大数据时代下的影视制作

【摘要】大数据时代的来临，标志着电视产业的生产方式即将进行变革。大数据的应用，对影视制作来说既是挑战也是机遇，它能够帮助影视从业者了解到当下观众的行为习惯和喜好，制作出受众更广、获利更高的影视作品，同时影视从业者也应注意大数据分析的合理运用。

【关键词】大数据；影视制作；数据分析

中图分类号：J93 文献标志码：A 文章编号：1007-0125（2016）05-0141-01

如今，越来越多的网络剧获得了成功，如此前吸足各国观众眼球的美剧《纸牌屋》。这部剧之所以取得如此大的成功，最重要的原因就是Netflix公司运用了大数据对观众的行为习惯进行了详细分析，然后根据观众的兴趣点投其所好。这使影视业清楚地认识到了庞大的“数据”所产生的巨大力量，将大数据广泛运用到影视制作中是将来电影电视发展的必经之路。

一、关于大数据

“大数据”是指需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。现今人类文化生活之中处处都隐含着数据，这些数

据已经成为一种新的经济资产类别，属于大数据时代的特有现象。不同的数据相互有机地结合交织，可能就会产生出更有价值的新的信息和知识。

相较于传统的数据仓库，大数据分析具有数据量庞大、查询以及分析方法复杂多样等特点。而“大数据”的“大”字是怎么体现的呢业内将其概括归纳为4个“V”，即：Volume （数据体积大）、Variety（数据类型多）、elocity（处理速度快）以及Value（价值密度低）。首先是数据体积大。跨越了TB的级别，飞跃到了PB的级别；第二个是数据类型繁多。任何信息和行为都会成为需要被统计成数据的资源；第三是处理速度快。大数据处理的高速可能帮助它从庞大的各种类型的数据库中快速地获取到对自己有用的信息和知识，不用深度挖掘，只需要从数据库中挑选出相应的信息即可；第四个是价值密度低。由于数据的庞大，决定了它价值密度低的特点，但只要能够合理地利用大数据，从中提取自己所需信息然后进行正确、科学的分析和评估，就有可能获得极大的价值。

二、大数据在影视制作中的作用

首先是在拍摄前对整个影视剧市场的评估。应该在投拍影视剧之前提前利用大数据分析对影视剧投放的平台、它的题材以及平台收视主力等因素进行全面而具体的分析。通过大量过往的数据分析出投放平台的特点、影视剧题材是否吸

引观众以及播出时段的选择等重要问题，并在此基础上做出正确的选择和判断。

紧接着是剧本、剧组人员的选择。通过各大网络视频网站观看用户的爱好来分析。这就需要根据影视公司及电视台两方市场需求，细分当今电视剧播出市场环境，通过提取剧本或样片中多级百余项评估元素，建立更为科学谨慎的评估系统。在确定剧本之前对影视剧宣传早期的定位和后期拍摄、发行进行分析，在保证拍摄质量的基础上也能实现提高影视剧在播放平台上的竞争力、热度和知名度。拍摄人员方面，需要通过对大量的数据进行逐一分析，对预定名单中的导演、编剧和演员等剧组人员的资历、拍摄经验、过往作品获得的成绩进行仔细的分析研究，得出全面准确的评价。

在将计划化为现实投入拍摄时，可以提前进入筹备期，通过算法计算出剧本的拍摄总量以及各个演员的戏份重量，有利于工作人员为演员制定拍摄日程，让演员能够更好地规划自己的时间，更好地配合剧组的拍摄工作。可以有效地节省拍摄所需费用，在科学的拍摄计划中可以缩短拍摄周期，为剧组人员避免不必要的拍摄时间上的浪费。

最后是影视剧的宣传与发行。及时地了解影视剧市场的数据信息，对市场具有高度的敏锐性，对政策进行预先解读，对新剧进行动态追踪并分析市场关注度。对各大播放平台对影视剧的需求进行分析，对电视剧的宣传、发行和电视剧的

购买进行评估。

三、大数据对影视制作的利与弊

大数据越来越广泛地运用到影视制作当中，郭敬明执导的《小时代》就是成功利用大数据分析取得票房成功的典型例子。郭敬明十分重视对其粉丝数据的收集，调查了解他们的年龄层、性别、学历以及地域等方面，他也会对普通大众的数据进行采集分析，通过对他们平时的搜索热词进行剖析，了解到当下人们关心的话题和崇尚的生活，将这一系列调查结果加在他的电影里，就变成了吸引青年人眼球的高票房电影。

另一方面，大数据时代的到来也使得用户的隐私得不到充分的保护，随时可能暴露在大众的目光之下。大数据的来源就是用户平时的搜索数据以及行为习惯和偏好，有些甚至涉及到个人隐私，一旦数据泄漏将会为用户带来巨大的损失。而且，将大数据分析运用到影视制作之中，有可能会造成影视题材的单一。这一例子说明了大数据分析的冰冷性，缺乏人性化的思考。若是一味遵从大数据分析结果，影视作品必然会变成流水线上作品，而缺失掉它自身的人文情怀。

参考文献：

[1]高少华.大数据在影视业大放异彩[J].国际商报，2013.

[2]姜浩端.数据的本质及其可能的影响[J].国经济报告，2013.

[3]马建光，姜巍.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技，2013.

大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索

大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索同学：您好，为了更好的了解大数据是否对大学生的生活及学习产生影响，并且探索这种影响未来的发展趋势，我们巨鼎进行这项调查，希望您能抽出一点宝贵的时间填答这份问卷，您不必署名，对您的回答，我们将依据有关法律予以保密，请不要有任何鼓励。填答时，请您注意以下几点： 1、您目前的年纪大一大二大三大四 2、您的性别男女 3、您学习时课外资料的获得途径主要是到图书馆查阅纸质书上网找咨询考试 4、您平时的社交方式主要是与人面对面交流用QQ、微信、人人等软件通过电话或短信使用大型社交网站 5、在此之前您听说过大数据吗？听过没有听过 6、如果听过，那您听说过的方式是在书籍杂志中看到过通过电视报纸等媒体得知挺别人说

通过社交网络等了解其他—— 7、您觉得大数据对我们的学习生活是否有影响是否 8、您举得下列哪些是大数据对我们学习生活的影响（多选择）便于学习中上网查找资料、文献便于上网购物找到我们需要的商品便于我们获取求职信息便于获取新闻、体育及娱乐信息等其他 9、您觉得大数据对我们学习生活有多大影响没有影响有较小影响有一定影响有很大影响 10、您觉得大数据对我们的学习生活是否有负面影响是否 11、您觉得下列哪些是大数据的负面影响（多选题）个人隐私泄露，可能会被不法分子利用沉迷网络影响学习休息购物平台多，容易冲动消费浪费钱财大数据中数据繁杂，容易被不良信息影响

其他 12、您举得我们应该怎么对待大数据大数据信息广泛，分析全面，我们可以充分相信并利用它大数据智能作为参考，我们不能依赖他，主要靠自己的思考大数据可以成为一种商机给自己制造机会大数据给个人和生活带来了不稳定的因素，我们不应支持他的发展其他 13、在未来您对待大数据的态度是因为利大于弊而增加使用频率因为弊大于利而减少使用频率维持现状基本不变 14、在未来大学的学习生活中，你会偏重于哪些方面使用大数据（多选题）科研学习企业求职资料查找其他 15、在大数据时代，您预测未来的学习模式会发生哪些变化（多选题）新型的上课模式增加，例如网络教学的比例增加上课自主借助网络资源的环节比例偏多老师对于网络资源的盈盈增加的广泛网络资源的流通和频率大大增加 16、您觉得大数据时代下未来大学生生活模式会发生哪些改变（多选题）网购的使用频率和占用比例增加电脑的使用频率更高，取代传统的媒介方式

大数据时代下可能出现的工作变化

大数据时代下可能出现的工作变化在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。一、大数据时代教育系统性变革的内外动力（一）教育系统变革的外动力以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。（二）教育系统变革的内动力

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》课程论文大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日题目学院学号姓名指导老师日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用摘要当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology．【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining

大数据时代的利与弊

虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。

聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意志的一种亵渎。（弊）过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。

大学生应如何应对大数据时代[权威资料]

大学生应如何应对大数据时代摘要：大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程。本文主要从当代大学生角度阐述了以下内容：面对各个领域的飞速变化，身处校园但即将面向社会的大学生应从知识和能力两方面储备，既要学好专业课程知识又需了解时代发展方向、掌握社会发展脉搏，为自己以后踏入社会做好准备。关键词：大数据大学生知识储备能力培养大数据对整个社会产生了不可忽视的影响，教育作为社会的子系统，也受到了它的极大冲击。有人曾说，信息化社会，我们相互之间的距离只是一根网线的问题。随着公开课、E-learning等新学习方式的出现，传统学习方式“遭遇”了挑战。一、立足当下：当前学习模式概述学习模式往往受到时代环境的影响，随着科技进步与技术创新，大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种：第一，师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”，学生把注意力集中在授课教师身上，由教师带着学。学生把教师当作知识的来源，“唯教师，唯书本”，缺乏学习主动性。在大数据时代，大量知识需要自主学习，大量数据背后的潜在意义也需要自主探寻，一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。第二，探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始，然后借助各种媒介资源，由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答，之后吸收他人建议，进行修改最终完成。这种学习模式

有利于提升学生的思维能力和问题解决能力，相对第一种模式而言，这种模式对学生的能力和素质有更高的要求。第三，专题合作学习模式。“学会学习，学会创造，学会合作，学会生存”已成为当下教育的主题。在合作学习模式中，要求学生作为成员参与到学习团队中，完成专题研究或研究项目。这是一个动手实践、自主探索和合作交流的过程，也是有明确责任分工的互助性学习，最终通过团队合作达到课程或项目规定的要求。二、机遇和挑战：大数据时代对大学生学习模式的双重影响第一，快速便捷。大数据时代有快速化的特点，人们的学习不再受时间和地点的限制，随时随处都可以学习，而且可以走在时代的前沿，第一时间了解最新的知识和信息。以往的学习主要是通过书本，但书本学习往往面临时间滞后等方面的限制，会影响学习效果与知识更新。第二，经济有效。大学生的家庭背景各不相同，家庭环境不好的学生没有能力支付课外培训学习的费用。在大数据时代，很多公开课程都是免费的，只要有学习的时间和需要，经济不再是制约大学生学习的因素。这在某种程度上也促进了区域之间、校际之间、城乡之间以及个人之间的教育公平。第三，资源共享。大数据时代具有量大、多样化的特点，丰富的学习资源将呈现在学生面前。网络学习拉近了国际、区域和校际之间的距离，所有的学习者在学习资源利用方面拥有同等的权利。一直以来，好的学校是稀缺资源，但在不远的将来，由于在线教育的普及，人人皆可上名校将不再是梦想，教育资源匮乏的问题也将得到一定的缓解。在线教育对个人的重大意义，还不仅仅是教育机会的增加，更是学习方式的改变。三、与时俱进：大数据时代大学生学习模式的三大转向

大数据背景下的数据库技术研究_张宇航

180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法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。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。（1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。（2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日大数据背景下的数据库技术研究文/张宇航志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。（3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。（4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响大数据决策成为一种新的决策方式。依据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻底改变。大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索这家零售业巨头为其网站https://www.360docs.net/doc/5b13622303.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求：（1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求；（3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页图1：kv 存储的合并图2：BigTable 数据模型实例

大数据时代下的资源配置

大数据时代下的资源配置摘要任何一项社会活动都打上深深的时代烙印，资源配置也不例外，大数据时代带给社会各个层面的变革将是深入持久的，在新的形势下资源配置将会发生怎样的变化，大数据又在这一变化中发挥怎样作用，如何利用好大数据让资源配置更优化是中国乃至整个人类社会必须当前面临的问题，就目前我接触到少量信息的基础上浅论一下大数据时代下的资源配置的设想。关键字大数据资源配置信息技术前言大数据是什么？是一种运营模式？是一种技术？或是一种数据的集合统称？大数据相对于数据的提法，但不同于传统的数据，而是一种数据的广延性，无限性，细分性，它是一种多维度数据的空间集合。大数据是由全球知名咨询公司麦肯锡提出，麦肯锡称“数据，已经渗透到当今的每个行业和业务职能领域，成为最重要的生产因素。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亏浪潮的到来。”资源配置是生产活动中重要的环节，数据在资源配置产生之初就和数据密不可分，大数据时代的到来更是为资源配置的最优化提供了最科学最有效最全面的数据信息，通过对数据点组成的数据空间的分析，将极大的改变生产效率，节约生产资源，提高经济总量。正文资源配置与大数据到底存在怎样的内部联系？面对资源配置与大数据内在联系我们又该如何把握与充分运用大数据？接下来让我们来看看它们之间的关系。首先我们要思考为什么要进行资源配置？资源配置有什么意义？对于第一个问题我认为应该从根本原因来回答，资源的有限性和人类社会需求的无限性矛盾要求我们必须进行合理有效的资源分配以实现既定的社会目标。资源配置使得人类利用最有效的手段发挥有限资源的最大利益最大程度上满足人类社会的需求，当前可以说人类社会的进步就是伴随着资源配置问题的解决而进行的。对于第二个问题我认为，资源配置最直接显著的影响就是资源的节约，资源配置的越合理意味着巨大的资源节约，人类社会更加持续长久的发展。资源是社会生产的重要物质资源，离开了资源社会生产不能进行，那么资源配置对生产的影响也就是根本性的。资源配置的合理意味着社会生产的高效，经济社会的发展。然后我们来看看资源配置中的数据问题。资源配置中有哪些数据？这些数据有什么关系？资

在“互联网+”时代下煤矿大数据应用

在“互联网+”时代下煤矿大数据应用本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！为充分发挥“互联网+”的优势，在2015 年的人大会议上，李克强总理在政府的工作报告中首次提出了“互联网+”的概念。为此，国务院也正式印发了《关于积极推进“互联网+”的指导意见》。那么随着“互联网+” 的不断提出与深化，越来越多的关于互联网的产品应运而生。这为此给许多传统行业和生产厂商带来了新的机遇与挑战。如果懂得按照国家的发展趋势的大力发展互联网络，那么其市场就会是一片光明。若错过了此时机，那就是与这个“互联网+”的时代脱轨。比如煤矿行业，是一个具有高危险系数的行业。既要懂得抓住科技的利器组成“互联网+煤矿”的发展格局，也要顺势而为。一、“互联网+”到底是什么（一）概念今天这个世界上所有的传统服务和应用都在被互联网颠覆和改变。我们已经能显而易见的看见的就是传统市集加上互联网摇身一变就是现在的淘宝，传统的百货商场加上互联网就是现在

的京东，传统的银行业加上互联网就是现在的支付宝，而传统的红娘加上现在的互联网则成就了百合网、世纪佳缘这样的网站。所以你可以看到，每一种传统行业加上互联网都是改变了一个模样。具体来讲，就是原有的传统行业加上互联网时，改变了原有的思维模式，变得更具前沿性。再原有的基础销售渠道和服务上，增加了互联网的概念，实现了线上线下的大融合。首先有一点是需要我们明确的，虽然在今天的中国“互联网+”和互联网思维仍然都很火，但实质上二者之间的调性是不相同的。“互联网+”是政府部门提出来的政府概念，而互联网思维是一些像小米等互联网科技公司逐渐宣传与传播处理的一种概念。“互联网+” 是通过互联网把我们生活所需要应用的各方面的事物结合在一切，形成一个局域网一样的系统，应用到的我们的生活、交通、医疗等等一切与我们密切相关的地方。换句话说，利用应用而应用的存在，就是使我们以后的生活有了更加方便的途径。（二）特征与组成要素以互联网为主要发展方向，在功能上主要由原来的辅助变为现在的引导。“颠覆”、“改变”、“冲击”、“影响”每一

大数据背景下的课堂教学改革

大数据背景下的课堂教学改革随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。一、用大数据技术营造良好的教学环境（一）大数据迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V：规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。（二）大数据的特点通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已

大数据时代下刑法的对大学生的保护

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5b13622303.html, 大数据时代下刑法的对大学生的保护作者：闫思危来源：《科学导报·学术》2019年第49期摘 ;要：大学法治要求大学的管理者在处理大学各项事务中必须体现法治精神，依法决策、依法办事，把学校各项工作纳入法治化轨道。高校依法治校是依法治国的重要组成部分，维护大学生的合法权益丰富了依法治校的内涵。本文在论述大学生权益保护的重要性基础上，阐述了大学生合法权益的具体表现;通过对大学生权益保护存在问题的分析，研究提出了大学生维权的有效运行机制，并设计了可供选择的大学生维权有效运行机制模式。关键词：大学生;合法权益;大数据;保护一、大数据时代下刑法的对大学生的保护的重要性（一）大学生合法权益保护的概念学生权益包括私法民事权利和公法行政相对人的权利，即私法上作为民事主体的权利和公法行政相对人的权利。高校学生权益指高校在籍学生通过做出或不做出一定行为，实现一定利益的许可和保障。（二）大学生合法权益保护的内容高校学生作为特殊的社会群体，其特点为：①高校学生权益的价值性。大学生是祖国的未来，担负着民族振兴和中国梦实现的责任，其核心在于自我素质的提高。高校学生权益的行政法保護有利于推进社会主义法治现代化发展，高校对学生发展应注重其自身素质，关注其价值。②高校学生权益的容易受侵害性。高校学生属于弱势群体，在高校管理中处于被动接受管理的地位，其合法权益受到侵害呈现随意性。例如高校随意侵害学生隐私权以及公正评价权，一旦学生合法权益受到侵害也不能得到有效保护。（三）大学生合法权益保护的意义 1.有利于实现高校学生管理的法治化高校学生管理法治化是高等教育法治化的必然要求。教育法治化的主要目的是为了保障高校教育工作能够有条不紊地进行。学生是高校主体，高校管理体系要确保公正、公平，就必须以高校学生的利益为中心，建立一个公正合理的学习与生活秩序，确保学生合法权益的实现。为确保高校管理体系公正，确保学生权益，急需建立完善的学生权益管理保障制度，推进高等教育法治化进程，实现高校管理的法治化。

大数据时代的具体例子

大数据时代，几个例子告诉你什么是大数据工具类厂商蓄意炒作大数据，以达到售卖产品的目的，但导致的结果是很多人对大数据这一概念云里雾里。实际上，大数据就发生在你我身边，虽然你看不到它，但它却时时影响着我们的生活。现阶段，和大数据相关的企业有三种。一种是工具类公司，他们宣传得最卖力，并且把大数据吹出了泡沫，原因是它们希望把自己的产品卖给企业；一种是依托于大数据从事咨询服务类的企业；还有一种就是实实在拥有大数据的公司，它们和我们休戚相关，也就是下面的小故事所要阐述的内容。第一个故事，百货公司知道女孩怀孕美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具，可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行产品推荐。一次，他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相是女孩隐瞒了怀孕消息。点评：看似杂乱无章的购买清单，经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据，往往能够得出一些真实的结论。这就是大数据的应用。第二个故事，搜狗热词里的商机王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。第三个故事，阿里云知道谁需要贷款这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。第四个故事，中移动挽留流失客户 iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动的优惠资费活动。一位移动的

互联网时代下大学生自主创业问题及对策研究

互联网时代下大学生自主创业问题及对策研究互联网目前主要是借助智能终端，通过移动无线通信的手段，用于取得所需服务和资源的产业，随着宽带移动终端技术和无线接入技术的日渐成熟，迫切需要一种能够满足信息时代的生活方式，互联网应运而生并迅猛发展。基于互联网时代下大学生自主创业的基本方向结合难点问题进行分析解决，以期望对未来大学生创业提供参考意见，缓解就业压力为社会经济发展注入活力。标签：互联网；大学生；自主创业 1 互联网行动的基本概念互联网行动计划的是知识社会创新2.0下的互联网发展新模式、新业态。新型互联网的本质就是：互联网+传统行业=新业态、新业务模式，为产业向智能化转型提供技术支持，为经济结构调整提供新活力，为大学生自主创业提供环境。 2 创业方向的选择 2.1 电子商务大学生的自主创业通常倾向于低成本、经营风险小、操作灵活方便、回报周期短等特点的项目，其代表就是时下正热的电子商务。这种经营模式是基于凭借客户应用终端，以互联网络技术为途径，商品交换为中心的商务活动，其中网络营销是其中重要产物。这种线上交易，有效降低产品的物流和仓储成本使商品更具价格优势。目前，主要有自建网站和参与现有电商交易平台两种选择，前者对资金和技术要求较高，大学生创业有一定难度。后者是创业者依托已经成熟的平台，流程和管理相对简单方便，更受青睐。 2.2 信息云服务大学生作为高科技知识和技术的接受者、践行者，在依托互联网为交易平台的高科技项目创业上相对具有得天独厚的优势。当代大学生综合利用自身专业知识，在网页设计、技术咨询服务、网络平台搭建、APP客户端开发、智能终端的开发与维护等方式创业。网络技能服务的发展相比以往传统创业模式，对大学生的个人素质的提高以及创业观念的可持续性培养方面更具优势。 3 互联网时代下大学生自主创业的主要问题 3.1 高校创业教育滞后，人才培养理念有待改进我们应该意识到学校、社会、学生三元共育的理念深入人心，相较以往多数大学生能够积极投身创业，但是因为受知识、经验、能力、市场了解程度以及市场形势、政府政策等因素的影响，在互联网创业领域有很大的盲目性和局限性，

数据挖掘在大数据时代下的应用

数据挖掘在大数据时代下的应用【摘要】数据挖掘一直是各个行业的关注的重点。近几年，数据挖掘伴随着大数据的火热开始迎来更大的机遇。本文介绍了数据挖掘相关的概念，一些常用的数据挖掘的分析方法，最后介绍了数据挖掘技术几个常见的应用领域。【关键词】数据挖掘分析方法应用一、基本概念介绍 1、大数据。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据估计，在未来，数据将至少保持每年50%的增长速度。 2、数据挖掘。数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20 世纪80 年代，主要面向商业应用的人工智能研究领域. 从技术角度看，数据挖掘就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、

有潜在价值的信息和知识的过程.从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。二、数据挖掘的基本分析方法分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律。通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题，在现实中针对不同的分析目标，找出相对应的方法。目前常用的分析方法主要有聚类分析、分类和预测、关联分析等。 1、聚类分析。聚类分析就是将物理或抽象对象的集合进行分组，然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程，其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。它是一种无先前知识，无监督的学习过程，从数据对象中找出有意义的数据，然后将其划分在一个未知的类。这不同于分类，因为它无法获知对象的属性。“物以类聚，人以群分”，通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律。聚类分析广泛运用于心理学、统计学、医学、生物学、市场销售、数据识别、机器智能学习等领域。聚类分析根据隶属度的取值范??可分为硬聚类和模糊聚类两种方法。硬聚类就是将对象划分到距离最近聚类的类，非此即彼，也就是说属于一类，就必然不属于另一类。模糊聚类就是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类。一个样本可能属于多个类。常见的聚类算法主

信息技术背景下的大数据分析

信息技术背景下的大数据分析全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“ 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、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日，国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的

某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来阐述大数据的一些分析方法和技术。、数据关联性分析一）问题的提出标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性，数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价值。我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看，学生的学业成绩标准达成指数、次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？二）问题的分析通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关，是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学业水平低下吗？ 2014年 6月，在郑州市义务教育质量健康指数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要两个先来探讨数据的关联性问题。健康体检项目”是基于高层

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。一、大数据成就了一个变革的时代大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。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。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“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”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。二、大数据时代促动了现代治税理念我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。（一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。（二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数

大数据时代下的中国市场

大数据时代下的中国市场摘要：随着大数据产业的快速发展，我国企业开始利用大数据技术从海量数据中提取有价值的信息，为企业作出精准决策提供有力的参考，随着各行各业对于大数据的需求越来越多，大数据产业将进一步促进中国市场的发展。本文分析了大数据对中国市场产生的影响以及中国市场在大数据环境下的演变，认为目前我国市场在大数据环境下还面临着一些挑战，并在大数据环境下我国市场发展前景较好。关键词：大数据；中国市场；发展引言随着大数据产业的快速发展，大数据对于市场的影响力逐渐扩大，目前，我国的大数据技术处于初级发展阶段，无论是政府还是企业对于大数据技术极其应用都出与摸索阶段，在未来的经济社会发展过程中，中国市场必须紧抓大数据时代的机遇，充分运用大数据技术提高生产效率，降低生产成本，实现市场经济的快速发展。本文通过分析大数据对中国市场的影响及中国市场对大数据环境的适应演变过程，了解中国市场在大数据情况下面临的挑战和大数据下中国市场的发展前景，为推动大数据技术在我国更好地普及和推广提供参考。 1 大数据对中国市场的影响大数据的发展对中国市场产生了很大的影响，例如我们现在经常用到的“滴滴打车”软件就是利用大数据技术使出租车的供求获得更精准的对接，从而更好的为消费者提供出行服务，因此大数据运用得好，不仅能够给产业带来新的生机，而且能够对经济增长提供新的动力。可以说大数据已经开始出现在中国市场的方方面面，在给企业带来巨大价值的同时也给人们的生活带来更多的便捷。从大的方面来说，大数据技术的运用可以使得国家决策部门，可以借助大数据更科学的制定经济策略，更加有效的把握经济的走向；政府可以过海量微观主体行为分析，推导出宏观经济的大趋势，而不再仅仅依赖样本统计数据结果。从小的方面来说，