论文简介
本论文第一部分介绍了大数据的定义及特征以及如何使用大数据；第二部分分别介绍了大数据在商业预测、体育领域、购物等方面的应用；第三部分介绍了大数据带来的风险和隐私问题；最后一段总结全文内容。
大数据时代下的生活方式
从2012年开始，大数据一次开始明显的受到广泛关注。通常“大数据”一词，给人的感觉就是信息时代下产生的海量的数据，这是我们最直观的感受。如果要给大数据一个比较专业的定义的话，可以这样描述：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。国际数据公司也给出了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。从大数据的特征中我们可以看出，大数据强调数据的海量还流转。在我们现在身处的互联网时代，我们每打开一个网页，搜索一个关键字，网购一件商品，都会产生大量的数据，海量的数据似乎就是这个时代的产物。同时，即使在线下，我们随身穿戴的智能设备，比如手机、手环等，也在实时的上传数据到云端，网络互连也让数据更加方便快捷的流动。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
大数据中虽然蕴含着海量的信息，但其价值并不体现于此。数据之海量，包含着许多无用的信息，如何处理大数据，获得有用信息才能体现大数据的价值。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。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。目前，国内外的一些大公司都已经具备了一定的对大数据的“加工能力”，他们正在利用大数据的价值提升自身的服务以及改善我们的生活。
大数据在商业制作的案例
2013年出品的美国政治题材电视剧《纸牌屋》受到广泛好评，就连美国总统奥巴马也是《纸牌屋》的粉丝。然而一部《纸牌屋》，就让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台Netflix在一季度新增超300万流媒体用户，第一季财报公布后股价狂飙26%，达到每股217美元，较去年8月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切，都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创作。
《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精
准细致高效经济的数据引导，从而实现大众创造的C2B，即由用户需求决定生产。
如今，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，在大数据时代下为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。
大数据在体育领域的应用
2014年巴西世界杯，德国再次捧得世界杯的奖杯。而在悄然影响绿茵场强弱较量的“大数据”，对德国队来说可谓功不可没。在世界杯比赛开始前，德国足协就与SAP公司合作，“私家定制”了一款名为“Match In-sights”的足球解决方案，用以迅速收集、处理分析球员和球队的技术数据，基于“数字和事实”优化球队配置，提升球队作战能力，并通过分析对手技术数据，找到在世界杯比赛中的“制敌”方式。
这款数据分析系统首先通过摄像头、传感器等工具捕捉到球员跑动速度、位置、控球时间、防御范围、动作细节等大量数据，并传入数据库，随后，基于SAP HANA平台运行的分析工具可迅速对这些数据进行后台分析处理。据SAP 介绍，在短短10分钟内，10名球员用3个球进行训练，可产生超过700万个可供分析的数据点，而SAP数据分析平台完全可对这些数据实现实时处理。
通过这些数据进行加工处理提取有用信息，德国队教练可以迅速评估比赛状况、每个球员的特点和表现，球员的防守范围，对方球队的空挡区等信息。通过这些信息，教练可以更有效地对球员上场时间、位置、技战术等情况优化配置，以提升球队表现。
与此同时，在了解自己的基础上，德国队还利用这一工具对对手的技术数据进行了分析，这些分析涉及对手球队的几乎所有方面。德国队教练组并根据分析结果针对不同的对手确定相应战术，从而提高了球队获胜的概率。
大数据在购物方面的应用
经常在浏览购物网站的用户可能会注意到一个有趣的现象：两个人打开同一个网址，显示的内容却不一样。这是由于用户之前在访问购物网站时留下了一些数据，购物网站通过收集大量的用户留下的数据，进行加工分析，针对用户的喜好向用户推荐有用的商品。不同的用户喜好不同，商家会根据用户不同的喜好推荐不同的商品，所以当不同的人打开同一个网址时显示的内容却不相同。
这种案例不只是发生在互联网上，在线下的商店中也有类似的应用。最经典的案例就是“尿布和啤酒”的故事：在美国沃尔玛超市中有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。对于这种现象有这样的解释：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布之后会顺手买回自己爱喝的啤酒来犒劳自己，因此这就增加了啤酒和尿布在一起购买的机率。发现这种现象的超市是通过对一年多原始交易数字进行详细的分析，才发现了这对神奇的组合。
大数据在其他方面的应用
大数据的应用不仅给商家带来了更多的收益，其对改善大家的生活方面也是功不可没。以前在浏览购物网站时面对琳琅满目的商品会不知所措，而在网上的商品更是海量，选择依据自己喜欢的需要花费很长的时间。现在根据分析大数据生成的商品推荐功能，大大节省了用户搜索心仪商品的时间，提升了用户体验。近些年，美国谷歌公司通过使用搜索的数据来预测实时流感动态对流感传播的预测。研究显示，结合传统监测方法和大数据，可以预测美国未来1周的流感感染情况。这一发现可能影响国家层面和地方层面预防和流感暴发控制。这种利用大数据对传播性疾病的预测可是让我们防患于未然，提高了我们的生活质量。大数据已经渗透到了生活中的各个方面，2014年04月04日，百度上线了一款新的大数据产品“百度预测”。这款可以通过分析大数据，对经济指数、疾病、高考、城市、旅游景点、体育赛事、电影票房等方面进行预测。通过对高考情况的预测，可以让考生选择更加适合自己的高校和专业；通过预测旅游景点，可以帮助我们做出更佳的出行方案。这些应用十分贴近生活，实实在在的让我们每个人都能够享受到大数据带来的价值。
大数据预测带来的问题
一、风险问题
由于大数据中包含了海量的数据，这些数据是否真的有用？如何有效的区分有用数据和干扰数据？这些问题不禁会让我们担心，从这些杂乱的数据中分析出来的结果是否真的可靠。
2008年，谷歌第一次开始预测流感就取得了很好的效果，比美国疾病预防控制中心提前两礼拜预测到了流感的爆发。但是，几年之后，谷歌的预测比实际情况(由防控中心根据全美就诊数据推算得出)高出了50%。据分析，这是由于媒体过于渲染了谷歌的成功，出于好奇目的而搜索相关关键词的人越来越多，从而导致了数据的扭曲。如果根据这样的数据分析出的结果必然大大的偏离实际，做出错误判断。
二、隐私问题
在大数据时代背景下，个人数据能够更容易获取和更广泛传播，而侵犯隐私权的行为却难以察觉，侵犯后果愈加严重。大数据时代的主要特点之一在于数据的膨胀、开放以及高速传播。借助强大的搜索引擎，许多希望被各种利益团体得到的信息，当然包括个人信息，都可以在虚拟的网络世界轻易获取。可是，与获得和传播个人隐私的“易”相比，若想在海量的信息中主动觉察到个人数据隐私权受到侵犯的蛛丝马迹，可谓“难”。
在网络空间，尤其在大数据时代，隐私的丧失很容易发生。在移动互联、网
络社交、定位系统与大数据分析愈演愈烈的今天，手机、导航仪、电脑、电视机，每个电机设备都有可能成为数据的记录端口，隐私保护则成为了最大的难题。利用大数据获取有价值的信息固然十分重要，但如何防止这些数据被过度泛滥、被公开和不法分子利用，则是大数据分析者们必须思考的问题。
综述
大数据时代无论是国家、企业还是个人都面临这机遇和挑战，能够正确合理地使用大数据能够给国家和社会带来福利，给企业创造大量的财富，也能够使每个人的生活得到改善。不过，要想做到够准确利用大数据，并能够控制风险，保护隐私，还有很长一段路要走。但无论怎样都不能否认，大数据标志着一个时代，无论时谁都无法抵制这个时代的来到。
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。
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
大数据时代对社会生活 的影响 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
大数据时代对社会生活的影响 摘要 近来，大数据似乎在一夜之间闯入了任何一个关于互联网未来 的讨论，成为一个炙手可热无所不包的概念。“大数据时代”的来 临也已成为媒体关注的热门话题。无论人们对此持有何种观点，但 下列结论是共同的：“大数据时代”的来临己成为不争的事实，大 数据作为一种新的资源，将给并正在给我们的社会生活带来深远的 影响。 一，大数据的特点及价值 对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“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的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有4V 特点：一是数据量巨大（Volume）；二是数据类型多样化（Variety）；三是密度低而价值大（Value）；四是处理速度快（Velocity）。 从大数据的本质上来说，“大数据”所代表的是当今社会所独有的一种新型的能力，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，获取更深刻的洞察力。在大数据时代，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。 二，大数据给社会生活带来的巨大变革 （一）广告投放精准化 据报道美国Target连锁超市创建了一套女性购买行为在怀孕期间变化的模型，通过采集女性用户的购买行为数据并对其进行分析，就能判
断女性用户是否怀孕，并进一步向其推送所需的婴儿用品。不仅如此，如果用户从他们的店铺中购买了婴儿用品，Target在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期情况定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。 同样，在国内，亚马逊和京东商城等购物网站通过数据挖掘技术对用户的行为习惯和喜好进行追踪分析，从大数据背后找到符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并向顾客提供个性化的商品推荐。 （二）医疗卫生体系更加精密 通过分析大量用户的搜索记录，比如“咳嗽”、“发烧”等特定词条，谷歌公司能准确预测美国冬季流感传播趋势。和官方机构相比，谷歌能提前一两周预测流感爆发，预测结果与官方数据的相关性高达97%。 对于个人而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显着降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。 （三）社会安全管理更为有序 在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣
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“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
关于大数据时代读后感 一场生活、工作与思维的大变革今天，一种可能的方式，亦是本书采取的方式。下面是的关于大数据时代读后感，欢迎大家阅读！ 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。 首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。 作者认为大数据时代具有三个显著特点。一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；二、在大
数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。 作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。 面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。 “除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。 美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——设
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
大家早上好上周，财经郎眼的主题是大数据来了，我感觉这期节目很不错，所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。现在，我跟大家分享一个新的名次，大数据时代。 我相信大家对大数据这个名次并不陌生，我们在生活中经常听到人们讨论大数据，但什么是大数据，它会对我们的生活有什么影响呢？ 在历史上，有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革命。第一次信息革命是语言的产生，第二次信息革命是文字的产生，第三次信息革命是纸张的发明，第四次信息革命是印刷术的发明。那第五次信息革命，也是离我们最近的一次信息革命，就是互联网时代的到来。这5次信息革命，一次比一次的影响更大。互联网冲刷着一切，改变了一切。现在，互联网+信息，产生了一个现在很热的一个词，大数据。最近，贵州成立了中国首个大数据交易所，首批数据交易，卖方为腾讯计算机系统有限公司，买方为京东云平台。当大数据与经济相联系，便预示着一次新的信息革命，大数据时代。你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。 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。”今天，人们每天都会产生大量的数据，举个例子，百度导航每天需要提供的数据超过（1PB=1024TB），这些数据打印出来需要5000亿张A4纸。现在，这些数据可以交易了。那企业买这些数据有什么用呢？
在大数据时代，企业有所有的信息，通过分析，企业知道顾客需要什么，因为企业有这些顾客需求的信息，因此企业不仅可以更好的满足他们的需求，同时还可以知道他们这个产品需要什么，同时企业可以生产产品并卖出。因此，企业在满足消费者需求的同时也降低了成本，企业不再为库存担忧，生产效率也大大提高了。举个例子，沃尔玛被称为最了解顾客购物习惯的零售商，沃尔玛曾经创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例;在一定程度上，沃尔玛使用的大数据模式，已经从满足消费需求发展到创造消费需求。 再举一个例子。美国的塔吉特百货公司根据一个女孩在塔吉特连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过短信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，事实真相却是女孩确实隐瞒了怀孕消息。为什么塔吉特知道女孩怀孕了？塔吉特认识这个女孩吗？当然不是。通过大数据分析，塔吉特百货将看似杂乱无章的购买清单，对比发现其中的规律和不符合常规的数据，实现精准营销。
大数据面临的数据安全 数据在当前学术界和产业界扮演至关重要的角色，它被认为是对我们生活、工作和思维方式的重大变革。然而，大数据时代在安全和个人隐私的方面存在许多风险，由此所引起的隐私泄露为个人带来困扰，同时伴随而来的虚假信息也将导致错误的分析结果。因此人们迫切需要技术以确保数据安全。本文将总结并分析大数据时代所带来的安全挑战和机遇，并提供相对应的关键对策。 一、引言 在信息技术中，“大数据”是指一些使用目前现有数据库管理工具或传统数据处理应用很难处理的大型而复杂的数据集。其挑战包括采集、管理、存储、搜索、共享、分析和可视化。更大的数据集的趋势是由于从相关数据的单一大数据集推导而来的额外信息，与分离的较小的具有相同数据总量的数据集相比，能够发现相关性来“识别商业趋势( spot business trends )、确定研究的质量、预防疾病、法律引用链接、打击犯罪以及实时确定道路交通状态”。近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的。目前大数据的发展仍然面临着许多问题，数据安全与隐私问题是人们公认的关键问题之一。当前，人们在互联网上的一言一行都掌握在互联网商家手中，包括购物习惯、好友联络情况、阅读习惯、检索习惯等等．多项实际案例说明，即使无害的数据被大量收集后，也会暴露个人隐私．事实上，大数据安全含义更为广泛，人们面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏．与其它信息一样，大数据在存储、处理、传输等过程中面临诸多安全风险，具有数据安全与隐私保护需求。本文介绍大数据时代的到来，重点分析了当前大数据所带来的安全挑战，详细阐述了当前大数据安全与隐私保护的关键技术．同时必须承认，大数据在引人新的安全问题和挑战的同时也为信息安全领域带来了新的发展机遇，即基于大数据的信息安全相关技术可以反过来用于大数据的安全和隐私保护。
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
数据挖掘在大数据时代下的应用 【摘要】数据挖掘一直是各个行业的关注的重点。 近几年，数据挖掘伴随着大数据的火热开始迎来更大的机遇。本文介绍了数据挖掘相关的概念，一些常用的数据挖掘的分析方法，最后介绍了数据挖掘技术几个常见的应用领域。 【关键词】数据挖掘分析方法应用 一、基本概念介绍 1、大数据。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。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要素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据估计，在未来，数据将至少保持每年50%的增长速度。 2、数据挖掘。数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20 世纪80 年代，主要面向商业应用的人工智能研究领域. 从技术角度看，数据挖掘就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、
有潜在价值的信息和知识的过程.从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。 二、数据挖掘的基本分析方法 分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律。通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题，在现实中针对不同的分析目标，找出相对应的方法。目前常用的分析方法主要有聚类分析、分类和预测、关联分析等。 1、聚类分析。聚类分析就是将物理或抽象对象的集合进行分组，然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程，其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。它是一种无先前知识，无监督的学习过程，从数据对象中找出有意义的数据，然后将其划分在一个未知的类。这不同于分类，因为它无法获知对象的属性。“物以类聚，人以群分”，通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律。聚类分析广泛运用于心理学、统计学、医学、生物学、市场销售、数据识别、机器智能学习等领域。聚类分析根据隶属度的取值范??可分为硬聚类和模糊聚类两种方法。硬聚类就是将对象划分到距离最近聚类的类，非此即彼，也就是说属于一类，就必然不属于另一类。模糊聚类就是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类。一个样本可能属于多个类。常见的聚类算法主
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，
读《大数据时代》有感：大数据与小生活_读后感_模板 大数据与小生活 --读《大数据时代》有感 施佳驰 不知从什么时候开始，”大数据”这个词悄然成为了我们的常用词汇；我们也不知从什么时候开始，迈进了”大数据时代”.那么，大数据时代究竟是一个怎样的时代？英国”大数据时代的预言家”维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思库克耶的《大数据时代》对此有着详细而深刻的洞见。 一、什么是大数据？ 根据《大数据时代》中所说，”大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，大数据还为改变市场、组织机构以及政府与公民关系服务。”、”大数据即一种新型的能力：以一种前所未有的方式，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。” 大数据有两层含义，第一层含义，大数据是一个总结性的概念，是对海量数据的总称；第二层含义即书本中所指出的，是一种新型的能力与方式。区别于小规模数据时代的抽样分析，大数据时代，分析的样本不再需要经过抽样，直接将全体数据进行更快更准确地分析。 二、大数据的核心是什么？ 大数据的核心应当是减少冗余，提高资源配置效率。根据收集到的数据分析、挖掘出庞大数据库独有的价值，以便进行干预或提供相应的资源与服务。自古以来，人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程，大数据作为一种新型的生产工具，它能让我们通过分析海量的数据，得知该如何更有效地分配稀缺的资源。 如医院通过对某个病人病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析，便可以准确了解病人的生活情况与生活环境，精确地指出症结引起原因所在，只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预，便可以了，避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。 同样的道理，如果银行通过分析某一申请人的家庭情况、消费历史、生活习惯、财务习惯、网页浏览记录等各方面的数据，便可以清晰了解此申请人各方面的情况，甚至可推测其内心的真实想法与将要采取的做法，从而判断申请人的贷款申请资格，决定该不该授信，授信多少等内容，所有的信息在大数据时代，能在系统中搜索一下，几分钟便能全部收集完成。相比以前，()申请人申请后，银行得派出两名客户经理上门进行访问、调查、收集电信、征信等多方面的信息，再进行人工分析、鉴别等过程，耗费的时间多不说，风险也相对更高。 可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。 三、什么是大数据思维？ 书中指出，大数据思维是一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。大数据与三个重大的思维转变有关：首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不再依靠分析少量的样本；其次，乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确度；最后，我们的思维不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。 大数据思维应当是一种意识，认识到大数据的无穷威力，并积极拥抱这个繁荣的时代；世界上的一切都是信息，都是可以量化分析的信息。如果将相关的信息进行交互分析，便能
大数据时代下计算机软件技术的应用 摘要：在大数据时代下计算机软件得到充分的发展，现阶段其主要的类型包含虚拟化技术，云储存技术以及信息安全技术，这三种技术在实际应用的过程中，能够在数据开发，监控管理，信息查询与储存等方面发挥极大的优势。辅助人们更好的通过计算机进行数据的管理工作，进而利用高质量的数据管理提升人们自身以及企业与社会的适配度，让人们以及企业能在更加复杂的社会环境中更好的发展与完善。 关键词：大数据时代; 计算机软件;计算机软件应用 伴随时代的发展，我国已经逐步进入了大数据时代，而大数据时代给我国信息化管理带来更大的挑战。相比于传统的数据管理体系而言，大数据时代背景下计算机软件应用能够在其他程度上提升数据的分析管理质量，从而在源头上提升现代信息化管理质量，为企业的发展提供了更加高质量的数据支持。而伴随着计算机技术的不断发展，其功能也在不斷的进行细化。企业在发展的过程中，可以根据自身发展的实际需求，合理地进行计算机的设计与应用。使计算机应用更加符合企业发展实际情况，提升企业发展质量。 1 大数据时代背景下计算机软件技术类型 1.1 虚拟化技术 虚拟技术在实际应用的过程中是，利用虚拟的数据创建虚拟平台，进而使人们能够更加直观的对数据进行分析与判断。现如今社会虚拟技术的使用，在其他程度上提升了现金社会资源使用效率，满足企业发展以及个人发展，在不同场景下的实际需求，在较大程度上降低人力物力的消耗，提升企业经济发展效益。虚拟化技术在实际应用的过程中，其主要的设备有输入设备，输出设备，储存器，CPU。通过设备之间的相互关联，保证设备能够在使用的过程中，按照用户的实际需求发挥其应有的效果。 1.2 云储存技术 云储存技术是现阶段我国发展过程中应用的重要技术，其技术被广泛地应用于智能化的发展中，极大程度上提升智能化以及自动化应用质量与水平。这种技术简单的来说是一种网上在线储存的模式，人们可以将自身的数据，储存在第三方委托的虚拟服务器中，云储存相比于原有的储存方式而言，其在应用的过程中所耗费的能源更低，储存信息量更大更佳的满足于现在人们的实际需求。 现阶段我国云储存技术在实际应用的过程中，其应用优势主要表现在三个方面，第一，云储存技术能够在现阶段自动化以及智能化的发展过程中发挥其重要的作用，能够将存储资源进行整合，辅助自动化与智能化设备，按照储存资源进行工作。第二，提升储存的质量与效率。云储存是将储存数据虚拟化，降低储户存空间的浪费，其他程度上提升储存空间的使用效率。第三，云储存技术在实际应用的过程中其成本更低，相比于传统的储存技术而言，其多数数据都在虚拟平台中，耗费资源较低，成本较低。第四，数据共享相比于其他的储存形式而言，云储存技术在实际应用的过程中，能够利用网络进行快速的数据共享工作，提升数据共享的质量与效率。 1.3 信息安全技术 在大数据时代的背景下，我国信息的共享程度在不断的提升，而在这种情况下，网络安全问题更加的突出。而部分不良分子在发展的过程中，会使用计算机系统的漏洞攻击计算机系统，进行网络病毒的宣传或者是进行信息的窃取，在极
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