AMT咨询:构建大数据时代下的决策分析体系
作者:AMT研究院
关键词:大数据时代决策分析体系
市场变化越来越快,竞争越来越激烈,客户的需求越来越个性化,这是当今市场特别是消费品市场的重要特征。要获得竞争优势,就要求企业比竞争对手要更快速响应、更深刻洞察市场变化、产业运行、技术更替,因此决策周期必须比竞争对手更短,决策信息比竞争对手更充分。这就为传统的决策分析体系提出了更高的要求。
随着大数据时代的到来,企业对各类数据的获取拥有了更广泛和便利的渠道,这些数据为企业决策质量的提升起到了重要作用。这些数据包括:
●互联网实时产生了大量的电商消费品交易数据、交互数据,竞争对手的价格与
市场表现,以及消费者的评价与偏好等;
●上市公司定期发布着企业财务数据、证券与投行公司定期发布行业情报与数据
等;
●政府网站不断公开各类统计数据,包括行业运行数据、海关进出口、宏观经济
运行、专利申报、企业信用等;
●财经媒体不断调研发布商业情报,各类行业动态数据等;
●各类专业期刊、行业期刊、电子数据库都随时产生着有价值的决策信息和情报
等;
●……
古人云“行贵速焉,慢则人先”,如何利用这些数据提炼出有价值的外部情报,从而准确决策、快速应、抢占先机,如何深刻洞察产业、客户、技术与竞争对手,是大多数企业提升竞争力的新课题。
传统的决策分析体系的管理场景
AMT咨询认为中国大多数企业都建立了自己的经营分析体系,大多数企业特别是中小型企业,他们的经营决策分析大概是这样的场景:
1.规律性的统计:企业从上到下有完善的报表与指标体系,以月为单位进行采集,以季度、年度为周期来统计分析企业的运行情况。
2.依靠内部搜集数据:其数据来源主要依靠企业内部各部门,包括财务、生产、销售、库存、采购等部门,数据采集主要依靠ERP、CRM等信息系统,或者员工日常的手
工填报,这些数据都来自企业内部,对竞争对手、消费者等情报搜集,主要也依靠
内部员工。
3.进行常规的决策分析:关注的内容主要是市场、渠道、成本、交付、质量、人事的运行表现,通过数据的历史对比,发现企业运行的问题与变化,做出应对与改善决
策,同时这些分析结果,也是内部KPI指标的重要来源。
传统决策分析体系面临的挑战
这样的决策分析体系逐步被大多数企业采纳,就像一个企业健康监控体系,在企业内部构建起一个神经网络,及时对企业运行的情况把脉。对于外部环境变化快速、竞争激烈的企业,随着竞争压力不断导入,逼迫他们不仅需要构建对内的神经网络,也需要对外部的千里眼、顺风耳,及时感知外部环境的变化。因此,对于这类企业,传统的决策分析体系正面临着以下几个的挑战:
1.传统决策分析体系内部为信息系统,而非情报系统,决策信息不足,容易造成:(1)对外部的未知逐步扩大:在大数据时代下,随着移动互联网发展,外部数据越来越丰富、越来越易获知,他人知道的越来越多,则你的未知领域就相对在扩大。
(2)判断结果可能截然相反,内部判断受到局限:美国著名云计算商用软件厂商NetSuite 的年报披露,近三年增长率分别为9%、16%、22%,营销费用每年占整个成本结构的40%、42%、45%,2012年的营收为2.6亿美金。仅从其内部数据来看,NetSuite在微弱成本调整下保持了加速增长,是不错的成绩。若我们再加入一家美国的云计算商用软件厂商Workday 的数据,近三年的增长率分别为264%、170%、98%,营销费用每年仅占整个成本结构的29%、27%、29%,2011年营收1.3亿美金。加入一个新的情报,就立刻得到了相反的结论:NetSuite 在投入了较高营销成本的情况下,得到了较慢的增长。
2.传统决策分析体系只为了掌握情况,而非预知变化占先机,不利于规避风险获得资源,中小企业在这一块更为薄弱,其影响在于:
(1)对宏观环境的反应迟缓:若2011年底就能获取阿里巴巴等电商平台的询盘量,就能提前预知2012年制造业困难的信息,制造型企业就能第一时间做好应对策略:减少采购、停止招工、培育国内市场、修炼内功。投资型企业若在第一时间了解到统计局发布的2012年2-4月发电量同比增长率为20%、7.2%,0.7%,就会更真实地确定2012年经济严重减缓的事实,预判经济不景气时将会繁荣的产业,例如:影视娱乐、教育培训、信托与小额贷款等产业,找到投资机会;同时也能预判将会比较困难的产业,找到并购机会。而目前的企业
家主要根据自己的渠道了解宏观经济情况,没有将外部的宏观经济情报纳入决策分析体系。
(2)对产业机会反应迟钝:目前企业家主要根据自身的知识掌握产业动态,没有将前沿的、跨界产业信息纳入日常的决策分析。例如2011年智能移动终端的出货量超过PC,这个信息对传统产业的影响是巨大的,移动互联网必将成为企业重要的客户接触界面、服务界面、沟通界面、销售界面,谁提前一天进入,就能提前一天获得用户、培育用户、提升用户粘度,获得品牌声誉与生意机会。例如一家奢侈品厂商将奔驰、宝马、奥迪等名车品牌的
4S布点路线作为自己的开店地图,每月更新,奔驰宝马去的地方,就是自己的购买者聚集的地方。
(3)对政策机会把握不足:从中央各部委,到地方各种支持政策,在政府主导下的产业基金、地区开发、援外、补贴、退税,以及某些产业税收、土地、配套资金、办公楼宇、劳动人事,都蕴含着许多产业机会。例如十一五规划中深圳将电子装备纳入重点发展产业,每年推出若干重点项目让企业承担研制任务,并对其销售进行补贴。又如成都高新区2013年对移动互联网企业提供以下扶持政策:一免(免5年办公房租),二补(对川外公司管理层和技术人员给予补贴),三奖励(100万创业资金、200万企业经营者奖、市场活动经费补贴50%)。若缺乏对外部政策机会的敏锐获取,则易错失资源让与他人。目前很多企业对这类情报主要依靠企业家个人网络获取,但这种方式存在一定的偶然性、局限性。
3.传统决策分析体系是管理手段,而非竞争手段,不利于跟踪技术与市场前沿的变化,持续创新,正面临着一个重大挑战:缺乏大规模数据支撑大量创新:海尔集团张瑞敏预判到,进入互联网时代,企业和用户之间信息不对称的主动权发生扭转,过去企业生产什么用户接受什么。但现在用户可以在互联网上选择、比较所有产品、价格,主动权发生了转移,从以企业为中心变为以用户为中心,这是非常大的改变,企业必须从大规模制造改变为大规模定制,从一个型号生产几十万上百万,到几十万个型号的生产几十万上百万。大量的创新意味着企业要掌握比竞争对手多几倍的数据量和信息量,需要比竞争对手理解掌握行业的技术现状、专利现状,掌握更多客户的需求、偏好、习惯,而且需要更快速、更高频率的创新,满足客户的需求。传统的决策分析体系,对市场与消费者信息的搜集与研究严重不足,很难支撑企业大规模的创新。
利用大数据情报体系构筑企业竞争力
无论是传统服装产业,还是高科技企业,都已经涌现出众多的企业,通过多市场与技术情报的快速、及时、大量掌握,快速制定大量的产品开发决策,抢占先机,构筑核心竞争力。
1.服装企业的最佳实践。
(1)传统服装业的经营决策场景——今年决定明年。
当秋冬季来到时,传统服装企业经营者根据今年的经营情况与流行趋势进行分析,预测明年秋冬季可能流行的款式和销量,然后让设计师设计款式,春季则召开秋冬季订货会,夏季初则开始大批量生产,夏季末向渠道仓库压货,整个周期在半年以上。这种经营分析模式主要基于历史的数据对未来进行分析,其优点是可以大规模、大批量生产降低成本,有充分时间进行制造和营销,缺点是响应速度慢、款式不多,不能捕捉时尚趋势未来发生的变化,一旦决策失误,或者期间发生不可预知的波动,将造成大量的库存积压。
(2)西班牙Zara的产品设计决策——基于大量时尚情报的设计+快速生产+小库存模式。
西班牙Zara是国际著名的大众快速时尚品牌。为了实现其大量快速的产品开发,Zara 会定期派人在世界各地专门记录年轻时尚领袖们的穿着打扮,从行业协会、时尚发布会等各种渠道收集时尚的信息。其总部有一个200人的设计团队,从收集的各种信息中取得灵感设计服装。Zara的设计师、市场专家、采购专家联合组成了一个“商务团队”,他们密切合作缩短设计的酝酿期。整个团队都在一个地方办公,即Inditex总部,因此讨论、审核、批准也是同样迅速。一旦设计款式获得通过,生产指令就可以马上下达到工厂,从设计到生产最快2天,整个前导时间最短为12天,仅2004年,Zara就一共设计了1.2万款产品。这种基于大量情报的产品开发模式,构成了Zara的核心竞争力——快速时尚。
(3)韩都衣舍的款式设计决策——基于大量流行款式情报的快速设计+快速上架模式。
国内一家最近几年做女性服装的淘宝网商——韩都衣舍近几年迅速崛起,2008年营业额才130万,员工17名,发展到2011年营业额达到3亿元1000名员工,在激烈的电子网商中迅速崛起,韩都衣舍定位专做韩国女装的同时,确定了自己的致胜法宝——比竞争对手款式多,更新更快。
为了实现这种能力,从韩国代购开始,逐步建立买手小组,由懂时尚的买手组成,每月定期到韩国大量买进最热门的流行款式,根据得到的款式大量创新,接着买手小组不断复制扩张,每月输入的款式量越多。这种通过实时大量的时尚情报的输入,形成了韩都衣舍的核心能力。
3.科技企业的最佳实践。
(1)海尔的产品研发决策——基于大量行业技术专利与市场情报的研究。
《中欧商业评论》曾详细披露过海尔的竞争情报体系,海尔的竞争情报工作始于八十年代,1988年便建立了简便易查、全面实用的检索专利卡片系统,搜集了1974年至1986年
世界25个主要工业国家有关冰箱的1.4万条专利文献题录。1990年订购了三种中国专利公报和制冷领域的专利说明书,1995年建立了中国家电行业专利信息库,定期提供最新的专利信息,跟踪研究发达国家和国内同行的技术水平、发展状况和市场需求,紧紧抓住了进入欧美市场的切入点、时机、销售方式和海外销售商。海尔对已有产品项目进行国内外技术动态信息监控,从相关专利和技术领域对国内外目标公司从不同角度进行专利跟踪,形成强大的综合专利情报资料库,随查随用。
海尔的专利情报报告在产品创新决策中起着决定性作用,在对某个技术领域有一个基本认识后,科研人员利用专利情报分析进一步评估技术热点和前景,寻找某些领域内的技术空隙,并在研发项目的实施中进行技术创新和回避设计,通过专利组合分析方法辅助确定研发方向。专利组合分析方法有助于企业确立专利技术所处技术生命周期的具体阶段,以及是否有继续大规模投入开发的价值。
海尔情报系统的一大特点是技术情报与市场情报并重。因此专利技术的发展方向与市场结合成为海尔创新的核心动力。正是基于大量对专利和市场情报的分析,海尔开发出了适合美国大学宿舍使用的冰箱、可以清洗农作物根茎的洗衣机、韩式双动力洗衣机、酒柜、便携式洗衣机和可当工作台的洗碗机等产品。
(2)华为的产品技术突破——基于大量行业专利情报搜集的研发模式。
华为的情报工作以搜集国际竞争对手和领先企业的最佳实践以及国际领先的管理方法和专利技术为主。早年资金短缺时,华为采纳“压强原则”,对核心技术和专利研发进行重点投入,目的是在局部核心技术领域有重点突破。在专利技术情报搜集、分析和专利保护上,形成了一整套的方法论和情报体系。具体包括:
●情报搜集与研发定位,华为运用定量、定性分析方法,结合国际竞争需要和企业需
求及能力,将专利文献中的技术内容、人(专利申请人、发明人)、时间(专利申
请时间、专利公告日)和地点(受理局、指定国、同族专利项)进行系统的调查和
统计分析,为制定企业研发重点和战略提供决策支持;
●情报整合和价值判断,根据专利申请量盘点技术发展史、技术发展趋势和目前所处
阶段以及成熟度,以判断研发该技术的价值含量;
●情报分析和决策支持,华为根据对全球专利的系统搜集和分析,预测未来新技术的
发展方向和市场趋势,为公司发展策略的制定提供参考。同时,对可能与竞争对手
产生竞争关系的专利进行识别和确定,并提出具有针对性的规避、无效、撤销等策
略,以避免侵犯他人专利权。
2008年,华为在海外申请的专利数量为世界第一,获得全球公司创新奖,也是因为先进的无线射频拉远技术(Remote Radio Head)改变了世界认为中国企业只能模仿、不会创造的传统印象。
如何构建企业情报的来源
并不是所有企业都要对外部情报大量掌握,对于那些市场竞争激烈、对外部环境依赖较大、机会稍纵即逝、需要通过快速响应和大量创新构建竞争力的企业,需要大量掌握外部的情报来构筑自己的经营决策体系。
众多企业对外部情报的搜集,主要依靠企业家个人或高管团队,由于企业家接触层面高、接触面广,能得到很多大家不能得到的核心情报。在大数据时代下,信息传播越来越快,情报越来越容易得到。我们不能高估企业家人际网络对情报的贡献,也不能低估大数据时代公开信息蕴藏的情报价值,以及员工头脑中的情报线索。企业可以尝试用以下方式确定情报来源:
1.通过互联网专业渠道获取。
大数据时代企业能够通过付费或免费方式,得到包括竞争情报、宏观经济、政策机会、标杆前沿的数据:
●竞争情报:可通过电子商务网站获得竞争对手的产品、价格和营销策略,
通过新闻活动、公开的企业专利库、企业信息库及时掌握竞争对手的情
况;
●客户数据:可通过电商网站、自身门户获得消费者从互联网或移动终端直
接反馈的评价和建议;
●政策机会:可通过国务院公报、各地方政府公布的产业政策、地方的规划
细则、各地方产业园信息寻找机会线索,通过线索直接接洽获取更详实
的情报。
●外部环境:可通过国内外每月例行公布的经济数据、金融指数、产业运行
的数据、海关数据等来预判未来的变化。
●标杆企业:可通过招股书、年报、国外证券市场寻找国际标杆企业做法。
整体来说,中国企业对外部信息的和掌握程度很不充分,试错成本较高,一般都是边干边了解,随着政府数据公开度的改善,相信国内的数据公开亦
会在改善。
2.通过员工网络获取。
对于企业家已知的已知,公司每月通过报表体系进行分析汇总,得到更加量化的确认;对于企业家已知的未知,企业家过问也是能知道的;但是,对于未知的未知,企业家就没办法及时掌握了,除非触发了问题。
某信托公司一线员工,在和朋友聊天的过程中,得知一家担保公司B正在找反担保,细细追究担保原因,打听到是零售巨头M集团总部准备融资,正寻找担保机构。该员工没有能力接触到M集团,但他第一时间将这个项目情报反馈给了公司副总,该老总立刻动用自己的人脉资源,通过一银行行长约到了M集团的财务总监,面谈信托融资事宜。
企业内人人都是情报员,员工处于战斗的一线,能及时获取客户和竞争对手内部的人事变化、经营活动,比总部更了解当地的政策机会、市场特点。大量的信息都在各员工脑中,都是孤岛性质,没有公司层面的集成,很多情报已经被掌握,但是很难上升到部门层面,不利于企业更充分的决策。
企业可建立专门的激励机制和团队,集成公司内部情报信息,解决情报来源,激励机制的关键不光是奖金奖励,重点在于这些情报有合适的去处,才能产生价值形成激励,例如:
●对新增销售线索的激励,集成市场情报,主要供销售部门使用;
●购买各地竞争对手乃至国外同行产品进行体验和拆解,或搜集同行的专利
申报情况,集成产品情报,主要供研发部门和市场部使用;
●通过对各地市场和消费者的调研分析,集成市场情报,供市场、销售、研
发部使用;
●通过专业的职能岗位,跟踪科技前沿、同行专利创新、行业政策动态,供
研发和企业家使用;
3.通过对大量数据的分析挖掘获得情报。
企业通过自身的信息系统、门户网站、客服系统、电商平台积累了大量的历史数据,而目前企业亦可通过付费,购买电商的历史数据库。
2012年1月份:瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上,大数据是主题之一,会上发布的报告《大数据,大影响》(Big Data, Big Impact)宣称,数据已经成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样。大数据时代的带来,为企业通过应用数据提升企业竞争力提供了营养和工具。通过应用大数据,企业传统的决策体系将得到根本的改变。
《大数据》(作者:维克托·迈尔·舍恩伯格)一书中披露海员莫里对搜集的数百年来的海航日志、地图等数据,并结合洋流、风向等总共120万个数据点进行分析,写出《海洋
的地理物理学》,帮助航海家找到了更有效的航海线路。日本的科学家通过在汽车座椅上加装360个传感器,通过压力数据的搜集来判断驾驶者的姿态并识别驾驶者的身份,从而保障驾驶的安全。在美国出现了众多通过历史价格数据,来预测未来价格的变化的网站。
数据本身不能反映出某些规律和信息,通过对大量数据的分析和挖掘,就可以发现意想不到的联系。
大数据时代的决策分析体系,是充分获取外部情报,充分挖掘数据提供决策依据的。在大数据时代,企业必将八仙过海、各显神通,搜集各种信息与情报,建立符合自身的决策体系。优秀的企业必将情报作为决策的重要依据,并建立常态化的机制,充分了解竞争对手情报,应对快速变化的外部环境,快速准确地做出各种经营决策。
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
大数据时代下的安全思考 2014-09-03 01:23:39来源: 北京商报(北京)有0人参与 分享到 根据互联网数据中心(IDC)相关数据显示,互联网上的数据每年将增长50%,每两年将翻一番,而目前全球互联网90%以上的数据是近几年才产生的。以大数据、智慧城市、移动互联网和云计算为重要特征的“大智移云”时代已经到来。 大数据时代的互联网安全形势发生变化,信息安全上升到国家战略高度。棱镜门等事件背后凸显出大数据安全布防的重要性和紧迫性,企业需要加快自主技术创新才能摆脱外界控制,彻底实现信息安全和发展自由。 大数据引擎成为企业服务创新发展的核心驱动力,正在影响企业安全市场格局生变。由于利用系统漏洞的网络攻击范围更广、危害更大,企业安全攻防强度和防御难度全面升级。对于企业来说,大数据变成了重要的生产力因素,在散发出不可估量的商业价值的同时也存在巨大安全隐患,因而要求企业决策从“业务驱动”转变为“数据驱动”。在整个数据生命周期里,企业需要遵守更严格的安全标准和保密规定,对数据存储与使用的安全性和隐私性要求越来越高。 从今年以来发生的震惊业界的心脏出血漏洞、携程拖库等事件可以看出,黑客利用大数据分析向企业发起的攻击更为精准。而由于用户隐私和商业机密涉及的技术领域繁多、机理复杂,很难贯通法理与专业技术,界定出由于个人隐私和商业机密的传播而产生的损失,也很难界定侵权主体是出于个人目的还是企业行为。 随着移动互联网的全面普及,社交网络成为黑客攻击和网络犯罪的新途径、云应用的进步加大了用户信息泄露的风险和事故处理难度、移动支付安全和移动终端漏洞成为安全新课题。大数据时代的企业安全正面临内部管理和外部攻击的新型挑战,可靠的数据存储、安全的挖掘分析、严格的运营监管是大数据时代企业安全的刚需。 在此种背景下,传统的端级防护、单点布防安全解决方案能起到的作用甚微,任何一家企业都无法单独对抗大数据安全的全面挑战,安全产业链协同成为必然趋势。由于安全产业链过于复杂冗长,任何一个环节受到网络攻击都将给整个产业链带来不可估量的损失。利用大数据等现代技术提升企业安全实力,“开放是前提、法律是保障、技术是支撑”,信息安全需要在政府主管部门的统一协调管控之下,由产业链各个环节的企业开放安全数据和技
大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据? 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK()函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值
3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言:常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表:饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具,您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练:分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程
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。
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 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
西安邮电大学 科研训练(论文)题目:大数据时代运营商的SWOT分析 院(系):经济与管理学院(工商管理系) 专业:人力资源管理 班级:1102班 学生姓名:刘丹 导师姓名:尹丽英职称:讲师 起止时间:2013年9月16日至12月6日
科研训练(论文)成绩鉴定表 指导教师评语
目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)
摘要 近年来,大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展,催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言,需要思考如何应用这些新技术,解决在大数据时代背景下所面临的挑战,从而提升企业价值。本文立足于电信行业,通过分析大数据的现状及发展趋势,利用SWOT分析模型,阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势,以及所面临的机遇与挑战,并提出相关应对策略,最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词:大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘
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
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
在大数据时代,你需要这样思考 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的,分享你需要的。 维克托?迈尔?舍恩伯格和肯尼斯?库克耶在《大数据时代》中告诉我们大数据的4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity (真实)。相比小数据,大数据一定是复杂的。然而,复杂性对于我们来说,绝对是一个机会而不应是一个问题。面对大数据时代的扑面而来,如何拥抱大数据,从思考方式的转变开始。 从“基于预设的结构化数据库”到“无需预设的非关系型数据库” 小数据时代,我们对于数据的存储与检索一直依赖于分类法和索引法,分类和索引是一种清晰获取数据的机制设计,这种机制是以预设场域为前提的。这种结构化数据库的预设场域能够卓越地展示数据的整齐排列与准确存储,毫无疑问,这与追求数据的精确性目标是完全一致的,在数据稀缺与问题清晰的年代,这种基于预设的结构化数据库能够有效的回答人们的问题,并且这种数据库在不同的时间能够提供一致的结果。 面对大数据,由于数据的海量、混杂等特征会使预设的数据库系统崩溃。其实,数据的纷繁杂乱才真正呈现出世界的复杂性和不确定性特征,想要获得大数据的价值,承认混乱而不是对抗或避免混乱才是一种可行的路径。为此,伴随着大数据的涌现,出现了非关系型数据库,它不需要预先设定记录结构,而且允许
处理各种各样形形色色参差不齐的数据。因为包容了结构的多样性,这些无需预设的非关系型数据库设计能够处理和存储更多的数据,成为大数据时代的重要应对手段。如微软的数据库设计专家PatHelland所言:“我们再也不能假装活在一个齐整的世界里。” 从“随机样本”到“全量数据” 统计学家通过分析发现,采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高,但与样本数量的增加关系不大。这个发现对于小数据时代无疑是非常鼓舞人心的,随机采样获得了巨大的成功,并成为现代社会测量领域的核心思想。随机样本的基础是采样的绝对随机性,然而,如此严格意义的随机实现起来是非常困难的,一旦采样过程存在任何偏见,分析结果将相去甚远,况且随机样本带给我们的只能是事先预设问题的答案。这种缺乏延展性的结果,无疑会使我们错失更多的问题域。 大数据时代,数据的收集问题不再成为我们的困扰,采集全量的数据成为现实。全量数据带给我们视角上的宏观与高远,这将使我们可以站在更高的层级全貌看待问题,看见曾经被淹没的数据价值,发现藏匿在整体中有趣的细节。因为拥有全部或几乎全部的数据,就能使我们获得从不同的角度更细致更全面的观察研究数据的可能性,从而使得大数据的分析过程成为惊喜的发现过程和问题域的拓展过程。
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
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
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/195708006.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。
大数据时代数据安全问题思考 隐私OR便利 互联网上的“透明人” “中国人更加开放,对隐私问题没有那么敏感,很多情况下他们愿意用隐私交换便利性。”今年3月,一位知名互联网企业负责人在公开场合谈到个人信息保护的问题。然而,这一言论迅速击中了网民的痛点:在大数据时代,普通网民究竟还有没有隐私?我们如何保护个人信息? 日常生活中,人们也常常面临“选择”:是否同意获取个人信息。使用一个简单的应用程序,注册一个网络账号,都会让用户提供手机号码、身份证号、银行卡号等隐私信息。 安装一个新的APP,使用前先要收到一连串的提醒:“允许发送通知”“允许访问位置”“允许获得手机通讯录”“允许启用电话、短信、相机”……尽管用户可以选择“同意”或者“不同意”,但用户一旦选择了“不同意”,很多APP便自动退出不再提供服务。 甚至发在个人朋友圈中的照片,都有可能被他人恶意盗取。近日有媒体曝光称,大量来自朋友圈、QQ空间或者微博上的私人照片,正在被放在网上低价出售,甚至被非法用于商业广告或婚恋网站。对此,有网友感叹:“原来,我们一直在互联网上‘裸奔’!” 网上个人信息泄露还可能引发次生灾害,成为精准诈骗的帮凶。一些人把个人隐私信息当成赚钱的工具,通过售卖越权获取的用户信息获得巨额利润,并由此形成了黑色产业链。如何提高网络安全性,保护用户的个人信息,成为互联网时代人们的核心关切。 北京大学互联网发展研究中心主任田丽认为,随着互联网技术的快速普及,传统问题向互联网延伸,线上向线下延伸,人类空间向虚拟空间延伸。人们在互联网上变成了“透明人”,个人的一举一动都被互联网“记录在案”,导致人们在网络空间越来越缺乏安全感。
大数据时代,几个例子告诉你什么是大数据 工具类厂商蓄意炒作大数据,以达到售卖产品的目的,但导致的结果是很多人对大数据这一概念云里雾里。实际上,大数据就发生在你我身边,虽然你看不到它,但它却时时影响着我们的生活。 现阶段,和大数据相关的企业有三种。一种是工具类公司,他们宣传得最卖力,并且把大数据吹出了泡沫,原因是它们希望把自己的产品卖给企业;一种是依托于大数据从事咨询服务类的企业;还有一种就是实实在拥有大数据的公司,它们和我们休戚相关,也就是下面的小故事所要阐述的内容。 第一个故事,百货公司知道女孩怀孕 美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具,可以对顾客的购买记录进行分析,并向顾客进行产品推荐。一次,他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录,推断出这一女孩怀孕,然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒,事实真相是女孩隐瞒了怀孕消息。 点评:看似杂乱无章的购买清单,经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据,往往能够得出一些真实的结论。这就是大数据的应用。 第二个故事,搜狗热词里的商机 王建锋是某综合类网站的编辑,基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中,他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯,所以,他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理,关注的人自然多。 点评:搜狗拥有输入法,搜索引擎,那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词,就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比,找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。 第三个故事,阿里云知道谁需要贷款 这是阿里人讲述的一个故事。每天,海量的交易和数据在阿里的平台上跑着,阿里通过对商户最近100天的数据分析,就能知道哪些商户可能存在资金问题,此时的阿里贷款平台就有可能出马,同潜在的贷款对象进行沟通。 点评:通常来说,数据比文字更真实,更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况,这就是大数据的应用。 第四个故事,中移动挽留流失客户 iPhone进入中国后,铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容,王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后,王永铭接到了中国移动的10086电话,向他介绍中移动的优惠资费活动。一位移动的
互联网时代下大学生自主创业问题及对策研究 互联网目前主要是借助智能终端,通过移动无线通信的手段,用于取得所需服务和资源的产业,随着宽带移动终端技术和无线接入技术的日渐成熟,迫切需要一种能够满足信息时代的生活方式,互联网应运而生并迅猛发展。基于互联网时代下大学生自主创业的基本方向结合难点问题进行分析解决,以期望对未来大学生创业提供参考意见,缓解就业压力为社会经济发展注入活力。 标签:互联网;大学生;自主创业 1 互联网行动的基本概念 互联网行动计划的是知识社会创新2.0下的互联网发展新模式、新业态。新型互联网的本质就是:互联网+传统行业=新业态、新业务模式,为产业向智能化转型提供技术支持,为经济结构调整提供新活力,为大学生自主创业提供环境。 2 创业方向的选择 2.1 电子商务 大学生的自主创业通常倾向于低成本、经营风险小、操作灵活方便、回报周期短等特点的项目,其代表就是时下正热的电子商务。这种经营模式是基于凭借客户应用终端,以互联网络技术为途径,商品交换为中心的商务活动,其中网络营销是其中重要产物。这种线上交易,有效降低产品的物流和仓储成本使商品更具价格优势。目前,主要有自建网站和参与现有电商交易平台两种选择,前者对资金和技术要求较高,大学生创业有一定难度。后者是创业者依托已经成熟的平台,流程和管理相对简单方便,更受青睐。 2.2 信息云服务 大学生作为高科技知识和技术的接受者、践行者,在依托互联网为交易平台的高科技项目创业上相对具有得天独厚的优势。当代大学生综合利用自身专业知识,在网页设计、技术咨询服务、网络平台搭建、APP客户端开发、智能终端的开发与维护等方式创业。网络技能服务的发展相比以往传统创业模式,对大学生的个人素质的提高以及创业观念的可持续性培养方面更具优势。 3 互联网时代下大学生自主创业的主要问题 3.1 高校创业教育滞后,人才培养理念有待改进 我们应该意识到学校、社会、学生三元共育的理念深入人心,相较以往多数大学生能够积极投身创业,但是因为受知识、经验、能力、市场了解程度以及市场形势、政府政策等因素的影响,在互联网创业领域有很大的盲目性和局限性,
浅谈大数据时代聊聊小数据 现在好像人人都爱说大数据,就像平时我去开会,不是用大数据分析这个,就是用大数据建构那个。可是我最近看《美国计算机学会通讯》(CACM)上面提到了几次小数据,我觉得大家也有必要了解一下这个有趣的概念。 大数据其实就是一个特别大的数据库,大到用现有的技术无法处理,因此计算机行业的人谈大数据,指的是大数据技术。而生命科学领域的人谈大数据是指该领域的大数据分析,搞大数据设备和管理的人不见得会分析,因为这需要专业。 还有一股力量也将改变我们关于健康的想法和实践,那就是由个人数字跟踪驱动的小数据。基于某种云应用,随时间连续地、安全地、私人地分析你工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯的数字追踪,而得到关于你的健康的画面。这里需要私人的装置和网络服务,特别是自跟踪。譬如昨天我有点胃痛,于是想:前天和大前天有何不同呢?啊!明白了,我每天喝一两酒,前天喝的酒不同,换了一个牌子,可能就是这个新牌子的酒引起我胃痛。这个小数据提供了分析我健康情况的依据。 大数据开启了一个时代的转型,给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。 什么是小数据?小数据就是个体化的数据,是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒,突然有天喝完酒了胃疼,我就想了,这天和之前有何不同?原来,这天喝的酒是个新牌子,可能就是喝了这个新牌子的酒让我胃疼。这就是我生活中的小数据,它不比大数据那样浩瀚繁杂,却对我自己至关重要。 第一个意识到小数据重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了,而早在父亲去世之前几个月,这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同他不再发送电子邮件,不去超级市场买菜,到附近散步的距离也越来越短。然而,这种逐渐衰弱的状态,真到医院去检查心电图,却不一定能看出来。到急诊室检查的时候,不管是测脉搏还是查病历,这个90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可
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
大数据时代下的中国市场 摘要:随着大数据产业的快速发展,我国企业开始利用大数据技术从海量数据中提取有价值的信息,为企业作出精准决策提供有力的参考,随着各行各业对于大数据的需求越来越多,大数据产业将进一步促进中国市场的发展。本文分析了大数据对中国市场产生的影响以及中国市场在大数据环境下的演变,认为目前我国市场在大数据环境下还面临着一些挑战,并在大数据环境下我国市场发展前景较好。 关键词:大数据;中国市场;发展 引言 随着大数据产业的快速发展,大数据对于市场的影响力逐渐扩大,目前,我国的大数据技术处于初级发展阶段,无论是政府还是企业对于大数据技术极其应用都出与摸索阶段,在未来的经济社会发展过程中,中国市场必须紧抓大数据时代的机遇,充分运用大数据技术提高生产效率,降低生产成本,实现市场经济的快速发展。本文通过分析大数据对中国市场的影响及中国市场对大数据环境的适应演变过程,了解中国市场在大数据情况下面临的挑战和大数据下中国市场的发展前景,为推动大数据技术在我国更好地普及和推广提供参考。 1 大数据对中国市场的影响 大数据的发展对中国市场产生了很大的影响,例如我们现在经常用到的“滴滴打车”软件就是利用大数据技术使出租车的供求获得更精准的对接,从而更好的为消费者提供出行服务,因此大数据运用得好,不仅能够给产业带来新的生机,而且能够对经济增长提供新的动力。可以说大数据已经开始出现在中国市场的方方面面,在给企业带来巨大价值的同时也给人们的生活带来更多的便捷。从大的方面来说,大数据技术的运用可以使得国家决策部门,可以借助大数据更科学的制定经济策略,更加有效的把握经济的走向;政府可以过海量微观主体行为分析,推导出宏观经济的大趋势,而不再仅仅依赖样本统计数据结果。从小的方面来说,