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用户将论文上传至查重系统后进行查重的这个过程称之为论文检测在论文查重时，查重系统会将论文数据和大数据进行比对，并按照连续出现13个字符类似就会判为重复的标准计算论文重复率，最后查重完毕后，用户即可下载论文查重报告单。查重报告单可以帮助用户查看自己的论文是否与其他人有相似，保证学术研究成果的独立性和合法性，也保护论文与他人雷同的情况出现，从而不会出现学术不端的行为。
1、论文包含目录、摘要、正文、参考文献、附录，检测内容根据学校的要求来提交，目录和参考文献格式正确被系统识别到了的话系统是不参与检测，所以目录和参考文献的格式一定要正确；2、论文检测系统是以“连续13个字重复”做为识别标准。如果找不到连续13个字与别人的文章相同，就检测不到重复。3、检测查重报告解读，全文标明引文中标黄色的文字代表这段话被判断为“引用”，标红色的文字代表这段话被判断为“涉嫌剽窃”。4、论文重复率要求：本科院校一般是15%-30%之间；硕博要求一般是5%-10%，所以同学们在查重前咨询下学校的要求，这样才能够有把握。 5、检测系统多少还是会有一点浮动，同学为了保险起见提交到学校之前用定稿系统检测一遍比学校要求底个5%最为保险6、知网查重价格和次数都有一定的限制，同学在初稿检测的时候可以用paperfree系统检测，这个系统有免费检测的次数，关键是方便修改。
论文查重是借助论文查重系统进行的，论文作者只需要把论文上传到查重系统，系统会根据论文目录进行分段查重。
1、在查重报告中，标黄色的文字代表这段话被判断为“引用”，标红色的文字代表这段话被判断为“涉嫌剽窃”。
2、查重是以“连续13个字重复”做为识别标准。如果找不到连续13个字与别人的文章相同，就检测不到重复。
3、论文中引用的参考文献部分也是会计算相似度的。
4、在知网的对比文库中，外文资料相对较少。
5、对比文库里不包括书籍，教材等。但有一个问题要注意，当你“参考”这些书籍教材中的一些经典内容时，很可能别人已经“参考”过了，如果出现这样子的情况，那就会被检测到相似。
6、检测系统对论文的分节是以“章”作为判断分节的。封面、摘要、绪论、第一章、第二章、等等这样一系列的都会各自分成一个片段来检测，每一个片段都计算出一个相似度，再通过这样每章的相似度来计算出整篇论文的总重复率。
7、当查重系统识别到你论文中有某句话涉嫌抄袭的时候，它就会对这句话的前面后面部分都重点进行模糊识别，这个时候判断标准就变得更严格，仅仅加一些副词或虚词(比如“的”、“然后”、“但是”、“所以”此类词语）是能够识别出来的。
8、在查重进行中，检测系统只能识别文字部分，论文中的图片、word域代码、mathtype编辑的公式、是不检测的，因为检测系统尚无法识别这些复杂的内容格式。可以通过[全选]——[复制]——[选择性粘贴]——[只保留文字]这样步骤的操作来查看具体的查重部分。另外，在编辑公式时，建议使用用mathtype，不要用word自带的公式编辑器。
9、在论文提交到学校之前，一定要自己先到网站查一下，如果有检测出来相似度较高的片段，自己先改一改。 论文修改一次以后，不要以为就肯定能过了，因为系统会根据论文内容的不同自动调整着重检测的段落，所以有时候第一次查重的时候是正常的，一模一样的句子，第二次检测的时候会判断为“抄袭”。这也是没有办法的，只能多查多改。
10、官方检测系统不对个人开放，学生自己是无法自行到知网去检测论文的，只能通过第三方检测平台进行。
论文查重的相关说明
论文查重，不同学校要求也不同，当然对于硕博与本科等区别也比较大；本科院校30%以内的也有，15%的也有；硕博的10%内的也有，所以同学们在查重前咨询下学校的要求，这样才能够有把握。
对于查重的原理基本上是一致的，没有区别；但是对于投稿的论文查重，建议使用跟杂志社要求的系统一致，比如知网期刊；如果需要排除作者自己的论文，那么只有查知网的才可以，其他的系统无法进行排除。
对于论文查重系统，并不是什么内容都查的出的，主要看文献库是否收录了当前内容，如果没有，那么就是查不出的。
对于论文查重系统来说并没有那么神秘的地方，同学们查重完成后，只要根据查重报告好好的修改，基本上都是没问题的。
来来往往，就像昨天一样，似乎一夜之间成长起来的年轻人正要踏出舒适的校园，在社会的海洋中搏击大海。最后一个障碍是论文测试和答辩。疲惫不堪，图书馆挤满了人，大楼里的灯光彻夜未眠，抬头是初升的太阳，低头是白纸黑字，笔记本电脑的屏幕一直亮着。写完的测试倾注了无数的心血，一些学生还没有理解就盲目奔波。那么论文检测是什么？今天paperfree小编给大家讲解。 论文检测是什么？论文检测就是查重。上传论文到论文检测工具进行检测和查重，并根据设定的算法识别文章是否抄袭和抄袭程度。这一举动是为了有效打击学术不端行为，消除学术界的风气。论文是一篇具有一定学术价值的文章。如果抄袭，价值为零，那只是鹦鹉学舌。没有自己的成果和干货的论文是什么论文？而且在当今社会，信用问题极其严重。失信对任何人和企业来说都是安身立命的基础。诚信的人比不诚信的人有更多的机会，就像老赖一样。在中国，这些人不能享受很多福利待遇，诚信的重要性可见一斑。论文检测是在学术不端系统海量的内存数据库中进行检测和查找计算，反复比较各种材料，准确找出相似之处，然后根据规定的特殊标志，生成检测报告，提出相关的免费建议。
毕业论文查重检测是整篇论文上传的，然后论文查重系统是会对整篇论文进行部分划分，所以毕业生上交的论文格式对论文查重率是有很大影响的。论文在查重检测时，不同段落的划分是会造成一部分文字检测不出来的，所以毕业论文想要顺利通过查重检测，是可以划分多个小段的，这样是可以降低论文查重率的。PaperFree在线改重功能实现了一边修改论文，一边论文查重，改哪里检测那里；按实际修改句子收费，不改的内容不收费；享受论文智能降重带来的美妙体验。
这里的检测应该是指查重吧。有专门查重的平台和系统，系统会有各大刊和相关文库，查重时平台会把要查重的论文内容和文库比较，重复部分内容将会标红计入重复率并累计。一般大学规定查重率不超过20%为合格，具体学校届时会有详细通知和要求。最终论文查重是由学校统一交给校方规定的查重系统进行查重，此前学生也可以自费到该系统查重（最好清楚学校是用什么系统，因为不同系统查重率会有差异，有些论文在不同系统查重的重复率差别会比较大），这笔费用说小不小，但是是值得花的，查重后会出查重报告，若查重率比较高学生可以依据报告进行论文的降重工作，之后再交由学校统一查重（学校一般会进行两次查重，第一次查重率太高仍可修改，第二次查重即为最终结果，若第二次查重率仍未达到要求则论文不通过，具体看不同学校程序，学生有不懂一定要问导师和学院相关部门，并认真查看学院下发的通知文件）
就是当你的论文完成了，使用论文检测来查看你的抄袭率和引用率，原创率就是送检论文中的自写内容所占全文比重，抄袭率就是送检论文中出现相似部份内容所占比重，引用率即送检论文中被系统识别为引用的部分占全文论文的比重，相似比即送检论文中与检测范围所有文献相似的部分（包括参考引用部分）占整个送检论文的比重。PaperFree为用户人性化完美实现了“免费论文检测—在线实时改重—全面再次论文检测—顺利通过论文检测“的整个全过程。
1、中国知网查重
知网查重结果的准确度是很高的，是如今国内最权威的论文查重软件，其中收录的数据库很全面，并且有海量的资源。检测本科论文适合使用知网pmlc论文查重系统，检测硕博研究生论文适合使用知网VIP5.3论文查重系统，很多高校也都是与知网合作，大家需要根据自己论文的类型选择对应的知网论文查重系统。
2、万方检测和维普网检测
这两个论文查重也有部分学校使用，也是国内除知网以外的主流论文查重软件，检测严格性不如知网，但是检测速度较快，收费价格也比知网便宜，查重结果准确也比较高，部分学校也是认可的。
3、PaperPP论文查重
PaperPP一款致力于为广大有论文查重需求的人们提供恰当有效查重服务的对软件，性价比很高，收费价格十分亲民接地气，还有机会能够免费查重，对于大学毕业生来说是一大福利，其查重质量和安全性都比较高。
4、PaperPass论文检测
这个是前几年兴起，近几年比较活跃的一个论文查重系统，价格中等，也是有一部分人使用具有一定知名度的软件。
5、PaperYY论文检测
价格也比较便宜，同样适合用来检测论文初稿，不建议使用其来检测论文终稿，因为数据库资源比知网相差还很多，查重结果准确度没有知网那么高的精确度。
经济学论文数据造假是指经济学科所书写的论文中的数据是假的。在造假的基础上得出的研究数据,无论有多合理、多缜密,都免不了被发现的命运。物理史及科学史上最大造假事件之一——舍恩事件，便是最好的证明。
现在的学术论文里存在数据造假，人类科研领域越来越难取得成果，低垂果实都已经被前人给摘了。所以想要取得真正的成果需要天量的投入。但是科研部门评判标准却是论文的数量，这套标准让科学家无法不顾一切地投入，在机制中寻找真理。
科学家必须在经费和产出间权衡。而能够微操的空间有那么大，所以造假或者不严谨的处理变得非常普遍。另外，检测造假的成本非常高，前一段时间沸沸扬扬的韩春雨造假事件。其实很多人一直在挺他，但最后事实证明他就是在造假。
但这个鉴别造假的过程，足足让整个世界相关超过十个课题组，用了半年时间才得到结论。其人力物力的成本少说也是千万量级。因此，如果不是重大的成果，学界根本不会花费那么多时间来鉴别数据的真伪。
工业界里搞的探究不是为了发文章，而是为了提高产品性能，所以数据灌水毫无意义。因此，工业界发表的文章可能并不多，也许档次也不见得高，但至少数据和实验大都可信。
总之，学术领域是需要大力改革的，里面的问题非常多。以前我们只是单纯学欧美，现在也需要在这个基础上进行相应的创新了。
还是很完善的 如果最终查重系统不是使用该系列系统，那么就很适合于初稿前期的初步修改与查重，部分支持在线改重时候查重，达到要求后再使用最终的查重系统进行一次检测。
论文查重主要检查内容有论文的摘要、正文，包括引用部分。不过论文查重系统不会查重论文里面的公式、图片、表格信息等非文字内容，因为没法比对。paperpaper论文查重包括的部分有数据库一些文件。如有：期刊，会议论文等，附图：
该paperpaper论文查重的步骤/方法：
1、浏览器搜索paperpaper关键词，找到对应的页面点击
2、进入页面后点击页面中的论文检测就可以把需要进行查重的论文添加，上传了（ps：上传的文件要是txt和doc格式文件）
3、点击开始查询就可以，需要查看查重的结果可以点击论文检测右边的报告查询即可，下面的是一篇论文查重的结果报告图
paper pass查重与知网相比相差百分之2-百分之3的准确率。
papertime查重率准确，Papertime检测和检测报告结果能用作参考，更适合初稿检测。虽然论文数据库数据丰富，但对于中国知网论文查重，中国知网数据库一直在收录大学生论文数据，这个部分是其他的论文查重系统很难采集到的。
扩展资料：
学位论文
学位申请者为申请学位而提出撰写的学术论文叫学位论文。这种论文是考核申请者能否被授予学位的重要条件。
学位申请者如果能通过规定的课程考试，而论文的审查和答辩合格，那么就给予学位。如果说学位申请者的课程考试通过了，但论文在答辩时被评为不合格，那么就不会授予他学位。
论文的查重其实是很简单的一个原理，每个论文查重系统中都会拥有通过名为数据库的东西，该数据库中就包含了很多中不同类型的文献。里面的文献就是论文查重的重点了。就以小编用的论文查重工具paperpaper来说。当你把论文添加到页面中开始查询的时候就是把论文和数据库中的文献进行文字内容的比对。比对的结果就是论文的重复率了。
paperpaper论文查重步骤：
1.打开电脑浏览器点击搜索框输入paperpaper即可，找到对应的查重工具点击并访问
2.进入到论文查重主页面后点击首页一行中的论文检测或开始查询，选择完成后在刷新的页面中填写相关的信息内容即可3、在进行论文添加的时候可以直接粘贴复制添加也可以上传文件添加（ps：上传的文件包括txt，doc格式）
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2.0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。 2.1 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。 2.2 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： 3.1 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。 3.2 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。 3.3 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。 3.4 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。 3.5 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. 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[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 1.1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。 1.2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 2.1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。 2.2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。 2.3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
题目：Efficient algorithms for mining outliers from large data sets 期刊/会议：ACM SIGMOD 年份：2000 引用次数：1866 大数据异常检测。 以前的异常检测方法大多是基于统计方法，但是数据的分布往往是未知的，与假设不符。本文认可了一种异常点的定义方式，并用基于距离的方式查找异常点。 首先采用聚类的方式将数据聚成若干类，计算每个簇中样本点的k近邻距离的上下界，将距离过小的簇删除掉，以减少计算量。 首先定义异常点，首先对所有样本点计算k近邻距离，k近邻距离最大的前n个点认为是异常点。