浅谈基于大数据时代的机遇与挑战
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随着信息时代的到来，大数据(Big Data)一词逐渐被人们认知和熟悉，其常被用于定义和描述“信息爆炸时代产生的海量数”。随着“大数据”时代的来临，在商业、经济及其他领域中，人们做出决策不仅仅依靠经验和直觉，常以数据分析作为决策依据，这种方式大大提高了决策的科学性，最大限度避免决策失误。用好大数据，必将对商业发展、科学研究和政府决策产生积极的影响。
1 大数据的基本概况
大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。
2 大数据的时代影响
大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影
响主要包括以下几个方面：
(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。
(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。
(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。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。
另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。
3 大数据的应对策略
布局关键技术研发创新。
目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使
其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。
提高软件产品发展水平。
一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。
加速推进大数据示范应用。
大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用
解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。
优化完善大数据发展环境。
信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。
大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。
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大数据时代下企业管理模式创新 随着经济的发展，社会的进步，在生活领域中大数据发挥着至关重要的作用。相对而言，大数据的到来，给企业管理模式带来了一定的冲击，落后的管理模式不能适应大数据技术发展。因此，在新的形势下，应对企业管理模式进行创新升级，进而确保大数据企业全面发展。 标签：大数据时代；企业管理模式；创新；具体分析 当前互联网技术得到了较好的发展，同时大数据计算也呈现出良好的发展趋势，在一定程度上讲，各个领域数据呈现出快速增长趋势。换言之，大数据时代已经来临。在新的形势下，企业在实际发展中，大数据时代对企业管理带来了全新的挑战，传统企业管理不能适应时代发展需求。因此，要想在真正意义上促进企业的全面发展，同时对大数据技术进行充分性利用。就应对企业管理模式进行有效创新以及改革，进而促进企业的全面发展，同时为企业提供一定的内在动力。本文将针对大数据时代下企业管理模式创新进行针对性探讨。 1 当前大数据时代下企业管理模式面临的挑战 1.1管理模式十分落后 对于企业而言，在实际发展中，仍然以传统管理模式为核心。相对而言，这样的管理模式成就了一些企业，其中也有一些国际性公司。因此，对于大部分企业来讲，认为这种管理方式没有存在任何问题。随着经济的快速发展，时代的进步，当前时代环境发生了较大的变化。不能否认的是，传统管理方式发挥了重要作用，那是对所处时代来讲的。在大数据时代背景下，传统管理方式出现了很多弊端。之所以当前一些互联网公司快速涌现，是因为管理方式能够顺应大数据时代发展。在大数据冲击下，传统企业走向了没落，主要是因为落后的管理方式造成的。 1.2企业管理模式缺乏创新意识 企业在实际发展中，大多数企业具有完整性体系，同时趋向成熟。但对于这些传统管理模式来讲，虽具有成效，同时在管理中具有重要作用。但随着互联网以及大数据的来临，假如没有对管理形式进行全面性创新，企业管理会出现一些问题，在市场竞争中将面临着淘汰的局面。在当前形势下，在网络中充斥着一些数据，假如企业能够对这些数据进行充分性利用，并进行有效的加工以及集中化处理。进而能够发现消费者自身的消费倾向，最终对自身生产进行针对性调整。这样的方式不仅能够满足消费者实际需求，同时还能确保企业在市场竞争中站稳脚跟。但当前一些企业管理者，并没有意识到这一点。还是以传统管理方式为核心。在市场分析中，也没有意识到大数据技术的重要作用，进而导致企业经营和市场需求相背离。
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
A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则
C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图
《大数据变革》读后感(精选多篇) 《大数据变革》读后感 之所以读《大数据变革》这本书，是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话，看这本书根本看不进去，不晓得是因为翻译的原因还是什么，只能说标题吸引人，内容很空泛，没有什么的可读性。现把书中的一些内容做些摘录。 大数据是市场营销和销售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界，对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后，现在它们也可以改进企业和产品，使其比以往任何时候都更加紧密地迎合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界，了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。 随着中国公司和消费者的成熟，我们相信这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡，即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略，使用数据带来业务增长。 《大数据时代》读后感
一、对大数据时代的理解 1.“大数据”的正式推出。2014年3月，奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来！ 2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。 二、大数据时代考验传统文化 1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的区别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不 -1-
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。
大数据时代的企业管理 （陈登鹏工业工程11级2班2011330350212） 摘要 基于数据分析对管理的重要性，在《孙子兵法》中已有深刻的认识：“夫未战而庙算胜者，得算多也。”数据始终贯穿在管理的计划、组织、领导、控制和创新中。在进入大数据时代后，如何更好地利用信息爆炸时代产生的海量数据为管理服务，和利用数据创造财富是不可回避的命题。管理决策日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉，对企业正确的制定发展计划与合理安排企业资源有重要的意义。其中预测在企业中有重要的意义，在大数据时代，预测的准确度或许能够更上一个台阶，将促进企业健康发展。 关键字：大数据；管理；预测 一、大数据时代的特点 从古至今，从未有一个时代出现过如此大规模的数据爆炸。信息技术的发展，互联网的普及，随之而产生的数据也呈现爆发性增长。 （1）到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB，而过去两年产生的数据占人类历史数据总量的90%。 （2）到2006年，全世界的电子数据存储量为18万排字节，如今这个数字已达到
180万拍字节，短短时间内已经增长了一个数量级。根据预测，2015年这个数字甚至会达到800万拍字节的规模。 大数据时代的典型特点就是预测变得更为精确。Albert-László Barabás i①提出：人类93%的行为是可以预测的。目前人类的数据处理能力在庞大的数据量面前还是太渺小，当数据处理能力的提升足以克服这一切后，混沌理论是否会黯然失色呢，一切都将变得清晰起来，偶然性也将因为盖然性变得不那么模糊？或许人类处理能力提升的速度远远都无法赶上数据的增长速度，混沌理论也将一直伴随着人类的发展。但不可否认的是，即使是现在的处理能力，大数据也能极大地提升预测的精准度。 二、大数据视角下的预测 预测对企业的各项职能活动包括采购原材料、扩充机器设备、补充人员等需要依据市场进行调整的活动有重要意义。预测是整个企业系统的重要输入和依据，具体地将，其重要性可以从以下几个方面来考虑： （1）对于战略部门而言，预测可以提供决策的依据； （2）对于销售部门而言，为补充销售人员提供依据； （3）对于成本会计而言，预测可以为预算和成本控制提供依据； （4）对于采购部门而言，便于采购部门制定制定准确的采购计划，以降低总的生产成本； （5）对于生产计划和控制部门而言，预测是企业编制生产计划的基础，是生产计划编制的主要输入； （6）对于研发部门而言，新产品的预测可以为设计提供参考，根据对市场的预测进行产品的开发，这样的产品才会有市场，才会有竞争力； …… 其中，概率论在预测中有不可替代的作用，当中的泊松分布P(λ)是在概率论中常用的一种离散型概率分布，由于其适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数，因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。例如，在企业战略制定以及物料需求分析等方面有极大的应用空间。当然，泊松分布在处理自然科学领域内的问题有更突出的成果，如某放射性物质发射出的粒子、显微镜下单位分
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
公需科目大数据培训考试 考试时间：120分钟 选择题中红色代表正确答案，判断题X为错，R为对。 1.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分） A.1988年 B.2004年 C.1965年 D.1989年 2.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分） A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 3.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 C.图灵测试是阿兰·图 D.ENIAC于1946年诞生 4.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分） A.北大 B.清华 C.浙大 D.复旦 5.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分） A.2014年 B.2015年 C.2013年 D.2016年 6.根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年？（单选题1分） A.2012年 B.2010年 C.2008年 D.2006年 7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分） A.价值先增后减 B.价值递减 C.价值递增 D.价值不变 8.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题1分） A.18 B.16 C.12 D.6 9.“（）大数据交易所”2015年4月14日正式运营，目前，交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业，交易总金额突破6000万元。（单选题1分）
A.毕节 B.安顺 C.贵阳 D.遵义 10.（）说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。（单选题1分） A.吉尔德定律 B.摩尔定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 11.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据会带来机器智能 B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 C.大数据的英文名称是large data D.大数据是一种思维方式 12.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的？（单选题1分） A.克林顿 B.奥巴马 C.小布什 D.老布什 13.截至2015年年底，全国电话用户总数达到（）。（单选题1分） A.13.37亿户 B.12.37亿户 C.14.37亿户 D.15.37亿户 14.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分） A.嘉兴市 B.台中市 C.高雄市 D.嘉义市 15.吴军博士认为过去五十年是（）的时代。（单选题1分） A.科尔定律 B.艾尔定律 C.摩尔定律 D.拉尔定律 16.ENIAC诞生于哪一年？（单选题1分） A.1946年 B.1938年 C.1940年 D.1942年 17.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数与其价值呈现（）的方式，联网越多，系统的价值越大。（单选题1分） A.正比 B.对数 C.指数 D.反比 18.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题1分） A.38 B.21 C.25 D.30 19.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第三位的是（）（单选题1分） A.嘉义市 B.杭州市 C.嘉兴市 D.高雄市
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
大数据时代的思维革命 目前再说“我们生活在一个网络时代”的话，显得有点落伍了，当下最时髦的说法是“我们生活在一个大数据时代”。从表层意义上看，人们是用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。实际上，“大数据”的渗透能力远远超出人们的想象，不管是在物理学、生物学、环境生态学等领域，还是军事、金融、通信、贸易等行业，数据正在迅速膨胀，没有一个领域可以不被波及。“大数据”正在改变，甚至颠覆我们所处的整个时代，对社会发展产生方方面面的影响，也让我们的思维不得不跟随时代的变迁而经历自我革命。 2013年5月20日，在北京朝阳北路朝阳大悦城六楼，一家餐厅低调开业了。没有热闹的广告，没有红地毯，没有领导剪裁和讲话，有的只是长达半年的封闭测试，邀请一些明星“吃货”们试吃，这些明星“吃货”一旦被成功邀请，就立即通过微博、微信向粉丝们讲述就餐感受。而这家餐厅通过分析明星与粉丝的互动信息等大数据，渐渐掌握了话语权，并尽可能地改造菜品、环境、流程。于是，一个传奇诞生了。这家名为“雕爷牛腩餐厅”现在被标榜为中国第一家“轻奢餐”餐饮品牌，其烹饪牛腩的秘方是向周星驰电影《食神》中的原型人物——香港食神戴龙——以500万元购买而得。戴龙经常为李嘉诚、何鸿燊等港澳名流提供家宴料理，他还是1997年香港回归当晚的国宴行政总厨，所以他的代表作，一道“咖喱牛腩饭”和一道“金汤牛腩面”，成为无数人梦寐以求的舌尖上的巅峰享受。这是微博、微信的胜利，也是互联网的胜利，更是大数据的胜利。以互联网为主要手段的大数据，就这么征服了市场，颠覆了经典，创造了传奇。 其实，雕爷传奇绝非个案，在大数据时代，这样的传奇每天都会发生。小米、黄太吉的成功都是基于大数据思维。我们身处大数据时代，很多的
“互联网+”时代的企业管理 互联网的便捷性让企业与企业之间、企业与员工之间、企业与客户之间以及企业与其他利益相关者之间的联系越发紧密，传统的企业管理模式不能适应新环境的变化，亟需进行深刻的变革。 一、文献综述 彭剑锋(2014)指出，互联网时代是一个零距离时代1。李海舰(2014)赵春福(2015)认为互联网让交易的场所、时间、速度及交易品种发生了巨变，中间环节不断简化2，企业思维方式必须进一步创新3。丁伟和于小波(2014)提出互联网时代企业变革必须具备末端化、全域化、人性化、可持续以及社会化理念5。处于当下这样一个深受互联网影响的时代，智能化、信息化成为企业发展进步的导向，企业管理必须追上社会发展的步伐，才能更好地适应企业发展需求。本文认为，互联网+时代的企业管理，应当是以客户需求为中心，通过满足客户价值最大化来实现企业自身追求的利益最大化，从而获得良性发展。 二、传统企业管理的不足 1.管理理念落后、模式僵化。传统企业的管理理念大都是以企业为中心，企业与客户之间缺乏直接的交流和反馈，导致双方信息严重不对称，客户的个性化需求得不到满足。并且，传统的营销需构建有组织的、渠道式的营销网络，形成一种固定的营销体系，给产品销售增加了许多中间环节，产品真正进入市场的周期延长。在互联网+时代，行业转型日新月异，传统本分的管理模式不再成为企业维稳的有效手
段，反而会成为企业被淘汰的理由。互联网的存在和发展打通了传统的资源垄断体制，信息流通的效率化和透明化导致市场游戏规则发生变化，市场经济的环境变得更加公平健康，企业发展的机遇与挑战并存，传统管理模式已经完全不能满足企业发展的需求。 2.组织结构改革缓慢。进入互联网时代，管理学界早就开始探讨企业组织结构的改革，并且有一部分企业顺应时代潮流进行了相应的组织结构调整。但是在我国，很大一部分企业的组织结构仍然是从上而下的多层级金字塔型模式。学者及高级管理者们倡导对企业进行扁平化组织改革，去除金字塔结构中冗余的中间环节，提高企业组织的信息传递速度，提升工作效益，加强企业的市场应变能力，形成战略优势。但是由于我国市场经济的复杂性以及改革推动过程中出现的精英管理人才不足、改革理念理解不透彻、改革方案不适用、企业内部不配合等困难，我国企业组织结构的改革进程缓慢。 3.战略思维不够深远。企业战略是一个整体性规划过程，对企业的未来发展发挥着指导性作用。制定企业战略首先要分析企业内外部发展环境，随后确定战略目标，最后明确战略步骤。在传统企业管理中，由于对企业战略管理的概念理解不够透彻，加上内外部环境分析不准确、战略目标制定不具体、战略步骤不明晰等原因，企业战略思维不够深远，未能制定出具有指导性特征的企业战略，战略制定效用低下。 三、互联网+时代的企业管理 1.管理理念和模式的创新。互联网+时代的企业专注于以客户为中心，大规模制造以及小规模多样化的时代都已经逐渐远离，大规模、个性
大数据时代的思维变革 作者：贾凯 来源：《现代审计与经济》 2016年第4期 贾凯 大数据是这几年互联网领域的一大热门话题。最近，这个话题的热度已经不仅局限在互联 网领域了，正在逐渐拓展到其他领域，成为全社会关注的话题。那么，什么是大数据？大数据 的特点是什么？为什么现在才有大数据？大数据的应对方法是什么？大数据时代能带来哪些变革？这些变革对于审计工作有什么影响？这一系列问题都有待回答，本文将量力而行，给以上 问题做出初步回答。 一、什么是大数据 毫无疑问，大数据是一个新鲜概念。对于这样的新鲜概念，其定义也要经过时间的积淀才 能明确。就目前而言，业界公认度高的是ＩＤＣ的“ ４Ｖ” 理论，即 Ｖoｌｕｍｅ（数据量大）、Ｖａｒｉｅｔｙ（数据多样性）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（数速大）和Ｖａｌｕｅ（价值密度低），在此基础上，ＩＢＭ重新定义并完善了“ ４Ｖ”理论，将最后一个“ Ｖ” 改而解释为Ｖｅｒａｃｉｔｙ（真实性）。但大数据技术的战略意义不在于 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处理，从大数据中提取、挖掘 对业务发展有价值的潜在知识，找出趋势，做出预测性分析。 二、为什么现在才有大数据 可以从数据的产生、采集、存储三个步骤来分析：一是生产信息的门槛降低了。要想知道 现在数据产生有多方便，可以首先回顾一下以前的数据产生方式：20年前，如果想让别人知道 你的观点，只能是向报纸投稿，或者出版著作，这要求的写作技能太高了，对普通人来说是不 可能的。10年前，博客开始流行，稍有写作水准的人都可以发表文章。4年前，微博大行其道，只要不是文盲，就能玩转这最多只有140个字的小玩意儿。现在呢，手机拍照，分享到微信朋 友圈，已经成为大多数人的新选择，朋友圈甚至都不鼓励用户发纯文本的状态。在这个时代， 几乎人人都可以玩转朋友圈了。可以看到，每一次变革都极大地降低了生产信息的难度，极大 地扩充了具备生产数据能力的人群。所以说，技术的进步给了普通人发表观点的机会。 二是数据采集的难度降低了。这一点主要得益于现实世界的不断数字化，线下的内容不断 向线上迁移，具体表现为两个方面。首先是，原来需要专业技术人员才能干的事情，现在普通 人也能干了。比如给人物留影，从画家蜕变为摄影师，到现在人人都能拍照。再比如测量地理 位置，以前要专业的测绘人员，现在打开手机地图应用就可以了。其次是，以前不可能实现的 数据采集，现在也能实现了。例如，顾客在每样商品前的停留时间。在传统的商店里，采集这 个数据是不可能完成的任务，而在淘宝上，顾客在每个商品页面的驻留时间，是一目了然的事情。 三是数据存储的成本降低了。大约十几年前U盘的卖点是1MB只需要1块钱，现在京东上 1T的硬盘，价钱不到400元，更别提企业的大规模采购价了。 以上三点，决定了大数据时代只有在现在才能到来。其中第二条更是可以说明，为什么大 数据最先兴于互联网领域，因为互联网领域的数据采集难度最低。但是，随着传感器技术的进 步和物联网的发展，大数据将无疑会渗透到各行各业。
大数据时代企业管理的创新 摘要：管理模式创新是新时期下企业管理的核心，对于大数据的应用是企业管 理模式创新的核心途径。本文首先对大数据的定义及主要特征进行解读、对大数 据下企业管理思维的创新以及管理模式的创新进行了探析。 关键词：大数据时代；企业管理模式；创新 引言： 大数据时代的到来给传统的企业管理模式带来巨大冲击，旧的管理模式已不能使企业在 新时代的竞争中处于优势地位。如何从顾客的资料和消费记录中挖掘出有用信息，成为企业 增强市场竞争力的关键之所在; 数据流的广泛应用不断促使企业内视、调整、完善自己的管理模式，以期能够适应时代的发展。所以，对于大数据在企业管理方面的研究则显得尤为重要，是学界亟待探讨的课题。 1 大数据的定义及主要特征 大数据是海量复杂数据的结合体，是传统数据获取与分析技术不能在既定时间内对其进 行感知、收集和处理的数据集合。这种不能被常规数据获取技术进行收集、不能被传统数据 分析技术解析的数据信息具有重要的信息应用价值。只有通过专业化的信息软件才能对大数 据进行一定程度的获取，也专业化信息分析人员才能对其进行分析与统计。通过对大数据信 息的分析，能够为决策制定者提供高价值的决策参考依据，进而使决策者能够从策略制定角 度大幅度的提升竞争力。也正是由于大数据这种强大的实用价值，使大数据应用技术在社会 各领域当中被广泛应用于创新当中。这种对于社会发展的深刻影响力使大数据成为当前时代 的标志。 2 大数据下企业管理思维的变革 2.1 样本约等于总体。 在小数据时代下的企业管理，对由于数据信息获取与分析技术的限制只能对数据信息采 取随机抽样法进行甄别与解析，从而用总体数据信息的部分构成来分析内在原理。这样的方 法具有一定的可行性，但是不能给予企业管理决策提供能有力的信息支撑。在大数据信息获 取与分析技术下，企业将获取更多更有效的数据信息，并且通过个更加专业化的信息分析方 法能够更加深入而准确地从数据当中发现事物规律或本质，进而使企业管理的决策更加科学化。数据样本更加接近或等于数据总体，数据信息更加全面而准确的体现了事物真实全貌， 因而企业管理必须以重新调整思维方式来进行管理决策的方法，在适应数据的强大力量同时 也能够更加高效的应用数据力量。 2.2 兼容数据的混杂性 在小数据时代企业管理对于数据的要求更加趋于精确化，以便对事物规律或本质能够更 加准确的进行分析与研究。这种数据应用思维在大数据时代下具有一定的局限性，必须进行 改变才能够适应大数据时代的发展。大数据不仅具有庞大的信息量而且百分之九十五以上的 信息是非结构信息，如果一味要求数据的精确性便难以对数据进行有效的获取与分析。因而 在大数据时代下企业管理思维也应增加对于数据的容错率，对一些具有明显结构的数据进行 分析的基础上，对一些没有结构的数据也应进行规律研究。事实上正是这些表面上没有规律 的信息潜藏着巨大的分析应用价值，对这些数据信息的关联性进行探究并进行专业化的分析 能够更为系统而全面的解析事物规律并更加深入的发现事物本质。进而使企业管理的决策更 加具有前瞻性和先进性，为企业的市场竞争力形成提供强大的信息支撑。 3 大数据下企业管理模式的创新 3.1 数据获取与数据平台形成 数据平台是大数据价值实现的载体，企业通过对数据平台的控制来进行对大数据获取、 分析，同时企业也是通过数据平台实现对数据信息的检测以及对数据信息的预测。企业对于 数据信息的管理工作中百分之九十五以上都必须要通过数据平台来完成。数据平台是实现数 据应用的核心工具，在大数据时代背景下，数据平台在企业当中扮演者企业行为驱动者的角色。传统企管理当中，企业决策的动机是基于问题的发生，进而为解决某一问题而进行企业
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4715738809.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)
第一套试题 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
2013．5 一、问题的提出 大数据（ｂｉｇｄａｔａ）泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上，而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息，目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端，将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨，意在抛砖引玉，以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。 二、大数据时代的来临及意义 有资料显示，１９９８年全球网民平均每月使用流量是１ＭＢ，２００８年是１ＧＢ，２０１４年将是１０ＧＢ。全网流量累计达到１ＥＢ的时间在２００１年是一年，在２００４年是一个月，在２００７年是一周，而２０１３年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满１．８８亿张ＤＶＤ光盘。淘宝网站单日数据产生量超过５０ＴＢ，存储量４０ＰＢ。百度公司每天要处理６０亿次搜索请求，几十ＰＢ数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十ＰＢ。数据的规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计，２０１２年底我国网民数为５．６４亿，手机网民为４．２亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据，这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见， 反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使 用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司，美国赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达２．２ＺＢ，年增６７％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元， 收集环境和社会管理所需的信息。２０１１年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术 对社会发展的巨大推动作用。 （备注：1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ） 三、大数据时代统计工作面临的挑战 可以预见，大数据时代的到来，对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性，但与此同时，带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来，统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此，笔者认为在大数据背景下，统计调查工作正面临六大挑战。 一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下，数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道，统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面， 会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如，现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据，在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ＥＴＣ电子收费系统、ＧＰＳ定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据，不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差，篡改数据的可能性越来越小，数据质量将更有保 大数据时代统计调查工作的挑战与思考 季晓晶 摘要：大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息， 目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？ 统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。 关键词：大数据；统计调查工作；思考 问题研究 １７