大数据应用的机会与挑战(PDF 24页)
大数据专业调研报告
数据科学与大数据技术专业调研报告大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围加速企业创新、引领社会变革的利器。
现代关系学之父德鲁克有言，预测未来最好的方法，就是去创造未来。
而“大数据战略”，则是当下领航全球的先机。
“大数据”(Big Data)指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。
“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。
“大数据”能帮助政府和企业找到一个个难题的答案，给经济社会和发展带来前所未有的机会。
“谁率先拥有、善于利用大数据，谁就能掌握主动、赢得未来。
”身处互联网的时代，面对大数据浪潮，只有不畏艰险，勇当弄潮儿，才能赢得未来。
新的领域需要专业的人才，专业的人才需要大学设置专门的学科来培养，无限的挑战和机遇更需要有胆识、有智慧、有担当的有志之士、睿智青年勇攀高峰。
一、大数据技术概述大数据是数据分析的前沿技术。
简言之,从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
”人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
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”。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
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。
“东数西算”工程大背景下运营商的布局与发展机遇
DCWIndustry Observation产业观察173数字通信世界2024.041 “东数西算”工程概述1.1 “东数西算”工程实施背景（1）东中西部在数据中心布局上存在明显差距。
东部地区是云计算和大数据企业集聚地，数据中心高度集中。
根据信通院《中国算力发展指数白皮书》，2020年东部地区算力增速达到60%以上，连续多年保持高速增长态势，而中西部地区算力基础设施建设相对薄弱，这不利于数字经济在全国范围的均衡发展[1]。
（2）新兴业态对数字基础设施提出更高要求。
产业互联网等快速发展，需要数字化赋能，如果完全依靠市场配置数字基础资源，将难以满足需求，因此需在国家层面统筹数字基础设施规划建设。
（3）东部地区能源供给能力面临挑战。
大量高耗能数据中心集中在东部地区，加重了当地能源供给压力。
根据国家能源局统计，2022年我国数据中心耗电量已占全社会用电量的3%以上，而西部等地正是清洁能源的主要来源，亟须提升绿色低碳发展水平。
1.2 “东数西算”工程的主要目标和任务1.2.1 “东数西算”工程的主要目标一是实现网络、能源、算力、数据和应用的“五位一体化”，加强数据中心间的网络互联，构建统一的算力服务体系，推动清洁能源消纳利用，建设数据共享平台，提供统一的公共数据服务等；二是实现核心技术自主可控，突破网络设备、运算芯片、操作系统等关键技术领域对外部的依赖；三是助力达成“双碳”目标，大力发展绿色节能技术，推动数据中心与绿色低碳产业深度融合；四是推进数字经济高质量发展，东部地区推动数据中心集约化发展，西部地区鼓励数据中心跨越式发展，为数字化发展夯实基础。
预计到2025年，数据中心绿色节能技术可节约能耗15%以上[2]。
1.2.2 “东数西算”工程的主要任务根据《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》，“东数西算”工程的主要任务是构建“数网”“数纽”“数链”“数脑”“数盾”五大体系。
“东数西算”工程大背景下运营商的布局与发展机遇王 静（中国移动通信集团青海有限公司，青海 西宁 810000）摘要：文章全面解析了“东数西算”工程及其在当前信息产业发展中的战略地位，“东数西算”工程的核心是适应信息技术的新动态，实现数据和计算的高效配置，从而驱动相关产业的技术创新。
大数据概述
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
云类型：公有云、私有云和混合云。 服务模式：SaaS(软件即服务，应用层)、PaaS(平台即服
务，平台层)、IaaS（基础设施即服务，基础设施层）。 云计算关键技术：包括虚拟化、分布式存储、分布式计算、
多租户等。
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云计算数据中心是一整套复杂的设施，包括刀片服务器、 宽带网络连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装 置等。
存储单位
bit
换算关系
二进制位
含义与实例
Byte
1B=8bit
KB(Kilobyte,千字节) 1KB=1024B=210B
MB(Megabyte,兆字节) 1MB=1024KB=220B
1张照片约2MB
GB(Gigabyte,吉字节) 1GB=1024MB=230B
1部高清电影大约1GB
TB(Trillonbyte,太字节) 1TB=1024GB=240B PB(Petabyte,拍字节) 1PB=1024TB=250B
重点与难点
• 内容：大数据的概念和应用、大数据与云计算、 物联网的关系。
• 重点：理解大数据的概念、大数据与云计算、物 联网的关系。
大数据时代耕地红线管控监测的机遇与挑战
安全。
为了有效保护耕地资源，我国确立了耕地尤其是永久基本农田的优先保护地位，使之成为调整经济结构、规划产业发展、推进城镇化不可逾越的耕地保护红线。
耕地保护红线的管控监测是实现耕地保护和粮食安全的重要举措。
随着社会经济快速发展，加剧的人类活动对耕地保护造成了越来越大的压力，导致局部耕地出现面积减少、质量下降、产量降低、作物结构单一、生态服务功能退化、耕地健康状况受损等问题[2-4]。
此外，气候变化也给耕地保护带来了巨大的挑战，特别是温度升高、降水变率增大伴随极端气候事件频率和强度的增加，如干旱和洪涝灾害加剧等，深刻影响着耕地的稳定性和可持续性[5]。
在人类活动和气候变化共同作用下，耕地管控状态的变化速度更快、强度更大、复杂性更高，如何对耕地管控状态进行高时效性、准确性、全面性地评估和监测已成为一个迫切需要解决的问题。
然而，传统的耕地监测方法存在着诸多不足，如周期长、时效性差、精度低、成本高等问题，难以满足及时、准确、动态的监测需求。
大数据具有海量数据处理、快速分析、智能决策等优势。
通过整合卫星影像、气象数据和土壤监测等多源数据，实现对耕地利用状态多维度的高频、高精度监测，为耕地红线管控状态的监测提供更为精准的数据支持、新的研究思路和技术手段[6]，从而全面了解耕地的状态和变化趋势，为农业规划、土地管理及粮食生产等决策提供科学支持和数据基础[7]。
如谷歌基于遥感大数据和云计算构建了近实时土地覆盖制图平台（Dynamic World）[8]，实现了土地覆盖制图从静态到实时动态监测的新理念的转换，这为耕地红线管控状态的监测预警提供了重要范例。
本文旨在适应大数据时代科研范式变革的要求，积极推进耕地红线监管的大数据支撑。
将从3个方面展开论述：①分析当前耕地保护红线管控监测现状；②介绍大数据技术在耕地红线监测中的应用现状和前沿技术，提出耕地红线监测的创新技术方案；③提出大数据技术在耕地红线监测中的挑战、建议和展望。
大数据：技术与应用实践指南
赵刚 博士 北京赛智时代信息技术咨询有限公司（CIOManage ） 总经理
作者简介
赵刚，博士。北京赛智时代信息技术咨询有限公司创始人。 历任国内著名信息化咨询公司赛迪顾问股份有限公司高级副总裁、首 席信息化咨询顾问，国内计算机系统集成一级资质企业北京赛迪时代 信息产业股份有限公司总经理、首席架构师，2012年获得中国电子 信息产业发展研究院十大“赛迪学者”称号，兼任中国信息化推进联 盟专家、中国电子学会高级会员。 近2年，主持和参与过的信息化咨询和集成项目有：国家新 一代信息技术应用战略研究、亚太地区智慧城市指标体系研究、中国 －欧盟信息社会研究、天津市智慧城市规划、国土资源部分布式国土 资源信息共享服务平台、国家图书馆文津馆智能搜索集群平台、公安 部虚拟化数据平台、中海油企业级数据中心和灾备中心规划、国药集 团私有云计算平台规划、北京市物联网应用示范项目初步设计、鄂尔 多斯市人口基础数据库建设等。 在信息化领域耕耘10余年，服务的政府、企业客户超过100 家，发表文章若干篇，著有专著《IT管理体系－战略、管理和服务》， 参与编写《智慧城市：规划、建设和评估》、《信息化基本知识》、 《信息系统审计》等。
社交网络等多方面应用。指出大
数据对于联合国和各国政府来说 是一个历史性的机遇，联合国还
探讨了如何利用包括社交网络在
内大数据资源造福人类。
/sites/default/files/BigDataforDevelopment-GlobalPulseMay2012.pdf
1. Volume 2. Variety
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时代， IDC预计到2020 年，全球将总共拥有 35ZB 的数据量。
金融大数据应用案例分析
每个贷款人都拥有6000到8000条数据
特点：
它的每笔贷款额度都很小，太多的资金额度需要更多次的检验 不良贷款会迅速暴露。，模型的反馈和改进时间短
违约率高
利率很高
22
国外其他应用
定期（每天）对所有客户的交易日志和当前的债权状况（包括核心 系统内的数据和从征信中心取得的数据）进行分析， 建模，及分 析当前模型的精确性； 定期（每天）根据分析对客户进行分类（segmentation ）； 每天针对不同的分类建立不同的模型，进行行为评分、预测对客户 营销可能性、 提前还款的可能性、坏账的可能性等； 每天根据预测的分数和交易状况和提前设定的strategy 自动调整 客户的credit line；
EMC Greenplum
需求
中信银行信用卡中心
采用大数据方 案后价值体现
实时的商业智能 可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门现在可以每天评 估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整；原有内 部系统、模型整体性能显著提高 秒级营销 Greenplum数据仓库解决方案提供了统一的客户视图，更有针对的进行 营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了 1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。
跨帐户参考分析。分析ACH交易的文本材料（工资存款 、资产购买），以发现更多营销机会。
事件式营销。将改变生活的事件（换工作、改变婚姻状 况、置房等）视为营销机会。 交易对手网络风险分析。了解证券和交易对手问的风险 概况和联系。 消费智能。
16
摩根大通
已经开始使用Hadoop技 术以满足日益增多的用 途，包括诈骗检验、IT Hadoop能够存储大量非 结构化数据，允许公司 收集和存储Web日志、交
大数据应用开发(Python)职业技能等级标准(2021年版)
大数据应用开发（Python）职业技能等级标准（2021年1.0版）广东泰迪智能科技股份有限公司制定2021年3月发布目次前言﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍1 1范围﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 2规范性引用文件﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 3术语和定义﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍2 4适用院校专业﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍4 5面向职业岗位（群）﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 6职业技能要求﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5参考文献﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍13前言本标准按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
本标准起草单位：广东泰迪科技股份有限公司、华为技术有限公司、湖北省工业与应用数学学会、朗新科技股份有限公司、网宿科技股份有限公司、广州粤嵌通信科技股份有限公司、蓝盾信息安全技术股份有限公司、广东省人才研究会、北京四合天地科技有限公司、深圳职业技术学院、广州番禺职业技术学院、深圳信息职业技术学院、武汉职业技术学院、江苏海事职业技术学院、河南工业职业技术学院、广东轻工职业技术学院、上海电子信息职业技术学院、浙江商业职业技术学院、大连职业技术学院、西安航空职业技术学院、广东科学技术职业学院。
本标准主要起草人：郝志峰、张良均、余明辉、詹增荣、张治斌、刘彦姝、秦宗槐、王津、苏晓、万国德、张敏、王海、武春岭、施兴、赵云龙、蔡铁、陈永、杜恒、韩宝国、胡国胜、蒙飚、余爱民、史小英、沈凤池、沈洋。
声明：本标准的知识产权归属于广东泰迪智能科技股份有限公司，未经广东泰迪智能科技股份有限公司同意，不得印刷、销售。
1范围本标准规定了大数据应用开发（Python）职业技能等级对应的工作领域、工作任务及职业技能要求。
大数据试题及答案--最全
1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。
（单选题，本题2分）A：微软B：百度C：谷歌D：阿里巴巴2、大数据的起源是（ C ）。
（单选题，本题2分）A：金融B：电信C：互联网D：公共管理3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（ C）。
（单选题，本题2分）A：数据管理人员B：数据分析员C：研究科学家D：软件开发工程师4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。
（单选题，本题2分）A：规模B：活性C：关联度D：颗粒度5、数据清洗的方法不包括（ D）。
（单，本题2分）A：缺失值处理B：噪声数据清除C：一致性检查D：重复数据记录处理6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。
（单选题，本题2分）A：统计报表B：网络爬虫C：API接口D：传感器7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。
（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集B：数据重组能够使数据焕发新的光芒C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。
（单选题，本题2分）A：数字城市B：物联网C：联网监控D：云计算大数据的最显著特征是（ A）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。
这体现了大数据分析理念中的（ B ）。
（单选题，本题2分）A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（ D ）。
（单选题，本题2分）A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（ A ）。
2024年大数据应用及处理技术能力知识考试题库与答案
2024年大数据应用及处理技术能力知识考试题库与答案一、单选题1.当图像通过信道传输时，噪声一般与（）无关。
A、信道传输的质量B、出现的图像信号C、是否有中转信道的过程D、图像在信道前后的处理参考答案：B2.在留出法、交叉验证法和自助法三种评估方法中，（）更适用于数据集较小、难以划分训练集和测试集的情况。
A、留出法B、交叉验证法C、自助法D、留一法参考答案：C3.在数据科学中，通常可以采用（）方法有效避免数据加工和数据备份的偏见。
A、A/B测试B、训练集和测试集的划分C、测试集和验证集的划分D、图灵测试参考答案：A4.下列不属于深度学习内容的是(_)oA、深度置信网络B、受限玻尔兹曼机C、卷积神经网络D、贝叶斯学习参考答案：D5.在大数据项目中，哪个阶段可能涉及使用数据工程师来优化数据查询性能？A、数据采集B、数据清洗C、数据存储与管理D、数据分析与可视化参考答案：C6.假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取下列什么措施（）A、增加数据点B、减少数据点C、增加特征D、减少特征参考答案：C7.两个变量相关，它们的相关系数r可能为0?这句话是否正确0A、正确B、错误参考答案：A8.一幅数字图像是（）。
A、一个观测系统B、一个由许多像素排列而成的实体C、一个2-D数组中的元素D、一个3-D空间中的场景参考答案：C9.以下说法正确的是：（）。
一个机器学习模型,如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低A、1B、2C、3D、land3参考答案：c10.从网络的原理上来看，结构最复杂的神经网络是0。
A、卷积神经网络B、长短时记忆神经网络C、GRUD、BP神经网络参考答案：B11.LSTM中，（_）的作用是确定哪些新的信息留在细胞状态中，并更新细胞状态。
A、输入门B、遗忘门G输出门D、更新门参考答案：A12.Matplotiib的核心是面向（）。
大数据基础(习题卷2)
大数据基础(习题卷2)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]Mapreduce适用于（ ）A)任意应用程序B)任意可在windows servet2008 上运行的程序C)可以串行处理的应用程序D)可以并行处理的应用程序2.[单选题]建立一个模型， 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？ ( )A)根据内容检索B)建模描述C)预测建模D)寻找模式和规则3.[单选题]在数据生命周期管理实践中，（ ）是执行方法。
A)数据存储和备份规范B)数据管理和维护C)数据价值发觉和利用D)数据应用开发和管理4.[单选题]新体采用的技术不包括（ ）。
A)数字技术B)网络技术C)移动通信技术D)碎片技术5.[单选题]大数据的起源是（ ）。
A)金融B)电信C)互联网D)公共管理6.[单选题]购物篮分析属于（ ）。
A)描述性统计B)聚类分析C)关联分析D)分类与预测C)私有化D)高可靠性8.[单选题]“最为成功的商业运作模式是价格最低的资源将会被尽可能的消耗，以此来保存最昂贵的资源”，这是下列哪个定律的内涵？A)牛顿定律B)麦特卡尔夫定律C)摩尔定律D)吉尔德定律9.[单选题]关联规则的评价指标是： （ ）。
A)均方误差、均方根误差B)Kappa 统计、显著性检验C)支持度、置信度D)平均绝对误差、相对误差10.[单选题]决策树中不包含一下哪种结点 ( )A)根结点（ root node)B)内部结点（ internal node ）C)外部结点（ external node ）D)叶结点（ leaf node ）11.[单选题]以下哪些算法是基于规则的分类器 ( )A)C4.5B)KNNC)Naive BayesD)ANN12.[单选题]一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。
这是基于（ ）的离群点定义。
大数据时代我国行政管理体制改革面临的机遇与挑战分析
大数据时代我国行政管理体制改革面临的机遇与挑战分析徐晓萌（辽宁大学公共管理学院，辽宁沈阳110000）[摘要]大数据的广泛应用既提高了工作效率，也带来了新的机遇和挑战。
我国行政机构大力推进管理体制改革，在大数据时代背景下，相关信息系统为行政管理提供了良好的支撑和帮助。
在大数据应用层面通过挖掘行政大数据的价值，保证科学管理、科学决策、推进科学发展。
但发展中仍存在大数据信息孤立无法共享，不能发挥数据价值，大数据利用和管理方法不健全等问题，提出建立共享机制，解决信息孤岛问题，建立健全大数据利用和管理机制等对策建议。
[关键词]行政管理；体制改革；大数据时代[中图分类号]D630[文献标识码]A[文章编号]1009-6043（2021）04-0089-02Abstract:The wide application of big data not only improves work efficiency,but also brings new opportunities and challenges.In the era of big data,the relevant information system provides good support and help for the administrative management.At the application level of big data,we can ensure scientific management,scientific decision-making and promote scientific development by mining the value of administrative big data.However,there are still some problems in the development,such as the isolation of big data information,unable to play the value of data,imperfect use and management methods of big data,and so on.This paper putsforward some countermeasures and suggestions,such as establishing a sharing mechanism to solve the problem of isolated information island,and establishing and improving the use and management mechanism of big data.Key words:administrative management,system reform,big data era第2021年第4期（总第536期）商业经济No.4，2021Total No.536[作者简介]徐晓萌(1996-)，女，辽宁海城人,研究生，研究方向:政治与政府治理。
大数据时代背景(PPT 24张)
政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。
大数据的应用 ——热点：智慧城市
• 美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的 数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全 ，转变教育和学习模式” ； 中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服 务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”
人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变，也是大 数据作出的最大贡献之一。——《大数据时代》
未来IT投资重心转移
结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
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2、大数据不仅仅是“大”
多大？ 至少PB 级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠 覆性的价值
3、软件是大数据的引擎
和数据中心（Data Center） 一样，软 件是大数据的驱动力 ，软件改变世界
大数据生态：软件是引擎
4、大数据的应用不仅仅是精准营销
虑，解决高并发数据存取的性能要求及数
据存储的横向扩展，但对非结构化数据的 内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这
是实现大数据资源化、知识化、普适化的
核心 • 非结构化海量信息的智能化处理：自然语 言理解、多媒体内容理解、机器学习等
目录
大数据的定义
理解大数据
相关技术与应用
一些相关技术
分析技术：
• • • • 数据处理：自然语言处理技术 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比 ；文本情感分析 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
大数据精准营销：文献综述和研究展
一、研究背景随着经济全球化进程的加快、经济转型发展和行业市场竞争的加剧，企业管理者和营销人员面临企业发展战略决策的选择挑战，即如何才能做到在正确的时间将正确的商品或服务传递给正确的客户群体，简而言之就是精准营销，给企业带来利润。
随着信息技术的快速发展，以大数据挖掘为代表的信息处理算法为精准营销创造了可能和实践路径。
当消费者产生浏览记录和购买行为时，其点击商品类目、停留时间、购买价格等一切信息都将被记录并被大数据处理、分析和利用，为下一次系统网络进行精准推荐提供偏好依据。
因此，为了在行业竞争中处于优势地位，企业必须立足自身建立精准的营销决策模型，给企业营销管理决策提供精准的市场定位，以精确满足客户的需求。
随着数字化转型的实施，即大数据精准营销，大量的数字化营销技术可用，旨在为客户提供价值。
大数据的挖掘可以识别和分析人类社会活动的规律和模式，为企业的营销决策提供科学依据。
二、大数据和精准营销的概念美国学者莱斯特伟门在1999年首次提出了精准营销的概念。
许多学者借助五个V 来定义大数据，即容量、速度、价值、多样性和准确性。
大数据精准营销是利用大量数据经过算法处理实现低成本投入、高效获取潜在价值客户和引导消费者产生购买意愿的有效方式，相较于传统的高昂广告投入，大数据精准营销可以实现特定交易场景定向广告投放。
美国数据科学的技术权威维克托·迈尔·舍恩伯格就在其经典著作《大数据时代》中指出，大数据就是对所有数据进行处理、分析和利用，其数据处理过程中面对的数据量是无比巨大、高速和多样的。
相比欧美等发达国家，精准营销的学术研究在我国的发展较晚，但随着以BAT 企业为代表的现代信息网络技术的应用发展和我国经济发展步伐的加快，学者对大数据精准营销的关注和研究逐渐增多。
陆天驰（2016）等学者认为大数据精准营销是对消费者产生的数据进行正确的收集、筛选、整合、处理、分析和利用，最终达到精确满足消费者需求的高效营销方式。
企业数字化转型背景下会计人员面临的挑战及应对策略
2023年11月第26卷第22期中国管理信息化China Management InformationizationNov.,2023Vol.26,No.22企业数字化转型背景下会计人员面临的挑战及应对策略卢丽琴（贵州财经大学 会计学院，贵阳550025）［摘 要］在数字化时代，数字技术已经普遍存在于人们的日常生活中，并成为推动企业发展的重要力量。
近年来，我国很多企业都在积极进行数字化转型。
企业数字化转型不仅会影响到企业未来的发展，还会对企业会计信息产生深刻影响，而会计信息是会计人员对企业生产经营活动的直接反映，这就使得会计人员在企业数字化转型中面临挑战。
基于此，本文首先探究企业数字化转型的原因，以及企业数字化转型对会计信息的促进作用，然后分析会计人员因企业数字化转型而面临的挑战，最后提出会计人员应对企业数字化转型的策略。
［关键词］企业数字化转型；会计人员；会计信息；数字技术doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2023.22.025［中图分类号］F239.4 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2023）22-0078-030 引 言目前，全国已进入数字经济时代，国家“十四五”规划明确指出要加快数字化发展，打造数字经济新优势，对此，全国各行业企业纷纷响应。
《数字中国发展报告（2022年）》显示，2022年我国数字经济规模达50.2万亿元，总量稳居世界第二，占国内生产总值的比重提升至41.5%。
中国信息通信研究院预计，到2032年，我国数字经济规模将突破100万亿元。
数字化转型的本质是开发数字技术及支撑能力，构建新型数字化商业模式［1］。
企业数字化转型对企业各部门影响巨大，运用数字技术能够有效提升数据处理效率［2］。
就会计领域而言，企业数字化转型对会计信息收集与传输具有促进作用，而会计人员作为会计信息的直接提供者，受企业数字化转型的影响也比较大。
1 企业数字化转型的原因在数字化转型的大潮中，企业如逆水行舟，不进则退，如果不积极进行数字化转型，就有可能被用户抛弃、被竞争对手超越，最终可能会被市场淘汰。
人工智能对会计行业发展的影响与挑战
ACCOUNTING LEARNING97人工智能对会计行业发展的影响与挑战张跃坤 太原学院摘要：近年来，随着科学技术的发展，人工智能的影响已经辐射到生活中的方方面面。
就会计领域来说，先是财务共享中心的出现，再是财务机器人的问世，以及ChatGPT 的爆火，人工智能对整个行业颠覆性的影响不容忽视，必须积极进行转变，更好地顺应时代发展对会计行业的新要求、新期待。
本文首先阐述了人工智能在会计领域的运用现状，分析人工智能给会计行业带来的影响和挑战，最后从多个角度提出应对措施和方法。
关键词：人工智能；会计行业；信息技术；财务机器人引言财政部2021年发布关于《会计信息化发展规划（2021-2025年）》指出，目前，大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网、区块链等新技术在会计工作中得到初步应用，智能财务、财务共享等理念以及财务机器人等自动化工具逐步推广，这些信息基础的出现，优化了会计机构组织形式，拓展了会计人员工作职能，也提升了会计数据的获取和处理能力，对财务会计人员提出了新的要求。
一、人工智能在会计领域的运用现状人工智能是计算机科学的一个分支，它试图生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能能够通过计算和分析数据为社会提供服务，并实现对外界的感知，实现与人的交互，持续性地进行学习，不断演化[1]。
随着技术的迭代更新，人工智能的定义也开始发生改变：除生物系统，人工智能可表现为任何形式，而且人工智能的实现不需要将人的智能寓于其中[2]。
人工智能在会计领域，主要表现为以数据发现、智能决策和智能行动为核心的智能管理系统，可以帮助决策层进行智能判断、策略生成和策略选择[3]。
随着人工智能的不断发展，财务会计领域出现了财务共享一体化软件、财务机器人及类GhaGPT 系统等智能工具，逐步实现智能化完成财务记账，财务业务处理等，并且利用大数据处理技术，扩展了传统财务会计信息的来源，丰富了非财务报表数据的分析，为财务报表质量的提升带来了质的飞跃。
城市交通大数据及应用(PDF 35页)
市领导：能否用一个数字反映交通运 行状态
道路类似个股
拥堵识别“五维”理念
以“交通指数”为核心的拥堵评价体系
10
交通指数对城市交通拥堵变化非常敏感
2014年情人节，与前一天相比，晚高峰交通拥堵情况明显增加
11
交通指数对城市交通拥堵变化非常敏感
尾号年至今的所有数据。 第一次定量化地衡量了城市拥堵，拥堵治理目标实现
7月
4.9 7.2 3.5 2.7 3.9 5.5 5.6 7.4 8.8 3.8 2.6 5.2 4.9 5.7 5.3 8.4 3.6 3.0 8.1 6.0 6.7 5.2 7.5 3.0 2.7 5.1 5.8 5.9 6.4 7.9 3.1
8月
2.9 4.7 5.1 5.3 5.6 7.4 3.1 2.8 5.7 5.0 4.8 5.0 8.1 3.5 3.3 6.7 5.4 8.2 5.0 7.8 4.0 4.2 5.7 5.5 6.8 6.7 7.9 4.6 3.1 6.0 6.7
检测位置和时间、车牌号 （车辆属性数据）
交通事故数据
事故位置、时间、类型
采集：60秒（将升为12秒） 6万辆出租车，15G，9000万记录/天 2万辆公交车，5G，3000万记录/天
公交IC卡：2500万记录/天，10G/天 ETC：300万记录/天
采集：2分钟 2G，500万记录/天（按检测点存储）
4.2 7.2 3.6 7.4 6.2 4.4 3.0 5.2 4.5 5.8 9.1 6.7
4.8
6月
5.5 4.4 6.6 6.0 3.4 2.8 4.7 6.1 5.1 7.2 6.2 8.4 9.1 2.2 2.0 2.2 4.0 5.5 3.0 2.5 3.2 5.3 5.2 7.2 6.9 3.4 2.7 5.1 6.4 5.2
挑战与机遇并存的高校毕业生就业问题分析
收稿日期：2019-06-12基金项目：2019年甘肃省教育考试院课题“甘肃省内高职高专招生教育研究”(GS[2019]GHB2023)。
作者简介：李晓军(1971—),男,甘肃榆中人,副教授。
研究方向:招生、就业及教育管理。
挑战与机遇并存的高校毕业生就业问题分析李晓军1，张建飞1，丁翔2，王小安3（1.甘肃省教育考试院，甘肃兰州730000；2.兰州现代职业学院财经商贸学院，甘肃兰州730000；3.兰州城市学院招生就业处，甘肃兰州730070）摘要:就业问题与每个大学生的前途息息相关,就业率低下会影响高等教育的高质量发展,进一步影响社会人力资源的高质量增长。
就目前大学生的就业形势进行了分析,提出解决大学生就业的相关措施,希望能促进对当前大学生就业形势的精准定位,探索就业规律,为政府、企业、高校在出台人才政策、制定招聘计划、开展就业指导及规划求职路径方面提供帮助和借鉴。
关键词：大学生;就业问题;挑战与机遇;措施中图分类号:G647.38文献标志码:A文章编号:1008-9020(2019)06-068-04一、引言2018年我国经济增速放缓,发展模式转变,再加上国际贸易纷争等原因,在一定程度上对大学生就业产生了压力。
同时,高新技术的创新发展带动了产业的升级或转型,许多传统岗位面临消失,涌现出大量的新兴职业和岗位,使就业市场需求产生了结构性的变化,对技术技能型人才的需求也随之增加。
因此高校毕业生就业既面临机遇又面临挑战。
在2019年“两会”上,国家释放积极的经济刺激信号,进一步放宽相关行业的市场准入标准,培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群。
随着5G 时代的到来,数字经济将得到进一步壮大,大数据、人工智能等研发应用继续深化,互联网及传统行业的发展新契机初显[1]。
目前,我国处于战略机遇期,经济转型升级,在新业态、新产业飞速发展的背景下,高校毕业生有了多元的就业机会,虽然持续处于高位的高校毕业生人数逐年增多,但就业人数总体保持平稳。
大数据背景下企业财务数据可视化的应用现状与建议
2021年11月第24卷第22期中国管理信息化China Management InformationizationNov.,2021Vol.24,No.22大数据背景下企业财务数据可视化的应用现状与建议张亚兰（招商局漳州开发区有限公司，福建漳州363122）［摘 要］随着网络信息技术快速发展，企业财务数据可视化应用逐渐被越来越多的人重视。
企业财务数据，尤其是财务报表中的相关数据信息大多抽象且专业，很难被不具备财务专业背景的信息使用者理解。
在大数据背景下，财务数据可视化应用使企业财务数据信息通过图形、表格等方式更加直观地呈现出来，便于数据信息使用者了解财务信息，掌握企业经营情况和财务状况。
文章针对大数据背景下企业财务数据可视化应用现状展开分析，并提出相关建议，以全面推进企业财务数据可视化技术优化与发展。
［关键词］大数据；财务数据可视化；数据信息doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2021.22.030［中图分类号］F275 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2021）22-0064-021 财务数据可视化概述1.1 财务数据可视化概念财务数据可视化主要指通过相关数据系统软件，利用图形、表格等方式将较为繁杂的企业财务数据信息呈现出来，也就是将隐藏的财务数据信息通过软件系统转化成便于理解的图形或线条等展现在人们面前，使数据变得更加直观、简明、易懂、易掌握。
目前，我国财务数据可视化应用最为常见的形式除了传统的饼形图、柱状图以及折线图等，还有气泡图、雷达图以及地理信息系统（Geographic Information System，GIS）地图等，可以科学地将复杂的财务数据内容表现出来，便于企业经营管理者进行决策时了解相关财务信息和经营状况［1］。
1.2 财务数据可视化流程首先，采集财务数据。
借助财务人员编制的财务报告和报表等获取所需的财务数据信息。
其次，财务数据可视化。
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2
第三平台是ICT技术的未来
云计算、大数据、 移动、社交
PC、LAN、互联网、 客户/服务器
主机、终端
Sour©ceID:CID20C1，3 2013
以用户为中心
以业务为中心 以计算为中心
3
数据世界的快速演变
更多设备
更多应用
更多内容
更多数据
© IDC 2013
4
数字宇宙时代来临 – 全球
50%
14
用户收集与分析的大数据种类
文本信息，如E-mail/表格/即时消… 日志文件 交易数据 视频 音频
移动设备产生的GPS数据 Web日志（点击流） 传感器/机器数据 社交网络数据
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%
被收集的数据 被分析的数据
来源：IDC 软件市场最终用户调研 2013（n=750, 中国 n=100）
全球数字宇宙到2010-2020年将有50倍的增长
2011年数据存储在 32GB的iPad中
Total: 2,873 EB
1,992 2,873
Source：IDC数字宇宙研究报告，2012.12
© IDC 2013
5
中国在数字宇宙中的位置日趋重要
在2012年至2020年间，预计将从364EB增长到8,600 EB，每年增长近50%
15
中国大数据分析应用路线图
传统世界
新世界
大数据分析
企业级分析应用
部门级分析型应 用
商业智能和报表 信息收集和管理
政府 零售
电信 银行
互联网公司
© IDC 2013
16
大数据行业机会
金融
•深度分析型CRM •防欺诈和金融风险管理 •根据客户建议优化业务 •风险可控的产品组合管理
2012
119 364
33%的有价值数据，只有 < 0.5% 的进行了分析
0
2000
4000
6000
8000 10000
EB
© IDC 2013
7
议程
IDC的大数据市场规模及生态系统 大数据的用户需求以及典型应用 大数据应用面临的挑战 给厂商的建议
© IDC 2013
8
IDC关于大数据的定义
为了更为经济的从高频率获取的、大容量的、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。
决策支持 自动化流程
分析挖掘
数据组织和管理
基础架构
© IDC 2013
9
亚太及中国大数据市场规模
亚太区大数据技术和服务市场规
模及预测（US$M)
基础设施 软件 服务
复合年 增长率 20122017
1,048
3,405
238
850
来源：IDC 亚太区大数据市场分析和预测，2013 年9月
© IDC 2013
42% 38%
10
大数据生态系统：从数据到决策
数据创建
数据生产者
数据采集
架构师/工程师
信息处理
分析师/科学家
业务流程
最终用户
机器和传感器 地理定位
事务处理和使用日志
移动应用数据 电子邮件和消息
大数据应用的机会与挑战
潘永花 高级研究经理
IDC中国
企业最重要的业务关注点和面临的ICT挑战
1、提高生产力 2、管理成本 3、开拓新市场
1、保证IT预算 2、处理增长的复杂性/新的用户需求
3、IT治理与合规
Source: IDC 2013 C-Suit Barome©teIrD,CN2=0110303 (LoBs 507, CIO/CTOs 496)
35%
1,050 31%
中国大数据技术和服务市场规模
及预测（US$M) 基础设施 软件 服务
复合年 增长率 2012-2017
164
39%
146
40%
843 36%
540
352 243
43
1,513 37%
013 2014 2015 2016 2017
2012 2013 2014 2015 2016 2017
情境感知业务应用
MPP + 内存计算
已部署/部署中 Hadoop
21% 高速/弹性网络
获得洞察
NoSQL DB
保留/删除 数H据adoop
35%
云(最大的挑战)
实时事件
建管模理/应数用场据景 质量
(最大的预测IT 挑战) 推送
流处理
已部署/部署中
事件处理
22%
嵌入
事件管理
目©标IDC 2013
交付模式
人际关系和社会影响
系统集成
容量 速度 种类 价值
无共享扩展存储 + SSD
融合基础架构
MPP + 内存计算
获得洞察
高速/弹性网络 NoSQL DB
Hadoop 云
实时事件
目©标IDC 2013
数据探索 相关数据
随时随地分析服务
随时选择
情境感知业务应用
建模/应用场景
预测 推送
流处理
嵌入 事件管理
交付模式
基于位置的服务 警报和响应
工作流程和交互自动化
智能设备和系统 IDC 版权11所有
大数据生态系统：从数据到决策
数据创建
数据生产者
数据采集
架构师/工程师
信息处理
分析师/科学家
业务流程
最终用户
用户产生的 文本 机器和传感器
68%
（采集的数据）
地理定位
交易数据 事务处理和使用日志 67%
（采集的数据）
移动应用数据
地理信息服务
[零售报价、资产跟踪 基于位置]的服务
（GPS 创新）
警报和响应
工作智流程慧和交城互自市动化
（水、电、交通、安 全）
（智M能2设M备和创系统新）
IDC 版权12所有
议程
IDC的大数据市场规模及生态系统 大数据的用户需求以及典型应用 大数据应用面临的挑战 给厂商的建议
© IDC 2013
到2020年，如果把数字宇宙的数据量印制成书，其 厚度将是地球到冥王星间距离的30倍(1,500亿公里)
全球的
21% 8,600
全球的
13%
364
Source：IDC数字宇宙研究报告，2012.12
© IDC 2013
6
中国大数据的机会
2020
有价值数据 全部数据
2997
8569
有价值数据增长了25倍
13
大数据应用的需求方向
0%
运营数据分析 服务创新
销售交易数据分析 在线客户行为分析
非分析类负载 不想用大数据技术 机器/设备数据分析
应用大数据在哪些主要领域？ (% Intended)
10%
20%
30%
40%
来源：IDC 软件市场最终用户调研 2013（n=750, 中©国IDCn2=011300）
电子邮件和消息
机器或设备数据
41%
（采人集际关的系数和社据会影）响
系统集成
容 体量 积 速度 种类 价值
无共享扩展存管储 +理SS中D >5TB 数据
36%
融合基础架构
已部数署据/探部索 署中 文本分析
26%
相关数据
随时选择
随客时随户地分参析服与务
[细分客户、净推荐、个 性化]
（2013 业务热点）