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最新在“大数据”时代背景下-当代大学生应该如何应对“大数据”带来的机遇和挑战

最新在“大数据”时代背景下-当代大学生应该如何应对“大数据”带来的机遇和挑战
最新在“大数据”时代背景下-当代大学生应该如何应对“大数据”带来的机遇和挑战

请大家结合实际,在“大数据”时代背景下,当代大学生应该如何应对“大数据”带来的机遇和挑战。

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。

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

1.由被动学习模式向自主学习模式转变。在传统的学习模式中,学生就像嗷嗷待哺的婴

儿,等待着教师的喂养,教师是知识的来源,学生处于“被学习”的状态。这种学习方式没有发挥学生的积极性和主动性,在大数据时代是必然被淘汰的。自主学习,又称自我调节学习,由齐莫曼首先提出。自主学习不等于自学,需要有教师的引导,但学生是学习的主体。布鲁纳发现学习理论认为,学生学习的过程就是主动地不断地探索寻找问题答案的过程。大数据时代背景下,学习资源丰富多样,教师和书本不再是知识的唯一来源,学习者只要有需要、动机和行动,随时随处都可以学习。

2.由单一学习模式向融合学习模式转变。传统教学以一种教学模式应对所有的教学问题,传统学习以单一方式应对所有的学习问题。随着时代的发展,融合式学习模式应运而生。融合式学习模式包含了在线学习与线下学习、自主学习与集体学习、课堂学习与自主探究等多种学习方式。融合式学习模式具有以下特点:学习由教师驱动转变为学生驱动;学习的出发点是精确的学习者状态,包括学习者已有的知识结构、学习风格等;学习目标与学习者初始状态的差异,决定了学习模式与学习方法。

3.由知识本位向思维本位转变。知识本位的学习观认为知识是第一性的,获取已有知识结论是其追求的终极目标,学习过程被看成是单一的认知过程。思维本位的学习观不再以知识为学习的唯一目的和终极目标,更重要的是获得思维方式以及能力的提升。大数据时代的知识是海量的、复杂的,耗尽一生也无法穷尽所有知识,学生最需要学习的是有价值导向和问题意识的思考能力,而不仅仅是具体的知识。单纯追求知识的学习是机械的,有可能让人沦为知识的奴隶,成为学习的工具,缺乏人性和人文气息。当代大学生是创新人才的主要来源,形成思维本位的学习观对其创新能力的形成具有重要作用。

总之,大数据时代下大学生学习模式的转变是个复杂过程,这种趋势已经初现端倪,未来的发展更需多方面的合力。

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

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/921342693.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

大数据时代的机遇和挑战

大数据时代的机遇和挑战 【】First of all ,the paper makes a simple analysis of the concept and characteristics of large data. Secondly ,it explores the opportunities and challenges that big data brings to all aspects of economic life. Finally ,it explores how to deal with opportunities and challenges ,and improve the development environment of big data. improve the environment for the development of big data ,so as to make a certain contribution to the economic development in the era of big data. 【Keywords】big data age ;quantitative economics ;application 1引言 “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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。被称为“第三次浪潮的华彩乐章”。近几年来,大数据吸引了越来越多的关注,

人们随时都能感觉到生活在一个日益信息化的世界中。随着网络技术的发展,越来越多的人使用社交软件进行网上聊天,发布个人心情状态,对网络中的信息进行评论,这些都极大的丰富了我们的生活。同时,网上每天都会产生大量的数据,根据有关统计,每天网络中大约出现220 万TB 的新数据, 而且这个速度还在不断增加 伴随着大数据时代的到来,数据资源越来越庞大,数据处理速度越来越快,人们可以通过大数据技术实现各种构想。学者能够利用大数据这一有利条件进行更加科学且贴近现实的经济研究。银行能够通过大数据考查企业的诚信状况,并决定是否放贷。而计算机则可以在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式,从而更好地学习模拟人类智能。随着科学技术的不断发展,未来大数据会发挥出更加强大的作用, 而如何应对大数据时代的机遇与挑战,有效利用大数据资源,是各行各业应关注的焦点。 2大数据时代的特点 大数据又可以称之为巨量资料,它的概念比较抽象,其定义是依靠互联网技术下的主流软件对一些规模较大、较复杂的资料进行处理、分析、管理,从而形成对经济发展更加有用的信息。大数据的主要特点就是信息量大、多样化、高速等。大数据的形成需要特殊专业的技术,例如互联网、数据挖掘电子网或者大规模并行处理数据库等软件,通过有效的掌握丰富的数据资源,并对这些数据进行专业化的处理,从而在经济社会的发展中实现盈利,把对大数据的处理加工有效的转变为信息资

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

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院:信息科学技术学院班级:计算机1班姓名:XXX 学号:2015XXXX 课程论文题目:浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称: 评阅成绩: 评阅意见: 成绩评定教师签名: 日期:年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生:XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要:随着时代的发展,大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中,而大数据也与我们的生活关联越来越紧密,对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇,在大数据时代中脱颖而出,怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词:大数据;机遇与挑战;大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论 (一)什么是大数据? “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大?大数据能做些什么?在新互联网时代,这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大,种类多,速度快,价值大。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。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。”(二)大数据能做些什么? 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年,现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术,更是一种思维方式,一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器,也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 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

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

“互联网+”与大数据时代机遇与挑战试题与答案20178月

《“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战》在线考试 时间限制:90分钟 一、单项选择题(共20小题,每小题2分) 1.()以满足消费者在互联网中的消费需求为主要目标,其商业模式以眼球经济为主。 A. 产业互联网 B. 消费互联网 C. 移动互联网 D. 桌面互联网 2.以下哪项新兴经济形态对双方来说都是共赢()。 A. 生态经济 B. 平台经济 C. 共享经济 D. 网红经济 3.根据本讲,以下不属于“十三五之歌”的特点的是()。 A. 贴近西方受众 B. 符号接近性 C. 着重对外交问题阐述立场和主张 D. 解释性叙事 4.本讲提到,政府提出的“放管服”中的“放”是指要()。 A. 促进公平竞争 B. 降低准入门槛 C. 强化监管

D. 提高服务效率 5.根据本讲,不属于开放数据的特征的是() A. 机器不可读 B. 开放的 C. 结构化的 D. 有高利用价值的 6.本讲提到,新技术或者新业态在实施的过程中,其实是()的重新布局。 A. 制度 B. 利益 C. 产业 D. 规则 7.()是以信息物理系统为核心,以智能工厂为载体,以数据互连互通为主线,以产品生产管理与服务等产品生命周以定制化、分散化生产方式为主要特征。 A. 智能生产 B. 智能制造 C. 智能加工 D. 智能售后 8.流通型电子商务产业生态的核心是() A. 互联网金融 B. 电子商务平台 C. 网上支付和网上物流环节的完善 D. 线上和线下电子商务的融合发展 9.互联网信息化的发展的动力是()

A. 技术创新 B. 原创性创新 C. 机制创新 D. 模式创新 10.信息的目的性与特定社会活动相关性又称为()。 A. 信息异构 B. 信息冗余 C. 职能型 D. 职属性 11.根据本讲,2012到2016年间全世界网民数量增加的后25亿人主要以()为主。 A. 意见领袖 B. 有影响力的人 C. 中产阶级 D. 草根和青年网民 12.本讲提到,()从中科院高能物理所发出我国第一封电子邮件,揭开了中国人使用Internet的序幕。 A. 1978年 B. 1987年 C. 1990年 D. 1991年 13.根据本讲,从政策角度,互联网发展带来的新挑战不包括()。 A. 对监管政策的挑战 B. 对法律制度的挑战

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

大数据背景下的数据安全

大数据背景下的数据安全 本文简述在大数据背景下,网络安全所存在的问题,并对问题进行分析,提出相关的解决措施,尽可能地提高计算机网络信息安全。 大数据发展到现在,已经不是简单的数据数量庞大和形式多样了,它的范围越来越广泛,也正逐渐被各行各业所运用。大数据主要以海量数据、多样化的形式、高速度的运算等为主要特征,各行各业也是看到大数据的这些特征,将企业的发展现状与大数据结合起来,从而推动企业和行业的发展。 在大数据背景下,无论是移动设备,还是传感系统,又或者是互联网社会,都在不断的进行着数据库的建立和创新。随着数据的不断发展,其多样性也在不断的进行着扩大。非结构化也成为数据发展的一大显著特征,并逐渐占领主导地位。不仅如此,大数据背景下的数据利用分布式的运行体系,在云计算的基础上,通过集群方式对搜集到的信息和数据进行分析和处理,从而不断提高数据传输的效率。同时,还会利用引擎等技术的发展,给数据和信息的分析和处理提供更加高效的加速器。大数据的发展速度如此之快,却仍然有着非常庞大的发展空间,能否将数据的价值最大化利用成为了各行各业的竞争手段。 1.大数据背景下的网络安全问题 1.1 信息内容安全分析

通常影响数据安全的原因有2种:因为各种原因将信息内容泄露,进而导致信息没有机密性。信息破坏,这种情况一般都是其他人或者软件进入信息内部将源文件信息销毁或篡改。信息泄露通常情况下是未经本人授权,他人非法盗取并将其利用,给本人造成一定的损失。虽然目前大多数网络信息内容都拥有识别保护系统,但是大数据保护机制并不完善,再加上许多用户对于隐私数据保密不严谨,没有对相关信息内容进行加密处理,使得信息很容易产生泄露,给用户带来较大的影响。 1.2 信息数据采集范围大,信息安全保护覆盖不足 大数据背景下信息技术的广泛应用为经济、社会的发展提供了巨大的支持,经济生产、建设、社会管理方面的信息化程度也逐渐升高,信息数据的收集和传输规模也越加庞大。其中不但包含了一些人们身份信息和金融交易、网络社交数据、地理定位信息等,还包括了众多的商业机密以及重要的军事信息。这些信息内容非常的繁杂和巨大。通过对数据的实时搜集和交换处理甚至可以构成完整的生活状态和事件的发生过程。如此巨大的信息数据传输和汇集,必然会被一些不良分子加以利用进行一些违法活动,而面对着网络大量的数据交换和传输路径,信息的安全覆盖范围必然无法做到全面的保护,随之也就发生了网络安全隐患。 2.提高数据库安全保障的有效措施 2.1 内部防护,确保数据安全 首先,要对数据库的系统进行全面的防护。定期的进行扫描和检测,检测系统是否存在漏洞,并及时采取措施对漏洞进行处理,避免漏洞的出现给非法人员

大数据时代背景下计算机科学的应用

大数据时代背景下计算机科学的应用 近年来,我国整体经济建设的快速发展推动我国快速进入现代化发展阶段。科学技术在社会经济发展下实现了飞速进步。计算机科学是对各个行业领域影响最为深远的技术,社会比较关注此项技术的发展和应用情况。与此同时,在大数据时代下,信息化必然会迎来全新的发展浪潮。 标签:大数据时代背景;计算机科学;应用 引言 我国经济建设的快速发展带动我国各行业发展迅速的同时随着互联网、移动互联网的快速发展和智能手机的普及,数据的生成成为日常生活的一部分,无论是与个人还是企业都密不可分。随着大数据时代的到来,运用计算机科学中的信息处理和数据挖掘等技术挖掘出海量数据中有价值的信息,提高相关产业发展。也就是说,计算机科学技术将会推动社会各个领域的进步,但与此同时它也承担着巨大的压力,这些压力除了源于计算机科学需要进行自我突破外,还有市场对计算机技术的实际需求。 1大数据的特征 大数据在发展中展现出了鲜明的特点。大数据具有庞大的数据信息量,可以迅速完成对某一信息的查找,并且具有信息多样化的特点。随着大数据信息数据量的不断增加,与之相关的计算机应用设备数量也在迅速激增,作为大数据的主要信息承载介质,计算机设备在大数据中发挥着关键作用。大数据可以完成对信息的快速处理,在进行数据整理分析的同时完成数据信息的及时查找。大数据时代出现了大量的网络共享平台,这些网络平台打破了数据信息交流的时间与空间限制。使用者可以通过网络媒介及时获得自己想要查询的各类信息。传统数据信息获取中,数据信息主要以文字和图片的方式存在,为了满足使用者多样化的需求,在大数据时代下,根据人们的实际需求,提供了多样化的数据信息提供方式,在原有形式的基础上增加了视频传播方式和网络传播方式,与此同时也提升了信息数据的处理难度。 2大数据时代背景下计算机主要类型 1.云储存技术,在企业运营、管理以及个人办公中,云储存技术应用广泛。云储存技术离不开云储存体系,其中,分布式储存模式、数据保护模式较为常见。分布式储存系统是在不同独立的设备上储存数据,通过可扩展的系统结构分担储存负荷,系统的稳定性、可用性与传统集中式储存系统相比更高。在分布式储存系统中,主要由基础层、接口层、访问层等层级组成。其中,基础层主要是收集相关信息数据,并协调系统分布式文件的处理,在其他技术配合下还可以确保云储存系统的运行效率。接口层可以建立云储存项目,利用文件系统接口提供更高级别的存储系统接口,使系统可以通过接口实现远程管理。云储存系统可以在很

最新在“大数据”时代背景下-当代大学生应该如何应对“大数据”带来的机遇和挑战

请大家结合实际,在“大数据”时代背景下,当代大学生应该如何应对“大数据”带来的机遇和挑战。 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。 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 1.由被动学习模式向自主学习模式转变。在传统的学习模式中,学生就像嗷嗷待哺的婴

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