神奇的大数据_让大量数据说话
大数据时代以“数据”说话
大数据时代以“数据”说话在当今社会，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
在大数据时代，数据不再只是简单的数字，而是一种有力的信息载体，它可以帮助我们更好地理解世界、提高生产效率、改善生活质量。
因此，在这个时代，我们可以说，数据已经成为了一种语言，一种能够帮助我们解决问题、做出决策的语言。
一、数据驱动决策1.1 数据的准确性：大数据时代的数据量巨大，但数据的准确性至关重要。
只有准确的数据才能帮助我们做出正确的决策。
1.2 数据的及时性：在信息爆炸的时代，及时获取数据是至关重要的。
只有及时地获取数据，我们才能做出及时的决策。
1.3 数据的全面性：数据的全面性也是非常重要的。
只有全面地了解数据，我们才能做出全面的决策。
二、数据促进创新2.1 数据的挖掘：大数据时代，数据的价值不仅在于它的数量，更在于我们如何挖掘数据中的信息。
通过数据挖掘，我们可以发现新的规律、新的趋势，从而促进创新。
2.2 数据的分析：数据分析是利用统计学和数学方法对数据进行分析，以发现其中的规律和趋势。
通过数据分析，我们可以更好地理解数据，从而促进创新。
2.3 数据的应用：数据的应用也是非常重要的。
只有将数据应用到实际问题中，我们才能真正实现创新。
三、数据改善生活3.1 数据的个性化：大数据时代，我们可以根据个人的数据习惯、兴趣等，为用户提供个性化的服务。
个性化的数据可以让我们的生活更加便利、舒适。
3.2 数据的智能化：数据的智能化也是大数据时代的一个重要趋势。
通过数据的智能化，我们可以更好地解决问题、提高生活质量。
3.3 数据的安全性：在大数据时代，数据的安全性也是非常重要的。
只有保护好数据的安全，我们才能更好地利用数据改善生活。
四、数据助力产业升级4.1 数据驱动产业：大数据可以帮助企业更好地了解市场需求、优化生产流程，从而提高生产效率、降低成本。
4.2 数据创新产业：大数据也可以促进新兴产业的发展。
通过数据的创新应用，我们可以推动产业的升级，实现经济的快速发展。
神奇的大数据_让大量数据说话
神奇的大数据_让大量数据说话大数据是指由传感器、传统数据库、社交媒体等渠道产生的大量结构化和非结构化数据。
通过对这些数据进行分析和解读，我们可以获得有关消费者行为、市场趋势、业务运营等方面的深入洞察。
大数据分析已经成为现代企业决策的重要工具，帮助企业做出更明智的决策，并获得竞争优势。
1. 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、来源多样、处理复杂的数据集合。
其特点包括以下几个方面：- 规模庞大：大数据集合通常包含数十亿甚至数万亿的数据点。
- 来源多样：大数据来自于传感器、社交媒体、日志文件等多种渠道。
- 处理复杂：大数据集合通常包含结构化、半结构化和非结构化的数据，需要使用先进的技术进行处理和分析。
2. 大数据的应用领域大数据分析可以应用于各个行业和领域，帮助企业做出更明智的决策。
以下是几个常见的应用领域：- 零售业：通过分析消费者购买行为和偏好，帮助零售商优化库存管理和促销策略。
- 金融业：通过分析市场趋势和风险模型，帮助金融机构做出投资决策和风险评估。
- 健康医疗：通过分析患者数据和医疗记录，帮助医疗机构提供更精确的诊断和治疗方案。
- 物流和运输：通过分析交通数据和货运信息，帮助物流公司提高运输效率和降低成本。
3. 大数据分析的步骤和技术大数据分析通常包括以下几个步骤：- 数据收集：从各种渠道收集大量的数据，包括传感器、社交媒体、日志文件等。
- 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除重复数据、缺失数据等。
- 数据存储：将清洗后的数据存储到数据库或数据仓库中，以便后续的分析和查询。
- 数据分析：使用统计学和机器学习算法对数据进行分析和建模，发现隐藏的模式和趋势。
- 结果展示：将分析结果可视化，以便决策者理解和利用。
大数据分析需要使用一系列的技术和工具，包括：- 数据挖掘和机器学习算法：用于发现数据中的模式和规律。
- 分布式计算框架：用于处理大规模数据集合，如Hadoop和Spark。
- 数据可视化工具：用于将分析结果以图表、报表等形式展示。
神奇的大数据_让大量数据说话
神奇的大数据_让大量数据说话大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，通过特定的处理和分析方法，可以揭示潜在的模式、关联和趋势。
它在各个领域都有着广泛的应用，从商业到科学研究，从医疗保健到社会管理，都可以通过大数据的分析来获得有价值的信息和洞察。
大数据的应用可以让大量数据说话，为决策者提供准确、全面的信息支持。
下面将介绍几个大数据应用的案例，以展示大数据的神奇之处。
1. 商业领域：零售业是一个大数据应用的典型领域。
通过分析大量的销售数据和顾客行为数据，零售商可以了解顾客的购买偏好，优化商品陈列和定价策略，提高销售额和顾客满意度。
例如，一家超市可以通过大数据分析发现某个商品在某个地区的销售量下降，进而调整进货策略或者推出促销活动，以提高销售业绩。
2. 科学研究：天文学家利用大数据分析技术，可以处理来自天文望远镜的海量数据，发现新的星系、行星和宇宙现象。
例如，通过对星系的光谱数据进行分析，科学家可以研究宇宙的演化过程和星系的形成机制。
3. 医疗保健：医疗领域也是大数据应用的重要领域之一。
通过分析大量的病历数据和医疗图像数据，医生可以提高诊断的准确性和效率，为患者提供更好的治疗方案。
例如，利用大数据分析技术，可以根据患者的基因信息和病历数据，预测患者对某种药物的反应，从而个性化地制定治疗方案。
4. 社会管理：政府部门可以利用大数据分析技术，对社会经济数据进行深入分析，了解社会的发展趋势和问题所在，从而制定相应的政策措施。
例如，通过分析城市交通数据，政府可以优化交通规划，减少交通拥堵和环境污染。
以上仅是大数据应用的一些例子，实际上，大数据的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有的行业和领域。
大数据的分析可以帮助人们更好地理解和应对现实世界的问题，提高决策的准确性和效率。
然而，值得注意的是，大数据的应用也面临一些挑战和问题。
例如，隐私和安全问题是大数据应用中的重要考虑因素。
在处理大量的个人数据时，需要遵守相关的法律法规，保护用户的隐私权。
智慧监管：让大数据“说话”
扬 。想象 一下 ，Ａ酒店 的服务 员因为
偷酒而被解聘 ，却因为新雇 主对 其前 科不知情 而轻 易使他在 Ｂ酒店就业 。 “ 数据孤 岛”的普遍存在 ，客观上造
成 了信息不对称 问题的发生 。
的每一位成都 市民 ，都能追溯食材源
头， 了解到所购 买的菜品 的来源 。“ 人
特别是在 食品安全领域 ，其管理
职能分散在 多个部委和直属 局 、以及 各地方政 府相应的多个部分 中 ，如生
产阶段 的食 。 安全 由卫生 部负责 ，种 植和养殖 阶段 的安全 问题 农业 部负
责 ，加工环节 和进 口食品 的检验 工作
让权力在 “ 阳光 ”下清晰 、透明 、规 范运行 ，置于社会公众的监督之 下。 在成都 ，为 了加强 对食品安全 的 把控 。建立 了 “ 智 慧食 安”系统 ，通 过二维码追溯 体系 ，市场上的每一棵 白菜 、每一 串辣椒 、每一块猪 肉都被 贴上了二维码 ，在 农贸市场购买食材
获 取信息是监管 的第一步 ，信息 的充分程度将在一 定程 度上决定着监 管 决策质昆的 优劣 。依托物联 网、机 器学 ＿ ＞ ｊ 等技术创新 ，大数据平台能够 有效整合并 亭监 管数据 ，克服 “ 数 据孤 岛”和监管碎 片化困境 ．以技术 创新 “ 再造”人的视觉 、 听 觉 、嗅觉 ， 使 人的管理幅度最 大化 ，使一个监管 者 能够 同时监管尽量 多的对象 ，尽量 客观地还原事 实真相。
之 间的因果关联 。占典 管理 学者就认 能的提升 。 深 圳 市 证 监 局就 面 临 这 样 的 问 题 。据 统计 ，截 至 ２ ０ １ ６年 末 ，深圳
一切用数据说话是用心工作的行为准则
一切用数据说话是用心工作的行为准则在企业的人力资源管理工作中，存在着很多不可量化因素，如何在不可量化的环境中做出相对科学的判断和相对正确的行为，就必须依据客观数据进行分析，用客观数据的推演来驱动人力资源决策，也就是唐总常常提到的“一切用数据说话”。
一、用数据说话，是最清晰的表达方式之一有人的地方就有人力资源，在员工的成长跟踪过程中，很多人会问我，如何简明又有条理的向领导汇报工作，也有人跟我交流，如何清晰有效的向团队分配工作任务，在实际工作中，也听说过有中层管理者在汇报工作时因为表达不清、对相关数据掌握不准确而表现的差强人意，这些问题最有效的解决方式之一就是“用数据说话”并做到“心中有数，张口就来”，因为数据就是工作成绩的量化考核标准，其不会因为个人表达能力的强弱而发生改变，也不会因为管理能力的高低而产生歧义，高度概括的客观数据，会提高自身沟通的有效性，避免因内容冗余或表达不清而浪费时间。
二、用数据说话，是精细管理的主要原则之一在互联网时代，数据（流量）已经成了企业创造价值、控制风险的关键资源，我们每个人的身上都有一个数据画像，因而，当我们打开淘宝、头条、抖音等APP时，大数据算法已经知道我们想要什么、应该推送什么。
人力资源部作为一个战略储备和风险控制部门，只有“用数据说话”，所说的话才能更明确、更准确、更精确，才能有效的刻画“管理画像”，做到精细管理，进而降低人为因素导致的缺陷并提高工作效率。
以社会招聘为例，人员素质测评已是必备环节且经过了长时间的实践检验，目前测评的各项指标、标准均相对科学合理，在人员考察中起到了很大的参考作用。
三、用数据说话，是对决策的基本尊重2020年4月，中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确，要进行市场化配置的要素主要有五种：土地、劳动力、资本、技术、数据。
数据作为一种要素，和土地、资本这样的要素相提并论，足见其所蕴含的能量之大。
数据在管理上可以补充认知的片面和经验的局限，以数据为基础的决策体系和决策逻辑，已成为一种共识。
神奇的大数据_让大量数据说话
神奇的大数据_让大量数据说话一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业的重要资源。
大数据的应用不仅可以帮助企业实现精准营销、提高运营效率，还可以为科学研究提供有力支持。
本文将介绍大数据的定义、特点以及它在不同领域的应用，展示了大数据的神奇之处，让大量数据说话。
二、大数据的定义和特点1. 定义大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，无法通过传统的数据处理工具进行管理、处理和分析。
大数据具有三个V特点：Volume（大量）、Variety（多样性）和Velocity（高速度）。
2. 特点（1）大量性：大数据的规模通常以TB（1TB=1024GB）或PB（1PB=1024TB）为单位进行计量。
这些数据来自于各种渠道，包括社交媒体、传感器、日志文件等。
（2）多样性：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
这些数据具有不同的格式和类型。
（3）高速度：大数据的产生速度非常快，需要实时或准实时处理。
例如，社交媒体上的实时数据、传感器数据等。
三、大数据在不同领域的应用1. 商业领域（1）精准营销：通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略。
例如，根据用户的浏览记录和购买历史，向其推荐相关的产品或服务。
（2）供应链管理：大数据可以帮助企业优化供应链，提高物流效率。
通过分析销售数据和库存数据，企业可以预测需求，减少库存和运输成本。
（3）风险管理：大数据可以帮助企业识别潜在风险，并采取相应的措施进行管理。
例如，银行可以通过分析客户的交易记录和信用评分，判断其违约的概率。
2. 科学研究领域（1）医学研究：大数据可以帮助医学研究人员分析疾病的发病机制和治疗效果。
例如，通过分析大量的基因数据和临床数据，可以找到与某种疾病相关的基因变异。
（2）气象预测：大数据可以帮助气象学家预测天气变化，提高预报准确率。
通过分析大量的气象数据和卫星图像，可以找到天气变化的规律。
大数据时代 以“数据”说话
１
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一
的巨大作 用 ， 体 会 到 统 计 知 识 与 生 产 和 生
活 实践 的 紧 密 联 系 ． 例 ２ 初 中 学 生 骑 电 动 车 上 学 的 现 象
（ １ ）最 高 气温 为 ２ ℃的 天数 为— — 天 ； （ ２ ）说 出该 市这 ｌ ０天 气 温 变化 趋 势 ；
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以“ 数据 ’ ’ 说 话
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初 中 阶段 对 统 计 与 概 率 内容 的学 习 要 温 呈 上 升 趋 势 ” 来 概括 ； 第（ ３ ） 小题结 论是 求 是 体 会 抽 样 的 必 要 性 以 及 用 样 本 估 计 开 放 的 ， 但 要 能 与 折 线 图 所 反 映 的情 况 相 总 体 的 思 想 ，进 一 步 学 习 描 述 数 据 的 方 符 ． 法， 进一 步 体会 概 率 的意 义 ， 能 计 算 简 单 事 件 发 生 的概 率 ．
（ １ ）此 次抽 样 调 查 中 ， 共 调 查 了— — （ ２ ）将 图① 补 充 完整 ；
也 是 ２℃ ，所 以 最 高 气 温 为 ２℃的天 数 有 名 初 中 学 生 家 长 ；
３天 ； 回答 第 （ ２ ） 小 题 时要 注 意这 ｌ ０天 的
最高 温度 有 升有 降 ， 不 能用 一 句 “ 最 高气
一
解： （ １ ） 最 高气 温 为 ２ ℃的天数 为 ３天 ； （ ２ ）这 １ ０天 最 高 气 温 逐 步 上 升 ， 但 不 （ ３ ）最 高 温 度 比较 低 ， 要 做 好 防 寒 防
二 、根 据 样 本 数 据 估 计 总体 情 况
让数据说话用数据表达
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
网站访问行为的意义
5 漫谈数据分析
漫谈数据分析
对数据进行清洗
寻找数据的规律和特性 对数据进行颗粒度的拆分处理
按照字段进行数据存储 对采集的数据进行标准化处理
Mozilla/5.0 Windows NT 10.0; WOW64 AppleWebKit/537.36 Chrome/77.0.3865.75 Safari/537.36 10.10.3.228 17/Sep/2019:19:35:07 +0800 GET / HTTP/1.1 text/html
域名解析记录的价值
域名解析记录的价值
域名解析记录的价值
域名解析记录的价值
3 校园刷卡行为的意义
校园刷卡行为的意义
校园卡 是啥
校园卡是指高校为了方便学生和学生管理而发行一种特殊 IC卡。
• 主要分为接触式IC和非接触式IC卡。
• 将一个微电子芯片嵌入符合ISO 7816标准的卡基中，做 成卡片形式。
• 阿里巴巴（河南）有限公司是由阿里巴巴（中国）有限公司出资设立的全资子公 司，注册资金1亿元；
• 郑州大数据发展有限公司是由郑州市国有产业投资平台公司出资设立的国有独资 企业，主要承担市级“数字政府”、新型智慧城市、“互联网+”行动和电子政 务项目的建设运行与维护工作，并负责全市重点智慧城市平台和基础设施的运营 ；
国务院关于积极 推进“互联网 +”行动的指导 意见
国务院
促进大数据发展 行动纲要
让数据“说话”关乎企业数字化转型成败
让数据“说话”关乎企业数字化转型成败云计算等新技术取得重大突破与商用落地，以及国家对企业数字化转型的政策倾斜，数字化市场进入快速发展阶段。
根据世界经济论坛《数字化转型倡议》的预测，2016—2025年10年间，各行业的数字化转型有望带来超过100万亿美元的经济价值和社会价值，可以说“数字化转型与否”和“转型快慢”直接决定着企业能否保持竞争力。
随着越来越多的企业开启数字化转型，一系列问题接踵而至：是通用云平台重要还是基于本土化需求的应用更有价值？企业数字化转型时常陷入哪些误区？企业数字化转型的第一步是什么？是否有一款应用可以解决企业的所有问题？作为全球能效管理和自动化领域数字化转型专家，施耐德电气在赋能客户数字化转型上做了诸多实践与努力，并于近期发布了白皮书《当技术遇见数字化革命》，以探索在中国独特的数字化需求下，如何更好地以数字化服务助推企业的数字化转型。
在众多影响因素之中，企业数字化进程加速产生的海量数据举足轻重，让这些数据“说话”将是数字化服务的关键所在。
产品研发：以产品为驱动VS以客户场景为驱动企业进行数字化转型是大势所趋。
相应的，数字化市场经过几年的“高热”发展，几乎要从一片“蓝海”变为“红海”。
在多方努力下，我国的数字化生态得到了不断丰富与完善。
作为这一领域的“老兵”，施耐德电气始终关注且一直在企业数字化方面进行着尝试与创新。
在经历了多年摸索与实战后，我们总结出了一套更符合中国市场、贴近中国客户需求的“方法论”。
比如说，几年前谈数字化，往往“产品”的意识会先入为主，要客户去适应产品。
但经过在实战中的总结与思考后，我们发现“以客户的需求来驱动产品的研发”才真正解决问题。
只有了解客户需求，感受到客户的痛点，再结合施耐德电气长期积累的算法能力、行业知识，让数据产生价值，客户的数字化需求才能真正得到满足。
所以，在促进企业数字化落地过程中，施耐德电气结合总结过往经验，依托EcoStruxure架构，在中国市场打造了开放、高效的数字生态，并推出施耐德电气中国数字化云平台。
大数据时代以“数据”说话
大数据时代以“数据”说话引言概述：在当今的大数据时代，数据已经成为了一种重要的资源。
它们不仅仅是数字和统计，更是一种有力的工具，可以匡助我们了解和解决各种问题。
因此，在这个以“数据”说话的时代，我们需要深入了解数据的重要性和应用，以便更好地应对各种挑战。
正文内容：1. 数据的重要性1.1 数据是决策的基础：数据可以提供决策所需的信息和洞察力，匡助我们做出明智的决策。
通过分析和解读数据，我们可以了解市场趋势、客户需求以及业务绩效等关键信息，从而做出正确的战略决策。
1.2 数据是创新的源泉：数据可以匡助我们发现新的机会和解决方案。
通过对大量数据的分析和挖掘，我们可以发现隐藏在数据中的模式和趋势，从而为创新提供更多的可能性和方向。
1.3 数据是竞争的优势：在竞争激烈的商业环境中，数据可以成为企业的一项重要竞争优势。
通过充分利用和分析数据，企业可以更好地了解市场和客户需求，提供个性化的产品和服务，从而赢得竞争优势。
2. 数据的应用领域2.1 商业和市场分析：数据可以匡助企业了解市场趋势、竞争对手和客户需求，从而制定更有效的销售和营销策略。
通过分析销售数据、客户行为数据和市场调研数据，企业可以更好地了解市场需求，优化产品和服务，提高市场份额。
2.2 健康医疗领域：数据在健康医疗领域的应用越来越广泛。
通过分析患者的健康数据、疾病数据和医疗记录，医生可以更准确地诊断和治疗疾病，提高治疗效果。
同时，数据还可以匡助医疗机构优化资源分配和管理，提高医疗服务的质量和效率。
2.3 城市规划和交通管理：数据可以匡助城市规划者了解城市交通流量、人口分布和环境状况等关键信息，从而制定更科学和合理的城市规划和交通管理策略。
通过分析交通数据和城市感知数据，城市规划者可以优化交通路线和公共交通系统，提高城市的可持续发展水平。
2.4 金融和风险管理：数据在金融和风险管理领域的应用也非常广泛。
通过分析金融市场数据、客户交易数据和风险指标数据，金融机构可以更好地了解市场风险和客户需求，制定更有效的投资和风险管理策略，提高投资回报率和风险控制能力。
大数据时代与人工智能的作文题目
大数据时代与人工智能的作文题目全文共9篇示例，供读者参考大数据时代与人工智能的作文题目篇1人工智能改变了我们的生活方式，理解什么是人工智能，才能知道人工智能教育要培养学生什么知识，什么素养，才能为社会发展提供源源不断的动力源泉。
人工智能简称ai，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，在此次人工智能教育论坛中，黄锦辉教授对人工智能用更加利于理解的解释是人工智能等于云计算、大数据、机器学习和5g技术综合的产物，做好人工智能教育能实现不断提升人们生活的质量，在论坛中，刘三女牙教授指出人工智能教育的智能化新模式正在形成，其教育的着力点集中在算力、数据处理、算法以及场景化的学习，使学生对教材可以理解，教育情景可以感知，学习服务可以定制，使人工智能教育从智能增强，转变为智能补偿，最终达到智能替代。
在实际过程中，很多学校没有开展人工智能教育，人工智能教育不是一蹴而就的事情，那要怎么逐步开展起来呢？人工智能开展过程中，主要面临的问题主要有：第一教材的缺乏；第二师资的缺乏；第三课程实施的场地缺乏；第四怎么教的问题。
在18日下午分论坛中，很多同行教师提供不同学校具有特色的人工智能教育开展模式，为我们提供了开展人工智能教育参照案例，针对教材缺乏问题，对人工智能比较重视的学校有的建立区域教研和课程资源建设，有的开发人工智能课程、有的建立研学基地，还有的建立网络学习平台；针对师资问题，教师主要通过自学，网络学习与多参加线下培训学习方式自我成长，提高课程融合能力和课程开发能力；针对实施场地和怎么教的问题，大部分学校没有开展起来的原因可能主要也是因为资金对场地和平台投入比较大，但是可以利用信息技术课堂作为人工智能教育的切入点，融入数据、算法、程序设计、机器人课程、开源硬件类课程等，利用项目式教学或其他活动如科技创新、创客、跨学科活动等助力课程落地，逐步建立课程——空间——活动的人工智能教育活动实践，在论坛中也介绍了人工智能教育需要遵循学生各年龄层的学情特点，分为三个阶段：第一阶段大班stem基础教学；第二轮实践教学建立社团校队；第三开展项目式专训，培育科技特长生，或者各年级年级培养学生人工智能教育的不同目标，小学低年级可以主要培养综合素养，小学高年级跨学科应用，初中形成目标方向，高中向目标方向进行研究。
大数据时代以“数据”说话
大数据时代以“数据”说话引言概述：在当今的大数据时代，数据已经成为了一种无可忽视的资源和工具。
数据的价值和作用在各行各业中得到了广泛的认可和应用。
本文将从四个方面详细阐述大数据时代以“数据”说话的重要性和影响。
一、数据驱动决策1.1 数据的积累和分析能够为决策提供有力支持。
通过采集和分析大量的数据，可以更加全面和准确地了解问题的本质和趋势。
1.2 数据驱动决策可以减少主观因素的干扰。
相比于主观判断，数据可以提供客观的依据，降低决策的风险和不确定性。
1.3 数据驱动决策可以提高决策的效率和准确性。
通过数据分析，可以发现隐藏的规律和模式，从而做出更加明智和精确的决策。
二、数据推动创新2.1 数据的采集和分析能够发现新的商业机会。
通过对大量数据的挖掘，可以发现市场的需求和潜在的商业机会，从而推动创新和发展。
2.2 数据的应用可以优化产品和服务。
通过对用户行为和反馈的数据分析，可以了解用户需求和偏好，从而改进产品和服务，提高用户满意度。
2.3 数据的创新应用可以改变产业格局。
通过数据的整合和应用，可以打破传统行业的壁垒，推动产业的转型和升级，促进经济的发展。
三、数据支撑科学研究3.1 数据的共享和开放促进科学研究的发展。
通过共享和开放数据，可以提高科学研究的效率和可重复性，加速科学发现和创新。
3.2 数据的分析为科学研究提供新的视角。
通过对大量数据的分析，可以发现新的规律和现象，为科学研究提供新的思路和方向。
3.3 数据的应用推动跨学科研究的发展。
通过跨学科的数据整合和分析，可以促进不同领域之间的交流和合作，推动科学研究的跨越式发展。
四、数据保障社会发展4.1 数据的安全和隐私保护是社会发展的重要保障。
在大数据时代，数据的安全和隐私问题日益凸显，需要制定相应的法律和政策来保护个人和组织的数据安全和隐私。
4.2 数据的应用可以提升社会管理和公共服务水平。
通过对大数据的分析，可以更好地了解社会问题和需求，提供更加精准和有效的社会管理和公共服务。
《用数据说话---大数据时代的管理实践》 语录
《用数据说话---大数据时代的管理实践》语录作者：崔小屹韩青1.随着大数据时代的到来，理解数据，运用数据，相信数据，将是中国企业发展的新动力，也是企业管理者迫切需要掌握的能力。
如何让企业迎接大数据时代的冲击，是每个管理者都急需了解的问题。
2.科学管理的客观和实证精神离不开数据，职业化的重要标准“守时”也体现在对时间的量化把握上，而中层管理者需要的上传下达更需要用数据来精确传递。
3.管理者在管理上不时也会陷入“空间迷失”，而做好员工行动的量化，做好管理工作的数量化，用量化的数据做你的“仪表盘”，用数量化管理替代主观判断，处理好细节，才能有效降低管理的风险。
4.在企业管理中，无论是市场的运营，还是对人的管理，如果认真观察单个客户或员工的表现，然后汇总起来分析，就会发现各种现象背后的规律。
5.目标是员工努力的方向。
但管理者只用一句“把这项工作做好”来对员工下达指示，就会让员工失去方向，不知所措因为“做好”是个非常抽象的概念，做到什么程度是"做好".什么时间完成时“做好”，不是每个员工都是那么有悟性，能够自己领悟和把握的。
即使有悟性的员工也大都是根据经验揣测领导的要求是什么，但揣测是很可能出现偏差的。
6.什么是以结果为导向？我们从两个方面进行解读：风险预估和细节管理，不找借口的工作态度。
“没有任何借口”是西点军校一直以来奉行的最重要的行为准则。
是西点军校传授给每一个新生的第一个理念。
它强调的是每位学员都应想尽办法去完成每一项任务，而不是为没完成任务找借口。
它体现的是一种完美的执行能力，一种服从，诚实的态度，一种负责，敬业的精神，其核心就是敬业，责任，服从，诚实。
7.用数据预测未来和规避风险：一方面，企业可以根据预测有计划的安排运营，另一方面，也可以推动员工清晰的梳理自己的业务，树立良好的各种意识。
预测未来的生产能力与原料供应是否充分，人员状况，销售状况等等。
只有了解这些才能提前防范风险，并做好长期规划。
大数据三分钟演讲稿：让你的数据说话,让听众信服
大数据三分钟演讲稿：让你的数据说话，让听众信服。
那么，什么是大数据？简单来说，大数据就是指以往我们无法处理或者处理能力不足的数据，随着数据量和种类的增加，传统的数据处理方法变得不再够用，于是我们需要借助新的工具和技术来进行数据的处理和分析。
而在这个过程中，让数据说话就成了非常重要的一环。
那么，我们如何让数据说话呢？我们需要收集和整理数据。
在数据收集方面，我们可以采用传统的调查和问卷的方式，也可以借助互联网和社交媒体等渠道来获取数据。
将收集到的数据进行清洗和整理，去除不必要的信息和错误的数据。
将整理好的数据进行可视化和呈现。
数据可视化是让数据说话的重要手段。
数据可视化可以将抽象的数据通过图表、图形等方式呈现出来，使人们更加容易理解和把握数据中的信息和趋势。
比如，通过柱状图可以清晰地比较不同产品的销售情况；通过折线图可以直观地展现市场的变化趋势；通过热力图可以更加直观地呈现不同地区的数据分布情况等等。
除了可视化，数据分析也是让数据说话的关键环节。
数据分析可以通过差异化分析、趋势分析、关联分析等方法来挖掘数据中的价值。
通过这些方法，我们可以找到和发现数据中的规律和趋势，并基于发现的规律和趋势来做出决策和预测。
那么，为什么我们要让数据说话呢？因为让数据说话可以让听众更加信服，数据可以作为我们说话的支撑点，让我们的观点更加权威和可信。
比如，在市场营销中，如果我们能够通过数据分析来展示我们产品的销售情况和市场占有率等数据，那么我们的目标受众就会更加信服我们的产品优势和市场表现。
另外，让数据说话也可以帮助我们更好地了解自己。
通过数据收集和分析，我们可以了解自己的健康状况、消费习惯等信息，从而更好地规划和管理自己的生活。
同时也可以帮助我们更好地了解市场和竞争对手，预测市场趋势和发展前景，从而更好地制定市场营销和产品策略。
总结一下，让数据说话可以帮助我们更好地了解世界、提高生产力和效率，同时也可以帮助我们更好地了解自己和规划未来。
大数据时代以“数据”说话
大数据时代以“数据”说话引言概述：在大数据时代，数据已经成为了一种重要的资源和资产，它们不仅仅是数字的集合，更是一种有力的工具，可以匡助我们了解和解决各种问题。
大数据时代的到来，让我们可以通过数据来说话，从而更好地理解和应对各种挑战。
一、数据的重要性1.1 数据的价值：数据是一种珍贵的资源，它可以匡助我们发现问题、分析趋势、预测未来。
通过对大量数据的分析，我们可以获得更准确的信息和洞察力，从而做出更明智的决策。
1.2 数据的来源：数据可以来自各种渠道，包括传感器、社交媒体、互联网等。
这些数据的来源广泛且多样化，可以匡助我们全面了解和把握各种情况。
1.3 数据的处理：大数据时代，数据处理技术的发展也变得更加成熟和高效。
我们可以利用各种数据处理工具和算法，对海量数据进行分析和挖掘，从而得出故意义的结果。
二、数据的应用领域2.1 经济领域：大数据可以匡助企业分析市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，从而制定更有效的市场策略和商业决策。
2.2 医疗领域：通过对大量的医疗数据进行分析，可以提高疾病的诊断和治疗效果，匡助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
2.3 城市管理：大数据可以匡助城市管理者更好地了解城市的交通状况、环境质量和居民需求，从而提供更好的公共服务和城市规划。
三、数据的挑战和隐患3.1 隐私保护：在大数据时代，个人隐私的泄露和滥用成为了一个重要问题。
我们需要制定相关的法律和政策，保护个人隐私的安全。
3.2 数据质量：大数据时代，数据的质量也成为了一个关键问题。
我们需要确保数据的准确性和完整性，以便做出正确的决策。
3.3 数据安全：大数据的存储和传输也面临着安全威胁。
我们需要加强数据的安全保护措施，防止数据被黑客攻击和泄露。
四、大数据时代的发展趋势4.1 人工智能与大数据的结合：人工智能的发展为大数据的应用提供了更多可能性。
通过人工智能技术，我们可以更好地分析和利用大数据，提供更智能化的服务和解决方案。
神奇的大数据_让大量数据说话
神奇的大数据_让大量数据说话大数据是指规模庞大、种类繁多且难以处理的数据集合。
随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为我们生活中不可忽视的一部分。
大数据的分析和应用能够带来许多惊人的效果，让大量数据说话，为我们提供有价值的信息和洞察力。
1. 大数据的定义和特点大数据是指数据量巨大、来源多样、处理复杂的数据集合。
它具有以下特点：- 规模庞大：大数据往往以TB、PB甚至EB为单位计量，包含了海量的信息。
- 多样性：大数据包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
- 时效性：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时地进行分析和处理。
- 难以处理：由于数据量大、种类多，传统的数据处理方法已经无法胜任，需要借助新的技术和工具来处理和分析。
2. 大数据的应用领域大数据的应用范围非常广泛，几乎涵盖了各个行业和领域。
以下是一些典型的应用领域：- 金融领域：大数据可以用于风险评估、欺诈检测、精准营销等方面，帮助金融机构提高效率和减少风险。
- 零售业：大数据可以用于销售预测、库存管理、个性化推荐等方面，提升销售额和顾客满意度。
- 医疗健康：大数据可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源调配等方面，提高医疗服务的质量和效率。
- 交通运输：大数据可以用于交通流量监测、路径规划、智能交通管理等方面，提升交通运输的效率和安全性。
3. 大数据的分析方法和工具为了从大数据中提取有用的信息，需要借助一些分析方法和工具。
以下是一些常用的大数据分析方法和工具：- 数据挖掘：通过挖掘数据中的模式、关联规则等信息，发现隐藏在数据中的有价值的知识。
- 机器学习：利用机器学习算法对大数据进行训练和预测，从中发现规律和趋势。
- 可视化分析：通过图表、图形等可视化方式展示大数据的分析结果，帮助人们更直观地理解数据。
- 大数据平台：如Hadoop、Spark等，提供了分布式计算和存储的能力，支持大规模数据的处理和分析。
用数据说话,让故事更加有力——如何运用数据和信息呈现故事
用数据说话，让故事更加有力——如何运用数据和信息呈现故事“数据说话”这个词语在当今社会已经越来越常见了。
而数据呈现，作为信息传递的一个重要方式，正也变得越来越重要。
在信息流量不断地增加，人们的注意力也更加碎片化的背景下，越来越多的人需要将自己想要传达的信息以一种更加直观、更加简明的方式呈现出来，而数据呈现正好满足了这个需求。
因此，本文将着重探讨如何利用数据和信息来呈现故事以让故事更有力和可信。
1. 数据呈现的背景和意义“数据说话”并不是新鲜的发明，早在人类文明的婴儿期，人类就已经利用手绘图的方式来呈现数据。
而在大数据时代，数据的可获取性与传递方式也取得了极大的突破，通常通过简洁的图表、地图、热力图等方式，使得更多的人更容易理解数据的含义。
数据呈现的方式不止能引起读者的兴趣，而且能够替代无聊的数字列表，用视觉化的表达方式来展现数据的变化过程，更加生动形象地展示数据的变化趋势与规律，并为决策者提供了更精准的数据依据。
同时，在互联网发达的现代，数据呈现也成为了信息传播的重要方式，关注者可以通过数据呈现轻松获取内容，而发布者也通过数据呈现带来更多的阅读量和声誉。
数据呈现既可以传递事实，也可以呈现趋势，因此，在故事呈现中，数据虽比不上经典的故事情节和人物塑造，但是，它能为故事提供更直观的证据和数据支持，从而更加可信和有力。
2. 如何呈现数据数据呈现存在的目的是为信息传递或者多样化的需求提供方便。
正确的数据呈现，能够呈现网页、报刊、电视节目、教育教材、电子书、新闻杂志等细分领域内容所需要的信息，最有效的取代文字、语言的冗长，同时降低信息传输的时间和错误率。
以下为主要数据呈现方式：2.1 图表图表是数据呈现的主要方式之一，能够在可视化和简洁的情况下有效传达数据。
例如，柱状图可以直观地对比数据的大小，饼状图可以呈现数据的占比，或则是折线图可以呈现数据的趋势，地图可以呈现空间数据的分布和变化，雷达图可以对比多种数据的大小。
大数据+治理智慧树知到答案章节测试2023年广州大学
第一章测试1.新技术革命推动了思维方式、生活方式和生产方式的变革。
（）A:对B:错答案:A第二章测试1.发布“大数据研究和发展倡议”，旨在提高“从庞杂、海量的数据中提取观点与知识的能力”的政府是（）。
A:美国小布什政府B:美国特朗普政府C:美国奥巴马政府D:美国克林顿政府答案:C2.关于大数据赋能行政组织再造，描述错误的是（）。
A:一定会改变实体政府的组织结构和管辖范围B:组织结构的扁平化C:组织结构的柔性化D:组织结构的虚拟化答案:A3.大数据思维包括思维态度和思维方式两个方面。
（）A:对B:错答案:A4.大数据思维方式是在思想上对大数据的认识和重视，树立数据观点、让数据说话。
（）A:对B:错答案:B5.在小数时代，因数据量小、缺乏全面的、精确的数据支撑，人们在预测事物发展趋势时主要采用经验式可能性认识，是中国式的“差不多”和“大概”的思维方式。
（）A:对B:错答案:A第三章测试1.市场治理就是政府监管。
（）A:错B:对答案:A2.市场机制不是万能的。
（）A:对B:错答案:A3.市场失灵可能会（）A:减少公共产品供给B:提高资源利用效率C:造成资源浪费D:削弱社会公平答案:ACD4.相较于企业、个人，政府拥有的优势包括（）A:更能节约成本B:禁止力C:征税能力D:惩罚力答案:ABCD5.政府监管的主要目的是（）A:维系市场的正常运行B:满足市民的基本需求C:保护企业的正常利益D:提高资源配置的效率答案:A第四章测试1.“大数据”与“社会治理”结合带来的更多是“物理反应”，而不是“化学反应”。
（）A:错B:对答案:A2.“天网工程”中人脸识别系统能对行走人群进行自动识别，这在打击贩毒、偷窃、诈骗等各类社会治安事件中具有重要作用。
（）A:对B:错答案:A3.雪亮工程是“大数据+社会服务”的典型体现。
（）A:错B:对答案:A4.算法治理能大大提升政府工作效率和准确率，不会带来潜在风险。
（）A:错B:对答案:A5.大数据在使用过程中不断向大公司聚集可能导致数据霸权风险。
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神奇的大数据：让大量数据说话摘要大数据作为21世纪的新宠不仅在金融、管理、医学等领域大放光彩，且心理测量中通过大数据处理技术发挥了重要作用。
目前基于大数据的测量可体现在心理健康的预测、工业组织领域等方面。
大数据的数据体量巨大、数据种类繁多、流动速度快等特点和广泛使用预测了其今后有着广阔的发展空间，但同时我们也不能忽略大数据测量中的不足如非结构化数据难以处理等，要想在心理测量中运用好大数据，还需我们发挥智慧将其扬长避短，发挥最大优势。
关键词大数据；心理测量；分析技术；数据挖掘1 大数据如何在心理测量中展露身手自“大数据时代预言家”维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中提出大数据（Big Data）一词后，大数据成了一个越来越流行的话题（Zhang，2014）。
仿佛一夜春风，大数据在许多行业火了起来，心理测量也紧跟时代步伐，渐渐将大数据应用其中。
吴莫愁自出道便有一定争议，但从来自微博等大数据来分析，这些争议仅限于每位观众对她不同的感觉，而非她自身的绯闻。
百事公司查看数据后发现，吴莫愁具有极高的美誉，且她个性鲜明、带有很强的新生代印记，百事公司决定签约吴莫愁。
2013年为百事广告代言的吴莫愁跻身“年度华语女歌手吸金榜”首位，大数据促成的这场签约，让双方达到了双赢的目的。
吴莫愁被百事可乐选为代言人是大数据与测量的结合的一个例子，这也是大数据对我们的生活产生了巨大影响的有力反映。
1.1 何为大数据Apache·Hadoop组织在2010年将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。
在此基础上，麦肯锡公司认为大数据大小超出了一般数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。
McAfee（2012)认为大数据具有数量大，多类别，收集快的特点。
然而，大数据的不仅仅是电子记设备所记录的大量的、多种类的和快速收集的样本，还包含了统计分析的新工具和先进技术，从已知的数据来推断出有价值的数据信息。
1.2 大数据分析理论大数据能用在测量当中，只因为它对数据有着强大的分析能力。
大数据的处理技术包括从数据的采集、存储、维护、分析挖掘、可视化等以及集成。
按层次划分，可分为数据采集预处理并存储、数据分析和处理和对数据解释（陶雪娇，2013）。
第一层，大数据采集预处理与存储，包括了文件系统、Haystack 、GFS 等。
第二层，数据分析和处理数据分析，包括计算架构、查询索引、数据分析和处理。
MapReduce是当前世界上广泛采用的大数据集计算模型、框架。
HyDb混合数据访问框架在查询和索引上得到很多的关注。
第三层，数据解释，其中大数据的可视化研究是一大突破。
还有一些其它支撑技术，比如计算机、互联网、云计算和数据传输技术等。
2 大数据：看我72变大数据成功探索了情绪心理学、人格心理学等多方向的心理学研究。
与现代研究方法（如认知神经科学技术）和传统研究方法（如实验法、访谈法等）相比较，大数据在分析在样本规模、数据客观性、时效性、生态学效度等方面有着前两者难以超越的优势（赖凯声，马华维&乐国安，2017）。
基于大数据的规模大、种类多、生成速度快、价值巨大，大数据在心理测量的应用有着重要的意义（张引，2013）。
目前，国内相关技术主要集中于数据挖掘相关算法、实际应用及有关理论方面的研究，涉及行业比较广泛，包括金融业、电信业、网络相关行业、零售业、制造业、医疗保健、制药业及科学领域，单位集中在部分高等院校、研究所和公司等，下面介绍三个领域的应用。
2.1大数据测量与心理健康大数据测量用在心理健康的预防会有很大的作用（Hidalgo‐Mazzei，2016）。
如果全国高校把大学生个体的数据积累在一起，可通过建立大学生心理健康数据的量化分析模型，清晰地揭示学生个体的心理状况，以此预测他们的未来行为或发展方向。
这将有助于学校采取积极的干预或预防个体心理问题的发生，这样心理健康教育可以实现个性化的处理。
这种宏观分析与微观个体分析相结合的方式，可以提升大学生心理健康教育的实施范围和针对性，将利于推动大学生心理健康教育的大力发展。
2.2大数据测量与商业近年来企业所积累的数据达到某量级时可能产生变化，促进出新的商业模式，特别是在IT 等新兴领域，华为、阿里巴巴、百度等对技术进步起到了很大的推动作用。
芝麻贷款中信用值的计算就是一个很好的例子。
阿里巴巴利用几年的线上零售、支付金融、个人身份等多方面数据等，通过多维的整合、加工、计算，构建信用维度，可以极大地高芝麻贷款发放贷款的效率。
这是人工智能和大数据在金融领域的初步应用，京东白条等金融产品机构也在进行这方面的改进。
2.3大数据测量与工业与组织心理学大数据分析已经成为研究工业与组织心理学一个重要的领域，比如由Twitter信息的发送，分析在全国不同地区的员工的工作满意度。
在组织当中，也有多家公司正在对社会媒体数据进行文本分析，例如以及客户反馈表单，以此来发现服务问题并增强客户关系（Guzzo，2015）。
3 大数据测量的未来之路3.1 大数据，我看行大数据具有据体量巨大、数据种类繁多、流动速度快的特点．大数据利用数据分析的方法，从中挖掘有效信息，与云计算技术结合起来，构建大数据分析云平台，可以满足大数据的采集、处理、存储、检索、计算和应用。
相信大数据在测量当中会大放异彩。
3.2 大数据的不足之处我们用了绝大多数的篇章来介绍大数据，均从其优点出发，但是大数据也是不完美的，大数据测量中依然存在着一些不可忽视的问题。
3.2.1 大数据下的取样偏差心理测量中也有一部分误差来源于取样，一份良好的取样数据是测量者们得到有效结果的重要保证。
尽管大数据样本够大但依旧不能与数据整体画上等号，甚至与普通取样方法一样，大数据测量也存在着不小的偏差（danah，2012）。
1936年，罗斯福和兰登进行美国总统竞选。
《文学摘要》杂志社为预测总统当选者采用了大规模的模拟选举，他们根据电话簿和汽车俱乐部成员名单上的地址发出了1000万封调查表。
不久，《文摘杂志》收到回信240万封。
在调查史上，如此巨大的样本容量是少见的，240万的回信也称得上大数据了。
杂志社花费了大量的人力与财力分析得出兰登将以57%对43%的比例获胜，他们对所得的调查统计信心满满，对结果大力宣传。
可是最后选举结果却是罗斯福以62%对38%的优势连任总统。
此调查忽视了当时的美国经济低迷，穷困人民比重较大，那些会使用电话和买得起汽车的处于较好经济水平的人在选民中不具有良好的代表性。
《文摘杂志》的失败调查放在今天也同样值得思考，比如，如果我们借助微博数据来测量大家对校园贷款的态度时需要考虑微博用户的特点，他们是否对整个社会成员具有代表性。
3.2.2 大数据对测量中重要个体的掩盖在一些测量中，对于重要的个体测量更有价值。
比如对我们通过搜索引擎中数据与情绪耗竭的相关词汇频率来测量人们在高压工作中情绪耗竭的情况，比起对使用搜索引擎的所有人的数据，直接收集高压工作者的数据，结果会更有效可靠。
毕竟在搜索引擎中输入与情绪耗竭相关词汇的人并非都是在工作时产生耗竭。
随时代发展个性化的需求也尤为重要，大数据测量结果难以得出不同个体的分析。
3.2.3 大数据难推因果大数据提供各方的连接，数据的真实程度无法保证。
数据显示的是相关关系难以验证因果。
例如，有研究者通过谷歌搜索引擎发现，思想越封闭的地区的人们更会搜索与性相关的词汇。
大数据提供出这两者有一定联系，但究竟谁是原因谁是结果，或者是否有中介变量或调节变量，都是不得而知的。
除此之外，非结构化的数据处理也是大数据测量面临的一个问题。
总言之，大数据时代对人类既是机遇也是挑战，大数据在测量中的应用的潜力是否可以被挖掘还取决于我们自己是否有更先进的技术去避免其不足。
参考文献1. 赖凯声, 马华维, & 乐国安. (2017). 网络大数据分析技术的心理学方法论思考. 西南大学学报(社会科学版),43(3), 81-87.2.滕瀚, & 张双弜. (2014). 大数据时代可视化新闻生存之道——以英国《卫报》为例. 新闻世界(6), 104-106.3. 张引, 陈敏, & 廖小飞. (2013). 大数据应用的现状与展望. 中国计算机学会ccf大数据学术会议 (Vol.50, pp.216-233).4. 陶雪娇, 胡晓峰, & 刘洋. (2013). 大数据研究综述. 系统仿真学报(s1),142-146.5. Buxton, B., Goldston, D., Doctorow, C., & Waldrop, M. (2008). Big data: science in the petabyte era.6. danah boyd, & Kate Crawford. (2012). Critical questions for big rmationCommunication & Society,15(5), 662-679.7. Guzzo, R. A., Fink, A. A., King, E., Tonidandel, S., & Landis, R. S. (2015). Big data recommendations for industrial–organizational psychology. Industrial & Organizational Psychology,8(4), 491-508.8. Hidalgo‐Mazzei, D., Murru, A., Reinares, M., Vieta, E., & Colom, F. (2016). Big data in mental health: a challenging fragmented future.World Psychiatry,15(2), 186-187.9. Walker, S. J. (2014). Viktor mayer-schönberger and kenneth cukier - big data: a revolution that will transform how we live, work, and think.International Journal of Advertising,33(1-4), págs. 181-183.10. Zhang, J. (2014). Review of big data: a revolution that will transform how we live, work and think, by kenneth cukier and viktor mayer-schönberger. Information Polity,19, 157-160.Amazing Big Data: Let Million of Data to TalkAbstractBig data not only in the financial, management, medical and other fields has a great glory, and psychological measurement through some column analysis technology played an important role, as a popularity of the 21st century. At present, the measurement based on big data can be reflected in the prediction of mental health, the field of industrial organization andso on. Large data volume, a wide variety of data, fast flow speed and other characteristics and widely used to predict that its future has a broad development space. But at the same time, we can not ignore the shortage of big data measurement, such as the difficulty to deal with the unstructured data. If we want to use the big data well, we need to maximize the advantages and overcome the shortage,.Key words big data; measurement; analytic technique; data mining。