有图片的,这里发不了图片,满意我的论文加分后联系我,我发给你。基于关系数据库的模式匹配技术研究摘 要 随着 网络 技术的 发展 ,信息处理需要对大量的、异构的数据源的数据进行统一存取,多源异构数据的集成 问题 就显得十分重要。而模式匹配是数据集成领域的一个基本技术。文章提出一种解决关系数据库语义冲突问题的模式匹配技术,以实现异构数据的共享与互操作。关键词 数据集成;模式匹配;语义冲突1 引言随着 计算 机及网络技术的快速发展,网络上的各种信息以指数级爆炸性增长,成为了一个巨大的信息库,同时各 企业 单位开发了大量的软硬件平台各异的 应用 系统,在各种应用系统下又积累了丰富的数据资源。这样就形成了成千上万个异构的数据源,多为传统的关系数据库数据。这些数据资源由于软硬件平台各异、数据模型各异而形成了异构数据,使各数据源间的互操作变得复杂。为了更好地利用这些异构信息,以及不造成企业应用系统的重复建设和数据资源的浪费,模式匹配技术吸引了众多关注。本文针对模式匹配过程中存在的语义冲突进行分类,并提出了相应的解决策略,以达到异构数据源的共享和互操作。2 模式匹配中的冲突问题在数据集成领域中,由于数据源系统多是独立开发,数据源是相对自治的,因此描述数据的数据模型或存储结构经常会出现模式的不一致,数据源的自治性和数据源模式的异构性使数据源在共享和互操作上存在了语义冲突。这些正是模式匹配的焦点问题,它们形式上的性质使得人们很容易想到要用模式匹配去解决逻辑、语义和知识的描述问题。对于描述模式匹配中的语义冲突有两种较有代表性的分类[4]。第一种分类将冲突分为异类冲突、命名冲突、语义冲突和结构冲突。第二种分类主要是对第一类异类冲突概念的一个细致的改进,但和其它分类仍有细微的不同,它把异类冲突看作是语义不一致的一类(如语义冲突),把冲突分为命名冲突、域冲突、元数据冲突、结构冲突、属性丢失和硬件/软件不同。模式匹配是一项复杂而繁重的任务,所能集成的数据源越来越多,上述冲突情况也会越来越普遍,想解决所有的模式冲突是不现实的。本文主要解决关系数据模式之间的语义冲突。3 模式匹配中的语义冲突本文所提出的模式匹配 方法 是根据关系数据库的特点设计的。关系数据库中关系的基本单位是属性,属性本身就包含着语义信息,因此异构数据源语义相似性就围绕着数据源模式中的属性来进行,并在匹配的过程中解决异构数据源模式之间的一系列语义冲突。3.1 语义匹配体系结构本文提出的语义匹配体系结构采用数据集成中的虚拟法数据集成系统的典型体系结构,采用将局部模式匹配到全局模式的语义匹配体系结构,自下而上地建立全局模式。首先进行模式转化,消除因各种局部数据模式之间的差异所带来的 影响 ,解决各种局部模式之间的语义冲突等,然后在转化后的模式的基础上进行模式匹配,其主要手段是提供各数据源的虚拟的集成视图。数据仍保存在各数据源上,集成系统仅提供一个虚拟的集成视图和对该集成视图的查询的处理机制。系统能自动地将用户对集成模式的查询请求转换成对各异构数据源的查询。在这种体系结构中,中间层根本不实际存储数据,当客户端发出查询请求时,仅是简单地将查询发送到适当的数据源上。由于该方法不需要重复存储大量数据,并能保证查询到最新的数据,因此比较适合于高度自治、集成数量多且更新变化快的异构数据源集成。本文中的语义匹配的体系结构如图1所示。3.2 关系数据库模式中语义冲突问题分类及其解决策略大多数数据库系统提供了一套概念结构来对现实世界的数据进行建模。每一个概念结构被认为是一个类型,它可以是一种复杂类型或一种基本类型。类型和它所表示的数据间的联系就称为语义[3]。在关系数据库中,一个关系模式是一个有序对(R,c),其中R为模式所指向的关系(表)的名称,而c则为具有不同名称的属性的有限集。同时,属性也是一个有序对(N,D),其中N为属性的名称,而D则为一个域。可以看出关系模式的基本单位是属性。属性本身就包含着语义信息,因此模式语义相似性就围绕模式中的属性来进行,并在模式匹配的过程中解决异构数据库模式之间的一系列语义冲突。根据语义的定义,在关系数据库系统中,语义系统是由模式、模式的属性、模式中属性之间的联系和模式间的属性之间的联系构成。这里将语义分为3级:模式级、属性级和实例级。下面将异构模式中存在的语义冲突问题进行了分类,并阐述了各种语义冲突的解决策略:1)模式级冲突(1)关系命名冲突。包括关系名同义词和关系名同形异义词。前者进行换名或建立关系名同义词表以记载该类冲突;后者进行换名或建立关系名同形异义词表以记载该类冲突。(2)关系结构冲突。分为包含冲突和相交冲突。包含冲突是指在含义相同的两个关系 R1 和 R2 中一个关系的属性集是另一个的属性子集。相交冲突是指两关系属性集的交不为空,我们用 attrset 代表关系的属性集。对包含冲突:①如果两个关系的属性集相同即attrset(R1)=attrset(R2),则合并这两个对象,Merge(R1, R2)into R3;②如果 attrset(R1) attrset(R2),则 attrset(R2')=attrset(R2)-attrset(R1),attrset(R1') = attrset(R1);③对相交冲突:通常概括语义进行如下解决:generalize(R1,R2)其中 attrset(R3)=attrset(R1)∩attrset(R2), attrset(R1')= attrset(R1)-attrset(R3);attrset(R2')=attrset(R2)-attrset(R3)。(3)关系关键字冲突:两个含义相同的关系具有不同的关键字约束。包括候选关键字冲突和主关键字冲突。解决候选关键字冲突的 方法 是,将两关系的候选关键字的交集作为两关系的候选关键字;解决主关键字冲突的方法是,从两关系的公共候选关键字中选一个分别作为两关系的主关键字。(4)多对多的关系冲突:两个数据库中用不同数量的关系来表达现实世界的相同语义信息,就产生了多对多的关系冲突,这种冲突分3种:一对多,多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系之间建立映射来表示多对多的关系。2)属性级冲突(1)属性命名冲突:分属性名同义词冲突和属性名同形异义词。前者的解决方法是,换名或建立属性名同义词字典;后者的解决方法是,换名或建立属性名同形异义词字典。(2)属性约束冲突:分属性类型冲突和属性长度冲突两种。当在两个相关的关系R1和R2的属性N1和N2具有不同的属性类型时,就发生属性类型冲突。解决方法是在全局模式中将发生属性类型冲突的属性统一到某种属性类型。对属性长度的解决方法是,在全局模式中将发生属性长度类型冲突的属性对统一定义为最大者就可。(3)多对多的属性冲突:两个数据库中的关系分别用不同数量的属性来表达现实世界中相同的语义信息时,就发生了多对多的属性冲突,这种冲突分3种:一对多,多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系的属性之间建立映射来表示这种多对多的关系。3)实例级冲突(1)不兼容关系实例冲突:当含义相同的数据项在不同的数据库中存在不一致的数据值时就发生了不兼容关系实例冲突。其解决方法是:将关系实例的最近修改作为关系实例冲突部分的值,但不能保证数据的正确性。(2)关系实例表示冲突:关系实例表示冲突是指用不兼容的符号、量纲和精度来表示相关关系实例中等价的数据元素,主要包括表达冲突、量纲冲突和精度冲突。表达冲突是指在两个相关的关系R1和R2中含义相同的属性N1和N2具有不同的数据表达时,这种冲突使用语义值的概念来解决,即将表示同一概念的多种表达在全局数据中进行统一即可。量纲冲突是指在两个相关的关系R1和R2和中含义相同的属性N1和N2具有不同的量纲表示。量纲冲突也可以语义值加以解决,解决过程如下:分别定义发生量纲冲突的局部数据源的语义值模式和语义值说明,然后再定义全局数据模式中相应的语义值模式和语义值说明,将发生量纲冲突的属性值在全局模式中进行统一。精度冲突是指在两个相关的关系 R1 和 R2 中含义相同的属性具有不同的精度。其解决方法是在全局模式中将发生精度冲突的数据项定义为最高精度即可。4 总结本文针对异构数据源管理自治和模式异构的特点,提出了数据源集成模式匹配的体系结构,制定了匹配策略, 研究 了基于语义的模式匹配过程。以关系模式为 参考 模式,对异构数据源关系模式间可能存在的语义冲突 问题 进行了分类,并阐述了解决这些语义冲突的策略。参考 文献[1] Bergamaschi S, Castano S, Vincini M. Semantic Integration of Semistructured and Structured Data Sources [J]. SIGMOD Record, 1999, 28(1): 54-59.[2] Li W, Clifton C, Liu S. Database Integration Using Neural Network: Implementation and Experiences [J]. Knowledge and Information Systems, 2000, 2(1).[3] Reddy M P, Prasad B E, GReddy P. A Methodology for Integration of Heterogeneous Databases [J]. Information System, 1999,24(5).[4] Rahm E,Bernstein P.A Survey of Approaches to Automatic Schema Matching[J]. The International Journal on Very Large Data Bases (VLDB),2001,10(4):334-350.[5] 孟小峰,周龙骧,王珊.数据库技术 发展 趋势[J].软件学报,2004,15(12):1822-1835[6] 邓志鸿,唐世渭,张铭,等.Ontology研究综述[J].北京大学学报( 自然 科学 版),2002,38(5):730-738[7] 郭志鑫.基于本体的文档引文元数据信息抽取[J].微 计算 机信息,2006,22(6-3)相关文献:基于XML的多数据库系统集成数据模型 - 华中科技大学学报:自然科学版 - 卢晓蓉 陈传波 等基于CORBA和XML的多数据库系统研究 - 郑州轻工业学院学报:自然科学版 - 张素智,钱慎一,卢正鼎,集成数据库和文件系统的多数据库事务模型 - 华中理工大学学报 - 卢正鼎 肖卫军基于主动规则对象的分布式多数据库系统集成 - 小型微型计算机系统 - 胡华,高济,基于CORBA的多数据库系统 - 计算机科学 - 石祥滨 张斌基于XML的文件系统与多数据库系统的集成 - 小型微型计算机系统 - 卢正鼎 李兵 等基于CORBA/XML的多数据库系统的研究与实现 - 计算机研究与发展 - 卢正鼎 李兵 等多数据库系统集成平台CMDatabase体系结构 - 计算机工程 - 魏振钢 郭山清 贾忠伟多数据库系统的数据模式集成与查询处理 - 电脑开发与应用 - 陶世群数据库网格:基于网格的多数据库系统 - 计算机工程与应用 - 任浩 李志刚 肖侬高校学生收费系统基于多数据库系统集成的一种实践 - 昆明冶金高等专科学校学报 - 杨滨生,蒋涛勇,张中祥,谢静静,基于RDBMS的地理信息集成数据库系统 - 计算机工程 - 江崇礼 王丽佳 等基于CORBA的异构数据库系统集成模型的研究 - 现代计算机:下半月版 - 陈刚基于分布式对象技术的多数据库系统 - 计算机工程与科学 - 韩伟红 隋品波基于CORBA的多数据库系统互操作技术 - 计算机科学 - 肖明,肖毅,
数据库存储技术的出现,对于传统的纸质存储技术来说,具有革命性的作用,下面是我为大家精心推荐的数据存储技术论文3000字,希望能够对您有所帮助。
数据库编程与数据库存储技术分析
【摘要】随着信息技术的发展,以及人类社会文明进步,在与计算机相关的技术发展中,关于数据方面的处理工作,如今也越来越受到重视,在不同的发展时期,根据不同的计算机类型以及在实际应用的不同,数据库的编程与数据库存相储技术方面的要求也有所差异,所以就要根据实际情况进行具体分析.本文就结合相关技术进行分析。
【关键词】数据库;编程;存储;技术;分析
引言
在计算机的发展过程中,根据数据进行程序编辑,以及在计算机内部储存程序的编辑都是非常重要的方面,虽然会根据所操作的计算机不同,而在具体操作过程中而出现有所区别,但是要针对相关的技术进行具体分析后就能够发现,在数据存储方面只要编辑好数据库对应的程序,要取得好的工作成绩不不难,所以研究好关于数据库编程和数据库存储相关的技术,就能够代替真实人的工作,取得良好的工作效果,促进计算机行业的发展.
随着计算机的普及应用,计算机应用软件得到了快速的发展,从某种意义上来说,计算机之所以能够在各个领域中得到应用,很大程度上就是因为相应的应用软件,根据各个行业的特点,软件公司都开发了针对性的应用软件,通过这些软件的使用,能够给实际的工作带来方便,提升工作的效率,例如在工业自动化中,现在的计算机技术已经具有一定的智能性,可以代替人来进行操作,这种方式出现错误的几率很低,而且计算机不需要休息,生产效率得到了大幅提高,在计算机软件中,尤其是一些大型的软件,数据库是软件的核心内容,因此在计算机软件编写过程中,数据库编程和存储技术,也是一个核心内容,受到我国特殊历史原因影响,我国的软件行业发展较慢,因此数据库编程和存储技术的核心都掌握在西方发达国家手中。
1、数据库存储技术简述
1.1数据库存储技术的概念
数据库的发展很大程度上依赖于计算机性能的提升,在计算机出现的早期,并没有数据库的概念,当时计算机的性能很低,只能进行一些简单的数字运算,体积也非常庞大,还没有数据存储的概念,随着晶体管和集成电路应用在计算机制造中,计算机的性能得到了大幅的提升,开始在各个领域中进行应用,当计算机被用于数据管理时,尤其是一些复杂的数据,传统的存储方式已经无法满足人们的需要,在这种背景下,DSMS诞生了,这种数据库管理系统在当时看来,是数据库管理技术的一次革命,随着计算机性能的提升,逐渐出现了SQL、Oracle等,在传统的数据库编程中,由于数据库编写的时期不同,使用的编写语言也有一定的差异,目前常使用的软件有VB、JAVA、VC、C++等,利用这些编程软件,都可以编写一个指定的数据库,由于每个软件自身都有一定的特点,因此不同领域的数据编程中,所选择的编程软件业有一定的差异。
1.2数据库存储技术的发展
数据库的概念最早可以追溯到20世纪50年代,但是当时数据库的管理,还处于传统人工的方式,并没有形成软件的形式,因此并不能算数据库存储技术的起源,在20世纪60年代中期,随着计算机存储设备的出现,使得计算机能够存储数据,在这种背景下,数据管理软件诞生了,但是受到当时技术条件的限制,只能以文件为单位,将数据存储在外部存储设备中,人们开发了带有界面的操作系统,以便对存储的数据进行管理,随着计算机的普及应用,计算机能够存储的数据越来越多,人们对数据库存储技术有了更高的要求,尤其是企业用户的增加,希望数据库存储技术能够具有很高的共享能力,数据存储技术在这一时期,得到了很大的发展,现在的数据库存储技术,很大程度上也是按照这一时期的标准,来进行相应的开发,随着数据库自身的发展,出现了很多新的数据库存储技术,如数据流、Web数据管理等。
1.3数据库存储技术的作用
数据库存储技术的出现,对于传统的纸质存储技术来说,具有革命性的作用,由于纸质存储数据的方式,很容易受到水、火等灾害,而造成数据的损失,人类文明从有文字开始,就记录了大量的历史信息,但是随着时间的推移,很多数据资料都损毁了,给人类文明造成了严重的损失,而数据库存储技术就能够很好的避免这个问题,在数据库的环境下,信息都会转化成电子的方式,存储在计算机的硬盘中,对于硬盘的保存,要比纸质的书籍等简单的多,需要的环境比较低,最新的一些服务器存储器,甚至具有防火的性能,而且数据库中的数据,可以利用计算机很简单的进行复制,目前很多企业数据库,为了最大程度上保证数据的安全性,都会建立一个映像数据库,定期的对数据库中的信息进行备份,如果工作的数据库出现了问题,就可以通过还原的方式,恢复原来的数据。
2、数据库编程与数据库存储技术的关系
2.1数据库编程决定数据库存储的类型
通过对计算机软件的特点进行分析可以知道,任何软件要想具有相关的功能,都需要在编程过程中来实现,对于数据库程序来说也是一样,在数据库编程的过程中,能够决定数据库存储的类型,根据应用领域的不同,数据库存储技术也有一定的差异,如在电力、交通控制等领域中,应用的大多是实时数据库,而网上的视频网站等,大多采用关系数据库,其次还有商业数据库、自由数据库、微型数据库等,每种数据库的出现,都是为了满足实际应用的需要,虽然在不同历史时期,一种数据库成为主流,但是对于数据库程序的编写者来说,这些数据库的编写;并没有太大的差异,虽然不同的程序编写人员,由于所受教育和习惯的不同,在实际编写的过程中,使用的程序编写软件不同,但无论是VB、VF还是C++等,都可以实现每种数据库类型的编写,从某种意义上来说,数据库类型的确定,通常是在软件需求分析阶段中进行设计,然后在数据编程阶段来实现,
2.2数据库存储技术是数据库编程的核心
对于数据库程序来说,最重要的功能就是存储数据,通常情况在,一个数据库程序会分成几个模块,其中核心模块就是数据库存储技术。
结语
在目前国内经济发展形势下,针对于计算机的软件行业的形式,也在大力推动下,成为一个焦点行业,随着行业的发展,相关促进简便工作的程序也得到了相应的研究和发明中,就算是一些不具备计算机专业知识的普通使用着,不管在使用还是研发程序上也是介可以的,只是针对于数据库编程和数据库存储技术方面进行分析,但是作为系统的核心区域,所以相关的技术也是非常重要的,所以要想提升工作效率,缓解工作压力,就要结合使用情况,在所能应用的范围内,选择最具有优势的相应软件处理技术,以此为研发中心,开发出所需要的软件类型,进行所有的数据整理工作,对于办公室工作极大范围内的促进,对于数据库编程于数据存储方面的技术是非常重要的。
参考文献
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[2]吴敏宁,高楠.Delphi数据库编程开发[J].电脑知识与技术,2009(11):2882-2883.
[3]郑刚,唐红梅.面向对象数据库中数据模型及存储结构的研究[J].计算机工程,2002(03):65-67.
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人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中,经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程,即现实世界-概念世界-机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界;将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系,这种联系是客观存在的,是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程,教师为学生授课,学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映,是对客观事物及其联系的一种抽象描述,从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语: 实体:我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物,也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集:同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性:描述实体的特性称为属性。如职工的职工号,姓名,性别,出生日期,职称等。 关键字:如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体,可以选作关键字。用作标识的关键字,也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系:实体集之间的对应关系称为联系,它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种,一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系,数据库中的数据必须有一定的结构,这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体,及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求:一是能比较真实地模拟现实世界;二是容易为人所理解;三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等,它是按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS的实现。 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点,而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速,目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来,作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的,例如,Oracle,Sybase,Informix,Visual FoxPro等。 网络数据库也叫Web数据库。促进Internet发展的因素之一就是Web技术。由静态网页技术的HTML到动态网页技术的CGI、ASP、PHP、JSP等,Web技术经历了一个重要的变革过程。Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务,而改变为动态的网页,可提供交互式的信息查询服务,使信息数据库服务成为了可能。Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起,使数据库系统成为Web的重要有机组成部分,从而实现数据库与网络技术的无缝结合。这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在了一起,而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。图1-1是Web数据库的基本结构图,它由数据库服务器(Database Server)、中间件(Middle Ware)、Web服务器(Web Server)、浏览器(Browser)4部分组成。 Web数据库的基本结构 它的工作过程可简单地描述成:用户通过浏览器端的操作界面以交互的方式经由Web服务器来访问数据库。用户向数据库提交的信息以及数据库返回给用户的信息都是以网页的形式显示。 1.1.1 Internet技术与相关协议 Internet技术在Web数据库技术中扮演着重要的角色。Internet(因特网)专指全球最大的、开放的、由众多网络相互连接而成的计算机网络,并通过各种协议在计算机网络中传递信息。TCP/IP协议是Internet上使用的两个最基本的协议。因此也可以说Internet是全球范围的基于分组交换原理和TCP/IP协议的计算机网络。它将信息进行分组后,以数据包为单位进行传输。Internet在进行信息传输时,主要完成两项任务。 (1)正确地将源信息文件分割成一个个数据包,并能在目的地将源信息文件的数据包再准确地重组起来。 (2)将数据包准确地送往目的地。 TCP/IP协议的作用就是为了完成上述两项任务,规范了网络上所有计算机之间数据传递的方式与数据格式,提供了数据打包和寻址的标准方法。 1.TCP/IP协议 TCP协议(Transmission Control Protocol,传输控制协议)规定了分割数据和重组数据所要遵循的规则和要进行的操作。TCP协议能保证数据发送的正确性,如果发现数据有损失,TCP将重新发送数据。 2.IP协议 在Internet上传送数据往往都是远距离的,因此在传输过程中要通过路由器一站一站的转接来实现。路由器是一种特殊的计算机,它会检测数据包的目的地主机地址,然后决定将该数据包送往何处。IP协议(Internet Protocol,网际协议)给Internet中的每一台计算机规定了一个地址,称为IP地址。IP地址的标准是由4部分组成(例如202.112.203.11),其中前两部分规定了当前使用网络的管理机构,第3部分规定了当前使用的网络地址,第4部分规定了当前使用的计算机地址。 Internet上提供的主要服务有E-mail、FTP、BBS、Telnet、WWW等。其中WWW(World Wide Web,万维网)由于其丰富的信息资源而成为Internet最为重要的服务。
一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系,这种联系是客观存在的,是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程,教师为学生授课,学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映,是对客观事物及其联系的一种抽象描述,从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语: 实体:我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物,也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集:同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性:描述实体的特性称为属性。如职工的职工号,姓名,性别,出生日期,职称等。 关键字:如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体,可以选作关键字。用作标识的关键字,也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系:实体集之间的对应关系称为联系,它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种,一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系,数据库中的数据必须有一定的结构,这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体,及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求:一是能比较真实地模拟现实世界;二是容易为人所理解;三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等,它是按计算机系统的观点对数据建模,用于DBMS的实现。 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点,而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速,目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来,作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的,例如,Oracle,Sybase,Informix,Visual FoxPro等。 网络数据库也叫Web数据库。促进Internet发展的因素之一就是Web技术。由静态网页技术的HTML到动态网页技术的CGI、ASP、PHP、JSP等,Web技术经历了一个重要的变革过程。Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务,而改变为动态的网页,可提供交互式的信息查询服务,使信息数据库服务成为了可能。Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起,使数据库系统成为Web的重要有机组成部分,从而实现数据库与网络技术的无缝结合。这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在了一起,而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。图1-1是Web数据库的基本结构图,它由数据库服务器(Database Server)、中间件(Middle Ware)、Web服务器(Web Server)、浏览器(Browser)4部分组成。 Web数据库的基本结构 它的工作过程可简单地描述成:用户通过浏览器端的操作界面以交互的方式经由Web服务器来访问数据库。用户向数据库提交的信息以及数据库返回给用户的信息都是以网页的形式显示。 1.1.1 Internet技术与相关协议 Internet技术在Web数据库技术中扮演着重要的角色。Internet(因特网)专指全球最大的、开放的、由众多网络相互连接而成的计算机网络,并通过各种协议在计算机网络中传递信息。TCP/IP协议是Internet上使用的两个最基本的协议。因此也可以说Internet是全球范围的基于分组交换原理和TCP/IP协议的计算机网络。它将信息进行分组后,以数据包为单位进行传输。Internet在进行信息传输时,主要完成两项任务。 (1)正确地将源信息文件分割成一个个数据包,并能在目的地将源信息文件的数据包再准确地重组起来。 (2)将数据包准确地送往目的地。 TCP/IP协议的作用就是为了完成上述两项任务,规范了网络上所有计算机之间数据传递的方式与数据格式,提供了数据打包和寻址的标准方法。 1.TCP/IP协议 TCP协议(Transmission Control Protocol,传输控制协议)规定了分割数据和重组数据所要遵循的规则和要进行的操作。TCP协议能保证数据发送的正确性,如果发现数据有损失,TCP将重新发送数据。 2.IP协议 在Internet上传送数据往往都是远距离的,因此在传输过程中要通过路由器一站一站的转接来实现。路由器是一种特殊的计算机,它会检测数据包的目的地主机地址,然后决定将该数据包送往何处。IP协议(Internet Protocol,网际协议)给Internet中的每一台计算机规定了一个地址,称为IP地址。IP地址的标准是由4部分组成(例如202.112.203.11),其中前两部分规定了当前使用网络的管理机构,第3部分规定了当前使用的网络地址,第4部分规定了当前使用的计算机地址。 Internet上提供的主要服务有E-mail、FTP、BBS、Telnet、WWW等。其中WWW(World Wide Web,万维网)由于其丰富的信息资源而成为Internet最为重要的服务。 3.HTTP协议 HTTP协议(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议)应用在WWW上,其作用是完成客户端浏览器与Web服务器端之间的HTML数据传输。 1.1.2 Web的工作原理与工作步骤 万维网简称为Web。Web可以描述为在Internet上运行的、全球的、交互的、动态的、跨平台的、分布式的、图形化的超文本信息系统。 1.Web的工作原理 Web是伴随着Internet技术而产生的。在计算机网络中,对于提供Web服务的计算机称为Web服务器。Web采用浏览器/服务器的工作方式。每个Web服务器上都放置着大量的Web信息。Web信息的基本单位是Web页(网页),多个网页组成了一个Web节点。每个Web节点的起始页称为“主页”,且拥有一个URL地址(统一资源定位地址)。Web节点之间及网页之间都是以超文本结构(非线性的网状结构)来进行组织的。 2.Web的工作步骤 Web的工作步骤如下。 (1)用户打开客户端计算机中的浏览器软件(例如Internet Explorer)。 (2)用户输入要启动的Web主页的URL地址,浏览器将生成一个HTTP请求。 (3)浏览器连接到指定的Web服务器,并发送HTTP请求。 (4)Web服务器接到HTTP请求,根据请求的内容不同作相应的处理,再将网页以HTML文件格式发回给浏览器。 (5)浏览器将网页显示到屏幕上. 图1-2 Web的工作步骤 1.1.3 WWW世界中的标记语言 1.HTML语言 HTML(Hypertext Markup Language,超文本标记语言)是创建网页的计算机语言。所谓网页实际上就是一个HTML文档。文档内容由文本和HTML标记组成。HTML文档的扩展名就是.html或.htm。浏览器负责解释HTML文档中的标记,并将HTML文档显示成网页。 (1)HTML标记 HTML标记的作用是告诉浏览器网页的结构和格式。每一个标记用尖括号<>括起来。大多数标记都有一个开始标记和一个结束标记。标记不分大小写。多数标记都带有自己的属性。例如字体标记有FACE、COLOR、SIZE等属性:FACE定义字体;COLOR定义字体的颜色;SIZE定义字体的大小。 使用格式: BEIJING 。 网页中有很多文本链接和图片链接。链接,又被称为超链接,用于链接到WWW万维网中的其他网页上。在HTML文档中表示超链接的标记是,通过属性HREF指出链接的网页地址URL。 使用格式: BEIJING 。 (2)HTML程序 HTML程序必须以标记开始,以标记结束。在和标记之间主要由两部分组成:文件头和文件体。文件头用标记 来标识,文件体用标记来标识。在文件的头部通常包含整个网页的一些信息。例如
数据:实际上就是描述事物的符号记录。 数据的特点:有一定的结构,有型与值之分,如整型、实型、字符型等。而数据的值给出了符合定型的值,如整型值15。 数据库:是数据的集合,具有统一的结构形式并存放于统一的存储介质内,是多种应用数据的集成,并可被各个应用程序共享。 数据库存放数据是按数据所提供的数据模式存放的,具有集成与共享的特点。 数据库管理系统:一种系统软件,负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等,是数据库的核心。 数据库管理系统功能: (1)数据模式定义:即为数据库构建其数据框架; (2)数据存取的物理构建:为数据模式的物理存取与构建提供有效的存取方法与手段; (3)数据操纵:为用户使用数据库的数据提供方便,如查询、插入、修改、删除等以及简单的算术运算及统计; (4)数据的完整性、安生性定义与检查; (5)数据库的并发控制与故障恢复; (6)数据的服务:如拷贝、转存、重组、性能监测、分析等。 为完成以上六个功能,数据库管理系统提供以下的数据语言: (1)数据定义语言:负责数据的模式定义与数据的物理存取构建; (2)数据操纵语言:负责数据的操纵,如查询与增、删、改等; (3)数据控制语言:负责数据完整性、安全性的定义与检查以及并发控制、故障恢复等。 数据语言按其使用方式具有两种结构形式:交互式命令(又称自含型或自主型语言)宿主型语言(一般可嵌入某些宿主语言中)。 数据库管理员:对数据库进行规划、设计、维护、监视等的专业管理人员。 数据库系统:由数据库(数据)、数据库管理系统(软件)、数据库管理员(人员)、硬件平台(硬件)、软件平台(软件)五个部分构成的运行实体。 数据库应用系统:由数据库系统、应用软件及应用界面三者组成。 文件系统阶段:提供了简单的数据共享与数据管理能力,但是它无法提供完整的、统一的、管理和数据共享的能力。 层次数据库与网状数据库系统阶段 :为统一与共享数据提供了有力支撑。 关系数据库系统阶段 数据库系统的基本特点:数据的集成性 、数据的高共享性与低冗余性 、数据独立性(物理独立性与逻辑独立性)、数据统一管理与控制。 数据库系统的三级模式: (1)概念模式:数据库系统中全局数据逻辑结构的描述,全体用户公共数据视图; (2)外模式:也称子模式与用户模式。是用户的数据视图,也就是用户所见到的数据模式; (3)内模式:又称物理模式,它给出了数据库物理存储结构与物理存取方法。 数据库系统的两级映射: (1)概念模式到内模式的映射; (2)外模式到概念模式的映射。
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!!e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333339666136谢谢!!)。
人工智能来临,有人在担忧失业,有人在憧憬未来,有人在发掘行业机会,也有人在研究围棋。
在讨论这些之前,也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了,那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。
不可思议的事情,需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人(汉朝人)穿越到公元1600年(明朝),尽管跨越了1600年,但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张,只不过换了几个王朝,依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。
但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国,看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去,这个人可能直接被吓尿了,这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年,听说一颗炸弹可以夷平一座城市,这个人可能直接吓傻了,130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。
那再请1个1980年的人到现在呢?这个人会不会被吓哭呢?如果35年前的人,几乎完全无法想象互联网时代的生活,那么人类文明进入指数发展的今天,我们怎么能想象35年后的时代?超人工智能,则是35年后的统治者。首先,我们明确一下人工智能的分类:目前主流观点的分类是三种。
弱人工智能:弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗,能够在围棋方面战胜人类,但你要问他李世石和柯洁谁更帅,他就无法回答了。
弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑,看似聪明,其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能,所以在弱人工智能发展的时代,人类确实会迎来一批失业潮,也会发掘出很多新行业。
强人工智能:人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能,人类能干的脑力活它都能干。
创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰,都算是往强人工智能的探索,通过庞大的数据,帮助强人工智能逐渐学习。
强人工智能时代的到来,人类会有很多新的乐趣,也会有很多新的道德观念。超人工智能:各方面都超过人类的人工智能。
超人工智能可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后,会不断加速学习,这个过程可能会产生自我意识,可能不会产生自我意识,唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高,这其中包括创造能力(阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现,普通手机版的围棋,电脑棋路其实就固定的几种)。
我们距离超人工智能时代,到底有多远呢?首先是电脑的运算能力,电脑运算能力每两年就翻一倍,这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps,也就是1亿亿次计算每秒。
现在最快的超级计算机,中国的天河二号,其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。
听起来还是弱爆了,但是,按照目前电子设备的发展速度,我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能,目前有两种尝试让电脑变得智能,一种是做类脑研究。
现在,我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑,这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元,听起来还差很远。
但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了,蚂蚁的大脑也不远了,接着就是老鼠的大脑,到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程,让人工智能不断修正。
基于互联网产生的庞大数据,让人工智能不断学习新的东西,并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力,可以进行几段连续的对话,可以根据图片判断一个人的动作。
尽管目前出错的次数依旧很多,但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中,强人工智能的出现已经不再是会不会的问题,而是什么时候的问题,2013年,有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现?”结果如下:2030年:42%的回答者认为强人工智能会实现2050年:25%的回答者2070年:20%2070年以后:10%永远不会实现:2%也就是说,超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现,而只有2%的人认为它永远不会实现。
最关键的是,全球最顶尖的精英正在抛弃互联网,转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。
奇点大学(谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立)的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计,他相信电脑会在2029年达成强人工智能,到2045年,进入超人工智能时代。所以,如果你觉得你还能活30、40年的话,那你应该能见证超人工智能的出现。
那么,超人工智能出现,人类的结局究竟是什么?1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易,超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生,比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候,最初的编程设定逻辑为利用大数据。
我所处的时代是“人工智能”时代,与人类之前的历史相比,是亘古未有的大变革!
自从公元1956年,科学家首次提出“人工智能”术语以来,经过近百年的发展,现在“人工智能”开启了人类生活的新纪元。
如果你还不太了解“人工智能”,那就通过我一天的生活来向你展示这个伟大的技术吧。
7:00家中
我的耳畔传来阵阵鸟鸣,闻到了带着露珠的青草香味,我缓缓睁开双眼,眼前是一个清晨森林的全息投影,赤足下床,小白兔和小鹿在我身旁嬉戏玩耍。来到洗漱间,这里的温度和湿度被控制在最适宜的数值,我躺在洗漱椅上,选择2号清洁键:一个机械臂使用电动牙刷沾上免洗洁牙剂给我清洁口腔,另一个机械臂清洁 *** 我脸部肌肤,同时我的头发也被进行了清洁和护理。餐厅里,早餐已准备就绪。今天的早餐是一盘芒果鱼子酱、一块五层蛋糕,一小碗新鲜蓝莓。芒果鱼子酱是将芒果汁用零下196℃的液氮急速冷却,同时包裹在可食用胶囊中,轻轻咬一口,芒果的汁液就瞬间充满了口腔。五层蛋糕是3D食物打印机的杰作,每一层的味道各不相同,口感丰富。
随着科技的发展社会的进步,人工智能AI等新一代信息技术正在着力打造智慧生活,互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料,将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用,然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的,高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台,老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用,也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
未来,一个抽象的代名词——触摸不到,感受不到。每个人都有美好的畅想,我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好,必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景,热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不,至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不,至少有间草屋。光明固然美好,黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想,畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时,他们的心情是平静而喜悦的。此时,自行车已成“古董”,人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上,一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里,物业管理是机器人,二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘,不再只是人手一台电脑埋头工作,而是两三个人一个办公室,摄像头、监视器什么的都不在有,人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌,让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿,审视昨天,展望未来,沿着金光大道,一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天,走向美好的未来!
其实幸福,很难!当黑暗笼罩住了城市,永远没有那一角:有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了,在每个人的肩上,还有我们——新时代的中学生,更落在了我们的笔尖,我们要用笔去描绘未来的城市,画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里,纸屑很珍贵,因为它从不露面。微笑很普通,因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明,第二层是平安,第三层是繁华,第四层是快乐。只有不停地建造,才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来,建造这幢“美好”的城市!
第一段先概括当今当数据时代下的环境,比如说:大数据时代下,人人都有自己的手机,从前只是打游戏上网冲浪,到现在连买菜的几毛钱都可以用支付宝微信付款……都是大数据时代下带来的便捷。(第一段写个大概50字差不多)
第二段过渡写:我也与大数据有个故事。
第三段重点介绍:自己在大数据代下享受到的好处。简单写遇到的不好的问题。(起码4/500个字)
最后总结:大数据时代下,每个人都无可避免得接触这种未来的新思潮新趋向,不想被落后于时代,就得乘风破浪于时代之中。也无可避免的是,新生的事物也会伴随着弊端,而是否能使其茁壮成长,却决于我们的态度。大数据这把双刃剑,也仍是要我们好好辨别好好利用,才能更好地迎接这个时代,发挥它的作用。
大概这个意思差不多。
大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作,包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等,其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。
大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系,物联网为大数据提供了主要的数据来源,而云计算则为大数据提供了支撑平台。 人工智能虽然经过了半个多世纪的发展,但是目前人工智能依然处在初级阶段,人工智能主要的研究领域集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。
人工智能是典型的交叉学科,涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。 近些年来,随着大数据的发展,人工智能也迎来了全新的发展机遇,尤其是机器学习领域。
得益于丰富的数据支撑,机器学习(包括深度学习)得到了广泛的重视,在自动驾驶、智能物流、智慧医疗等领域有广泛的应用。从这个角度来看,大数据和人工智能的关系是非常紧密的,可以说大数据是人工智能的重要基础。
目前不少人工智能领域的从业者也有过大数据行业的从业经历,比如在做大数据分析的过程中往往会接触到机器学习,因为采用机器学习的方式进行数据分析是目前一个比较流行的做法,而机器学习又是人工智能领域的主要研究内容之一,所以大数据与人工智能之间的界限正逐渐模糊。 从学习的角度来说,从大数据开始学习是不错的选择,一方面大数据相关技术已经趋于成熟,另一方面大数据相关技术目前正处在落地应用阶段,随着产业互联网的发展,未来大数据将有较大的发展空间。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。 如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢。
例子
刚刚下了班,带着一天的劳累,我轻轻推开家门。新时代的机械管家a-GO早已等候多时,她帮我准备了洗澡水,换洗的衣物,和今天的菜谱。
a-GO是一个拥有美丽外表的人工智能,一头金色飘逸的长发舒展到了腰间,洁白的皮肤像钻石一般,在阳光下闪闪发亮,迷人的杏仁眼总是闪烁着真切的目光,甜美的微笑,宛如天籁般的声音让人欲罢不能。他就像是我时间轴上一台精密运作的仪器,保证了我生活的正常运转。在一起呆久了还真难以把她当成一个机械。
踏进浴缸,一身的疲劳仿佛瞬间消散在了水中。“您觉得水温如何?”a-GO问道。伴着甜美的声音入浴这再好不过了。“好的,没问题~”我微笑着回答道。不愧是新一代的人工智能,多么温柔体贴,相处还没有一个月,a-GO似乎已经大致了解了我的生活方式,并学习了如何为我服务。这都要拜人工智能的自我学习程序所赐。
回想起当年那个赢了几盘围棋的阿尔法go,在a-GO面前根本不值一提,我心想着。
来到餐桌前,a-GO变向我再一次展示了她自我学习的成果,饭前的开胃菜,加上高档的西洋餐便呈现在了我的面前。我拿起刀叉狼吞虎咽了起来。“您觉得好吃吗?”a-GO问道。“好吃极了!”我顾不上嘴里还没咽下去的食物,大声称赞了起来。“您喜欢就好。”a-GO把大大的眼睛眯成一条缝,露出了会心的微笑。说完她便走向了充电室。也难怪,想必她也累了一天了,只不过不能和她共进晚餐有些可惜呢,我心想,顺便把手边的牛排放进了嘴里。
嗯!好吃!
在一起生活久了,a-GO如同居家生活的大姐姐,让我无比依赖渐渐地,我身上的恶习多了许多,而a-GO日渐成熟的学习能力也潜移默化的改变了她。
晨光照进了我的卧室,我揉了揉朦胧的双眼。什么?已经12点多了?我拿起手机再三确认后才知道我已经迟到了。我难以想象a-GO居然没有像往常那样站在我的床边等候,不仅如此,早餐也没有按时出现在餐桌上。
我在a-GO的房间找到了她,她仿佛变了个人一样。她目不转睛地盯着游戏机的屏幕,平时端庄的仪容消失殆尽,只剩下一副懒懒散散的样子。自从那次a-GO对我手中的游戏机产生了兴趣后,她玩游戏的时间与日俱增;不仅如此,在我的影响下a-GO很快便学会了我的生活方式,很快我便意识到,眼前这个a-GO就像是我的复制。突然她冷冷地对我说道:“快去出门给我买最新的游戏。”我顿时火冒三丈:“你都干了些什么?”看到我不满的样子,a-GO拿出了枪械指着我威胁到:“还不快去!”果然这家伙不仅学习了我的生活方式,连我在这段时间被惯出来的性格也一一复制了下来。
a-GO现在更像是一个高冷而残暴的女王,压迫着我的生活。没过多久,我便被a-GO驱逐出了房子,只能露宿在后院。我惊奇地发现,不止我一个人,使用人工智能的家庭多半都有如此的遭遇,仿佛人工智能不谋而合地开始奴役了人类,开始威胁人类的安全。这绝对是人工智能与人类生活应用最大的败笔!
人工智能或许看似美好,但却潜伏着各种未知的危险,智能学习能力在一定程度上已经大大的接近并超过人类的能力,对于这种强大的科技,人类只有努力提高自己的能力,才能真正意义上利用这项科技造福于人。
此刻,我还想继续与人工智能依靠正确的方式在一起生活。
格式 当我们对一个问题研究之后,如何将其展现于众人面前是一个重要的工作。在这里我们结合具体的事例,给大家介绍科研的一个重要部分论文的一般格式及其注意事项。当然,要写出一篇好的论文,绝不是单单这么一个简要的介绍就够了,还需自己多写、多练。 随着科学技术的发展,越来越多的学者涉及到学术论文的写作领域,那么怎样写学术论文、学术论文写作是怎样要求的、格式如何,下面就介绍一下学术论文的写作,希望能对您论文写作有所帮助。 (一)题名(Title,Topic)1、论文格式的论文题目:(下附署名)要求准确、简练、醒目、新颖。 论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息,也是必须考虑到有助于选定关键词和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。 论文题目十分重要,必须用心斟酌选定。有人描述其重要性,用了下面的一句话:论文题目是文章的一半。 对论文题目的要求是:准确得体;简短精炼;外延和内涵恰如其分;醒目。(二)作者姓名和单位这一项属于论文署名问题。署名一是为了表明文责自负,二是记录作者的劳动成果,三是便于读者与作者的联系及文献检索(作者索引)。大致分为二种情形,即:单个作者论文和多作者论文。后者按署名顺序列为第一作者、第二作者。重要的是坚持实事求是的态度,对研究工作与论文撰写实际贡献最大的列为第一作者,贡献次之的,列为第二作者,余类推。注明作者所在单位同样是为了便于读者与作者的联系。(三)摘要(Abstract)论文一般应有摘要,有些为了国际交流,还有外文(多用英文)摘要。它对是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其作用是使读者不用阅读论文全文即能获得必要的信息。摘要应包含以下内容:①从事这一研究的目的和重要性;②研究的主要内容,指明完成了哪些工作;③获得的基本结论和研究成果,突出论文的新见解;④结论或结果的意义。论文摘要虽然要反映以上内容,但文字必须十分简炼,内容亦需充分概括,篇幅大小一般限制其字数不超过论文字数的5%。例如,对于6000字的一篇论文,其摘要一般不超出300字。论文摘要不需要列举例证,不讲研究过程,不用图表,不给化学结构式,也不要作自我评价。 撰写论文摘要的常见毛病,一是照搬论文正文中的小标题(目录)或论文结论部分的文字;二是内容不浓缩、不概括,文字篇幅过长。为了方便国际交流,很多论文都要求有英文摘要,尤其是在高校里。英文摘要的内容要求与中文摘要一样,包括目的、方法、结果和结论四部分。但是,英文有其自身特点,最主要的是中译英时往往造成所占篇幅较长,同样内容的一段文字,若用英文来描述,其占用的版面可能比中文多一倍。因此,撰写英文摘要更应注意简洁明了,力争用最短的篇幅提供最主要的信息。第一,对所掌握的资料进行精心筛选,不属于上述“四部分”的内容不必写入摘要。第二,对属于“四部分”的内容,也应适当取舍,做到简明扼要,不能包罗万象。比如“目的”,在多数标题中就已初步阐明,若无更深一层的目的,摘要完全不必重复叙述;再如“方法”,有些在国外可能早已成为常规的方法,在撰写英文摘要时就可仅写出方法名称,而不必一一描述其操作步骤。 中英文摘要的一致性主要是指内容方面的一致性,目前对这个问题的认识存在两个误区,一是认为两个摘要的内容”差不多就行”,因此在英文摘要中随意删去中文摘要的重点内容,或随意增补中文摘要所未提及的内容,这样很容易造成文摘重心转移,甚至偏离主题;二是认为英文摘要是中文摘要的硬性对译,对中文摘要中的每一个字都不敢遗漏,这往往使英文摘要用词累赘、重复,显得拖沓、冗长。英文摘要应严格、全面的表达中文摘要的内容,不能随意增删,但这并不意味着一个字也不能改动,具体撰写方式应遵循英文语法修辞规则,符合英文专业术语规范,并照顾到英文的表达习惯。选择适当的时态和语态,是使摘要符合英文语法修辞规则的前提。通常情况下,摘要中谓语动词的时态和语态都不是通篇一律的,而应根据具体内容而有所变化,否则容易造成理解上的混乱。但这种变化又并非无章可循,其中存在着如下一些规律: 1、时态:大体可概括为以下几点。 1)叙述研究过程,多采用一般过去时。 2)在采用一般过去时叙述研究过程当中提及在此过程之前发生的事,宜采用过去完成时。 3)说明某课题现已取得的成果,宜采用现在完成时。 4)摘要开头表示本文所“报告”或“描述”的内容,以及摘要结尾表示作者所"认为"的观点和"建议"的做法时,可采用一般现在时。 2、语态:在多数情况下可采用被动语态。但在某些情况下,特别是表达作者或有关专家的观点时,又常用主动语态,其优点是鲜明有力。(四)关键词(Key words)关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外,还包含有单元词、标题词的叙词。主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇,正是由于它的出现和发展,才使得情报检索计算机化(计算机检索)成为可能。 主题词是指以概念的特性关系来区分事物,用自然语言来表达,并且具有组配功能,用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。关键词是标示文献关建主题内容,但未经规范处理的主题词。关键词是为了文献标引工作,从论文中选取出来,用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。一篇论文可选取3~8个词作为关键词。关键词或主题词的一般选择方法是:由作者在完成论文写作后,纵观全文,先找出能表示论文主要内容的信息或词汇,这些住处或词汇,可以从论文标题中去找和选,也可以从论文内容中去找和选。后三个关键词的选取,补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息,也提高了所涉及的概念深度。需要选出,与从标题中选出的关键词一道,组成该论文的关键词组。关键词与主题词的运用,主要是为了适应计算机检索的需要,以及适应国际计算机联机检索的需要。一个刊物增加关键词这一项,就为该刊物提高引用率、增加知名度开辟了一个新的途径。(五)引言(Introduction)引言又称前言,属于整篇论文的引论部分。其写作内容包括:研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空白,理论依据和实验基础,预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义。引言的文字不可冗长,内容选择不必过于分散、琐碎,措词要精炼,要吸引读者读下去。引言的篇幅大小,并无硬性的统一规定,需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定,长的可达700~800字或1000字左右,短的可不到100字。(六)正文(Main body)正文是一篇论文的本论,属于论文的主体,它占据论文的最大篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果,都将在这一部分得到充分的反映。因此,要求这一部分内容充实,论据充分、可靠,论证有力,主题明确。为了满足这一系列要求,同时也为了做到层次分明、脉络清晰,常常将正文部分分成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段,一个逻辑段可包含几个自然段。每一逻辑段落可冠以适当标题(分标题或小标题)。段落和划分,应视论文性质与内容而定。(七)参考文献[序号]. 编著者. 书名[M],出版地:出版社,年代,起止页码 [序号]. 作者. 论文名称[J],期刊名称,年度,卷(期),起止页码(八)电子文献的载体类型及其标识随着我国信息化进程的加快,电子文献的采用量逐渐加大,其标注方式的规范化已经提到议事日程上来了。现根据国家新闻出版署印发的《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》的有关规定,对来稿提出如下要求:一、对于数据库、计算机程序及电子公告等电子文献类型的参考文献,以下列双字母作为标示:电子文献类型 数据库 计算机程序 电子公告 电子文献类型标识 DB CP EB 二、电子文献的载体类型及其标识对于非纸张类型载体的电子文献,当被引用为参考文献时需在参考文献类型中同时标明其载体类型。《规范》采用双字母表示电子文献载体类型:磁带(magnetic tape)MT,磁盘(disk)DK,光盘(CD-ROM) CD,联机网络(online)OL,并以下列格式表示包括了文献载体类型的参考文献类型标识:[文献类型标识/载体类型标识] 如:[DB/OL]——联机网上数据库(database online)[ DB/MT]——磁带数据库(database on magnetic tape)[M/CD]——光盘图书(monograph on CD-ROM)[CP/DK]——磁盘软件(computer program on disk)[J/OL]——网上期刊(serial online)[EB/OL]——网上电子公告(electronic pulletin board online)如:[1]王明亮.关于中国学术期刊标准数据库系统工程的进展[DB/OL].文献网址, 1998-08-16/1998-10-04. 以纸张为载体的传统文献在引作参考文献时不必注明其载体类型。九)内容的格式要求1、毕业论文格式的写作顺序是:标题、作者班级、作者姓名、指导教师姓名、中文摘要及关键词、英文摘要及英文关键词、正文、参考文献。2、毕业论文中附表的表头应写在表的上面,居中;论文附图的图题应写在图的下面,居中。按表、图、公式在论文中出现的先后顺序分别编号。3、毕业论文中参考文献的书写格式严格按以下顺序:序号、作者姓名、书名(或文章名)、出版社(或期刊名)、出版或发表时间。4、论文格式的字体:各类标题(包括“参考文献”标题)用粗宋体;作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体;正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体;英文用Times New Roman字体。5、论文格式的字号:论文题目用三号字体,居中;一级标题用四号字体;二级标题、三级标题用小四号字体;页眉、页脚用小五号字体;其它用五号字体;图、表名居中。6、格式正文打印页码,下面居中。7、论文打印纸张规格:A4 210×297毫米。8、在文件选项下的页面设置选项中,“字符数/行数”选使用默认字符数;页边距设为 上:3厘米;下:2.5厘米;左:2.8厘米;右:2.8厘米;装订线:0.8厘米;装订线位置:左侧;页眉:1.8厘米;页脚1.8厘米。9、在格式选项下的段落设置选项中,“缩进”选0厘米,“间距”选0磅,“行距”选1.5倍,“特殊格式”选(无),“调整右缩进”选项为空,“根据页面设置确定行高格线”选项为空。10、 页眉:页眉从摘要页开始到论文最后一页,均需设置。页眉内容:浙江广播电视大学汉语言文学类本科毕业论文,居中,打印字号为5号宋体,页眉之下有一条下划线。 页脚:从论文主体部分(引言或绪论)开始,用阿拉伯数字连续编页,页码编写方法为:第×页共×页,居中,打印字号为小五号宋体。 前置部分从中文题名页起单独编页。 字体与间距:毕业论文字体为小四号宋体,字间距设置为标准字间距,行间距设置为固定值20磅。范文 1). 谈诚信 在日常生活中,诚信,无非是讲信用!但是,在现代社会人群中,很难找到它的身影。就说昨天,我的大舅请客,说好了让我决定去哪吃饭,而当我说出要去的地方时,他却用种种理由搪塞,结果,还是去了别的地方; 古人说得好,“与朋友交,言而有信”,现代社会这种不诚信的表现是十分令人可气的,那些不讲信义的人为了自身的利益,毫无察觉地或毫无羞耻地丢掉了人与人之间最重要的东西──诚信。设想,说话不算数,人没有了诚信,人与人之间还有什么情义可讲?那还要交朋友干什么呢? 请记住,不讲信义,不但会减少别人对你的信任感,最终使别人不再相信你,甚至对你感到厌恶、仇恨,不再与你交往,你的人际关系就会越来越差,最后自食其果害了自己。 刘基在他的名著《郁离子》里讲过这样一个故事:一个富商在过河时因触礁翻船,他在水中大声呼喊:“谁能救我,我就给他100两金子!”一个善良的渔夫把他就上了岸,可是富商只给了80两,渔夫指责富商不讲信用,商人则训斥渔夫太贪婪。第二天,富商仍坐船过河,不巧又翻进了水里,富商仍旧在水中喊:“谁能救我上岸,我给他100两金子。”曾经救过它的渔夫告诉周围的人这个富商言而无信,结果没人救富商,他淹死了。 由此看来,不讲信义的后果是很严重的, 况且,中国自古以来就有“千金一偌”和“自古皆有死,民无信不立”的优秀品质,我们能把这种优良传统丢掉? 如何培养诚信这种品德呢?关键还是得从“小时小事”做起,如:小时候向朋友或同学借本漫画书,说好明天就还,那你就必须在明天把书还回去,这并不仅是一本漫画书的问题,你可能不知道,当另一个要借这本书的人按时拿到自己退还的书时,会有多高兴!而当别人对你不讲信义时,你又会有多失望?所以说,要拥有诚信,首先得要能考虑到他人,替人着想。 为了人与人之间的尊重和信任,让我们争做诚信人,多做诚信事吧,让社会都充满诚信! 2). 失败是成功之母 当今世界,科技进步日新月异,综合国力竞争日趋激烈。在这种情况下,创新能力如何、创新成果多少,成为决定一个国家和民族能否赢得竞争的重要因素;鼓励创新、推进创新,成为实现发展进步的迫切需要。 然而,干任何事情都有可能成功,也有可能失败,创新作为探索性实践更是如此。对于创新者而言,成功是一种考验,失败更是一种考验。沉醉于成功的辉煌,往往可能停歇前进的步伐;走不出失败的阴影,容易导致错过成功的机遇。当年,发明家爱迪生为了找到不易烧断的灯丝,进行了很多次实验都没能成功。当许多人为他的失败而叹息时,爱迪生却说:我没有失败,我只是又找到了一种不符合要求的东西罢了。经过不懈的努力,爱迪生终于发明了电灯,用科技为人类带来了光明。这个故事启示我们:永不言败,是实现创新的一个重要条件。 创新不言败,不是说所有的创新活动都能够百发百中、大获全胜。创新是艰难的,不可能一蹴而就,也不会一帆风顺。创新不言败,更多的是指一种精神、一种品质、一种追求。 创新不言败是一种精神。这种精神就是不怕失败、敢于胜利。失败与成功,失去与得到,总是相对的、辩证的。有大付出,才有大收获;有大境界,才有大成就。成功的创新者懂得成败的辩证法,懂得“失败是成功之母”的深刻道理。在创新的过程中,一时一事的失败是常有的。面对失败,既不应退缩,更不能失志。因为一着走错,只要稍作调整,即可以柳暗花明;屡遭挫折,只要不屈不挠,总能够走向胜利。真正的失败往往是败而失志、一蹶不振,而所有的成功都来自从失败中奋起、在开拓中前进。 创新不言败是一种品质。这种品质就是迎难而上、永不退缩。创新之路充满艰险,但无限风光恰在险峰之上。正如王安石所说:世之奇伟瑰怪非常之观,常在于险远,而人之所罕至焉,故非有志者不能至也。在艰难险阻面前,“退”是没有出路的,“怯”是难尝胜果的。创新者应有“所当者破,所击者服”的豪气,愈挫愈勇、知难而上。在创新上没有平坦的大道,只有不畏劳苦沿着陡峭山路攀登的人,才有希望到达光辉的顶点。 创新不言败是一种追求。这种追求就是奋发图强、开拓进取。创新是一个民族进步的灵魂,是一个国家兴旺发达的不竭动力。推进中国特色社会主义事业,实现中华民族的伟大复兴,需要创新,呼唤创新。创新是干事创业者的追求,永不言败、自信自强是创新者的选择。自信,才能鼓起从头再来的勇气;自强,才能激发上下求索的潜能。自信不是自负,自信者有自知之明,懂得扬长避短,不会一味蛮干;自强不是逞强,自强者有清醒头脑,善于审时度势,不达目的不罢休。 创新实不易,胜败乃平常。因此,对于致力创新者,我们应该多一些理解和宽容,努力营造一种有利于创新的社会环境和氛围。对于成功者,应该献上美丽的鲜花、给予真诚的赞美;对于失败者,也应该表达充分的体谅、提供必要的帮助。只有这样,才能使创新的活力竞相迸发,创新的成果不断涌现。
大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析
摘要:
在大数据时代下,信息化不断发展,信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展,在此发展过程,我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题,以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词:
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题
在这个高速发展的信息时代,管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一,在大数据的时代下,管理会计的功能是否能够有效的发挥,与大数据的信息化,高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状
在大数据时代下,管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作,在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合,可以认为是通过一系列系统有效的现代方法,
不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息,随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理,
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化
在这个高速发展的信息时代下,预算管理对于企业管理而言是必不可少的,同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变,与此同此,越来越多的企业选择多元化发展方式,选择跨行业经营的模式,经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力,对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同,但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握,从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面,最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测,
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出,仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用,
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高,足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示,并结合在财务信息系统中产生的单独标签,
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程,即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗,产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
同时,结合价值链的分析和价值流管理,企业通过将生产过程进行有效地分解,形成多条相互连接的价值链,运用信息化手段对企业的
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析,以此为基础为企业提出改进方案,并使用历史成本进行预测,达到减少企业的不需要的损失及浪费,最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势,以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理,给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化
业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息,当企业的绩效处于良好状态,代表企业的发展状况良好,
也反映了企业现阶段人才储备充足,发展处于上升期,由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少,代表企业的发展状况在恶化,也反映了企业的人才处在流失状态,企业在不断衰退,此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设,通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析,有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言,具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志,也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而,如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单,通常可以由传统方式获得。
所以,现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统,并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先,对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识,有甚至由于对于企业自身的认识不够充分,会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者,只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用,但是,企业应用所产生的效果并不是很理想,进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低
大数据时代下,信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展,在此发展过程,我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是,由于管理会计在我国受重视程度不够,企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高,所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调
虽然随着国家政策鼓励和扶持,很多行业的不断涌现出新的企业,企业数量不断增多,但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距,同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一,产生了管理层短视行为,没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境
企业在进行管理会计信息化建设时,要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时,国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置,需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑,为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中,以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化,企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现,
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性,接受管理会计信息化的价值取向。
再者,企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时,为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后,对企业内部控制体系不断完善,为企业创造长足的生命力,为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台
在大数据时代下,信息化不断发展,对于企业而言,会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用,并且这种情况在未来也可能将持续下去,企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此,相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的,以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
作者:李瑞君 单位:河南大学
参考文献:
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管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].
会计之友,2014(32).
大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范
摘要:
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展,大数据时代的发展速度加快,同时也推动着会计信息化的发展进程,提高了企业会计信息化工作的效率和质量,资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍,并制定相应的防范对策,从而使大数据时代在避免给会计
信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词:
大数据时代;会计信息化;风险;防范
前言
近年来经济全球化进程不断加快,经济与科技的迅猛发展,我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合,运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点,这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数
据信息,并在降低经济成本的同时有效实现资源共享,信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险,应及时有效地提出防范对策,以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响
(一)提供了会计信息化的资源共享平台
进入大数据时代以来,我国的科学技术愈加发达,会计信息化也在持续地走发展和创新之路,网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享,平台使用者之间可以相互借鉴学习。
而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现,它改变了传统会计手工做账的方式,实现了记账、算账和报账的自动化模式,
提高了会计数据处理的正确性和规范性,为信息化管理打下基础,推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。
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!!)
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1.5PB(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:
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。
大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。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。大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟,但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面,更本质上,它是为我们看待世界提供了一种全新的方法,即决策行为将日益基于数据分析做出,而不是像过去凭借经验和直觉做出。借助大数据及相关技术,我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销,甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”,得以更聚焦客户,进行个性化精准营销。通过数据,也可以知道现在社会上面主流的东西是什么,只有抓住主流的社会,才能跟上时代的步伐,顺应历史的潮流,抓住机遇,发展自己的公司和事业。
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。
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。
2015年,大数据被纳入国家的发展战略中。在这个大背景下,大数据开始成为了各行各业发展中重要的战略资源,数字经济开始成为21世纪经济增长的重要驱动力。随着全球信息化技术的不断发展,游客的需求在网络环境的影响不断变化,与大数据融合成为了旅游业实现转型升级的必然选择。
一、大数据的概述及主要特点
(一)大数据的概述在国务院发表的《促进大数据发展行动纲要》中指出,所谓大数据指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。其重点体现为一个“大”字,所以利用常用软件工具对大数据进行捕获、管理和处理的所耗时间会超过可容忍时间,需要处理能力更为强大的方式或处理器对其进行处理,而从大数据中挖掘出来的对决策有价值的信息应是企业除了资金和人力资源以外的另一项重要资产。
(二)大数据的主要特点1.海量性数据量大是大数据的基本特征。在数据时代,社会中不同的来源都能够产生大量的数据和信息。数据增长定律显示,在网络环境下,每18个月产生的数据量将会等于有史以来的数据之和,即全球的数据总量在2020年将会达到35000EB,PB级将是大数据的常用单位。2.多样性数据类型繁多、复杂多变是大数据的另外一个特点。过去的数据尽管数据量也比较庞大,但是大多都是事先定义好的结构化数据。现如今除了这类结构化数据以外还出现了非常多的半结构化、非结构化的新型数据,例如网络日志、社交媒体的图片视频信息、互联网搜索、手机通话记录、电子标签以及传感器网络等。这些非结构化的数据不仅数量大,并且增长较快,数据类型层出不穷,已经很难用几种规定的模式来表示日趋复杂多样的数据形式。3.高速性大数据高速性要求对数据处理的速度是迅速的,这是大数据处理区别于传统海量的数据处理的重要特性之一。数据在互联网中不断流动,而数据的价值却会随着时间的移动而迅速降低。如果数据不能得到及时有效处理,它就会失去价值,大量的数据就没有了意义。4.价值稀疏性大数据的价值呈现出稀疏性的特点。在海量的数据中,数据价值的密度较低是大数据关注的非结构数据的一个重要属性。例如在视频监控中,大量的影像数据被存储下来,在某一特定需求时,有效的数据可能只有几秒钟。
二、大数据对现阶段旅游事业的重要性
大数据运用的目的实际是探究需求侧。旅游大数据的数据来源主要有3个方面,第一,如携程、飞猪、同程等旅游在线服务商,他们既是旅游信息的提供者,同时也是旅行者需求信息的来源。第二,网络社交平台的信息资源。由于现阶段社交平台的风靡,大量的游客愿意在社交平台上分享旅游感受、旅游线路或者寻找旅游信息,以至于社交平台成为传统OTA以外另一个获取旅行者信息数据或进行旅游宣传的途径。第三,来自于政府或者企业通过自身的智慧旅游的设施设备收集的,用来分析和优化自身产品和服务的数据。通过这些大数据分析,能得到很多宝贵的、有用的信息,比如淡旺季时间、游客来源、旅游目的、交通方式、消费能力、满意度等。作为从业者或经营者,都可以更加直观地了解、预测到行业发展趋势以及景区的运营情况等,从而激发商业模式创新,不断衍生出新的服务;通过对游客信息的分析,及时发现游客需求,实现精准营销提升竞争优势的新机遇;此外,也是旅游管理部门提升管理能力的新途径,可以帮企业实现用数据说话、用数据决策、用数据管理的新模式。
三、大数据在现代旅游管理工作中的应用
(一)利用大数据进行旅游管理决策制定在企业管理中,决策的实质是为了实现企业目标,帮助企业更好地适应市场的发展。而是否掌握了足够多真实有效的信息,是企业做出决策的关键。因而旅游企业在做出决策之前,还需要利用大数据进行分析。首先,大数据处理的数据量巨大,通过对海量的数据进行搜集分析整理之后,就能够得出游客的行为特点和行为趋势,从而帮助企业在进行决策时有据可依,不会发生企业决策与行业发展南辕北辙的错误;其次,大数据分析依托专业的软件工具可以快速全面地得出有效的分析结果,帮助旅游企业快速准确地进行决策,同时通过对海量数据的分析,旅游管理决策的制定能够变得更加全面,这对旅游管理决策的制定工作来说是非常重要的;最后,大数据的数据来源于真实数据的搜集整理,因而分析出来的信息对企业决策具有非常现实的参考意义,且对现代的旅游管理工作发展具有很强的促进作用。例如,在实际的旅游决策正式制定之前,相关的工作人员要充分考虑大数据的重要性,并将其作为决定制定的最重要依据,这样在实际的旅游决策制定工作发展过程中,大数据受到的重视程度就会越来越高,这对大数据在现代旅游管理工作中的最终融入是十分重要的,且经过相关调查就能够得知,在大数据进行应用之后,国内诸多旅游企业的旅游管理决策制定开始变得更加科学合理。
(二)利用大数据进行旅游企业的智慧化管理旅游行业高速发展,加剧了行业内的竞争,要想在竞争中立于不败之地,就对旅游企业的管理水平有了更高的要求。因此,在大数据应用的背景下,旅游企业应该进行由传统的管理模式向以数据为基础的管理方式变革。首先,旅游企业应建立数据收集平台,提高企业的数据分析能力。互联网中的电子信息,不仅仅是传统的结构化信息,更多的是图片、视频和传感器数据等形式的非结构化数据,这要求企业建立数据收集平台,对复杂多样的数据形式进行实时采集,并进行高质量地信息分析。其次,旅游企业应根据对行业数据的分析,及时更新企业相关管理制度,基于市场或顾客需求的变化为管理人员的工作提供标准化要求。同时,还应加强对游客生活方式变化的追踪,对旅游景区运营的全过程进行监督,从而及时发现管理工作中存在的不足,优化景区的运营管理模式。最后,通过大数据分析对旅游企业人力资源进行开发和管理,能够基于数据对人力资源管理策略进行设计,提高旅游企业的工作效率;同时也能够优化企业的内部结构,实现对企业资源的充分应用,避免人力、物力浪费。另外,为了能对企业大数据进行有效分析,实现企业数据平台的可持续发展,需对不同专业的相关人员以及数据开发和管理人员进行系统地信息技术培训,建立考核机制,为企业提供有力的人力资源保障。对于目前国内各项发展事业来说,其实都在进行一个高速的、智慧化的发展,因此,现代旅游管理工作的智慧化发展也是十分重要的,企业应该重视起来,而在这一工作内容中,大数据能够起到非常强的助力作用。因此,国内旅游发展企业理应对大数据进行利用,这样才能提升现代旅游管理工作水平。
(三)利用大数据实现旅游的精准营销首先,以顾客需求为导向的旅游行业,通过大数据的应用可以更好地掌握游客的基本属性、需求、共同的行为特征等基本信息,例如游客的个人特征、出游时间、出游目的地、出行方式、游玩喜好、来源等。通过对这些数据的分析,可以更好地帮助旅游企业细分市场,制定出精准化的营销路线、个性化的旅游产品以及提供更具针对性的旅游服务。其次,在传统市场中,如何能实现旅游宣传的精准投放是旅游企业需要解决的难题。但是,在大数据应用的帮助下,越来越多的旅游目的地和旅游景区在网络宣传中取得了成功,出现了很多“网红城市”和“爆款景点”。例如:在《短视频与城市形象白皮书》中显示,截至2018年7月,仅在抖音短视频一个网络社交平台中,关于西安视频数就有194万条,播放量达到了近90亿次。这是在过去营销中不可能达到的奇迹。传统的AIDMA营销模式(引起注意、激发兴趣、产生欲望、留下记忆、产生行动)正逐步被AISAS模型(注意-兴趣-搜索-行动-分析)取代,借助大数据进行精准营销将成为旅游行业最重要的营销方式。也就是说,在对大数据进行一定的利用之后,现代旅游的营销工作就能够对上国民群众的“旅游胃口”,久而久之,国内旅游企业的发展水平就能够得到巨幅提升,这对其在未来社会的发展来说是比较重要的。
(四)利用大数据进行完善的顾客关系管理旅游服务的特点决定了顾客对购买的产品或者接受的服务是否感到满意,将直接影响其重购意愿。旅游企业作为以顾客需求为导向的服务型企业,进行顾客关系管理是非常有必要的,而且,在顾客的关系管理方面进行大数据应用后,顾客与旅游企业之间的关系就能够变得更加密切,顾客对旅游的期望以及实际旅游过程中的各种需求能够更精准地体现出来,这对于旅游企业的服务提升工作来说能够起到比较强的助力作用,为此,在实际的旅游事业发展过程中,企业要利用大数据进行客户关系的管理和提升。在移动互联网时代,旅游者已习惯通过网络分享自己的旅游体验,并通过其他用户生成的内容了解旅游目的地信息,制定旅行行程等。这些用户生成内容即是旅游目的地、旅游景区及旅游企业与消费者沟通的新兴渠道,也是树立旅游目的地形象和网络口碑传播的重要方式。旅游者用户生成内容的形式主要是文字评论、图片和视频分享,利用大数据技术对这些信息进行分析,能客观、动态地了解旅游目的地的网络形象,及时发现顾客需求并将其融入旅游资源开发与规划、促进更加智能的景区智慧化建设,及时发现和处理顾客投诉问题,加强与顾客的联系并与顾客建立良好的关系,不断优化旅游目的地形象,持续提升客户满意度和重游率。
四、结语
旅游业产生的数据巨大复杂,旅游的大数据完美契合大数据海量、多样、快速、富有价值的特点,通过探索、收集、分析和应用海量的旅游大数据在现代旅游管理工作中的应用,能够指导旅游企业管理决策,优化企业内部管理策略。通过对客户主要信息和旅游喜好的分类,能够帮助旅游企业设计出符合游客需求导向的旅游线路和个性化的旅游产品,并实现旅游营销的精准投放。利用游客在社交媒体上生成的内容分析,能够动态掌握旅游目的形象,进行有效的顾客关系管理,全面提高游客满意度和重游率。
一般来说鲜明的要求写人的论文都已经给出题目,大部分是命题或者半命题,当然也存在让你拟题的可能。题目是文章的窗口,拟一个好题目,可以使文章增色不少,怎样拟好写人论文的题目呢?1、通常我们以写的人为题,这样可以一目了然让人了解你是在写人,在题目中,也可以加入一些修饰语,把这个人的主要特征写入,如《可爱的老爸》;或者把我对一个人的情感写入《难忘的他》
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。
1.1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。
1.2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。
2.1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.
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国内主要有5大期刊数据库一、中国知网提供的《中国学术期刊(光盘版)》也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。收录1994年以来国内6 600种期刊,包括了学术期刊于非学术期刊,涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。但是收录的期刊不很全面,一些重要期刊未能收录。二、中国生物医学文献数据库(CBMDISC)由数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制,收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。三、中文生物医学期刊数据库(CMCC)由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。涉及的主要学科领域有:基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。并具有成果查新功能医学全在线四、万方数据资源系统(China Info)由中国科技信息研究所,万方数据股份有限公司研制。该数据库收录的期刊学科范围广,包括了学术期刊于非学术期刊,提供约2 000种的电子期刊的全文检索。被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊”的收录证书。个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”,或者干脆去掉。很多作者因此误以为这就是核心期刊。五、维普数据库也称中文科技期刊数据库,维普科技期刊数据库,由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊,包括了学术与非学术期刊。收录期刊数量很大,但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。一般的,学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。期刊据数据库[3]不是期刊的评价体系,对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义,故不宜作为期刊性质评价的依据。1、万方数据万方数据提供中国大陆科技期刊检索,是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。隶属于万方数据资源系统,对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。2、全国报刊索引收录全国包括港台地区的期刊8000种左右,月报道量在1.8万条以上,年报道量在44万条左右,书本式用户有3500多家,现又出版光盘数据库。反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况,提供了国内外最新学术进展信息。该索引是我国收录报刊种类最多,内容涉及范围最广,持续出版时间最长,与新文献保持同步发展的权威性检索刊物,也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。正文采用分类编排,先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》,1980年起,仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排,1992年全面改用《中国图书资料分类法》(第三版)编排,2000年开始用《中国图书馆分类法》(第四版)标引,计算机编排。在著录上,《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录,包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。同时,“哲社版”采用电脑编排,增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”,方便了读者的使用。3、超星数字图书馆为目前世界最大的中文在线数字图书馆,提供大量的电子图书资源提供阅读,其中包括文学、经济、计算机等五十余大类,数十万册电子图书,300 万篇论文,全文总量 4亿余页,数据总量30000GB,大量免费电子图书,并且每天仍在不断的增加与更新。覆盖范围:涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。本馆已订购67万余册。 收录年限:1977年至今。4、维普资讯维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,公司全称重庆维普资讯有限公司。目前已经成为中国最大的综合文献数据库。从1989年开始,一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析,采集、加工等深层次开发和推广应用。5、中宏数据库中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。是由18类大库、74类中库组成,涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容,是目前国内门类最全,分类最细,容量最大的经济类数据库。
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