大数据课程论文资料
大数据毕业论文范文模板(热门7篇)
大数据毕业论文范文模板(热门7篇)Abstract： The main factors affecting the quality of undergraduate thesis in finance and economics specialty of dependent college are analyzed， on the basis of establishmentof scale data， the factor analysis method is used to screen out the factors affecting the quality of their papers， and the quality control program is proposed to provide reference for management and decision-making of finance and economics undergraduate thesis at independent colleges.关键词：本科毕业论文；影响因素；论文质量Key words： undergraduate thesis；influencing factors；quality of papers1独立学院本科毕业论文质量影响因素毕业论文质量影响因素的确定在文献查阅的基础上，经过专家小组的讨论，基于本科毕业论文过程管理的思想，鉴于财经类本科毕业论文的完成涉及本科培养、选题、资料搜寻、写作、定稿、答辩与论文评价等阶段，因此确定了毕业论文质量的24个相关影响因素，见表1分析模型的选择及数据选取因子分析模型的基本原理是将众多的原始变量表现为较少因子的线性组合，以少数因子来概括和解释错综复杂的线性组合，以少数因子来概括和揭示错综复杂的社会现象，从而建立起能揭示出事物之间最本质关系的简洁数学模型。
大数据论文3000字范文(精选5篇)
大数据论文3000字范文(精选5篇)第一篇:大数据论文3000字当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时, “大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。
争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题, 其中不乏IBM、EMC.甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入, 纷纷跑马圈地, 它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。
大数据时代的来临, 除了推动现有的信息技术产业的创新, 其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。
从个人视角来看, 不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息, 还是生活中最常见的手机存储, 大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面, 极大地方便了我们的生活;对企业而言, 互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业, 精准营销与大数据驱动的产品快速迭代, 促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面, 教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下, 出现了各种新的应用, 数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统, 以及病历存储调用的医疗云等, 此外, 政府还可以通过大数据来高效完成信息采集, 这样可优化升级管理运营。
然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时, 也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。
不久前, 斯诺登披露了美国国家安全局(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息, 在全球范围内掀起轩然大波。
该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。
大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能, 将信息存储和管理集中化, 我们在百度上面的记录, 无意识阅读的产品广告、旅游信息, 习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹, 却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控, 这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利, 但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。
计算机大数据论文六篇
计算机大数据论文六篇计算机大数据论文范文1在大数据时代环境下，信息的猎取和选择、信息技术的把握应用，直接影响学问的生产、科技的创新和成果的转化。
大数据时代对高校的教学、同学的计算机应用力量提出了新的要求。
产业界需求与关注点发生了重大转变，企业关注的重点转向数据，计算机行业正在转变为真正的信息行业，从追求计算速度转变为关注大数据处理力量，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。
同学要学会对数据的去冗分类、去粗取精，从数据中挖掘学问，要能够把大数据变成小数据，要在不明显增加采集成本的条件下尽可能提高数据的采集质量。
要讨论如何科学合理地抽样采集数据，削减不必要的数据采集。
二、大数据时代背景下的教学策略（一）营造适合同学全面进展的软硬件环境信息时代的进展使得高职院校图书馆和数据中心具备了大数据的特征。
科学讨论和科技创新越来越依靠于对数据的管理和利用，打造良好、相宜的软硬件环境是提高职业院校同学信息素养的基础。
目前互联网技术及应用普及度较高，建设才智校内可为同学供应更多的接触信息资源的机会。
加强高职院校数据中心和网络中心的建设力度，在依托传统图书馆文献存储量的基础上，增加馆藏图文电子数据、电子文献与多媒体文献，打造信息化图书馆，为同学供应多元化的信息资源与服务。
加强校内社交网络平台的建设，利用微信等新型传播媒介，采纳主动推送的方式传递正能量，供应有益于同学健康成长的信息，监控、屏蔽不良信息的传播，过滤影响同学身心健康的不良信息，构建适合高职院校同学学习的良好环境。
（二）发挥数字化图书馆在教育过程中的核心作用数字化图书馆的建设是图书馆业今后进展的主要方向。
数字化图书馆也是一个科技含量较高的系统工程，高职院校各级领导应正确熟悉，加强资金投入，充分发挥其对教育过程的支持作用。
数字化图书馆的典型特征是存储数字化、操作计算机化、传递信息网络化、信息存储自由化和结构连接化，可与高职院校的基础建设可以同步推动。
在建设与进展过程中，老师要乐观引导同学充分利用数字化信息资源。
大数据与云计算（论文）
⼤数据与云计算（论⽂）⼤数据与云计算摘要：近年来，⼤数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。
秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloud computing）”正⾼速发展，“数据即资源”的“⼤数据（big data）”时代已经来临[1]。
⼤数据利⽤对数据处理的实时性、有效性提出了更⾼要求，需要根据⼤数据特点对传统的常规数据处理技术进⾏技术变⾰，形成适⽤于⼤数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。
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。
本⽂所提到的⼤数据包含着云计算，因为云计算是⽀撑⼤数据的平台。
关键词: ⼤数据云计算数据分析数据挖掘引⾔在学术界，⼤数据这⼀概念的提出相对较早。
2008 年9 ⽉，《⾃然》杂志就推出了名为“⼤数据”( big data) 的专刊。
2011 年5⽉，麦肯锡全球研究院发布了名为《⼤数据: 创新、竞争和⽣产⼒的下⼀个前沿》(Big data: The next frontier forinnovation，competition，and productivity)的研究报告，指出⼤数据将成为企业的核⼼资产，对海量数据的有效利⽤将成为企业在竞争中取胜的最有⼒武器。
2012 年，联合国发布⼤数据政务⽩⽪书，指出⼤数据可以使⽤极为丰富的数据资源来对社会经济进⾏前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运⾏。
2012 年3 ⽉29⽇，奥巴马政府发布了《⼤数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对⼤数据的研发计划，标志着美国把⼤数据提⾼到国家战略层⾯，将“⼤数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。
⼤数据应⽤正在风靡全球，⼤数据精准营销成为企业掌舵者的⼝头禅，那么⼤数据真的是⽆懈可击吗？答案显然是否定的。
随着互联⽹和移动设备的普及，⼤数据已经在我们的⽣活中⽆处不在，⽽有关⼤数据与隐私的问题也⽇益受到关注。
教育大数据论文
教育大数据论文在当今数字化时代，教育领域正经历着一场深刻的变革，教育大数据的兴起便是其中一个重要的方面。
教育大数据不仅为教育研究提供了新的视角和方法，也为教育实践带来了前所未有的机遇和挑战。
教育大数据的定义与特点教育大数据是指在教育领域中产生的海量数据，包括学生的学习行为数据、考试成绩数据、课程资源数据、教师教学数据等等。
这些数据具有规模大、类型多样、产生速度快和价值密度低等特点。
规模大是指教育数据的数量庞大，涵盖了从学前教育到高等教育的各个阶段，以及教育教学的各个环节。
类型多样体现在数据的形式丰富，既有结构化的数据，如学生的基本信息和考试成绩，也有非结构化的数据，如学生的课堂表现视频、教师的教学反思文本等。
产生速度快是因为在教育教学过程中，数据不断地实时生成。
而价值密度低则意味着在大量的数据中，真正有价值的信息需要通过深入的分析和挖掘才能获得。
教育大数据的来源教育大数据的来源十分广泛。
首先，在线学习平台是一个重要的数据来源。
随着网络教育的普及，学生在在线课程中的学习行为，如登录时间、学习时长、答题情况等，都被记录下来。
其次，学校的信息化管理系统也产生了大量的数据，包括学生的学籍信息、选课记录、教师的教学安排等。
再者，教育类移动应用程序也在收集学生的学习数据，例如学习习惯、知识点掌握情况等。
此外，智能教育设备，如电子书包、智能手表等，能够实时监测学生的身体状况和学习状态，为教育大数据提供了新的来源。
教育大数据的应用教育大数据在教育领域有着广泛的应用。
在教学方面，通过对学生学习数据的分析，教师可以了解学生的学习进度、学习困难和学习偏好，从而实现个性化教学。
例如，对于学习进度较慢的学生，教师可以提供更多的辅导和支持；对于学习偏好不同的学生，教师可以采用多样化的教学方法和教学资源。
在教育管理方面，学校管理者可以利用大数据来优化教育资源的配置。
通过分析学生的选课情况、教师的授课情况等数据，合理安排课程和教师，提高教育资源的利用效率。
大数据时代网络教育论文
大数据时代网络教育论文在大数据时代，网络教育成为了一种新的教育形式和教育方式，已经逐渐走进人们的生活。
本文将从大数据时代下的网络教育的发展现状、大数据技术在网络教育中的应用及其优势和不足三个方面论述。
一、大数据时代下的网络教育发展现状大数据时代下，网络教育正处于快速发展的阶段。
据了解，我国在2003年开始着手推进网络教育，网络教育的快速发展其中一个原因，就在于互联网技术的快速发展与普及。
越来越多的人参与网络学习，网络教育已经成为了一种重要的教育方式之一。
截止2019年，国内网络教育的总规模已经超过2000亿元，其中互联网+教育和在线教育平台的占比最高。
据国家统计局数据统计，我国网络付费用户数量超过2.4亿，远超日本、韩国等发达国家。
随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及，网络教育用户将会更加多样化，网络教育的发展前景非常广阔。
二、大数据技术在网络教育中的应用及其优势与传统教育方式不同，网络教育利用大数据技术，可以有很多优势。
其中一些主要优势如下：1. 学习管理系统的优化。
大数据技术可以为网络教育提供智能化学习管理系统，为学生提供更加个性化的服务，可以及时分析学生学习的特点和需求，将学习和教学的过程进行精细化管理，从而更好地满足学生的需求。
2. 多维数据分析。
当然，这是大数据最显著的特点。
在网络教育中，大数据可以对学生在学习过程中产生的各类数据进行采集、分析，帮助教师评估学生的学习情况，提供更加个性化的教育方案，以及指导更加有效的学习策略。
3. 提高教学效率。
大数据技术可以进行作业自动化批改，快速生成网络教材，还可以进行自适应教学，根据学生的特点和需求，逐步优化课程内容，提高教学效率。
三、大数据技术在网络教育中的不足然而，大数据技术在网络教育中也存在一些不足之处：1. 质量难以保证。
智能化系统容易在成千上万的学生面前出现问题，有时会导致教育质量下降，影响学生的学习体验。
2. 用户数据安全问题。
随着网络教育的发展，学生的个人信息越来越多。
大数据和人工智能论文
大数据和人工智能论文随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，以下是店铺精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!大数据和人工智能论文篇一基于大数据和人工智能的被保险人行为干预【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，则可以实现对被保险人行为的干预，降低给付发生的概率和额度，提高人民健康水平。
基于此，文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式，并预期可能实现的干预结果，最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据人工智能行为干预近年来随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。
保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式，对数据的处理和应用要求更高。
目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等，但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。
如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究，再结合人工智能进行智能干预，则可以对被保险人实现有效的风险管理，提高被保险人的身体健康状况，从而极大程度的提升客户效用，提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式，目前主要在教育，医疗等方面发挥作用。
但在被保险人管理方面，行为干预应用很少。
现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中，而在投保后提供的服务和干预很少，一般也就是提供健康体检等服务，而对被保险人投保后的日常生活行为方式，健康隐患则基本处于放任自流的状况。
而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为，饮食习惯等进行实时数据收集和分析，然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点实现精准、良好的对被保险人的行为干预，需要利用大数据和人工智能技术。
大数据毕业论文大数据时代
大数据毕业论文大数据时代论文应符合专业培养目标和教学要求，以学生所学专业课的内容为主，不应脱离专业范围，要有一定的综合性，以下就是由本人为您提供的大数据毕业论文伴随着科技进步，互联网及移动互联网的快速发展，云计算大数据时代的到来，人们的生活正在被数字化，被记录，被跟踪，被传播，大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。
大数据犹如一把双刃剑，它给予我们社会及个人的利益是不可估量的，但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点今年两会期间，维护网络安全被首次写入政府工作报告。
全国政协委员、联想集团董事长兼CEO杨元庆也在会议上呼吁政府对个人信息安全立法，加强监管，并在整个社会中树立起诚信文化大数据时代下维护个人安全成为重中之重。
一、大数据时代下个人信息受到侵犯的表现(一)数据采集过程中对隐私的侵犯大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的，其数据采集手段主要是通过计算机网络。
用户在上网过程中的每一次点击，录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录，特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下，我们每时每刻都与网络连通，同时我们也每时每刻都在被网络所记录，这些记录被储存就形成了庞大的数据库。
从整个过程中我们不难发现，大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。
很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集，但又无法阻止因此，这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。
(二)数据存储过程中对隐私的侵犯互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上，并运用大量的信息技术对这些数据进行保护但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。
大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理，但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大，账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。
近些年来，受到大数据经济利益的驱使，众多网络黑客对准了互联网运营服务商，使得用户数据泄露事件时有发生，大量的数据被黑客通过技术手段窃取，给用户带来巨大损失，并且极大地威胁到了个人信息安全更多详情点击进入毕业论文范文论文最好能建立在平日比较注意探索的问题的基础上，写论文主要是反映学生对问题的思考，详细内容请看下文创作毕业论文党的十七大报告提出了要提高国家文化软实力，这不仅是我国文化建设的一个战略重点，更是实现中华民族伟大复兴的重要前提。
大数据论文总结
大数据论文总结引言随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的涌现和应用给各行各业带来了巨大的挑战和机遇。
本文对几篇关于大数据的论文进行了分析和总结，并就这些论文中的重要观点和研究成果进行了概述和评价。
论文一：《大数据在金融行业的应用及挑战》本文着重研究了大数据在金融行业的应用和相关挑战。
作者认为，大数据分析可以帮助金融机构更好地了解客户需求、监控交易风险、优化营销策略等。
然而，与此同时，大数据引入也会面临一些挑战，如数据安全和隐私保护、技术和计算能力的要求等。
该论文对这些挑战进行了详细的分析，并提出了解决方案。
论文二：《基于大数据的智能交通管理研究》该论文讨论了大数据在智能交通管理领域的应用。
作者指出，通过对交通数据的收集、分析和挖掘，可以更好地进行交通流量预测、交通拥堵分析、交通事故预测等。
论文还探讨了大数据在交通管理中的一些挑战，如数据的获取和处理、算法和模型的选择等。
最后，作者提出了一种基于大数据的智能交通管理框架，并通过实验证明了其有效性。
论文三：《大数据在医疗领域的应用与未来发展》这篇论文研究了大数据在医疗领域的应用和未来发展。
作者认为，大数据分析可以帮助医疗机构进行疾病预测、个性化治疗、医疗管理等工作。
文章还讨论了大数据在医疗领域面临的一些挑战，如数据隐私和安全、法律和伦理问题等。
为解决这些问题，作者提出了加强数据保护和隐私保护、建立相应的法律和政策等建议。
论文四：《大数据在教育领域的应用与发展趋势》该论文分析了大数据在教育领域的应用和发展趋势。
作者提出，通过对学生学习情况、教学资源等数据的分析，可以更好地进行个性化教育、课程推荐等工作。
论文还探讨了大数据在教育领域中的一些挑战，如数据源的多样性、数据质量等。
同时，作者也提出了如何利用大数据提升教育质量和推动教育改革的建议。
结论综上所述，大数据在各个领域的应用和挑战如今已经引起了广泛的关注。
虽然大数据的引入给各行各业带来了很多机遇，但同时也面临一些挑战，如数据隐私和安全、算法和模型的选择等。
大数据论文分析
大数据论文分析随着数据化时代的到来，对于人类如何处理分析数据提出了就巨大的疑问。
在医疗，经济，通信等一些行业上已经开始了比较广泛的应用。
2014巴西世界杯于7月14日凌晨落下帷幕，德国战车1:0战胜阿根廷，第四次捧起大力神杯。
与往届世界杯不同的是：数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。
伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。
一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。
大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。
由此可以看出大数据分离我们的生活并不遥远，目前，大企业是最早采用大数据分析的，往往从个别部门开始使用大数据分析工具。
我们每一个人都是数据的生产者。
在美国，一些农场主——他们有GPS定位设备，他们的的农业机械设备也提供了大量数据，通过对这些数据的分析可以知道土壤肥力和湿度提高农业的生产率。
美国作为当今世界上唯一的超级大国，他们的大数据分析业务发展比中国早了两年，许多集群规模已经达到了上千个节点，而中国只有十几个。
中国大数据分析的案例我最早接触的是网络视频公司爱奇艺的应用，它们利用互联网收集信息的便利，研究客户在观看视频时播放，暂停，跳过等功能键的使用次数频率，从而得知客户爱观看的视频片段继而推出了既不影响剧情又没有过多大家不爱看的章节，一时间广受欢迎。
但是大数据分析在为人们带来便利的同时也存在许多风险，相信大家对于不久前美国情报部门人员斯诺登披露的美国情报监控项目记忆深刻。
美国利用其掌握的大量数据信息对喜多美国公民进行监控。
而大数据分析其信息量巨大，如何保证期被合理利用与保护依然是分析公司面临的大问题。
大数据论文
大数据与计算机摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，移动互联，社交网络，电子商务大大扩展了互联网的疆界与应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，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，大数据对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。
一、大数据产生的背景早几年人们把大规模数据称为“海量数据”，但实际上，大数据(Big Data)这个概念早在2008年就已被提出。
2008年，在Google成立10周年之际，著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题与挑战，其中就提出了“Big Data”的概念。
进入2012年以来，大数据(Big Data)一次越来越多地被提及与使用，人们用它来描述与定义信息爆炸时代产生的海量数据，它已经出现过在《纽约时报》、《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国君证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告、，大数据时代来临了。
有人说21世纪是数据信息时代，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界与应用领域，我们在享受便利的同时，也无偿地贡献了自己的“行踪”。
现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物，几点出去遛弯，几点回窝睡觉。
我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入冬大数据时代时，都将是透明的存在。
各种数据政治迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性带来问题的隐患，按时随着时间的推移，人们将越来越多地意识到数据对企业的重要性，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了起那所谓有的空间与潜力。
正如《纽约时报》2012年2月的一片专栏中所称：“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，越策将日益基于数据与分析而做出，而并非基于经验与直觉。
大数据学术分析论文范文
大数据学术分析论文范文大数据随着技术发展而蓬勃发展起来，迫切需要一种技术实现大数据精准开发应用。
这是店铺为大家整理的大数据学术论文，供大家参考!大数据学术论文篇一：《试谈大数据技术》摘要：大数据是继物联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，这种密集型数据爆炸现象的出现，标志着“大数据”时代的到来。
文章介绍了大数据的概念，分析阐述了大数据相关技术。
关键词：大数据数据处理相关技术“大数据”是从英语“Big Data”一词翻译而来的，是当前IT界热议和追逐的对象，是继物联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，发展迅速。
截至2011年年底，全球互联网总数据存储量已达100亿TB以上，并且以59%以上的年增长率递增。
麦肯锡公司在2011年的报告(Bigdata：the Next FrontierforInnovation)中，对这种密集型数据爆炸的现象称为“大数据”时代的到来。
大数据领域出现的许多新技术，是大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。
1 大数据概念大数据概念的前身是海量数据，但两者有很大的区别。
海量数据主要强调了数据量的规模，对其特性并没有特别关注。
而大数据对传播速率、体积、特征等数据的各种特性进行了描述。
目前对大数据最广泛的定义是：大数据是无法在一定时间内用通常的软件工具进行收集、分析、管理的大量数据的集合。
大数据的特点一般用“4V”概括，即：Volume：数据量大，目前大数据的最小单位一般被认为是10～20TB的量级;Variety：数据类型多，包括了结构化、非结构化和半结构化数据;value：数据的价值密度很低;velocity：数据产生和处理的速度非常快。
2 大数据相关技术2.1 大数据处理通用技术架构大数据的基本处理流程与传统数据处理流程的主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各个处理环节中都可以采用并行处理。
目前，MapReduce等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。
大数据论文
本科生课程论文题目大数据下水电企业增值税退税政策效应分析—以澜沧江华能小湾水电站为例姓名xxx学号xxxxxxxxx院、系经济与管理学院财税系专业财政学指导教师袁新宇职称（学历）讲师/ 博士2016 年10月20日云南师范大学教务处大数据下水电企业增值税退税政策效应分析以澜沧江华能小湾水电站为例摘要：为支持我国水电企业发展，财政部于2014年3月12日下发《关于大型水电企业增值税优惠政策的通知》（财税〔2014〕10 号）通知。
鉴于电力行业不仅关系到国计民生和我国经济的稳定增长，也是政府税收收入的重点税源行业，因此，该税收优惠政策的出台，牵动各方利益，受到广泛关注。
而云南省做为水电行业大省，近年来水电发展迅速加强，本文以云南澜沧江华能小湾水电站为例，在大数据的条件下，结合云南省水电企业现状对这一政策效应进行解析，提出合理的政策建议，具有十分重要的意义。
关键字：大数据；水电企业增值税；税收政策；税率税负；影响随着我国电力行业的飞速发展，电力行业在促进我国经济的稳定增长和优化政府税收收入等各方面的作用也越来越重要。
在新政策出台的背景下，各大水电企业如何把握政策导向和并和自身实际情相况结合，制定符合企业发展的战略规划，寻求企业税收负担最小化，追求企业利润最大化已成为各个企业必须要面对的问题。
因此，对政策的准确把握和解读显得至关重要。
一、政策背景增值税是我国税制的主要税种，在组织财政收入、引导企业经营行为等方面发挥了巨大的作用，但长期以来，由于大型水电企业建筑性基础性投资巨大，加之建筑业只征营业税，而不实行增值税，因而我国大型水电企业增值税税负偏高的问题非常突出，据有关资料显示，我国现行税负无论从分行业看还是从企业类型看或者是同行业内部比，大型水电企业的实际税负都要高出很多，分行业看，我国部分行业的平均税负为：水电16%、火电9%、农副产品加工3.5%、纺织品2.25%、煤炭3%、卷烟加工12%、白酒11%,, ，由此可见，水电企业实际税负最高，比高消费品烟酒还高出5 个百分点以上，差异显著，更有甚者，小湾水电站2013 年增值税实际税负为16.59%，还比同类企业平均税负高出0.59 个百分点；从增值税企业类型看，我国工业企业增值税一般纳税人的实际税负平均为3.97%，商业企业增值税一般纳税人平均税负为2.5%～3.4%，水电企业增值税一般纳税人平均税负为16%，显而易见，水电企业增值税税负明显畸高，税收负担水平差距过大；从同行业内部比，为减轻个别水电生产企业增值税税负过高的问题，财政部国家税务总局曾分别下发《关于三峡电站电力产品增值税政策问题的通知》（财税〔2002〕24 号文件）、《关于葛洲坝电站电力产品增值税政策问题的通知》（财税〔2002〕168号文件）、《关于二摊电站及送出工程电力产品增值税政策问题的通知》（财税〔2002〕206号文件）、《关于黄河上游电力开发有限责任公司公司电站电力产品增值税税收政策问题的通知》（国税函〔2004〕52 号文件）、《财政部关于小浪底水利工程电力产品增值税政策问题的通知》财税〔2006〕2号文件），这些税收优惠政策使得所涉水电企业税负过高的问题得到了极大程度地缓解，有力支持了企业和所在地区的发展，但同时也在同行业内部造成了新的税负不公，对于其他没有获得国家增值税优惠政策的水电企业仍然还承受着沉重的税收负担。
大数据的原理与应用论文
大数据的原理与应用论文1. 引言随着信息化时代的到来，我们生活在一个以数据为核心的世界中。
大数据作为一种新兴的技术和概念，正在引领我们进入一个全新的数据时代。
本文旨在探讨大数据的原理和应用，从而深入了解大数据在不同领域的应用和影响力。
2. 大数据的原理2.1 数据的采集•传感器技术：利用各种传感器采集环境数据、生理数据等。
•互联网数据：通过网络爬虫和数据挖掘技术采集各类互联网数据。
•社交媒体数据：利用社交媒体平台的API获取用户行为数据和社交关系数据。
•传统数据源：整理和利用传统的结构化数据和非结构化数据。
2.2 数据的存储和处理•分布式系统：利用分布式计算和存储技术，将数据存储在多个节点上，实现大规模的数据存储和处理能力。
•数据仓库：将数据按照特定的数据模型和结构存储，方便查询和分析。
•数据处理：利用分布式计算框架，如Hadoop和Spark，进行大规模数据的并行处理和分析。
2.3 数据的挖掘和分析•数据挖掘算法：利用机器学习和统计学的方法，对大数据进行挖掘，发现数据中的模式和规律。
•可视化和交互分析：利用可视化工具和交互式分析系统，对数据进行可视化展示和交互式分析。
3. 大数据的应用3.1 市场营销•个性化推荐：通过分析用户的购买记录和行为数据，提供个性化的产品推荐。
•客户细分：利用数据挖掘和机器学习算法，对用户进行细分，实现精准营销。
3.2 金融风控•信用评估：通过分析用户的信用历史和行为数据，评估其信用风险。
•反欺诈：利用大数据分析和机器学习算法，识别欺诈行为和风险。
3.3 医疗健康•个性化医疗：利用基因数据、生理数据和医疗记录等，为个体提供个性化的医疗方案。
•疾病预测：通过分析大量的健康数据和流行病学数据，预测疾病的发生和流行趋势。
3.4 城市管理•智慧交通：通过分析交通流量数据，优化交通系统，减少拥堵和事故。
•环境监测：利用传感器数据和空气质量数据，对城市环境进行实时监测和预警。
4. 大数据的影响力大数据的出现给我们带来了许多机遇和挑战。
大数据论文报告
大数据论文报告在当今数字化时代，数据已成为一种重要的资源，其规模和复杂性呈爆炸式增长。
大数据的出现，不仅改变了我们的生活方式，也对各行各业产生了深远的影响。
大数据，简单来说，就是指规模极其庞大、复杂到传统数据处理技术无法有效处理的数据集合。
这些数据的来源多种多样，包括互联网、物联网、社交媒体、企业内部系统等等。
它们的特点通常包括大量性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）、价值密度低（Value）和真实性（Veracity），也就是所谓的“5V”特征。
大数据的大量性使得我们能够获取更全面、更广泛的信息。
以前，由于技术和成本的限制，我们只能处理相对较小规模的数据样本，这可能导致结论的偏差或不完整。
而现在，随着存储技术和计算能力的提升，我们能够处理海量的数据，从而更准确地洞察事物的全貌。
高速性则要求我们能够快速地处理和分析数据。
在许多应用场景中，数据的产生和更新速度极快，比如金融交易、社交媒体的实时动态等。
如果不能及时处理和分析这些数据，就可能错过重要的信息和机会。
多样性是指大数据不仅包括结构化的数据，如关系型数据库中的表格数据，还包括大量的非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
这就需要我们具备多种数据处理和分析的技术和工具，以应对不同类型的数据。
价值密度低是大数据的一个重要特点。
虽然大数据中包含了丰富的信息，但有价值的信息往往分散在海量的数据中，需要通过有效的方法进行筛选和提取。
真实性则强调数据的质量和可靠性。
错误或不准确的数据可能导致错误的决策和分析结果，因此在大数据处理过程中，数据清洗和验证是至关重要的环节。
大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，企业可以通过分析消费者的购买行为、偏好和评价等数据，进行精准营销、优化产品设计和供应链管理。
例如，电商平台可以根据用户的浏览历史和购买记录，为用户推荐个性化的商品；制造业企业可以通过分析设备的运行数据，进行预测性维护，降低设备故障的风险，提高生产效率。
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论文题目大数据下人均消费支出及影响因素姓名xxx学号xxxxxxxx院、系经济与管理学院、财税系专业财政学指导教师袁新宇2016年10月20日云南师范大学教务处制大数据下人均消费支出及影响因素摘要：随着互联网事业的不断发展，“互联网+大数据”的时代也随之而来，从而可以让我们通过大数据来分析更多的市场前景和人们的需要，然后可以把事业做得更好，更加适合社会发展的需要。
本文将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而增加我国的居民收入，增加国家的GDP。
只有不断提高居民的收入水平，才能刺激国内消费的增长。
党的十八大也明确提出，到2020年要实现城乡居民收入比2010年增长一倍的目标。
本文就如何运用宏观调控中财政政策和货币政策以及政府的一些其它政策提高居民收入水平，提出合理化方法。
关键词：居民收入水平；财政政策；人均消费支出；货币政策一、引言根据国家统计局调查数据，2014年全国城镇居民人均可支配收入28844元，比上年增长9.0%，扣除价格因素实际增长6.8%。
文章将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而让人民的生活水平有所提高。
二、正文（一）研究的目的本案例分析根据1995年～2008年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。
从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。
随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。
因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。
近年来，我国经济的主要特征从供给不足进入了供给相对过剩、需求约束为主的发展阶段,内需不足的问题凸显。
如何扩大消费需求、拉动经济增长，已经成为关键问题。
党的十七大报告中提出了提高居民消费率、形成合理居民消费率的关于全面建设小康社会奋斗目标的具体要求。
面对当前美国金融危机所引发的经济困境，如何深入考察我国居民消费行为、采取有效政策来振兴消费，将成为我们的研究主题。
本文通过计量经济学的相关研究方法，从影响城乡居民的消费因素入手，分析了这些因素对消费的影响，以期获得解决问题和改善情况的新思路。
（二）研究背景目前，国内学者对于我国居民消费问题主要是以城镇居民、农村居民或全体居民为研究对象，分别对其消费特征、影响因素和对策等问题进行深入研究，并在我国经济学界形成了相对盛行的四种代表性观点：居民收入分配不公说、居民消费行为说、福利制度改革说和居民消费结构升级换代说。
国内学者通过建立自己的理论框架和经济计量模型以及根据理论假设运用中国的经验数据进行实证检验，或多或少都存在一定的局限，尤其是将城乡居民消费问题分开进行研究的现象十分普遍。
本文建立误差修正模型的同时，建立城乡居民消费和诸多主要经济影响因素之间的经济计量模型，探讨经济影响因素对我国城乡居民消费的影响效应。
近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。
通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。
（三）理论分析1、影响我国居民的消费的因素分析（1）政府支出根据凯恩斯的收入决定模型，政府支出对消费的影响主要是通过政府支出的收入效应来实现。
政府支出分为购买性支出和转移性支出，这两种支出对居民消费的作用和手段等方面都有不同。
购买性支出主要是作用于生产环节，在直接增加社会总需求的同时，通过间接增加居民收入水平，改善居民消费环境来减少对消费的约束，增加消费量。
转移性支出作为一种资金单方面的、无偿的转移，主要是在分配环节发挥作用，通过直接增加接受者的收入水平对居民消费需求产生影响：一是通过社会保障支出、财政补贴和税式支出等手段调整收入分配结构，直接增加居民收入从而增强其消费能力。
二是通过建立健全的社会保障制度以及大力发展社会事业来改变居民消费的支出预期，从而间接提高其消费意愿和边际消费倾向。
（2）居民可支配收入收入是消费的前提，收入水平的高低决定着消费能力的高低，并直接影响居民消费信心、消费欲望和消费潜能。
收入是消费的来源和基础，是影响消费的最重要因素。
绝对收入假说认为，不同收入群体的消费倾向不同，一般来说，高收入居民的消费倾向低于低收入居民的消费倾向。
因此，如果收入分配更加平等，则会提高整个社会的消费倾向。
反之，收入分配差距越大，社会的消费倾向就越低。
（3）居民收入分配差距虽然收入是决定居民消费的最重要因素，但由于收入分配差距的存在，不同收入阶层之间、城乡之间和地区之间的消费水平和消费结构存在一定程度的差异，而且收入分配差距不断扩大和两极分化现象日趋严重将会导致整个社会平均消费倾向降低。
高收入者因其边际消费倾向的递减，低收入者虽然消费倾向很高，但受限于收入水平而无力消费。
这种“富人低消费和穷人无钱消费”的双重现象最终导致整个社会有效需求不足。
有关人均消费支出及其影响因素的理论2、分析我国居民消费支出的影响因素：（1）居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。
90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。
（2）商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。
改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。
（3）物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。
物价的持续下降，不利于居民的消费增长。
因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。
由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。
另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。
（四）模型的建立根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：Y=c+bX+e其中：Y ——人均消费支出C——常数项回归方程的参数 X——人均可支配收入（五）相关数据收集【表】以下为Eviews结果：x与y的相关系数为0.99481【图1】由相关图可知，从散点图可以看出城镇人均可支配收入（X）和人均消费性支出(Y)大体呈现为线性关系，为分析中国城镇人均消费性支出随城镇人均可支配收入变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型：x与y呈现一种线性的相关关系，为此，构建一元线性回归模型，如下； Y=c+bX+e由最小二乘法估计回归模型，得【图2】报告形式：【公式1-2】Y=635.7558+0.687615*X（54.86426）（0.006680）T=（11.58780）（102.9334）经济意义检验：regression coefficient在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。
回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。
回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言，Y将变动b单位。
本题中回归系数的经济意义：城镇家庭人均可支配收入X每增加1元，人均消费支出增加0.687615元。
统计检验：拟合优度检验：R2接近于1，表明模型对样本的拟合优度高 F检验： F 大于aF(1，14-1-1)表明回归系数至少有一个显着不为零，模型线性关系显着 T检验：t= 11.58780 ?2/at=2.179 拒绝原假设。
表明X对Y有显着影响。
对于如何提高居民收入建议在宏观经济学里，居民可支配收入=工资性收入＋资产性收入+政府转移支付－税收。
工资性收入上升，资产性收入上升、政府转移支付增加、个人所得税下降等因素变动都将提高居民的可支配收入水平。
可采用的宏观调控手段有财政政策，货币政策以及其他政府政策。
居民收入的提高从本质上说有赖于经济的持续不断发展，提供更多的就业岗位。
在保证经济增长的同时也应注意经济增长的结构问题，大力发展民营经济和中小企业无疑会更有效的达到目的。
2010年全社会就业总数为7.347亿人，其中国有单位就业人员7136万人，占全社会的9.7%；民营企业就业比重占到全社会的90.3%，如果不包括农业劳动力，吸纳就业量为3.09亿，占全社会的就业总量的43%。
民营经济在二三产业的就业比重达到84%，在城镇中的结业比重已经超过了70%。
具体的方法有：要放松市场准入，逐渐打破国有企业在诸多方面的垄断地位，让更多的民营企业能够获得进入相关领域的中国，使民营企业能够和国有企业平等竞争。
（六）总结：1、消费结构是消费者为满足不同方面的需要，用于不同方面的消费支出在总消费支出中所占的比例关系。
它是居民消费行为的重要内容。
消费结构根本上说是由生产力发展水平决定的同时，又反过来对生产力发展水平产生重要影响。
研究居民消费结构，对于正确引导消费，实现消费结构合理化，为产业结构调整提供理论依据，以促进经济发展有重要意义。
西方经济学家对消费支出的分类，一般有以下3种,（1）按吃、穿、住、用划分；（2）按消费对象基本属性划分，分为非耐用消费品、耐用消费品、劳务;（3）按消费的社会功能分为生理消费和社会消费。
消费结构变化取决于多方面因素，其中志决定作用的是人均收入水平。