大数据的缺陷
大数据的利与弊
随着科学技术的发展，越来越多的现代产品涌入我们的生活，它们无不例外地方便着我们的生活，为我们提供资讯，或者是将我们的资讯提供给他人。
在这种信息不断交互的过程中，大数据的理念开始产生，大数据主要是指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。
大数据技术，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。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库，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。
虽然在普通人看来大数据遥不可及，与自己没有什么关系，但是大数据与每个个体正如国家与每个公民一样，我们每个人都是大数据的提供者与受益者。
大数据有四个基本特征：数据体量巨大、数据类型多样、处理速度快、价值密度低。
基于大数据以上的特征，人们由此衍生出了许多与大数据有关的产业，并且得到了蓬勃的发展。
大数据最主要的发展当然集中在互联网上面。
对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。
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。
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。
大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。
面对大数据市场的新技术、新产品、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。
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”转变为“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。
大数据的十大局限
大数据的十大局限“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，似乎在一夜之间，大数据就红遍了南北半球，，大数据被神化得无处不在，无所不包，无所不能。
这里面有认识上的原因，也有故意忽悠的成份。
笔者以为，越是在热得发烫的时候，越是需要有人在旁边吹吹冷风。
在这里谈大数据的十大局限性，并非要否定其价值。
相反，只有我们充分认识了大数据的特点和优劣势，才能更加有效地对其进行采集、加工、应用，充分挖掘和发挥其价值。
1、数据噪声：与生俱来的不和谐大数据之所以为大数据，首先是因为其数据体量巨大。
然而，在这海量的数据中，并非所有的数据都是有用的，大多数时候，有用的数据甚至只是其中的很小一部分。
随着数据量的不断增加，无意义的冗余、垃圾数据也会越来越多，而且其增长的速度比数据信息更快。
这样一来，我们寻求的重要数据信息或客观真理往往会被庞大数据所带来的噪声所淹没，甚至被引入歧途和陷阱，得出错误的结论。
2、真实性：不得不接受的虚假“引领我们进入困局的并不是我们不知道的事物，而是我们知道、但不那么真实的事物。
”真实性是一切数据价值的基础，然而这同时也是大数据的一大先天性缺陷。
网络是大数据最重要的来源之一，而网络本身就充斥着大量的虚假信息。
例如，网络数据中存在着大量的虚假个人注册信息、假账号、假粉丝、假交易、灌水贴及虚假的意思表示等。
这种失真是由网络本身的特性决定的，比如说，绝大多数社交网站很难也不会对会员注册信息的真实性进行全面核查，电商平台也无法控制一人注册多账号，或账号与实际消费个体的非对应关系（想想你家有没有共用一个宽带或电商账号的情况）。
除了网络数据，即便是通过原始方法采集的个人信息数据也无法保障其真实、准确。
就拿电信运营商来说，即便推行了实名制，数据质量与期望仍有相当差距。
可以预见，在相当长的时间内，即使最优秀的数据科学家、最先进的数据处理方法也无法消除或修正某些数据固有的错误和不足，对大数据真实性的追求无疑是摆在我们面前的又一挑战。
浅谈大数据的缺陷
1. 大数据的来源 其实不像大家想的那样，大数据是新时代的产物，2010 年初， 美国数据科学家维克托 • 迈尔 • 舍恩伯格系统就提出了“大数据” 的概念。他著作的《大数据时代》中讲到，在数据应用之初，工 作人员一旦完成了收集数据的目的后，那么数据对人们来说就已 经毫无意义了。例如，在一班飞机落地之后，票价数据就没必要 再保存了 ；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去 时。可在现在，大量的数据代表大量的客户信息，已经转变为一 种商业资本，意味着潜在的巨大经济利益。 2. 市场对大数据的依赖性 “数据”这一客观存在的数字或汉字，之所以能够成为资本， 与移动互联网有着千丝万缕的关系。随着智能手机、平板电脑等 移动数码产品的“白菜化”，WiFi 信号就像天罗地网，无时无刻 不围绕在人们的身边，使人们不再有“在线时间”和“不在线时 间”的区分，只要存在有线或无线 WiFi 信号，人们就可以一天 24 小时显示上线状态 ；在线购物、在线支付、在线注册等网络服 务确实使人们的生活变得越来越方便，但反过来也让人们对社交 网络及大数据科技时代产生更多的依赖，假如有一天全球电子瘫 痪，那将使人们陷入生活的恐慌之中。 3. 大数据的优势 随着电子科技的进步，以前需要电脑、显示器、读卡器等专 门设备才能读取的数码信息载体，现在只需要一部智能手机或免 费下载的 APP，便可以把想要的数据读取或保存 ；大数据时代 的科技进步，让我们随身携带的许多东西都可以成为“数据库”， 且随时随地可以使用，可称之为移动的数据库，如钱包里的银行 卡、信用卡、驾驶证、社保卡、图书证、身份证等等。 二、大数据可能出现的“灾难性”分析 1. 潜移默化的改变了人们的判断思维 （1）大数据时代的科技进步，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，就显得不是很必要了 ；尽可能全面的的搜罗 所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才是重中之重。换句 话来说，先前的的思想决断方式是源于“为什么”，而在大数据 的时代，则已可直接根据“是什么”来下结论。由于这样的结论 不受任何个人喜好和其他主观因素的影响，所以，利用大数据的 汇总来分析结果将更准确客观，增加可行性。 （2）但是，还有一些专家称，因为大数据的优势就在于数据 的汇总，假如获取的数据不真实可靠，在“只关注有什么，而不 思考为什么”的模式下，就非常很可能使获取的大数据变成“灾 难性数据”，即由于数据本身不真实可靠，而让利用3）斯坦福大学专家特来沃尔 • 哈斯蒂也提出，大数据的理
浅谈大数据的缺陷
浅谈大数据的缺陷在当今数字化的时代，大数据无疑是一个热门话题。
它在众多领域展现出了强大的力量，为我们的生活和工作带来了诸多便利和创新。
然而，就像任何事物都有两面性一样，大数据也并非完美无缺，它存在着一些不容忽视的缺陷。
首先，大数据的质量问题是一个关键挑战。
在海量的数据中，不可避免地会存在错误、缺失和重复的数据。
这些不准确或不完整的数据可能会导致分析结果的偏差，从而影响决策的正确性。
例如，在医疗领域，如果患者的病历数据存在错误，可能会导致医生做出错误的诊断和治疗方案。
其次，大数据存在隐私泄露的风险。
随着数据收集和存储的规模不断扩大，个人的隐私信息越来越容易受到威胁。
我们的购物习惯、浏览记录、社交活动等都可能被收集和分析，而这些数据一旦落入不法分子手中，可能会被用于欺诈、骚扰甚至更严重的犯罪活动。
此外，一些公司或机构在数据保护方面的措施可能不够完善，导致数据被黑客攻击或意外泄露。
再者，大数据可能会导致偏见和歧视。
由于数据是基于过去的行为和模式生成的，如果这些数据本身存在偏见，那么分析结果也可能会延续这种偏见。
比如，在招聘过程中，如果基于大数据的算法对某些特定群体存在偏见，可能会导致这些群体在就业机会上受到不公平的对待。
另外，大数据的分析和解释也并非总是准确无误。
虽然大数据可以提供大量的信息，但如何从这些海量的数据中提取有价值的洞察，并进行正确的解释，是一个复杂的问题。
有时候，人们可能会过度依赖数据，而忽略了一些无法量化的因素，从而做出错误的判断。
大数据还可能引发信息过载的问题。
过多的数据可能会让人们感到困惑和不知所措，难以筛选出真正有用的信息。
在面对海量的数据时，人们可能会花费大量的时间和精力来处理和理解，反而降低了工作效率。
而且，大数据技术的发展可能会加剧数字鸿沟。
那些拥有先进技术和资源的企业和地区能够更好地利用大数据，从而获得更多的优势，而一些技术落后或资源匮乏的地区和群体则可能被进一步边缘化，导致贫富差距和社会不公平的加剧。
大数据时代计算机信息处理技术存在的问题
大数据时代计算机信息处理技术存在的问题1.数据滥用现象突出大数据时代，信息数量急剧增加，对数据处理提出了更高要求。
随着我国改革开放的深化发展，市场竞争日趋激烈，尤其在国际经济一体化趋势下，市场主体既面临着严峻的内部竞争，也面临着外部竞争压力，这种情况下若能够精准把握市场动态，掌握市场需求就能够实现自身的可持续发展。
网络时代，信息能够产生价值，如何从海量数据中挖掘价值信息成为很多主体探究的重要内容。
当然，信息的大量出现，让市场主体难以精准把握信息价值，也导致数据滥用现象较为突出。
多数主体只是从表面对数据进行分析、利用，并没有对数据的内在价值以及潜在表现予以探究，造成数据滥用现象的发生。
数据滥用会损害他人的合法权益，甚至影响到正常的经济秩序，所以明确数据滥用成因，制定应对策略尤为关键。
数据滥用成因包括多个方面：首先，现有制度法规不够完善，在数据利用方面的规范存在漏洞，对数据滥用行为缺乏有效惩治，导致数据滥用泛滥；其次，部分主体缺乏数据利用的价值理念，为了谋取个人利益而不惜损害他人权益。
例如，很多软件在获取权限方面，会对个人数据进行获取，并滥用识别权限，造成了公众信息的泄露以及权益的损害。
2.信息安全存在风险大数据时代，信息安全备受关注，信息具有一定的价值性，一旦泄露或者被不法分子所利用，就会引发安全风险。
信息泄露已经成为大数据时代的缺陷，尤其是各种软件的出现，用户隐私在无形当中被软件管理者所获取，并进行信息的泄露和交易。
近年来，我国发生的诸多电信诈骗案件均与数据泄露密不可分。
信息泄露也会导致用户收到不良信息的干扰或者受销售信息的骚扰，根据我国三大通信公司公布的数据显示，电信公司每年所按揭的诈骗电话超五千万次，短信数百亿条，作为一名普通网络用户，无论是手机还是邮箱，每天都会接收到很多垃圾短信，而这些均信息信息安全问题所引发的。
3.大数据人才匮乏大数据时代，大数据人才决定着大数据的利用价值和信息技术处理水平，而大数据人才的培育是一个缓慢的过程。
基于大数据分析的缺陷检测预测模型研究
基于大数据分析的缺陷检测预测模型研究随着互联网及其他信息技术的快速发展，大数据分析在各个行业中得到了广泛应用，特别是在软件工程领域中。
缺陷检测是软件工程中的重要环节，常常需要借助于大量的数据分析来确定软件中的可疑区域和故障点。
因此，基于大数据分析的缺陷检测预测模型研究成为了当前软件工程领域的一个热点方向。
本文将对此进行探讨。
一、大数据分析在缺陷检测中的应用在软件工程中，缺陷检测是保证软件质量的重要环节。
传统的缺陷检测方法主要是依靠手工检测和代码审查。
这种方法需要大量的人力和时间，效率低下，且难以保证检测质量。
因此，越来越多的研究者开始探索利用大数据分析技术来优化缺陷检测流程。
大数据分析在缺陷检测中的应用主要有以下三种方式：1. 基于代码分析的缺陷检测：这种方式主要是基于代码静态分析来检测潜在的缺陷。
根据代码组成和结构来分析缺陷，常用的代码分析工具有PMD、FindBugs 等。
2. 基于测试用例的缺陷检测：这种方式主要是通过编写测试用例来检测软件中的缺陷。
测试用例可以随机生成或者手动编写，然后与软件进行交互测试并收集测试结果。
根据测试结果分析缺陷，挖掘可疑区域。
3. 基于版本迭代的缺陷检测：这种方式主要是通过对软件不同版本之间的差异进行分析，来判断软件的演化过程中是否产生了一些潜在的缺陷。
通过对软件版本之间的差异进行分析，可以发现软件中可能存在的潜在问题。
二、基于大数据分析的缺陷检测预测模型研究基于大数据分析的缺陷检测预测模型是一种通过分析软件过程中产生的各种数据，来预测软件中可能存在的缺陷的方法。
该方法通过收集软件开发周期中的各种数据，如代码提交历史、Bug报告、测试用例执行结果等，然后通过数据挖掘和机器学习等方法，来构建缺陷预测模型，从而避免软件开发过程中的缺陷问题。
目前，基于大数据分析的缺陷检测预测模型研究主要包括以下两个方向：1. 基于历史数据的缺陷预测：这种方法是通过对软件历史数据进行分析和建模，来预测软件即将出现的缺陷。
大数据的信息安全问题与解决方案
大数据的信息安全问题与解决方案随着大数据技术的不断发展和应用，许多企业和政府机构已经开始将大数据作为重要的战略资源来进行业务决策。
然而，在收集、存储、分析和共享大数据的过程中，面临的风险和安全挑战也越来越大。
因此，本文将就大数据的信息安全问题以及解决方案进行分析和探讨。
一、大数据的信息安全问题1. 数据隐私泄露风险大数据中包含着大量的个人和机密信息，例如用户的个人资料、医疗记录、信用卡号码、社交媒体内容等等，如果这些信息被未经授权的第三方获取或使用，会对个人隐私造成不可弥补的损害。
因此，在大数据的收集、存储和传输过程中，需要采取有效措施来保护数据的隐私。
2. 数据存储风险大数据需要存储在大量的物理设备或者云端服务器上，而这些设备或者服务器的物理安全也是大数据信息安全的重要问题。
如果这些设备或者服务器存在漏洞或缺陷，可能会被黑客攻击或者恶意软件感染，导致大量数据泄露或者损毁。
3. 数据共享风险大数据在使用过程中，需要进行跨部门、跨机构和跨地域的共享，为了统计和分析大量的数据信息。
然而，这种共享也带来了一定的风险，因为授权访问的数据可能会被非法复制和共享，导致数据的滥用或者泄露。
二、大数据的信息安全解决方案1. 数据分类和分级数据分类和分级是对数据进行合理划分的重要方法，可以根据数据的隐私程度和安全需求将数据分为不同等级，并采用不同的加密和访问控制策略。
这样，只有得到授权的用户才能访问对应等级的数据。
2. 数据加密和解密技术数据加密和解密技术是信息安全领域必不可少的保护工具，大数据安全也不例外。
这种技术可以用于对数据进行加密存储或传输，只有拥有相应密钥的人才能对数据进行解密。
3. 安全监控和预警安全监控和预警是信息系统安全中的一种有效手段。
在大数据的存储和传输过程中，可以加入安全监控和预警机制，及时发现和处理任何潜在的安全风险。
4. 认证和访问控制技术认证和访问控制技术是防范大数据安全风险的另一种有效手段，在大数据的访问和使用过程中，可以采用密码、指纹、智能卡、单点登录等多种身份验证方式，确保只有合法授权的用户能够访问大数据。
大数据文献综述范文
大数据综述可以写哪些方面的问题大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的特点：1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；2、种类（Variety）：数据类型的多样性；3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量大数据的意义：现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。
煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。
价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的缺陷：文献综述范文怎么写英语毕业论文文献综述好写的，根据题目写相关学者的总结，开始我也不会，还是师姐介绍的莫文网，专业的就是不一样，很快就帮忙完成了对大学英语翻译教学若干问题的思考应用英语翻译呼唤理论指导大学英语翻译教学：现状与对策国内商务英语翻译研究综述商务英语翻译中存在的问题与对策顺应理论视角下科技英语翻译切雅实证分析经济一体化环境下的商务英语翻译教学新世纪十年来商务英语翻译研究：回顾与前瞻语用观视角下的中医英语翻译教学实证研究翻译——找到源语的所指——对规划教材《商务英语翻译》误译译例的批判研究从功能对等角度看商务英语翻译高校科技英语翻译课程设置探讨科技英语汉译的英语翻译技巧研究——以船舶英语文本中的汉译为例功能对等视角下的科技英语翻译论商务英语翻译的4Es标准大学英语翻译教学存在的问题与对策关联理论在科技英语翻译中的应用——以Climate Change and Peak Oil文本的翻译为例功能对等理论指导下的商务英语翻译大学英语翻译教学：问题与对策英语翻译专业本科生的笔译能力调查分析——以某师范大学英语翻译专业为例中国职业篮球俱乐部体育英语翻译人员现状及发展对策研究从目的论的角度下看商务英语翻译论高职商务英语翻译教学中学生跨文化交际意识的培养试论近代国人英语翻译任务型教学法在《商务英语翻译》教学中的运用商务英语翻译与文化信息等值研究大学英语翻译教学教材编写探讨——以《新时代交互英语（读写译1-4册）》为例东西方文化差异对商务英语翻译的影响顺序分析在科技英语翻译中的应用——以翻译项目《大气污染排放系数手册》为案例从关联理论分析法律英语翻译中的文化差异及其翻译补偿商务英语翻译原则探讨跨文化因素对商务英语翻译的影响及调整策略###世界经济一体化、文化多元化的快速发展，英语作为世界通用语地位的确立，为我国大学英语教学提出培养具有跨文化交际能力的高素质人才的新要求。
解析大数据存在的五大安全问题
解析大数据存在的五大安全问题互联网时代，数据已成为公司的重要资产，许多公司会使用大数据等现代技术来收集和处理数据。
大数据的应用，有助于公司改善业务运营并预测行业趋势。
然而，若这项技术被恶意利用，没有适当的数据安全策略，就有可能对用户隐私造成重大威胁。
因此，公司必须意识到大数据的安全问题及其负面影响。
下面，我们就来深入解析大数据存在的五大安全问题。
大数据存在的五大安全问题一.分布式系统大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统上，以便更快地进行处理和分析。
这种分布式系统可以平衡负载，并避免产生单点故障。
然而，这样的系统很容易受到安全威胁，黑客只需攻击一个点就可以渗透到整个网络。
因此，网络犯罪分子可以很容易地获取敏感数据并破坏连网系统。
二.数据访问大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能将其用于恶意目的。
此外，网络犯罪分子可以侵入与大数据系统相连的系统，以窃取敏感数据。
因此，使用大数据的公司需要检查并验证每个用户的身份。
如果公司使用不正确的身份验证方法，则他们可能会将访问权限授予未经授权的用户或黑客。
这种非法访问会危及敏感数据，而这些数据可能会在网上泄露或出售给第三方。
三.不正确的数据网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。
为此，网络罪犯分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统，例如，医疗机构可以使用大数据系统来研究患者的病历，而黑客可以修改此数据以生成不正确的诊断结果。
这种有缺陷的结果不容易被发现，公司可能会继续使用不准确的数据。
此类网络攻击会严重影响数据完整性和大数据系统的性能。
四.侵犯隐私权大数据系统通常包含机密数据，这是许多人非常关心的问题。
这样的大数据隐私威胁已经被全球的专家们讨论过了。
此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统，以破坏敏感数据。
此类数据泄露已成为头条新闻，致使数百万人的敏感数据被盗。
此类机密数据也可以在网上被泄漏，例如，最近有8.85亿人的银行交易、社会保险号和其他机密数据在网上被泄露。
何谓大数据大数据的特点意义和缺陷是什么
何谓大数据大数据的特点意义和缺陷是什么何谓大数据大数据的特点、意义和缺陷是什么在信息时代的浪潮中，数据的重要性日益凸显。
大数据（Big Data）是指规模庞大、类型繁多且难以用传统方式进行处理和分析的数据集合。
它的出现引起了巨大的震动，并在商业、科学、医疗、教育等领域产生了深远的影响。
本文将论述大数据的特点、意义和缺陷，以揭示其在现代社会中的重要作用和潜在挑战。
1. 大数据的特点大数据具有以下几个显著的特点：1.1 规模庞大：大数据的规模巨大，常常以TB、PB、EB等计量单位来衡量。
这些数据通过互联网、传感器、社交媒体等渠道不断产生，且呈指数级增长。
1.2 类型多样：大数据包含了结构化、半结构化和非结构化数据。
除传统的文本、图像、音频和视频数据外，还包括社交网络数据、用户评论数据、日志数据等。
1.3 时效性强：大数据的生成和更新速度非常快，需要实时或准实时地处理和分析。
以金融行业为例，市场行情和交易数据的迅速更新要求数据分析具备实时响应的能力。
1.4 难以预测：大数据中蕴含着未知的信息和关联，往往超出人类的预测能力。
通过挖掘大数据，可以发现隐藏的模式和规律，使人们对问题有更全面的认识。
2. 大数据的意义大数据具有重要的意义，主要表现在以下几个方面：2.1 价值挖掘：大数据中蕴含着巨大的价值，通过对数据进行深入分析和挖掘，可以揭示出隐藏的商业机遇、科学发现和社会趋势。
例如，基于大数据分析的精准营销可以提高市场反应率和销售收入，医疗领域的基因组数据分析有助于个性化治疗等。
2.2 决策支持：大数据为决策提供了更充分的支持和依据。
通过对大数据的分析，可以更准确地预测市场需求、优化资源配置、提高生产效率等。
政府部门可以根据大数据分析结果，制定更科学合理的政策和规划。
2.3 社会发展：大数据在城市管理、交通规划、公共安全等领域发挥着重要作用，可以提供更智能化和高效率的公共服务。
同时，大数据还为科学研究提供了强有力的支持，推动了医学、天文、地质等领域的发展。
基于6C系统大数据分析的接触网零部件缺陷特征研究
技术装备2023/07CHINA RAILWAY 基于6C 系统大数据分析的接触网零部件缺陷特征研究乔凯庆1， 汪海瑛2， 王婧2， 卢剑3， 杨志鹏4， 王小兵2（1.中国国家铁路集团有限公司 工电部，北京 100844；2.中国铁道科学研究院集团有限公司 基础设施检测研究所，北京 100081；3.中国铁路上海局集团有限公司 供电部，上海 200071；4.中国国家铁路集团有限公司 铁路基础设施检测中心，北京 100081）摘要：铁路供电专业构建6C 系统对沿线接触网等供电设备进行全方位的检测监测，在提升养护维修效率的同时积累了海量数据，令基于大数据的分析成为可能。
为促进数据在生产流通各环节的共享运用，综合考虑现场维修与数据分析的需求，采用线分类与面分类相结合的方法，形成6C 缺陷描述分类规范；利用文本分析，对已归集全路6C 系统缺陷数据中人工填写的缺陷描述字段特征进行挖掘，得到高频词组排序规律；利用可视化图表分析等方法，得到接触网零部件缺陷空间分布特征与规律。
通过基于归集数据形成的缺陷图像库，验证了对智能识别算法训练效果的支撑作用。
该研究可为接触网养护维修策略优化提供决策支持。
关键词：铁路供电；6C 系统；接触网；零部件；缺陷；大数据中图分类号：U225；TM73 文献标识码：A 文章编号：1001-683X （2023）07-0039-06DOI ：10.19549/j.issn.1001-683x.2023.02.16.0011 研究背景随着我国高速铁路成网运行，车流密度增大，铁路牵引供电系统的重要性愈加凸显。
作为向高铁列车提供能量的重要基础设施，沿线供电设备中的接触网具有零部件多样、结构形制复杂等特点，工作时要承载大电流冲击与受电弓振动影响，高空布置特征给检视与养修都带来较大困难。
为保障供电系统的可靠性与品质，实现铁路高质量发展，供电专业借助先进的传感器技术、图像技术和通信技术等，构建铁路供电安全检测监测系统（6C 系统）实现对设备运行状态全方位的检测监测。
大数据金融存在哪些问题
大数据金融存在的问题：1、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。
随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。
但同时，金融市场乃至整个社会管理的信息基础设施将变得越来越一体化和外向型，对隐私、数据安全和知识产权构成更大风险。
就个人隐私而言，大数据的隐私问题远远超出了常规的身份确认风险的范畴。
最近对欧洲150万手机用户的数据进行的研究表明，只需要4项参照因素就可以确认其中95%的个人身份。
又如，人们在城市中走过的路径存在惟一性；针对个人研制药物和疗法等个性化医疗是基于对患者基因信息的掌握；RunKeeper和Nike+等应用正在收集大量个人健康数据等等。
2、大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。
大数据是人类设计的产物，大数据的工具(如Hadoop软件)并不能使人们摆脱曲解、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。
例如，社交媒体是大数据分析的重要信息源，但其中年轻人和城市人的比例偏多，还存在大量由程序控制的“机器人”账号或“半机器人”账号。
波士顿的StreetBump应用程序为统计城市路面坑洼情况，从驾驶员的智能手机上收集数据，可能少计年老和贫困市民较多区域的情况；“谷歌流感趋势”曾高估了2012年流感发病率。
这说明依赖有缺陷的大数据可能给政府决策造成负面影响，还可能加剧社会不公。
3、基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。
大数据的使用正在改变金融市场，也需要改变监管市场的方式，以保证市场参与者负责地使用大数据。
例如，2010年5月的“闪电暴跌”(flashcrash)令道琼斯工业平均指数(DowJonesIndustrialAverage)突然大跌，美国监管部门认为是高频交易造成了快速抛售引发的更多抛售。
大数据时代中学生地理探究能力培养中常见缺陷分析
大数据时代中学生地理探究能力培养中常见缺陷分析摘要：在当今社会领域，大数据显然已经渗透到了各行各业，影响着我们日常的生活、学习、工作，为我们提供了更多的便捷、更多信息化的资讯。
但同时在大数据的渗透过程中，也存在着些许的问题。
下面，笔者就当前初中地理教学而言，针对大数据时代学生地理探究能力培养中常见缺陷进行分析与探讨。
关键词：大数据；地理；探究能力；教学策略在当前初中地理教学阶段，结合教师的课堂教学情况，我们不难发现，由于部分教师深受应试教学理念所影响，导致教师过于注重提高学生的分数成绩，在课堂教学中惯用灌输式教学方法，从而忽略了大数据时代下，信息技术在课堂教学中的运用，教师没有将信息技术与课题教学实现有效的整合，从而致使在培养学生形成探究能力的过程中，产生出了以下几点问题。
1.选题角度缺陷地理探究性学习是教师依靠学生的兴趣爱好、学习需求、学习特点所创设出的地理教学模式，同样也是促使学生形成探究能力最为有效的方式，在大数据时代下，教师原本可以利用信息技术的丰富性、直观性、灵活性来选择不同的探究话题，但是由于教师自身的不够重视，导致教师选择探究话题的途径，依然趋向于教材内容，在实际教学中，针对教学内容中的重难点知识内容创设相应的课堂问题，利用针对性的问题来引发学生进行自主探究学习，致使需要学生拥有极高的理解能力以及分析能力，从而以此对学生探究能力的形成产生了影响，并且还对学生地理知识面的拓展造成了局限性。
例如，在教学“地球和地球仪”一课时，教师就只是针对教材内容中给予的图像信息，让学生开展探究式学习，让学生分析图片中给予的地球外貌信息，以及地球仪所蕴含的相关地理知识，致使学生在自主探究的过程中，及其容易产生难点与质疑，并且学生的知识面也受到了局限性，学生仅依靠教材内容根本不能深入了解相关的地理知识，从而导致学生只能针对教材内容中给予的表面地理知识进行探究式学习，这样显然不利于培养学生形成地理探究能力。
大数据背景下数字身份的伦理问题及其克服研究
大数据背景下数字身份的伦理问题及其克服研究在大数据时代，数字身份成为了人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，数字身份的不断扩大和增强，也带来了伦理问题和隐私泄露的风险。
因此，研究数字身份的伦理问题，对于保护用户隐私和数据安全具有重要的意义。
一、数字身份在大数据背景下的伦理问题1. 违反用户隐私：在大数据时代，用户的个人信息往往被大量收集和存储，这些数据包含了用户的位置、行为、偏好等敏感信息。
一旦这些个人信息被不法分子盗取，就会对用户的隐私造成侵害。
2. 偏见性算法：在大数据分析中，偏见性算法可能会导致某些纬度的数据与其他纬度发生偏差和不平等，对某些人群造成不公平的待遇。
3. 数据漏洞：在数字身份的获取、存储、传输和处理过程中，都存在数据泄露和攻击的风险。
这不仅会泄露个人信息，还会导致金融和财务损失等问题。
4. 数字骚扰：数字身份可以使得广告、营销和推销等信息更加准确和专业。
但是，这也可能带来一些冗余的信息和广告，使得用户感到烦躁和困扰。
5. 缺陷数据：在大数据背景下，如果数据有缺陷和不真实的情况，在数据分析时就会发现错误的信息和结果，这可能对科学研究和业务应用带来不少问题。
二、数字身份伦理问题的克服研究对于数字身份的伦理问题，需要通过以下方式进行研究和克服：1. 加强个人信息保护：要求企业完善个人信息保护措施，规范个人信息的收集和使用，并且建立数据的隐私保护机制，保证用户的数据隐私不被泄露。
2. 打破算法偏见：通过提高算法公正性和透明度，确保算法在收集数据和信息时不会带来不公平和偏思。
同时采用多技术、多阶段的算法验证，可以减少偏见性算法的发生。
3. 提高数据鉴别能力：建立数据漏洞检测机制，理解数据的真实性、完整性和准确性。
采用数据的加密技术和多层次的安全控制，并建立良好的数据管理流程，以避免意外数据泄露。
4. 创新广告营销模式：通过人工智能和数据分析技术，提升广告精准度，减少无意义的信息冗余和骚扰，通过社交媒体等方式，让广告和营销更符合用户需求和游戏应用场景。
大数据可以用来“证伪”却不能用来证明
3年前，我曾经以《相信奇迹还是相信逻辑》为题做过一次演讲。
核心观点是，从古至今，国人的形象思维比较发达，但形式逻辑偏弱，建议用数据说话，提倡理性思考。
今天，在人人都讲大数据的时代，我们该如何看待和运用大数据？当大数据不合逻辑时，究竟是相信大数据还是相信逻辑？相信个案还是相信大数据大约从2009年开始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年翻一番，目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。
煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。
价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据成为赢得竞争的关键。
2011年诺贝尔经济学奖获得者托马斯•萨金特近期在中国公开演讲时认为，人工智能实质上就是统计学。
我觉得他说的有一定道理，但过于简单粗暴。
其实他想表达的是，人工智能中运用的不少方法就是过去的统计方法。
又有人认为大数据就是全样本统计，这样理解大数据未免有点浅薄，全样本统计只是大数据的一种形式而已。
大数据的涵义要比传统意义上的统计数据广泛，但又具有统计数据的很多属性，因此大数据需要通过合适的方法，才能发挥其作用。
两年半前，我曾从蚂蚁金服公布的居民网络消费数据中发现天津在网络消费上的怪异现象：作为直辖市的天津，人均网消水平明显低于上海、北京、浙江、江苏、海南、福建、广东，甚至低于全国平均水平（因为前七个省市的消费权重较大）。
天津人均GDP在2016年及之前一直为全国省市自治区中排名第一，为何网购数据那么弱呢？我当时认为天津有夸大GDP的可能。
大数据的疑难问题及解决方案
大数据的疑难问题及解决方案1、解决方案无法提供新见解或及时的见解（1）数据不足有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。
在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。
新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。
还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。
最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。
可以通过引入数据湖来解决这一问题。
（2）数据响应慢当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。
因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。
检查组织的ETL（提取、转换、加载）是否能够根据更频繁的计划来处理数据。
在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。
（3）新系统采用旧方法虽然组织采用了新系统。
但是通过原有的办法很难获得更好的答案。
这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。
最好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。
2、不准确的分析（1）源数据质量差如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。
数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别（语法、语义、业务等）的传入数据的质量。
它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。
（2）与数据流有关的系统缺陷过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而最大程度地减少数据处理问题。
即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。
在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障3、在复杂的环境中使用数据分析（1）数据可视化显示凌乱如果组织的报告复杂程度太高。
这很耗时或很难找到必要的信息。
可以通过聘请用户界面（UI)/用户体验（UX）专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。
大数据时代金融诈骗构罪标准的缺陷与修正
大数据时代金融诈骗构罪标准的缺陷与修正在大数据时代下，出现了犯罪行为人假借互联网金融平台的外衣、拟制熟人交易场景并依托大数据技术实施的新型金融诈骗犯罪形式，由于其成本低廉、传播速度快、影响范围广泛等特点，这种新型金融诈骗犯罪不仅给社会主义市场经济秩序造成了极大的侵害，而且较之传统的诈骗行为，其对社会管理秩序、个人、企业甚至国家的财产权益等法益也造成了更为严重的侵害。
本文就对大数据时代金融诈骗构罪标准的缺陷与修正进行探讨，以供参考。
标签：大数据时代;金融诈骗;构罪标准引言由于其社会危害性的影响因素更为复杂，传统金融诈骗犯罪唯数额论的单一构罪标准已经无法适应大数据时代下的司法需求，也难以应对风险社会所带来的新型风险。
在同等诈骗金额的条件下，大数据时代下新型金融诈骗犯罪的社会危害性往往要高于传统的金融诈骗行为，行为人所应当承担的刑事责任也更大，在此情形下，采用现行刑法中所规定的金融诈骗犯罪的单一构罪标准也违背了罪责刑相适应原则。
1 网络诈骗的定义及特点网络诈骗是随着计算机网络的发展而发展起来的一种区别于传统诈骗的新型诈骗手段，近年来，网络诈骗带给人类的伤害，愈演愈烈，往往是不仅仅损害个人的信息、数据、金钱，而且有可能危害到人身、社会、政府的安全，甚至是影响国际稳定。
1.1网络诈骗的定义网络诈骗是指以非法占有为目的，利用互联网采用虚构的事实或者隐瞒真相，骗取大量的公、私财产。
互联网欺诈和一般欺诈的主要区别是互联网欺诈是通过互联网实施的欺诈行为，没有互联网的欺诈不是网络诈骗。
1.2网络诈骗的特点依据对历年网络诈骗手法的分析总结，可以总结出其特点主要有以下几方面：作案人具有一定的专业知识;传播范围广、速度快，犯罪成本低;隐蔽性、变化性、渗透性和不确定性都很强，给社会或者个人造成的危害后果往往非常严重。
2 大数据时代下金融诈骗犯罪单一构罪标准的缺陷2.1无法全面反映金融诈骗行为的社会危害性大数据时代下新型金融诈骗犯罪假借金融平台外衣、依托大数据技术，利用具有随机性、聚合性的数据团组在网络上不定向地实施金融诈骗行为。
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大数据的缺陷
作者：
来源：《中国信息化周报》2018年第07期
问题的起因就是大数据太“大”了。
考虑到我们拥有的数据量，有时甚至使用有缺陷的模型来产生有用的结果。
有时侯对自己的技术过于自负，当模型出现故障时，结果就会变得非常难看。
大数据失败案例
Google在2008年推出了大数据这项服务，目的是要预测25个国家的流感疫情。
逻辑很简单：分析谷歌在特定地区的流感搜索查询。
将搜索结果与该地区流感活动的历史记录进行比较。
基于这些结果，活动水平被分为低、中、高或极高。
乍一看，这似乎是一个很合理的想法，但实际上并不是这样。
在2013年流感高峰期，Google的流感分析一塌糊涂。
原因是算法有缺陷，没有考虑到几个因素。
例如，如果搜索“冷”或“发烧”这类词，并不一定意味着搜索人正在找流感症状。
Google无法从这场灾难般的失误中恢复过来，最终导致了这个项目在2013年崩溃了。
大数据失败的原因
我们需要吸取教训，以下是导致大数据失败的一些原因：
缺乏数据调配和数据管理
通常情况下，组织往往不完全了解他们已有的数据，但仍然决定在此基础上开展新的项目。
缺乏关于数据处理的文档、存储、策略和其他的程序。
这种情况下，大数据咨询公司可以为您的企业提供一个清晰的路线图和指导，说明应该如何处理您已经拥有的数据，这才是正确战胜大数据的第一步。
未定目标和战略
有太多难以理解的IT术语和营销术语，此外，市场上有太多大数据产品，选择合适的产品很困难。
在做任何决定之前，找出实现目标所需的服务和技术非常重要。
“在大数据上做小数据”，意思是应该在少量数据上评估您的大数据架构，以确保选择正确的产品。
沟通很重要
数据科学和大数据是领域知识、数学、统计专业知识和编程技能的复杂组合。
然而，同时它也必须具有商业意义。
通常IT部门和管理层不能理解彼此作出的变更。
为了确保您的大数据对IT和业务领导者都有意义，在项目中确保IT人员与业务人员之间保持良好的沟通。
当您第一次开始执行大数据项目时，会有很多未定义的因素，比如预算、技术、路线等等。
选择一个小项目，并测量成功的几率。
基准测试进展的一个好方法是创建原型或验证概念来验证您已经完成的工作。
如果早期阶段存在缺陷，那么推进到项目的下一个阶段是没有意义的。
缺乏分析人才执行项目的人必须有行业背景和数据分析能力，而不仅仅是处理大体量的数据，重点是分析挖掘出这些数据背后蕴含的深刻含义。