浅谈大数据时代的三大悖论

【摘要】大数据时代正在来临，它深刻改变着我们的政治、经济和社会生活的样态。大数据的支持者们用最美好的言辞描述着大数据时代的光明图景。但对大数据的狂热进行冷静和批判性反思非常有助于大数据美好蓝图的实现，同时坚守我们社会的核心价值。其中大数据时代的三大悖论值得我们认真反思，因为任何科技的进步都是一把双刃剑。

【关键词】大数据;透明化悖论;身份悖论;权力悖论

一、引言

早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡公司，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。”①大数据作为云计算、物联网之后信息技术行业又一大颠覆性的技术革命。

大数据的热情支持者们认为，大数据分析能力强大，可以为解决许多社会问题提供全新路径;而且以大数据为基础的决策过程能够给我们做出更准确的预测，如大学招生、企业用工，甚至于情人约会。它还能帮助我们更好地保护珍贵资源、文化遗产和帮助治疗致命性疾病，从而使我们的生活变得更加安全高效。在他们看来，大数据的用途不仅局限于大型机构，随着智能手机普及，手机和可携带传感器能够收集个人信息，让“数据化自我”成为可能，为改善睡眠质量和提高健康水平提供保证。最新研究表明，对于个人信息的搜集，如在美国进行的大规模电话窃听计划，这些大数据还可以使我们预防恐怖主义袭击。

瑞克·斯莫伦在《大数据时代的人类面孔》一书中开宗明义，非常肯定的指出：“大数据是一场非同寻常的知识革命，它悄无声息、范围广大，涉及商业、学术、管理、医疗和日常生活等领域。……地球上每一个有生命和无生命的物体不久都将数字化，包括我们的家园、汽车还有我们的身体。”②从这个信誓旦旦的宣言中，让我们不仅看到了大数据的光明前景，还让我们隐约感受到了它的潜在危险。然而，迄今为止，对于大数据的论述耽于溢美之词，然而对它的潜在危险并没有太多有意义的分析。所以，让我们静下心来以更加理性的批判思维来考察一下大数据是十分必要的。

我们尤其想在当下对大数据溢美之词甚嚣尘上的气氛中去强调大数据的三大悖论，以便帮助我们更彻底的理解大数据的未来景观。首先是大数据时代，信息透明化要求与搜集信息秘密进行之间的悖论，我们称之为“透明化悖论”;其次，大数据需要识别个人身份，而识别个人身份需要牺牲个人或者群体的身份隐私，我们称之为“身份悖论”;第三，大数据是改造社会的强大力量，这种力量的发挥是以牺牲个人权利，而让社会中各大权力实体独享特权，我们称之为“权力悖论”。

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战课程名称：评阅成绩：评阅意见：成绩评定教师签名：日期：年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论（一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据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。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。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。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。”（二）大数据能做些什么？大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条

中文三大全文数据库的比较

中文三大全文数据库的比较摘要通过本课程的学习，结合本人的学习情况从三大数据库对论文的收录情况、检索功能、检索结果、检索界面等方面对中文三大全文数据库——《中文期刊网全文数据库》、《维普中文科技期刊数据库》和《万方数据资源系统数字化期刊》进行了比较，阐述了一些自己对这三大全文数据库的认识。最后并谈了谈本人的学习收获和对本课程的些许建议。关键词中文期刊网全文数据库维普中文科技期刊数据库万方数据资源系统数字化期刊全文数据库收录情况：这三个数据库基本覆盖了科学技术和社会科学的各个领域。其中“维普”期刊的收藏量占有绝对优势，几乎覆盖了中国出版的所有中文期刊，并且收录了大量内部发行期刊，收录的年限最长，其中收录自然科学和工程技术方面的期刊量比“CNKI”多出近50%，但在文史哲类方面则几乎是空白，因此，“维普”适合用户进行科技文献的回溯性检索。“CNKI”重点收录了国内公开出版的核心期刊与具有专业特色的中西文期刊，综合性上做得较好。而“万方”收录期刊数量为三者中最少，但核心期刊比率高，收录文献的质量最高。检索功能：三个数据库都提供了关键词、篇名、刊名、作者、机构、文摘等6个检索入口。就其特殊检索功能而言，“CNKI”在每个检索入口提供了检索词字典，通过使用它可以规范所输入的检索词，有利于更全更准地检索文献信息。“维普”在主题标引用词的基础上，编制了同义词库，有助于相关文献的检索，提高文献的查全率。“万方”在检索时，可以对期刊所分布的地域进行限定。检索结果：比如通过著者字段的检索，张安将教授是从事化学研究的，他所发表的论文是科技方面的，在上表中“CNKI”收录了16篇，“万方”收录了5篇，而“维普”收录了24篇（换成医学方面的）；张靖龙教授是从事文学研究的，在上表中“CNKI”收录了9篇，“万方”收录了0篇，“维普”收录了1篇。从这个比较中可以看出，三个数据库中综合性最强的是“CNKI”。三个数据库中文摘做得最好的是“CNKI”，不仅可以从中获得文献的基本情况，而且能通过超级链接的方式，找到更多与查找主题相关的内容。检索界面：“CNKI”配备了功能强大的网络数据库全文检索系统，从它的检索界面中可以看出，该数据库检索方法简单、灵活，即使不具有专业检索知识的用户也很容易掌握。“维普”通过分类和导航实现文献的浏览，还能通过初级和高级检索进行检索，页面之间衔接的比较清楚。“万方”通过多种途径检索文献，但是页面过于复杂、繁琐，很难让初次接触的读者顺利地检索到文献，同时在页面的组织、导航的实现上也有待改善。过渡一下，下面结合自己这学期的学习情况写咱这学期学习本课程的收获和一些建议方面的内容等。（控制在150—300字）。最后写参考文献。

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。

数学史选择题集锦知识分享

数学史选择题集锦

1、首先获得四次方程一般解法的数学家是( D )。 A. 塔塔利亚 B. 卡尔丹 C. 费罗 D.费拉里 2、最先建立“非欧几何”理论的数学家是( B )。 A. 高斯 B. 罗巴契夫斯基 C. 波约 D. 黎曼 3、提出“集合论悖论”的数学家是( B )。 A.康托尔 B.罗素 C.庞加莱 D.希尔伯特 4、( 泰勒斯 )在数学方面的贡献是开始了命题的证明，被称为人类历史上第一位数学家 A. 阿基米德 B. 欧几里得 C. 泰勒斯 D. 庞加莱 5、数学史上最后一个数学通才是( B ) A、熊庆来 B、庞加莱 C、牛顿 D、欧拉 7、当今数学包括了约 A 多个二级学科。 A、400 B、500 C、600 D、700。 1、秦九韶是“宋元四大家”之一，其代表作是（）。（A）九章算术（B）九章算术注（C）数书九章（D）四元玉鉴 2、下面哪位数学家最早得到了正确的球的体积公式（）。（A）欧几里得（B）祖冲之（C）刘徽（D）阿基米德 3、古代几何知识来源于实践，在不同的地区，不同的几何学的实践来源不尽相同，古代埃及的几何学产生于

（A）测地（B）宗教（C）天文（D）航海 4、“零号”的发明是对世界文明的杰出贡献，它是由下列国家发明的（）。（A）中国（B）阿拉伯（C）巴比伦（D）印度 5、最早发现圆锥曲线的是下列哪位数学家（）。（A）欧几里得（B）阿波罗尼奥斯（C）毕达哥拉斯（D）梅内赫莫斯 6、下列哪位数学家提出猜想：每个偶数是两个素数之和；每个奇数是三个素数之和（）。（A）费马（B）欧拉（C）哥德巴赫（D）华林 7、下列哪位数学家首先证明了五次和五次以上的代数方程的根式不可解性（）。（A）拉格朗日（B）阿贝尔（C）伽罗瓦（D）哈密顿 8、在非欧几何的先行者中中，最先对“第五公设能由其他公设证明”表示怀疑的数学家（）。（A）克吕格尔（B）普罗克鲁斯（C）兰伯特（D）萨凯里 9、下列数学家中哪位数学家被称作“现代分析学之父”（）。

浅谈大数据时代聊聊小数据

浅谈大数据时代聊聊小数据现在好像人人都爱说大数据，就像平时我去开会，不是用大数据分析这个，就是用大数据建构那个。可是我最近看《美国计算机学会通讯》（CACM）上面提到了几次小数据，我觉得大家也有必要了解一下这个有趣的概念。大数据其实就是一个特别大的数据库，大到用现有的技术无法处理，因此计算机行业的人谈大数据，指的是大数据技术。而生命科学领域的人谈大数据是指该领域的大数据分析，搞大数据设备和管理的人不见得会分析，因为这需要专业。还有一股力量也将改变我们关于健康的想法和实践，那就是由个人数字跟踪驱动的小数据。基于某种云应用，随时间连续地、安全地、私人地分析你工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯的数字追踪，而得到关于你的健康的画面。这里需要私人的装置和网络服务，特别是自跟踪。譬如昨天我有点胃痛，于是想：前天和大前天有何不同呢？啊！明白了，我每天喝一两酒，前天喝的酒不同，换了一个牌子，可能就是这个新牌子的酒引起我胃痛。这个小数据提供了分析我健康情况的依据。大数据开启了一个时代的转型，给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。什么是小数据？小数据就是个体化的数据，是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒，突然有天喝完酒了胃疼，我就想了，这天和之前有何不同？原来，这天喝的酒是个新牌子，可能就是喝了这个新牌子的酒让我胃疼。这就是我生活中的小数据，它不比大数据那样浩瀚繁杂，却对我自己至关重要。第一个意识到小数据重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了，而早在父亲去世之前几个月，这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同他不再发送电子邮件，不去超级市场买菜，到附近散步的距离也越来越短。然而，这种逐渐衰弱的状态，真到医院去检查心电图，却不一定能看出来。到急诊室检查的时候，不管是测脉搏还是查病历，这个90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可

国内三大中文期刊全文数据库的比较

国内三大中文期刊全文数据库的比较研究(建议新手查阅) 中国期刊网全文数据库》、《维普中文科技期刊数据库》和《万方数据库资源系统数字化期刊》是国内影响力和利用率很高的综合性中文电子期刊全文数据库，这三个数据库已经成为大多数高等院校、公共图书馆和科研机构文献信息保障系统的重要组成部分。在互联网中，这三大数据库也成为中文学术信息的重要代表，体现了我国现有的中文电子文献数据库的建设水平。笔者结合工作和学习中的实践，就上述三大数据库的收录情况、检索功能、检索结果、检索界面、用户服务等方面进行全面的比较，并通过检索实践举例进行比较分析，以供参考。 1 收录情况（数据较早，甚至不是2004年的数据，感觉更像2002年左右的数据，后面将尽可能给出最新的数据值。）收录范围与数量《中国期刊网全文数据库》(本文中简称“清华”)是由清华同方光盘股份有限公司、光盘国家工程研究中心和中国学术期刊(光盘版)电子杂志社共同研制出版的综合性全文数据库。该数据库收录自从1994年来公开出版发行的6600余种国内核心期刊和一些具有专业特色的中英文期刊全文，累积全文文献618万多篇，题录1500万余条，按学科分为理工A(数理科学)、理工B(化学化工能源与材料)、理工C(工业技术)、农业、医药卫生、文史哲、经济政治与法律、教育与社会科学、电子技术与信息科学九大类，126个专题文献数据库。《中文科技期刊数据库》(本文中简称“维普”)由科技部西南信息中心主办，重庆维普资讯有限公司制作。其前身为《中文科技期刊篇名数据库》。该数据库收录了自1989年以来国内出版发行的12000种期刊，其中全文收录8000余种，按学科分为经济管理、教育科学、图书情报、自然科学、农业科学、医药卫生、工程技术等7大类，27个专辑，200个专题，按《中图法》编制了树型分类导航和刊名导航系统，基本覆盖了国内公开出版的具有学术价值的期刊，同时还收录了中国港台地区出版的108种学术期刊，积累700余万篇全文文献，数据量以每年100万篇的速度递增。《万方数据资源系统数字化期刊》(本文中简称“万方”)是万方数据库资源系统三大组成部分之一，由中国科技信息研究所属下的北京万方数据股份有限公司创办。万方期刊收录了我国自然科学的大量期刊以及社会科学的部分期刊，范围包括基础科学、医药卫生、农业科学、工业技术、人文科学等5大类，以及英文版期刊、中国科学系列杂志，共2500多

我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)

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）。（单选题，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 9、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）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） 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 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理

大数据时代的Excel统计与分析定制

大数据时代的Excel统计与分析第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据？ 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK（）函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析第4章大数据的图表分析案例前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作图表制作的关键要素合适的图表展示合适的数据正确表达需要的主题图表与文字的协调图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读注意因果关系不要以偏概全考虑环境影响兼顾定性研究第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧第7章商业预测技术预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程

贝特朗奇论悖论

贝特朗奇论 2 . 1 “贝特朗奇论” 的数学表示在单位圆内随机取一条弦,弦长超过3(单位圆内接等边三角形的边长)的概率是多少? 这个问题有三种解法, 答案互相矛盾。解法一:设弦AB 的一端A 固定于圆周上,另一端B 任意(图1)。对于等边三角形ACD , 若B 落在劣弧CD 上,则AB > 3 , P = CD 弧长圆周长 = 13 解法二 : 设弦 AB 垂直于直径 EF , C D = DO( 图 2) , 若 AB 的中点落在线段 C D 上 , 则 AB> 3 , 故 P = CD EF = 12 。解法三 : 作半径为 1/ 2 的同心圆( 图 3) 。若 A B 的中点落在此圆内 , 则 AB> 3 , 故 P =小圆面积大圆面积 = 14 。 2. 2 “贝特朗奇论” 的数学辨析同一问题有三种不同的答案, 究其原因, 是在取弦时采用了不同的等可能性的假定。解法一假定端点在圆周上的落点处处等可能 , 解法二假定中点在直径上的落点处处等可能, 解法三假定中点在圆内的落点处处等可能。三种答案对于各自的假定都是正确的。这样的

解释显得似是而非, 但又找不到反驳的理由, 故名奇论。其实弊病出在概率定义本身。我们先看看有关概率的三个定义: 概率的统计定义: 在条件相同的n 次试验中事件 A 出现m 次, 如果加大n 时, A 的频率m n逐渐稳定在一个常数附近, 就把这个常数叫做事件 A 的概率。概率的古典定义:如果一个试验满足两条：（1）试验只有有限个基本结果；（2）试验的每个基本结果出现的可能性是一样的。这样的试验，成为古典试验。对于古典试验中的事件A，它的概率定义为：P(A)= m n，n表示该试验中所有可能出现的基本结果的总数目。 m表示事件A包含的试验基本结果数。这种定义概率的方法称为概率的古典定义。概率的几何定义:若试验结果只能出现于区域Ω内的某一点,且出现于每一点的可能性相等,又区域A包含于区域Ω中,那么试验结果出现于区域A的概率,即事件A R 的概率P( A ) =区域A的测度/区域Ω的测度。概率的统计定义虽然直观, 但据此计算某事件的概率是困难的, 仅能以A的频率作为P( A) 的近似值。然而n要多大,准确到什么程度,都没有确切的说明,在概率的古典定义中,不需要试验即可直接根据公式求出事件的概率, 这是它的最大优点, 但是它也有局限性, 因为它要求试验的全部可能结果的数目是有限的, 而且每个试验结果出现的可能性相等。如果试验的全部可能结果是无限的,古典定义就不适用了。概率的几何定义虽然不要求试验结果有限,但同样强调

三大主流数据库对比哪个更有优势

三大主流数据库对比哪个更有优势 Oracle Oracle 能在所有主流平台上运行（包括Windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持，Oracle并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展Windows NT的能力，提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。如果Windows NT不能满足需要，用户可以把数据库移到UNIX中。Oracle 的并行服务器对各种UNIX平台的集群机制都有着相当高的集成度。Oracle获得最高认证级别的ISO标准认证.Oracle性能最高，保持开放平台下的TPC-D和TPC-C的世界记录Oracle多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC、JDBC、OCI等网络客户连接。 Oracle 在兼容性、可移植性、可联结性、高生产率上、开放性也存在优点。Oracle产品采用标准SQL，并经过美国国家标准技术所（NIST）测试。与IBM SQL/DS，DB2，INGRES，IDMS/R等兼容。Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与操作系统平台上。可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上；可在VMS、DOS、UNIX、WINDOWS等多种操作系统下工作。能与多种通讯网络相连，支持各种协议（TCP/IP、DECnet、LU6.2等）。提供了多种开发工具，能极大的方便用户进行进一步的开发。Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率是Oracle RDBMS具有良好的开放性。 Oracle价格是比较昂贵的。据说一套正版的Oracle软件早在2006年年底的时候在市场上的价格已经达到了6位数。所以如果你的项目不是那种超级大的项目，还是放弃Oracle 吧。 SQL Server SQL Server 是Microsoft推出一套产品，它具有使用方便、可伸缩性好、与相关软件集成程度高等优点，逐渐成为Windows平台下进行数据库应用开发较为理想的选择之一。SQLServer是目前流行的数据库之一，它已广泛应用于金融、保险、电力、行政管理等与

三大数据库

万方数据库、维普资讯网、CNKI的比较与分析高天君（建筑学院）学号2511206001 摘要：列表对比了CNKI、万方、维普三大数据库公司资源产品类型，并对其资源、功能、使用方法的共性和差异性进行了比较分析。关键词：数据库对比分析检索 CNKI 万方维普简单比较： 1、从收录情况来看，维普收录最久，万方收录时间最短，但是现刊万方收录最好，维普最近两年的很多期刊都没有了，特别是医学类的。 2、文档的清晰度：万方最高，维普最差。 3、使用方便性：知网和万方差不多，维普最差。 4、其它：万方的期刊浏览功能做的很好。深入比较： 1 数据库收录情况 1.1 CNKI数据库简介中国知识资源总库（CNKI）《中国知识资源总库》是由清华大学主办、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社出版、清华同方知网（北京）技术有限公司发行、数百位科学家、院士、学者参与建设，精心打造的大型知识服务平台和数字化学习系统。目前，《总库》囊括了自然科学、人文社会科学及工程技术各领域知识，拥有期刊、报纸、博硕士培养单位的博士和优秀硕士学位论文、全国重要会议论文、中小学多媒体教辅以及1000多个加盟数据库。全文采用CAJ和PDF 格式，必须下载专门的CAJ和PDF浏览器才可阅读。中国知识资源总库的重点数据库有：《中国期刊全文数据库（CJFD）》截至2007年3月共收录了国内8127种期刊，全文文献总量已达2272万多篇，收录起始时间一般为1994年，个别追溯到1979年或创刊年，按学科分126个专题，内容每日累增。产品形式有网络形式、光盘形式、《中国期刊专题全文数据库光盘版》。《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（CDMD）》收录2000年至今300多个博硕士培养单位的学位论文，内容每日累增。

大数据时代演讲稿

大家早上好上周，财经郎眼的主题是大数据来了，我感觉这期节目很不错，所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。现在，我跟大家分享一个新的名次，大数据时代。我相信大家对大数据这个名次并不陌生，我们在生活中经常听到人们讨论大数据，但什么是大数据，它会对我们的生活有什么影响呢？在历史上，有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革命。第一次信息革命是语言的产生，第二次信息革命是文字的产生，第三次信息革命是纸张的发明，第四次信息革命是印刷术的发明。那第五次信息革命，也是离我们最近的一次信息革命，就是互联网时代的到来。这5次信息革命，一次比一次的影响更大。互联网冲刷着一切，改变了一切。现在，互联网+信息，产生了一个现在很热的一个词，大数据。最近，贵州成立了中国首个大数据交易所，首批数据交易，卖方为腾讯计算机系统有限公司，买方为京东云平台。当大数据与经济相联系，便预示着一次新的信息革命，大数据时代。你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。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。”今天，人们每天都会产生大量的数据，举个例子，百度导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据打印出来需要5000亿张A4纸。现在，这些数据可以交易了。那企业买这些数据有什么用呢？在大数据时代，企业有所有的信息，通过分析，企业知道顾客需要什么，因为企业有这些顾客需求的信息，因此企业不仅可以更好的满足他们的需求，同时还可

贝朗注射泵(注射器设定)

兼容的注射器（Compatible Syringes）下表中列出的注射器类型可与 Perfusor?压缩 S 一起使用。这些表包括了注射器品牌的代码 Number1), 可以通过注射器选择键选择（详见.“特殊功能”)。请参考以下表格, 以获得特定注射器品牌兼容性 (如 Cat)。Nos2))。注意还提供了有关注射器的 "近空" 警告的其他信息注射器的大小。该表显示最小灌装量 (最小 vol.3)) 和最大交货率 (最大值)。Rate4)) 要求保证3分钟注射器 "近空" 警告 (预先注射器报警)。在自动减少后闭塞丸后, 在最低和最高压力设置 (P1\/P3) 中测量了追加量 (丸卷5))。Occlusion6) 报警的测量时间为5.0 毫升\/小时。测量数据是典型的平均值, 可能因注射器公差的不同而异。制造商：B.Braun （Manufacturer: B. Braun） Syringe Type B. Braun Omnifix 2mL 5mL 10mL 20mL 30mL 50mL Code No1) 2 5 10 22 30 52 Cat. No.2) 461 7029 461 7053 461 7100 461 7207 461 7304 461 7509 Min. Vol.3) [ml] 0.5 1.2 2.1 5.3 5.9 7.2 Max. Rate4) [ml/h] 7.0 19.2 32.0 93.4 97.9 117.0 Bolusvolumina5) Typ. Typ. Typ. Typ. Typ. Typ. P 1 [ml] 0.032 0.058 0.057 0.128 0.123 0.225 P 3 [ml] 0.079 0.096 0.173 0.233 0.272 0.264 Time to Occl.6) Typ. Typ. Typ. Typ. Typ. Typ. P 1 [mm:ss] 00:38 01:01 01:03 02:26 02:49 06:25 P 3 [mm:ss] 01:36 02:00 03:29 05:23 08:20 18:13 制造商：B.Braun （Manufacturer: B. Braun） Syringe Type B. Braun OPS OPS Proinjekt 20mL 50mL 50mL Code No1) 20 50 51 Cat. No.2) 872 8615 872 8810 872 8917 Min. Vol.3) [ml] 4.4 9.6 7.1 Max. Rate4) [ml/h] 78.5 164.4 127.0

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5d11854903.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘作者：单海波来源：《科技创新与应用》2016年第24期摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设引言进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显

《大数据时代》给予我的启示--胡昌华

《大数据时代》给予我的启示信息是人类社会记录、存储、传播交流的一切内容，包括文字、声音、图片、影像等。最近一个多世纪以来，伴随几次技术革命，随着计算机的发明，信息是以数据的形式存在电子元件中，呈现出爆炸式的增长。人类现在一天产生传递的信息，要超过人类几百年甚至上千年积累存贮的信息。从马克思“量变引起质变”的哲学原理来看，大数据时代就是信息积累从量变到质变的必然结果。这将是一个新的时代，海量数据的处理、利用，将改变人们的思维方式、工作方法和生活状态。我们是被动地去观望接受它的影响呢，还是主动的学习改变从而引领这种趋势呢？在时代变革面前，黄袍山公司选择了主动，去引领时代发展趋势。面对不确定性，变革的先行者意味着更多的风险、甚至要付出代价，但被动去接受，只会丧失大好良机，终将被时代所淘汰。世上没有坐享其成的好事，机会是留给敢于尝试的人。数字化营销、会员营销、惠万家计划、物联网建设等一系列理念的提出和实践，充分体现了黄袍山公司领导站在时代发展的前沿，高瞻远瞩、先试先行、英明决策的战略眼光，引领时代发展的远大抱负，造福人类健康的博大胸怀。虽然黄袍山公司处在偏远的山区县城，但这并不妨碍其成为一个伟大的企业，就像韶山冲走出的毛出席，带领在边穷山区奋斗的共产党人最终夺得了天下一样。企业的比拼最终是企业家胆略和胸怀的比拼，无疑在这一点上，黄袍山公司不输给别的企业。竞争的市场是一场不见硝烟的战场，在食用油市场上尤为剧烈。全国有近1500家茶油生产企业，各以其自有的资源禀赋分得食用油市场的一杯羹，同质产品的竞争激烈程度可见一斑。同类产品中，橄榄油在高端油品市场上摇摇领先，占据着绝大部分市场份额；新的健康油品又在不断涌现，米糠油、亚麻籽油、核桃油、苏子油等等又在不断的觊觎蚕食着这个市场。合作客户是有限的，消费者也是有限的，在供大于求的市场格局中，主动权掌握在消费者手中，有很多产品可供选择。传统的市场营销是一种交易营销，重视的是产品、价格、渠道和促销。传统的营销模式中，制造商生产出的产品往往通过制造商—批发商—零售商—消费者的营销渠道对外销售产品，产品一般需要经历好几个环节才能到达消费者手中，这样臃长的供应链不仅降低了产品的时效性，而且增加了产品的成本。现代网络营销是指发现、满足或创造顾客需求，利用互联网所进行的市场开拓、产品创新、定价促销、宣传推广等活动总称，强调是消费者的欲望和需求、成本、便利和沟通，重

大数据时代统计调查工作的挑战与思考_季晓晶

2013．5 一、问题的提出大数据（ｂｉｇｄａｔａ）泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上，而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息，目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端，将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨，意在抛砖引玉，以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。二、大数据时代的来临及意义有资料显示，１９９８年全球网民平均每月使用流量是１ＭＢ，２００８年是１ＧＢ，２０１４年将是１０ＧＢ。全网流量累计达到１ＥＢ的时间在２００１年是一年，在２００４年是一个月，在２００７年是一周，而２０１３年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满１．８８亿张ＤＶＤ光盘。淘宝网站单日数据产生量超过５０ＴＢ，存储量４０ＰＢ。百度公司每天要处理６０亿次搜索请求，几十ＰＢ数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十ＰＢ。数据的规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计，２０１２年底我国网民数为５．６４亿，手机网民为４．２亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据，这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见，反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司，美国赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达２．２ＺＢ，年增６７％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。２０１１年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。（备注：1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ）三、大数据时代统计工作面临的挑战可以预见，大数据时代的到来，对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性，但与此同时，带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来，统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此，笔者认为在大数据背景下，统计调查工作正面临六大挑战。一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下，数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道，统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面，会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如，现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据，在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ＥＴＣ电子收费系统、ＧＰＳ定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据，不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差，篡改数据的可能性越来越小，数据质量将更有保大数据时代统计调查工作的挑战与思考季晓晶摘要：大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息，目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。关键词：大数据；统计调查工作；思考问题研究１７

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战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！随着信息时代的到来，大数据(Big Data)一词逐渐被人们认知和熟悉，其常被用于定义和描述“信息爆炸时代产生的海量数”。随着“大数据”时代的来临，在商业、经济及其他领域中，人们做出决策不仅仅依靠经验和直觉，常以数据分析作为决策依据，这种方式大大提高了决策的科学性，最大限度避免决策失误。用好大数据，必将对商业发展、科学研究和政府决策产生积极的影响。 1 大数据的基本概况大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。 2 大数据的时代影响大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影

响主要包括以下几个方面： (1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。 (2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。 (3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借