下载文档原格式
互联网+与大数据的关系2015年3月5日上午十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。
李克强总理所提的“互联网+”与较早相关互联网企业讨论的“互联网改造传统产业”基础上已经有了进一步的深入和发展。
李总理政府工作报告中提到“互联网＋”战略，燃起了中国大地互联网＋的烈火。
互联网只是技术工具和信息传输管道，互联网+则是一种能力，大力发展这种能力已经成为趋势。
大数据和互联网加相辅相成:下面北京开运联合为您详细解答大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。
对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。
惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。
大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。
最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。
我国武装押运业字在问题及未来发展建议下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!中国武装押运行业的挑战与未来展望随着社会经济的快速发展，武装押运作为金融、物流等行业的重要保障，其重要性日益凸显。
电力行业如何利用大数据分析提升能源效率在当今信息技术飞速发展的时代，大数据已经成为一种宝贵的资源。
电力行业也开始积极利用大数据分析技术来提升能源效率。
通过收集、分析和应用大数据，电力行业可以更好地管理和监控能源系统，实现能源效益的最大化。
本文将探讨电力行业如何利用大数据分析提升能源效率的方法和优势。
一、大数据收集与整合电力行业的数据量庞大且分布在各个环节，包括电力供应、输电、配电和消费等。
为了更好地利用这些数据，首先需要进行大数据的收集与整合。
电力公司可以通过智能电表、传感器、监测设备等手段实时获取各个环节的数据，并将其整合为一个统一的数据库。
通过对这些数据的整合和标准化，可以建立起一个全面、准确的数据基础。
二、数据分析与挖掘大数据的价值在于提供更全面、准确的信息，以帮助电力行业做出更有效的决策。
通过数据分析与挖掘，可以揭示出隐藏在数据背后的规律和趋势。
电力公司可以利用机器学习、统计分析等技术对大数据进行深入挖掘，找出能源使用的模式和规律，并基于此制定相应的策略和措施。
例如，通过对历史用电数据的分析，可以确定不同季节、不同时间段的用电高峰和低谷，从而制定合理的供电计划和负荷调度策略。
同时，还可以通过对用户行为数据的分析，了解用户的用电习惯和需求，为用户提供个性化的用电建议，引导用户进行节能用电。
三、预测与规划大数据分析还可以帮助电力行业进行能源需求的预测与规划。
通过对历史用电数据和相关经济、气象等因素的分析，可以建立起一个预测模型，预测未来的能源需求趋势。
基于这些预测结果，电力公司可以规划合理的电力供应方案，避免供需失衡带来的能源浪费和成本增加。
此外，利用大数据分析还可以优化电力系统的运行和维护。
通过对设备运行数据的监测和分析，可以实现设备故障的提前预警和维修计划的优化，减少停电时间和维修成本，提高系统的稳定性和可靠性。
四、智能化管理与控制基于大数据分析的结果，电力行业可以实现智能化的管理与控制。
1771 计算机网络安全性威胁概述如图1所示,在计算机网络世界,最常见的信息安全威胁有两种,其中,被动攻击也被称为窃听或截获,是指攻击者在网络上偷听复制目标的通信内容,不会改变信息接收者正常接收到的信息,而主动攻击则篡改、恶意程序、DOS攻击等多种模式,详细说明如下:(1)篡改:攻击者利用信息在网络传输过程,通过对信息内容的篡改,让信息接收者得到到不正确的信息,篡改不仅包括伪造信息发给接收者,也包括彻底切掉传输让接收者无法意识到有信息传来[1];(2)恶意程序:通过计算机病毒、木马等恶意程序对目标计算机中存储信息进行盗取;(3)DOS攻击:攻击者通过网络像目标服务器大批量发送垃圾信息,让目标服务器不堪重负直至瘫痪,从而丧失网络服务能力。
鉴于以上被动攻击和主动攻击的攻击模式,计算机网络应该在保密性、发送方信息识别、信息完整性识别、程序运行环境等几个方面达到安全要求。
2 大数据时代的数据隐私加密算法2.1数据加密的基本模型信息发送者向信息接收者发送的明文将会通过各种加密算法转化为密文,其中加密算法的转化过程需要特定的加密密钥,而信息接收者在获取密文后,则通过约定好的解密算法和解密密钥将密文转化为明文,其中,加密解密算法一般是公开的,而密钥则必须是保密的,一般由安全中心提供给通信双方,如果密钥也需要通过网络发送给接收双方,则必须另选安全级别更高的通信信道进行密钥传输。
2.2 数据加密技术分类2.2.1 对称加密对称加密是信息发送和接送双方使用共同密钥的一种加密方式,因此也被称为单密钥加密,也就是加密和解密过程使用同一个密钥即可完成明文到密文的转化和密文到明文的还原。
这种加密方式的好处在于简单方便,但安全性相对非对称加密不高,要求通信双方再进行通信之前共同确定好使用的密钥[2],所以,传送数据的安全性、机密性和完整性只有在身高未被两者泄露时才能得到保障。
2.2.2 非对称加密收稿日期:2021-01-28作者简介:赵培植(1980—),男,甘肃兰州人,本科,副教授,研究方向:通信工程、通信与信息系统、计算机网络。
电力行业如何利用大数据进行能源管理电力行业一直是国家经济发展的重要支柱，而随着科技的不断进步，大数据技术的应用也日益成熟。
那么，在电力行业中，如何利用大数据进行能源管理呢？本文将探讨这个话题，并提出相应的解决方案。
1. 了解大数据在能源管理中的作用大数据技术的应用为电力行业的能源管理带来了巨大的潜力。
通过收集和分析大量的数据，我们可以更准确地了解能源的使用情况，识别潜在的能源浪费问题，并进行相应的优化和改进。
因此，利用大数据可以提高能源的利用效率，减少浪费，降低能源成本。
2. 数据收集与存储在能源管理中，大数据的应用首先要解决的是数据的收集和存储问题。
电力行业涉及的数据种类繁多，包括电力消耗数据、设备状态数据等。
我们可以利用传感器和数据采集设备实时收集这些数据，并结合云计算技术对数据进行存储和管理，确保数据的安全和稳定。
3. 数据分析与挖掘在收集到数据之后，下一步就是对数据进行分析和挖掘。
通过对大数据的分析，我们可以找出能源管理中存在的问题和风险。
比如，可以通过分析历史数据来预测未来的负荷变化，从而进行合理的能源计划安排；还可以通过挖掘数据中的异常情况，及时发现并解决能源设备故障等问题。
4. 建立模型与优化基于大数据的分析，我们可以建立相应的模型来进行能源管理的优化。
通过建立数学模型，我们可以对能源利用过程进行建模和仿真，找到能源系统中的瓶颈和短板，提出合理的改进方案，并进行模拟实验来验证。
这样可以大大提高能源的利用率，减少不必要的浪费。
5. 实时监控与预警利用大数据技术，我们还可以实现能源系统的实时监控和预警。
通过建立监控系统，我们可以实时地收集和监测数据，并通过数据分析技术判断当前的能源状态是否正常。
一旦发现异常情况，我们可以及时采取相应的措施，以避免潜在的能源风险。
6. 数据可视化与分享为了更好地管理能源，我们可以利用大数据技术构建数据可视化平台。
通过将数据以图表、仪表盘等形式进行展示，可以方便管理人员直观地了解能源使用情况，并及时采取调整和改进措施。
大数据毕业论文大数据时代论文应符合专业培养目标和教学要求，以学生所学专业课的内容为主，不应脱离专业范围，要有一定的综合性，以下就是由本人为您提供的大数据毕业论文伴随着科技进步，互联网及移动互联网的快速发展，云计算大数据时代的到来，人们的生活正在被数字化，被记录，被跟踪，被传播，大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。
大数据犹如一把双刃剑，它给予我们社会及个人的利益是不可估量的，但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点今年两会期间，维护网络安全被首次写入政府工作报告。
全国政协委员、联想集团董事长兼CEO杨元庆也在会议上呼吁政府对个人信息安全立法，加强监管，并在整个社会中树立起诚信文化大数据时代下维护个人安全成为重中之重。
一、大数据时代下个人信息受到侵犯的表现(一)数据采集过程中对隐私的侵犯大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的，其数据采集手段主要是通过计算机网络。
用户在上网过程中的每一次点击，录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录，特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下，我们每时每刻都与网络连通，同时我们也每时每刻都在被网络所记录，这些记录被储存就形成了庞大的数据库。
从整个过程中我们不难发现，大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。
很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集，但又无法阻止因此，这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。
(二)数据存储过程中对隐私的侵犯互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上，并运用大量的信息技术对这些数据进行保护但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。
大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理，但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大，账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。
近些年来，受到大数据经济利益的驱使，众多网络黑客对准了互联网运营服务商，使得用户数据泄露事件时有发生，大量的数据被黑客通过技术手段窃取，给用户带来巨大损失，并且极大地威胁到了个人信息安全更多详情点击进入毕业论文范文论文最好能建立在平日比较注意探索的问题的基础上，写论文主要是反映学生对问题的思考，详细内容请看下文创作毕业论文党的十七大报告提出了要提高国家文化软实力，这不仅是我国文化建设的一个战略重点，更是实现中华民族伟大复兴的重要前提。
行业研究东兴证券股份有限公司证券研究报告计算机行业：数字经济发展核心引擎是数据要素！——科技前瞻系列之六：数据要素如何助力数字经济发展投资摘要：宏观理论层面：数据要素成为关键显著的生产要素，2022年将成为数据要素元年。
数据具备四个独特特征：非稀缺性、非均质性、非排他性、隐私敏感性，数据作为劳动对象，通过采集、加工、存储、流通、分析环节，具备了价值和使用价值，然后作为劳动工具，通过融合应用能够提升生产效能。
数据要素已经成为数字经济发展核心引擎，显著作用在《“十四五”数字经济发展规划》得到确认，扶持政策将继续得到细化，市场需求/商业模式/产品技术等维度变化共振，2022年有望成为数据要素产业发展元年。
中观作用层面：数据要素市场培育和价值挖掘，投资机会显现。
（1）政策规划频出，助力产业发展。
数据要素质量培育、市场流通等内容已在顶层政策规划、地方政府产业指导及行业发展规划中频发提及，伴随力度加强，全国及地域性数据交易所纷纷设立并完善上线产品，国企央企也在加强自身数据要素体系建设。
（2）市场规模正在快速扩容。
据国家工信安全中心测算数据，2020年我国数据要素市场规模达到545亿元，“十三五”期间市场规模复合增速超过30%，“十四五”期间将突破1749亿元，市场规模将快速扩容。
微观实操层面：服务商铺路，数交所搭台。
数据要素产业链可划分数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障七大环节。
对于计算机行业而言，我们预判带来显著价值增量变化的环节在于“数据加工、流通、分析和应用”，以软件服务商和数交所为例证。
（1）软件服务商正在铺设数据要素道路。
其中数据资产管理软件（DAM）正成为推动数据要素市场构建的必备手段。
DAM将数据资产化和资源化后，得到资产计量确认，才能进行后期流通。
从技术创新角度看，区块链技术应用于数据隐私安全，通过区域链实现“还数于民”，我们以山大地纬、三维天地、新炬网络三家公司分别实证说明软件服务商通过技术手段，铺设数据要素道路。
用大数据武装和升级PC行业（原创文章，盗版必究）
1
用大数据武装和升级PC行业
黄峻涛 首席数据官联盟副秘书长，Acer宏碁中国区大客户营销部总经理 ，曾在联想、方
正担任过区域商用业务总监、营销总监等职务，具有十多年的PC行业经验。在客户营销、
产品运营方面有丰富的经验；擅长营销管理，产品运作和流程优化；具有很强的前后端资
源整合能力和产品运作能力。积极探索和实践大数据在PC行业内的应用，是大数据价值
创新的探索者。
1、 目前PC行业是已经是一片红海，如何寻找新的蓝海？
确实如此，目前整个PC市场下滑，大家对于PC的关注度也在下降，各厂商都
在寻求新的突破和增长点，此时大数据正好是实现突破的有力武器。用大数据来武
装PC行业，在客户挖掘、客户精准营销、渠道管理、售后服务、供应链管理等各
方面，均可以利用大数据实现全面升级；所以我也一直在思考和探索，如何利用大
数据在PC行业实现一些创新和突破。如何寻找新的突破和蓝海，答案就是厂商需
要有大数据的整体解决方案和数据分析产品以及可视化的工具，来帮助企业进行精
准营销、服务和战略决策；谁先具备了这些先进的方案和工具，谁就能在激烈的竞
争中更胜一筹。
过去传统的营销决策要参考一些第三方数据机构、客户调研、业务报表等数
据，这些数据和报表都有周期性、滞后性、片面性等缺点，已经无法适应当前瞬息
万变的市场竞争，没有办法快速、准确的进行营销决策。有了大数据之后，企业的
营销就将基于更科学、更细致的数据依据；彻底改变拍脑袋、闭门造车式的营销决
用大数据武装和升级PC行业（原创文章，盗版必究）
2
策方式。通过企业内部的ERP、CRM等业务系统采集、汇总数据，实现运营状况的
实时监控，针对商机V值、转化率、订单数量、库存周转等关键指标的变化，做
出及时反应。
2、 如何利用大数据实现客户的挖掘和精准营销？
越来越多的PC厂商都开始强调以客户为中心的理念，使产品、营销、推广、
服务等都以客户为核心。传统的客户管理方式是建立客户CRM管理系统、客户数
据库，进行相对简单的系统化管理，然后通过4P、4C等方式进行营销；这些原有
的方式已经较难以适应和满足目前移动互联时代客户的需求的变化和采购行为的变
化。而大数据正好在以下这些方面体现出了明显的优势。
客户细分和精准营销：客户营销的一个核心就是要进行客户细分，准确的客户
细分是接下来营销工作的关键依据，这就离不开数据的分析。客户分析、客户画像
成为了企业大数据应用的重要领域，通过对客户特征、采购频次、采购产品等海量
数据进行分析；实现客户的细分，寻找到高价值的客户，为客户进行精准画像、进
行VIP识别，进而推动更加精准的客户营销。通过大数据的方式洞察客户的采购习
惯和偏好，改进产品和服务，制定个性化的产品组合策略，把握产品生命周期，进
行客户化定制，实现精准营销。这样也能大大节约厂商在广告、媒体方面的资源投
入，使广告投放更加精准有效，实现更加精准的制导。对客户采购行为信息分析之
后，从而在后续产品推广、促销中，定向的向目标客户发送相关产品信息，做到有
的放矢，降低获取新客户的成本。
商机获取和趋势预判：在竞争中往往谁先抓到商机、谁先接触客户，会占先机；
大数据分析还能帮助企业寻找新的商机，提前把握趋势和动向，提前对潜在需求进
行准备。同样也对于趋势变化和风险进行提前预判，例如，在产品运营分析过程中，
一旦发现某产品销量在迅速下降、客户关注和指名率下降，就要提前在产品规划、
产品运营中进行策略调整以提前规避风险；如果不具备这种预判能力，就会造成产
品的积压损失和竞争力下降。大数据就像是为企业提供了一个望远镜的工具，让你
能够看到更远的地方。
竞争动态和趋势把握：再有通过对行业网站、电商平台的数据分析，还可以实
时了解行业和竞争对手动态，了解到客户需求的 趋势，为营销决策提供依据。根
据竞争情况和市场情况，及时的调整价格和产品策略，快速适应市场的变化。
由此可见，大数据在PC行业的客户挖掘、客户画像、实现精准营销、趋势预
判等方面有着非常突出的优势。
3、 如何利用大数据来优化供应链管理、提升运营效率？
PC企业在日常运营中，除了要考虑扩大客户群，提升销量；还必须要考虑提升
运营效率，降低运营成本。提高供应时效，加快库存周转，对于企业来说是非常重
要的；利用数据分析，在供应链关键环节进行优化和流程改进以提升供应链管理水
用大数据武装和升级PC行业（原创文章，盗版必究）
3
平。通过数据分析，找到整个链条中哪个环节成本高，哪个环节效率低，那就针对
这些环节进行优化和调整，从而实现运营的优化。
PC行业的供应链管理还是比较复杂的，涉及众多的上游零部件供应商和工厂，
客户的需求也非常的多样性，整个供应链管理的过程中会产生海量的数据。其中销
售预测是供应链上一个关键环节；通过大数据的分析方法和工具，挖掘出众多客户
需求的规律，有助于提升预测准确率；这就为物料预测、备料采购、生产计划、物
流计划等提供了非常重要的参考依据。例如，经过大数据方法对以往订单特点的深
入分析，就可以发现某款机型、某个部件在某个时间段内，需求会明显增加的规律；
那就可以在订单来之前，提前进行物料预测和备料。同时掌握上游零部件供应商的
库存数据，库存不足的提前进行补货，大大缩短供应的时间。这就需要用大数据的
工具来整合和升级传统的供应链体系，让供应链的采购、预测、生产、物流环节更
加高效、精准；实现端到端的高效运营和管理。
当然，这其中的难点就是大数据的整合，对各处的数据资产进行整合和管理，
需要同时考虑厂商内部业务数据、工厂数据、供应商数据、物流信息等等，这些数
据分散、数据多样性，数据需要进行数据采集、汇集、转换等复杂的整合过程，对
多数企业来说是个挑战，是一个循序渐进的过程。
4、 利用大数据工具来影响和升级渠道管理、产品规划、售后服务等业务环节
传统PC的渠道管理方式是通过数据库、图表等方式进行管理，难以更精准
的管理和分析。有了大数据的工具武装后，通过对于大量的渠道销售数据、进货频
次和产品类型偏好等 数据的分析，就可以精准的对渠道进行画像。然后对不同的
渠道制定更具有针对性的促销和定价方式，能够进一步增强对渠道的粘合度。然后
根据渠道以往的交易情况、资金信用情况，类似银行征信一样，采用大数据的分析
方法对渠道进行评级和分级，能够对渠道进行更为细致的管理；能够提早预防一些
可能出现的经营风险。
同样通过对产品质量数据、售后维修数据、客户投诉的分析，会发现一些有
价值的规律和特点，进而由售后部门提出建议给产品部门，可以对后续产品的改善
和优化提供重要参考，使得产品品质和质量更有保障。企业可以通过分析线上客户
评价反馈，分析最近哪些产品受欢迎和关注，进而可以提前安排计划和准备，捕获
潜在商机，对营销决策提供参考。
结束语：可以说，大数据本身就是与PC行业有着与生俱来的紧密联系，整个
端到端的全价值链上都可以找到与大数据的结合点；这要比其他传统行业的结合更
具有天然的优势。应该充分利用好这种天然优势，用大数据重新武装和升级PC行
业。
除了稳固和夯实目前的核心业务外，我们也在自建云BYOC（ Build your own
cloud）、桌面云、VR等领域进行了全面战略布局和创新，积极寻求新的增长点和
用大数据武装和升级PC行业（原创文章，盗版必究）
4
突破点，拓展新的业务领域，已经取得了非常明显的成效。未来这些新的业务必将
与大数据更加紧密的结合，为传统PC企业插上新的翅膀。
