发布时间：
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：
(个人总结，一家之言，切莫当成标准答案） 数据治理是为了高效开发利用当前数据资源，统一管理数据资产，规范数据生产流程，明晰使用边界和方式，提高数据应用效率与价值。 在这篇厦航的数据治理文章中（）提到四个核心步骤：盘、规、治、用。 盘：盘点当前数据资源，编制企业数据目录，完善数据地图。 规：制定规范。使数据目录权责清洗，制定数据生产、使用规范，数据质量要求等。 治：按照规范进行数据治理，优化数据流向，促进数据统一，提升数据质量，完善数据生命周期管理，保障数据安全。 用：合理应用数据。规范数据结构，提供数据服务，开展数据应用建设，更好的赋能业务。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
数据库技术已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要技术基础。下面是我为大家精心推荐的数据库技术论文，希望能够对您有所帮助。
数据库加密技术分析
摘 要：从信息产业的形成、壮大到信息社会的到来，特别是以微电子革命为代表的个人计算机的迅猛发展和以网络为特征的新一轮信息交流方式的革命，社会的信息化已成为一种社会发展的新趋势。
关键词：数据库;加密;研究
中图分类号：TP31 文献标识码：A
数据库技术的最初应用领域主要是信息管理领域，如政府部门、工商企业、图书情报、交通运输、银行金融、科研教育等各行各业的信息管理和信息处理。事实上，只要有数据需要管理，就可以使用数据库。
1数据库的特点
数据结构化是数据库和文件系统的本质区别。数据结构化是按照一定的数据棋型来组织和存放数据.也就是采用复杂的数据模型表示数据结构。数据模型不仅描述数据本身以特点，还描述数据之间的联系。这种结构化的数据反映了数据之间的自然联系，是实现对另据的集中控制和减少数据冗余的前提和保证。
由于数据库是从一个企事业单位的总体应用来全盘考虑井集成教据结构的.所以数拒库中的数据不再是面向个别应用而是面向系统的。各个不同的应用系统所需的数据只是翅体模型的一个子集。数据库设计的基础是数据模型。在进行教据库设计时，要站在全局需耍的角度抽象和组织数据，要完整地、准确地描述数据自身和数据之间联系的情况，建立话合总体需耍的数据棋型。数据库系统是以数据库为荃础的，各种应用程序应建立在数据阵之上。数据库系统的这种特点决定了它的设计方法，即系统设计时应先设计数据库，再设计功能程序.而不能像文件系统那样，先设计程序，再考虑程序需要的数据。
有较高的数据独立性
数据库中的数据不是孤立的，数据与数据之间是相互关联的。也就是说，在数据库个不仅要能够表水数据本身，还要能够表水数据与数据之间的联系。例如布银行的储蓄数据库中，有储户信息和账户情息，储户信息和账户信息联的。 数据库能够根据石同的需要按不同的方法组织数据，比如顺序组织方法、索引组织方法、倒排索引组织力法等。这样做的目的就是要最大限度地提高用户或应用程序访问数据烽的效率。闭于有数据库技术之前。数据文件都是独立的，所以任何数据文件都必须含有满足某一应用的全部数据。而在数据库中数据是被所有应用共享的。在设计数据库时，从全局应剧小发，可以使数据库中包含为整个应用服务的全部数据，然后通过模式定义可以灵活组合数据满足每一个应用。数据形具有较高的数据独仅件数据独立性是指数据的组织和存储方法与应蝴程序互不依赖、彼此独立的特性。在数据库技术之前，数据文件的织纠方式和应用程序是密切相关的。当改企数据结构时相应的应用程序也必须陨之修改，这样就大大增加了应用程斤的开发代价和维护代价。而数据库技术以使数据的组织和存储方法与应用程序巨不依赖，从而人大降低应用程序的开发代价和维护代价。
数据冗余度小、数据共享度高
数据冗余度小是指存储在数据库中的皿复数据少。在非数据库系统中，每个应用程序有它自己的数据文件，从而造成存储数据的大盆宜复。由于在数据库系统方式下.教据不再是面向某个应用，而是面向整个系统，这就使得数据库中的数据冗余度小.从而避免了由于数据大扭冗余带来的数据冲突问题。
据库系统通过数据模型和数据控制机制提高数据的共享性。数据共享度高会提高数据的利用率，使得数据更有价值，能够更容易、更方使地使用。
2数据库加密方法
从所面临的安全与保密威胁方面来看，数据库系统应该重点对付以下威胁： 非授权访问、假冒合法用广、数据完整性受破坏系统的正常运行、病毒、通信线路被窃听等。而威胁网络安全的因素：计算机系统的脆弱性、协议安全的脆弱性、数据库管理系统安全的脆弱性、人为的因素、各种外部威胁，主要包括以下方面。
数据欺：非法篡改数据或输人假数据;特洛伊木马术：非法装人秘密指令或程序，由计算机执行犯罪活动;意大利香肠术：利用计算机从金融银行信息系统上一点点窃取存款，如窃取账户的利息尾数，积少成多;逻辑炸弹：输人犯罪指令，以便在指定的时间或条件下删除数据文卷，或者破坏系统功能;线路截收：从系统通信线路上截取信息;陷阱术：利用程序中用于调试或修改、增加程序功能而特设的断点，插人犯罪指令或在硬件中相应的地方增设某种供犯罪用的装置，总之是利用软件和硬件的某些断点或接口插入犯罪指令或装置;寄生术：用某种方式紧跟有特权的用户进人系统，或者在系统中装人“寄生虫”;超级冲杀：用共享程序突破系统防护，进行非法存取或破坏数据及系统功能;异步攻击：将犯罪指令混杂在正常作业程序中，以获取数据文件.电脑病毒：将具有破坏系统功能和系统服务与破坏或删除数据文卷的犯罪程序装人系统某个功能程序中，让系统在运行期间将犯罪程序自动拷贝给其他系统，这就好像传染性病毒一样四处蔓延。
数据库加密技术探索
密码学是一门古老而深奥的学科，对一般人来说是陌生的，因为长期以来它只在很小的范围内(如军事、外交、悄报等部门)使用。计算机密码学是研究计算机信息加密、解密及其变换的科学.是数学和计算机的交叉学科，也是一门新兴的学科，随着计算机网络和计算机通信技术的发展，计算机密码学得到前所未有的重视并迅速普及和发展起来。数据加密技术主要分为传输加密和存储加密，而数据传输加密技术是对传输中的数据流进行加密，常用的有链路加密、节点加密和端到端加密三种方式。
(1)链路加密，是传输数据仅在物理层前的数据链路层进行加密，不考虑信源和信宿。它用于保护通信节点间的数据，接收方是传送路径上的各台节点机，信息在每台节点机内都要被解密和再加密，依次进行，直至到达目的地。
(2)节点加密，是在节点处采用一个与节点机相连的密码装置。密文在该装置中被解密并被重新加密，明文不通过节点机，避免了链路加密节点处易受攻击铂缺点。
结语
数据加密技术是最基本的安全技术，被誉为信息安全的核心，最初主要用于保证数据在存储和传输过程中的保密性。它通过变换和置换等各种方法将被保护信息置换成密文，然后再进行信息的存储或传输，即使加密信息在存储或者传输过程为非授权人员所获得，也可以保证这些信息不为其认知.从而达到保护信息的目的。该方法的保密性直接取决于所采用的密码算法和密钥长度。
参考文献
[1]钱雪忠.数据库原理及技术[M].北京：清华大学出版社，2011.
[2]刘升.数据库系统原理与应用[M].北京：清华大学出版社，2012.
点击下页还有更多>>>数据库技术论文
论文总结与展望可以这样来写：
1.总结必须有情况的概述和叙述，有的比较简单，有的比较详细。
这部分内容主要是对工作的主客观条件、有利和不利条件以及工作的环境和基础等进行分析。
2.成绩和缺点。
这是总结的中心。总结的目的就是要肯定成绩，找出缺点。成绩有哪些，有多大，表现在哪些方面，是怎样取得的；缺点有多少，表现在哪些方面，是什么性质的，怎样产生的，都应讲清楚。
3.经验和教训。
做过一件事，总会有经验和教训。为便于今后的工作，须对以往工作的经验和教训进行分析、研究、概括、集中，并上升到理论的高度来认识。
今后的展望
根据今后的工作任务和要求，吸取前一时期工作的经验和教训，明确努力方向，提出改进措施等总结的注意事项，一定要实事求是，成绩不夸大，缺点不缩小，更不能弄虚作假。这是分析、得出教训的基础。
条理要清楚。总结是写给人看的，条理不清，人们就看不下去，即使看了也不知其所以然，这样就达不到总结的目的。
要剪裁得体，详略适宜。材料有本质的，有现象的；有重要的，有次要的，写作时要去芜存精。总结中的问题要有主次、详略之分，该详的要详，该略的要略。
论文总结与展望这样写：
（写作点拨：总结可以写自己的论文整个的框架结构是怎样的，主要是针对研究哪一方面的知识，最后可以写一下自己论文中的不足，展望的话也就是希望自己从论文中收获一些什么东西，希望自己得到哪些方面的发展）例文如下：
总结：
本文阐述了信息系统、J2EE开发平台方面的基本知识，并对该信息系统的各个设计实现环节等进行了研究，给出了公安信息系统的设计与具体的实现方法。通过开发此项目，提高了本人的理论知识和实际动手能力。
展望：
在今后的系统开发中，信息平台将依托警用地理信息系统，通过对系统的改造和对数据库中地址信息的标准化，完成查证信息定位、地理关联查证、区域排查、地理轨迹分析、人、案件、机构地理特征以及四色预警功能。
实现信息平台与GIS的无缝整合;通过外网信息采集以及互联网实现与社会信息的整合共享，以实现信息系统为民所用，为民服务。
数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
你要先看看你单位都有什么要求的。具体有什么安排在看你需要发表那一方面的文章 希望采纳哟
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
Web数据挖掘技术探析论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机web数据挖掘概述
1.计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.计算机Web数据挖掘含义及特征
(1)Web数据挖掘的含义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的类别
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘的过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
结语
本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词： 电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.
[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.
[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):
[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.
[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.
数据结构论文参考文献
[1]严蔚敏.数据结构C语言版[M].清华大学出版社，2007.
[2]舞动的排序算法..
[3]丽水学院在线联系和考试系统..
[4]范德宝，于晓聪，丁伟祥.提高数据结构课程教学效果的探讨[J].黑龙江科技信息，2007.
[5]董丽薇.“数据结构”课程教学方法的.改进[J].沈阳师范大学学报（自然科学版），2012.
数据结构论文参考文献：
[1]，2006，49（3）：33-35.
[2]教育部高等学校计算机科学与技术专业教学指导委员会.高等学校计算机科学与技术专业人才专业能力构成与培养[M].北京：机械工业出版社，2010.
[3].数学建模方法与分析[M].第2版.刘来福，杨淳，黄海洋，译.北京：机械工业出版社，2005.
[4]孟凡荣，贾杰，王兴伟.网络工程专业创新性实践课程体系构建与实施[J].计算机教育，2013，（194）14：104-108.
[5]刘昕，石乐义，元雪东.面向计算思维的数据结构课程教学改革[J].计算机教育，2013，（196）16：35-38.
数据结构论文参考文献：
[1]逯鹏，张赞.数据结构课程教学方法的研究和实践[J].教育教学论坛，2015（18）：121-123.
[2]贾丹，周军.基于创新应用型人才培养模式的数据结构课程教学改革[J].辽宁工业大学学报：社会科学版，2015（2）：132-134.
[3]郭艳燕，童向荣，孙雪姣，等.程序设计基础与数据结构两门课程的教学衔接[J].计算机教育，2014（10）：47-50.
[4]高贤强，化希耀，陈立平.引入计算思维的《数据结构》教学改革研究[J].现代计算机：专业版，2015（7）：16-19.
[5]严太山，郭观七，李文彬.课堂设问的技巧及其在《数据结构》课程教学中的应用[J].湖南理工学院学报：自然科学版，2015（1）：81-83.
[6]南淑萍.电子商务专业数据结构教学方法探讨[J].湖北科技学院学报，2014（10）：13-14.
[7]杨夏.基于微信公众平台的对外汉语口语教学研究[D].四川师范大学，2014.
去看（计算机科学与应用）这样的论文~~~
文章的数据和分析有缺陷或者不足，一般这种文章编辑可能直接拒绝，但是也有编辑看中你文章的其他方面给你机会，那就需要做进一步的实验去获取更多数据或者阅读更多相关文献去找寻自己文章的不足之处并且加以修改。科研SCI文章的数据从何而来呢？自然是通过我们对课题探究的实验中获取，那么在获取实验数据的时候，如何整理才能有助于我们写作SCI文章呢？1.做实验前，尤其是新实验(哪怕是实验室其他人已经做了N遍的实验)先尽可能的写清楚实验步骤(protocol)， 这个protocol最好用英文写，并且做成电子版，存在自己的电脑中，打印一份贴在自己的笔记本中，以后再用该protocol， 只需写明：参见xx页(refer Pxx。这样到时候写论文时，就很方便了;2.新的实验结果一旦得到，要将数据尽快整理成图表，用Powerpoint做成PPT格式，质量和格式就和准备发表一样，哪怕是阴性结果，并且将实验的相关信息和参数尽量详细列出，这样以后无论是开会做presentation还是写作论文都会方便很多;3.如果是阴性结果，和预测的不同，分析问题的可能原因，有无别的替代方法?是否要修改原来实验方案乃至整个实验设计?;4.同样重要的是，在实验过程中，要经常查Pubmed(生物医学最着名的、最重要的摘要数据库)， 看相关领域是否有新的论文发表，如果相同思路的结果已经发表，就要及时调整实验方向。整理实验所得数据之后，如何在SCI文章中体现呢？常见的方式有直接引用或者表格列举。那么在表格列举中我们应该注意些什么呢？在SCI论文中数据(或资料)：除非要列举一定数量的精确数据,否则就不要使用表格.如果数据较少(如只有1行)或数据的变化规律明显,就在(SCI论文)正文中直接表述.为简洁并突出重点, 应忽略不必要的数据(如有关实验室的数字、简单计算的结果以及没有显著变化的变量等). 应避免大量列举不重要的数据或具重复含义的数据, 以免误导读者在数据精度方面产生假象, 并且也使数据的比较变得困难。要确保表中数据的精确, 表中的算术错误(如“总和”的计算应准确)会影响到论文中假设的可信度. 如果涉及百分比时, 一定要倍加注意, 如果百分比或其总计不是100%, 应在脚注中加以解释, 否则不仅反映出作者的不严谨, 同时读者也无法判断数据的真实性。列举数据时应尽量确保同组数据纵向排列(由上向下阅读), 以方便读者对比阅读. 只保留数字中小数点后面有效位数(保留多余的数字会令读者对数值的真实精度产生误解); 数值的个位数和小数点等符号应分别对齐。表格的形式：表格的形式一般采取三线表(3条水平线, 没有垂直线). 不同期刊对表格中水平线的规定略有差异, 如The New England Journal of Medicine在表的开始使用双横线, 结束时则使用单横线; British Medical Journal则在通用的三线基础上, 在"总和"(overall)前再加一条横线如果表格过大, 也可考虑将其作为论文的附录列出, 以免打断行文的流畅性. 同一表格要尽量安排在同一版面上, 并使内容的布局清楚、合理, 并且一定要遵循相关期刊的排版习惯。我从事sci，中文写发，修改，润色，翻译，发表，基金申请咨询，课题设计，科研设计，标书设计，实验设计，实验外包，实验委托，专利申请，数据统计。看我个人资料加
一、定义计算机毕业论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机毕业论文的写作，培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力，学有所用，不仅实践操作、动笔能力得到很好的锻炼，还极大地增强了今后走向社会拼搏、奋斗的勇气和自信。 二、分类计算机毕业论文一般可分为四大类：1计算机信息管理2计算机应用3计算机网络4计算机软件三、计算机毕业论文研究方向计算机毕业论文的研究方向，通常有以下四类： 1．完成一个不太大的实际项目或在某一个较大的项目中设计并完成一个模块（如应用软件、工具软件或自行设计的板卡、接口等等），然后以工程项目总结或科研报告、或已发表的论文的综合扩展等形式完成论文。 这类项目的写作提纲是：1）引言（应该写本论文研究的意义、相关研究背景和本论文的目标等内容。）；2）×××系统的设计（应该写该系统设计的主要结论，如系统的总体设计结论（包括模块结构和接口设计）、数据库/数据结构设计结论和主要算法（思想）是什么等内容。）；3）×××系统的实现（主要写为了完成该系统的设计，要解决的关键问题都有什么，以及如何解决，必要时应该给出实验结果及其分析结论等。）；4）结束语（应该总结全文工作，并说明进一步研究的目标和方向等）。2． 对一个即将进行开发的项目的一部份进行系统分析（需求分析，平台选型，分块，设计部分模块的细化）。这类论文的重点是收集整理应用项目的背景分析，需求分析，平台选型，总体设计（分块），设计部分模块的细化，使用的开发工具的内容。论文结构一般安排如下： 1）引言（重点描述应用项目背景，项目开发特色，工作难度等） ；2）项目分析设计（重点描述项目的整体框架，功能说明，开发工具简介等）；3）项目实现（重点描述数据库设计结果，代码开发原理和过程，实现中遇到和解决的主要问题，项目今后的维护和改进等，此部分可安排两到三节）；4）结束语。3.对某一项计算机领域的先进技术或成熟软件进行分析、比较，进而能提出自己的评价和有针对性创见。这类论文的写作重点是收集整理有关的最新论文或软件，分析比较心得，实验数据等内容。论文结构一般安排如下： 1）引言（重点描述分析对象的特点，分析比较工作的意义，主要结果等） ；2）分析对象的概括性描述；3）分析比较的主要结果（如果是技术分析，给出主要数据，如果是软件分析，给出代码分析结果，实验过程等） ；4）分析比较的评价和系统应用（可以给出基于分析比较的结果，提出某些设计实现方案，和进行一些实验工作 ；5）结束语。4. 对某一个计算机科学中的理论问题有一定见解，接近或达到了在杂志上发表的水平。这类论文的写作重点是收集整理问题的发现，解决问题所用到的基本知识，解决问题的独特方法，定理证明，算法设计和分析。论文结构一般安排如下： 1)引言（重点描述要解决的问题的来源，难度，解决问题的主要方法等） ；2)基本知识（解决问题涉及的基本定义，定理，及自己提出的概念等）；3)推理结论（给出问题解决方案，包括定理证明，算法设计，复杂性分析等） ；4) 结束语。 四、计算机毕业论文的构成一般，一份完整、规范的计算机毕业论文应大致包括以下项目（各院校要求不完全相同）：摘要及关键词Abstract and Keywords目录正文第一章 引言1、本课题的研究意义2、本论文的目的、内容及作者的主要贡献 第二章 研究现状及设计目标1、相近研究课题的特点及优缺点分析2、现行研究存在的问题及解决办法3、本课题要达到的设计目标 第三章 要解决的几个关键问题1、研究设计中要解决的问题2、具体实现中采用的关键技术及复杂性分析第四章 系统结构与模型1、设计实现的策略和算法描述2、编程模型及数据结构第五章 系统实现技术1、分模块详述系统各部分的实现方法2、程序流程第六章、性能测试与分析1、测试实例(测试集)的研究与选择2、测试环境与测试条件3、实例测试(表格与曲线)4、性能分析第七章 结束语致谢参考文献五、完成计算机毕业论文的各个环节：1、计算机专业实践环节形式：毕业设计2、毕业论文实践环节应注意的事项（1）、“毕业论文”实践环节在全部毕业学分中占有一定学分；（2）、“毕业论文”实践环节从起步到毕业答辩结束历时至少4周以上；（3）、“毕业论文”实践环节包括两部分内容：①完成“毕业论文”所开发的应用程序；②针对所开发的应用程序书写“毕业论文”说明书(即论文)；3、毕业论文实践环节应先完成的工作在毕业论文实践环节之前,应向有关主管设计工作的单位或老师上报如下材料：（1）《毕业论文实践环节安排意见》（包括领导小组名单，毕业班专业、级别、性质、工作计划安排、实践环节工作步骤，指导教师名单，学生分组名单）、（2）《毕业论文（论文）审批表》一式两份（要求认真审核、填写指导教师资格，包括职称、从事专业、有何论著，每人指导学生不得超过一定人数，兼职(或业余)指导教师指导学生数根据情况酌减）。4、关于“毕业论文”工作的过程步骤：（1）、“毕业论文”题目的选择选题时应遵循以下原则：①选题必须符合计算机专业的综合培养要求；②应尽可能选择工程性较强的课题，以保证有足够的工程训练；③毕业论文工作要有一定的编程量要求，以保证有明确的工作成果；④选题原则上一人一题，结合较大型任务的课题，每个学生必须有毕业论文的独立子课题；⑤选题应尽量结合本地、本单位的教学、科研、技术开发项目，在实际环境中进行。总之选题要体现综合性原则、实用性原则、先进性原则、量力性原则等选题时要达到以下目标：①选题与要求提高综合运用专业知识分析和解决问题的能力；②掌握文献检索、资料查询的基本方法和获取新知识的能力；③掌握软硬件或应用系统的设计开发能力；④提高书面和口头表达能力；⑤提高协作配合工作的能力。（2）、“毕业论文”题目审核有关单位将毕业学生选择的题目填写在同一个“毕业论文（论文）审批表”中的“毕业论文安排表”相应栏目中，，审核通过后方可开展下一步工作。（3）、“毕业论文”应用程序开发实施(大致用时安排)①需求分析阶段（约一周时间完成）②系统分析阶段（约一周时间完成），同时完成毕业论文说明书前两章资料整理工作。③系统设计阶段（约一周时间完成）④代码实现阶段（约三周时间完成）同时完成毕业论文说明书第三章、第四章资料整理工作。⑤系统调试阶段（约二周时间完成），同时完成毕业论文说明书第五章资料整理工作。⑥投入运行阶段（约一周时间完成），同时完成毕业论文说明书中第六章资料整理工作。⑦毕业论文说明书的整理定稿阶段（约二周时间完成）资料来源：
这个我得知道你是熟悉那个方面的，还是就是你们学校老师什么要求，这些都是需要的，我给你写选题，你自己参考下，不懂就问。1、×××市企业创新财务效果分析与评价2、企业社会责任强化与财务报告信息列报实证研究3、行政事单位集中核算现状调查与效果分析4、×××企业（或公司）税收筹划探讨5、投资活动中的税收筹划相关问题研究6、税务筹划在企业会计处理中的应用探讨7、×××公司（企业）存货管理问题及对策探讨8、×××机械制造业作业成本法应用问题研究9、×××企业财务现状分析及解决对策探讨10、论成本领先战略在企业中的实施11、会计实践教育创新模式探讨12、×××企业（或公司）财务管理制度存在问题研究13、xxx企业采购成本控制的研究14、xxx企业销售成本控制的研究15、xxx公司治理结构问题研究16、xxx公司财务治理存在的问题及对策研究17、xxx公司内部控制存在的问题及对策研究18、xxx公司财务控制存在的问题及对策研究19、xxx公司应收账款管理20、xxx公司其他应收款管理21、xxx公司内部制度披露信息的效益与成本研究22、xxx公司内部控制制度的动因研究23、xxx公司内部控制环境研究24、xxx公司基于价值链管理的内部控制及目标定位25、我国民营科技企业融资问题研究 26、企业资产重组研究 27、企业财务预警系统研究 28、强化民营企业财务管理的对策研究 29现代企业收入分配制度改革研究30、作业成本管理模式及其应用研究31、上市公司的会计信息披露问题研究 32、电子商务环境下企业会计安全控制研究 33、中小企业破产兼并的财务问题研究 34、企业财务风险的监测与预警 35、我国上市公司资产重组问题研究36、论中小企业采购成本控制37、论财务管理目标与资本结构优化38、企业财务管理目标39、财务治理与财务管理之异同40、财务的分层管理探讨41、对我国财务会计基础理论内容及构成的设想42、建立以财务管理为核心的资源配置制度43、财务主管委派制与企业内部会计监督44、分离财务与会计工作 加强财务管理45、浅析往来帐项在企业财务管理中的重要性46、论杠杆原理在财务管理中运用47、“零存货”模式在财务管理中的运用 48、货币时间价值在财务管理实践中的应用49、买方市场条件下企业财务管理的创新思50、市场竞争下的企业财务管理研究51、市场经济与财务管理运行机制52、论核心竞争力对企业财务管理的影响53、财务管理环境变化对现代财务管理的影响54、税费改革后农村财务管理面临的问题及对策55、所得税制下的财务管理分析56、企业财务管理的目标探析 57、论企业管理以财务管理为中心58、浅谈企业财务管理的原则59、财务预算管理与企业管理创新60、现代企业财务管理面临两大问题61、民营企业家族制的财务管理问题探讨62、试论企业财务风险的分析与防范63、论企业财务管理存在的主要问题及对策64、中小企业财务管理存在的问题及对策研究65、以财务管理为中心的企业管理运行机制研究66、论企业财务风险管理67、企业/企业集团财务管理体制研究68、企业财务管理体制创新69、财务管理目标与企业财务核心能力问题研究70、企业财务管理目标初探71、我国企业财务管理目标的现实选择72、企业财务管理面临的挑战及对策73、国有企业财务管理中存在的问题及对策74、浅谈企业财务管理与税收管理75、企业集团财务管理体制研究76、企业集团财务管理模式77、中小企业财务管理战略78、公司治理结构与财务管理目标 79、公司财务治理与财务管理的关系研究80、公司治理与财务治理关系研究81、论财务管理在公司治理中的作用
学术堂整理了十五个会计专业的本科毕业论文题目供大家进行参考：1. 上市公司会计政策的选择研究2. 浅析会计政策对资产价值的影响3. 会计政策选择与经济成本分析4. 会计估计变更与盈余管理关系分析5. 山西票号兴衰与我国会计的发展6. 山西票号与人力资源会计7. 新农村建设中的财务会计问题8. 法务会计的基本理论问题9. 法务会计的学科属性10. 法务会计的发展前景11. 会计职业判断的程序与方法12. 会计职业判断的内部控制问题13. 本科会计实验教学相关问题研究14. 对会计双学位课程设置的思考15. 对会计双学位专业课程教学问题的思考
来自德勤咨询： 德勤Deloitte
上期文章，我们从顶层设计的视角，解读了银行如何在数据治理整体架构下制定数据战略并设计组织架构。有道是“不立规矩，无以成方圆”，对于一家金融机构，顶层设计的落地与实现，需要通过建章立制来指导和规范数据治理各项日常工作的开展，从而达到数据质量真正有效提升，并最终使得数据赋能企业的发展。
本期，我们将聚焦数据治理建章立制工作， 通过“明确组织职责”、“构建制度体系”与“持续运行优化”三个步骤 ，介绍如何结合银行业金融机构的数据管理现状，搭建数据治理制度体系，激活各参与方的数据治理工作，形成常态化、科学化管理机制。通过制度运行阶段的持续优化，使银行能够不断与时俱进，响应内外部的管理要求，助推自身数字化变革。
数据治理的顶层设计，明确了数据治理的归口管理部门。而推动数据治理工作在全行的落地生根，离不开银行各参与方的协同与配合。明晰各参与方的职责，理顺银行各部门间、各级机构间工作的协同关系，梳理数据治理领域各主要板块的管理流程，是构建制度体系的基础。
数据治理领域的协同工作，涉及银行前、中、后台众多部门，在数据治理归口部门的统筹下，各参与方依托各自部门的专业能力与数据管辖权，协同配合归口部门，开展数据治理工作。
其中，业务与职能部门，作为各自部门数据的所有者和负责人，在源头上接触一手数据，熟悉数据属性和内涵，是银行数据的“业务管家”，协同承担数据标准制定、数据质量管理与数据分析应用职责。 而IT部门则负责建立、完善、维护企业的数据架构，建立专业的数据管理平台与工具，承担数据管理的技术支撑和信息安全职责，是内部数据的搬运者、维护者或加工者，负责支撑数据的分析和应用，是银行数据的“技术管家”。
“指引”要求银行的数据治理体系覆盖所有的分支机构与附属机构，这意味着数据治理工作必须自上而下，从总行或母行全面覆盖到各个分行、支行、附属公司、甚至境外机构。从这个角度出发，对银行而言，总行不再单单扮演银行的总部去实施数据治理工作，同时也应定位于集团母行、母公司，去从集团的角度推动数据治理工作。所以，应该建立总行（母公司）与分支机构、附属公司之间的数据管理的沟通渠道，针对属地管理及不同附属公司的不同要求，采用“一体化”与“个性化”的管理策略，推动数据治理工作全方位开展。
➤一体化：各分支机构与附属公司应对自身数据负责。根据总行数据治理工作的统一要求，承担自身数据产生、存储等各环节的数据质量控制与数据安全保护等职责。由总行发现的质量等问题，涉及分支机构与附属公司的，应由该机构自身承担整改责任。 以BCBS239（国内称RDA-Risk data aggregation）为例，在推动全球系统重要性银行满足有效风险数据加总和风险报告的原则中，要求母公司应统筹的推进集团范围内的数据治理工作，以此保障集团能够收集加总跨国家、跨业态的不同机构内的风险数据，用于分析决策或监管报送。
➤个性化：面向不同的属地法规要求，银行应制定相应的数据管理策略。 以GDPR为例，中资银行如在欧盟境内设立有分支机构，该分支机构将被作为责任主体来强制执行GDPR（General Data Protection Regulation 通用数据保护条例）法律要求。有鉴于此，银行需在现有数据治理体系的基础上，优化个人数据隐私保护等管理内容，满足GDPR的要求。
|
第十八条 银行业金融机构应当制定全面科学有效的数据管理制度，包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全管控、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面。
第二十五条 银行业金融机构应当加强数据资料统一管理，建立全面严密的管理流程、归档制度，明确存档交接、口径梳理等要求，保证数据可比性。
第三十三条 银行业金融机构应当建立数据质量现场检查制度，定期组织实施，原则上不低于每年一次，对重大问题要按照既定的报告路径提交，并按流程实施整改。
第三十七条 银行业金融机构应当建立监管数据质量管控制度，包括但不限于：关键监管指标数据质量承诺、数据异常变动分析和报告、重大差错通报以及问责等。。
——《银行业金融机构数据治理指引》
|
构建银行数据治理制度体系，首先应符合银行的数据战略，其次应充分结合数据治理组织架构与管理现状，体现、贯彻和落实数据治理顶层设计要求，逐步将数据治理体系纳入全行的管理实践中。
根据数据管理的层次和授权决策次序，数据治理制度体系框架分为章程、专项办法、工作细则三级梯次，该框架标准化地规定数据管理的具体领域、各个数据管理领域内的目标、遵循的行动原则、需完成的明确任务、实行的工作方式、采取的一般步骤和具体措施等。
《数据治理章程》是银行最高层次的数据治理政策，是为指导全行数据治理、管理活动和防范数据风险的基础性政策，是建立和完善数据体系所必须遵循的基本原则和纲领，是确保数据治理工作得以有效开展，支撑各数据管理专项领域进行质量管理和最终应用的基本准则。
《数据治理章程》具体包含数据治理总则、管理范围、组织架构、专项规定、问题处理机制与相应的附则或附件。章程贯穿数据和信息的创造、传输、整合、安全、质量和应用的全过程，数据治理专项办法和细则，都应在符合《数据治理章程》原则和纲领的基础上制定。
数据治理工作涵盖内容广泛，涉及专业领域众多。银行需在《数据治理章程》的指引下，依托数据治理原则与组织架构职责，根据数据治理各专项领域的工作特点，制定各专项领域的管理办法，用来指导各项工作在全行的有序开展。
数据治理专项办法上承《数据治理章程》，下接工作细则，包含该专项工作的总则、工作内容与范围、组织架构与职责，定义了该专项工作下的主要工作任务。
以各专项管理办法为基础，进一步细化至各项工作的操作流程。通过各项流程细则的制定，将顶层设计贯穿至数据治理的日常工作之中，打通了数据治理在执行操作层面的“最后一公里”，指导一线工作人员按照规范化流程开展数据治理工作，为全行数据治理和提升奠定基础。
数据治理工作覆盖范围广泛，与业务运营、IT管理、信息安全等多个领域密切相关。在构建数据治理工作体系时，需厘清数据治理各专项领域的工作内容，划定工作范围，并明确数据治理工作与各相关工作的内涵差异和职责边界。落实到制度文本与流程细则，需确保数据治理制度体系整体内容的完整性，以及与各周边相关工作能有效衔接。
|
第十八条 银行业金融机构应当制定全面科学有效的数据管理制度，包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全管控、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面。
银行业金融机构应当根据监管要求和实际需要，持续评价更新数据管理制度。
第十九条 银行业金融机构应当制定与监管数据相关的监管统计管理制度和业务制度，及时发布并定期评价和更新，报银行业监督管理机构备案。制度出现重大变化的，应当及时向银行业监督管理机构报告。
——《银行业金融机构数据治理指引》
|
随着银行数字化能力的日新月异，银行间数据资产应用能力的较量愈发白热化，但决定其数据资产价值能否放大的根本，在于是否拥有科学的数据管理体系支撑。与此同时，各类数据相关监管要求也在不断深入， 正所谓“数据治理没有完成时”，对银行而言，数字化转型的进程，以及数据资产的增值，有赖于数据治理这一项长期持续性的工作。以制度体系作为基石，需要定期开展“体检”工作，确保其运行得益，与时俱进。
➤定期自查，分析制度体系运作情况
通过开展数据制度体系自查工作（如制度定期评估或内控评价工作），分析数据治理各项管理流程的运转情况，定期评估运作效果，识别运转不畅、效率低下的流程节点和原因，并予以解决和优化。
随着数据管控平台的普及，众多银行已开始将标准管理、质量检核、问题分发等流程纳入数据管控平台进入统一管理。通过数字化、智能化的方式，提升数据治理整体工作实效，也有助于银行及时发现流程运转过程中遇到的问题，帮助银行优化数据治理管理体系。
➤与时俱进，确保制度体系的前沿性
银行应结合数据治理的日常宣贯工作，掌握金融科技与监管科技的前沿动向，结合监管要求与行内自身情况，不断优化行内数据治理工作的技术能力与运行效果，并通过制度流程加以固化，确保数据治理工作的持续发展。
数据治理制度体系的形成，是对银行整体制度体系的补充与完善。规范的制度体系是数据治理这棵参天大树生长的土壤与养分，在它的滋养下，数据治理的持续发展与深入便“有法可依，有章可循”。本文作为数据治理系列文章的第三期，探讨了如何通过建立制度体系，激活工作机制，推动数据治理体系的长效和良性运转，下一期我们将从考核体系的建立，数据管理奖惩机制的有效运行来进一步保障银行数据治理体系的落地运行。
浅谈计算机网络安全对策分析论文关键词：计算机网络安全对策论文摘要：本文对计算机网络安全存在的问题进行了深入探讨，提出了对应的改进和防范措施。随着计算机信息化建设的飞速发展，计算机已普遍应用到日常工作、生活的每一个领域，比如政府机关、学校、医院、社区及家庭等。但随之而来的是，计算机网络安全也受到全所未有的威胁，计算机病毒无处不在，黑客的猖獗，都防不胜防。本文将着重对计算机信息网络安全存在的问题提出相应的安全防范措施。1、技术层面对策在技术方面，计算机网络安全技术主要有实时扫描技术、实时监测技术、防火墙、完整性检验保护技术、病毒情况分析报告技术和系统安全管理技术。综合起来，技术层面可以采取以下对策：1) 建立安全管理制度。提高包括系统管理员和用户在内的人员的技术素质和职业道德修养。对重要部门和信息，严格做好开机查毒，及时备份数据，这是一种简单有效的方法。2) 网络访问控制。访问控制是网络安全防范和保护的主要策略。它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问。它是保证网络安全最重要的核心策略之一。访问控制涉及的技术比较广，包括入网访问控制、网络权限控制、目录级控制以及属性控制等多种手段。3) 数据库的备份与恢复。数据库的备份与恢复是数据库管理员维护数据安全性和完整性的重要操作。备份是恢复数据库最容易和最能防止意外的保证方法。恢复是在意外发生后利用备份来恢复数据的操作。有三种主要备份策略：只备份数据库、备份数据库和事务日志、增量备份。4) 应用密码技术。应用密码技术是信息安全核心技术，密码手段为信息安全提供了可靠保证。基于密码的数字签名和身份认证是当前保证信息完整性的最主要方法之一，密码技术主要包括古典密码体制、单钥密码体制、公钥密码体制、数字签名以及密钥管理。5) 切断传播途径。对被感染的硬盘和计算机进行彻底杀毒处理，不使用来历不明的U盘和程序，不随意下载网络可疑信息。6) 提高网络反病毒技术能力。通过安装病毒防火墙，进行实时过滤。对网络服务器中的文件进行频繁扫描和监测，在工作站上采用防病毒卡，加强网络目录和文件访问权限的设置。在网络中，限制只能由服务器才允许执行的文件。7) 研发并完善高安全的操作系统。研发具有高安全的操作系统，不给病毒得以滋生的温床才能更安全。2、管理层面对策计算机网络的安全管理，不仅要看所采用的安全技术和防范措施，而且要看它所采取的管理措施和执行计算机安全保护法律、法规的力度。只有将两者紧密结合，才能使计算机网络安全确实有效。计算机网络的安全管理，包括对计算机用户的安全教育、建立相应的安全管理机构、不断完善和加强计算机的管理功能、加强计算机及网络的立法和执法力度等方面。加强计算机安全管理、加强用户的法律、法规和道德观念，提高计算机用户的安全意识，对防止计算机犯罪、抵制黑客攻击和防止计算机病毒干扰，是十分重要的措施。这就要对计算机用户不断进行法制教育，包括计算机安全法、计算机犯罪法、保密法、数据保护法等，明确计算机用户和系统管理人员应履行的权利和义务，自觉遵守合法信息系统原则、合法用户原则、信息公开原则、信息利用原则和资源限制原则，自觉地和一切违法犯罪的行为作斗争，维护计算机及网络系统的安全，维护信息系统的安全。除此之外，还应教育计算机用户和全体工作人员，应自觉遵守为维护系统安全而建立的一切规章制度，包括人员管理制度、运行维护和管理制度、计算机处理的控制和管理制度、各种资料管理制度、机房保卫管理制度、专机专用和严格分工等管理制度。3、物理安全层面对策要保证计算机网络系统的安全、可靠，必须保证系统实体有个安全的物理环境条件。这个安全的环境是指机房及其设施，主要包括以下内容：1) 计算机系统的环境条件。计算机系统的安全环境条件，包括温度、湿度、空气洁净度、腐蚀度、虫害、振动和冲击、电气干扰等方面，都要有具体的要求和严格的标准。2) 机房场地环境的选择。计算机系统选择一个合适的安装场所十分重要。它直接影响到系统的安全性和可靠性。选择计算机房场地，要注意其外部环境安全性、地质可靠性、场地抗电磁干扰性，避开强振动源和强噪声源，并避免设在建筑物高层和用水设备的下层或隔壁。还要注意出入口的管理。3) 机房的安全防护。机房的安全防护是针对环境的物理灾害和防止未授权的个人或团体破坏、篡改或盗窃网络设施、重要数据而采取的安全措施和对策。为做到区域安全，首先，应考虑物理访问控制来识别访问用户的身份，并对其合法性进行验证；其次，对来访者必须限定其活动范围；第三，要在计算机系统中心设备外设多层安全防护圈，以防止非法暴力入侵；第四设备所在的建筑物应具有抵御各种自然灾害的设施。计算机网络安全是一项复杂的系统工程，涉及技术、设备、管理和制度等多方面的因素，安全解决方案的制定需要从整体上进行把握。网络安全解决方案是综合各种计算机网络信息系统安全技术，将安全操作系统技术、防火墙技术、病毒防护技术、入侵检测技术、安全扫描技术等综合起来，形成一套完整的、协调一致的网络安全防护体系。我们必须做到管理和技术并重，安全技术必须结合安全措施，并加强计算机立法和执法的力度，建立备份和恢复机制，制定相应的安全标准。此外，由于计算机病毒、计算机犯罪等技术是不分国界的，因此必须进行充分的国际合作，来共同对付日益猖獗的计算机犯罪和计算机病毒等问题。参考文献：[1] 张千里.网络安全新技术[M].北京:人民邮电出版社，2003.[2] 龙冬阳.网络安全技术及应用[M].广州:华南理工大学出版社,2006.[3] 常建平，靳慧云，娄梅枝，网络安全与计算机犯罪[M].北京:中国人民公安大学出版社，2002