_大数据_时代决策支持系统新发展 (2)

数字中国数字化建设与发展公需课（39题含答案）O被称为打开第四次工业革命之门的钥匙。

A.共享经济B.绿色经济C.数字经济D.开放经济正确答案：C数字经济被称为打开第四次工业革命之门的钥匙。

第四次工业革命是指以数字技术为核心，通过物联网、人工智能、大数据、云计算等技术的融合和应用，引发全球范围内产业和经济的变革。

数字经济作为第四次工业革命的核心和基础，为经济的创新和发展提供了巨大的机遇和动力。

数字经济的发展使得信息和数据成为重要的生产要素，推动了产业链、供应链和价值链的重组和重构。

它提供了新的商业模式和机会,促进了创新和创业，推动了经济的高质量发展。

（）是人类通过大数据的识别-选择-过滤-存储-使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。

A.规模经济B.实体经济C.数字经济D.再生经济正确答案：C数字经济是通过大数据的识别、选择、过滤、存储和使用，以实现资源的快速优化配置和再生，从而引导和实现经济的高质量发展的经济形态。

数字经济利用数字化技术和互联网平台，将信息和数据作为关键要素，推动经济活动的创新和效率提升。

在数字经济中，大数据的应用和处理能力可以帮助识别潜在的机会和需求，选择最佳的资源配置方案，并通过实时的反馈和分析进行优化。

数字经济的特点包括高效率、高灵活性和高创新性，它促使经济活动更加智能化、数字化和可持续发展。

“十四五”期间我国数字经济发展的重点方向是（）。

A.加速数据要素价值化进程B.推进实体经济数字化转型C.着力提升产业基础能力D,强化数字经济的治理能力E.深化数字经济开放合作正确答案：ABCDE“十四五”期间我国数字经济发展的重点方向涵盖了以下方面：A.加速数据要素价值化进程，充分利用和挖掘数据的价值，推动数据驱动的创新和发展。

B.推进实体经济数字化转型，将数字技术应用于实体经济中，提升传统产业的智能化和数字化水平。

C.着力提升产业基础能力，加强数字基础设施建设，提升数字化生产能力和供应链的智能化水平QD.强化数字经济的治理能力，建立健全数字经济的法律、政策和监管体系，保障数字经济的健康发展。

大数据时代读书心得体会_大数据时代读后感文章《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作，这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。

那么通过学习大数据时代这本书，要怎样写关于大数据时代读书心得体会呢？下面是店铺带来的大数据时代读书心得，欢迎查看。

大数据时代读书心得体会范文1《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作，这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。

这本书最大的优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说，让外行也很容易理解。

结构上，作者通过大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述，条理清晰。

所谓"大数据"，按作者的说法，就是"所有数据"。

随着计算机运算速度和存储能力的发展，收集数据变得越来越简单，储存数据的成本越来越低。

在过去，由于技术限制，人们做统计时只能收集有限的数据做样本，其中要考虑随机样本的选择，努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用，造成数据利用率低。

而现在则可以做到"样本=总体"。

数据的增多带来不可避免的精确性问题。

"小数据"时代，一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败，幸运的是，"大数据"时代对精确性不再那么要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。

在对思维变革这一部分的阐述中，最重要也是全书的核心观点就是大数据时代，我们应该从追求"因果关系"的旧思维方式向追求"相关关系"转变。

在我看来，这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势，而很多精确学科领域依然需要探寻"因果关系"解决更有针对性的问题，所以，这局限了这一转变只能在特定的领域发生。

作者自己也说，"大数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域。

大数据技术在企业管理中的应用解决方案第1章大数据技术在企业管理中的概述 (3)1.1 大数据技术的概念与特点 (3)1.2 大数据技术在企业中的应用现状 (3)1.3 企业管理面临的挑战与大数据技术的关联 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术概述 (4)2.2 数据存储技术概述 (5)2.3 企业数据管理策略 (5)第3章数据处理与分析 (6)3.1 数据预处理方法 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据整合 (6)3.1.3 数据转换 (6)3.1.4 特征工程 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 分类与回归 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 关联规则挖掘 (7)3.2.4 序列模式挖掘 (7)3.3 企业决策支持系统 (7)3.3.1 数据可视化 (7)3.3.2 智能推荐 (7)3.3.3 预测分析 (7)第四章大数据可视化 (7)4.1 可视化技术概述 (7)4.2 企业数据可视化工具 (8)4.3 可视化在企业决策中的应用 (8)第五章大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全概述 (9)5.1.1 数据安全的重要性 (9)5.1.2 数据安全面临的挑战 (9)5.2 数据隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏 (9)5.2.2 数据加密 (9)5.2.3 数据访问控制 (10)5.3 企业大数据安全策略 (10)5.3.1 安全管理策略 (10)5.3.2 技术防护策略 (10)5.3.3 法律法规遵循 (10)第6章人工智能与大数据技术的融合 (10)6.1 人工智能概述 (10)6.2 人工智能在大数据中的应用 (11)6.2.1 数据挖掘与分析 (11)6.2.2 预测与优化 (11)6.2.3 智能推荐与决策 (11)6.3 企业智能化管理实践 (11)6.3.1 智能化管理平台 (11)6.3.2 智能化生产调度 (11)6.3.3 智能化客户服务 (11)6.3.4 智能化人力资源管理 (12)6.3.5 智能化财务管理 (12)第7章大数据技术在市场营销中的应用 (12)7.1 市场营销与大数据 (12)7.2 客户画像与精准营销 (12)7.3 市场预测与竞争分析 (13)第8章大数据技术在供应链管理中的应用 (13)8.1 供应链管理与大数据 (13)8.1.1 供应链管理概述 (13)8.1.2 大数据在供应链管理中的价值 (13)8.2 供应链优化与风险管理 (13)8.2.1 供应链优化 (13)8.2.2 风险管理 (14)8.3 企业供应链智能化实践 (14)8.3.1 供应链智能化概述 (14)8.3.2 智能化实践案例 (14)8.3.3 智能化发展趋势 (14)第9章大数据技术在人力资源管理中的应用 (15)9.1 人力资源管理与大数据 (15)9.1.1 人力资源管理的挑战与机遇 (15)9.1.2 大数据技术在人力资源管理中的应用场景 (15)9.2 人才选拔与培养 (15)9.2.1 人才选拔 (15)9.2.2 人才培养 (15)9.3 员工绩效与激励 (16)9.3.1 员工绩效评估 (16)9.3.2 员工激励 (16)第10章大数据技术在财务管理中的应用 (16)10.1 财务管理与大数据 (16)10.1.1 财务管理的概述 (16)10.1.2 大数据技术的引入 (16)10.2 财务数据分析与预测 (17)10.2.1 数据采集与清洗 (17)10.2.2 数据挖掘与分析 (17)10.2.3 财务预测与决策支持 (17)10.3 企业财务风险管理 (17)10.3.1 财务风险识别 (17)10.3.2 财务风险评估 (17)10.3.3 财务风险控制与预警 (17)第1章大数据技术在企业管理中的概述1.1 大数据技术的概念与特点大数据技术是指在海量数据中发觉价值、提取信息和实现智能决策的一系列方法、技术和工具。

第1篇随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低的数据集合。

大数据分析则是通过对这些数据进行挖掘、整合、处理，从中提取有价值的信息和知识，为企业和组织提供决策支持。

本文将从多个方面探讨大数据分析的应用。

一、金融行业1. 信贷风险控制在金融行业中，大数据分析被广泛应用于信贷风险控制。

通过对借款人的信用记录、消费行为、社交网络等多维度数据进行挖掘，金融机构可以更准确地评估借款人的信用风险，降低不良贷款率。

2. 个性化营销大数据分析可以帮助金融机构实现个性化营销。

通过对客户的消费习惯、偏好、风险承受能力等数据进行挖掘，金融机构可以为客户推荐合适的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。

3. 量化投资大数据分析在量化投资领域具有广泛的应用。

通过对历史交易数据、宏观经济数据、市场情绪等多维度数据进行挖掘，量化投资模型可以预测市场走势，为投资者提供投资策略。

二、医疗行业1. 疾病预测与预防大数据分析可以帮助医疗机构预测疾病发展趋势，提前采取措施进行预防。

通过对患者病历、流行病学数据、基因数据等多维度数据进行挖掘，可以识别疾病的高发人群，为防控工作提供依据。

2. 患者健康管理大数据分析可以帮助医疗机构对患者进行健康管理。

通过对患者的健康数据、生活习惯、心理状况等多维度数据进行挖掘，为患者提供个性化的健康管理方案，提高治疗效果。

3. 药物研发大数据分析在药物研发领域具有重要作用。

通过对临床试验数据、生物信息学数据等多维度数据进行挖掘，可以帮助科研人员发现新的药物靶点，加速新药研发进程。

三、零售行业1. 顾客需求分析大数据分析可以帮助零售企业了解顾客需求，优化商品结构和营销策略。

通过对顾客购买行为、消费习惯、偏好等多维度数据进行挖掘，为企业提供精准的市场定位。

2. 库存管理大数据分析可以帮助零售企业实现智能库存管理。

通过对销售数据、库存数据、供应商数据等多维度数据进行挖掘，为企业提供库存优化方案，降低库存成本。

“十四五”大数据产业发展规划目录一、发展成效 (1)二、面临形势 (3)三、总体要求 (4)(一) 指导思想 (4)(二) 基本原则 (4)(三) 发展目标 (5)四、主要任务 (6)(一) 加快培育数据要素市场 (6)(二) 发挥大数据特性优势 (7)(三) 夯实产业发展基础 (9)(四) 构建稳定高效产业链 (10)(五) 打造繁荣有序产业生态 (13)(六) 筑牢数据安全保障防线 (15)五、保障措施 (16)(一) 提升数据思维 (16)(二) 完善推进机制 (16)(三) 强化技术供给 (17)(四) 加强资金支持 (17)(五) 加快人才培养 (17)(六) 推进国际合作 (18)数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源。

大数据是数据的集合，以容量大、类型多、速度快、精度准、价值高为主要特征，是推动经济转型发展的新动力，是提升政府治理能力的新途径，是重塑国家竞争优势的新机遇。

大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。

“十四五”时期是我国工业经济向数字经济迈进的关键时期，对大数据产业发展提出了新的要求，产业将步入集成创新、快速发展、深度应用、结构优化的新阶段。

为推动我国大数据产业高质量发展，按照《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》总体部署，编制本规划。

一、发展成效“十三五”时期，我国大数据产业快速起步。

据测算，产业规模年均复合增长率超过30%，2020 年超过1 万亿元，发展取得显著成效，逐渐成为支撑我国经济社会发展的优势产业。

党中央、国务院围绕数字经济、数据要素市场、国家一体化大数据中心布局等作出一系列战略部署，建立促进大数据发展部际联席会议制度。

有关部委出台了20 余份大数据政策文件，各地方出台了300 余项相关政策，23 个省区市、14 个计划单列市和副省级城市设立了大数据管理机构，央地协同、区域联动的大数据发展推进体系逐步形成。

新一代信息技术导论大一知识点信息技术已经成为当今社会发展的引擎，新一代信息技术更是推动了社会的进步和创新。

作为大一学生，了解新一代信息技术的知识点将有助于我们更好地适应这个快速变化的时代。

本文将介绍关于新一代信息技术的一些重要知识点，让我们一起来深入了解吧。

1. 人工智能（Artificial Intelligence，AI）人工智能是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机模拟人类智能的行为和决策。

它包括机器学习、认知计算、自然语言处理等子领域。

人工智能的发展已经应用到许多领域，如语音识别、图像识别、自动驾驶等。

了解人工智能的基本原理和应用将使我们更好地把握未来的发展趋势。

2. 大数据（Big Data）大数据是指规模庞大且多样化的数据集合，传统的数据处理技术无法处理大数据的特点。

大数据的价值在于通过对数据进行深入分析，揭示出隐藏的模式和趋势，为企业决策提供依据。

与大数据密切相关的技术包括数据挖掘、云计算和分布式存储等。

了解大数据的特点和处理方法，可以帮助我们更好地处理海量数据，并开发出有价值的信息。

3. 云计算（Cloud Computing）云计算是一种基于网络的计算模式，通过将存储和计算资源集中在云端，用户可以通过网络随时随地获取所需的计算资源。

云计算可以提供按需扩展、弹性伸缩和高可靠性的优势。

云计算的应用场景包括个人储存、在线游戏和企业的IT基础设施等。

了解云计算的基本概念和工作原理，可以帮助我们更高效地利用云计算的资源。

4. 物联网（Internet of Things，IoT）物联网是指通过互联网将各种设备和物体连接在一起，使其能够相互通信和交互。

物联网的关键技术包括传感器技术、通信技术和数据分析技术等。

物联网的应用领域广泛，如智能家居、智能交通和智慧农业等。

了解物联网的工作原理和应用场景，可以帮助我们更好地把握物联网技术的发展和应用前景。

5. 虚拟现实（Virtual Reality，VR）和增强现实（Augmented Reality，AR）虚拟现实是利用计算机生成的虚拟环境，使用户可以身临其境地感受和交互。

大数据技术与应用1.1(继续教育公需课答案)本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March1. 【多选题】大数据技术领域的发展得到国家的高度重视，近年来不断推出了些促进这些领域创新和产业发展的指导意见、发展规划和行动纲要，主要有哪些？正确答案:[A,B,C,D,E]A: 2015年8月31日：《促进大数据发展行动纲要》 B: 2015年12月29日：《“互联网＋”行动的指导意见》 C: 2017年7月8日：《新一代人工智能发展规划》 D: 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－2019年）》 E: 2015年5月8日：《中国制造2025》2. 【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。

自动化采集靠技术实现，效率高、采集的数据量大。

对错3. 【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概括成5个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 数据采集 B: 数据存储 C: 数据处理 D: 数据分析与挖掘 E: 知识应用4. 【判断题】由于数据采集都是在多点进行的，数据存储也从传统中央磁盘存储变成分布式云存储。

云存储的优点是容量大、费用低。

对错5. 【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体，记录了对象的属性特征。

对错6. 【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。

A: 人工采集 B: 自动化采集7. 【多选题】大数据有3个显著的特征：A: 数据规模大 B: 数据变化快 C: 数据类型复杂8. 【多选题】大数据时代是（）（）（）（）4大技术领域齐头并进发展的时代，也可称作“大智移云”时代。

A: 大数据 B: 人工智能 C: 移动互联网（或物联网） D: 云计算9. 【判断题】目前大数据存储的另一趋势是向数据中心集中，以便于大数据的管理、集成和综合分析。

对错10. 【多选题】大数据的产生是由于信息技术及应用的不断发展和进步的几个阶段：A: 从信息系统应用的发展来看，80年ERP系统用于企业管理，数据规模在MB； B: 90年度信息技术用于客户管理，即CRM系统，数据规模达到GB级； C: 2000年互联网时代的Web技术使企业数据达到TB级； D: 近年来，互联网+物联网在企业中应用使数据达到PB级。

概率统计的发展趋势概率统计的发展趋势包括以下几个方面：1. 数据驱动的方法：随着大数据时代的到来，概率统计注重从大量数据中挖掘信息和模式，建立预测模型和决策支持系统。

数据驱动的方法如机器学习、深度学习等成为概率统计领域的重要工具。

2. 跨学科研究：概率统计的应用领域越来越广泛，涉及领域如金融、医学、天文学等。

概率统计与其他学科（如计算机科学、生物学、经济学等）的交叉研究加强，推动了概率统计方法在实践中的发展。

3. 非参数推断：传统的概率统计方法通常对数据分布作出假设，从而估计参数。

然而，在某些情况下，数据分布未知或假设不成立。

非参数推断方法是一种能够通过寻找数据中隐藏的模式和结构来进行推断的方法，它对数据分布的假设较少，能够更好地适应真实世界的复杂性。

4. 贝叶斯统计：贝叶斯统计是一种建立在贝叶斯定理和概率论基础上的统计方法。

它在推断过程中将先验知识和后验信息相结合，以提高推断结果的准确性。

随着计算机处理能力的提升和随机数生成算法的改进，贝叶斯统计在实际应用中得到了广泛的应用。

5. 时间序列分析：时间序列分析是一种对时间序列数据进行建模和预测的统计方法。

随着各种领域数据的时序性增强，时间序列分析的研究和应用变得更加重要。

新的时间序列模型和算法的研究将推动这一领域的发展。

6. 高维数据分析：随着技术的进步，我们能够收集到更多和更复杂的数据。

高维数据分析涉及大量变量和复杂关系的建模和分析。

因此，高维数据分析成为概率统计领域的热点，并推动着新的理论和方法的发展。

总的来说，概率统计的发展趋势是数据驱动、跨学科研究、非参数推断、贝叶斯统计、时间序列分析和高维数据分析。

《大数据时代下的财务管理创新》一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

大数据以其海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特点，正在深刻影响着各行各业。

财务管理作为企业管理的核心组成部分，也正面临着前所未有的挑战与机遇。

本文将探讨大数据时代下，财务管理如何进行创新，以适应新时代的发展需求。

二、大数据对财务管理的影响1. 数据量激增：大数据时代，企业需要处理的数据量呈指数级增长，这对财务管理的数据处理能力提出了更高的要求。

2. 数据类型多样：大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据，这要求财务管理在数据处理和分析上更加灵活和全面。

3. 数据价值挖掘：大数据蕴含着巨大的价值，通过数据分析，企业可以更准确地预测市场趋势、把握客户需求，从而做出更科学的决策。

三、财务管理创新的必要性面对大数据时代的挑战，财务管理必须进行创新，以适应新时代的发展需求。

首先，创新是提高财务管理效率的关键。

传统的财务管理方式已经无法满足大数据时代的需求，必须借助先进的技术手段和方法进行创新。

其次，创新是提升财务管理精准度的保障。

通过数据分析，可以更准确地预测市场趋势和客户需求，从而做出更科学的决策。

最后，创新是推动企业发展的动力。

在大数据时代，企业需要不断创新财务管理方式和方法，以适应市场的变化和需求。

四、财务管理创新的途径1. 强化数据思维：财务人员需要具备数据思维，善于从海量数据中挖掘有价值的信息，为企业决策提供支持。

2. 提升技术能力：企业需要引进先进的技术手段，如大数据分析、人工智能等，提高财务管理的自动化和智能化水平。

3. 优化业务流程：通过对财务业务流程的优化，提高数据处理的效率和准确性，降低人为错误的风险。

4. 加强人才培养：企业需要加强财务人员的大数据知识和技能培训，培养具备数据思维和创新能力的财务人才。

5. 构建财务共享服务中心：通过构建财务共享服务中心，实现财务数据的集中管理和共享，提高数据利用效率。