大数据研究综述

大数据会计文献综述一、引言在信息技术高速发展的当今社会，"大数据"这一概念已经成为时代的重要标签。

大数据在众多领域，包括会计行业，都有着深远的影响。

对于会计领域，大数据的出现和应用不仅改变了传统的数据处理方式，更推动了会计工作的革新与发展。

本篇文献综述旨在梳理和总结大数据在会计领域的应用现状与发展趋势，以期为进一步的研究与实践提供有益的参考。

二、大数据与会计的结合点1. 数据处理与分析：大数据技术使得会计数据呈现出海量、高速、多样的特点，为数据处理与分析带来了新的可能。

通过大数据技术，可以实现会计数据的快速整合、实时监控与分析，从而提升会计信息的准确性和时效性。

2. 风险管理：风险管理是会计工作的重要组成部分。

大数据技术可以帮助企业更准确地识别和预测财务风险，如市场风险、信用风险等，从而制定更为有效的风险管理策略。

3. 决策支持：大数据技术能够为企业提供更为全面、深入的财务数据支持，帮助企业做出更为科学、合理的决策。

三、大数据在会计中的应用案例随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始将大数据技术应用到会计工作中。

例如：有的企业运用大数据技术实时监控企业财务状况，及时发现和解决财务风险；有的企业利用大数据技术进行市场分析，为企业投资决策提供数据支持；还有的企业通过大数据技术优化内部控制流程，提升企业管理效率。

四、大数据在会计中的挑战与问题虽然大数据技术在会计领域的应用前景广阔，但仍存在一些挑战和问题。

如数据安全问题、数据质量问题、数据处理技术与专业人才的缺乏等。

这些问题的解决需要我们在实践中不断探索和创新。

五、未来展望随着大数据技术的不断发展，我们相信其在会计领域的应用将会更加广泛和深入。

未来的会计工作将更加注重数据分析与运用，而大数据技术无疑将为这一趋势提供强大的技术支持。

我们期待在未来的会计工作中，看到更多创新的实践和应用案例。

同时，也希望学术界和企业界能够加强合作，共同推动大数据技术在会计领域的理论研究与实践发展。

大数据时代文献综述近年来，随着信息技术的迅速发展，大数据时代已经来临。

大数据指的是规模庞大、来源多样、处理复杂的数据集合，其数量常常超出传统数据库处理能力。

在大数据时代，我们能够利用这些庞大的数据资源，从中发掘出有用的信息和知识，对于各个领域的发展具有重要的意义。

大数据的应用范围非常广泛，涉及到经济、科学、医疗、金融、社交网络等方方面面。

在经济领域，大数据分析可以帮助企业进行市场预测、消费者行为分析、产品研发等，从而提高企业的竞争力。

在科学领域，大数据可以帮助科学家更好地理解自然界的规律，加快科学研究的进程。

在医疗领域，大数据可以用于疾病预防、诊断和治疗，为患者提供更好的医疗服务。

在金融领域，大数据可以帮助银行和金融机构进行风险评估、信用评级和欺诈检测，提高金融系统的稳定性。

在社交网络领域，大数据可以用于推荐系统、用户行为分析，为用户提供更好的个性化服务。

然而，尽管大数据应用具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。

首先，大数据的处理需要大量的计算资源和存储空间。

其次，大数据涉及到用户隐私和数据安全等问题，如何保护用户的隐私和数据安全成为了亟待解决的问题。

再次，大数据的处理和分析需要专业的技术人才，如何培养和引进这些人才也是一个重要的问题。

此外，大数据时代涉及到法律、伦理等方面的问题，如何解决这些问题也是一个亟待解决的任务。

在大数据时代，有许多研究人员对于大数据的应用进行了广泛的研究。

他们提出了各种各样的方法和技术，用于处理和分析大数据。

其中最重要的一种技术是机器学习。

机器学习是一种通过训练模型来实现数据分析和预测的技术。

通过机器学习，我们可以从大数据中挖掘出有用的信息和知识，从而为决策提供支持。

此外，还有数据挖掘、自然语言处理、图像处理等相关技术，用于处理和分析大数据。

在大数据时代，各种各样的应用案例也被提出。

例如，在医疗领域，通过分析大数据可以预测疾病的发展趋势，提前采取预防措施。

在金融领域，大数据分析可以帮助银行进行风险评估，提高风险管理能力。

毕业论文文献综述大数据分析在市场营销中的应用随着信息技术的飞速发展，大数据分析在市场营销领域的应用越来越受到重视。

本文将从文献综述的角度，探讨大数据分析在市场营销中的应用，分析其对市场营销决策的重要性和影响。

一、大数据分析在市场营销中的背景和意义随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，人们在日常生活中产生了海量的数据。

这些数据包含了用户的行为、偏好、购买习惯等信息，传统的市场调研手段已经无法满足对这些数据进行分析和挖掘的需求。

大数据分析作为一种新型的数据分析方法，可以帮助企业更好地理解消费者，预测市场趋势，优化营销策略，提高营销效果。

二、大数据分析在市场营销中的应用案例1. 用户画像分析通过大数据分析，企业可以对用户进行精细化的画像分析，包括用户的年龄、性别、地域、兴趣爱好等信息。

通过对用户画像的分析，企业可以更好地了解目标用户群体，精准定位市场，制定个性化营销策略。

2. 营销效果评估传统的营销活动往往难以准确评估效果，而通过大数据分析，企业可以实时监测营销活动的效果，包括广告点击率、转化率、用户参与度等指标。

通过对这些数据的分析，企业可以及时调整营销策略，提高营销效果。

3. 市场趋势预测大数据分析可以帮助企业对市场趋势进行预测，包括产品需求量、价格变动、竞争对手动态等方面。

通过对市场趋势的预测，企业可以提前调整产品策略，抢占市场先机。

4. 用户行为分析通过大数据分析，企业可以深入了解用户的行为轨迹，包括用户在网站上的浏览行为、购买行为、留存行为等。

通过对用户行为的分析，企业可以优化用户体验，提高用户满意度，增加用户忠诚度。

三、大数据分析在市场营销中的挑战和展望1. 数据安全和隐私保护在大数据分析的过程中，企业需要处理大量的用户数据，如何保护用户的隐私和数据安全成为一个重要问题。

企业需要建立完善的数据安全体系，遵守相关法律法规，保护用户数据不被泄露和滥用。

2. 数据质量和准确性大数据分析的结果往往取决于数据的质量和准确性，而海量数据的采集和清洗是一个复杂的过程。

大数据系统综述大数据系统综述大数据时代的到来给传统的数据处理方式带来了巨大的挑战。

传统的数据处理工具和方法已经无法应对规模庞大、类型繁多、变化迅速的大数据。

为了有效地处理和利用大数据，大数据系统应运而生。

大数据系统是指为了处理大规模数据集而设计的软件和硬件系统。

本文将对大数据系统进行综述，包括其基本原理、核心技术和常见应用。

一、大数据系统的基本原理大数据系统的设计原则主要包括可扩展性、高可用性、易扩展性和容错性。

可扩展性是指系统能够随着数据规模的增大而自动扩展其计算和存储能力。

高可用性是指系统能够在硬件和软件故障的情况下继续保持正常的运行状态。

易扩展性是指系统能够方便地添加新的组件和功能以满足不同的需求。

容错性是指系统能够在某些组件或功能出现故障时继续提供服务。

二、大数据系统的核心技术1. 分布式存储大数据系统使用分布式存储技术来存储数据。

分布式存储将数据分散存储在多台计算机的存储介质上，通过数据分片和复制实现数据的高可用性和容错性。

常见的分布式存储系统有Hadoop HDFS、Apache Cassandra等。

2. 分布式计算大数据系统使用分布式计算技术来处理数据。

分布式计算将复杂的计算任务分解为多个子任务，分配给多台计算机并行执行，最后将结果进行合并。

常见的分布式计算框架有Apache MapReduce、Apache Spark等。

3. 数据挖掘和机器学习大数据系统利用数据挖掘和机器学习技术来从大数据中提取有价值的信息和知识。

数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等，机器学习技术包括决策树、神经网络、支持向量机等。

4. 实时流处理随着实时数据的不断产生和传输，大数据系统需要实时处理这些数据。

实时流处理技术能够高效地处理实时数据流，并及时产生结果。

常见的实时流处理系统有Apache Kafka、Apache Flink等。

三、大数据系统的常见应用大数据系统在各个领域都有广泛的应用。

大数据杀熟国外文献综述大数据杀熟是一个在近年来备受关注的话题，涉及到商业行为、消费者权益和数据隐私等多个方面。

在国外，关于大数据杀熟的研究已经取得了一定的成果，下面将对相关文献进行综述。

首先，许多学者对大数据杀熟的定义和表现形式进行了探讨。

大数据杀熟通常指企业利用大数据技术，对消费者进行个性化定价，导致某些消费者支付更高的价格。

这种行为可能出现在不同的行业中，如在线零售、酒店预订和航空旅行等。

例如，一些酒店会向经常预订该酒店的客户收取更高的价格，而一些电商则会根据用户的购买历史或浏览行为来调整商品的价格。

其次，学者们对大数据杀熟的成因进行了深入分析。

一些学者认为，企业采用大数据杀熟的动机在于追求利润最大化。

由于现代技术的发展，企业可以收集到大量关于消费者的个人信息，从而对消费者进行细分和定价。

此外，一些学者还指出，信息不对称也是导致大数据杀熟的一个重要原因。

在信息时代，消费者往往缺乏对自己数据的控制和保护能力，使得企业在数据利用方面占据了优势地位。

第三，关于大数据杀熟的伦理和法律问题也引发了广泛的讨论。

一些学者认为，大数据杀熟侵犯了消费者的公平交易权和隐私权，应当受到法律的制裁。

然而，关于如何制定相应的法律和政策，学者们的意见并不一致。

一些学者主张加强数据保护立法，要求企业透明化定价机制，并允许消费者查阅自己的数据。

另一些学者则认为，政府应该更多地发挥监管作用，对企业的数据利用行为进行规范和监督。

此外，也有学者从经济学和社会学的角度对大数据杀熟进行了研究。

一些经济学家认为，大数据杀熟可能会对市场造成扭曲，降低市场的竞争性和效率。

而一些社会学家则关注大数据杀熟对消费者心理和行为的影响，以及这种现象对社会公平和信任的冲击。

综上所述，国外对大数据杀熟的研究已经取得了一定的成果，但仍有许多问题需要进一步探讨和研究。

在未来的研究中，我们需要更深入地理解大数据杀熟的成因和影响，探索如何保护消费者的权益和促进市场的公平竞争。

大数据时代文献综述一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。

大数据的兴起为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。

本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的定义、特点、应用领域以及其对社会经济发展的影响等方面的研究成果。

二、大数据的定义和特点大数据是指由于数据规模巨大、类型多样、处理速度快等特点而对数据管理、处理和分析提出了全新的挑战的数据集合。

大数据的定义有很多种，但普遍认可的特点包括以下几个方面：1.数据规模巨大：大数据的特点之一是数据的规模非常庞大，远远超过传统的数据处理能力。

这些数据可以来自各种来源，如社交媒体、传感器、互联网交易等。

2.数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、图像、视频等。

这些不同类型的数据需要采用不同的处理和分析方法。

3.处理速度快：大数据的处理需要在很短的时间内完成，以便及时提供决策支持。

因此，大数据处理系统需要具备高效的计算和存储能力。

4.价值潜力巨大：大数据中蕴含着丰富的信息和知识，通过对大数据的挖掘和分析，可以发现隐藏的模式和规律，为决策提供更准确的依据。

三、大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有行业和领域。

以下是一些典型的大数据应用领域的介绍：1.金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛，可以用于风险管理、投资决策、市场预测等方面。

通过对大量的金融数据进行分析，可以发现市场趋势和投资机会。

2.医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用可以提高医疗服务的效率和质量。

通过对大量的医疗数据进行分析，可以实现个性化诊疗和精准医学。

3.零售业：大数据在零售业的应用可以提供更好的消费者体验和营销策略。

通过对消费者行为和偏好的分析，可以实现个性化推荐和定价策略。

4.交通运输：大数据在交通运输领域的应用可以提高交通管理的效率和安全性。

通过对交通数据的分析，可以实现交通拥堵预测和路线优化。

5.能源环保：大数据在能源环保领域的应用可以实现能源的高效利用和环境的保护。

大数据技术综述在当今数字化的时代，大数据技术已经成为推动社会发展和创新的重要力量。

它不仅改变了我们的生活方式，还在商业、科研、医疗、政务等众多领域发挥着巨大的作用。

那么，什么是大数据技术呢？简单来说，大数据技术就是处理和分析大规模数据的一系列方法和工具。

随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，数据的产生速度和规模呈爆炸式增长。

以往，我们处理的数据可能是以兆字节（MB）或吉字节（GB）为单位，而现在，我们面临的数据往往是以太字节（TB）、拍字节（PB）甚至艾字节（EB）来计量。

这些海量的数据包含了丰富的信息，如果能够有效地挖掘和利用，将为我们带来巨大的价值。

大数据具有几个显著的特点，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和 Veracity（真实性）。

大量意味着数据规模巨大；高速表示数据生成和处理的速度快；多样指数据的类型繁多，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）；价值强调数据中蕴含的有用信息，但需要通过深入分析才能获取；真实性则要求数据的质量和准确性有保障。

为了处理这样大规模、多样化和高速产生的数据，一系列的技术应运而生。

首先是数据采集技术，它负责从各种数据源获取数据，这些数据源可能包括传感器、网络日志、社交媒体、交易记录等。

数据采集需要确保数据的完整性和准确性，同时还要考虑数据的实时性和批量处理的需求。

数据存储技术是大数据技术的重要组成部分。

传统的关系型数据库在处理大规模数据时往往力不从心，因此出现了许多新型的数据库系统，如分布式数据库、NoSQL 数据库（如键值对存储、文档数据库、列族数据库等）和数据仓库。

这些存储系统能够更好地适应大数据的特点，提供高效的数据存储和查询能力。

数据处理技术包括批处理和流处理两种方式。

批处理适用于处理大规模的离线数据，常见的框架有 Hadoop 中的 MapReduce 框架。

大数据时代文献综述引言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。

大数据时代的到来为我们提供了许多新的机遇和挑战。

本文将对大数据时代的相关文献进行综述，探讨大数据的概念、应用领域、技术挑战以及对社会的影响。

一、大数据的概念大数据是指规模庞大、类型繁多的数据集合。

它通常具有三个特点：数据量大、数据速度快和数据种类多。

大数据的浮现主要是由于互联网的普及和信息技术的进步，使得数据的产生和存储变得更加容易和便宜。

二、大数据的应用领域大数据在各个领域都有广泛的应用。

在商业领域，大数据可以匡助企业进行市场分析、客户关系管理和业务决策等。

在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发和个性化医疗等。

在交通领域，大数据可以用于交通流量管理、智能交通系统和车辆自动驾驶等。

在政府领域，大数据可以用于公共安全监控、城市规划和政策制定等。

三、大数据的技术挑战大数据的处理和分析面临着许多技术挑战。

首先是数据存储和管理的问题，如何高效地存储和管理大量的数据是一个难题。

其次是数据的清洗和预处理，大数据中往往存在着噪声和缺失值，需要进行清洗和预处理才干得到准确的结果。

此外，大数据的分析和挖掘也需要强大的计算能力和算法支持。

四、大数据对社会的影响大数据的浮现对社会产生了深远的影响。

首先，大数据的应用可以提高生产效率和经济增长。

其次，大数据可以改善人们的生活质量，如智能家居、智能健康监测等。

此外，大数据还带来了一些社会问题，如隐私保护、数据安全和数据滥用等。

结论：大数据时代的到来给我们带来了许多新的机遇和挑战。

在应对大数据时代的挑战时，我们需要加强数据存储和管理的能力，提高数据分析和挖掘的技术水平，同时也需要关注数据的使用和保护，确保大数据的应用能够为社会带来更多的福祉。

大数据时代文献综述一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。

大数据时代的到来，给我们的生活、工作和社会带来了巨大的变革。

本文将综述相关文献，探讨大数据时代的定义、特征、应用领域以及对社会和经济发展的影响。

二、大数据时代的定义和特征1. 定义大数据时代是指在信息技术高速发展的背景下，人们通过海量、多样化的数据进行分析和利用，以获取有价值的信息和洞察力的时代。

大数据时代的数据量巨大、速度快、种类繁多，需要借助先进的技术和工具进行处理和分析。

2. 特征（1）数据量巨大：大数据时代的数据量呈现爆发式增长，包括结构化数据和非结构化数据，如社交媒体数据、传感器数据、日志数据等。

（2）数据速度快：大数据时代的数据生成速度极快，需要实时或近实时地进行处理和分析。

（3）数据种类多样：大数据时代的数据种类繁多，包括文本、图像、音频、视频等多种形式的数据。

（4）价值潜力丰富：大数据时代的数据蕴含着丰富的价值信息，通过分析和挖掘，可以帮助人们做出更准确的决策和预测。

三、大数据时代的应用领域1. 商业和市场营销大数据在商业和市场营销领域的应用日益广泛。

通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，制定精确的市场营销策略，提高销售额和客户满意度。

2. 医疗健康大数据在医疗健康领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。

通过对大量的医疗数据进行分析，可以实现个性化的医疗诊断和治疗方案，提升疾病预防和管理的水平。

3. 交通运输大数据在交通运输领域的应用可以提高交通管理的效率和安全性。

通过对交通数据的分析，可以实现交通拥堵的预测和调控，优化交通路线和资源分配，减少交通事故的发生。

4. 城市规划大数据在城市规划领域的应用可以帮助城市实现智能化管理和可持续发展。

通过对城市数据的分析，可以优化城市布局和交通规划，提高城市的资源利用效率和环境质量。

5. 金融服务大数据在金融服务领域的应用可以提升金融机构的风险管理和客户服务能力。

一、概述随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据概念已经成为当今社会经济发展的重要驱动力之一。

在这个背景下，公共管理也面临着前所未有的挑战和机遇。

大数据技术为公共管理提供了新的思路和工具，成为了实现政府治理现代化和提升政府效能的重要手段。

针对大数据背景下公共管理的相关研究，本文将从理论探讨、国内外实践经验和发展趋势等方面进行综述，为进一步深入研究和实践提供参考。

二、大数据背景下公共管理的理论探讨1. 大数据概念的理论解析大数据是指由传统的数据管理软件和处理技术难以捕捉、管理和处理的海量数据。

它不仅仅是数据的规模大，更重要的是数据的种类多、速度快、价值密度低。

大数据技术的出现改变了人们对数据的认识和利用方式，也为公共管理带来了全新的思考。

2. 大数据与公共管理的关系大数据技术不仅可以帮助政府更好地了解社会民生状况、把握经济发展态势，还可以提高政府决策的科学性和精准性。

通过大数据分析，政府可以更好地了解民众需求，优化政策制定，提升政府服务水平和效能。

大数据与公共管理之间存在着密切的通联，可以相互促进和支持。

三、国内外大数据背景下公共管理的实践经验1. 国外公共管理的大数据应用在美国、英国、新加坡等国家，政府部门和公共机构早已将大数据技术应用于公共管理中。

美国政府通过分析大数据改善了医疗卫生、教育、社会保障等领域的服务质量，提高了政府治理水平。

2. 国内公共管理的大数据应用我国也在大力推进大数据技术在公共管理中的应用。

北京市政府通过大数据分析，提升了城市交通管理的智能化水平，加强了城市管理和规划。

在教育、环保、公共安全等领域，也都有一系列成功的大数据应用案例。

四、大数据背景下公共管理的发展趋势1. 大数据与人工智能的融合随着人工智能技术的发展，大数据与人工智能的融合将成为未来的趋势。

政府可以通过大数据技术分析出更多有价值的信息，再由人工智能技术进行智能化处理和应用。

2. 隐私保护和数据安全在大数据背景下，隐私保护和数据安全问题备受关注。

互联网大数据文献综述大数据分析的趋势亮点大数据分析中的当前的最先进技术的概述。

大数据分析的规模和应用前景趋势。

在硬件上的现况和未来的发展趋势，如何帮助我们解决大规模数据集。

讨论目前采用的软件技术和未来趋势，以解决大数据分析应用。

关键词：大数据分析数据中心分布式系统摘要:大数据分析是并行的分布式系统未来的主要应用之一。

数据仓库目前应用的规模已经超过EB级，并且其规模还在不断增长。

当数据集和相关应用程序超出了他们的规模,给这些的构成要求和软件开发方法的考虑带来了重大挑战。

数据集通常是分布式，它们的大小和安全考虑到分布式技术来得到保证。

数据经常驻留在不同的平台上计算，对网络能力，容错性，安全性和访问控制的考虑是在许多应用中的关键。

在其他应用程序中，分析任务的截止时间主要与数据质量有关。

对于大多数新兴应用程序,数据驱动的模型和方法,能够大规模操作的方法,到目前还未找到。

即使知道可以缩放的方法,验证结果又是一个重大的问题。

硬件平台的特性和软件堆栈从根本上影响数据分析。

在这篇文章中，我们提供了一个概述的最先进的硬件和软件的趋势在大数据分析应用程序前景的应用。

引言随着互联网关键的技术的发展，计算作为一个实用程序的设想在上世纪90年代中期开始形成。

在网格计算时代的早期人们通常认为硬件作为主要资源。

网格计算技术专注于分享、选择和聚合各种各样的地理上分布的资源。

这些资源包括超级计算机、存储和其他设备，用来解决在科学、工程和商业的大规模计算密集型问题。

这些框架的一个关键特性是他们的支持透明跨域管理和资源管理能力。

“数据即资源”的概念被普及在p2p系统。

Napster、Gnutella，和Bit Torrent 允许节点共享多媒体数据内容通常直接彼此以分散的方式。

这这些框架强调互操作性和动态性，降低成本，资源共享特定的沟通和协作，聚集。

然而，在这些平台上，匿名，隐私问题和扩展性问题的考虑是次要的。

最近,云计算环境的可靠性、服务的健壮性被(通常的访问来自客户机的浏览器)来自于客户端，大规模生产的移动设备和通用计算机的访问检验。

大数据综述可以写哪些方面的问题大数据（big data），是指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。

大数据的特点：1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；2、种类（Variety）：数据类型的多样性；3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量大数据的意义：现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。

煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。

与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。

价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的缺陷：文献综述范文怎么写英语毕业论文文献综述好写的，根据题目写相关学者的总结，开始我也不会，还是师姐介绍的莫文网，专业的就是不一样，很快就帮忙完成了对大学英语翻译教学若干问题的思考应用英语翻译呼唤理论指导大学英语翻译教学：现状与对策国内商务英语翻译研究综述商务英语翻译中存在的问题与对策顺应理论视角下科技英语翻译切雅实证分析经济一体化环境下的商务英语翻译教学新世纪十年来商务英语翻译研究：回顾与前瞻语用观视角下的中医英语翻译教学实证研究翻译——找到源语的所指——对规划教材《商务英语翻译》误译译例的批判研究从功能对等角度看商务英语翻译高校科技英语翻译课程设置探讨科技英语汉译的英语翻译技巧研究——以船舶英语文本中的汉译为例功能对等视角下的科技英语翻译论商务英语翻译的4Es标准大学英语翻译教学存在的问题与对策关联理论在科技英语翻译中的应用——以Climate Change and Peak Oil文本的翻译为例功能对等理论指导下的商务英语翻译大学英语翻译教学：问题与对策英语翻译专业本科生的笔译能力调查分析——以某师范大学英语翻译专业为例中国职业篮球俱乐部体育英语翻译人员现状及发展对策研究从目的论的角度下看商务英语翻译论高职商务英语翻译教学中学生跨文化交际意识的培养试论近代国人英语翻译任务型教学法在《商务英语翻译》教学中的运用商务英语翻译与文化信息等值研究大学英语翻译教学教材编写探讨——以《新时代交互英语（读写译1-4册）》为例东西方文化差异对商务英语翻译的影响顺序分析在科技英语翻译中的应用——以翻译项目《大气污染排放系数手册》为案例从关联理论分析法律英语翻译中的文化差异及其翻译补偿商务英语翻译原则探讨跨文化因素对商务英语翻译的影响及调整策略###世界经济一体化、文化多元化的快速发展，英语作为世界通用语地位的确立，为我国大学英语教学提出培养具有跨文化交际能力的高素质人才的新要求。

大数据文献综述编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（大数据文献综述）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

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信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别:信息与工程学院班级：2015级信本1班姓名：学号:1506101015任课教师:2017年6月大数据背景下的信息资源管理摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,在我们的各个方面都产生了深远的影响。

大数据是数据分析的前沿技术.简言之，从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。

“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。

就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点,我们的家庭住址,甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代,都将是透明性的存在。

各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。

关键词:大数据信息资源管理与利用目录大数据概念 (1)大数据定义 (1)大数据来源 (2)传统数据库和大数据的比较 (2)大数据技术 (2)大数据的存储与管理 (3)大数据隐私与安全 (3)大数据在信息管理层面的应用 (4)大数据在宏观信息管理层面的应用 (4)大数据在中观信息管理层面的应用 (4)大数据在微观信息管理层面的应用 (5)大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (5)前言:大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理。

大数据时代文献综述概述随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。

大数据指的是规模庞大、类型多样的数据集合，以及从这些数据中提取有意义信息的技术和方法。

大数据时代的到来，给各个领域带来了巨大的机遇和挑战。

本文将综述大数据时代的相关文献，探讨大数据的概念、特点、应用以及相关技术和方法。

一、大数据的概念和特点1. 大数据的概念大数据是指数据量巨大、种类繁多且增长速度快的数据集合。

这些数据可以来自各个领域，包括社交媒体、传感器、互联网、移动设备等。

大数据具有高速性、多样性、价值密度低等特点。

2. 大数据的特点大数据具有以下几个特点：（1）数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB、EB等计量单位来衡量，远远超过传统数据库管理系统的处理能力。

（2）数据类型多样：大数据包含结构化数据（如关系数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON等格式）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。

（3）数据增长快速：随着互联网的普及和各种传感器设备的广泛应用，大数据的增长速度非常快。

（4）价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和无用信息，需要通过数据分析和挖掘来提取有意义的信息。

二、大数据的应用领域大数据的应用涵盖了各个领域，包括商业、医疗、金融、交通、能源等。

以下是几个典型的应用领域：1. 商业领域大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等。

通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高销售效率。

2. 医疗领域大数据在医疗领域的应用可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发、医疗资源管理等。

通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现潜在的疾病模式、提高医疗效率，为患者提供更好的医疗服务。

3. 金融领域大数据在金融领域的应用可以帮助银行和金融机构进行风险管理、欺诈检测、投资决策等。

通过对大量的金融数据进行分析，可以发现异常模式、预测市场变化，提高金融机构的竞争力。

4. 交通领域大数据在交通领域的应用可以帮助交通管理部门进行交通流量预测、交通拥堵监测、交通规划等。

大数据技术综述本文档主要介绍大数据技术的综述，包括定义、发展历程、相关技术、应用领域和挑战等内容。

一、定义大数据是指规模庞大、复杂度高且难以使用传统数据处理工具进行处理的数据集合。

这些数据集合通常具有结构化和非结构化的特点，包括文本、音频、视频等多种数据类型。

大数据的处理需要借助于高速运算和存储技术，以从中提取有价值的信息。

二、发展历程1.大数据的起源：大数据的概念最早出现于2005年，当时Yahoo的首席研究员Doug Cutting将其定义为“能够用传统数据库工具无法处理的规模和复杂度的数据集合”。

2.技术基础的发展：随着计算能力和存储技术的进步，大数据技术得以快速发展。

Hadoop和Spark等大数据处理框架的出现，为大数据的存储和处理提供了便利。

3.应用场景的拓展：大数据技术逐渐被广泛应用于各个行业，如金融、医疗、交通、电商等领域。

大数据分析已成为企业决策和市场预测的重要工具。

三、相关技术1.数据采集和存储技术：包括分布式文件系统、NoSQL数据库等。

Hadoop是目前最流行的大数据存储和处理框架，它基于分布式文件系统和MapReduce算法，能够高效地处理大规模数据。

2.数据处理和分析技术：包括数据清洗、数据挖掘、机器学习、深度学习等。

Spark是一个快速的通用大数据处理引擎，它支持在内存中进行数据计算，速度比Hadoop更快。

3.可视化和呈现技术：通过图表、报表等形式将数据可视化，帮助用户更好地理解和分析数据。

Tableau、Power BI等是常用的大数据可视化工具。

四、应用领域1.金融行业：利用大数据技术进行风险评估、交易分析、反欺诈等。

大数据分析可以帮助金融机构提高业务效率和风险控制能力。

2.医疗行业：通过分析患者病历、基因数据等大数据，辅助医生进行疾病预测和诊断。

大数据技术在医疗领域有助于提高临床决策的准确性和效率。

3.交通运输：利用大数据分析交通流量、路况等信息，优化交通管理和规划。

大数据对财务管理的影响文献综述摘要本文利用文献综述的方法，探讨了大数据对财务管理的影响及其相关研究成果。

首先介绍了大数据在财务管理领域的应用，包括风险管理、成本控制和决策支持等方面；然后分析了大数据对财务管理带来的挑战与机遇，并提出了可能的解决方案；最后总结了目前研究中的不足，并展望了未来可能的研究方向。

1.简介随着信息技术的飞速发展，大数据成为了各个领域的热门话题。

财务管理作为企业运营的核心功能之一，其决策的确切性和准确性对企业的发展至关重要。

本节将介绍大数据在财务管理领域的应用现状。

2.大数据在风险管理中的应用风险管理是企业财务管理中的重要组成部分。

本节将介绍大数据在风险管理方面的应用，并对其影响进行分析。

2.1基于大数据的风险预测模型大数据技术的兴起为风险管理提供了更加庞大和多样化的数据源。

企业可以通过对海量数据的分析，构建更加准确的风险预测模型，从而更好地应对风险挑战。

2.2大数据在欺诈检测中的应用欺诈行为对企业财务造成了严重的威胁。

利用大数据的技术手段，企业可以实时监控和分析交易数据，快速识别潜在的欺诈行为，有效防范风险。

3.大数据在成本控制中的应用成本控制是财务管理的重要任务之一。

本节将介绍大数据在成本控制方面的应用，并对其影响进行分析。

3.1基于大数据的成本分析传统的成本分析方法通常依赖于有限的样本数据，导致分析结果的准确性有限。

利用大数据技术，企业可以收集更大规模的成本数据，从而更好地分析成本结构，优化成本控制策略。

3.2大数据在供应链管理中的应用供应链管理对企业的成本控制至关重要。

利用大数据技术，企业可以有效跟踪供应链的各个环节，实时获取供应链中的数据，并进行分析，从而优化供应链的管理效率，降低成本。

4.大数据在决策支持中的应用决策支持是财务管理的核心功能之一。

本节将介绍大数据在决策支持方面的应用，并对其影响进行分析。

4.1大数据在财务预测中的应用财务预测是企业决策的重要依据。