大数据技术概述(内涵与意义)
大数据技术在企业经营管理中应用案例分析报告
大数据技术在企业经营管理中应用案例分析报告第一章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (2)第二章大数据技术概述 (3)2.1 大数据技术定义 (3)2.2 大数据技术发展历程 (3)2.3 大数据技术在企业经营管理中的应用 (3)2.3.1 数据驱动决策 (3)2.3.2 客户关系管理 (4)2.3.3 供应链优化 (4)2.3.4 人力资源优化 (4)2.3.5 财务管理 (4)2.3.6 产品创新 (4)2.3.7 风险管理 (4)第三章企业经营管理概述 (4)3.1 企业经营管理的内涵 (4)3.2 企业经营管理的目标 (5)3.3 企业经营管理的关键环节 (5)第四章大数据技术在市场分析中的应用 (6)4.1 市场需求分析 (6)4.2 竞争对手分析 (6)4.3 市场趋势预测 (7)第五章大数据技术在产品研发中的应用 (7)5.1 产品需求分析 (7)5.1.1 数据收集与处理 (7)5.1.2 用户需求挖掘 (7)5.1.3 需求预测与优化 (7)5.2 产品设计优化 (8)5.2.1 设计方案评估 (8)5.2.2 设计迭代与优化 (8)5.2.3 用户体验提升 (8)5.3 产品质量监控 (8)5.3.1 数据监测与预警 (8)5.3.2 质量问题定位与解决 (8)5.3.3 质量改进与优化 (8)第六章大数据技术在供应链管理中的应用 (9)6.1 供应商管理 (9)6.1.1 引言 (9)6.1.2 应用案例分析 (9)6.1.3 应用效果 (9)6.2 库存管理 (9)6.2.1 引言 (9)6.2.2 应用案例分析 (9)6.2.3 应用效果 (10)6.3 物流优化 (10)6.3.1 引言 (10)6.3.2 应用案例分析 (10)6.3.3 应用效果 (10)第七章大数据技术在客户关系管理中的应用 (10)7.1 客户细分 (10)7.2 客户满意度分析 (11)7.3 客户忠诚度提升 (12)第八章大数据技术在人力资源管理中的应用 (12)8.1 人才招聘 (12)8.2 人才培训与发展 (13)8.3 绩效考核 (13)第九章大数据技术在财务分析中的应用 (13)9.1 成本控制 (13)9.2 收益分析 (14)9.3 风险管理 (14)第十章大数据技术在战略决策中的应用 (14)10.1 企业战略规划 (14)10.2 投资决策 (15)10.3 企业并购与重组 (15)第一章引言1.1 研究背景互联网和信息技术的迅猛发展，大数据技术作为一种新兴的信息处理手段，已逐渐渗透到各个行业和领域。
《大数据基础与实务》项目1 走进大数据
一 大数据的概念
知识准备
定义
大数据（big data），IT行业术语，是 指无法在一定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。
数据量大 Volume
价值密度低 Value
知识准备
大数据的特征
数据类型繁多 Variety
处理速度快 Velocity
3
通过数据资产作为资源加工 后提供数据服务的业务价值
数据计算能力 2
计算速度就像造血速度一样， 决定了供应量。
数据算法能力
4
最直接应用于业务场景且更容
易被用户感知的数据能力
课堂研讨
请举例说明大数据对人们日常生活的影响。
拓展训练
01
数据有哪些类型？
02
请简述数据生命周期的各个阶段。
任务二 大数据概述
二 数据的类型
知识准备
文本
记载和储存文字信息
图片
由图形、图像等构 成的平面媒体
音频
可分为声音文件和 MIDI文件
视频
各种动态影像的存 储文件
三 数据的组织形式
知识准备
文件系统
在计算机中，文件是以文件系统进行 管理的，而在文件系统中，数据按其内容、 结构和用途组成若干命名的文件。文件一 般为某个用户或用户组所有，但可与其他 用户共享。
知识准备
法国
信息化战略
推动
大数据产业
社会经济生活 国家功能
发展创新性解决方案并应用于实践
韩国
智能终端普及率 移动互联网接入速度
数据产出量
世界前列 世界先进
大数据发展战略：
以大数据等 技术为核心
应对
大数据时代网络信息安全问题及对策
大数据时代网络信息安全问题及对策摘要：本文在目前大数据的时代背景下，对网络信息安全存在的问题进行了分析，并提出了相应的对策来确保网络信息安全，希望能对实现信息安全保护目标具有借鉴意义。
关键词：大数据时代；网络信息安全；问题；对策1.引言如今在我们生活中，信息资源泄露、病毒攻击、黑客破坏等问题越来越严重。
虽然大数据给人们生活带来了很多便利，例如淘宝、京东等购物网站可以根据用户的搜索历史来有针对性的向用户推荐产品。
但同时，这也意味着人们的个人信息被完全暴露于在大数据当中，人们的隐私受到威胁。
本文讨论了如今大数据时代，网络信息安全问题，希望在大数据时代下能够尽可能的保障信息的安全。
2.大数据时代的概述2.1大数据的内涵大数据是指对传统的数据库、软件等数据进行收集以及处理的集合。
和传统数据处理相比较，大数据对处理信息的质量以及效率更加注重。
如今随着计算机技术的不断发展，以及与之相关联的物联网、云技术的快速发展，各项数据都在以惊人的速度增长，而各种智能设备的出现，也给大数据时代的发展提供了数据来源。
大数据具有巨大的经济效益以及商业价值，其规模赶得上上世纪的工业革命。
大数据开创了政府管理，企业经验的新模式，其以逐渐成为各企业竞争的核心所在。
2.2大数据的基本特征(1)数据的数量巨大；在大数据时代，对于计算机硬盘来说，其容量一般都从传统的以TB作为容量单位，升级到以PB以及ZB作为容量单位，在一些大的企业，其容量甚至开始以EB 作为单位。
现如今，数据的容量及规模已经有了巨大的提升，这可以推动我国信息技术的快速发展。
(2)处理数据速度很快；在大数据的时代，其生产数据的熟读以及对数据进行处理的速度都得到了很大的提升，可以满足在信息化社会当中，对于“实时性”的要求。
(3)数据的种类很多；“大数据”来源于很多方面，如传感器以及终端设备等等，对于不同设备，采用的数据记载格式有很大的不同，所以使得数据有很多类型。
3.大数据时代信息安全所面临的主要问题3.1进行信息安全攻击的载体是大数据在传统的数据库管理当中，通常是根据某个时间点中所进行的匹配性以及实时性检测来对威胁进行检测，这种检测成功率比较高，而在大数据当中，APT攻击方法是一个比较复杂、持续的过程，不太可能进行实时检测，并且大数据的价值密度很低，很难把安全防护的工具都放在价值点当中，从而给木马及病毒的侵入提供了机会，这给各个企业的信息安全带来了挑战，例如，系统中藏有木马病毒会影响企业检索、收集相关信息，造成企业发展与正确方向相偏离，形成一个巨大的信息“漏洞”，使得个人及单位的大量信息泄露，出现信息安全隐患。
简述时空大数据基本内涵和关键技术
时空大数据是指大规模的时空信息数据集合，是由于移动互联网、物联网、遥感卫星等信息技术的发展而产生的一种新型数据资源。
它包含了丰富的时空信息，从而能够反映出我们周围世界的种种变化。
它可以用于城市规划、交通管理、环境监测、自然灾害预警等领域，对于人类的生产生活具有重要的影响。
1. 时空大数据的基本内涵时空大数据在数据量、数据种类、数据速度和数据价值四个方面都具有显著特点。
（1）数据量大：时空大数据的数据量非常庞大，随着移动互联网、物联网等技术的普及和发展，时空大数据的规模正在呈现出爆炸式增长的趋势。
（2）数据种类多：时空大数据包含了各种类型的数据，包括地理信息数据、气象数据、交通数据、人口数据等，这些数据来自不同的载体和传感器，具有多样性和复杂性。
（3）数据速度快：时空大数据的产生速度很快，数据的更新频率高，包括实时数据和历史数据，需要及时获取和处理。
（4）数据价值高：时空大数据蕴含着丰富的信息和价值，能够帮助人们更好地理解和分析现实世界，为决策提供重要依据。
2. 时空大数据的关键技术时空大数据需要依靠一系列关键技术的支持，才能对数据进行采集、存储、处理和分析。
（1）时空数据采集技术时空数据采集技术是指如何从各种来源获取到丰富的时空数据。
包括了遥感卫星、移动互联网、无人机、传感器网等技术的应用。
采用这些技术，可以捕捉到地理空间信息和时间序列数据，从而形成时空数据集。
（2）时空数据存储技术时空数据存储技术是指如何有效地存储大规模的时空数据，保证数据的安全性和可用性。
传统的关系型数据库已经无法满足时空大数据的存储需求，因此需要采用分布式存储、云存储、图数据库等新型存储技术。
（3）时空数据处理技术时空数据处理技术是指如何对大规模的时空数据进行处理和分析，从中挖掘出有价值的信息。
这包括了时空数据的预处理、时空数据的挖掘与分析、时空数据的可视化等一系列技术手段。
（4）时空数据服务技术时空数据服务技术是指如何将时空数据处理结果以用户友好的形式向用户提供，包括了地理信息系统、时空数据分析评台、智能推荐系统等一系列数据服务技术。
219524942_基于大数据技术在智能制造中应用的思考
科技与创新┃Science and Technology&Innovation2023年第13期文章编号：2095-6835（2023）13-0058-04基于大数据技术在智能制造中应用的思考张连超1，苏丽亭2（1.唐山海运职业学院，河北唐山063000；2.华北理工大学冀唐学院，河北唐山063210）摘要：随着现代技术的快速发展，很多领域都在进行产品技术升级，5G、区块链、大数据、人工智能、物联网、云计算等技术已成为新的技术革命。
智能制造迎来工业4.0时代，数据是智能制造的核心要素，工业大数据是智能制造的关键，借助“大数据+区块链”技术可以使制造业中信息不透明、消息滞后、管理成本高等问题得以解决。
如何将区块链技术在大数据环境下的制造业中深入引用并广泛应用，还需进一步思考与研究。
阐述了区块链技术应用于制造业的内涵和意义，对现阶段区块链技术应用于智能制造业的现状和问题进行了剖析，并为如何更好地将区块链技术应用于制造业中进行了策略分析[1]。
关键词：大数据技术；区块链技术；智能制造；策略中图分类号：TP311.13文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2023.13.016随着经济的快速发展和科学技术水平的不断提高，高度信息化的时代已经到来，同时带动了计算机各项技术在社会各个领域中的广泛应用，给人们的日常生活和企业的生产管理带来了极大的便利。
这些技术在制造业中起到了重要的作用，它能使制造业管理人员的工作效率得到有效提高，促使制造业在当前环境下迅速发展。
“大数据+区块链”技术作为现代科技主要领域之一，在制造业中受到了人们的广泛关注[2]。
然而，在运用的过程中难免会出现一些问题，没有全面地发挥出“大数据+区块链”技术应有的重要作用。
针对这种应用现状，本文在简要概括“大数据+区块链”技术及智能制造概念的基础上，全面分析了“大数据+区块链”技术在制造业中的运用、效果如何及存在哪些问题，并对这些问题进行改进，旨在促进“大数据+区块链”技术在智能制造中的深入应用。
第1章 认识数据与大数据1.1 数据、信息与知识-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)
1.1.3理解知识
知识概念：在实践中获得的认识和经验的总和。
数据、信息与知识的关系：数据处理成信息，信息提炼为知识。
实践题：选择数据集进行分析，并解释其信息价值及如何转化为知识。
拓展阅读：阅读关于数据科学的基础文章，了解数据处理和分析的基本方法。
教学反思
使用思维导图工具，绘制数据、信息和知识三者之间的关系图，并标注它们之间的转换过程。
3.拓展阅读
阅读有关数据科学的基础文章或书籍的指定章节，了解数据处理和分析的基本方法。
查找并学习关于信息技术如何推动社会进步的案例，准备在下次课堂上分享。
板书设计
第1章认识数据与大数据
1.1数据、信息与知识
1.1.1感知数据
思维导图的应用：引入思维导图作为知识管理工具，帮助学生以结构化的方式组织信息，促进了他们对知识点的深刻理解和记忆。
活动二：
调动思维
探究新知
介绍数据、信息和知识的定义和区别。
使用思维导图工具逐步构建数据、信息和知识之间的关系图谱，帮助学生形成整体认识。
提出引导性问题，如“为什么同样的数据对于不同的人可能意味着不同的信息？”和“信息如何转化为知识？”
根据老师提供的定义和例子，记录笔记并尝试解释数据、信息和知识的区别和联系。
参与思维导图的创建，通过互动式电子白板或在线协作工具添加自己的见解和例子。
小组内讨论老师提出的问题，并准备向全班展示自己的理解。
通过互动和合作学习，让学生深入探讨数据、信息和知识的概念及其关系，增强理解和应用这些概念的能力。
活动三：
调动思维
探究新知
分发实际案例分析材料，如体质数据、在线学习数据等。
指导学生如何从材料中提取数据，分析信息，并转化为知识。
大数据环境下智慧酒店管理探讨北京市为例
大数据环境下智慧酒店管理探讨北京市为例大数据下智慧酒店管理浅析摘要：随着科学技术的快速发展，大数据技术已经渗透到我国各个行业领域，成为重要的生产因素。
在此背景下，各种主题、风格的酒店层出不穷，因此，在市场激烈竞争中如何打造自身优势吸引客户入住成为当前酒店经营管理的重点，大数据时代的来临为酒店管理开辟了一条新思路，智慧酒店管理模式应运而生。
基于此，本文立足大数据技术在智慧酒店中的应用现状，探讨大数据时代背景下智慧酒店管理，并提出大数据应用于智慧酒店管理实施的应对策略。
关键词：大数据时代；智慧酒店管理；探索与实践为顺应时代发展要求，满足市场变化需求，酒店类型与酒店种类功能愈发多元。
随着大数据技术的发展日益成熟，其与社会各领域间的融合渗透日益深化，以酒店管理而言，在大数据技术与酒店管理有机结合下，酒店管理模式发生了巨大变化，智慧酒店应运而生。
智慧酒店管理模式的完善与优化，更加符合人们线上查询酒店位置、酒店服务、预订酒店房间等要求，可以在极大程度上简化酒店入住程序，并有利于推动酒店现代化管理发展进程以及促进酒店营销与行业环境优化。
国家旅游局发布的《关于印发2014中国旅游主题年宣传主题及宣传口号的通知》更是首次提出推动传统酒店管理模式向智慧酒店转型升级，由此可见，当代酒店行业发展中，智慧化酒店管理模式应用已是大势所趋。
一、大数据技术与智慧酒店管理的相关概述（一）大数据技术大数据技术是互联网技术与信息技术不断深入发展过程中所应运而生的先进技术，是基于计算机等设备对数据进行获取、分析、处理、传输、管理的数据集合。
相较于传统数据处理技术而言，大数据技术具有显著的数据容量大、容纳性强、信息传输快、应用价值效用高等优势，其整体功能效用远优于传统数据软件。
基于此，大数据技术在推动智慧酒店管理建设时可以进一步实现对大数据流量的快速处理和应用，从而以此作为促进行业转型和发展的重要契机、工具与途径。
（二）智慧酒店管理基于数字化、网络化技术，实现酒店管理与服务信息化是智慧酒店管理模式的核心内容。
大数据技术在电子商务平台的精准营销应用
大数据技术在电子商务平台的精准营销应用第1章大数据与电子商务概述 (3)1.1 大数据概念与发展历程 (3)1.2 电子商务的发展与挑战 (3)1.3 大数据在电子商务中的应用价值 (4)第2章精准营销理论基础 (4)2.1 精准营销的概念与内涵 (4)2.2 精准营销的理论体系 (5)2.3 大数据与精准营销的关系 (5)第3章数据采集与预处理 (5)3.1 数据源与数据类型 (5)3.1.1 数据源概述 (6)3.1.2 数据类型 (6)3.2 数据采集技术与方法 (6)3.2.1 数据采集技术 (6)3.2.2 数据采集方法 (6)3.3 数据预处理技术及其应用 (6)3.3.1 数据预处理技术 (6)3.3.2 数据预处理应用 (7)第4章数据存储与管理 (7)4.1 大数据存储技术 (7)4.1.1 关系型数据库存储 (7)4.1.2 非关系型数据库存储 (7)4.1.3 分布式文件系统存储 (7)4.2 分布式存储系统 (8)4.2.1 可扩展性 (8)4.2.2 高可用性 (8)4.2.3 高功能 (8)4.2.4 数据一致性 (8)4.3 数据管理技术及其应用 (8)4.3.1 数据清洗 (8)4.3.2 数据集成 (8)4.3.3 数据挖掘 (8)4.3.4 数据仓库 (8)4.3.5 大数据技术平台 (9)第5章数据挖掘与分析技术 (9)5.1 数据挖掘的基本概念与方法 (9)5.2 用户行为分析 (9)5.3 关联规则挖掘 (9)5.4 聚类分析 (9)第6章用户画像构建 (10)6.1 用户画像概述 (10)6.2 用户画像构建方法 (10)6.2.1 数据收集 (10)6.2.2 数据预处理 (10)6.2.3 特征工程 (10)6.2.4 用户分群 (10)6.2.5 用户画像更新 (10)6.3 用户画像应用案例 (10)6.3.1 个性化推荐 (10)6.3.2 精准广告 (11)6.3.3 优惠券发放 (11)6.3.4 客户关怀 (11)6.3.5 市场调研 (11)第7章个性化推荐系统 (11)7.1 推荐系统概述 (11)7.2 基于内容的推荐方法 (11)7.2.1 用户画像构建 (11)7.2.2 商品特征提取 (11)7.2.3 相似度计算与推荐 (12)7.3 协同过滤推荐方法 (12)7.3.1 用户协同过滤 (12)7.3.2 商品协同过滤 (12)7.4 深度学习在推荐系统中的应用 (12)7.4.1 神经协同过滤 (12)7.4.2 序列模型 (12)7.4.3 多模态推荐系统 (12)7.4.4 注意力机制 (13)第8章营销策略制定与优化 (13)8.1 营销策略概述 (13)8.2 数据驱动的营销策略制定 (13)8.2.1 用户数据收集与处理 (13)8.2.2 用户画像构建 (13)8.2.3 营销策略制定 (13)8.3 营销策略优化方法 (13)8.3.1 A/B测试 (13)8.3.2 用户反馈分析 (13)8.3.3 模型优化 (14)8.4 智能营销决策支持系统 (14)8.4.1 数据分析模块 (14)8.4.2 策略推荐模块 (14)8.4.3 策略评估模块 (14)8.4.4 决策支持模块 (14)第9章营销效果评估与监控 (14)9.1 营销效果评估指标体系 (14)9.1.1 用户活跃度指标 (14)9.1.2 转化率指标 (14)9.1.3 用户留存率指标 (14)9.1.4 营销成本与收益指标 (15)9.2 营销效果评估方法 (15)9.2.1 多元线性回归分析 (15)9.2.2 A/B测试 (15)9.2.3 数据挖掘与机器学习 (15)9.3 营销活动监控与优化 (15)9.3.1 实时数据监控 (15)9.3.2 定期效果评估 (15)9.3.3 跨渠道营销优化 (15)9.3.4 用户画像优化 (15)第10章大数据精准营销的未来发展 (16)10.1 新技术应用趋势 (16)10.2 跨界融合与创新 (16)10.3 法律法规与伦理道德挑战 (16)10.4 大数据精准营销的发展前景与建议 (16)第1章大数据与电子商务概述1.1 大数据概念与发展历程大数据，顾名思义，是指规模巨大、多样性、高速增长的数据集合。
信通院 大数据评测标准-概述说明以及解释
信通院大数据评测标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在当今信息技术日益发展的背景下，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
然而，由于大数据的特点和复杂性，评测大数据系统的性能和质量也变得尤为重要。
为此，信通院（中国信通院）制定了一套综合评测标准，旨在对大数据系统进行全面、客观、科学的评测和验证。
大数据评测是指通过一系列系统化的方法和工具，对大数据系统的功能、性能、可靠性、安全性等各方面进行检验和测评。
这项工作旨在为企业、政府和研究机构提供科学决策和参考，推动大数据技术的应用与创新。
信通院大数据评测标准是在对现有国内外相关研究和标准进行深入分析和比较的基础上，结合我国大数据产业发展的实际需求而制定的。
该标准包括了大数据系统的基本要求、评测指标、评测方法和评测流程等内容，具有较高的权威性和可操作性。
本文将详细介绍信通院大数据评测标准的概念、内容和应用，旨在帮助读者深入了解大数据评测的重要意义以及信通院标准在此领域中的地位和作用。
同时，本文还将对未来大数据评测的发展进行展望，探讨如何进一步完善评测标准，提高评测效率和准确性。
请继续阅读下文，以了解信通院大数据评测标准的全貌和其对于大数据产业发展的积极意义。
1.2文章结构文章结构的主要内容包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要是对整篇文章进行概述，简要介绍大数据评测标准的背景和意义，并给读者提供预期结果。
引言部分的目的是为了吸引读者的注意力，让读者了解文章的重要性和价值。
正文部分是文章的核心部分，是对信通院大数据评测标准的深入介绍。
正文部分主要包括以下内容：2.1 大数据评测概念：首先对大数据评测的概念进行解释和阐述，说明大数据评测的定义、目的和基本原则，为读者打下基础。
2.2 信通院大数据评测标准介绍：详细介绍信通院制定的大数据评测标准，包括标准的起源、制定的背景和过程。
同时，对标准的主要内容、关键指标和评测方法进行详细说明，以便读者了解该标准的具体内容和实施方式。
浅谈大数据时代计算机网络信息安全和防护对策
浅谈大数据时代计算机网络信息安全和防护对策摘要：近年来，计算机网络技术快速发展，如何在大数据背景下强化计算机网络安全，采取科学的安全防护策略来对数据进行保护，成为人们高度关注的热门话题。
对此，在大数据背景下对计算机网络安全的相关防护策略进行深入研究，以期为我国计算机网络环境的安全作贡献。
关键词：大数据；计算机；网络安全；防护策略1大数据时代信息安全的概述和特征1.1 大数据内涵大数据指的就是某项研究中所包含的资料和数据量极为巨大，已经达到无法用当前主流工具对其在较短时间内进行统计、分析、处理以及管理的程度；更为简单的解释是，大数据就是指在一定的时间范围内无法用传统的计算机对资料进行分类、管理和处理的数据。
大数据系统可以细分成若干领域，包括大数据技术、大数据工程、大数据科学以及大数据应用等，现阶段运用范围最广、实用性最高的就是大数据技术和大数据应用，一些企业通过对海量数据的收集并依据某种划分规定进行划分，进而对其收集、提取、区分的数据进行分析，可以为企业的发展和决策提供有效的实施途径及方案，这样企业借助大数据的分析能力能够更好地把握机遇，不断促进企业的健康稳定发展。
1.2 大数据时代信息安全概述大数据技术的发展和应用改变了人们从计算机中获取信息的方式，人们可以随时从网络中搜寻和分享自己所需的大量信息，给人们的生产和生活带来了极大的便利，但同时计算机网络在对信息进行搜索、传递和分享的时候也存在一定的安全问题，如果一些关键新数据和涉密型信息被盗取会对用户造成极大的危害，因此现阶段，网络信息的安全是广大网络用户最为关心的问题。
从通俗意义上讲，计算机网络信息安全就是在网络环境中通过采取相应的安全保护措施和安全防护，对计算机进行保存和传输的数据信息进行全面保障，避免其受到不法分子或者网络黑客的攻击盗取。
2大数据时代计算机网络信息安全存在的主要问题2.1 人为操作失误问题当前时代人们的生活和工作都离不开计算机网络，很多人每天都在利用计算机进行数据信息的搜索和传输，为生产生活带来便利；反之如果计算机使用者存在人文的操作失误或者不按规定操作使用计算机，就会在计算机系统中留下一定的安全隐患。
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代
历年、各省、文理科、各专业分数线
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1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
大数据处理：大数据概述
大数据概述
1
参考资料
2
提纲
大数据的定义与特征 大数据的产生和应用 大数据与云计算 大数据与物联网 大数据处理平台的架构 大数据处理流程 大数据处理面临的挑战 大数据关键技术 大数据处理的关键问题
3
大数据
“大数据”是时下最火热的IT行业词汇
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，明确提出“数据就是财富”，将大数据称 为“第三次浪潮的华彩乐章”。
用户原创内容阶段
数据爆发产生于Web 2.0 时代，而Web 2.0 的最重要标志就是 用户原创内容 以博客、微博为代表的新型社交网络的出现和快速发展 以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现 这个阶段数据的产生方式是主动的
感知式系统阶段
感知式系统的广泛使用 这个阶段数据的产生方式是自动的 人类社会数据量第三次大的飞跃最终导致了大数据的产生
大数据时代的数据分析结果往往也是海量的，同时结果之 间的关联关系极其复杂，采用传统的解释方法基本不可行
可以考虑从下面两个方面提升数据解释能力：
引入可视化技术 让用户能够在一定程度上了解和参与具体的分析过程
32
大数据的三种状态
静止数据（data at rest） 正使用数据（data inuse） 动态数据（data in motion）
13
大数据的特征-价值化Value
价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控 过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但是具有很高的 价值
科学研究 企业应用 社会网络
14
舍恩伯格提出的大数据三大特征
舍恩伯格的《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也 因此书被视为大数据领域中的领军人物。
大数据开题报告范文
大数据开题报告范文大数据(Big Data)又称为巨量资料，指需要新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。
下面是店铺为大家带来的大数据开题报告范文，希望可以帮助大家。
大数据开题报告范文1：姓名学号专业、班级职称指导教师课题名称大数据时代下企业内部控制的优化研究选题依据和意义选题依据：世界经济与科学技术突飞猛进的发展，使得企业组织内部治理日益复杂，外部市场的竞争也日趋激烈，企业面临的风险与机遇也随之骤增。
内部控制作为现代企业管理必不可少的手段，需要顺应时代的发展要求，逐步完善其自身的结构框架，使之与时代接轨。
进入大数据时代后，信息爆炸时代产生的海量数据将为企业管理提供多方面服务，基于数据和分析而作出的决策，对企业正确的制定发展计划与合理安排企业资源起到重要作用。
而大数据技术能否为企业内部控制的提供正面影响，对企业的健康发展有着重要意义。
鉴于我国内部控制规范体系的建设尚不完善，企业内部控制机制仍然存在许多有待解决的问题，尤其是我国企业普遍存在内部控制有效性缺失问题。
选题意义：本文以大数据时代为背景，结合国内外企业内部控制的发展情况，引出我国企业内部控制的现状与问题，分析大数据技术提供的机遇和挑战，进而探索完善企业内部控制的创新途径和方法，对提升企业决策与管理具有重要的现实意义。
研的本容解的要题究基内及决主问研究的基本内容：1.阐述大数据时代的内涵与特征; 2.总结分析企业内部控制现状与问题; 3.探讨大数据时代下企业内部控制面临的机遇和挑战; 4.探索基于大数据的完善企业内部控制的创新路径和方法; 解决的主要问题：在大数据时代下，如何优化企业的内部控制。
研究的进度、步骤1.2014 年 7、8 月份确定论文题目。
2.2014 年 9 月写出论文大纲并进行修改。
3.2014 年 10 月 15 日开题报告。
4.2014 年 11 月开始整理资料，形成初稿。
大数据技术在信托行业中的应用-(公开版)
大数据技术在信托行业中的应用-(公开版)大数据技术在信托行业中的应用华鑫国际信托有限公司李闯超 2017年4月摘要随着互联网和信息技术的发展及"互联网+"概念的外延不断扩大, 产生了越来越多的海量数据和多类型的数据，对这些巨大的数据处理需求,也引发了信息产业的高度繁荣。
各行各业纷纷加大信息化建设力度,增加对云计算、大数据等领域的信息科技投入,以期抢占互联网时代大数据应用的战略高地,从而在激烈的市场竞争中得以斩获先机。
目前，大数据在众多行业的应用及发展产生了革命性影响。
金融业对信息技术的应用有着高度的需求,大数据的出现为金融业紧跟时代的脚步带来了机遇。
对大数据技术在金融业的应用进行深入研究,不仅对金融企业实施市场预测与风险管控、进行个性化金融产品与服务创新有着非常重要的现实意义,更对整个行业的持续快速发展有着深远影响。
如何利用大数据技术在信托行业中的应用，已成为信托业内共同关注的话题。
本文介绍了大数据技术在信托行业中的应用、围绕信托行业的特征,并提出了大数据应用对强化信托公司风险控制、支持业务精细化管理、助力财富营销服务和产品的创新的意义及建议。
目录一、背景 (6)（一）金融业竞争激烈信托公司亟待提前布局6（二）大数据技术对行业持续快速发展意义重大7（三）信托资产规模与风险项目规模均在不断递增7（四）信托公司数据治理的情况不容乐观8二、内涵与做法 (9)（一）搭建信托公司特色的数据仓库9（二）梳理和完善信托公司内部数据信息11（三）辅助风险决策，增强风险控制管理11（四）积极探索构建信托公司大数据体系12三、管理实效 (12)（一）大数据有助于信托公司提高创新研发能力12（二）大数据有助于信托公司提高的风险管理13（三）大数据有助于信托公司提升财富营销的管理14（四）大数据有助于信托公司提升运营决策管理14四、结语 (15)一、背景（一）金融业竞争激烈信托公司亟待提前布局信托公司通过灵活的制度优势、不断的业务创新，以及产品的高收益和低风险，使其在中国财富管理和资产管理行业中异军突起，逐渐成为财富管理的主力军。
人工智能与大数据专业
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）与大数据（Big Data）已经成为当今社会最为热门的两个领域。
这两个专业不仅具有广阔的发展前景，而且在实际应用中展现出强大的生命力。
本文将从人工智能与大数据专业的内涵、发展现状、应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨。
一、人工智能与大数据专业的内涵1. 人工智能专业人工智能是指使计算机具有类似人类智能的技术和科学。
它包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等多个分支。
人工智能专业的核心目标是让计算机具备自主学习和推理的能力，实现智能化决策。
2. 大数据专业大数据是指规模巨大、类型繁多、价值密度低的数据集合。
大数据专业主要研究如何高效地处理和分析海量数据，挖掘其中的有价值信息。
大数据专业涉及到的技术包括数据挖掘、数据仓库、数据可视化、云计算等。
二、人工智能与大数据专业的发展现状1. 人工智能专业近年来，我国人工智能产业得到了迅速发展。
政府出台了一系列政策支持人工智能技术的研发和应用，吸引了众多企业和高校投身于人工智能领域。
目前，我国人工智能专业的研究主要集中在以下几个方面：（1）基础理论研究：如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
（2）应用技术研究：如计算机视觉、语音识别、智能机器人等。
（3）产业应用：如智能交通、智能医疗、智能教育等。
2. 大数据专业大数据专业在我国的发展历程较短，但近年来取得了显著成果。
随着大数据技术的不断成熟，我国大数据产业逐渐走向成熟。
目前，我国大数据专业的研究主要集中在以下几个方面：（1）数据处理技术：如数据挖掘、数据仓库、数据清洗等。
（2）数据分析技术：如统计分析、机器学习、深度学习等。
（3）数据可视化技术：如图表展示、地理信息系统等。
三、人工智能与大数据专业的应用领域1. 人工智能应用领域（1）智能医疗：如疾病诊断、健康管理等。
（2）智能交通：如智能驾驶、智能导航等。
（3）智能教育：如个性化学习、智能测评等。
（4）智能家居：如智能安防、智能家电等。
数据科学与大数据技术导论-第1章-数据科学概述
1.1.2 数据的类型
2. 按加工类型划分 按加工类型可以将数据可分为零次 数据、一次数据、二次数据、三次数据 等。其相互的关系如右图所示。数据的 加工程度对于数据科学的中的流程设计 和选择都有着十分重要的意义，比如在 进行数据科学的研究时，可通过对数据 加工程度的判断决定是否需要对所获数 据进行预处理的操作。
数字数据
图像数据
音频数据
1.1.1 数据的概念
数据与数值、信息、知识的区别 数值指的是用数目表示的一个量的多少，是数据的一种存在形式。数据的存在形 式除了数值以外，还有音频、图像、视频、符号等很多其他的表现形式。信息是对客 观世界中各种事物的运动状态和变化的反映，是数据有意义的表示。数据本身没有意 义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。知识是人类 在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、 信息的描述或在教育和实践中获得的技能。它们之间的关系如 右图所示。
一领域的数据科学，开发出合适的
变化规律等揭示出自然界或人类行为
方法、技术等。具体的领域数据科学有：
背后存在的规律，提出科学的假说或建
行为数据学，金融数据学，等。
立科学理论体系。
数据资源
用科学研究
开发
数据
数据资源如何开发是目前数据科学的一个
重要研究内容。在目前数据爆发式增长的同时，很多
该方面主要涉及的是如何用科学方法研究数据，这
1.1.2 数据的类型
（3）音频数据也称数字化声音数据，其过程实际上就是以一定的频率对来自 麦克风等设备的连续的模拟音频信号进行模数转换得到音频数据的过程。数字化声 音的播放就是将音频数据进行数模转换变成模拟音频信号输出，在数字化声音时有 两个重要的指标，即采样频率和采样大小。采样频率即单位时间内的采样次数，采 样频率越大，采样点之间的间隔越小，数字化得到的声音就越逼真，但相应的数据 量就会增大，占用更多的存储空间；采样大小即记录每次样本值大小的数值的位数， 它决定采样的动态变化范围，位数越多，所能记录声音的变化程度就越细腻，所占 的数据量也越大。计算一段音频所占用的存储空间可用以下公式：
教育资源整合与利用方案
教育资源整合与利用方案第一章教育资源整合概述 (2)1.1 教育资源整合的意义 (2)1.2 教育资源整合的必要性 (2)1.3 教育资源整合的发展趋势 (2)第二章教育资源整合的理论基础 (3)2.1 教育资源整合的理论体系 (3)2.2 教育资源整合的相关理论 (3)第三章教育资源整合的策略与方法 (4)3.1 教育资源整合的基本策略 (4)3.2 教育资源整合的具体方法 (4)3.3 教育资源整合的技术支持 (5)第四章教育资源分类与整合 (5)4.1 教育资源的分类 (5)4.2 教育资源的整合路径 (6)4.3 教育资源整合的实施步骤 (6)第五章教育资源整合与教育公平 (6)5.1 教育资源整合与教育公平的关系 (6)5.2 促进教育公平的资源整合策略 (7)5.3 教育资源整合的公平性评价 (7)第六章教育资源整合与教育质量 (8)6.1 教育资源整合对教育质量的影响 (8)6.2 提高教育质量的资源整合策略 (8)6.3 教育资源整合的质量评价 (8)第七章教育资源整合与教育创新 (9)7.1 教育资源整合与教育创新的关系 (9)7.2 促进教育创新的资源整合策略 (9)7.3 教育资源整合的创新实践 (10)第八章教育资源整合与教师发展 (10)8.1 教育资源整合与教师素质的关系 (10)8.2 促进教师发展的资源整合策略 (11)8.3 教育资源整合的教师培训 (11)第九章教育资源整合与学生发展 (12)9.1 教育资源整合与学生全面发展的关系 (12)9.2 促进学生全面发展的资源整合策略 (12)9.3 教育资源整合的学生评价 (13)第十章教育资源整合与教育管理 (13)10.1 教育资源整合与教育管理的关系 (13)10.2 教育资源整合的管理策略 (14)10.3 教育资源整合的管理体系 (14)第十一章教育资源整合与政策法规 (15)11.1 教育资源整合的政策环境 (15)11.2 教育资源整合的政策法规 (15)11.3 教育资源整合的政策建议 (15)第十二章教育资源整合的实证研究 (16)12.1 教育资源整合的案例分析 (16)12.2 教育资源整合的效果评价 (16)12.3 教育资源整合的启示与展望 (17)第一章教育资源整合概述教育改革的不断深入和信息技术的发展，教育资源整合已成为当前教育领域关注的焦点。
大数据技术概述(内涵与意义)
大数据技术概述(内涵与意义)大数据技术概述(内涵与意义)大数据已经成为当今社会中一个热门话题和重要的发展方向。
随着科技的进步和互联网的普及，大量的数据被收集、存储和处理，进而为我们提供了许多有益的信息和洞察力。
本文将概述大数据技术的内涵和意义。
一、大数据的内涵大数据是指海量、高速流动和多样化的数据资源。
与传统的数据不同，大数据是由传感器、社交媒体、移动设备和互联网等渠道产生的。
这些数据具有体量大、速度快和种类多的特点。
大数据不仅包括结构化的数据，如数据库中的表格数据，还包括非结构化的数据，如文本、图片和视频等。
大数据技术是为了处理和分析大数据而诞生的一套方法和工具。
它包含了数据收集、存储、处理、分析和可视化等环节。
大数据技术的发展不仅涉及到信息技术领域，也涉及到统计学、数学、机器学习和人工智能等多个学科领域的知识与技术。
二、大数据的意义大数据技术的发展给我们带来了许多重要的意义。
首先，大数据使得我们能够更准确地了解和把握事物的本质。
通过对大数据的分析和挖掘，我们可以获取大量的信息和知识，从而更好地理解和解决问题。
例如，在医疗领域，大数据技术可以帮助医生分析患者的病历数据，提高诊断和治疗的准确性。
其次，大数据技术为决策提供了重要的支持和指导。
在政府、企业和组织等各个领域，在制定政策和经营策略时，大数据可以被用来进行预测、评估和优化。
例如，通过对消费者的购买记录和行为数据进行分析，企业可以更好地了解市场需求和消费者喜好，进而调整产品和营销策略。
此外，大数据技术也为科学研究提供了新的机遇和挑战。
在天文学、生物学、物理学等学科研究中，大数据技术能够帮助科学家处理和分析庞大的研究数据，加速科学的进展。
例如，天文学家通过对天体观测数据的分析，发现了许多新的行星和恒星系统。
另外，大数据技术对于社会的发展和进步也具有重要的推动作用。
大数据可以促进经济增长、提高生活质量和推动社会创新。
例如，在交通领域，通过对交通数据的监测和分析，城市可以优化交通流量，提高交通安全性和运输效率。
新质生产力赋能数字内容产业：理论内涵、价值意义与应用策略
新质生产力赋能数字内容产业：理论内涵、价值意义与应用策略1. 内容综述随着互联网技术的飞速发展，数字内容产业已经成为全球经济增长的重要引擎。
在这个过程中，新质生产力的概念逐渐成为关注焦点。
新质生产力是指通过科技创新、知识创新和管理创新等手段，提高生产效率和创新能力的一种新型生产力。
本文档将从理论内涵、价值意义和应用策略三个方面对新质生产力赋能数字内容产业进行深入探讨。
我们将分析新质生产力的理论内涵，新质生产力的核心是创新，包括技术创新、管理创新和商业模式创新等多个方面。
通过这些创新，企业可以实现生产效率的提升、产品质量的优化以及市场竞争力的增强。
新质生产力还强调企业的协同创新，通过跨部门、跨领域的合作，实现资源共享和优势互补，从而提高整体创新能力。
我们将探讨新质生产力的价值意义，新质生产力对于数字内容产业具有重要的推动作用。
它可以提高企业的核心竞争力，使企业在激烈的市场竞争中立于不败之地；另一方面，新质生产力还可以推动整个行业的转型升级，促进数字内容产业的健康、可持续发展。
新质生产力还有助于提高人们的生产生活质量，满足人民群众日益增长的精神文化需求。
我们将研究新质生产力在数字内容产业中的应用策略，在新质生产力的引领下，数字内容产业需要加强技术创新、管理创新和商业模式创新等方面的投入，培养一批具备创新能力的人才队伍，建立完善的创新激励机制，以推动产业的持续发展。
政府和社会各界也需要加大对数字内容产业的支持力度，为新质生产力的发展创造良好的外部环境。
1.1 研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，数字内容产业已经成为全球经济增长的重要引擎。
在这个过程中，新质生产力的不断涌现为数字内容产业的发展提供了强大的动力。
新质生产力是指那些能够显著提高生产效率、降低生产成本、创造新的产品和服务的创新性技术、管理方法和商业模式。
在数字内容产业中，新质生产力主要包括人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术，以及内容创作、分发、营销等方面的创新模式。
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大数据技术概述
一、大数据的时代价值
1.大数据内涵
大数据(big data,mega data)或称巨量资料，指的是需要新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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的5V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity （真实性）。
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”。
例如，日本企业通过对电力大数据进行分析，创造出一系列新型服务项目。
换句话说，大数据分析促进了新的商业服务模式诞生。
东京市内三井不动产公司管理的新建商品住宅小区住户，最近通过手机不断接收到各种各样的服务信息，如餐馆的打折优惠券，旅行社的半价机票等等。
不过，即便是居住在同一栋大楼的住户，收到的服务内容却不尽相同，这是怎么回事？原来，这是该公司利用家庭用能源管理系统，经过对客户电力数据分析研究，按照各个家庭的不同生活方式为其发送有针对性的电子服务信息。
比如餐馆的优惠券是发送给晚餐时间段用电较少的家庭，因为通过用电数据分析可知对方总在外面用餐；反之，傍晚时分电力消费较多的家庭，肯定是经常在家做饭，因此要向其发送厨房用品打折卡；如果用户在周末的电力消费少，说明他们家经常外出，可以推定为喜欢旅行的家庭；如果家里洗衣机的使用频率很高，可能家庭成员较多，就要为其提供相应的商品服务信息。
目前该公司在其管理的东京市内两个小区开始提供基于电力大数据分析的信息服务。
本来是为购买该公司房产的用户提供增值服务，却受到电力公司的极大关注，因为它能够创造电力服务之外的高附加值。
2.大数据的意义
大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据。
阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO 的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。
大数据正在改变着产品和生产过程、企业和产业，甚至竞争本身的性质。
把信息技术看作是辅助或服务性的工具已经成为过时的观念，管理者应该认识到信息技术的广泛影响和深刻含义，以及怎样利用信息技术来创造有力而持久的竞争优势。
无疑，信息技术正在改变着我们习以为常的经营之道，一场关系到企业生死存亡的技术革命已经到来。
借着大数据时代的热潮，微软公司生产了一款数据驱动的软件，主要是为工程建设节约资源提高效率。
在这个过程里可以为世界节约40%的能源。
抛开这个软件的前景不看，从微软团队致力于研究开始，可以看他们的目标不仅是为了节约了能源，更加关注智能化运营。
通过跟踪取暖器、空调、风扇以及灯光等积累下来的超大量数据，捕捉如何杜绝能源浪费。
“给我提供一些数据，我就能做一些改变。
如果给我提供所有数据，我就能拯救世界。
”微软史密斯这样说。
而智能建筑正是他的团队专注的事情。
（1）商业价值
谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。
挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。
大数据也日益显现出对各个行业的推进力。
大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。
社交网络兴起，大量的UGC（互联网术语，全称为User Generated Content，即用户生成内容的意思）内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。
另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。
从数据量来说，已进入大数据时代，但硬件明显已跟不上数据发展的脚步。
以往大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，而提及“大数据”，通常是指解决问题的一种方法，并对其进行分析挖掘，进而从
中获得有价值信息，最终衍化出一种新的商业模式。
虽然大数据在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。
首先，手中握有数据的公司站在金矿上，基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生，定位角度不同，或侧重数据分析。
比如帮企业做内部数据挖掘，或侧重优化，帮企业更精准找到用户，降低营销成本，提高企业销售率，增加利润。
未来，数据可能成为最大的交易商品。
但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。
因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。
未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。
据统计，大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2020年，此数据预计会上涨到530亿美元。
（2）存储技术
随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。
毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。
硬件的发展最终还是由软件需求推动的，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。
从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。
随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。
存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。