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计算机大数据在互联网学习中的应用探思陈鸿巧王庆圆张心雨发布时间：2021-11-03T13:47:42.550Z 来源：基层建设2021年第24期作者：陈鸿巧王庆圆张心雨[导读] 在网络、科技、信息技术加速发展的时代下，学习的阵地逐渐转移到了互联网中，计算机大数据为在线学习提供了基础支撑，拓展了学生获取知识的渠道。
如今，互联网学习有愈演愈烈之势，未来必将更大范围的推广和深度利用山东省济南市历城区山东英才学院山东济南 250104摘要：在网络、科技、信息技术加速发展的时代下，学习的阵地逐渐转移到了互联网中，计算机大数据为在线学习提供了基础支撑，拓展了学生获取知识的渠道。
如今，互联网学习有愈演愈烈之势，未来必将更大范围的推广和深度利用，对计算机大数据的利用和开发也将进一步深入。
本文将围绕计算机大数据在互联网学习中的应用提出一些个人观点。
关键词：计算机大数据；互联网学习；应用引言：随着教育的发展，时代的变革，传统的教育和学习形式很快将无法满足学生获取知识的需要，远程的在线教育将在一定程度上取代课堂式教育。
特别是在新冠肺炎爆发后，我国全面推广了网课，互联网学习开始成熟和完善起来，而已有的实践也表明，学生在互联网学习中具有很高的积极性，这样的教学模式推广起来是可行的。
1.计算机大数据在互联网学习中的应用方式1.1 学习软件在互联网学习逐渐成为一种趋势后，各种学习软件也相继出现，各自拥有不同的功能，为学生带来了极大的帮助。
比如，有专门辅助学生英语学习的翻译软件，在线学习的网课软件，还有专门用于课下作业辅导的软件。
这些软件中具有海量的学习资源，学生能够快捷的获取，有问题可以随时随地与教师共同，还可以请教这些智能化的工具，使课堂教学在时间、地点、内容上的局限彻底被打破，其优势不可比拟。
在使用软件进行学习的过程中，学生面对的资源和信息将不再是教师统一呈现的，而是根据他们的个人学习需求搜索出来的，更好的满足了学生个性化学习和差异化学习的需要，可促进全体学生共同进步。
如何进行大数据分析及处理大数据已经成为当今社会中的重要资源和工具，在各个领域都扮演着重要角色。
然而，大数据的价值只有通过分析和处理才能发挥出来。
本文将介绍如何进行大数据分析及处理的一般步骤和方法。
首先，对于大数据的分析，我们需要明确分析的目标。
无论是市场调研、用户行为分析、风险评估等，我们都需要通过明确的目标来指导分析的过程。
确立目标可以帮助我们选择合适的数据采集方式，以及设计有效的分析模型。
其次，我们需要选择适当的工具和技术来处理大数据。
目前，有许多大数据分析平台和工具可供选择，例如Hadoop、Spark等。
这些工具能够帮助我们处理和分析海量数据，并提供高效的计算和存储能力。
在选择工具时，我们需要考虑具体的业务需求、数据规模和预算等因素。
第三，数据清洗是大数据分析的重要步骤之一。
由于大数据的来源多样化，数据质量也会存在不确定性和不完整性。
因此，我们需要进行数据清洗，去除重复值、缺失值和异常值等。
在数据清洗的过程中，我们还可以对数据进行格式化和标准化，以便更好地进行后续的分析。
接着，我们需要进行数据探索性分析。
通过数据可视化和统计分析，我们可以发现数据中的规律和趋势，揭示潜在的信息和关联性。
数据探索性分析可以通过绘制直方图、散点图和热力图等图表来实现。
此外，我们还可以利用统计分析方法，如相关性分析和回归分析，来深入挖掘数据背后的内在关系。
然后，我们可以进行数据建模和预测分析。
通过建立合适的模型，我们可以利用历史数据来预测未来的趋势和结果。
常用的数据建模方法包括回归分析、决策树、聚类等。
这些模型可以帮助我们发现数据中的潜在规律，并用于未来决策和预测。
最后，我们需要对数据分析结果进行解释和呈现。
无论是向管理层做报告，还是将结果呈现给大众，我们都需要选择合适的方式来解释分析结果。
可视化是最常用的一种方式，通过绘制图表和图形，我们可以更直观地传达分析结果。
此外，我们还可以借助报表、演示文稿和数据故事等方式来对分析结果进行描述和说明。
大数据分析师的100个大数据分析技巧随着信息技术和互联网的迅猛发展，大数据已经成为当下最炙手可热的话题之一。
作为数据科学的重要领域，大数据分析技术正在助力企业从数据中发掘商业价值。
而在这个领域，大数据分析师的角色越来越受到关注。
他们是负责处理大数据的专业人士，能够采用各种技术和工具，来发掘隐藏在数据底层的规律和信息，提供有向导性的商业决策。
在本文中，我们将分享大数据分析师需要掌握的100个大数据分析技巧。
1. 审视问题背景了解问题的背景和目标，以便更好地精炼问题和制定分析计划。
2. 明确问题理解客户需求，了解要分析的问题，并逐步优化问题的准确性和清晰度。
3. 定义指标根据问题定义关键绩效指标，以便度量关键指标，识别成功因素和定制的度量工具。
4. 数据收集搜集合适的数据源，并考虑数据的质量和可用性。
数据收集可能包含有自己管理和收集数据或利用开源数据以及其他数据源。
5. 数据清洗清理数据以消除重复数据和无意义的数字。
数据清洗可能需要利用开源库或自定义脚本来自动化过程。
6. 数据处理处理数据以适合需要分析的结构，并使用处理技术（例如机器学习）来提取有用的信息和看点。
7. 数据规范化对数据进行规范化处理，以便进行比较和建模。
这可能包括标准化，归一化和统计标识。
8. 知识图表使用静态和动态的图表，来描绘数据的图形化。
了解关键数据集，以便为其提供可视化的解释。
9. 制定分析计划制定分析计划，以便在整个分析过程中利用性能最佳的算法和技术。
10. 数据建模使用机器学习技术来建立和优化预测模型和分类模型。
对于机器学习技术，强烈推荐深度学习。
11. 数据挖掘利用机器学习和人工智能技术，来发现其他可使用的业务信息。
包括探索性分析和细节的建模，以验证假设。
12. A/B测试A/B测试是通过比较两个样本的效果，来评估制定决策的资料可靠性的技术。
13. 统计分析进行统计数据分析，并使用相关性和回归来揭示有关指标之间关系的信息。
大数据分析的实时处理方法和技巧大数据时代已经到来，而对数据进行实时处理将是成功企业的关键因素之一。
可实时处理需要强大的技术和工具来支持，其中包括大数据分析。
大数据分析的实时处理方法和技巧主要包括以下几个方面：一、实时数据采集和处理实时采集和处理是大数据分析的必要前置条件。
在实时采集方面，企业需要考虑建立全面的数据采集通道和设备，包括传感器、移动设备、互联网、社交媒体等。
而在实时处理方面，需要利用流数据技术，将实时数据转换为流，以便更加快速、有效地进行处理。
对于实时处理比较敏感的任务，还需要将实时处理任务放到专门的设备上，以避免主要通信通道的拥塞。
二、实时数据分析和决策实时数据分析和决策是企业成功实施实时处理的关键步骤。
针对实时数据，企业需要建立实时分析和决策系统，以便快速抽取有用的信息。
从技术上讲，这需要利用分布式计算技术和实时数据挖掘算法来分析数据。
而在实际应用中，还需要建立高效的信息可视化或报告工具，以便更加清晰地传达复杂的数据信息。
三、高效实时处理技术高效率的实时处理技术是大数据分析的关键。
针对实时处理的要求，企业需要选择适当的技术和工具来实现。
一些流数据系统和实时计算框架，如Apache Kafka、Apache Storm、Spark Streaming等，提供了高效率和弹性的实时处理能力。
同时，企业还可以选择各种云平台和服务，以便更加灵活地调整资源分配，以适应流量和请求增加的变化。
四、处理海量数据作为大数据分析的重要方面，及时处理海量数据是必须的。
企业可以利用分布式存储和处理技术，如Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce框架来应对，这些技术提供了一种可扩展的、高效的处理大数据的方式。
五、实时反馈和更新实时反馈和更新意味着企业需要能够快速识别并回应实时数据的变化，以及及时作出反馈和更新。
这要求企业建立启发式算法或机器学习模型，以预测和反应实时数据的变化。
大数据的解决方案
《大数据的解决方案》
随着信息技术的快速发展，大数据已经成为人们生活和工作中不可忽视的一部分。
然而，随之而来的大数据挑战也越来越多。
大数据的海量、高速、多样以及价值密度低等特点给数据的收集、存储、处理和分析带来了巨大挑战。
为了解决这些挑战，业界不断探索各种解决方案。
首先，建立完善的大数据基础设施是解决大数据挑战的关键。
这包括了云计算、分布式存储、大数据平台等基础设施的建设。
通过这些基础设施，可以有效地收集、存储和处理大数据，为后续的分析和挖掘提供支持。
其次，大数据的分析和挖掘是解决大数据挑战的另一个重要方向。
通过高效的数据分析和挖掘技术，可以挖掘出数据中隐藏的规律和价值，为企业决策和业务发展提供重要支持。
因此，各种数据分析和挖掘工具和技术层出不穷，帮助企业更好地处理大数据。
再次，数据安全和隐私保护也是大数据解决方案的重要组成部分。
随着大数据的快速发展，数据泄露和数据滥用等问题也日益严重。
因此，各种数据安全和隐私保护技术也在不断创新和完善，帮助企业保护好自己的数据资产。
最后，数据治理和数据质量管理也是解决大数据挑战的重要手段。
通过有效的数据治理和数据质量管理，可以确保数据的准
确性和可信度，提高数据的利用价值。
因此，各种数据治理和数据质量管理的工具和技术也在不断发展和完善。
总的来说，大数据的解决方案是一个不断创新和完善的过程。
需要综合利用各种技术和手段，从基础设施的建设到数据分析和挖掘、再到数据安全和隐私保护以及数据治理和数据质量管理，不断提升企业对大数据的理解和利用，实现大数据的最大价值。
大数据解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。
我国在政策层面积极推动大数据产业发展，各行业对大数据的应用需求日益增长。
为帮助企业充分挖掘数据价值，提高决策效率，降低运营成本，本文将结合现有信息，制定一份合法合规的大数据解决方案。
二、目标1. 构建高效稳定的大数据平台，实现数据的快速采集、存储、处理和分析。
2. 深度挖掘企业内部及外部数据，为企业提供精准、实时的数据支持。
3. 提高企业决策效率，降低运营成本，提升企业核心竞争力。
三、方案内容1. 数据采集（1）内部数据：企业内部各业务系统、财务系统、人力资源系统等产生的数据。
（2）外部数据：行业报告、公开数据、社交媒体、合作伙伴等渠道获取的数据。
（3）数据采集方式：采用合法合规的数据采集技术，确保数据来源的真实性、准确性和完整性。
2. 数据存储（1）采用分布式存储技术，提高数据存储的扩展性和可靠性。
（2）建立数据备份机制，确保数据安全。
（3）对敏感数据进行加密存储，保护用户隐私。
3. 数据处理（1）数据清洗：去除重复、错误、不完整的数据，提高数据质量。
（2）数据整合：将不同来源、格式和结构的数据进行整合，形成统一的数据视图。
（3）数据加工：对整合后的数据进行加工处理，形成可供分析的数据。
4. 数据分析（1）采用大数据分析技术，包括统计分析、机器学习、深度学习等，挖掘数据价值。
（2）根据企业需求，构建数据模型，提供定制化的数据分析服务。
（3）通过数据可视化工具，将分析结果以图表、报告等形式展示，便于企业理解和应用。
5. 数据安全与合规（1）遵循国家相关法律法规，确保数据采集、存储、处理和分析的合法合规性。
（2）建立完善的数据安全防护体系，防止数据泄露、篡改等风险。
（3）加强数据安全意识培训，提高员工对数据安全的重视。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算等，成立项目组。
2. 需求调研：深入了解企业业务需求，明确数据分析目标。
如何更好地进行大数据分析随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据分析是一项非常重要的技术，在提高生产效率、推动消费升级、促进社会发展等方面发挥了极其重要的作用。
但是，大数据分析既有技术含量，也有艺术性。
怎样才能更好地进行大数据分析呢？本文将从数据准备、分析技巧以及分析流程三个方面进行讨论。
一、数据准备数据准备是大数据分析的第一步，它对于后续的数据分析至关重要。
数据准备包括数据采集、数据清洗、数据集成和数据存储。
下面就这几个环节进行一一介绍：1.数据采集数据采集是指在网络环境中主动或被动地收集数据的过程。
数据来源有很多，例如各种网站、社交媒体、传感设备等等。
在采集数据的过程中，需要注意以下几个方面：（1）选择合适的采集工具：根据采集的目的和数据来源，选择合适的采集工具。
一般采集工具有Python的Requests库、Node.js的Request模块以及专业的Web抓取工具等。
（2）抓取频率：抓取频率要根据数据的更新频率和对数据的关注程度来确定，不宜频繁抓取，以免造成服务器的负担。
（3）抓取精度：不同的数据源要采用不同的抓取策略，针对不同的网站规则，选择不同的抓取方式和精度。
2.数据清洗在数据采集的过程中，采集到的数据会存在很多的噪声，需要通过数据清洗来进行过滤。
数据清洗包括去除错误数据、填充缺失数据、去重等操作。
3.数据集成数据集成是指将多个来源的数据整合在一起，形成一个更为全面的数据集。
在数据集成的过程中，需要注意数据的重复和数据的相似性。
4.数据存储数据存储是指将采集、清洗、整合之后的数据存储在数据库或者数据仓库中，以供后续的大数据分析使用。
在对数据进行存储的同时，还应该考虑数据的备份和安全。
二、分析技巧对于进行大数据分析的研究人员，需要掌握一定的分析技巧才能更好地分析数据。
下面就几个常用的数据分析技巧进行介绍：1.数据可视化数据可视化是指通过图表、地图、词云等方式将大量的数据以可视化的形式呈现出来，从而更好地观察和理解数据。
有效管理大数据分析工作的方法和技巧在当今数字化时代，大数据分析成为了企业决策和发展的重要工具。
然而，管理大数据分析工作却不是一项容易的任务。
为了提高工作效率和精确性，以下是一些有效的方法和技巧可以帮助管理者更好地管理大数据分析工作。
一、明确目标和需求在开始任何大数据分析项目之前，明确分析的目标和需求是至关重要的。
管理者应与项目团队以及相关部门沟通，了解他们的需求和期望。
只有明确了目标，才能指导分析过程，并最终得出有意义的结论。
二、建立合适的团队一个高效的数据分析团队是实现大数据成功管理的关键。
团队成员应具备数据分析技能和专业知识，并具备沟通和协作的能力。
同时，管理者还应注重团队的多样性，包括不同背景、经验和专业知识的成员，以促进创新和不同思维的碰撞。
三、有效的数据收集和整理数据分析的基础是数据的收集和整理。
管理者应确保数据收集的准确性和完整性，以避免分析过程中的偏差。
此外，建立自动化的数据整理和清洗流程可以节省时间和减少错误。
四、合理利用大数据分析工具大数据分析工具的使用可以大大提高分析效率和精度。
管理者应根据项目需求选择适当的工具，并在团队中进行培训和学习，以保证团队成员能够熟练运用工具进行数据分析。
五、制定清晰的工作流程和时间安排在管理大数据分析工作时，制定清晰的工作流程和时间安排可以帮助团队成员清楚任务分工和进度安排，从而提高工作效率。
将整个工作流程划分为小的任务并设置合理的时间限制，能够有效地管理大数据分析工作。
六、注重沟通和协作大数据分析工作通常涉及多个团队成员的合作，因此注重沟通和协作是至关重要的。
管理者应建立一个开放的沟通渠道，促进团队成员之间的信息共享和反馈。
同时，定期的会议和讨论可以帮助团队更好地协调工作和解决问题。
七、持续的学习和创新大数据分析领域的技术和方法在不断发展和演进，因此管理者和团队成员需要不断学习和创新。
管理者应鼓励团队成员进行培训和学习，提供机会参加行业研讨会和培训课程，以保持在大数据分析领域的竞争力和前沿性。
2022.04 | 143所谓“主题出版”是聚焦国家政治生活、经济发展、社会进步、经济繁荣等方面，围绕其中涉及的重大理论、热点事件、重点题材等，针对特定主题、活动等开展的选题策划、编辑出版、市场营销等一系列出版活动。
主题出版经过近20年如火如荼的发展，其内涵和外延均发生了较大变化，其核心不仅仅是单纯地讲政治，而是延伸至经济、社会、文化、教育、科学、生活等方面；其意义也由“唱响主旋律、传播正能量”的内宣为主，扩展到“讲好中国故事、传播好中国声音”的内外兼顾。
如今，中国已开启了全面建设社会主义现代化国家新征程，作为新时代的主题出版，想要更好地发挥记录历史、宣传真理、资政育人的功能，更好地承担服务党和国家工作大局的使命和弘扬社会主义核心价值观的责任，就要做到主题出版的“有意义”和“有意思”有机结合，让抽象的、宏大的“意义”与具体的、可感知的“意思”水乳交融，互相生发。
对主题出版来说，“意义”因为“有意思”的呈现而更加吸引人、感染人，“意思”则因“有意义”的内容支撑而更具生命力。
简而言之，主题出版既要全面准确地“上情下达”，又要接地气、沾雨露，把大道理用百姓听得懂的话讲出来。
主题出版如何接地气一、坚持以人民为中心的创作理念习近平总书记曾指出，文艺工作者要“做到胸中有大义、心里有人民、肩头有责任、笔下有乾坤，推出更多反映时代呼声、展现人民奋斗、振奋民族精神、陶冶高尚情操的优秀作品”。
主题出版要时刻牢记为人民服务、为社会主义服务的使命与职责，自觉与时代同行，与人民同心，与国家发展同命运。
广大文艺工作者要经常在路上、在基层、在现场，创作出多些泥土味、多些百姓情，更接地气、更有生气的文艺作品来。
要深入群众、紧跟时代，要反映现实、关爱民生。
在新时代的中国特色社会主义建设中，形成了载人航天精神、抗震救灾精神、抗疫精神、脱贫攻坚精神等，涌现了一批可歌可泣的英雄人物。
这些精神是伟大的，事迹是真实的、立体的，要深入挖掘，不能空洞陈述。
新闻采编随着网络媒体的兴起，电视新闻报道面临着竞争力和收增加报道的内涵和深度，让报道更接“地气”、更有“人气”显得尤为迫切。
一、电视新闻报道的现状及问题剖析作为党和政府的喉舌，电视新闻报道起传达信息的媒介作用，必然要求它的内容具有真实性、时效性和针对性。
当前，电视新闻报道虽然形式多样，但是由于受到新媒体、自媒体的冲击，话语权有被超越的趋势，受众流失严重。
(一)时政新闻占比大就目前而言，在整档电视新闻节目中，各级党委、政府需要报道的时政新闻占有较大的比重，各级电视台也将时政新闻的采访报道作为一项重要的任务来完成。
这直接影响了其他新闻报道、特别是观众感兴趣的新闻报道的播出。
(二)民生新闻聚焦少一些电视台的电视新闻报道专注于时政新闻的报道，服务受众的意识不强，对社会新闻的关注度还不够，没有贴近受众，满足受众需求。
同时，由于片面的理解，民生新闻报道开始出现同质化、市井化、娱乐化倾向，罗列琐事、表达肤浅、索然无味，更有甚者，一些电视民生新闻为了吸引受众眼球，哗众取宠，偏离了生活的本真，新闻报道的深度无从谈起。
(三)报道内容较肤浅很多电视新闻报道，只满足于掌握五个“W”(why、where、what、who、when)，缺乏受众意识，没有关注受众在想什么、需要获取怎样的信息，没有换位思考。
体现在报道的内容上，往往停留在表面，比较肤浅，缺少因果分析，既无宏观引导，又没有实质的可操作性，缺乏深度。
(四)报道形式偏单一很多电视新闻报道沿用配音加画面加同期声的传统方式，而没有对采访的内容进行有效整理和剪辑。
在节目的编排上，往往按照领导职务高低安排播出的先后顺序。
在制作过程中，制作人员的技术缺陷，也直接影响了视听效果和可看性，报道的深度无法进行有效的渲染和烘托。
(五)新闻评论不到位纵观地方电视台的新闻评论，现象堆积、叙述铺陈、以述代评等问题屡见不鲜。
有的虽有点评，但言之无物、轻描淡写，为评论而评论，鲜有独到的观点，缺乏力度，这在很大程度上也直接影响了电视新闻报道的深度。
