大数据论文正文

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1、大数据论文正文第一篇：大数据论文大数据时代摘要：随着物联网、移动互联网、智能便携终端和云计算技术的发展，人类社会进入了“大数据”时代。对于数据分析，这无疑是一个前所未有的黄金时代。现在，几乎每个人的衣袋都有一部可以随时联网的智能手机，更强大的平板电脑则安静的躺在数亿人的手提包里，加之久久没有退出历史舞台的个人电脑和方兴未艾的物联网中的电子设备，这个世界，每时每刻有数以百亿计的电子精灵在产生数据，一个崭新的数据爆炸时代正喷薄而出。大数据在社会经济、政治、文化，人们生活等方面产生深远的影响，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。关键词：大数据 数据爆炸海量发展 影响一、大数据的概念及

2、形成1、大数据的概念大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 狭义的大数据概念，主要指大数据技术及其应用，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，一方面，强调从海量数据、多样数据提取微价值，即具有价值(Value)特征；另一方面，强调数据获取、数据传递、数据处理、数据利用等层面的高速高效，即具有快速处理(Velocity)特征。大数据概念里的“数据”，是指具有可追踪、可分析、可量化特性的数据。大数据概念里的“大”，是指“大数据”所应具有的“大量化”(Volume)、“多样化”(Variety)两个特征。从概

3、念内涵上讲，“大数据”(Big Data)，一方面，反映的是规模大到无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合；另一方面，主要是指海量数据的获取、存储、管理、分析、挖掘与运用的全新技术体系。事实上，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。很显然，挖掘大数据价值、提供大数据服务的能力，是大数据时代的核心竞争力。2、大数据形成的必然性数据管理理念不断变革，大数据成为信息技术发展的必然选择。随着现代信息传播技

4、术手段和方式不断丰富，信息获取、信息传递、信息处理、信息再生、信息利用等功能应用日益多样化，智能化信息系统逐渐形成一个信息网络体系，人类社会的生产方式、工作方式、学习方式、交往方式、生活方式、思维方式等发生了极其深刻的变革，互动化、即时性、全媒体等，成为常态性的信息生态环境，传统的数据库组织架构和信息服务模式已经难以适应信息社会现实需要，整个信息技术架构的革命性重构势在必行，大数据成为信息技术发展的必由之路。 大数据源于虚拟网络的迅速发展和现实世界的快速网络化。虚拟网络的迅速发展和现实世界的快速网络化，两者交互影响，最终导致海量数据的持续生成和繁杂数据的不断出现。大数据成了决定我们未来数字生活

5、方式的重大技术命题，几乎所有世界级的互联网企业，都将业务触角延伸至大数据产业；无论社交平台逐鹿、电商价格大战还是门户网站竞争，都有它的影子；美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，更将大数据上升到国家战略层面。2021年，大数据正由技术热词变成一股社会浪潮，将影响社会生活的方方面面。二、大数据的五个特点1、类型多。大数据分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括“1、2、3、4”等传统数字以及符号，非结构化数据包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。2、容量大。根据IDC（国际数据公司）的监测统计，2021年全球数据总量已经达到1.8ZB，而这个数值还在以每两年翻一番的速度

6、增长，预计到2021年全球将拥有35ZB的数据量，增长近20213、存取速度快。存取速度快有两个意思。一是数据产生的快；二是数据处理的快4、应用价值大。大数据之“大”，其实并不在于其表面的“大容量”，而在于其潜在的“大价值”.如果不能把拥有的数据转化为价值，那么拥有再多的数据也是毫无意义的。5、具备大智能。正是因为大数据拥有的“大价值”，才使得大数据有机会成为社会的财富和创新的基础，是大数据能够像土壤一样，在不久的将来孕育出一个更加智能的社会。三、大数据应用的现状分析最早提出世界已经迎来“大数据”时代的机构则是全球知名的咨询公司麦肯锡。麦肯锡在其研究报告中指出：数据已经渗透到每一个行业和业务职

7、能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 事实上，全球IT业巨头都已经意识到数据的重要意义和“大数据”时代的到来。包括IBM、EMC、惠普、微软在内的全球知名跨国公司都陆续通过收购与“大数据”相关的厂商来实现技术整合。 目前典型的大数据应用领域有：商业智能。例如：用户行为分析，即结合用户资料、产品、服务、计费、财务等信息进行综合分析，得出细致、精确的结果，实现对用户个性化的策略控制，这在营销网络的流量经营分析中占有越来越举足轻重的地位。公共服务。一方面，公共机构可以利用大数据技术把积累的海量历史数据进行挖掘利用，从而提供更为广泛和

8、深度的公共服务，如实时路况和交通引导；另一方面，公共机构也可以通过对某些领域的大数据实时分析，提高危机的预判能力，如疾病预防、环境保护等，为实现更好、更科学的危机响应提供技术基础。政府决策。通过对数据的挖掘，从而有效提高政府决策的科学性和时效性。四、大数据时代对生活、工作的影响大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用

9、数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。总结：这是一个信息爆炸的时代，大数据时代的到来给国家和个人带来了很多机遇，同时也带来了很多挑战。在当下的大数据时代，大数据只是冰山一角，其中的大部分都隐藏在冰山之下，因此大数据还有很多方面值得我们去发现和探索。参考文献：王珊架构大数据：挑战、现状与展望维克托迈尔舍恩伯格大数据时代：生活、工作与思维的大变革中国百强报刊时事报告：大学生版第二篇：大数据论文。zj要点大数据时代的信息分析实训报

10、告1、严格按下面的模板做（包括标点、字体、字号、段落、行间距等），正文使用数字番号为“一、（一）、1、（1）”。字数要求在3000字以上，正文一律4号字宋体。这部分所占分数为30分，按是否符合要求给分。2、必须有摘要、关键词、必须有实训模拟过程的描述、必须有自己的心得体会、必须有一定逻辑性。这部分所占分数为30分，按是否符合要求给分。如有三处以上错别字及语句不通者，则酌情扣分。西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告学生姓名：张 洁所在班级： 会计电算化05班 西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告摘要对于数据分析，这无疑是一个

11、前所未有的黄金时代。现在，几乎每个人的衣袋都有一部可以随时联网的智能手机，更强大的平板电脑则安静的躺在数亿人的手提包里，加之久久没有退出历史舞台的个人电脑和方兴未艾的物联网中的电子设备，这个世界，每时每刻有数以百亿计的电子精灵在产生数据，一个崭新的数据爆炸时代正喷薄而出。本文以大数据和大数据分析来写，从了解大数据的概念、大数据与传统数据库应用的比较，大数据与大数据分析的概念来了解什么是大数据，通过实训模拟来进一步描述我们所了解的大数据，从我们的实训模拟中来得出的大数据来知道现在这个信息发达的时代什么是需要的、什么是我们可以通过数据去完成的。然后在文中也写到了大数据的两面性，我们要合理利用大数据

12、。关键词：大数据 数据爆炸 数据分析西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告AbstractFor data analysis, this is a hitherto unknown of the golden age. Now, almost everyone has a mobile phone pocket intelligent can be networked, flat computer more powerful quietly lying in the hundreds of millions of peoples handbag, and for a long tim

13、e without electronic equipment, quit the stage of history of the personal computer and the Internet of things be just unfolding in the world, all electronic elves tens of billions of in the data, a new era of information explosion is gushing out. Based on the analysis of large data and data to be wr

14、itten to, from concept, large data of large data and traditional database applications, concept analysis data and data to understand what is the big data, large data further described by training simulation, we know, big data from our training simulation at from now to know this information develope

15、d era of what is needed, what we can through the data to complete the. Then wrote two sides of large data in this paper, we should make use of the large data. Keywords: Big data The data explosion西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告目录摘要 . 3 Abstract . 4 正文 . 错误！未定义书签。引言 . 错误！未定义书签。一、大数据 . 错误！未定义书签。（一）什么是大数据 . 错

16、误！未定义书签。（二）大数据与大数据分析 . 错误！未定义书签。二、实训模拟 . 错误！未定义书签。（一）实训模拟过程描述 . 错误！未定义书签。（二）实训模拟心得体会 . 错误！未定义书签。（三）实训模拟结语 . 错误！未定义书签。三、总结 . 错误！未定义书签。四、文献 . 错误！未定义书签。引言 西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告大数据是目前的热门词汇,本文分析了大数据和大数据分析等基本概念和大数据的特点。针对其引起的技术上的挑战进行了深入分析,突出讨论了在数据库技术上关于NoSQL与SQL的挑战,和在机器学习方面的挑战。最后从软件角度对如何实现大数据的管理、处理和分析,以

17、及相关的技术平台进行了分析和研究。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。 西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告一、大数据（一）、什么是大数据大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托迈

18、尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的大数据时代中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法1）大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。“4V理论并不足以概括全部，大数据的核心其实还在于其跨域关联。数据正像棉花和钢铁在工业革命中所发挥的作用一样，变成新科技革命中最重要的原材料。”电子科技大学教授周涛认为，数据积累遵循游由量而质的演变过程。如果规模较小，数据就只能用于分析特定现象本身；一旦规模达到另一域值，很多杂乱无章的现象就会变献出意外的关联性，这才是大数据的价值所在。举一个有趣的例子。人品与删除浏览记录，就是一个典型的曾经看似风马

19、牛不相及的关联体。很多人喜欢上网后删除浏览记录。在保护隐私的旗帜下，这种行为很少受到关注，也很少激起人们的兴趣，自然也就不能调动人们深入思考和仔细研究的积极性。但来自以色列西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告的Shvat Shaked却通过努力告诉人们，如此寻常的行为中同样蕴含着道理，也许还蕴含着无限商机。Shvat有一个坚定的信念：一个人的品行与其不经意间的行为密切相关，那些“坏人”为防被人追踪一定会不断删除自己在互联网上的踪迹，而“好人”则一般不介意在互联网上留下自己的印记。基于这个信念，Shvat通过对海量数据的分析研究出了一款独特的欺诈系统。这一防欺诈系统受到了ebay的关

20、注。后者的paypal系统允许两个通户通过电邮地址在线交易，这微钓鱼式攻击提供了可乘之机：一些欺诈网站伪装成真实网站以获得用户的登录信息。paypal近年来不断加强在线安全却一直收获不大，Shvat的创意及其防欺诈系统出色的性能就在此时吸引了ebay。2021年，ebay以1.69亿美元将Shvat及其公司Fraud Sciences收入囊中。（二）大数据与大数据分析大数据是最近一两年来的热门词汇。街头巷尾大家都在谈大数据。那么：什么是大数据？为何现在讨论大数据？对大数据该如何处理？什么是大数据分析？其产业前景如何？什么是大数据？这是一个令人困惑的问题。按名字，假如仅仅就是“大”，那么这不是新

21、问题，因为数据的规模一直在膨胀，数据库技术的研究人员和数据库系统的供应商一直在努力，数据库的存储能力也一直在扩大，所以，何必大惊小怪？大数据成为新问题的原因是，这里，“岂是一个大字了得！数据数量的爆炸、来源的多样和形态的迥异，使这个时代显西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告得如此不同。在这个时代，人们第一次有机会接触与某个现象相关的全部数据，因而得以颠覆“以样本代表总体”的科学研究铁律。但技术如此，我们对于大数据这一新事物的了解依然过少。对于数据分析，这无疑是一个前所未有的黄金时代。现在，几乎每个人的衣袋都有一部可以随时联网的智能手机，更强大的平板电脑则安静的躺在数亿人的手提包里，

22、加之久久没有退出历史舞台的个人电脑和方兴未艾的物联网中的电子设备，这个世界，每时每刻有数以百亿计的电子精灵在产生数据，一个崭新的数据爆炸时代正喷薄而出。“数据不会被它所激发的思想和创新消耗，相反，它可以为创新提供无穷的燃料。一小片合适的信息，可以促使创新迈进一大步。一组数据，可能会得到数据收集人难以想象的应用，也可能会在另一个看起来毫不相关的领域得到应用，因为这些创新型的应用，数据的能量将层层放大。”二、实训模拟（一）实训模拟过程描述我们通过软件对欧洲人民使用的自行车进行的花费进行了大数据调查，家喻户晓的自行车顶级赛事都在欧洲，比如一年一度的公路车盛宴环法国公路车比赛吸引着全球成千上万的热爱自

23、行车运动的人。所以自行车的花费相比其他占据着绝对地位。与此同时，有关自行车等一系列的配件即然而然的成为了第二大热门消费。众所周知，自行车现在在欧洲越来越流行，人们愿意去购买自行车相关的配西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告件等一系列设备来为自己的自行车进行保养，我们就是根据这些特点来制定了自行车花费有关数据的实训模拟。图1 自行车花费的所有的数据上图是我们对欧洲和北美的模拟数据，从图中可以看出我们分了四个小图进行了数据模拟，每个小图中我们可以清楚的看到自行车相关的花费，我们设置了饼状图和柱状图，可以更加明显的了解到哪些部分所占的比例有多大。图2 枢纽分析表上图就是列出数据，列出自行

24、车不同地区在不同消费上得金额。(配饰，配件，附件)的花费+订货量；自行车的花费+订货量；衣服的花费+订货量；零件的花费+订货量。我们从图中可以看出北美市场相西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告对欧洲市场使用人们在自行车的总销售量相对较高，所以我们可以把重点放在北美市场，其中我们可以看出人们更加注重自行车的品质、质量上，自行车的销售量相对偏高；自行车的配件销售量相对其他配件销售量偏低，销售数量相对较少，我们可以在配件上也进行一定的购货量。骑自行车的配饰和衣服销售量相对很高，销售量相对不错，可以看出大家在骑车时对服装也有一定的要求，我们在销售自行车时可以搭配服装配套销售，零件是自行车配

25、置的一个很重要的部分，我们在销售自行车的时候可以把零件也一起销售，让更多人购买。图3 欧洲销售量决策分析图上图是饼状图，我们把欧洲人们关于自行车的花费通过表格绘制成了饼状图，让大家更能够浅显易懂。从图中可以看出有关自行车种类的数据和所占比例额，图中可以看出自行车配销售量件张最大的比例，达到30.38%，配件在自行车的使用中有很大作用，人们在修理西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告修配时必须拥有，所以我们可以看出销量很大；然后自行车销售量在28.56%，自行车还是占大部门销量；衣服的销量也相对较大，我们可以看出大家对骑车的装备也比较注重；零件的比例相对较少，销售量相对较小，所以我们在

26、零件这里不需要太过注重，但是也不能放弃。图4 欧洲销售额决策分析图上图可以看出有关自行车的相关产品在欧洲的销售额，图中显而易见，自行车在欧洲的消费量占据绝对地位 ，自行车的花费相比其他占据着绝对地位。占了整个比重的86.64%；与此同时，有关自行车等一系列的配件即然而然的成为了第二大热门消费。可能由于欧洲的经济体系的原因，人们花在穿着方面的金额倒是不多，而且与衣服相关的配饰也顺理成章没有占据大量的消费金额。 西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告图5大洋洲自行车配套销售图上图是表格和根据表格绘制出来的饼状图，图中可以看出大洋洲人们在自行车的配套设施方面的花费，我们可以看出手套、背心、

27、短裤和紧身内衣的销售额相对较高，我们在销售自行车的时候可以把这些产品配套和放在显眼位置供顾客选择，以达到销售目的。图5 柱状分析决策图上图为欧洲，大洋洲，北美三个地区对自行车的销售额，可以看出北美在三个地区中自行车的销售额为最好的，所占比例最大，我们可以知道这跟北美人们的生活习惯有关，我们可以在这里多多生产自行车进行销售。（二）实训模拟心得体会 西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告这次的实训模拟是让我们运用大数据来分析自行车在其他地区的销售额和销售数量，根据大数据提供的数据来制定销售计划，这次的实训模拟让我知道了大数据在现代生活和技术中的运用，对于数据分析，以前我们只是接触了简单的

28、数据，而这次运用更多的数据来更加具体的分析，使我觉得大数据在现在这个信息告诉发展的时代，疑是一个发展的黄金时代。现在，我们几乎每个人的衣袋都有一部可以随时联网的智能手机，更强大的平板电脑则安静的躺在数亿人的手提包里，加之久久没有退出历史舞台的个人电脑和物联网中的电子设备，这个世界，每时每刻有数以百亿计的电子精灵在产生数据，我觉得大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响，这6个月的实训模拟中我学到了很多，懂得了在这个信息飞速的时代运用先进的数据来分析和决策我们想要的东西，只有不断的收集数据分析数据，分析现在的环境，抓住机遇，才能做到我们想要的，我们不能

29、仅仅局限于一个地区，要学会分析，相对的去做比较，我们不断的分析数据，把握消费者的心态，并主动迎合他们的需求，让我们的产品得以销售，这正是我们为什么要用大数据的原因。（三）实训模拟结语 西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告模拟实训让我们了解了什么是大数据，大数据在具体生活中的运用，我们运用在数据在实训模拟中得到了很多对我们有用的数据，让我们知道了大数据的重要性。三、总结综上所述，我们通过大数据来找准了自行车在不同地区准确合理的目标市场群体的定位、产品的结构体系，最终完成了客户群体的目标。我觉得不管任何行业、任何企业，都可以通过大数据来分析决策和了解市场定位，找准消费群体，给自己的产品

30、找准定位，让更多的客户认同自己的产品乃至文化。只有这样企业才能拥有源源不断的消费群体，才能在今后的持续发展中拥有坚强的后盾！而屈臣氏就恰恰做到了这一点，这也是其成功的最关键之一。大数据是国内外很多企业都可以有效实施的方法。西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告参考文献1 (美)施瓦尔贝（Schwalbe,K.）著. 王金玉等译. IT项目管理M. 北京：机械工业出版社. 2021-12. 2 美国项目管理协会著. 卢有杰, 王勇译. 项目管理知识体系指南M. 北京：电子工业出版社. 2021-01. 3 蒋宗礼, 李仲麟, 何炎祥. 软件工程导论M. 北京：清华大学出版社. 2021

31、-03.4 Sam Madden. Massachusetts Institute of Technology. FromDatabases to Big DataJ. IEEE INTERNET COMPUTING.2021-05/06. 5 Mahdi Bohlouli, Frank Schulz, Lefteris Angelis, David Pahor,Ivona Brandic, David Atlan, and Rosemary Tate. Towardsan Integrated Platform for Big Data Analysis, Springer2021. 6 S

32、achchidanand Singh, Nirmala Singh. Big Data AnalyticsC. 2021 International Conference on Communication,Information & Computing Technology (ICCICT). 2021-10,Mumbai, India. 西南财经大学天府学院大数据时代的信息分析实训报告7 McKinsey Global Institute. Big data: The next frontier forinnovation, competition, and productivity. 20

33、21-06.第三篇：大数据信息检索论文大数据的概念、技术与挑战学 院： 专业名称：学 号： 姓 名：信息科学与技术学院 计算机应用技术指导教师： 时 间：大数据的概念、技术与挑战【摘要】计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源，如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生对大数据的基本概念进行剖析，并对大数据的主要应用作简单对比在此基础上，阐述大数据处理的基本框架，并就云计算技术对于大数据时

34、代数据管理所产生的作用进行分析最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战【关键词】大数据，技术，挑战，数据分析，云计算近年来，伴随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的迅猛发展，数据正以前所未有的速度不断增长和积累，大数据时代已经到来，这引起了产业界 学术界 科技界和政府机构的广泛关注。大数据的火热并不意味着对于大数据的了解深入，反而表明大数据存在过度炒作的危险大数据的基本概念、关键技术以及对其利用上均存在很多的疑问和争议。一、大数据的基本概念及大数据时代产生的必然数据是云计算技术的延伸，更是社会进步和发展的必然结果，大数据时代的到来引领了未来IT技术发展的战略走向。在信息和网络技术飞速发展的今天，

35、越来越多的企业业务及社会活动实现了数字化，特别是随着数据生成的自动化及数据生成速度的加快，数据量也随之快速增长。同时，随着存储设备、内存、处理器等电脑元件成本的稳定下降，使得之前较昂贵的大规模数据存储和处理变得十分经济，也使得大数据的存在成为可能。传感器数据也是大数据的主要来源之一。在物联网时代，成万上亿计的网络传感器嵌入在数量不断增长的智能电表、移动电话、汽车等物理设备中，不断感知、生成并传输超大规模的有关地理位置、振动、温度、湿度等新型数据。二、大数据的特点及关键技术分析11.大数据的特点大数据不是一种新技术，也不是一种新产品，而是一种新现象，是近来研究的一个技术热点 大数据具有以下4个特

36、点，即4个V: ( 1) 数据体量( Volumes) 巨大大型数据集，从TB级别，跃升到PB级别； ( 2) 数据类别( Variety) 繁多 数据来自多种数据源，数据种类和格式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；( 3) 价值( Value) 密度低 以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅一两秒钟；( 4) 处理速度( Velocity) 快 包含大量在线或实时数据分析处理的需求，1秒定律。随着互联网技术的不断发展，数据本身就是资产云计算为数据资产提供了保管访问的场所和渠道，但如何盘活数据资产，使其为国家治理企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核

37、心议题，也是云计算的灵魂和必然的升级方向。2.关键技术2.1云计算;大数据的基础平台与支撑技术如果将各种大数据的应用比作一辆辆“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“高速公路”就是云计算正是云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，才使得大数据有用武之地文件系统是支撑上层应用的基础。原始的数据存储在文件系统之中，但是用户习惯通过数据库系统来存取文件因为这样会屏蔽掉底层的细节，且方便数据管理直接采用关系模型的分布式数据库并不能适应大数据时代的数据存储。据查询是数据库最重要的应用之一，而索引则是解决数据查询问题的有效方案。而数据分析技术是最核心的业务。2.2大数据处理工具关系数据库在很长的时间里成

38、为数据管理的最佳选择，但是在大数据时代，数据管理、分析等的需求多样化使得关系数据库在很多场景不再适用而HadOop是目前最为流行的大数据处理平台而Hadoop最先是Doug Cutting模仿GFS，MapReduce实现的一个云计算开源平台，后贡献给ApacheHadoop已经发展成为包括文件系统(HDFS)、数据库(HBase、Cassandra)、数据处理(MapReduce)等功能模块在内的完整生态系统(Ecosystem)某种程度上可以说Hadoop已经成为2大数据处理工具事实上的标准三、大数据时代面临的机遇与挑战综上所述，大数据时代的数据存在着如下几个特点：多源异构；分布广泛；动态

39、增长；先有数据后有模式正是这些与传统数据管理迥然不同的特点，使得大数据时代的数据管理面临着新的机遇与挑战。（一）大数据带来的机遇1.大数据的挖掘和应用成为核心，将从多个方面创造价值。大数据的重心将从存储和传输，过渡到数据的挖掘和应用，这将深刻影响企业的商业模式 据麦肯锡测算，大数据的应用每年潜在可为美国医疗健康业和欧洲政府分别节省3000亿美元和1000亿欧元，利用个人位置信息潜在可创造出6000亿美元价值，因此大数据应用具有远超万亿美元的大市场。2.大数据利用中安全更加重要，为信息安全带来发展契机。随着移动互联网物联网等新兴IT技术逐渐步入主流，大数据使得数据价值极大提高，无处不在的数据，对

40、信息安全提出了更高要求 同时，大数据领域出现的许多新兴技术与产品将为安全分析提供新的可能性; 信息安全和云计算贯穿于大数据产业链的各个环节，云安全等关键技术将更安全地保护数据 大数据对信息安全的要求和促进将推动信息安全产业的大发展。3.大数据时代来临，使商业智能信息安全和云计算具有更大潜力。 大数据产业链按产品形态分为硬件基础软件和应用软件三大领域，商业智能信息安全和云计算主题横跨三大领域，将构成产业链中快速发展的三驾马车就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来3年复合年均增长率( CAGR) 为35%，十二五期间潜在产值将超300亿元; 信息安全预计未来3年CAGR有望保持35%40%

41、的快速增长，十二五期间潜在产值将超4000亿元; 云计算刚进入3成长期，预计未来5年CAGR将超50%，2021年产业规模预计将达1万亿元。（二）面临的挑战 1.大数据集成数据的广泛存在性使得数据越来越多地散布于不同的数据管理系统中，为了便于进行数据分析需要进行数据的集成数据集成看起来并不是一个新的问题，但是大数据时代的数据集成却有了新的需求，因此也面临着新的挑战1)广泛的异构性传统的数据集成中也会面对数据异构的问题，但是在大数据时代这种异构性出现了新的变化，大量出现的各种数据本身是非结构化的或弱结构化的，如留言、博客、图像、视频数据等，如何将这些数据转化成一个结构化的格式是研究者面临的一项重

42、大挑战2)数据质量数据量大不一定就代表信息量或者数据价值的增大，相反很多时候意味着信息垃圾的泛滥. 2.大数据分析大数据最为严重的风险存在于数据分析层面。数据量的增大会带来规律的丧失和严重失真。传统意义上的数据分析主要针对结构化数据展开，且已经形成了一整套行之有效的分析体系首先利用数据库来存储结构化数据，在此基础上构建数据仓库，根据需要构建数据立方体进行联机分析处理(online analytical processing，OI。AP)，可以进行多个维度的下钻(drill一down)或上卷(rollup)操作对于从数据中提炼更深层次的知识的需求促使数据挖掘技术的产生，并发明了聚类、关联分析等一

43、系列在实践中行之有效的方法这一整套处理流程在处理相对较少的结构化数据时极为高效但是随着大数据时代的到来，半结构化和非结构化数据量的迅猛增长，给传统的分析技术带来了巨大的冲击和挑战。据阿里巴巴称，虽然其各类业务产生的数据为数据分析创造了非常好的基础条件，然而却招聘不到合适的数据科学家而影响了研发进展。3.大数据的隐私问题隐私问题由来已久，这基本也是大家最关心的问题。计算机的出现使得越来越多的数据以数字化的形式存储在电脑中，互联网的发展则使数据更加容易产生和传播，数据隐私问题越来越严重4大数据高度依赖数据存储与共享，必须考虑寻求更好的方法消除各种隐患与漏洞，才能有效地管控安全风险。数据的隐私保护是

44、大数据分析和处理面临的重要问题，既是技术问题也是社会学问题。如果对私人数据使用不当，尤其是泄漏有一定关联的多组数据，将导致用户的隐私泄漏。4.大数据能耗问题在能源价格上涨、数据中心存储规模不断扩大的今天，高能耗已逐渐成为制约大数据快速发展的一个主要瓶颈从小型集群到大规模数据中心都面临着降低能耗的问题，但是尚未引起足够多的重视，相关的研究成果也较少在大数据管理系统中，能耗主要由两大部分组成：硬件能耗和软件能耗，二者之中又以硬件能耗为主理想状态下，整个大数据管理系统的能耗应该和系统利用率成正比但是实际情况并不像预期情况，系统利用率为0时仍然有能量消耗。5.大数据处理与硬件的协同硬件的快速升级换代有

45、力地促进了大数据的发展，但是这也在一定程度上造成了大量不同架构硬件共存的局面.大数据处理必须要有舍才有得。可以通过舍弃一些不必要的性能和精确性来获取更为重要的性能和精确性。6.大数据管理易用性问题从数据集成到数据分析，直到最后的数据解释，易用性应当贯穿整个大数据的流程易用性的挑战突出体现在两个方面：首先大数据时代的数据量大，分析更复杂，得到的结果形式更加多样化其复杂程度已经远远超出传统的关系数据库其次大数据已经广泛渗透到人们生活的各个方面，很多行业都开始有了大数据分析的需求7.性能测试基准数据库产品的成功离不开以TPC系列为代表的测试基准的产生正是有了这些测试基准，才能够准确地衡量不同数据库产

46、品的性能，并对其存在的问题进行改进。在过去2021，产业基准起到了很大的作用。在制定行业的标准时，性能、持有成本和能源效率是成功的三大关键。产业界标准的基准都扮演了非常重要的作用，进一步推动了计算机产业科学的发展【33】。四、结果和结论关系像互联网、云计算以及物联网等技术一样，大数据时代的到来势必会再次让5信息技术领域焕然一新。大数据时代下，每个个体都是数据的产生者，企业的任何一项业务活动都可以用数据来表示，如何保证大数据的质量，如何建模、提取并利用隐藏在大数据中的信息以提升企业信息系统绩效、提升企业决策能力，成为摆在业界和学术界面前的重大难题。总的来说，目前对于大数据的研究仍处于一个非常初步

47、的阶段，还有很多基础性的问题有待解决大数据的几个特征中究竟哪个最重要?面对大数据管理我们需要的是简单的技术上的演变(evo1ution)还是彻底的变革(revoIution)?不同学科的研究者之间怎样协作才能更有利于大数据问题的解决?诸如此类的问题还有许多，要解决大数据问题仍有很长的路要走。感谢：郭彦红老师给予的的指导和提供的课件，以及所参考的文献的所有作者。【参考文献】1孟小峰，慈祥: 大数据管理：概念、技术与挑战。计算机研究与发展146-169,2021 2朱志军，闰蕾，等大数据大价值、大机遇、大变革M】电子工业出版社，20213大数据分析技术的发展EB/OL 20210516 http:

48、 /tech ccidnet com/art/32963/20210516/3859799_1 html第四篇：大数据时代数据挖掘技术教学研究论文摘要:随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在大数据教学过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。关键词:大数据时代；数据挖掘技术；应用大数据是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息

49、知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律。所以大数据时代下的数据处理技术要求更高，要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术教学工作的开展，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，优化学生的学习成效。以下就大数据时代下的数据挖掘技术教学做出如下分析。1大数据时代下数据挖掘技术的基础教学方法分析数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其基础就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析教学方法做出简要的说明。一是归类法

50、，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工

51、神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的挖掘进行指导和表达1。2大数据时代数据挖掘技术教学要点的分析2.1数据挖掘技术流程分析在数据挖掘教学过程中，其流程主要是以下几点：首先做好数据准备工作，主要是在挖掘数据之前，就引导学生对目标数据进行准确的定位，在寻找和挖掘数据之前，必须知道所需数据类型，才能避免数据挖掘的盲目性。在数据准备时，应根据

52、系统的提示进行操作，在数据库中输入检索条件和目标，对数据信息资源进行分类和清理，以及编辑和预处理。其次是在数据挖掘过程中，由于目标数据信息已经被预处理，所以就需要在挖掘处理过程中将其高效正确的应用到管理机制之中，因而数据挖掘的过程十分重要，所以必须加强对其的处理。例如在数据挖掘中，引导学生结合数据挖掘目标要求，针对性的选取科学而又合适的计算和分析方法，对数据信息特征与应用价值等进行寻找和归纳。当然，也可以结合程序应用的需要，对数据区域进行固定，并在固定的数据区域内分类的挖掘数据，从而得到更具深度和内涵以及价值的数据信息资源，并就挖掘到的数据结果进行分析和解释，从结果中将具有使用价值和意义的规律

53、进行提取，并还原成便于理解的数据语言。最后是切实加强管理和计算等专业知识的应用，将数据挖掘技术实施中进行的总结和提取所获得的数据信息与评估结果在现实之中应用，从而对某个思想、决策是否正确和科学进行判断，最终体现出数据挖掘及时的应用价值，在激发学生学习兴趣的同时促进教学成效的提升。2.2挖掘后的数据信息资源分析数据信息资源在挖掘后，其自身的职能作用将变得更加丰富，所以在信息技术环节下的数据挖掘技术随着限定条件的变化，而将数据挖掘信息应用于技术管理和决策管理之中，从而更好地彰显数据在经济活动中的物质性质与价值变化趋势，并结合数据变化特点和具体的表现规律，从而将数据信息的基本要素、质量特点、管理要求

54、等展示出来，所以其表现的形式十分丰富。因而在数据挖掘之后的信息在职能范围和表现形式方式均得到了丰富和拓展，而这也在一定程度上体现了网络拟定目标服务具有较强的完整性，且属于特殊的个体物品，同时也是对传统数据挖掘技术的创新和发展，从而更好地满足当前大数据时代对信息进行数据化的处理，并对不同种类业务进行整合和优化，从而促进数据挖掘技术服务的一体化水平。2.3大数据背景下的数据挖掘技术的应用必须注重信息失真的控制数据挖掘技术的信息主要是源于大数据和社会，所以在当前数据挖掘技术需求不断加大的今天，为了更好地促进所挖掘数据信息的真实性，促进其个性化职能的发挥，必须在大数据背景下注重信息失真的控制，切实做好

55、数据挖掘技术管理的各项工作。这就需要引导学生考虑如何确保数据挖掘技术在大数据背景下的职能得到有效的发挥，尽可能地促进数据挖掘技术信息资源的升级和转型，以大数据背景为载体，促进整个业务和技术操作流程的一体化，从而更好地将所有数据资源的消耗和变化以及管理的科学性和有效性，这样我们就能及时的找到资源的消耗源头，从而更好地对数据资源的消耗效益进行评价，最终促进业务流程的优化，并结合大数据背景对数据挖掘技术的职能进行拓展，促进其外部信息与内部信息的合作，对数据挖掘技术信息的职能进行有效的控制，才能更好地促进信息失真的控制2。3数据挖掘技术在不同行业中的应用实践学习的最终目的是为了更好的应用，随着时代的发

56、展，数据挖掘技术将在越来越多的行业中得以应用。这就需要高校教师引导学生结合实际需要强化对其的应用。例如在市场营销行业中数据挖掘技术的应用这主要是因为数据挖掘能有效的解析消费者的消费行为和消费习惯，从而利用其将销售方式改进和优化，最终促进产品销量的提升。与此同时，通过对购物消费行为的分析，掌握客户的忠诚度和消费意识等，从而针对性的改变营销策略，同时还能找到更多潜在的客户。再如在制造业中数据挖掘技术的应用，其目的就在于对产品质量进行检验。引导学生深入某企业实际，对所制造产品的数据进行研究，从而找出其存在的规则，并对其生产流程进行分析之后，对其生产的过程进行分析，从而更好地对生产质量的影响因素进行分

57、析，并促进其效率的提升。换言之，主要就是对各种生产数据进行筛选，从而得出有用的数据和知识，再采取决策树算法进行统计决策，并从中选取正确决策，从而更好地对产品在市场中的流行程度，决定生产和转型的方向。再如在教育行业中数据挖掘技术的应用，主要是为了更好地对学习情况、教学评估和心里动向等数据进行分类和筛选，从而为学校的教学改革提供参考和支持。比如为了更好地对教学质量进行评估，就需要对教学质量有关项目进行整合与存储，从而更好地促进其对教学质量的评估，而这一过程中，就需要采取数据挖掘技术对有关教学项目中的数据进行挖掘和处理，促进其应用成效的提升3。4结语综上所述，在大数据背景下，数据挖掘技术已经在各行各

58、业中得到了广泛的应用，所以为了更好地满足应用的需要，在实际教学工作中，我们必须引导学生切实加强对其特点的分析，并结合实际需要，切实注重数据挖掘技术的应用，才能促进其应用成效的提升，最终达到学以致用的目的。参考文献：1李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用J.重庆三峡学院学报,2021,03:45-47.2欧阳柏成.大数据时代的数据挖掘技术探究J.电脑知识与技术,2021,15:3-4+9.3孔志文.大数据时代的数据挖掘技术与应用J.电子技术与软件工程,2021,23:195.第五篇：大数据与云计算论文大数据与云计算摘 要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人

59、提及， 并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本专题报告包含以下四个方面内容：1. 大数据的价值；2. 大数据带来的挑战;3. 大数据研究成果；4. 云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包

60、括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。 关键词：大数据 云计算 数据挖掘 对审计影响 政策建议 引言目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。一、大数据、云计算的涵义与特征随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里金 ( 2021) 说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。

61、” ( 一) 大数据的涵义与特征“数据”( data) 这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2021 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2021 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心( IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大( Volume) ，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快( Velocity) ，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多( Variety