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经济管理大数据背景下国家治理的现代化建设研究贺稚杨 董 飞 湖南师范大学摘要：随着信息技术的快速发展，大数据在政府部门中扮演的角色也越来越重要。
通过对大数据信息的分析处理，国家的决策科学性，民主化治理能力和公共服务能力得以提高。
同时在国家治理过程中存在着大数据战略意识淡薄，信息安全隐患多和人才稀缺的严重问题。
本文建议提高大数据战略意识，建立信息安全管理制度和加大对大数据专业技术人才的培养等途径来推动国家治理现代化向前发展。
关键词：大数据背景；国家治理；机遇；困境中图分类号：D035 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)001-000063-02一、大数据的定义单从大数据的字面意思来看是指具有巨大规模的数据量，这无法与同样是形容数据量大的“海量数据”和“极大规模数据”进行区分。
目前对大数据的定义基本是通过对其特征的阐述和归纳而形成的。
目前最为流行的观点是大数据的“4V”特征说，认为大数据具有规模性(Volume)、高速性(Velocity)、多样性(Variety)和价值性(Value)的特征。
同时还存在5V特征说，即在4V特征说的基础上增加了大数据的真实性(Veracity)特征。
可见，“大数据”并不仅仅只是表面上所体现的大规模数据，而是具有着多维度特性的数据集。
大数据的多V特性，给国家治理创造了新的机遇，同时也带来了新的挑战。
二、大数据背景下国家治理的新机遇（一）决策层面：提高国家的决策科学性大数据的运用之所以能够提高国家的决策科学性，首先是其对事物进行的全样本式数据收集，能够极大可能的接近事物的本质属性，从整体上来把握事物对象。
其次，大数据的处理速度快，可对数据进行近实时的分析[1]。
大数据的这一特征改善了传统数据处理的滞后性，增大了国家决策制定的合理性。
第三，结构化数据、半结构化数据、混合型数据和非结构化数据共同组成的全面数据集。
它可以深入的挖掘和分析各类数据之间的相关性，分析数据背后事物之间的内在联系，获得解决社会问题的新思路。
宁波市人民政府办公厅关于印发宁波市政务云计算中心管理办法的通知文章属性•【制定机关】宁波市人民政府•【公布日期】2014.05.30•【字号】甬政办发[2014]119号•【施行日期】2014.05.30•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】计算机软件著作权正文宁波市人民政府办公厅关于印发宁波市政务云计算中心管理办法的通知（甬政办发〔2014〕119号）各县（市）区人民政府，市直及部省属驻甬各单位：《宁波市政务云计算中心管理办法》已经市政府同意，现印发给你们，请认真贯彻落实。
宁波市人民政府办公厅2014年5月30日宁波市政务云计算中心管理办法第一章总则第一条为加快推进市政务云计算中心（以下简称“云中心”）建设与应用，提高政府信息资源利用效率，实现智慧城市和电子政务建设模式转变，根据市委、市政府《关于建设智慧城市的决定》（甬党〔2014〕14号）、《宁波市政府信息资源共享管理办法》（政府令第171号）精神，结合本市实际，制定本办法。
第二条全市所有智慧城市和电子政务信息化项目建设，所有共享使用市云中心资源和服务的项目建设，以及需要向市云中心提供资源的业务系统和数据库系统建设均应当遵守本办法。
第二章管理职责第三条市智慧城市建设工作领导小组负责统筹解决云中心建设和推广应用过程中的重大问题，并将各地、各部门对云中心建设和推进应用情况纳入智慧城市建设工作考核。
第四条市智慧城市建设工作领导小组办公室（以下简称“市智慧办”）是云中心的建设和管理单位。
负责项目的规划、建设、管理和推广应用；统筹指导各县（市）区政务云建设工作；牵头成立宁波市政务云计算中心（大数据）管理办公室。
第五条市发改委按照云中心建设发展的需要，在各业务项目审批环节，把好统一建设关，提高基础设施和信息资源的利用率。
市财政局负责项目建设、运维、购买服务等各种形式的资金保障和监管。
第六条市政务云计算中心（大数据）管理办公室负责项目的日常管理和综合协调；对云中心的运营、服务与安全进行监管；负责项目入驻的技术对接与方案论证；组织信息资源的统一开发利用。
“大数据”时代背景论文计算机信息处理论文摘要：在这个大数据的背景时代下，大数据在计算机信息处理技术中的应用可以有效的提高计算信息处理工作质量与效率，满足计算机用户的使用需求。
前言随着社会不断的发展，联网信息技术的快速发展，大数据的背景时代已经到来，并给人们的日常生活带来了巨大的变化。
并在各个领域中得到了广泛的应用，我们平时所应用的技术软件都于大数据有着重要的关系。
大数据可以做好网络计算机信息的处理与管理工作，只为人们提供一个全新的计算机网络环境，保证计算机信息的处理工作可以顺利进行下去，提高计算机的安全性与稳定性。
一、大数据与计算机信息处理技术的概述随着社会不断的发展，我国互联网技术水平逐渐提高，实现了全球化的发展，互联网信息技术在各个领域中得到了广泛的应用，已经成为了人们日常生活中中要组成部分。
随着互联网信息技术的普及，网络信息数量也逐渐增加，大数据时代已经到来，这对于各行各业的发展管理来说产生了巨大的影响，对于社会的发展更是有着非常重要的意义[1]。
大数据主要以计算机技术为主对一些大规模的数据信息进行处理、分析、存储、使用，满足计算机用户的使用需求。
另外，大数据具有规模较大结构多样化，可以对视频、文字等相关数据信息进行处理，并将其中的信息以一个全新的形式呈现出来，供给计算机用户使用。
在这个大数据的背景时代下在计算机信息处理技术中的应用将原有的处理方式创新、完善，提高信息处理工作质量与效率。
计算机信息处理技术在各个领域中得到了广泛的应用，可以做好数据的收集、传输、分析、应用工作，保证数据信息的科学性与合理性，并通过统一的形式对数据信息进行管理。
而计算机信息处理技术是现代化科学技术中重要组成部分，在现代社会中得到了广泛的应用，主要体现在各个企业的办公管理中，可以满足计算机用户的使用需求，并提高信息处理工作质量与效率，促进企业快速发展[2]。
二、大数据时代下的计算机信息处理技术在这个大数据的背景时代下，大数据是计算机信息处理技术中的应用可以有效的保证数据信息的使用安全，并数据信息中真正的价值体现出来。
大数据是什么意思大数据（Big Data）大数据，官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。
大数据的主要特点为数据量大（V olume），数据类别复杂（V ariety），数据处理速度快（V elocity）和数据真实性高（V eracity），合起来被称为4V。
大数据中的数据量非常巨大，达到了PB级别。
而且这庞大的数据之中，不仅仅包括结构化数据（如数字、符号等数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、声音、视频等数据）。
这使得大数据的存储，管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成。
在大数据之中，有价值的信息往往深藏其中。
这就需要对大数据的处理速度要非常快，才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息。
在大数据的大量复杂的数据之中，通常不仅仅包含真实的数据，一些虚假的数据也混杂其中。
这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除，利用真实的数据来分析得出真实的结果。
大数据分析（Big Data Analysis）大数据，表面上看就是大量复杂的数据，这些数据本身的价值并不高，但是对这些大量复杂的数据进行分析处理后，却能从中提炼出很有价值的信息。
对大数据的分析，主要分为五个方面：可视化分析（Analytic Visualization）、数据挖掘算法（Date Mining Algorithms）、预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）、语义引擎（Semantic Engines）和数据质量管理（Data Quality Management）。
可视化分析是普通消费者常常可以见到的一种大数据分析结果的表现形式，比如说百度制作的“百度地图春节人口迁徙大数据”就是典型的案例之一。
可视化分析将大量复杂的数据自动转化成直观形象的图表，使其能够更加容易的被普通消费者所接受和理解。
数据挖掘算法是大数据分析的理论核心，其本质是一组根据算法事先定义好的数学公式，将收集到的数据作为参数变量带入其中，从而能够从大量复杂的数据中提取到有价值的信息。
《大数据算法》章节测试题与答案1.11.以下关于大数据的特点,叙述错误的是()。
答案：速度慢A、速度慢B、多元、异构C、数据规模大D、基于高度分析的新价值2.在《法华经》中,“那由他”描写的“大”的数量级是()。
答案：10^28A、10^7B、10^14C、10^28D、10^563.以下选项中,大数据涉及的领域中包括()。
答案：社交网络计算机艺术医疗数据A、社交网络B、医疗数据C、计算机艺术D、医疗数据4.大数据的应用包括()。
答案：推荐科学研究预测商业情报分析A、预测B、推荐C、商业情报分析D、科学研究5.目前,关于大数据已有公认的确定定义。
×6.大数据种类繁多,在编码方式、数据格式、应用特征等方面都存在差异。
()√1.21.大数据求解计算问题过程的第三步一般是()。
答案：算法设计与分析A、判断可计算否B、判断能行可计算否C、算法设计与分析D、用计算机语言实现算法2.在大数据求解计算问题中,判断是否为能行可计算的因素包括()。
答案：资源约束数据量时间约束A、数据量B、资源约束C、速度约束D、时间约束3.大数据求解计算问题过程的第一步是确定该问题是否可计算。
√4.大数据计算模型与一般小规模计算模型一样,都使用的是图灵机模型。
√1.31.资源约束包括()。
答案：网络带宽外存CPU内存A、CPUB、网络带宽C、内存D、外存2.大数据算法可以不是()。
答案：精确算法串行算法内存算法A、云计算B、精确算法C、内存算法D、串行算法3.大数据算法是在给定的时间约束下,以大数据为输入,在给定资源约束内可以生成满足给定约束结果的算法。
×4.MapReduce是一种比较好实现大数据算法的编程架构,在生产中得到广泛应用。
√5.大数据算法是仅在电子计算机上运行的算法。
×1.41.众包算法是用来解决()。
答案：计算机计算能力不足或知识不足,需要人来帮忙A、访问全部数据时间过长B、数据难于放入内存计算C、单个计算机难以保存全部数据,计算需要整体数据D、计算机计算能力不足或知识不足,需要人来帮忙2.大数据算法存在很多难题,对于访问全部数据时间过长的问题,采用的解决方案是()。
基于大数据的数据处理方法研究作者：许超超来源：《电脑知识与技术》2014年第05期基于大数据的数据处理方法研究许超超（浙江烟草公司台州市公司，浙江台州 318000）摘要：针对大数据处理效率低问题，该文提出了新的处理办法。
其基本思想是利用预处理方法和历史查询结果作为中间结果集，通过对中间集的匹配减少重复处理时间，提高处理效率。
最后通过仿真实验对比分析，表明新方法能够一定程度上提高数据处理效率。
关键词：大数据；预处理；历史查询中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）05-0894-03Data Processing Method Based on Large DateXU Chao-chao（Taizhou Company of Zhejiang Tobacco Company， Taizhou 318000，China）Abstract： Due to the low efficiency in large data processing， this paper proposes a new approach， that basic idea is using preprocessing methods and historical query results as an intermediate result set， matching by the middle set， to reduce the time on duplication processing and improve processing efficiency. Finally， simulation experiments comparative analysis shows that the new method can improve the efficiency of data processing.Key words： big data； preprocessing； history query1 概述随着无纸化电脑办公的不断普及，越来越多的数据被个人、企业和机器所产生，以TB或PB级别保存于存储中，数据量直线上升。
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据姓名：学号：班级：指导老师：2015年11月13日机器学习与大数据摘要大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。
大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。
然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。
这个时候我们想到了机器学习。
机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。
关键词：大数据；机器学习；大数据时代Machine learning and big dataAbstractBig data is not only refers to the huge amounts of data,and to talk about these data are structured,broken,can't use the traditional method of processing ing of the era of big data,with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more attention.However,as the data,the development trend of"growing"in the process of analysis and processing we feel is more difficult.This time we thought about the machine learning.Machine learning is almost everywhere,even if we don't have to call them specially,they are also often appear in the big data applications,large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received the attention.Keywords:Big Data;Machine learning;Age of Big Data目录第1章引言 (2)第2章机器学习与大数据 (3)2.1机器学习 (3)2.2大数据 (3)第3章大数据时代下的机器学习 (3)3.1大数据时代 (3)3.2机器学习已成为大数据的基石 (3)3.3机器学习帮助数据日志的分析解决 (4)第4章大数据时代应运而生的机器学习新趋势 (4)4.1机器学习的研究方向 (4)4.2机器学习适应大数据时代发展 (4)第5章结束语 (5)参考文献 (5)第1章引言机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中。
计算科学知识点总结计算科学是一个跨学科领域，涉及计算和数学、物理、统计学、工程等多个学科的知识。
它是对问题建模、算法设计和计算机实现的交叉研究。
计算科学的发展旨在解决现实世界中的复杂问题，包括计算机科学、数学建模、仿真、数据分析、人工智能等方面。
本文将对计算科学中的一些重要知识点做一个总结。
1. 计算模型与理论计算模型是计算科学的基础，它是对计算机行为的数学抽象。
常用的计算模型包括图灵机、有限状态自动机、递归函数等。
理论计算机科学研究的内容包括计算理论、自动机理论、算法理论等，它们探讨计算机能力和限制、计算问题的可解性和难解性。
2. 算法分析与设计算法是解决问题的一组有序操作，算法分析与设计研究如何设计高效和正确的算法。
常见的算法设计技巧包括贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法等。
算法的性能评估包括时间复杂度和空间复杂度分析、算法正确性和稳定性分析、算法优化等。
3. 数据结构数据结构是组织和存储数据的方式，常用的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。
数据结构的选择和设计影响算法的性能和实现。
在计算科学中，数据结构的研究和应用涉及到存储、检索、排序、搜索、遍历等操作。
4. 计算机体系结构与操作系统计算机体系结构研究计算机硬件和软件的交互关系，包括处理器、存储器、输入输出设备等组件的设计和实现。
操作系统是计算机系统的核心软件，负责管理计算资源、提供用户接口和服务。
计算机体系结构与操作系统的研究包括计算机组成原理、操作系统原理、嵌入式系统等。
5. 编程语言与编程范式编程语言是计算机与人沟通的桥梁，常用的编程语言包括C、C++、Java、Python、JavaScript等。
编程语言的设计哲学和编程范式影响程序设计的风格和实现方法。
常见的编程范式包括过程化编程、面向对象编程、函数式编程、逻辑编程等。
6. 数值计算与科学计算数值计算是使用数值方法求解数学问题的研究领域，它包括线性代数、微分方程、积分方程、最优化等。
《大数据导论》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据相关编程技术框架基础知识、程序设计能力、了解非大数据数据库理论基础知识、多数据源整合、掌握大数据进行预处理、检验和清洗学习的前提基础理论课程。
二、课程设计与理念《大数据导论》是了解和学习大数据的基础条件，通过课程了解大数据基本概念，大数据的架构，大数据的采集方式和预处理，常用的ETL工具，简单熟悉数据仓库的构建模式，大数据的存储，数据挖掘的方法，以及大数据的可视化技术，从而更好的将大数据技术应用在各行业领域，更深入地开展大数据技术的应用研究。
从基础开始，通过理论与实际案例相结合，帮助学生由浅入深进行学习，逐步清理大数据的核心技术和发展趋势。
三、课程目标（一）总体目标培养能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的大数据技术应用与分析的相关工作岗位，具有大数据技术应用与云计算理论基础知识，掌握大数据存储、清洗、管理、建模和分析的基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，具有较高综合素质与良好职业素养的发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）技能与知识目标具备大数据应用理论基础知识，了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据基础技术框架知识，了解熟悉大数据应用、大数据架构、大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析、大数据可视化等概念。
（三）能力与素质目标1.对大数据基础理论、架构有深刻理解；2.熟悉大数据集群构建基础理论；3.熟悉主流大数据应用的架构体系以及各种中间件技术。
四、课程教学内容及学时分配五、考核评定办法本课程的考核评价手段和方法，采用阶段性、过程性项目评价、理论与实践一体化评价模式。
关注评价的多元性，将课堂提问、学生作业、平时测验、项目考核、技能考核作为平时成绩，占总成绩的60%，期末书面测试占总成绩的40%。
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录:第1章大数据概述(1)大数据的概念(2)大数据的特征（3）大数据的数据类型(4）大数据的技术(5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理(1）大数据采集(2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成(5）数据变换（6)数据规约第3章大数据存储（1)大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述(5）云存储技术(6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台(5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2)大数据分析的类型及架构（3)大数据挖掘（4)大数据关联分析（5)大数据分类（6）大数据聚类(7)大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述(2)大数据可视化方法(3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1)社交大数据(2）国内社交网络大数据的应用（3)国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1)交通大数据概述（2）交通监测应用（3)预测人类移动行为应用第9章医疗大数据(1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用(3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1)大数据发展面临的挑战(2)大数据的发展趋势一、客观部分:（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB。
HBaseC.CassandraD。
DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节:3.7附1.1。
1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外,NewSQL数据库。
