大数据论文分析

大数据论文分析

随着数据化时代的到来，对于人类如何处理分析数据提出了就巨大的疑问。在医疗，经

济，通信等一些行业上已经开始了比较广泛的应用。

第四次捧起大力神战胜阿根廷，14日凌晨落下帷幕，德国战车1:02014巴西世界杯于7月杯。

成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上与往届世界杯不同的是：数据分析

一向以严谨著称的德国队引球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。并通

过分析对手数优化球队配置，入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，Opta等

通过大数据分析预测赛果方式；谷歌、微软、...... 大数据，不据找到比赛的“制敌”仅成为赛

场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的预言帝。

大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活

的方方面面。

由此可以看出大数据分离我们的生活并不遥远，目前，大企业是最早采用大数据分析的，往往从

个别部门开始使用大数据分析工具。我们每一个人都是数据的生产者。在美国，一些农场主——

他们有GPS定位设备，他们的的农业机械设备也提供了大量数据，通过对这些数据的分析可以

知道土壤肥力和湿度提高农业的生产率。美国作为当今世界上唯一的超级大国，他们的大数据分

析业务发展比中国早了两年，许多集群规模已经达到了上千个节点，而中国只有十几个。

中国大数据分析的案例我最早接触的是网络视频公司爱奇艺的应用，它们利用互联网收集信息的

便利，研究客户在观看视频时播放，暂停，跳过等功能键的使用次数频率，从而得知客户爱观看

的视频片段继而推出了既不影响剧情又没有过多大家不爱看的章节，一时间广受欢迎。

但是大数据分析在为人们带来便利的同时也存在许多风险，相信大家对于不久前美国情报部门人

员斯诺登披露的美国情报监控项目记忆深刻。美国利用其掌握的大量数据信息对喜多美国公民进

行监控。而大数据分析其信息量巨大，如何保证期被合理利用与保护依然是分析公司面临的大问题。

大数据分析的应用和发展前景

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧据分析、．

的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据应用

与案例分析

大数据应用案例之：医疗行业1.

最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个Seton HealthcareIBM是采用

更客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，每秒钟有超针对早产婴儿，好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现过3000

问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2. 大数据应用案例之：能源行业

智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。．

维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

3. 大数据应用案例之：通信行业

XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza 网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。

电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。

中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。

4、大数据应用案例之：零售业

“我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、如何公司希望向客户提供差异化服务，网络及其邮购目录业务为客户提供服务。．定位公司的差异化，他们通过从Twitter 和Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。”Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。

零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

大数据的未来之路

到了2020年，人类一年所产生的数据将是1000个谷歌或10000个百度，

在数据化生存时代，企业要做哪些准备？

在大数据启蒙阶段，《大数据时代》作者、牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格曾应邀去多家中国著名企业宣讲过大数据带来的变革；最近一年，各类大数据方案企业也开始越来越多地谈论大数据技术的实现。

今年夏季，在腾讯举办的大数据论坛上，腾讯高管与来自全球最顶尖的学者热烈地讨论着大数据的各种迷思——隐私、互联互通和数据交易。在最近一个大数据的活动中，大数据开源技术Hadoop之父Doug Cutting以及大数据链条上的牛人们再次聚首。Cloudera掌握着命脉的“原油型”公司——英特尔和

数据化生存的基石芯片行业有个摩尔定律，IT行业的“指数效应”威力惊人，比如，IT

由此会带来一系列指数式连锁反应—个月芯片上集成的晶体管数会翻番，每18的性能翻番，芯片的成本折半，功耗也会折半。这也就是大家为什么看—CPU 到电子产品快速降价的根本原因。

市场调研公司IDC认为，大数据行业也有“摩尔定律”。英特尔中国研究院院长吴甘沙非常认同这个说法，他曾是英特尔中国研究院首位“首席工程师”，主持大数据研究。“如果说摩尔定律是我们所在的指数社会的基因，那么大数据就是指数社会的蛋白质。”吴甘沙说。

有人说大数据是新的原材料、新的原油、新的资产，甚至是新的货币，而吴甘沙认为，人类现在的生存就是一场数据化生存。人类社会的各类设备在不停地感知、传输、存储数据。今天，人们认为谷歌可能是最大的数据拥有者之一，但按照指数增长规律，到2020年，一年所产生的数据将是1000个今天的谷歌或10000个百度。

“我们看到数据和计算能力在过去15年间一直呈现指数级增长，这种增长给我们带来了根本性变化——不能再看单独的数据，而是把全部数据放在一起来考虑，来描绘出对人、企业或是业务的高清晰图像。”大数据之父Doug Cutting 说，“这件事是一个革命性、阶段性的变化。”Doug Cutting是开源技术世界他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的开中一个很具影响力的人物，Cloudera基金会主席，也是大数据平台企业。他是Apache 源技术Hadoop 的首席技术官。架构已经无法IT 大量、快速增长的数据需要实时储存、整合和分析，过去的

开源新架构的诞生，这是个可以无限扩容Hadoop应付，这就促成了一种名为的分布式计算结构。业界才倡导了“软件定义基础设IT在这个无限扩容开放式架构的发展大势下，施”的趋势，把计算、存储和网络做成开放式的标准模块，降低设施的门槛；在；在此之上，推动整个Hadoop基础设施之上，推动开放、可信数据处理平台把高级分析功能平民化，实现各类分析应用，生态圈的创新，使得它能迈入主流市场，实现规模经济。

数据咖啡馆

腾讯高级副总裁汤道生曾请教欧洲信息哲学创始人、牛津大学教授Luciano Floridi一个困扰腾讯大数据应用的问题——数据如何互联互通，这对于发挥数据的价值至关重要。

现在，数据已成为各个组织的商业资产，数据交换成为一个挑战。Luciano 以人类早先对石油资源的应对方式进行类比：挪威当年建立了复杂的综合体系去处理自然资源，从而让整个人群受益。现在，政府和手握数据的企业也有责任去摸索一个综合体系，把数据的价值扩大到广泛的人群。．

在英特尔，吴甘沙他们也正在开展“数据安全流通以及定价”这样的研究。英特尔有一个研究平台，叫做“数据咖啡馆”，意思是希望这个平台能像咖啡馆那样起到“汇聚”作用，汇聚不同领域、不同企业的数据，一起来产生新的价值。这里面需要大量的核心技术，例如，顶层的多方安全计算、数据审计及定价等。英特尔与美国癌症研究机构开展合作。癌症是一个典型的长尾病症。过去50年来，癌症的治愈率仅仅提升了约8%，这是因为研究机构拥有的基因组样本太少了。如果通过“数据咖啡馆”把基因组样本聚合起来，就能期待癌症技术获得突破。而聚合就需要数据交易。

某种程度上，目前的数据是论斤按两来交易的，因为数据的价格很难衡量与预测。“在这样一种数据不易定价的情况下，我们的理念是先用起来，在使用过程中去发现它的价值。”吴甘沙说。

在英特尔宏大的愿景中，希望在2020年之前，一天之内能完成三件事：对病人进行全基因组测序，锁定癌症的相关基因，形成个性化的用药以及修复方案。现在癌症很难治愈的原因是新药更新速度赶不上癌细胞的变化速度，有了大数据技术，癌症治愈率将指日可待。

数据交易只是英特尔在大数据研究上的重要方向之一。英特尔的其他重要研究领域还涵盖两个重要领域：数据与机器的关系——什么样的可扩展架构能更好地存储和处理数据；人和数据之间的关系——什么样的分析工具能增强人的分析能力。．

年的由英特尔研究院～1～3年的事由产品部门来做，53 以往，在英特尔，年的与大学合作研究。但在这样一个不可预测的时代下，英特尔把～8来做，5与大学合作研究的技术也希望尽快推向市“大数据”的研发周期进一步缩短，对、

可H-StoreDatahub，内存数据库场，像Spark、集成了数据分析及交换的Deep learning）等。视化、深度学习（大数据之星Cloudera成为亿美元收购了7.4Cloudera18%的股份，今年3月，英特尔以巨头的高管评论说：“英特尔占领了大数据领域的制高IT的战略投资者。一家点。”

Cloudera是一家在大数据领域起着关键作用的创新企业。它由来自Facebook、谷歌、雅虎和甲骨文的高管和工程师在2008年创建，其商业模式类似Linux领域的开源软件企业红帽公司（Red Hat）。

Cloudera中国专区>>>

开源技术的开发类似今天互联网世界的众筹模式——成千上万背景不同的技术爱好者聚集在一个“开源社区”中，一起创造一个他们热爱的软件技术，人们可以自由使用。在此过程中，红帽创造了一种名为“订阅”的商业模式，它基于开源社区的软件，通过更多测试和验证，开发出更稳定、更易用的“企业版”。用户可以免费使用它，但如果需要技术支持和咨询服务就要付费。Cloudera仿平台的服务。Hadoop照红帽模式，提供企业级．

如今，Cloudera已经带头形成全球最大的大数据生态链，有1200个合作伙伴。在美国，每天70%的智能手机数据都是在Cloudera平台上进行处理的。同时，Cloudera对新兴大数据领域进行普及，在全球培训了5万多名Hadoop专家。9月，Cloudera落户中国。苗凯翔成为其在中国的第一个员工，担任该公司中国区副总裁。之前，他在英特尔负责大数据业务，参与了中国第一个Hadoop 项目——2011年中国移动的通话详单查询项目。

苗凯翔发现，美国的大数据业务发展要比中国早两年，美国很多集群规模都已是上千个节点，中国才几十个，他预计明年中国企业会部署更大的集群。

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)

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。

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。

Google关于大数据处理的论文简述

Google关于大数据处理的论文简述7 2013年4月

目录 一、简述 (3) 二、Google经典三篇大数据论文介绍 (3) 2.1、GFS (3) 2.2、MapReduce (5) 2.3、BigTable一个分布式的结构化数据存储系统 (6) 三、Google新大数据论文介绍 (6) 3.1、Caffeine：处理个体修改 (7) 3.2、Pregel：可扩展的图计算 (8) 3.3、Dremel：在线可视化 (8) 四、总结 (12)

一、简述 Google在2003年开始陆续公布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文，这也成为后来云计算发展的重要基石，为数据领域工作者开启了大数据算法之门。然而Google的大数据脚步显然不止于此，其后公布了Percolator、Pregel、Dremel、Spanner等多篇论文。没有止步的不仅是Google，很多公司也跟随其脚步开发了很多优秀的产品，虽然其中不乏模仿。主流的大数据基本都是MapReduce的衍生，然而把目光聚焦到实时上就会发现：MapReuce 的局限性已经渐渐浮现。下面将讨论一下自大数据开始，Google公布的大数据相关技术，以及这些技术的现状。 从2010年之后Google在后Hadoop时代的新“三驾马车”——Caffeine、Pregel、Dremel再一次影响着全球大数据技术的发展潮流。但这还远远不够，目前Google内部使用的大数据软件Dremel使大数据处理起来更加智能。 二、Google经典三篇大数据论文介绍 Google在2003年到2006年公布了关于GFS、MapReduce和BigTable 三篇技术论文。 三篇论文主要阐述： 2.1、GFS 公布时间：2003年。 GFS阐述了Google File System的设计原理，GFS是一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高性能的服务。 虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处，但是，我们设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的，不管现在还是将来，GFS和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同。所

大数据分析系统需求

目录 大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架，需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

一、系统定位 (1) 二、功能模块 (2) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11) 1、系统定位

从数据接入到数据应用，我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块： （1）爬虫系统 （2）数据处理、存储、计算系统 （3）数据人工智能分析、可视化系统 （4）外部接口 其中第（3）模块是核心，需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型，进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取，对数据库中的已有词条进行更新或新建，或者从全站按照关键词抓取信息，更新数据库中词条，爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统，生成词条，词条之间相互关联，可以实现跳转，可视化查看；存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的，例如美国，日本等，涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴，多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口，包括微信平台，天蝎系统，邮件营销平台，调查问卷分析平台。 2、功能模块

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大数据论文分析 随着数据化时代的到来，对于人类如何处理分析数据提出了就巨大的疑问。在医疗，经济，通信等一些行业上已经开始了比较广泛的应用。 2014巴西世界杯于7月14日凌晨落下帷幕，德国战车1:0战胜阿根廷，第四次捧起大力神杯。 与往届世界杯不同的是：数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。 大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。 由此可以看出大数据分离我们的生活并不遥远，目前，大企业是最早采用大数据分析的，往往从个别部门开始使用大数据分析工具。我们每一个人都是数据的生产者。在美国，一些农场主——他们有GPS定位设备，他们的的农业机械设备也提供了大量数据，通过对这些数据的分析可以知道土壤肥力和湿度提高农业的生产率。美国作为当今世界上唯一的超级大国，他们的大数据分析业务发展比中国早了两年，许多集群规模已经达到了上千个节点，而中国只有十几个。 中国大数据分析的案例我最早接触的是网络视频公司爱奇艺的应用，它们利用互联网收集信息的便利，研究客户在观看视频时播放，暂停，跳过等功能键的使用次数频率，从而得知客户爱观看的视频片段继而推出了既不影响剧情又没有过多大家不爱看的章节，一时间广受欢迎。 但是大数据分析在为人们带来便利的同时也存在许多风险，相信大家对于不久前美国情报部门人员斯诺登披露的美国情报监控项目记忆深刻。美国利用其掌握的大量数据信息对喜多美国公民进行监控。而大数据分析其信息量巨大，如何保证期被合理利用与保护依然是分析公司面临的大问题。 大数据分析的应用和发展前景 分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利

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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。 在大数据概念出来之前,个人制造的数据往往被忽略,企业数据被谈及的更 多。企业内部的数据多数都是结构性数据,并被企业在或多或少地利用着,无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。随着互联网的快速发展,在企业数据还没有井喷的时候,我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了,比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘,无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候,也许我们会认为这些数据里会有价值,但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值,数据成为了堆砌。因此,对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。比如说,在淘宝庞大的用户群中,淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求?一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求?越来越多的应用需求推动着大数据的发

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摘要：从身边的信息认识大数据。分析了大数据应用的现状，认识典型的应用领域。分析了大数据解决方案地现状，指出了面对大数据解决方案所遇到的问题，并通过剖析成功案例阐述了大数据与云计算之间的联系以及解决方案中不同于分布式架构的特点，表明观点：大数据解决方案不同于云计算解决方案，它应当兼顾整合与集中的特性。 1 认识大数据 相信大家都还记得2013年5月10日淘宝十周年晚会上，阿里巴巴集团董事局主席马云在其卸任集团CEO职位的演讲中说到：“大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。” 什么是大数据？ 早在1980年，当时著名的未来学家阿尔文·托夫勒便在其著作《第三次浪潮》中热情洋溢地将大数据赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过直到时光抵达2009年，“大数据”才开始成为互联网信息技术行业的流行词汇。 环顾四周，我们都已经切身感受到了当今的信息量正在以前所未有的速度膨胀。当我们的普通民众在上世纪90年代刚刚接触个人计算机的时候，1MB的磁盘，1GB的硬盘已经是不错的配置。然而现在呢？GB、TB都已经无法满足我们丈量数据大小的需要，PB、EB、ZB 已经义无反顾地承担起了丈量数据的大任。 随着互联网自媒体的普及，每天都有数以亿计的人在发微博、写微信、更新个人主页、使用社交网站、发表个人评论……全球互联网上每天会有220万TB的新数据产生，90%的数据都是在过去的24个月内创造出来的，如今，这个比例还在不断上升。 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》中，他们对大数据的表述是：大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，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。他们对大数据的特性进行了归纳，提出了4V特点，即Volume（数据量大）、Velocity（要求实时性强）、Variety（数据的种类多样）、Value（数据是有价值的）。 而《互联网周刊》则认为“大数据”的概念远不止大量的数据和处理大量数据的技术，或者所谓的“4V特点”之类的简单概念。大数据是涵盖了人们在大规模数据的基础上所能做到的事务，而这些事务在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们能够以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得具有巨大价值的产品和服务，或者深刻的洞见，进而最终形成变革世界的力量。 2 大数据应用的现状分析 最早提出世界已经迎来“大数据”时代的机构则是全球知名的咨询公司——麦肯锡。麦肯锡在其研究报告中指出：数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 大家都或多或少地意识到应该能从这些海量的数据中获取些什么，然而究竟我们能获取到什么呢？ 一个被广为传播的典型案例是：在2012年初美国的一家Target超市，一位愤怒的父亲突然闯进来对店铺经理咆哮道：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券，她才17岁啊！”经理下意识地认为是店里出了问题，也许是误发了优惠券，于是立即向这位父亲道歉。然而经理却没有意识到，其实这是公司正在运行的一套大数据系统得出的分析结论。 Target会从其会员的购买记录中去了解该顾客的性格、类别等一些列业务活动。上面的例子正是Target为适龄女性创建的一套怀孕期变化分析模型，如果相关客户第一次购买了婴儿用品，系统将会在接下去的几年中根据婴儿的生长周期向顾客推荐相关的产品，从而培养和提高客户的忠诚度。

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大数据时代给我们带来的机遇与挑战 计科1201 刘旭 2012111262

关于大数据每当飓风发生之前，美国的各大超市显眼的位臵都会摆上成堆的蛋挞供人们购买。正是因为大数据的分析显示，在飓风发生之前人们对于蛋挞的需求会极大地增长。你也许会不解飓风与蛋挞的需求之间有什么因果关系，那让我们先来了解什么是大数据。大数据是指超过传统数据库系统处理能力的数据，大数据并不是说很多的数据，大数据是海量的更是冗杂的数据的总体。从2012年，大数据的观念一直被提及，移动互联，社交网络，电子商务的发展更是让我们走向大数据时代。大数据时代我们将不在是对样本分析，而是对总体的分析；大数据时代我们将不在纠结数据的精确性，而是确定性；大数据时代我们将不在停留在事物的因果关系上，而是相关关系上。文章一开始提到的飓风与蛋挞就是由大数据得相关关系得出，而不是由传统上的因果关系而得出的结论。简单介绍了大数据，那么大数据又将给我们带来什么机遇与挑战呢？ 大数据带来的机遇我想很多人在网上购买过东西，不知各位有没有发现当你浏览一种商品时，网站上会显示一个“猜你喜欢”介绍与你浏览产品相关的产品介绍给你，甚至现在360出了一个逆天的比价系统，在你想购买某一产品时，通过比价系统与网络上相同产品对比价格，让你购买到性价比最高的产品。这些功能的实现正是依靠对大数据的分析产生，而最早运用这个数据分析的亚马逊已经运用这一系统成功

的推销出了数以万计的图书等产品。众所周知现在道路下面会设有各种管道，什么天然气管道，自来水管道，下水管道，而这些管道一旦出现问题，将会带来很多损失，甚至安全隐患。而传统方法只是一概换新，而有的管道没等换新时就已出问题，而有的管道本身或许还可以用十年，传统方法不仅耗时，而且漏洞百出，而运用大数据将会高效的解决这一问题，在大数据时代这本书里，舍恩伯格讲了一个平凡的管道工人在转到管理管道订单的时候运用大数据分析，找出了管道换新的新方法，在大数据时代的到来，很多人知晓大数据的优点好处，而却抱怨没有相关的大数据让你分析，就像一句熟语“生活中不缺乏美，而是缺乏发现美的眼睛”，我想这句话放在大数据上也适用，生活中到处是大数据的身影，我们缺乏的不是大数据，而是发现大数据的眼睛。如果现在食品安全方面运用大数据进行实时监控，那么食品会不会更让人放心；如果现在像埃博拉病毒那样的疾病进行数据分析，会不会将病毒战胜；如果现在汽车进行数据实时分析，那么交通事故的惨剧会不会不发生。太多的如果都在等待着我们去实现，大数据扩展了我们对世界的认知角度，当然我不太赞同因果关系将被相关关系取代的说法，我更想说的是大数据时代的相关关系与传统因果关系的结合将让人类走的更远。 大数据带来的挑战正如哲学思想的那样，每件事物都有