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在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
通过上图中展示的关系，对智慧课堂中的数据产生的方式进行概括。应用实例：以某中学智慧课堂师生互动指数分析为例 师生互动指数分析的基本框架在于： 通过针对学生和教师在智慧课堂平台产生的行为数据进行分析，建立师生互动的评价指标，并运用因子分析法计算出互动指标体系的权重；然后，基于互动指标体系及权重模型， 运用学生和教师在智课平台的实际行为数据，计算出教师与学生的互动指数；对师生互动指数分布进行可视化展示，并提出相关应用建议。 在选取指标时，我们遵循了实用性、发展性、全面性、可行性等原则[28]。 据此，通过分析智课平台上学生和教师的行为数据， 最终选取了 16 个教师与学生的互动指标，具体包括：老师上传微课数，平均每个微课被观看次数，平均每个微课观看人数，学生对老师微课的平均评级，平均每个微课被收藏次数，平均每个微课被点赞次数，学生根回复老师微课数，学生非根回复老师微课数，老师发布的通知数，回复通知的学生数，平均每个通知回复次数，老师发送私信数，老师接收私信数，老师被关注次数，老师发送作业数，平均每次作业提交数。> 在研究中，二级指标层为运用因子分析法提取出的 5 个主因子。 在统计分析中，“贡献率”表达的含义就是主因子对目标的贡献程度，所以，可以将各主因子相对于一级指标层的贡献率作为二级指标层在一级指标层上的权重。 本研究对主因子的贡献率进行了归一化处理，结果即为二级指标在一级指标上的权重，第 i 个主因子在一级指标上的权重记为 Wi。> 我们将教师与学生的互动程度分为三类： 低、中、高。 教师与学生互动指数小于 1/4 分位数，即小于 的记为互动程度低； 大于 1/4 分位数小于3/4 分位数， 即大于 小于 的记为互动程度中；大于 3/4 分位数，即大于 的记为互动程度高。 教师与学生的平均分组互动程度柱状图，如图 4 所示。
首先介绍大数据带来的好处，然后介绍大数据带来的弊端。
大数据带来的好处
1、大数据便利我们的生活：
自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展，这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。
2、大数据便利看病：
大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息，可以尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。
另一个创新是可穿戴设备的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。
3、大数据便利我出行：
人们的出行越来越离不开大数据的协助，运用电子地图，初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法；出租车司机经过语音导航，知晓前方路程状况，防止堵车或超速违章。
大数据仍是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干，防止缓和解交通拥堵。
4、利用大数据提升自己：
大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率，并且能够实现数据的再使用和重复使用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。
大数据的弊端
1、个人数据隐私与安全
大数据会记录浏览习惯，购买习惯，常用淘宝支付宝这些软件的人，消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等，都是可以分析出来的，这些基本囊括了我们的生活。
个人数据安全就成了一个大问题，一旦数据泄露（或被买卖），可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。
2、大数据杀熟
杀熟，即同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域，特别是OTA（Online Travel Agent）在线差旅平台较为突出。
大数据的价值体现
1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。
2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。
3、面对互联网压力之下，有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。
在当前的“大数据”时代，人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析，以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下，这样的分析也会伤害到人们的利益。
树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹.许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机.忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香.原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎.咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷.走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺.花儿们有的显示着自己.有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了.有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等.真是太精彩了.
大数据分析行业是最近这几年比较火，比较高薪的行业了，很多人都想分一杯羹，经常同学问我什么是大数据分析?什么是python?这些能学到什么技能?以后能学到什么知识?有太多的疑问，小编姐姐今天就简单写出来出来，分享给大家!
很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据分析是什么
大数据分析师有两种岗位定位：
1、大数据科学家，Data Scientist，DS
2、大数据工程师，Data Engineer，DE
从这两个单词里，你就能看出端倪了，后面小编姐姐会详细的讲解，这两者的区别，以及工作内容划分。今天我们先初步认识一下大数据分析是什么?
在不同行业中，那些专门从事行业数据的搜集、对收集的数据进行整理、对整理的数据进行深度分析，并依据数据分析结果做出行业研究、评估和预测的工作被称为数据分析。如果是熟悉行业知识、公司业务及流程，对自己的工作内容有一定的了解，比如熟悉行业认知和公司业务背景，该工作人员分析结果就会有很大的使用价值。
首先我们要列出搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。大数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
1、大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和大数据分析后的结果做出一些预测性的推断。
2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
3、不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。
4、大数据分析已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。大数据分析12大就业方向
传统的数据分析就是在数据中寻找有价值的规律，这和现在的大数据在方向上是一致的。大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点。
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？
一：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。
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。
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。
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。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
首先介绍大数据带来的好处，然后介绍大数据带来的弊端。
大数据带来的好处
1、大数据便利我们的生活：
自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展，这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。
2、大数据便利看病：
大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息，可以尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。
另一个创新是可穿戴设备的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。
3、大数据便利我出行：
人们的出行越来越离不开大数据的协助，运用电子地图，初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法；出租车司机经过语音导航，知晓前方路程状况，防止堵车或超速违章。
大数据仍是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干，防止缓和解交通拥堵。
4、利用大数据提升自己：
大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率，并且能够实现数据的再使用和重复使用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。
大数据的弊端
1、个人数据隐私与安全
大数据会记录浏览习惯，购买习惯，常用淘宝支付宝这些软件的人，消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等，都是可以分析出来的，这些基本囊括了我们的生活。
个人数据安全就成了一个大问题，一旦数据泄露（或被买卖），可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。
2、大数据杀熟
杀熟，即同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域，特别是OTA（Online Travel Agent）在线差旅平台较为突出。
大数据的价值体现
1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。
2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。
3、面对互联网压力之下，有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。
在当前的“大数据”时代，人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析，以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下，这样的分析也会伤害到人们的利益。
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。
它的表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
数据可视化的作用
1、传递更多的信息。一张图能够传递的信息可能需要长篇大论才能写清楚，而你用图表表示则只需要一个柱状图和折线图的组合图表，就能准确表达上面的信息。
2、形象生动，便于理解。图表通过更简单的逻辑和视觉体验，能够让用户快速把握要点，通过图表，我们能够一眼看到数据的变化，而不用将每个数字放到大脑中比较，半天都得不出结果。
哪个行业都一样的，为什么这么说呢，因为查重率的高低跟行业没有关系，主要跟你的写作方法有关系。就算你选了一个从来没有人写过的行业，也不能保证查重率就低。建议直接找几篇文献通读一下，消化成自己的表述。
现如今，数据可视化由于数据分析的火热也变得火热起来，不过数据可视化并不是一个新技术，虽然说数据可视化相对数据分析来说比较简单，但是数据可视化却是一个十分重要的技术。在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于数据可视化的现状以及数据可视化的发展趋势。首先我们说一下国外的数据可视化的发展现状，其实在外国，数据可视化是一个成熟的技术，他们借助数据可视化技术，有很多的视觉化传播媒体使用图像化的方式进行传播信息，从而提升了自己的影响力。像一些知名的媒体比如卫报、芝加哥论坛报、BBC、ABC等，都是用数据可视化让自身影响力大大提高。其实随着电脑技术的成熟和搜索引擎技术的发展，政府信息公开化，众包模式的兴起，人们获取和解读数据的可能性大大提高，基于数据挖掘、理解数据基础上的数据新闻可视化，成为新闻叙事手段一个新的发展方向和突破。那么国内的数据可视化的发展现状是什么呢？其实我国媒体利用数据可视化进行新闻报道处于刚刚起步阶段。这是因为在过去，我们借助于常用饼状图、柱状图、表格等形式来美化版面，通过数字加空镜头、画外音的形式宣扬某一领域的发展历程。这种报道方式陈旧，内容抽象化，语言机关化公文化，流于表面，难以让受众真正理解和思考数字的纵深意义，揭示事件发展的方向和趋势。所以说，要想改变这一状态，就需要不破不立。现在有很多的媒体都显示了我国数据可视化相比过去有所发展。那么数据可视化的发展趋势与现存问题是什么呢？其实在未来数据可视化的发展历程中，数据的处理能力为核心，交互式可视化是新趋势。数据可视化新闻对新兴技术的依赖，暴露出传统媒体的短板。数据可视化使受众与媒体的关系发生根本变化，得以感受到传统报道难以揭示的现象和规律。当然需要注意的是，我们相信数据的力量但不能只靠数据，数据也可能存在误差，要避免数据偏差和数据失真，就要学会去除噪音数据的干扰和不断修正的方法。加之数据可视化新闻制作周期长、人力成本高，与新闻的时效性存在一定冲突都有待于未来技术的进一步发展来提升报道质量，缩短报道时间。另外，尽管主流媒体和新兴媒体在新闻报道中做了大量数据可视化的尝试，但其发展仍然面临着受众关注度不高、数据源开发有限、相关专业人才匮乏等问题。所以说我国的数据可视化还有很长的路要走。在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化的相关知识，具体包括国内外的数据可视化的发展现状以及数据可视化的发展趋势与现存问题，通过这些内容我们可以更好地理解数据可视化。
近几年，随着大数据产业的蓬勃发展，数据可视化大屏在各行各业中的应用越来越广泛，教育、医疗、政务、交通运输、能源等等，到处都能看到数据可视化大屏的身影。大面积、炫酷动效、丰富色彩是可视化大屏最为显著的特点，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。下面我们来看看5个经典的数据可视化大屏应用案例。 法院行政案件大数据分析系统包含了结案特征分析、当事人分析、实效分析和管辖改革成效。通过收案/结案的数量和增幅，分别用时间、领域、地区等维度分析案件变化趋势，从结构方式、矛盾化解情况、重点质效指标、舆情热点案件、败诉案件和败诉案件信息来分析结案特征，用信访案件变化趋势和分布情况针对机关滥用职权情况来特别分析。不同分析角度分析不同数据，实现案件大数据全方位解读。 智慧公安实战应用包括了智慧搜索、智慧建模、智慧服务、智慧监督、智慧标签、智慧小区、智慧管控以及智慧监测，实现个人档案的查询，同时关联社会关系和活动轨迹并绘制出关系网络图，通过建模显示各模型使用情况和资源访问量、访问趋势，进行在线业务分析，各类警务案件指标分析，根据标签标准生成人员画像，通过重点人员异常轨迹进行警情监测，根据热点追踪进行传播路径分析，实现公安智慧化管理。 为了展现学校的实力，分别从学校概况、师资队伍、教学资源、科学研究、学生发展、就业情况和日常运营的角度来展示。学校概况包括办学条件、师生情况、学科专业和师资力量，再通过荣誉称号、教师编制类别、教职工人数、研究生导师数、高层次人才、职称分布、最高学位分布等展示师资队伍，用教学用房面积、教学经费投入、教学科研仪器、图书资料等来表现教学资源，用著作成果、获奖成果、论文与专利等展现科学研究。 首页展示共享方式占比、共享属性占比、数据趋势、热门事项、和单位排名等，基础库包括人口库、法人库，支持搜索刷新，同时展示库的基本信息和申请动态，平台总体统计展示平台各类指标数据的访问、更新情况，数据服务动态展现区数据中心和市数据中心等的数据实时交互状况，实现数据全方位全时段把控。 用医师日均工作量、病床使用率、门诊病人次均诊疗费用、出院病人人均医药费用、急诊人次、出院人数来分析医疗服务情况，病人分布情况可通过数据联动实现对应地图刷新，从妇幼保健、计划免疫、卫生监督、案件查处分类、居民健康档案、历年建档人数、建档率、出院病人前十疾病的角度分析公共卫生，实现医疗卫生智慧化管理。 数据可视化大屏的应用远远不止以上几个方面，如果想要对数据可视化大屏做深入的了解，可以关注 华宇智能数据将于9月17日20:00在微吼的直播《酷炫大屏如何SHOW到飞起？》 ，届时华宇资深可视化领域专家将围绕以下几个方面进行讨论与交流： 1、大屏的典型应用场景及价值 2、亿信多个行业大屏效果展示 3、教你制作出拍手称赞的大屏 4、大屏制作小能手之酷屏介绍
用的数据可视化化软件。数据可视化是种发展趋势，现在的学术论文都很流行把数据可视化，通过形象的图表来分析相关的数据，既专业又便于理解。推荐几个实用的数据可视化平台：迪赛智慧数、帆软、山海鲸、阿里云DataV、百度数据可视化sugar、京东莫奈、华为云等，其中“迪赛智慧数”是免费的，很推荐大家去试用。 百度上面都有。
你离大数据可视化，就只差一个RayData。
MicroStrategy Desktop
MicroStrategy Desktop 是一款功能强大的数据发现工具，可让用户自行探索、分析数据。用户使用 MicroStrategy Desktop 来创建自定义的交互式达析报告，用于探索其业务数据。可从许多不同的来源导入业务数据，包括本地文件、数据库、Google Drive、Facebook 等。
MicroStrategy Desktop 提供一套完整的分析功能，其综合能力优于其他各种数据发现工具。并且永久免费。
MicroStrategy Desktop 有 Windows 和 Mac 版本，本文中我们用的是windows 版本。
第一步：添加数据
打开软件最显眼的左上角蓝色按钮提示用户需要建“新达析报告”。
点击“新达析报告”按钮后，跳转至达析报告页面。引导框非常清楚地提示用户怎么操作。
点击“新数据”按钮，跳转到数据源界面。选择合适的数据源。这里以本地csv文件为例，因此选择“来自磁盘的文件”。
选择好文件后点击“完成”按钮即可。如果不确定此数据源的数据是否需要整理，则可以选择“准备数据”来预览数据。
第二步：整理数据（如有必要的话）
在预览页面对导入的数据进行预览，如果发现需要对数据进行整理，可选择左上角“整理”按钮整理数据。
关于如何数据整理，可以参考文章微策略一步到位搞定数据清洗。在本文关于杭州各小区房价信息的演示文件中，我们主要是做了如下处理：
1. 去除单位，如“平米”，“元/平米”，“室”，“厅”等
2. 将“万”转换为“0000”，或者直接去除也可以。
3. 拆分某些列，例如将“Building Data”列拆分成“建造年代”，“房屋类型”两列。
4. 修改标题栏名字成中文
第三步：预览数据（如有必要的话）
数据整理完后，可以返回“预览”界面，查看数据类型、实体(维度)、度量是否正确。如果不对，可以通过右键实体或者度量去做改变。
第四步：建可视化效果，开始探索数据吧
建可视化效果来分析数据非常简单，直接将你想要的实体、度量拖放到中间“编辑器”栏就完成啦！
如果想要看某个板块平均房屋价格可以基于房屋价格新建“聚合依据”。
如果想要对平均房屋单价按从高到低排序，可以在“平均房屋单价”上右键选择降序排序。或者选择高级排序。
如果想要只看西湖区的但不看良渚，还可以将“区”、“板块”拖放到中间栏“筛选器”中。选择区里选择西湖区，板块内不包括良渚板块。
如果你想要接着分析更多其它信息，可以接着插入可视化效果、页面或章节。
如果想要看其它图形化的报表，也可以点击最右栏选择不同的可视化效果类型。
最后，保存你的达析报告就行了!
好了，数据分析就完成了，是不是很简单呐！
下载地址：
体验感受：
1. MicroStrategy Desktop 提供一套完整的分析功能，其综合能力优于其他各种数据发现工具。即适合无IT背景的小白用户通过图形操作来分析数据，也提供脚本化方式让高端用户更方便地进行大规模的流程管理。
2. MicroStrategy Desktop 可连接至200 多个数据源。凭借开箱即用数据连接和本机驱动，MicroStrategy 可以轻松地无缝连接到任何企业资源，包括数据库、移动化设备管理 (MDM) 系统、企业目录、云应用、物理访问控制系统，以及诸如 Tableau、Power BI 和 Qlik 等其他自助服务工具。
3. 永久免费！！！
4. 安装包比较大，有，下载安装包需要一定时间。
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
互联网教育论文篇三：《“互联网+教育”变革路径研究进展》 摘 要：互联网技术重构了社会关系，它也将颠覆学校的基本结构;互联网会变革教育业务流程，从而打造新的教育生态;“互联网+”为重组学校教育提供了新的可能，“互联网+教育”就是教育的转基因工程等。本文梳理了2015“互联网+教育”开放论坛的主要观点并进行了简要分析，以期为相关研究提供一些基本素材。 关键词：“互联网+”;教育变革;智慧教育;教育大数据 一、引言 自从2015年3月在政府工作报告中提出“互联网+”行动计划之后，“互联网+”在各行各业中引发了一场革命，教育领域也不例外，关于“互联网+教育”的讨论持续升温。2015年7月《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》颁布，进一步明确提出“鼓励学校逐步探索网络化教育新模式……鼓励学校通过与互联网企业合作等方式，对接线上线下教育资源，探索基础教育、职业教育等教育公共服务提供新方式……”。[1] 为了探讨“互联网+教育”的本质，寻求“互联网+教育”的变革路径，北京师范大学未来教育高精尖创新中心、教育信息化协同创新中心、“移动学习”―教育部―中国移动联合实验室、友成企业家扶贫基金会联合举办的“互联网+教育”变革路径之开放论坛在北京师范大学敬文讲堂召开。论坛以开放的形式邀请了18位专家围绕课程、教学、学习、管理、评价、环境、学校组织结构和教师专业发展等八大核心领域在“互联网+”背景下的变革和转型进行了专题学术报告，这些报告既有宏观的理论引领，也有中观的课程规划和 实施方案 ，还有微观的操作策略。本文将从五个方面对这次会议的主题进行综述。 二、“互联网+”促进教育的创新和变革 1.“互联网+”时代的教育创新 “互联网+教育”是什么?这是讨论“互联网+教育”是否可以推动教育创新和变革的前提。华南师范大学的柯清超教授首先对“互联网+”的概念进行了解读，然后分别从“互联网+教育”形态形成的可能性、“互联网+”能推动学校结构性变革和教育变革动力三个方面对“互联网+教育”的概念进行了分析。柯教授认为基于大数据平台、学习分析技术和智能传感技术促使了“互联网+”新一代教育环境从“干预手段”到“教学生态”的变革;同时课程教学也逐渐从封闭到开放融合，从“传统的封闭式”教学到“半开放式/连接式”教学的翻转课堂和社会化自组织的开放式MOOC课程教学进行变革。柯清超教授认为，“互联网+教育”实现了一系列的转变，包括从知识建构到核心素养培养的转变，从以教师为中心到以学生为中心的转变、从个体学习到小组建构的转变，从直接传授到自主发现的转变，从多媒体演示到探究工具的转变。他以“联合国 儿童 基金会爱生远程教育项目”、“远程协作学习项目”和“技术启迪智慧项目”等作为案例分析了应用ICT来创新农村学生学习方式的创新实践[2]。 互联网技术重构了社会关系，它也将颠覆学校的基本结构，我们应该将互联网的开放、共享、平等、自由等特征与教育教学的本质规律相结合，形成对学习者、课程、学校、教育政策、机制体制等相关因素的重新定位与思考。 2.“互联网+”推动教育变革 教育部科技发展中心__民主任认为技术进步是人类文明发展的根本动力，互联网推动人类文明迈上新台阶。“互联网+”促进了教育领域中五个方面的转变，即：教的工具、学的工具、评的工具、课的结构和课的形态的转变。__民主任分析了教育的本质与作用，指出MOOC是互联网与教育的融合，是经过多年摸索出来的一个模式。MOOC的出现是一个革命性的契机，MOOC的极大发展，将提高教学效率，降低教育成本，促进教育公平，使得原本无法上大学的群体可以无障碍地学习大学课程，真正实现受教育机会的公平。MOOC促使课程教学将从一名教师逐渐变成教学团队，弥补知识快速更新中的教师短缺问题，课程质量大大提升;MOOC加速了大学国际化进程[3]。 在这样的背景下，我们应该思考互联网对大学功能带来的影响，现代大学的功能将从人才培养、科学研究、社会服务、 文化 传承逐渐转变成为知识探索、知识验证、考试认证等功能为主的研究院、考试院，甚至未来向数字化、泛在化和全球化的虚拟大学转变。 3.互联网教育与学习革命 中国高等教育学会的钟秉林教授认为中国教育的发展呼唤基于互联网的教学，互联网技术为教育发展带来了重要机遇，同时互联网教学对传统教育也提出了严峻的挑战，钟秉林教授提出了基于互联网技术的教学模式不断完善的若干对策，如：加强“连结”与“互动”、完善学习监督和效果评价机制、探索和完善互联网教学的运行机制等。他还告诫学术界，教育的终极目标是培养全面发展的人、要避免炒作概念、片面夸大互联网教育的作用，倡导严谨求实的态度，跳出互联网教学发展的误区;提高在线开放课程质量，优化网络教学环境、实现线上与线下教学的结合。[4] 4.“互联网+”促进学校组织结构转型 北京师范大学的余胜泉教授认为“互联网+”为重组学校教育提供了新的基础设施、新的生产要素、新的社会空间、新的分工形态;“互联网+”解决了教育中的两个焦点悖论：即公平和质量问题。余教授认为未来学生和家长可以订制个性化的学习课程与活动，以反映儿童的个性、兴趣、家长的目标与价值观;未来学校的形态是自组织的，他以Minerva大学为例分析了这所借助互联网的力量把线下教学资源无限扩大并化身为虚拟大学的特征。未来，BYOD(Bring Your Own Devices，学生带着自己的移动设备来上学)将成为事实，因此学校要开始重新审议并制定网络开放政策，要建设网络上的校园文化，要建设网络上的学习空间，实现线上线下(OTO)融合的校园育人环境。[5] “互联网+教育”的变革，会重构学校教育的生态系统，主要包括内容供给的重构、智慧学习环境的重构、教与学方式的重构以及管理与评价的重构。当然，互联网不可能替代学校，但可以改变学校的基因，“互联网+教育”就是教育的转基因工程。 5.互联网时代的教学范式转型 首都师范大学的孙众副教授分析了互联网时代教师的“隐与现”、学生的“惰与乐”、技术的“强与笨”，从而提出了教学范式转型的解决方案，并基于互联网构建了互联网+教学的COME模型(Classroom learning+ Online learning+ Mobile learning+ E-learning)。孙众副教授基于互联网构建了满足个性化学习需求的COME校园混合课程，实现了师生之间的无缝交流;这种移动互联的课程和活动，满足了学生的个性发展，同时可以记录学生的学习痕迹，便于教师进行过程诊断;此外，还可以进行多维的精准分析，对学生的学习过程和行为进行预测和干预。通过基于COME模型的教学，采用实体课堂+在线+手机的学习方式，能够找到学生的“乐”学点，实现了新的在线交流方式。在评价中COME模型采用“任务+评价表、同伴互评+教师点评”的方式，使得过程性数据的存留和学习分析更加便捷，有助于教师对学生学习效果的干预、学业表现的预测以及在线学习行为的分析。[6] “互联网+教育”促成了教学结构和范式的转型，不仅创新了教学理念，而且建立起比较彻底的“以学生为中心”的教学方式。在这种模式下，学生真正成为学习的主体，教师则是学生学习的组织者、帮助者和指导者。 6.“互联网+”促进课程的转型 清华附中的李晟宇老师分享了基于互联网思维的通用技术课程的转型专题，李老师以清华大学的一个校级课题《基于互联网思维的通用技术教学体验项目探究》为案例，讲解了课程转型的过程和具 体操 作策略。该项目借助互联网，建立了MOOC教学资源，整合了学科思想方法，在教学中引入项目管理、 时间管理 、四象限、SWOT等先进的管理学理念，有效提升了项目教学的有效性;同时依托网络云技术搭建学生交流平台，实现了师生交互方式的互联网化;通过互联网云平台实现了教学资源的共享和微信公众订阅号上学习内容和新闻的推送，使学生的学习体验得到革新。[7]中国科学院上海高等研究院的李栋提出了基于科普、融合创客的创新教育课程，该创新课程的组织方式包括：在线离线互动、线上线下结合和开放型课程设计等三种方式。李栋认为，创新教育的核心价值在于“线上线下一体化平台、创新导师科技成果持续对接与跟踪指导、学生创新力评价与 职业规划 ”。[8]可见，“互联网+课程”让整个学校课程从组织结构到基本内容都发生了巨大变化。”互联网+课程”使得中小学各学科课程内容全面拓展与更新，适合中小学生的诸多前沿知识及时进入课堂，成为学生的精神套餐，课程内容艺术化、生活化也变成现实。 从以上六位专家和老师的视点可看出，“互联网+”促进教育的创新和变革是多样化的，不仅创新了教师的教学模式，丰富了教师教的方式，而且真切关注到学生的核心素养的形成，这正契合了国家新教育改革的方针政策。对于学校层面，“互联网+”带来的转变更是具体的，深入到学校组织管理、课堂教学、课程优化等各个方面，学校的围墙逐步被打破，学校、教师和学生变得越来越“泛在”，“互联网+”让教育更加无形、有趣、多样。未来将会有更多“互联网+”带来的教育创新和变革成果。 三、“互联网+”促进评价的变革 评价是任何一种教育形态和教学模式都不能忽视的问题，本次论坛共有3位专家的报告涉及“互联网+”背景下的教学评价问题，分别是华东师范大学副校长任友群教授、南京师范大学朱雪梅教授和北京市教委专职委员李奕博士。 1.伴随式评价――“互联网+教育”变革的先导 华东师范大学的任友群教授从“教育+互联网”和“互联网+教育”这两个概念的界定和辨析开始，抛出了伴随式评价是“互联网+教育”变革的先导的观点。 任友群教授认为，“教育+互联网”是从当下教育、教学的既定逻辑出发，以信息技术、互联网技术为手段，使得既定教育、教学逻辑运转得更加顺畅，在“教育+互联网”的格局中互联网或信息技术并没有成为再造或重塑性的力量;而“互联网+教育”则是深度应用“互联网思维”，将信息技术与教育教学深度融合，真正发挥教育信息化的“革命性力量”，再造、变革现有教育的既定逻辑。[9] 评价的变革包括评价内容的变革(从评价“可以测量的能力”扩展到评价“难以测量的能力”)和评价方式的变革(从传统的“纸笔评价”走向“数字评价”)。要支撑评价内容的拓展、评价方式的变革都需要“伴随式评价”，所谓“伴随式评价”有三大特征：第一，伴随生活全领域(只有伴随生活才有可能解决那些“难以测量能力”的“测不准”问题);第二，伴随学习全过程(只有伴随学习才能使评价真正应用于调整学生的学习行为);第三，伴随个体自适应。而要实现“伴随式评价”信息技术是不可或缺的。 2.“互联网+”时代教育评价的转型变革 南京师范大学的朱雪梅教授用实证方法开展了一项长达十年并且在2014年获得了国家级教学成果一等奖的研究――《“多元交互式”教学评价体系的建构与实践》。在该研究中，朱教授开发了专门的支撑评价工具，利用网络平台中可预设、可调节的各类专门化观察量表，利用移动终端在听课过程中采集“教”与“学”的表现性数据信息，通过后台计算与图形化处理后，为评估结论提供客观的量化证据，实现科学的课堂诊断，达到了矫正偏差教学行为的目的。该研究以信息技术推动课堂评价变革，用移动终端替代传统纸笔听课工具;将课堂观察表及行为标准嵌入平台中，克服传统评课缺乏标准的问题;课堂评估基于移动互联网，克服传统听评课受到时空限制的问题;进行数据分析与可视化呈现，克服传统评课无科学论据的问题;多元化评价主体交互协作，克服传统评课主体单一的问题;因此，朱雪梅教授在以上基础上提出了“互联网+数据思维+课堂观察=科学的课堂教学评价”的论断。 同时，朱雪梅教授还提出了“互联网+校本教研评估”的观点，通过校本教研平台的实践研究实现了“让教研评估迈进数字化时代”。该平台改革了当前校本教研工作只“研”不“评”的现状，突破了教育信息化“学习空间人人通”未通的瓶颈，探寻了教育评估手段从 经验 迈向“数字化”的路径，消除了常态化教研活动深受时间与空间束缚的困境，降低了评估主观性，提高了校本教研品质与管理效率，引导了智慧教研方式。因此，朱教授给出了这样的公式：互联网+数据思维+校本教研评估=学校可持续发展。[10] 3.深化基础教育考试评价与课程改革背景下的移动互联 来自北京市教委的李奕委员在分析了首都教育“深综改”的基本思路和策略以及考试评价改革和课程改革的突出特点后认为：充分尊重学生的个性化发展，让学生有更多的学习选择，学生不必为自己的弱项惶恐，每个学生都有好的一面以及优势的展示机会。李奕指出，广义教育供给下“移动互联”成为必须的选择：在供给方式上，在线教师服务、在线课程服务、在线诊断服务、跨部门、跨系统服务等这些移动互联的方式更为时尚也更加尊重学生的消费习惯和消费方式;在供给内容上，基于大数据分析后的课程资源供给，定向推送作业、教辅、服务索引，教师在线的智力支持服务，促进优质教育服务的迁移与流转，以新型资源观指导资源库建设，服务于学生的能力成长，供给“同伴”，构建在线学生自我诊断的“体检中心”和“化验室”，使质量监控服务于学生的成长，而不是管理监督;在供给节奏上，长短课结合，大小课结合，学段内快慢结合，长周期作业;在线自我诊断的频度依据学生认知个性、进度的供给;在线双师辅导的周期要合适等。[11] 从这三位专家报告可得出，评价的角度、评价的工具、评价的方式，一切围绕评价的关键词都变成了“互联网+”。伴随式评价实现了互联网与人的融合，评价标准与评价工具的互联网加法承载了数据思维，助力了科学教学评价的可持续发展。在无法改变考试作为学生终极考核的大背景下，“互联网+”的思路让评价更加有针对性，学校教育一样可以个性化，大众教育向个性化教育转变变得更加容易，这都是“互联网+”评价的重要表现，一旦“互联网+”迸发力量，必然像火山喷发一样散出无限能量。 四、教育大数据的管理与决策 来自江苏师范大学的杨现民博士和国家开放大学的魏顺平博士分别就大数据支持下的智慧教育管理和教育决策进行了分析。 1.大数据支持下的智慧教育管理 杨现民博士分析了教育大数据的特点，提出了“教育大数据是发展智慧教育的基石”的论断。杨博士利用教育大数据的冰山模型，分析了教育大数据的发力点，并对“信息化视角下的智慧教育管理”进行了科学的论述，认为“通过智慧管理云平台系统，对外界需求进行智能处理，为教育管理提供资源配置、数据集成、信息管理、运行状态监控、教育质量监测等业务支持，实现教育智能决策、可视化管控、安全预警、远程督导和个性服务，提升教育管理智慧化水平的过程。同时，杨博士还分析了国内外大数据助力智慧管理和科学决策的十多个案例，如清华大学、康涅狄格大学、深圳市教育资源科学动态规划、美国数据通用标准、美国ECLS项目等。杨博士认为如何构建立体化教育数据网络、教育大数据如何落地应用推广、如何保障教育数据质量与安全、如何合理合规运营教育大数据等问题是值得进一步探讨的问题。[12] 2.大数据支持下的教育决策 国家开放大学的魏顺平博士阐述了数据挖掘及其教育大数据对于支持教育决策的重要作用，指出是教育数据的决策支持应用是为了让淹没在众多信息系统中的海量数据能够“说话”，为教育领域中的相关人员提供与他们利益相关的数据统计与分析结果，从而帮助他们做出知情的决策。魏博士以国家开放大学的教学、管理和科研作为案例，分析了这三个领域中的大数据收集及其通过数据挖掘得到的有关信息，并最终服务于教育决策的过程，认为大数据和基于大数据的数据挖掘是作为审慎决策的依据，可以提高教育决策的科学化。[13] 无论是进行智慧教育管理还是开展教育决策，这都说明了当前时代是个“数据为王”的时代。在教育行业里，每天都在产生各种大数据，大数据分布在我们周围的每个角落，教育者如何将大数据转变为现实的生产力，去改变教育教学是当下的研究方向。“互联网+”有意义，大数据有帮助，教育呼唤“互联网+大数据”带来的质变。 五、“互联网+”改革教师培训和教师专业发展 教师培训和教师专业发展是教育改革中的主导因素，如果没有教师的理念转变和专业发展，再宏大的教育变革也只能是空话。 1.“互联网+”改革乡村教师培训 国务院参事汤敏就“如何用互联网+改革乡村教师培训?”进行了探讨，汤敏先生从对乡村教师培训存在的问题开始讲起，以“一乡村中学与人大附中同堂上课”和“田东上法初中双师教学课堂”为例，分析了基于互联网的“双师教学”的特点，并给出了建议。汤敏认为，应该把“双师教学”模式与国培、省培计划有机地结合起来;按照课程设置要求和各地课本版本安排，在全国、省区内分别都找出一批优秀教师，把他们的课全程录制下来;对参与录制课程的学校、有一定的激励;开展多层次、多学科和多方式的培训试点，充分利用互联网将录制的优质课堂传播出去，实现资源共享，达到乡村教师培训的目的。[14] 2.“互联网+”环境下的教师混合式学习 北京市西城区教育研修学院的陈颖老师分析了“互联网+”环境下的教师混合式学习，陈老师以西城区教师研修网为例，介绍了西城区教师研修网的基本情况、教师网上研修的几个基本要素(平台、资源、活动和组织管理)，着重讲解了如何利用视频案例促进教师自我 反思 和同伴互助、如何利用视频案例促进群体学习和行为改进以及如何利用视频案例丰富网上学习资源等三个问题。[15]目前西城区教师已经实现了网络研修的常态化，陈老师认为“教师网上学习是如何进行知识建构的、大量的网上研讨数据能否作进一步提炼、影响教师深层学习的因素是什么、如何促进教师的深层学习”等这几个问题将是未来研究需要突破的问题。 中小学教师的专业素养决定了下一代人才的质量，汤敏参事和陈颖老师都对“互联网+”时代的教师专业发展给出了具体的做法。针对当前的中小学教师培训，既要考虑“双师教学”的人力做法，也要有“混合式学习”的技术做法，既要有“双师教学”的合作思维，又要有多元化学习、时时更新教师知识的观念;教师可能无法改变教学的物理环境，却可以借助“互联网+”延展自己的学习空间，从而实现更大程度的进步。因此，“互联网+”环境下教师的专业发展必须植入“互联网+”的基因，教师要具备互联网思维，掌握信息技术应用能力，提升信息技术教学技能。 六、“互联网+”促进同伴教育 深圳市南山区教育科学研究中心石义琦教研员认为，同伴教育是指建立有相互认同感的社会关系主体之间共同分享信息、知识和观念，相互传递思想、情感，以唤起感情上的共鸣，促进社会规范在个体身上内化、达到相互感染而奋发向上的一种教育方式。教育技术促进了同伴教育的开展。石老师以“南山教育综合服务大平台”和南山“课堂重构”模式作为案例，分析了互联网对同伴教育的支撑，认为网络提供了人性化的交流平台，为孩子们搭建展示的舞台与交流的空间。南山区在信息技术支持下构建了南山“六学”同伴教育课堂，即“教师导学、个体自学、同伴助学、互动展学、网络拓学和实践研学”，同时在同伴教育区域基本模式基础上，构建了各具校本特色的变式模式，比如：基于智能学习的平台的个性化学习模式、基于APP的游戏化学习与创客学习模式、基于MOOC的翻转学习模式等。[16] 随着QQ、微信等媒体技术的逐渐成熟，同伴教育变得越来越具有可行性，“互联网+”成就了教育服务;智慧教育平台的应用、教育APP的常态推广、MOOC翻转学习等都会成为学生的同伴，真正实现“互联网+以人为本”的教育方式。 七、结束语 综上观点不难发现，无论是互联网对于教育、课程、教学，还是学校的组织结构，都可以集中一个观点来概括，那就是“互联网+”对教育和教学带来了创新和变革，“互联网+教育”促进了教育形态、学校组织结构和教学范式的转变，也促进了课程、学习方式和学生核心素养培养的转变，但这种转变不是简单的物理变化，而是一种化学变化，化学的反应会改变物质的形态和性质，正像北京师范大学副校长陈光巨教授在论坛开幕式致辞中所说的：期待“互联网+教育”变成一个化学效应，减少负面效应。无论是任友群的“伴随式评价”还是朱雪梅的“多元交互式评价”，都离不开“互联网+”的逻辑支撑，但是“互联网+”并不仅仅是一种简单的用来支撑评价的工具，“互联网+评价”是对传统教育评价内容和形式的变革，这种变革是智慧的、是自适应的，是“化学变化”也是“生态变化”。 “互联网+”打破了权威对知识的垄断，让教育从封闭走向开放[17]。基于MOOC、SPOC模式的学习效果超于传统课堂，网络教育的奇点可能临近了，信息技术的变革教育的威力可能要爆发了。[18]但是“互联网+教育”作为一种新生事物，既有新的机遇，也要面对新的挑战。面对“互联网+教育”的机遇和挑战，我们也需要冷静应对，既不能坚守避战，也不能任由互联网“肆意妄为”，而是应该从教育变革的真正需求出发，抓住机遇，直面挑战。 这是一个跨界的时代，大数据、智慧教育等新的技术和概念层出不穷，“互联网+教育”的变革路径需要我们不断探索。 参考文献： [1]国务院.《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见国发〔2015〕40号》. [2]柯清超.互联网+时代的教育创新[R].开放论坛演讲报告，. [3]__民.信息技术发展与教育变革[R].开放论坛演讲报告，2015，12，20. [4]钟秉林.互联网教学与学习革命.开放论坛演讲报告，. [5]余胜泉.互联网时代的学校组织结构转型[R].开放论坛演讲报告，2015，12，20. [6]孙众.互联网时代的教学范式转型[R].开放论坛演讲报告，. [7]李晟宇.基于互联网思维的通用技术课程转型[R].开放论坛演讲报告，. [8]李栋.基于科普融合创客的创新教育[R].开放论坛演讲报告，. [9]任友群.伴随式评价：变革的先导[R].开放论坛演讲报告，. [10]朱雪梅.互联网+时代教育评价的转型变革[R].开放论坛演讲报告，. [11]李奕.深化基础教育考试评价与课程改革背景下的移动互联[R].开放论坛演讲报告，. [12]杨现民.大数据支持下的智慧教育管理[R].开放论坛演讲报告，. [13]魏顺平.基于大数据的教育决策支持案例分享(国家开放大学)[R].开放论坛演讲报告，. [14]汤敏.如何用互联网+改革乡村教师培训?[R].开放论坛演讲报告，. [15]陈颖.互联网+环境下的教师混合式学习[R].开放论坛演讲报告，. [16]石义琦.同伴教育：教育信息化新视角[R].开放论坛演讲报告，. [17]赵国庆.“互联网+教育”：机遇、挑战与应对[N].光明日报，. [18]王涛.互联网变革教育的实践路径[R].开放论坛演讲报告，. 猜你喜欢： 1. 浅谈互联网对教育的影响论文 2. 有关网络教育论文 3. 关于互联网的形势与政策论文 4. “互联网+”形势下网络教育的现状与发展趋势探讨论文
大数据对高校教育的推动作用论文
当代社会互联网发达，信息技术广泛应用与社会各个领域。当然，利用信息技术来推动高校教育发展也是在信息化教育进程之中。信息技术的发展迅速，大数据也就迅速堆积，大数据记录了信息技术发展的脚步，同样有利于信息技术在社会上的有效发展。高校作为发展人才的地方，自然少不了大量数据累积，信息量巨大，大数据对高校教育也就有着非常大的影响，它不仅推动着高校教育的发展，同时也反映着高校教育数据累积的过程，这类数据与外界环境的共享，一起发挥着大数据对高校教育的推动作用。
1大数据 发挥出在高校教育的发展中的推动作用
高校教育在多年的发展中，逐渐适应了信息化的快速发展进程，将高校教育信息化是必然的条件，这对于高校教育的改革和完善具有完全有效的作用。高校教育信息化同样对提高教学质量，引导创新教学模式，发挥着重要作用。高校教育信息化有利于加强校园文化建设，促进教育高水平发展，有利于改善教学方法，发挥教育各项职能，有利于人才培养，有利于信息交流和教学环境改善。高校教育信息化是教育发展和提升的必要条件，大量的信息交流必定会产生众多数据，针对大数据进行数据收集和处理，方便数据检索和查询。高校教育本身就具有信息量大、数据多样，繁琐的鞥、特点，所以很好的利用大数据为高校教育发展做贡献，一定能更好的推动高校教育的发展。大数据在课堂上的应用，能够改变传统的教学模式，发挥信息技术的无限潜能，不管是时间还是空间的阻碍，都能被信息技术所打破，这将有利于学生更好的融入课堂，使学生更适应课堂，从而使理解知识变得容易。大数据的广泛应用，同样适用于科学研究方面，大数据的全面信息的应用对于信息的共享和交流具有关键推进作用，现代信息技术在社会科学中的应用将改善传统的研究方法，这样不但能提升结果的可信度，更能够提升工作效率，再者，大数据在服务人们方面的应用，高校能够更好的掌握社会需求，了解社会对人才的渴求，从而培养适应社会的人才。这样的好处还有能够加强高校和社会的联系，使得高校能够更好地履行社会职能。大数据还有利于高校建设校园文化与文化传承。高校对于优秀民族和世界文化都有责任和义务传播给更多学生，高校作为文化载体，有更好的条件进行文化教育，通过信息技术手段，方便文化沟通，以及技术交流等。
2大数据与高校教育之间的联系
大数据与高校教育之间不只是简单的应用关系，高校也绝不是被动的接受大数据，其实高校与大数据之间是相互依靠，相互促进的，高校教育的发展同时也是大数据的发展，同时，大数据的发展，也同样推动了高校教育的发展进程。大数据可以说是一种工具，一是顺应了高校教育的发展进程，同时也为高校教育发展做出了许多改善与提升。比方说大数据推动了高校对人才培养的进程，有利于高校选拔适合社会的高等人才，挖掘人才潜在价值，更好的为社会服务，也是为人们服务，帮助学生找到自身优势，使得人才发展变得顺利。前面说的，大数据帮助高校建立完善的文化体系，有助于高校进行文化传承，教育形式改革与创新。大数据有助于高校了解社会需求，发展与培养适应社会的全能人才。反过来，高校教育对大数据的发展也具有非常重要的推进作用。高校由于信息量巨大，也有相对完整的记录和完善形式，对于数据的收集等方面也有非常完善的系统，所以高校教育对于大数据的发展也有积极作用。高校通过长时间的数据利用，自然会产生许多有效的数据分类和整理办法，对数据的研究也非常细致和详细，对数据也会进行补充和完善，分析和创新数据记录办法，所以高校教育方面对数据的整理利用工作也会对大数据的发展做出更多贡献。说完了高校教育与大数据之间的相互利用，还应考虑大数据与高校教育之间的共同发展。许多高校在建立了比较完善的大数据处理和利用方式之后，通常会比较频繁的与外界进行数据处理办法和收集方式的交流和共享，大部分的'数据处理工作都是有目的性的，比方说在网上的数据检索工作，都是在先想好需要什么才去网上搜索的，所以对数据的分类整理工作至关重要。高校教育通常分为大体上的文科和理科，那再往下细分还有工科医科师范类商学类等等。不同的数据有不同的处理方式，不同的数据门类之间有时候也是互通的，所以大数据的处理办法和整体思维都是有分别的，也是有联系的，需要研究者长时间的分析和整理。大数据的使用需要专业的认可，不然的话就会造成资源浪费，看来社会上的机构大概也只有高校和研究员具有资格认证大数据的作用了。大数据广泛应用了信息技术和社会科学等多种学科的资源，在保证数据真实可靠地情况下，为更多数据使用者提供良好的数据参考作用。换句话说，高校教育过程中对数据的使用情况直接影响了大数据的利用率，高校对大数据提供了更多的技术支持，同时也限制了大数据的发展，所以大数据与高校教育之间的这种关系影响了两者之间的共同发展。
3大数据在推动高校教育发展过程中遇到的问题
不可否认，大数据在推动高校教育的发展过程做出了很多贡献，但是在大数据推动高校教育的过程中，仍会出现某些问题，阻止了大数据的推动作用，造成大数据没有完全发挥其应有的功能，没有很好的为高校教育做出更大贡献。首先是高校对于大数据的利用率低，主要体现在进行数据搜索和收集过程中，对需求的认识面太过狭隘，导致数据收集工作不完善，收据收集的不完全，在应用过程中就会有困难，造成信息缺失和资源不足，所以究其原因还是数据收集工作者工作中存在纰漏，或者对数据手机方法不正确不规范，造成了数据缺失情况出现。其次出现大数据利用不完全的问题是因为数据运用者技术不规范和操作不当造成数据使用不完全。和传统的数据使用方法相比，现代的利用大数据进行数据检索和使用工作已经如虎添翼，通过科技手段可以毫不费力的从大量的数据库中筛选出自己所需要的数据来进行利用。这不但大大降低了操作难度，同时也节省了很多时间，我们都知道数据挖掘工作复杂而且繁琐，更需要数据挖掘工作者认真细致的到位的工作态度，一点马虎不得。但是通过技术手段，以及先进的互联网技术，可以很好的解决很多工作中可能会出现的问题。但是机器就是机器，永远不可能有人的思维，就算有那也是人给他格外添加的，永远不可能超过人的思维，所以机器所犯的错误可能也会有很多，这就需要人来利用外力对数据采集处理等工作进行监督，一点失误就会造成数据错误，影响数据的使用。
4提升大数据推动高校教育有效性的对策
针对以上几点问题，首先提出的解决办法就是使人们充分认识大数据的作用，这样从根本上让人们建立起对大数据的作用的基本概念，才能仍大数据更好地为人们服务。大数据实在信息大爆炸的现代社会中人们必不可少的一种数据收集处理方式，对于社会的快速发展，必然会伴随数以万计的数据，那么对于这么多眼花缭乱的数据，要想提取出真正对自己有用的数据，就要利用科技手段，建立完整的数据库，方便人们的数据提取和利用。在认识了大数据的作用之后，就要合理的利用好大数据，正确的使用大数据，在大数据使用过程中应当规范使用办法，避免使用者滥用大数据，检索和分类过程也应当认真细致的操作，因为不仅仅是一次失误，之后的每一个步骤都有可能会对数据处理工作造成误解和偏差，造成大数据的错误使用。为了更好的使用大数据，推动大数据对高校教育的发展，高校应建立完善的大数据使用平台，让使用者能够有地方可查，有资源可用，提高大数据的使用率。至于校园内的配置，应当及时维护，对大数据的保管工作也应时常监督和完善，进一步加强数据使用效率，发挥其应有的价值。在人员配置选拔方面，要认真仔细筛选真正有用的人才，对数据进行分类处理和详细整理，更好的帮助校园内数据使用者进行数据使用程序。
5总结
在当下数据大爆炸的时代，能够更好的使用信息的人，将信息为己所用，那么就是发挥了大数据的真正价值。正确看待大数据，合理利用大数据，将大数据与高校教育有机的结合在一起，尽力发挥大数据应有的价值，有利于人们探索未知的知识和学问，有效的利用好大数据，就是发挥了大数据对高校教育的推动作用。
参考文献 :
[1]邱仁宗,黄雯,翟晓梅.大数据技术的伦理问题[J].科学与社会,2014(01).
[2]王成红,陈伟能,张军,宋苏,鲁仁全.大数据技术与应用中的挑战性科学问题[J].中国科学基金,2014(02).
[3]祝智庭,管珏琪.教育变革中的技术力量[J].中国电化教育,2014(01).
大数据意义
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。[10]阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。[11]
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赢得竞争的关键。[12]
大数据的价值体现在以下几个方面：
（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；
（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。
在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：
（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
（5）从大量客户中快速识别出金牌客户。
（6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。