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关于大数据的研究

关于大数据的研究
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大数据“决胜千里”

——计算机数据库浅谈

(安徽大学商学院13级)

摘要:文章通过首先对大数据的分析和研究,阐明了数据分析和处理在当代社会具有的潜力和作用。其次,通过对目前的行业分析揭示大数据这一新兴行业的广阔前景,迅猛发展的信息产业必将带动大数据的革命性变化。最后,分析了大数据发展所面临的一系列问题和挑战。

关键词:大数据,数据库,数据处理分析

引言:在日益发展的现代信息社会,及时准确的数据成为决定企业成败的重要因素。大数据作为新的IT行业逐渐被人们熟知。便捷的数据流在方便人们生活的同时,也带来了新的商机。通过对大数据发展的研究,抓住机遇,迎接挑战,才能在瞬息万变的时代浪潮中稳如磐石。

一.大数据的基本内容

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,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。

早在1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过,大约从2009年开始,“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。

大数据分析相比于传统的数据仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据:挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性,对当前的主流实现平台———并行数据库、Map Reduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳,指出了各自的优势及不足,同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍,对未来研究做了展望。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Notch。当时,大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌Map Reduce和Google File System的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。从某种程度上说,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。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。

二.数据库的重要作用

在日益发展的现代信息社会,每分每秒都有无数的信息在世界各地之间传递。如何把握时代的机遇,应对全球化浪潮下的挑战,抢占市场先机,信息成为其中重要的环节。而在各种繁复的数据信息中,必须学会删繁就简,抓住其中最核心的部分,才能为决策提供准确的支持。

近年来,大数据的发展为数据处理和分析提供了新的途径。作为工商管理专业的学生,在毕业后,绝大部分会进入企业,金融系统,事业单位等部门工作。那么,处理和分析数据就显得尤为重要了。

虽然大数据在国内还处于初级阶段,但是商业价值已经显现出来。首先,手中握有数据的公司站在金矿上,基于数据交易即可产生很好的效益;其次,基于数据挖掘会有很多商业模式诞生,定位

角度不同,或侧重数据分析。比如帮企业做内部数据挖掘,或侧重优化,帮企业更精准找到用户,降低营销成本,提高企业销售率,增加利润。

未来,数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据,大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此,大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来,未来大数据将会如基础设施一样,有数据提供方、管理者、监管者,数据的交叉复用将大数据变成一大产业。

三.大数据的发展前景

最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

“麦肯锡的报告发布后,大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念,也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展,数据本身是资产,这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,那么如何盘活数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,则是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”

事实上,全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代,数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合,亦可见其对“大数据”的重视。

“大数据”作为一个较新的概念,目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过,在2011年12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上,把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,也都与“大数据”密切相关。可以预料,在不久的将来,大数据在我国的发展,也将进入一个飞速发展的时期。

四.大数据行业发展的挑战

伴随着各种随身设备、物联网和云计算云存储等技术的发展,人和物的所有轨迹都可以被记录。在移动互联网的核心网络节点是人,不再是网页。数据大爆炸下,怎样挖掘这些数据,也面临着技术与商业的双重挑战。

首先,如何将数据信息与产品和人相结合,达到产品或服务优化是大数据商业模式延展上的挑战之一。张夏天认为,大数据对算法和计算平台的挑战加大,计算开销大增。总量上升,质量下降,这是大数据带来的重大挑战。

其次,巧妇难为无米之炊,大数据的关键还是在于谁先拥有数据。多盟联合创始人兼COO张鹤表示,智能手机是根据用户营销而不是根据媒体营销。移动互联网提供了新的数据来源,数据分析能够针对每一位用户的手机信息做精准匹配,但大数据时代还没有真正来临。多盟虽然每天可覆盖1800万用户,但对用户行为的描述,还需要更大的数据量。

从市场角度来看,大数据还面临其他因素的挑战。架势无线CEO叶忻直言,大数据很有前景,但是市场中数据噪音太多,会导致数据价值大大降低。以无线营销为例,大量的刷量以及水军好评差评等数据已经严重干扰了数据的准确性,这实际上大大降低了数据的价值。

为应对数据的爆炸式增长,存储技术的革新也迫在眉睫,在技术革新的过程中,也暴露出一些问题:

容量问题。这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模,因此,海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时,存储系统的扩展一定要简便,可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量,甚至不需要停机。

延迟问题。“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。

有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能,比如HPC高性能计算。此外,服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求,正如它改变了传统IT环境一样。

安全问题。某些特殊行业的应用,比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同,而且都是必须遵从的,但是,大数据分析往往需要多类数据相互参考,而在过去并不会有这种数据混合访问的情况,大数据应用催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。

成本问题。对于那些正在使用大数据环境的企业来说,成本控制是关键的问题。想控制成本,就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”,同时还要减少那些昂贵的部件。重复数据删除等技术已经进入到主存储市场,而且还可以处理更多的数据类型,这都可以为大数据存储应用带来更多的价值,提升存储效率。在数据量不断增长的环境中,通过减少后端存储的消耗,哪怕只是降低几个百分点,都能够显著降低成本。

数据积累问题。许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题,这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全,而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间,因为任何数据都是历史记录的一部分,而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存,就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。

五.结束语

伴随着云计算,物联网的兴起,大数据在社会中发挥的作用也会越来越明显。我们有理由相信,在不远的将来,我们获取数据会更加便捷,大数据作为一个产业也会更加成熟。但他存在的一系列问题也预示着我们仍然还有很长的路要走。

参考文献:1维克托·迈尔-舍尔维恩、肯尼斯·库克耶.《大数据时代》:浙江人民出版社

2大数据时代的大媒体.人民日报 [引用日期2013-01-17] .

3.涂子沛.《大数据》广西师范大学出版社

4.大数据. 百度百科

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 作者:佚名来源:博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导,结合实际业务情况,搭建分析框架,这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型: ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST:主要用于行业分析 ?PEST:政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P:构成政治环境的关键指标有,政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E:构成经济环境的关键指标有,GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S:构成社会文化环境的关键指标有:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T:构成技术环境的关键指标有:新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例:吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为: 逻辑树:可用于业务问题专题分析

教育大数据分析:方法与探索-最新教育资料

教育大数据分析:方法与探索 一、大数据与大数据分析概述 随着数据获取、存储等技术的不断发展,以及人们对数据的重视程度不断提高,大数据得到了广泛的重视,不仅仅在IT领域,包括经济学领域、医疗领域、营销领域等等。例如,在移动社交网络中,用户拍照片、上网、评论、点赞等信息积累起来都构成大数据;医疗系统中的病例、医学影像等积累起来也构成大数据;在商务系统中,顾客购买东西的行为被记录下来,也形成了大数据。 时至今日,大数据并没有特别公认的定义。有三个不同角度的定义:(1)“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息[1]。(2)“大数据”指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理的方法的数据[2]。(3)“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 通常把大数据的特点归纳为4个V,即数据量大(Volume)、数据类型多(Varity)、数据的价值密度低(Value)以及数据产生和处理的速度非常快(Velocity)。 对大数据进行分析可以产生新的价值。数据分析的概念诞生

于大数据时代之前,但传统的数据分析和大数据分析是不同的。传统的数据分析往往是由客户提出一个问题,分析者围绕该问题建立一个系统,进而基于该系统解释这个问题;而大数据分析有时候并没有明确的问题,而是通过搜集数据,浏览数据来提出问题。 另一方面,传统的数据分析是在可用的信息上进行抽样,大数据分析则是对数据进行不断的探索,通过全局分析连接数据,达到数据分析的目的。 传统的数据分析的方法,往往是大胆假设小心求证,先做出假设,再对数据进行分析,从而验证先前的假设;而大数据分析则是对大数据进行探索来发现结果,甚至发现错误的结果,之后再通过数据验证结果是否正确。 因此,传统的数据分析可以看成一种静态的分析,大数据分析可以看成一种动态的分析。尽管如此,大数据分析和传统数据分析也并非是泾渭分明的,传统数据分析的方法是大数据分析的基础,在很多大数据分析的工作中仍沿用了传统数据分析的方法。 基于上述讨论,我们给出“大数据分析”的定义:用适当的统计分析方法对大数据进行分析,提取有用信息并形成结论,从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 大数据分析分为三个层次[3],即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么(分析已经

大数据时代的利与弊

虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》,但直到前不久才浏览本书的内容,看完之后还是有点震撼的,主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书,其中有我本人的部分总结和评述。 有三个案例比较有意思,一是福特的名言,“如果当年去问顾客他们想要什么,他们肯定会告诉我:一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析,但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据,而是直觉,第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系,但其创始人依然要应聘者提供分数。 前两个例子(福特和苹果)说明大数据有时候是无效的,后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。 大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能,如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪,那么,社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述: “因为预测的结果几乎不可辩驳,人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则,同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些,下面谈利。

聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气,以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去,现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息,据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的,我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情,基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争,政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了,因此激起了员工的反抗。(弊)通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意志的一种亵渎。(弊) 过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家,但现在可能是,要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。 由于大数据的功劳,微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队,翻译质量就会好一点。 当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候,他就不再需要书籍评论员了。

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

大数据时代心得

《大数据时代》心得体会 由咸阳市组织、厦门大学承办的为期一个星期的“三五”人才综合素质培训已经结束,这次培训让我感触颇深,受益匪浅。信息时代的到来,我们感受到的是技术变化日新月异,随之而来的是生活方式的转变,我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今,大数据时代成为炙手可热的话题。针对这个话题,我从以下几个方便谈一下自己对于大数据的浅薄认识。 一、大数据的概念 信息和数据的定义。维基百科解释:信息,又称资讯,是一个高度概括抽象概念,是一个发展中的动态范畴,是进行互相交换的内容和名称,信息的界定没有统一的定义,但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据:或称资料,指描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”,如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来,数据是原始的处女地,需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发,只是当数据爆发到无法驾驭的状态,大数据时代应运而生。 在大数据时代,大数据时代区别与转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术 (一)大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多,如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要,而这也是大数据的产生和发展原因,那么究竟什么是大数据呢?当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢? 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 (二)大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为:大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为:大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1:大数据特征概括为5个V (三)大数据处理及分析的方向 众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定

教育大数据分析领域竞品分析

互联网教育大数据分析领域竞争产品分析报告 中国的教育永远没有解决学生如何独立思考、自由精神和人格平等的问题,永远没有让学生提出疑问、不找标准答案,没有解决如何锻炼他们的创造能力的问题。——俞敏洪 【中国互联网教育整体趋势】 纵观中国教育互联网产业,截止到2015年11月31日,通过数据显示,记录在案的互联网教育公司共有1487家,在整体互联网企业中占比约7%,比例在其他诸行业中较为靠前。在细分方向上,在线教育创业的四大龙头分别K12、儿童早教、职业教育、语言学习,它们总共囊括65%互联网教育市场份额。这个行业的创业在产品模式和参与者背景上都出现了一些新变

化,家教O2O在创业项目中变着越来越频繁。数据显示教育 +O2O项目中,有超过60%的产品都2014年之后才成立的,而且在2015年的上半年又一波较为集中的获投热潮。越来越多传统教育的从业者甚至是传统教育机构的创办者,也出现在了互联网教育的创业市场中,比较典型的有疯狂老师、轻轻家教、跟谁学等。其中很多公司都获得了投融资的支持: 对于互联网教育,BAT在2015年都有不同程度的加码布局。 百度在今年上半年最主要的动作,是在今年6月时拆分旗下的作业帮,成立独立新公司——小船出海教育科技(),并且在9月时引入红杉和君联资本的投资。这是百度对自身业务的又一次“精兵简政”,也是百度“航母计划”的试水和实践,有助于进一步提升和完善百度在O2O和K12教育上的市场布局。阿里巴巴在今年5月份把淘宝同学升级为淘宝教育,并表示将展开更多与线下教育机构的合作,帮助优质的线下机构向线上机构转型。而在就在刚刚过去的一周,阿里还推出了在线直播客产品,并针对农村等教育资源匮乏地区,联合第三方服务商

大数据时代读后感(全)

《大数据时代》读后感 《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著,由胜杨燕和周涛翻译。这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究,从维也纳大学到哈佛大学,从新加坡国立大学到牛津大学,世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。开阔的学术视野与系统的学术造诣,更让他不断为企业与商业应用提供强大的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们,所以在《大数据时代》一书中,他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析,并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。 文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点,并列出明确的观点。不管对于产业实践者,还是对于政府和公众机构,都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变:抽样=全体;要效率不要绝对精确;要相关不要因果;第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面,讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力;最后一部分,作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安,包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 本书观点掷地有声,作者观念高屋建瓴,从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富,囊括了进百个学术和商业实例。 引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条,处理了4.5亿个不同的数据模型,通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后,确定了45条检索词条组合,并将其用于一个特定的数学模型后,预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程,通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病,信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术,以前所未有的方式,通过海量数据分析得出流感所传播的范围,为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外,我联想到原淘宝董事

大数据分析(A)教学大纲

清华大学大数据方向硕士学位 公共必修课课程 数据分析学(I) Data Analytics (I) 开课单位:数据分析学(I)课程组 授课教师: 黎波、张楠、郑路、庞珣、苏毓淞、罗昊、王程韡(暂定) 教学目的: 本课是针对社会科学和管理类研究学开设的数据分析基本课程。通过本课的学习,学生将对(大)数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识,掌握有关数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法,了解和熟悉数据分析在社会科学研究、商业分析和公共管理等领域的实际案例。 Data Analytics (I) is a graduate level course mainly designed for students with socialsciences and management background. The objective of the course to give students a broad overview of the basic principles and applications of data analytics. Students will also be familiar with the various aspects of data analytics such as exploring, managing, modeling and interpreting data. Students’ learning will also be enhanced by their exposure to real life applications of data analytics in social science research, business analysis and public management. 主要教材: by Johannes Ledolter, 2013, Wiley by Gareth James et al, 2013, Springer by Stephen Borgatti et al, 2013, SAGE by Sophia Rabe-Hesketh and Anders Skrondal, 2008, Stata 教学软件:R, Stata, UCINET 教学内容: 一、统计分析 1.数据分析简介 2.概率论基础 3.数理统计基础 4.R软件简介,使用R进行探索性数据分析

大数据时代对市场营销的影响

大数据时代市场营销模式变革思考 在数字时代,人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化,这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。它赋予消费者更广阔的视野,同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输,他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品,他们能够在基础上发表自己的观点,影响到其他的人群。在这种时代环境下,如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度,那么他们将会失去大量的关注人群,也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。 根据相关的调查研究,在我国有着超过一半的企业每天的数据生成量达到1T以上,有着一成企业的数据量每日达到10T以上,随着数本文由论文联盟收集整理字时代的不断成熟完善,这些数据还在大幅度的提高。由此可见,大数字时代已经成为时代的重点,在某些行业,数据就是业务,它已经成为企业与国家的战略资源。 一、数据的意义 数据对于现代的社会环境而言,已经成为一种新的经济资产,如同黄金等货币一样。数据已成为现如今主体的信息载体,它被运用到各个方面,像人工智能等技术,利用数据处理的自然语言和识别模式以及机器学习等技术,能够使得

计算机更加容易接受,同时数据也为互联网时代的数字营销打开了新的思路。 “大数据”的大字并不仅仅局限于容量,更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。在IDC 和麦肯锡在对大数据的研究中指出,大数据至少能够在4个方面能够创造出巨大的商业价值:其一,对顾客用户的群体细分,它能够针对每个群体实现不同的行动;其二,运用大数据模拟实境,实现新的需求获取和提高回报率;;其三提高大数据在各个部门的共享程度,这样能够提高管理链条和产业链条的投入回报率;其四,实现商业模式以及产品和服务的创新。 二、CMO转型 在数据时代,人们已经认识到新的经济环境的波动、不确定以及日益复杂和结构变动大的特点。在国内,由于多种变革的力量作用下,中国经济环境变得日益复杂,同时技术的互联互通,使得环境的变化出现更加复杂。 在今年,IBM组织了首次的全球首席营销官调查,这是一次最大规模的调研,其中有来自64个国家19个行业的1734名CMO接受长达一个小时的面谈,这次调研能够较好的帮助我们了解CMO在近些年所发生的角色变化,其中有着68名来自中国的高级市场主管。 与其它的CMO一样,中国的CMO们同样在应对变革因素

大数据分析的方法

对于有形物体,我们可以衡量出它的价值,对于无形的概念,或许我们就难以衡量它的相对 价值,在信息技术高速发展的今天,大数据的影响却来越重要,它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业,企业专门针对大数据进行数据分析,寻找数据背后蕴含的 价值。大数据的概念,大数据分析的方法又是什么呢? 大数据,指无法在一定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,是需 要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样 化的信息资产。 大数据分析方法 1.预测趋势分析 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据 挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断,及时做出一定的对策,做到真正的 反防范于未然。 2.相互对比分析 数据的多样性造就了数据的对比性丰富,在做数据分析时,可以依据数据的这一特性,将数 据进行对比分析,找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势,对最终数据产生的结果做一 定的预判。 3.不同象限分析 不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限,根据固定的象限规定线进行区分, 得到不同数据的权重分布,从大的范围将数据划分为一个整体,为最终数据结果的总结提供 不同的趋势走向。 4.多向交叉分析 对比分析既有横向对比,又有纵向对比。如果既想横向对比,又想纵向对比,就有了交叉分 析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现,进行多角度的结合分析。这样得出 的数据分析结果更加的全面。 商业智能数据分析平台 数据分析方法是紧紧围绕数据展开,对于企业而言,相比人工数据分析而言,借助于专业的 数据分析系统的效率更高。在商业智能领域,帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功 能其简单易用的特点,解决了非技术人员的困扰,成为真正企业人人可用的自助式BI,为最 终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域,Finebi独占鳌头,深 受行业用户的青睐,相信,未来数据分析的应用将会更加的全面,应用的领域也将更加的广泛,数据分析技术也将更加的先进,我们拭目以待。

大数据在教育领域的应用研究

大数据在教育领域的应用研究 随着信息技术的快速发展,以云计算、数据挖掘、移动互联网等为基础的大数据技术的出现,为教育研究带来了数据获取、存储、分析和决策等方面的支持。笔者通过对大数据的简单介绍,重点探讨其在教育中的应用,以期为大数据在教育领域的应用与发展提供一定程度上的借鉴和参考。 标签:大数据;技术;教育领域 当前将大数据应用到教育领域已是大势所趋,大数据技术能够在一定程度上促进教育行为变革、为师生提供便捷服务、促进学校创新发展。因此,将大数据技术应用到教育领域具有十分重要的实践意义。 1大数据 大数据最早的提出,是采用所有数据进行分析,随后大数据技术迅速发展,逐渐被应用到各行各业,对经济、科技创新、信息化等领域产生了深刻的影响。目前普遍认可的界定为:是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,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大数据在教育领域的应用 2.1教育数据挖掘。 教育数据挖掘是综合运用数学统计、机器学习和数据挖掘的技术和方法,对教育大数据进行处理和分析,通过数据建模发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相关关系,预测学习者未来的学习趋势。 在《通过教育数据挖掘和学习分析改进教与学:问题简介》中,通过对教育数据挖掘领域专家进行访谈,列出了教育数据挖掘的四个研究目标:通过整合学习者知识、动机、元认知和态度等详细信息进行学习者模型的构建,预测学习者未来学习发展趋势;探索和改进佳教学内容和教学顺序的领域模型;研究各种学习软件所提供的教学支持的有效性;通过构建学习者模型、领域模型和教育软件教学策略的数据计算模型,促进学习者有效学习的发生。 同时《简介》针对以上对教育数据挖掘提出的四个目标,指出了研究者主要采用的以下五类技术方法:预测,建立一个能够从整合多个预测变量推断单一被预测变量的模式;聚类,根据数据特性,将一个完整的数据集分成不同的子集;关系挖掘,探索数据集中各变量之间的相关关系,并将相关关系作为一条规则进行编码;人类判断过程简化。用一种便于人类理解的方式描述数据,以便人们能够快速地判断和区分数据特征;模型构建,通过对数据集的聚类、相关关系挖掘等过程,构建供未来分析的有效现象解释模型。

大数据时代,800字心得体会

篇一:《大数据时代书面记录与心得体会》 大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日,听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今,大数据的到来,已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候,大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时,大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。 大数据,其影响除了经济方面的,它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响,大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式,也是我们当下“大社会”的集中体现,三分技术,七分数据,得数据者得天下。“大数据”的影响,增加了对信息管理专家的需求。事实上,大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业,而是正在“吞噬”和重构很多传统行业,广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中,数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用,传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链,新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析,为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面,大量数据经常含有一

些详细的潜在的能够展示有关我们的信息,逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出,我们不应该简单地服从法 律方面的隐私保护问题,这些远远不够的,公司都应该遵从谷歌不作恶的原则,甚至更应该做出更积极的努力。 未来十年,决定中国是不是有大智慧的核心意义标准(那个"思想者"),就是国民幸福。一体现在民生上,通过大数据让有意义的事变得澄明,看我们在人与人关系上,做得是否比以前更有意义;二体现在生态上,通过大数据让有意义的事变得澄明,看我们在天与人关系上,做得是否比以前更有意义。总之,让我们从前10年的意义混沌时代,进入未来10年意义澄明时代。随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来,组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的,是各种各样去中心化的WEB0应用,如RSS、维基、博客等。大数据之所以成为时代变革力量,在于它通过追随意义而获得智慧。生产者是有价值的,消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值,消费者不认同的,就卖不出去,就实现不了价值;只有消费者认同的,才卖得出去,才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义,从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。 篇二:《大数据时代读后感》

大数据研究综述

大数据研究综述

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大数据研究综述 摘要:从大数据基本理论,大数据存储与分析处理技术和大数据应用研究三个角度说明当前研究热点,重点比较当前大数据处理工具的优缺点,并深入归纳总结了基于数据存储大数据处理技术,对未来研究进行展望。 关键词:大数据,综述,数据处理,数据挖掘 引言 现代社会提到大数据大家都知道这是近几年才形成的对于数据相关的新名词,在1980年,,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。在20 世纪 80年代我国已经有一些专家学者谈到了海量数据的加工和管理,但是由于计算机技术和网络技术的限制大数据未能引起足够的重视,它蕴藏的巨大信息资源也暂时隐藏了起来。随着云计算技术的发展,互联网的应用越来越广泛,以微博和博客为代表的新型社交网络的出现和快速发展,以及以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现,计算机应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势。2012年末出版的《大数据时代》的作者英国牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·尔耶·舍恩伯格在书的引言中说,大数据正在改变人们的生活以及理解世界的方式, 而更多的改变正蓄势待发。美国总统奥巴马的成功竞选及连任的背后都有大数据挖掘的支撑,美国政府认为,大数据是“未来的新石油”,并将对大数据的研究上升为国家意志,这对未来的科技与经济发展必将带来深远影响[1]。如今,大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务,因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。大数据的应用范围如此广泛,与大数据相关的很多问题都引起了专家和学者的重视。大数据最基本的问题-大数据的定义目前还没有一个统一的定论,但大数据作为一种基础性资源需要被处理才能显现其潜在的价值,那么如何更好地处理大数据这种基础性资源就显得特别重要,因为这些问题都关系到大数据核心价值的体现。为此,本文从大数据若干个版本的概念出发,调查分析了大数据的研究和应用现状,重点分析了当前主流的大数据处理工具和技术,最后预测了大数据未来

大数据时代的思维革命的演讲稿

大数据时代的思维革命的演讲稿 目前再说“我们生活在一个网络时代”的话,显得有点落伍了,当下最时髦的说法是“我们生活在一个大数据时代”。从表层意义上看,人们是用“大数据”来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。实际上,“大数据”的渗透能力远远超出人们的想象,不管是在物理学、生物学、环境生态学等领域,还是军事、金融、通信、贸易等行业,数据正在迅速膨胀,没有一个领域可以不被波及。“大数据”正在改变,甚至颠覆我们所处的整个时代,对社会发展产生方方面面的影响,也让我们的思维不得不跟随时代的变迁而经历自我革命。 xx年5月20日,在北京朝阳北路朝阳大悦城六楼,一家餐厅低调开业了。没有热闹的广告,没有红地毯,没有领导剪裁和讲话,有的只是长达半年的封闭测试,邀请一些明星“吃货”们试吃,这些明星“吃货”一旦被成功邀请,就立即通过微博、微信向粉丝们讲述就餐感受。而这家餐厅通过分析明星与粉丝的互动信息等大数据,渐渐掌握了话语权,并尽可能地改造菜品、环境、流程。于是,一个传奇诞生了。这家名为“雕爷牛腩餐厅”现在被标榜为中国第一家“轻奢餐”餐饮品牌,其烹饪牛腩的秘方是向周星驰电影《食神》中的原型人物——香港食神戴龙——以500万元购买而得。戴龙经常为李嘉诚、何鸿燊等港澳名流提供家宴料理,他还是1997年香港回归当晚的国宴行政总厨,所以他的代表作,一道“咖喱牛腩饭”和一道“金汤牛腩面”,成为无数人梦寐以求的舌尖上的巅峰享受。这是微博、

微信的胜利,也是互联网的胜利,更是大数据的胜利。以互联网为主要手段的大数据,就这么征服了市场,颠覆了经典,创造了传奇。 其实,雕爷传奇绝非个案,在大数据时代,这样的传奇每天都 会发生。小米、黄太吉的成功都是基于大数据思维。我们身处大数据时代,很多的传奇在发生,但也很快就有可能被淹没在大数据时代的汪洋大海里。 其实,所谓的大数据思维具有三层含义。第一层含义是,大数 据思维必须分析全面的数据而非随机抽样,必须重视数据的复杂性,弱化精确性,必须关注数据的相关性,而非因果关系。第二层含义是要把数据当做一种可以升值的重要资产,而不是只做研究对象,研究完就束之高阁。第三层含义是数据有变现功能,通过挖掘数据价值,就能改变价值的生成基础和价值链条。 历史上任何一次成功的变革都是由思维方式的转变开始的,旧 的体制和传统理念在面临新的思维逻辑的时候,如果不能与时俱进,吸收并转变为顺应潮流的新思维,通过新思维来重新组织战略和策略,那么任何过去成功的经验反而会成为阻碍发展的桎梏。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域,然后渗透到传统的商业领域。比如黑莓,比如摩托罗拉,比如诺基亚,比如柯达,比如雅虎等等,案例比比皆是。 大数据思维的基础是互联网,而互联网有没有思维呢?答案是 肯定的。在xx年,互联网思维是科技先锋大拿们的热门话题,一个 个以互联网思维为话语体系的圈子论坛及营销甚嚣尘上。就连CCTV

“大数据”技术在工控行业中的应用研究

《自动化博览》杂志约稿 “大数据”技术在工控行业中的应用研究 中国自动化学会专家咨询工作委员会 孙柏林 “大数据”时代的脚步已悄然而至,“大数据”(Big Data)已迅速成为近期争相传诵的热门科技概念。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。专家们认为:“‘大数据’技术就是下一个经济、国防、安全、社会活动等领域的制高点!”“大数据”是继云计算、物联网之后信息技术领域的又一热点,“大数据”时代的来临,给各行各业带来了根本性变革,让所有人都看到了“大数据”的挑战与机会。对于工业控制行业同样也是如此。 本文即从《“大数据”技术及其在工控行业中的应用研究》的角度来探讨一下“大数据”技术问题。 一、吹响大数据“集结号”! “大数据”(Big Data)这所以会成为热点,主要应归因于近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、射频识别技术(RFID)、无线传感器每分每秒都在产生着成千上亿的数据,数以亿计用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的数据,需要处理的数据量实在是太多、增长实在是太快了,而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求,传统的常规技术手段根本无法应对“大数据”浪潮。国际数据公司(IDC-- International Data Corporation)预计,大量新数据无时不刻不在涌现,它们以每年50%的速度在增长,或者说每两年就要翻一番多。 人类社会发展的核心驱动力,目前,已由“动力驱动”转变为“数据驱动”;经济活动重点,已从材料的使用转移到“大数据”的使用。“大数据”正在成为各个业界的焦点话题。2012年1月,在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上,“大数据”是框定的主题之一。该论坛的一份报告,《大数据,大影响》,宣告了“大数据时代”的到来!今天已经进入“大数据”时代,身边的一切都在“大数据”范围内。人们似乎再也没有什么秘密可言,各种信息都暴露在“大数据”之中。“大数据”几乎是无处不在。传统行业创新升级,“大数据”成背后推手!企业必须直面“大数据”的挑战。 二、关于“大数据”的基本认识 ㈠“大数据”的定义 什么是“大数据”?从一般意义上说,“大数据”是指那些超过传统数据库

大数据时代对社会的影响与挑战

大数据时代面临机遇和挑战。 一、“大数据”概念的界定 (一)“大数据”概念的提出与发展 2008年9月4日,《自然》(Nature)刊登了一个名为“Big Data”的专辑,首次提出 大数据(Big Data)概念,该专辑对如何研究PB级容量的大数据流,以及目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月,EMC(全球最大的外置存储硬盘供应商)举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会;紧随其后,IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告,2011年6月,麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》(Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity)[2],首次提出“大数据时代”来临。此后,联合国、世界经 济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击,2012年5月,联合国“全 球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发:机遇与挑战》(Big Data for Development: Challenges & Opportunities)[3]报告,阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一,发布了《大数据、大影响:国 际发展新的可能性》(Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development)[4]等系列报告。 奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年,美国联邦政府 发布《开放政府指令》(The Open Government Directive),作为大数据的前奏推出了“https://www.sodocs.net/doc/ad7583185.html,”公共数据开放网站。2012年3月,美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》(Big Data Research and Development Initiative)[5],正式启动了“大数据发展计划”,宣布将投入超 过2亿美元在大数据研究上[6];同年5月,联邦政府发布《数字政府战略》(Digital Government Strategy)[7],致力于为公众提供更好的“数字化”服务,围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进,大数据对美国政府的影响逐步显现。 (二)大数据的概念 “大数据”作为信息社会发展的一个新生事物,目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段,无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重,尚未形成一套完整的理论体系,因此很难进行精准的定义。维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前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”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者,更侧重于从技术层面界定大数据。2011-2013年,Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书,如“Hype Cycle for Big Data, 2012”,定义了大数据的技术生命周期,报告中指出大数据不只是一项单一的技术,而是一个概念,一套技术。《互联网周刊》则认为,“大数据是通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见,最终形成变革之力”。[9]

华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维

在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。

到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,

会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。 在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图

教育大数据挖掘与分析系统用户需求

第一包:教育大数据挖掘与分析系统用户需求 1项目概况 1.1项目背景 当前,上海已基本实现教育现代化,正朝着率先全面实现教育现代化的目标大步迈进。为贯彻落实党的十八大精神和教育规划纲要,立足中华优秀传统文化,弘扬社会主义核心价值观,促进中小学生全面发展和健康成长,根据国家教育部《关于中小学生综合素质评价工作的实施意见》,国务院《关于深化考试招生制度改革的实施意见》、《关于推进中小学教育质量综合评价改革的意见》(教基(2013)2号)《上海市深化高等学校考试招生综合改革实施方案》等文件精神,结合上海市实际情况,上海市教委开展了中小学生综合素质评价的研究工作,启动了综合素质评价应用推进工作,2014年发布了《上海市普通高中学生综合素质评价实施办法(试行)》的通知(沪教委基〔2015〕30号),2015年上海市普通高中学生综合素质评价信息管理系统正式上线,计划2017年完成初中生综合素质评价内容研究,2020年开始全面实施具有上海特色和时代要求的中小学综合素质评价体系。 1.2项目名词解释 本文档涉及到的主要系统名词解释如下: ●上海市高中名校慕课(MOOC) 该平台面向所有初高中学生分享优质、特色拓展型和研究型课程资源的网络学习平台,其主要建设目标在于:一是提升中学生信息化环境下的学习能力;二是推进高中学校特色多样发展;三是培养推进信息技术与教育教学融合的师资队伍。平台提供了学习分析和数据支持服务,收集了学生学习过程的行为数据,为基于大数据的教育治理和决策提供了科学依据。 ●研究性学习系统(MOOR) MOOR,即大规模在线开放研究性学习,以“教育”+“互联网”的理念,为上海市普通高中生搭建一个自主探索,智能学习环境。围绕学生的研究兴趣和个性特长,系统采用人工智能和大数据学习分析技术,解决了研究性学习的自适应教学问题、管理问题和评价方式。 ●上海市基础教育学生信息管理系统 提供上海市基础教育阶段的学生综合管理与服务,内容涵盖学生基本信息、学籍信息、电子学生证信息、学生行为信息、学生表现与评价信息等综合信息。 ●上海市普通学生高中综合素质评价信息管理平台 针对上海市普通高中学生提供综合素质评价信息采集、管理和展现的信息化平台。 ●上海市基础教育学籍管理系统 对上海市基础教育阶段学生的学籍管理工作提供信息化支撑的平台,并作为全市唯一权威的学籍数据来源。 ●上海市基础教育统一身份认证系统 以学籍数据作为权威的底层数据源,提供统一的用户管理、用户认证及安全保障等服务,用户经由统一身份认证系统登录,在完成身份认证后无再次登录就可以使用所有支持统一身份认证服务的其它信息服务系统提供的服务。 ●上海市中小学专题教育 为上海市中小学生提供各方面专题知识的专业在线学习平台。 1.3建设目标和服务对象 基于教育部加强和改进综合素质评价的意见要求,立足于项目实际应用情况,本项目的

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