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大數據論文范文（14篇）篇一
本人這幾年來在導入新課方面進行了創新：由傳統的“教師導入”變為“學生導入”。也就是說，導入新課的任務改為由學生承擔，由于其形式的新穎受到了學生的歡迎。每一節課在學習新內容之前，由一位學生（按座位號輪流，預先準備）上臺向全班學生預告本課堂所要學習的內容，引入新課。具體要求是：（1）姿態大方，聲音洪亮。（2）導入力求生動，有吸引力。（3）時間約為3分鐘。經過一段時間的實踐證明，“學生導入”這一形式的功效已經超出導入新課本身。它不僅激發出了學生的興趣，鍛煉了學生的口才，還增強了學生的信心，同時促進了教師能力的全面提高。例如，有一次，一名學生導入：“基因指導蛋白質的合成”時，呈現中學生熟悉的明星房祖名和成龍的照片，讓學生仔細觀察，并提問：他們長得像么？哪里像？為什么像？學生討論，爭論，看圖，形成新的問題，得出結論：因為房祖名遺傳了成龍的基因，基因控制生物的性狀。進一步設疑：基因能直接體現生物性狀么？學生答：不能，蛋白質體現生物性狀。結論：由此可見，基因是通過指導蛋白質的合成來控制生物性狀的。那么，基因是如何指導蛋白質合成的？導入新課。話音剛落，教室便爆發出了熱烈的掌聲，大家無不為他的上佳表現而喝彩。
二、創新教學模式。
在教學中，我把傳統的傳授教學模式變為現代的對話教學模式，這期間，老師首先必須變換傳統的教學模式中所扮演的角色。由于教師的特殊身份、地位以及其專業知識的相對富有，往往在學生心目中就成為知識“權威”和課堂教學的“權威”，()而這一印象的形成恰恰成了師生進行對話的障礙。因此，在課堂教學中，改變教師的“權威”地位，已成了教師通過對話教學的首要條件。
在教學中，我不但勇于暴露學習的思維過程，大膽揭示教學中曾有過的錯誤認識，而且常與學生擁有相似的學習位置。例如，在“dna是主要的遺傳物質”的教學中，對于噬菌體侵染細菌的實驗結果，我過去認為可以證明蛋白質不是遺傳物質。事實上，隨著對教材和教參等資料的研究性學習，自己了解到這一結果。應該這個實驗不能證明蛋白質不是遺傳物質。暴露此類錯誤的知識，不但沒有削弱自己在學生面前應有的地位，反而提高了學生的信任感。
創新教育觀念。
我們學校由于生源較差，絕大多數學生上課不能認真聽課。如果老師上課一味地講課本知識，那么學生便或是睡覺或是玩手機等。我看到一些老師在講臺上上課上得全神貫注，可臺下學生睡倒一大片?？吹竭@種現象，我總在想，我們能不能一節課不要只講課本上的`東西，我們可不可以講一些學生感興趣的事。面對我們這樣的學生，應該把內容講得簡單一些，讓學生每一節課都能學到一些知識。說句實在話，我在每個班上每節課講的內容很少，中間會穿插一些學生感興趣的事。這樣，學生聽起我的課來就不會想睡覺，也不會想玩其他的。更主要的是學生自我感覺到每一天都學到一些知識。他們也不會再無聊。何況，本來高考考查的大部分內容都不難。例如，我屆帶的高三十班。高二，我剛開始接班時，聽各任課老師反映，絕大多數學生上課睡覺，玩手機，甚至有學生被老師“尊稱”為“睡神”。當時的高二十班是普通班里最差的。面對這種情況，我對各位任課老師說，要改變教育觀念，每一節課寧愿少講一些內容，要確保每個學生每一節課都學到一些知識。結果，經過一年時間努力，在高三最后的高考中，我所帶的高三十班大學錄取率100%，在全校位列第一。
四、創新教育意義。
生物學科教育要著眼于現實社會，注重與現實生活的聯系，激發學生到生活中尋找學習生物知識和興趣，學以致用。引導學生善于發現當地與生物有關的事物和問題，尋找解決問題的方法，并在解決問題的過程中，獲取新的知識，形成科學的態度和世界觀。例如，講到“頂端優勢”的時候，我們可以舉塔橋的柑橘園，果農們每年都要修剪枝條。讓學生明白，修剪枝條是為了去除“頂端優勢”，多長側枝，從而多掛果實。
總之，在生物教學過程中，我們要深刻領會新課程的理念：提高生物科學素養，面向全體學生，倡導探究性學習，注重與現實過程的聯系。努力做到：創新導入方式，創新教學模式，創新教育觀念，創新教育意義。
（作者單位江西省貴溪市實驗中學）。
大數據論文范文（14篇）篇二
大數據時代的來臨，使企業進入戰略績效管理信息化時代加快了腳步，然而，企業cio在面對繁雜、龐大的數據信息時，如何做到價值最大化的被企業利用，為企業戰略績效管理系統服務，需要一套龐大、嚴謹的戰略管理體系支撐，在以企業戰略管理體系的框架支撐下，數據才能使管理系統如虎添翼，引領企業飛速發展。
研究esp系統發現，建立大數據時代下的戰略績效管理信息化系統，先要明確發展戰略目標，在此基礎上，為數據信息的價值實現構建管理體系框架，數據信息能否被有效利用取決于戰略管理系統的體系設計。
大量的數據信息在全面、有序的企業戰略管理框架中被歸類、識別，并通過戰略管理系統中的分析工具被分析、重置，再通過輔助保障系統將分析后的數據信息按流程、組織，系統的輸送給終端。形成一整套企業戰略管理信息化系統，以便于員工高效和正確的運用數據，真正實現數據可用性。
從管理信息化落地執行的角度看，esp的貢獻在于能夠幫助企業管理信息化高效的實現，全面落地、徹底執行并可視化監控和有效的評估，否則企業再好的戰略、全面的管理體系落不了地、也不能產生很好的效果，更談不上發展。
大數據論文范文（14篇）篇三
隨著信息時代的到來，人們生活中的各個方面都開始涌現出海量的數據。這些大數據以驚人的速度增長，使得人們需要運用更加高效的方法來處理和分析這些數據，從而獲得有價值的信息和洞察。在我與大數據打交道的過程中，我深深領悟到了大數據的重要性和它對我們生活的影響力。在這篇文章中，我將分享我對大數據的心得體會。
首先，大數據為我們提供了更全面和準確的信息。在過去，我們往往只能憑經驗和感覺來判斷事物的發展趨勢和決策的方向。然而，隨著大數據的普及，我們可以通過收集、分析和挖掘大量的數據，了解事物的真相和本質。比如，在市場營銷領域，大數據可以幫助企業分析用戶購買行為、消費偏好和市場趨勢，從而制定更加精準和有效的推廣策略。在醫療健康領域，大數據可以幫助醫生分析患者的病例和治療效果，為患者提供更加個性化和有效的治療方案。通過大數據，我們可以更加科學地進行決策和規劃，使我們的行動更加明確和高效。
其次，大數據為我們提供了更深入和全面的洞察。傳統的數據處理方法往往只能分析孤立的數據點，而難以發現數據之間的聯系和規律。然而，大數據具有強大的處理能力，可以將各個領域的數據進行整合和分析，從而幫助我們發現隱藏在龐大數據中的規律和趨勢。比如，交通領域的大數據可以幫助我們了解城市交通狀況和交通擁堵的原因，從而優化交通管理和規劃。而在科學研究領域，大數據可以幫助科學家們分析海量的實驗數據，發現科學事實和新的知識。因此，只有運用大數據的方法，我們才能夠獲取到更加準確、全面和系統的洞察，為我們的工作和生活帶來更大的價值。
第三，大數據為企業和組織提供了更廣闊的發展空間。在信息時代，數據已經成為企業競爭的重要資源。通過收集和分析大數據，企業可以了解市場需求、優化產品和服務，并制定合適的商業策略。比如，Amazon通過分析用戶購買記錄和偏好，為用戶推薦個性化的商品，提高銷售效率和用戶滿意度。而在政府組織中，大數據可以幫助政府進行城市規劃、資源分配和社會管理，提高行政效率和服務質量。此外，大數據還為創新提供了更多的可能性。通過挖掘大數據中的信息和資源，創業者可以發現新的商業機會和創新方向，為社會的發展帶來新的動力和活力。
第四，大數據也帶來了一系列的挑戰和問題。首先，大數據的處理和分析需要高度的技術和運算能力。大數據往往以海量的形式存在，數據存儲、處理和分析需要龐大的計算資源和算法模型。其次，大數據的安全和隱私問題也引起了人們的關注。隨著大數據的應用，個人和機構的隱私面臨著更大的風險，需要制定更加完善的數據保護和隱私政策。此外，大數據的分析和使用也需要遵守法律和倫理的規范，避免濫用和侵犯他人的權益。
綜上所述，大數據對我們生活的影響力是巨大的。通過大數據的處理和分析，我們可以獲得更全面、準確和深入的信息和洞察。大數據為企業和組織提供了更廣闊的發展空間，也為創新提供了更多的可能性。然而，大數據的應用也面臨著一系列的挑戰和問題。因此，我們需要積極應對這些挑戰，保障大數據的安全、隱私和合法性，從而更好地利用大數據的力量，為我們的社會和生活帶來更大的進步和發展。
大數據論文范文（14篇）篇四
如果把“數據化”作為人類社會走向信息時代的初級階段，那么大數據技術的出現則可視為“數據顛覆傳統”的中級階段。在這一階段，信息無所不在無所不包，隨著技術的進步以及大數據的運用，改變了傳統認識論模式，出現了從因果關系到相關關系的思維變革，大數據為我們的研究和管理工作帶來了“三大變化”：第一，數據只求規模，不求樣本；第二，數據求雜求量，不苛求精確度；第三，分析和處理數據只求相關性，不求原因。從教育行業來看，大數據技術將會為教育的發展帶來新的挑戰與機遇。高等學校在信息化的過程中會產生大量的數據，這當中包含了教師與學生的交流的信息、注冊與選課信息、學籍與成績信息以及各種校園卡信息等，這些大數據完整且客觀性強，有非常高的應用價值，應用前景更加廣闊。利用大數據技術，可以在很大程度上幫助學校對資源管理、教學模式、教學內容、教學方法進行創新，提升教育理念，進而滿足社會對高等教育的個性化需求，為社會培養出更加優秀的人才。目前，高等學校的信息化系統建設正不斷發展和完善，除了校園網絡、各種數據管理系統、遠程教學系統之外，還有數字化校園、圖書館信息管理系統等，如何對這些系統所產生的海量數據進行綜合分析，為學校管理提供決策支持和幫助，建立高效的智慧化校園，已成為一個非常突出的問題。數據的價值是巨大的，雖然也會產生大量冗余信息，但是通過精準的分析，大數據將產生巨大作用。從高等教育的角度來看，教育管理、思維方式、學習行為、教學評估等，無不受到大數據的影響。
大數據論文范文（14篇）篇五
“除了上帝，任何人都必須用數據來說話。”――這是《大數據時代》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對于有些人來說，數據無意義，而對于有些人來說，數據，即真相。
美國是《大數據時代》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，公共財政透明的曲折、《數據質量法》背后的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，web3?0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。
透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前――美國人民執著于個人隱私的保護，卻又不遺余力地推動著政府信息的透明與公開。
讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點。
作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的.文化以及能用于教學的鮮活案例。
每天能用來閱讀的時間很少，總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據時代》就這樣在堅持中溶入我的思想。
大數據論文范文（14篇）篇六
在大數據時代的大數據管理形式不斷發展過程中，給企業發展帶來沖擊非常巨大。因此，企業要根據我國信息技術不斷發展的形式，對大數據管理框架進行全面的設計和創新，如圖1所示。在大數據的處理的過程中，主要是圍繞著數據資產進行管理的，同時對大數據時代的大數據管理制度，進行全面的規劃行、設計、創新，這樣對其它信息技術管理領域，提供了便利的條件。其實，大數據時代的大數據管理最主要的目的，就是將大數據的價值進行充分的展現。另外，在大數據時代的大數據管理框架不斷創新的過程中，有效的實現了大數據共享等性能，不斷擴大了大數據時代的大數據管理的內容，對我國現代化信息技術的發展，起到了重要的作用和意義。
2。2開發與內容的管理形式。
在不斷提高大數據時代的大數據管理形式的過程中，可以從兩個方面進行，一是大數據開發管理，二是內容管理。其中大數據開發管理注重于大數據管理的定義，和管理解決策略，對其大數據的存在價值，進行有效的開發。換句話說，其實也就是在大數據時代的大數據管理的過程中，對其管理形式的開發，對大數據的功能和價值，進行充分的理解。
大數據時代的大數據管理中的內容管理是指：企業對大數據進行不斷的獲取、使用、存儲、維護等工作活動。因此，傳統的大數據時代的大數據管理形式，已經無法滿足對這個時代發展需求。因此，在時代快速發發展的推動下，要對開發管理和內容管理，進行全面的創新和設計，對需要專門設定的管理形式，要給予高度的重視，可以利用的集合型的保存形式，進行全面的保存。
其實，大數據時代的大數據管理主要是為企業提供重要的發展方向，為企業提供重要的價值信息。大數據時代的大數據管理在數據應用和開發的過程中，起到了重要的銜接作用，也為我國信息技術的發展，打下了堅實的基礎。
在大數據時代的大數據管理的過程中，數據框架管理起到了重要的作用，并且與大數據開發的過程中，有很多相似的地方。在傳統的大數據時代的大數據管理的過程中，對其數據的開發、處理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在對大數據時代的大數據架構管理的過程中，對其操作形式，進行了全面的管理創新，避免受到范圍的限制。另外，隨著大數據不斷的增加，大數據構架管理可以根據大數據的用途，質量良好的應用形態。例如：社交網絡等形式。
與此同時，在最近幾年的發展中，大數據時代的大數據管理形式，也面臨著新的挑戰基機遇。以此，只有對大數據時代的大數據管理形式，對個人信息、隱私等進行全面的管理，避免個人信息、隱私等發生泄露、不對稱等現象的發生，這樣不僅僅企業在發展的過程中，提供了最大程度上的安全保障，也為大數據時代的發展，帶來了新的發展篇章。
3結語。
綜上所述，大數據時代是信息技術時代不斷發展的產物，不管對我國經濟的發展，還是人們在日常工作、生活的過程中，都起到了重要的作用和意義。因此，本文對大數據時代的大數據管理發展的歷程進行了簡要的分析，并對大數據時代的大數據管理形式，提出了一些可參考性的建議，只有對大數據時代的大數據管理形式，進行不斷的創新，對大數據時代的大數據管理框架，進行不斷的構建，也只有這樣的才能在最大程度上促進了我國信息技術的發展，也為我國各行各業的發展，提供了重要的發展方向，對我國經濟的發展，也起到了推動性的作用。
大數據論文范文（14篇）篇七
摘要：大數據和智慧旅游都是當下的熱點，沒有大數據的智慧旅游無從談“智慧”，數據挖掘是大數據應用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游應用中，目前大數據挖掘存在的幾個問題。
關鍵詞：大數據;智慧旅游;數據挖掘;。
1引言。
隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、互聯網、物聯網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發展下，智慧旅游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智慧旅游發展的有力支撐，沒有大數據帶給的有利信息，智慧旅游無法變得“智慧”。
旅游業是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業[1]，這讓其與大數據自然產生了交匯。2010年，江蘇省鎮江市首先提出“智慧旅游”的概念，雖然至今國內外對于智慧旅游還沒有一個統一的學術定義，但在與大數據相關的描述中，有學者從大數據挖掘在智慧旅游中的作用出發，把智慧旅游描述為:透過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數據，并深入挖掘這些數據的潛在重要價值信息，然后利用這些信息為相關部門或對象帶給服務[2]。這必須義充分肯定了在發展智慧旅游中，大數據挖掘所起的至關重要的作用，指出了在智慧旅游的過程中，數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務，智慧旅游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我國提出用十年時間基本實現智慧旅游的目標[3]，過去幾年，國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是，在借助大數據推動智慧旅游的可持續性發展中，大數據所產生的價值卻亟待提高，原因之一就是在收集、儲存了超多數據后，對它們深入挖掘不夠，沒有發掘出數據更多的價值。
3.1信息化建設。
智慧旅游的發展離不開移動網絡、物聯網、云平臺。隨著大數據的不斷發展，國內許多景區已經實現wi-fi覆蓋，部分景區也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動，多省市已建有旅游產業監測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺，從中進行數據統計、行為分析、監控預警、服務質量監督等。透過這些平臺，已基本能掌握跟游客和景點相關的數據，能夠實現更好旅游監控、產業宏觀監控，對該地的旅游管理和推廣都能發揮重要作用。
但從智慧化的發展來看，我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證，但是大部分景區還無法實現對景區全面、透徹、及時的感知，更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上，除了必備的硬件設施，大數據實驗平臺還涉及超多部門，如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯，要想建立一個完整全面的大數據實驗平臺，難度可想而知。
大數據時代缺的不是數據，而是方法。大數據在旅游行業的應用前景十分廣闊，但是應對超多的數據，不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用，那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業所涉及的結構化與非結構化數據，透過云計算技術，對數據的收集、存儲都較為容易，但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。其中，相關性分析方法透過關聯多個數據來源，挖掘數據價值。但針對旅游數據，采用這些方法挖掘數據的價值信息，難度也很大，因為旅游數據中冗余數據很多，數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的旅行計劃帶來影響。對這些數據完全挖掘分析，對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰。
3.3數據安全。
2017年，數據安全事件屢見不鮮，伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代，無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯的數據中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數據“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數據資源的開放性和共享性下，個人保密和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外，經過大數據技術的分析、挖掘，個人保密更易被發現和暴露，從而可能引發一系列社會問題。
大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響，最終降低旅游體驗。所以，數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。
大數據背景下的智慧旅游離不開人才的創新活動及技術支持，然而與專業相銜接的大數據人才培養未能及時跟上行業需求，加之創新型人才的外流，以及數據統計未來3~5年大數據行業將面臨全球性的人才荒，國內智慧旅游的構建還缺乏超多人才。
4解決思路。
在信息化建設上，加大政府投入，加強基礎設施建設，整合結構化數據，抓取非結構化數據，打通各數據壁壘，建設旅游大數據實驗平臺;在挖掘方法上，對旅游大數據實時性數據的挖掘就應被放在重要位置;在數據安全上，從加強大數據安全立法、監管執法及強化技術手段建設等幾個方面著手，提升大數據環境下數據安全保護水平。加強人才的培養與引進，加強產學研合作，培養智慧旅游大數據人才。
參考文獻。
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大數據論文范文（14篇）篇八
美國國家標準和技術研究院對大數據做出了定義：“大數據是指其數據量、采集速度，或數據表示限制了使用傳統關系型方法進行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術來實現高效處理的數據?！蔽覀冋J為大數據價值鏈可分為：數據生成、數據采集、數據儲存以及數據分析。數據分析是大數據價值鏈的最后也是最重要的階段，是大數據價值的實現，是大數據應用的基礎，其目的在于提取有用的值，提供論斷建議或支持決策，通過對不同領域數據集的分析可能會產生不同級別的潛在價值。
雖然這些傳統的分析方法已經被應用于大數據領域，但是它們在處理規模較大的數據集合時，效率無法達到用戶預期，且難以處理復雜的數據，如非結構化數據。因此，出現了許多專門針對大數據的集成、管理及分析的技術和方法。
布隆過濾器：其實質是一個位數組和一系列hash函數。布隆過濾器的原理是利用位數組存儲數據的hash值而不是數據本身，其本質是利用hash函數對數據進行有損壓縮存儲的位圖索引。其優點是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識別率的大數據場合。
hash法，其本質是將數據轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優點是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點是難以找到一個良好的hash函數。
索引：無論是在管理結構化數據的傳統關系數據庫，還是管理半結構化和非結構化數據的技術中，索引都是一個減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要額外的開銷存儲索引文件，且需要根據數據的更新而動態維護。
trie樹：又稱為字典樹，是hash樹的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統計。trie樹的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。
并行計算：相對于傳統的串行計算，并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解，由若干個獨立的處理器完成各自的任務，以達到協同處理的目的。
傳統數據分析方法，大多數都是通過對原始數據集進行抽樣或者過濾，然后對數據樣本進行分析，尋找特征和規律，其最大的特點是通過復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升，大數據分析方法與傳統分析方法的最大區別在于分析的對象是全體數據，而不是數據樣本，其最大的`特點在于不追求算法的復雜性和精確性，而追求可以高效地對整個數據集的分析?？傊?，傳統數據方法力求通過復雜算法從有限的數據集中獲取信息，其更加追求準確性；大數據分析方法則是通過高效的算法、模式，對全體數據進行分析。
[2]黃曉斌，鐘輝新.基于大數據的企業競爭情報系統模型構建[j].情報雜志，20xx（03）.
大數據論文范文（14篇）篇九
4月6日，聯合交通部科學研究院對外發布《第一季度中國主要城市騎行報告》。該報告以ofo出行大數據為參考，首次采用城市騎行指數作為評估指標，對北京、上海、廣州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座國內一二線城市的共享單車發展水平進行評估排名。
可以發現，在單車使用水平、節能減排水平、健康貢獻水平、停車設施水平、服務環境水平和社會文明水平六個方面，每個城市的表現各有不同。行業專家分析稱，該報告對透視我國城市慢行交通發展現狀、追蹤共享單車行業發展、推動智能綠色城市建設事業起到參考作用。
18~45歲人群成共享單車主要用戶西安廣州最男人、天津昆明最均衡。
報告顯示，18~45歲人群成共享單車騎行的主力用戶，占比接近90%，其中30歲及以下群體占比達到55%，30~45歲占比約35%。由此可見，共享單車的用戶不僅覆蓋年輕群體，也受到了中年群體的廣泛認可和使用。
同時，在用戶男女比例分布中，不同的城市區分為了兩大派系。一個是以西安、廣州為代表的五座城市成為了“最男人”的共享單車騎行城市，男性用戶占比達到55.90%~59.70%，較高于女性用戶。而以天津、昆明為代表的五座城市則成了“最均衡”的共享單車騎行城市，男女比例在48%~52%之間，可以說基本相差無幾。但綜合來看，女性用戶占比能達到45%左右。
中國城市整體騎行水平53.6分空間巨大綜合指數六大榜單昆明東莞上榜。
報告顯示，20第一季度中國城市整體騎行水平為53.6分，其中北京以84.3位居榜首，上海、成都分別以79.3分和65.1分緊隨其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、廣州、南京、廈門、福州、武漢等八座城市也高于平均分，城市騎行水平較為領先。
而53.6的整體騎行水平雖然較滿分100分來看屬于偏低水平，但考慮到年初共享單車才迎來一波的快速發展，諸多方面尚不完善，例如城市停車設施的建設，北京、上海、杭州三城雖然達到13分以上，但其他20座城市停車設施平均得分僅為7.55分，遠低于滿分20分。未來，隨著共享單車的健康發展、城市停車設施的建設、服務環境的提升等因素逐步完善，分數還將進一步上升。
報告同時給出“2017年第一季度主要城市六大榜單”，北京位列“停車設施相對完善”、“節能減排貢獻最大”、“政府服務環境最好”三個榜單之首。昆明則成為“最愛騎共享單車的城市”，東莞成為“我騎行·我健康”的榜首城市。
城市文明程度杭州12.9分排第一20城q1累計騎行5.93億公里。
報告針對社會文明程度，對各城市對共享單車的友好度進行了評分，杭州市以12.9分排名第一，南京、西安分別以12.75和12.22排名第二第三，北京僅以9.94分排名第九。在服務環境水平評估中，北京以滿分15分位列第一。近期，全國各地陸續出臺了針對共享單車的管理辦法，如上海出臺了《共享自行車服務規范》，成都推出了《成都市關于鼓勵共享單車發展的試行意見》。
報告顯示，我國20座城市第一季度累計騎行5.93億公里，相當于繞地球14794圈，日均累計騎行距離為659萬公里，相當于地球赤道的164倍。不僅如此，20個城市第一季度人均累計騎行消耗熱量6840千卡路里，相當于燃燒掉1.8斤脂肪。
共享單車緩解城市交通出行難問題。
數據統計，從1995年至，隨著民用汽車保有量從1040萬輛攀升至1.9億輛，自行車的.保有量卻從6.7億輛，急劇下降至3.3億輛。汽車成為代步工具的同時，給城市交通和生態環境也帶來了極大壓力，城市居民的出行成本急劇上升。
專家認為，共享單車+公共交通的出行模式，正逐漸替代家用汽車+步行+公共交通的出行模式，快速發展中的共享單車正改善著我國城市居民的出行模式，也對我國交通新體系建設產生深遠影響。
大數據論文范文（14篇）篇十
探究式教學法是教師在教學過程中以問題為教學研究對象，組織教學內容，使學生通過對問題的了解、資料查詢、閱讀、思考、研究、探討、交流和聽講，學會獲取知識和應用知識，收集和辨析有效數據，系統地分析問題，獲得解決問題的答案，并進行交流、評價的一種教學方法。其核心內容是通過問題的設定進而激發學生的學習熱情，變被動為主動，把學生真正當成教學主體，培養學生養成創新思維模式。在摸索和探究中不斷前行，從而系統地掌握課程知識內容并形成完整知識體系。
統計學原理課屬于經濟與管理類專業的一門必修基礎課程。對構建學生基本知識體系，逐步形成分析和解決問題的方法體系尤為重要。然而該課程內容較多，包括了統計工作過程、綜合指標體系、動態數列分析、指數分析、抽樣調查推斷、統計預測等多項內容。每一項內容均由完整的理論知識和獨特的方法構成。知識點較多且晦澀難懂，學生不易理解掌握。尤其在以往的傳統教學模式下，老師賣力地講，拼命地試圖將理論知識與生產生活實踐相結合，卻始終無法有效激發學生的學習熱情。最終是“教師講得累、學生打瞌睡”。鑒于此，我們結合經濟與管理專業的非統計類專業特點，在我校四個經濟與管理類專業的統計學原理教學中逐步引入“探究式教學”方法，把教學的主體定位到學生，充分挖掘學生的主觀能動潛力，拓展學生的創新思維模式，增加學生實際動手能力。把教學課堂變成探究討論場所，讓傳統的教學活動重新激起一個又一個的思維漣漪，收到了較好的教學效果。
一探究式教學法在統計學原理課程中的實施環節。
1問題選取。
要依據教學大綱的定位，同時又要結合非統計專業的現有實際，結合我校應用型本科的基本定位，選擇難易適中且和工作實踐緊密結合的內容。做到由易到難，逐漸加大難度，穩步推進，慢慢形成學生的探究思維定式。
在實施探究式教學的初期階段，應選取單一的并能夠在較短時間內完成的問題。最好是能夠當堂形成結論且給學生較深的印象。隨著探究問題的不斷深入，結合教學大綱，問題的.選取進一步深化，逐步設置有一定探究壓力但系統性不強并限定探究學習難度的問題。此時可以按照不同的抽樣標準實施抽樣，讓各抽樣小組分別觀察其組內的方差水平。在此基礎上一旦實施整群抽樣，則誤差水平可能的變動趨向。也可以就靜態指標和動態指標的特點提出問題，讓學生分別去對應會計課程的存量指標和流量指標，以學科之間的交叉和連貫激發學生的探究熱情。等到學生逐步適應探究式學習這一新的學習模式后，教師就可以布置系統的、需要學生分組分任務在較長時間內才能完成的任務。
2布置問題。
將選取的問題布置給各個小組。小組根據問題的大小與多寡，通常5～6人為一個小組。對于較單一的問題，可以多分幾個組，各組的問題不強調其唯一性，可以重復，以便于比較不同小組的完成質量。對于較為復雜的問題，可根據問題的數量和工作任務情況，先確定各組組長(初期組長可由教師根據學生的綜合能力統一指定，但隨著探究活動的逐步開展，組長應鼓勵個人報名或學生推薦)，然后由學生根據自己的知識側重和個人喜好選擇小組成員。每一個小組承擔不同的探究任務。但無論問題難易程度如何，都必須確保每一個學生分擔不同的探究任務，不允許有學生輪空，也禁止探究能力較強的學生大包大攬(但不排除必要的協作)。
3迅速完成組內分工。
各組領取任務后，在較短時間內由組長在本組內根據個人的特長確定組內分工(3～5分鐘即可)。制定抽樣方案、實施抽樣、搜集整理數據、查閱資料、分析推斷、撰寫報告等。對于具有共性并較為重要的知識點，應要求每一個學生都獨自完成，不因分工而隔斷知識體系。
4收集分工情況，據此串講知識點，引導學生的工作方向。
教師可收集各組分工情況的書面結果，根據分工結果分別講授各方面、各環節涉及的知識內容。講解應詳略得當，有針對性，可以打破書本固有的知識點順序。告訴學生在各自的工作中可能涉獵的知識內容，資料查找的方向以及分析解決問題要用到的方法。說到統計指數，涉及同度量因素，就涉及了物量指標和價值指標問題，涉及派氏、拉氏指數的選取，常用的cpi確定方法同樣會牽扯到基期的選擇、權數的確定。因而鼓勵學生去查找相應的文獻資料，并進一步思索可能出現的新問題。拉氏、派氏指數分別代表了哪一種思維定勢和探究趨向?指數體系的確立基于什么考量和出發點?指數體系的確立和因素分析的實際意義在哪里?等等。這種串講，既為學生指明了工作的方向，幫助學生打開思路，同時又告知了基本的分析方法。
5文獻檢索，初步探究。
學生根據教師的點撥，依據各自工作任務，分頭查閱相關文獻資料。指導學生利用圖書館、互聯網查閱相關的統計公報、統計年鑒、報紙雜志和相關學科的理論知識。并在此基礎上對所持問題進行初步探究。資料文獻的查閱也是一個循序漸進的過程。學生很可能在探究初期只是查閱了和問題直接相關的表象資料，而忽略了深層探究所需數據的收集，結果出現“頭疼醫頭、腳疼醫腳”的局面。
6集中討論，相互激勵，深入探究。
各小組成員在收集相關資料并形成初步意見后，可及時組織大家集中討論。每個人均可闡述自己觀點，對所選用數據資料的可信度，使用方法是否得當等，聽取他人意見。討論過程中可有效實施相互的智力激勵，迸發出靈感火花，為進一步發現深層次問題，探究和解決深層問題打下良好基礎。
7課堂交流、匯報。
學生在組內討論探究的基礎上，各自完成分工任務。形成統一意見后，應將成果制作成ppt文檔。在規定時間內由教師組織集中進行課堂交流、匯報。由各組主講人通過ppt演示本組工作過程和工作成果，允許組內其他成員加以補充完善。
8教師講評。
根據各組匯報結果，教師要進行及時講評。既要對學生的分析運用能力給予充分肯定，又要對其在方法、思路上存在的問題給予指正。指導學生及時轉換思路，回歸正確的探究方向。探究式教學雖能夠有效激發學生的探究熱情，但由于學生認識問題和所學知識的局限性，極易形成學生“鉆進去、出不來”。問題的疊加效應可能會打擊學生探究熱情，或導致“不可知論”。教師的及時講評和肯定，是進一步引導學生回歸探究學習正途的指南針。
二探究式教學法在應用中應注意的幾個問題。
探究式教學可以很好地調動學生的學習積極性，最大程度激發學生的探究創新活力，提升教學質量和強化教學效果。但是在實際應用時必須注意以下幾個問題。
探究式教學從表面看是把探究學習的主體轉化為學生，但實質上繩子的另一端是教師。教師的備課、引導、啟發在整個教學環節中起著至關重要的作用。教師的備課任務不僅不能削弱，而且更應該得到加強。從問題的選取設定到最后的驗收講評，教學的主線仍然緊握在教師手中。哪些問題可以選來作為探究目標，什么樣的問題可以實施分組討論、協作完成，都需要教師精心設計。這就需要教師具備完備的知識體系和對教學方法的綜合把控能力。需要教師不斷充電并擇機走向生產實踐一線，了解學科發展動態，始終站在學術發展前沿。
2探究式教學需要教師的及時引導和啟發。
在實施這種教學方法的初期，由于學生對新的教學模式一時難以適應，會因各小組組織不力，學生無從下手，不了解整個教學活動的核心內容，而產生畏懼情緒。因而教師要及時地加以引導，為學生指明工作的方向并及時答疑解惑。教師可以利用常規教學課堂平臺，也可以利用互聯網的相應溝通平臺或手機飛信、微信等方式，收集學生意見和問題并及時給予指導，將學生引導到獨立探究、合作探究的學習環境中，逐步形成探究式學習的良好氛圍。
3探究式教學仍需要傳統的課堂講授模式加以配合。
對于學科的基礎知識、基本概念我們很難將之歸為探究式問題。加之學生在接收一門新的課程知識時往往出現短暫的不適應。因而教師仍要利用講堂這一平臺向學生講解基礎知識。教師在講授這些內容的時候應著力使用啟發式教學方法，多列舉實例，多提出問題，逐步培養學生思考問題的能力，并產生探究問題的沖動和欲望。進而實現從傳統教學模式向探究式教學的自然過渡。
4探究式教學課后占用時間較多，容易加大學生的學習負擔。
教師要合理安排探究式教學內容。挑選有針對性和實際意義的內容作為選題，并適度調整教材體系中的相關章節。做到教學有重點、探究有實效。把一些容易理解和掌握的知識交給學生自我消化，或由教師使用傳統方式串講帶過，把核心知識且具有探究的條件和意義的章節認真組織學生探究學習。避免全面開花、拘于形式，結果造成學生到最后勞神費力、難有所獲。
統計學原理課程內容較多，結構復雜且難懂。但卻是經濟與管理類專業學生必修的一門方法論學科，在整個學科知識體系中占有重要位置。傳統的課堂講授模式無法激發學生的學習熱情，很難收到良好的教學效果。實施探究式教學法，可以充分調動學生主觀能動性，培養學生學習探究的良好習慣，為今后的實際工作和終身學習奠定基礎。教師要先弄清楚探究式教學的真正意義，對探究式教學的實施環節、問題的選取、節奏的把控、效果的評定有著全面而深刻的認識。欲使探究式教學能夠實現預期教學目的而非只是“標新立異”，則需要教師不斷充實完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。
大數據論文范文（14篇）篇十一
《普通高中英語課程標準（實驗）》指出，高中英語課程的總目標是使學生在義務教育階段英語學習的基礎上，進一步明確英語學習的目的，發展自主學習和合作學習的能力；形成有效的英語學習策略；培養學生的綜合語言運用能力。對于處在海峽西岸的英語教師更應該深刻領悟體會實踐《課程標準》，一切為了學生的發展，真正提高學生的綜合語言運用能力，培養實用型海西建設者。以下是筆者平時教學過程中使用新教材后的點滴體會。
一、調查研究。
學生從初中升入高中，進入了嶄新的學習階段，他們對英語充滿了新鮮感，對英語老師也充滿了好奇心。所以，我們應該抓住這一契機，充分研究學情。首先，筆者對兩個班級103位學生進行了問卷調查。調查顯示72.8%的學生對高中英語教學內容充滿了興趣；67.3%的.學生對高中英語學習方法不清楚；90.1%的學生對英語老師充滿了好奇心。89.6%的學生學英語的目的不明確。調查結果表明，端正學生的學習態度，指導學生的學習方法很有必要，同時，教師與學生的情感交流也與學生學英語的熱情程度息息相關。
二、上好高中英語第一課。
大數據論文范文（14篇）篇十二
數據分析出現在新的計算技術實現以后，分析1.0時代又稱為商業智能時代。它通過客觀分析和深入理解商業現象，取締在決策中僅憑直覺和過時的市場調研報告，幫助管理者理性化和最大化依據事實作出決策。首次在計算機的幫助下將生產、客戶交互、市場等數據錄入數據庫并且整合分析。但是由于發展的局限性對數據的使用更多的是準備數據，很少時間用在分析數據上。
(二)數據2.0時代。
2.0時代開始于20xx年，與分析1.0要求的公司能力不同，新時達要求數量分析師具備超強的分析數據能力，數據也不是只來源于公司內部，更多的來自公司外部、互聯網、傳感器和各種公開發布的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶占先機，開發出令人印象深刻的數據服務。
(三)數據3.0時代。
又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發展機遇的同時，也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。
隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業變革初見端倪。
(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者。
傳統的市場營銷過程是通過市場調研，采集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加注重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳，虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。
(二)大數據時代企業精準營銷成為可能。
在大數據時代下，技術的發展大大超過了企業的想象。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對于忠誠于某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值，那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。并且，企業不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業精準營銷出謀劃策。
(三)大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”
傳統的營銷和戰略的觀點認為，大規模生產意味著標準化生產方式，無個性化可言。定制化生產意味著個性化生產，但是只是小規模定制。說到底，大規模生產與定制化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。
京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里，京東無論是在銷售額還是銷售量都占到市場份額一半的'規模。之所以占據這樣的優勢地位，得益于大數據的應用，即京東的jdphone的計劃。
jdphone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業鏈的優質資源并聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對于后續用戶購物完成的售后數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特征便是企業不在單純的在企業內部分析數據，而是共享實現價值共創。所以，京東把這些數據用于與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售后環節的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業規劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
(一)數據分析要樹立以人為本的思維。
“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發展。
(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾。
大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒于此，首先企業需要明確核心數據的標準;其次企業要及時進行核心數據的歸檔;最后要有專業的數據分析專業隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。
(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造。
單純的企業內部數據已經無法滿足今天市場上顧客多樣性的需求，大數據的共享已經迫在眉睫。首先，可以通過擴展常規上下游渠道的數據。例如京東與上游供應商的合作。其次，與社會化媒體數據建立聯系。社會化媒體數據是外圍數據的一個重要來源。但是如果只是搜集并沒有把數據與企業本身營銷策略或者數據發布者建立聯系，那么數據就沒有發揮其應有的價值。最后，虛擬人脈交換獲取數據。比如建立企業自媒體收獲粉絲獲取數據等。
[1]岳占仁.大數據顛覆傳統營銷[j].it經理世界，20xx，17.
[2]單華.大數據營銷帶給我國網絡自制劇的思考――以《紙牌屋》為例[j].青年記者，20xx，26.
[3]魏伶如.大稻縈銷的發展現狀及其前景展望.遼寧大學新華國際商學院.
大數據論文范文（14篇）篇十三
大數據從被人們所熟知到現在各大領域的廣泛應用，標志著人類已經正式走入“第三次工業革命”時代。大數據在營銷領域的應用使傳統的營銷活動變得更加的科學化和個性化，本篇大數據論文的筆者認為，在享用大數據帶來的便利同時，需要兼顧大數據帶來的倫理問題。
近些年隨著移動互聯網、物聯網、云計算的迅猛發展，it業又出現了一個新名詞——大數據（bigdata），“大數據”（bigdata）的橫空出世是it行業又一次顛覆性的技術變革，且已在各行各業逐漸形成燎原之勢，大數據的出現不僅給當今世界帶來了翻天覆地的變化，同時也潛移默化的影響著人們生活的各個領域。
對于大數據的概念，迄今為止仍然沒有形成統一的準確定義，francisdiebold是第一個提出“大數據”術語的學者，他認為：大數據就是正在激增的數量和潛在的相關數據，主要是當今空前發展的數據記錄和存儲技術。而meta集團（現為gartner）的分析師douglaslaney（）在研究報告中，就指出數量（volume）、速度（velocity）和種類（variety）的增加可能是未來的一大趨勢。雖然這一描述最先并不是用來定義大數據的，但在此后的十年間很多企業如ibm和微軟仍然使用這個“3vs”模型來描述大數據。對此也出現了一些不同的意見，大數據及其研究領域具有影響力的領導者的國際數據公司（idc）在20做的報告中定義大數據為：“大數據技術描述了新一代的技術和架構體系，通過高速采集、發現或分析，提取各種各樣的大量數據的經濟價值?！睆倪@個定義來看，大數據的特點可以總結為4個v，即volume（數量），variety（種類），velocity（速度）和value（價值）。4vs和3vs的不同之處就是增加了一個價值，指出了大數據最為核心的問題就是如何從規模巨大、種類繁多、生成快速的數據集中挖掘價值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）對大數據的定義進行了統一：大數據指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。由于利益相關者的角度不同，因此學者們對大數據定義的表述也不盡相同，但大數據的重要性卻得到了一致的認同，即大數據在其數據量、數據復雜性和傳播速度三大方面都顯著的超出了傳統的數據形態，也超出了現有的技術處理手段。
正是有了數據的爆炸式增長，大數據已經在學術領域、商業領域乃至政治領域都得到了密切的關注?！秐ature》出版了?？癰igdata”，從互聯網技術、網絡經濟學、超級計算、環境科學和生物醫藥等多個方面介紹了大數據帶來的挑戰。年《science》推出關于數據處理的專刊“dealingwithdata”，討論了數據洪流（datadeluge）所帶來的機遇，同時也指出如果能夠有效地利用好這些數據，人們將會得到更多的機遇，并能對社會發展產生巨大的推動作用。
國外學者danielnunan（）就指出了大數據可能會產生影響的五大領域：社交網、數據所有權、存儲問題、數據收集、公眾隱私，因此大數據時代各大領域都將迎來新一波的迅猛發展期，同時它也決定了未來商業的發展趨勢，尤其在營銷領域大數據與營銷的結合更是顛覆了傳統的營銷模式。
2-1營銷活動將更科學化。
大數據的特征是容量大、種類多、高速度和有價值，因此大數據時代的營銷不再是基于經驗和直覺，而是基于科學的數據分析進行精準營銷。曾經有過一個經典的大數據案例講的就是“啤酒與尿布”的故事，在20世紀末的美國沃爾瑪超市中，超市的管理人員意外的發現兩個毫無關聯的物品啤酒和尿布會經常同時出現在一個購物籃中，后續研究發現原來是因為美國一般都是年輕的爸爸出來為小嬰兒購買尿布，順便為自己購買啤酒，當然其中就用到了商品間的關聯算法，而大數據正是通過海量的數據來實現精準的營銷為企業競爭贏得先機。
2-2營銷活動將更個性化。
隨著數據的挖掘、采集、分析等環節的效率不斷地提高，大數據的大容量、高速度、多樣性以及高價值四個特點使得個性化的營銷服務成為可能。營銷的最終目的就是能夠準確的了解每一個潛在的或者現實的客戶需求并為其提供滿意的產品和服務從而實現利潤最大化，而大數據恰好能夠利用其顯著的優勢，從海量的數據中提取有用的信息，準確地把握客戶的興趣點，了解客戶的個性偏好，因此大數據背景下利用網絡技術平臺提供個性化服務是未來的一大趨勢。
2-3企業營銷組織機構和人員工作職能將圍繞數據展開。
大數據時代下對于企業來說數據是最重要最珍貴的資源，因而數據的收集和整理以及數據的分析和處理將是營銷人員制勝的關鍵。因此營銷人員的工作將更多的是圍繞著數據的采集、分析和處理展開。在營銷領域采用數據挖掘是營銷發展到一定階段的必然趨勢，而數據挖掘技術的應用能對企業的營銷管理帶來很多顯著的利益，因此未來企業的營銷人員的職能會發生轉變，以數據挖掘、分析為主的組織機構將會成為企業的重要職能部門。世界著名的管理咨詢公司埃森哲和麥肯錫都先后發布報告稱，數據科學家的需求將會持續擴大，未來如何培養高技能的數據人才會是各大數據業務公司的重中之重。
2-4營銷活動將可預測。
大數據是一場技術性的革命，海量的數據資源使得營銷管理開啟量化的進程，而運用數據進行決策是大數據背景下營銷模式的一個重要特征。未來企業的競爭將是數據的競爭，誰能挖掘潛在的客戶掌握客戶的需求誰將能取勝，因此企業營銷活動的成敗關鍵就在于是否能準確地判斷顧客的價值，而大數據的出現使得營銷管理活動能夠實現精確的預測成為可能。大數據之“大”就是數據量大，能搜集全面和綜合的數據，并再結合數據算法建模的使用，便能充分地挖掘數據間的相連性，從而來預測市場的發展趨勢，幫助提升營銷活動的'可預見性。
總之，大數據時代的到來給營銷領域帶來了巨大的商機?？烧斎藗冞€沉浸在大數據所帶來的各種便利和價值的時候，有一個問題已慢慢引起了全世界的關注，即大數據營銷活動中一些有悖于道德倫理問題的存在令人擔憂。
3大數據時代面臨的挑戰。
3-1數據的質量問題和數據人才的缺乏。
大數據的“大”是指數據量大，但數據量大不一定代表信息量大或者數據的價值大，相反由于數據量太大容易造成很多繁雜無用的垃圾數據的泛濫。高質量的數據是大數據發揮效能的重要手段，因此如何應用相應的技術手段對大量的數據進行深加工成為企業發展的關鍵。同時由于大數據時代營銷人員的職能已逐漸轉化為數據相關的工作，而數據人才的缺乏也是當今營銷領域的一大挑戰，因此如何培養數據人才充分利用數據的挖掘采集和分析技術來獲取高質量的數據信息是我們的當務之急。
3-2數據的復雜化難以管理。
當今世界對數據的爭奪問題已日趨白熱化，各大企業都為獲取有效的數據信息來贏得競爭的優勢。雖然數據就像黃金一樣把它們放在一個數據庫可以保證安全，但這卻不是一個實際的處理方案，一方面沒有那么大的內存去存儲；另一方面由于數據的珍貴，每個企業都小心翼翼地將數據當作財產一樣存儲在不同的服務器上，彼此之間互不連通形成一個個“數據孤島”。而大數據時代又需要廣泛的研究數據間的相關性才能從中發現客觀規律，需要個體和集體的配合才能實現數據的共享從而實現數據的價值最大化。
3-3公眾和個人隱私問題日益凸顯。
當今數據的收集和存儲能力已遠遠超過了數據的利用率（jacobs，），而目前這兩種能力還不能有效的結合，使得數據的利用率較低且數據的泛濫很可能會使得公眾的隱私受到侵犯。在大數據的營銷過程中很多用戶相關的信息都是以數據的形式存儲在電腦上，而互聯網的廣泛傳播使得數據的隱私問題越來越令人擔憂。例如，很多企業為了經濟利益將用戶的個人資料私自出售，甚至還有一些不法分子竊取用戶的個人信息對用戶進行詐騙等，這已給個人造成了嚴重的困擾。
3-4數據精準性與服務精準性不對稱。
盡管大數據營銷可以讓企業了解客戶的需求，但精準的數據不一定能全面把握客戶的心理活動。比如說一個顧客一直徘徊在商場一樓的鞋子特價區，此時這個顧客的舉動可能說明了這個顧客對鞋子是有需求的，但不能說明這個顧客一定是一個價格敏感者。盡管大數據的確能夠發現、跟蹤和分析消費者的每個顯性變化，但卻無法全面把握消費者的內心活動，因為顧客的購買心理本來就是一個“暗箱”，他的購買行為是由很多因素綜合決定的，可能是心理，可能是價格，還有可能是環境因素，等等。因此盡管大數據能夠提供精準的數字，但卻很難提供精準的預測，這里面涉及了一個不可確定性因素，就是顧客的心理。
4大數據背景下營銷領域倫理問題的解決途徑。
大數據對于營銷領域來說是一把雙刃劍，既是機遇也是挑戰。它既能給企業帶來巨大的商業價值，有效地提升企業的競爭力，同時也可能因為安全隱患問題給社會帶來極大的危害。因此，本文試著從國家、企業以及技術手段三個層面來探討如何有效地規避大數據自身帶來的倫理問題。
4-1國家應當制定相應的法律法規來約束不法行為。
由于我國相對于西方發達國家來說，大數據營銷起步較晚，因此相關的法律法規還不是很健全，許多不法分子利用一些法律漏洞來竊取消費者的隱私、侵害消費者的利益。從宏觀層面來說，國家是市場有序進行的保證，而法律是依靠國家的強制力來維護公共生活的秩序。因此國家應加強相關的法律法規的建設來嚴厲打擊不法分子、保護消費者的隱私安全。
4-2通過行業自律來約束自身的倫理機制。
由于法律僅僅是外在的約束因素，而要從根本上解決問題還需要加強行業的內在自律性，加強企業的內在道德觀念，自覺的遵守道德約束。而事實證明，企業通過建立消費者隱私的保護機制，依法保障消費者的合法權益，是解決這些倫理問題的源頭。（3）利用技術手段解決自身的問題。大數據的安全隱患問題是由大數據發展過程中自發產生的，因此可以充分的利用技術的優勢有效的規避這些問題。人的自律行為是需要相當大的決心的，因為往往拒絕不了利益的誘惑，而法律的制定往往是滯后于技術的進步，人們往往是等到出現了問題后才會想辦法制定相關法律，事實上也正是因為技術的不完善才給了那些不法分子鉆空子的機會，因此依靠技術自身的優勢來解決大數據背景下營銷倫理問題是最切實有效的。
5結論。
大數據與營銷管理領域的結合也是時代發展的必然趨勢，更是企業在激烈競爭下取勝的關鍵舉措。與此同時，我們在享受大數據帶來的巨大商業價值時，也應客觀的認識到大數據時代的安全相比傳統安全更加復雜，對此理應結合法律的強制措施和行業的自律以及技術的顯著優勢，來保障大數據背景下營銷朝著正確的方向發展。
大數據論文范文（14篇）篇十四
眾所周知，鐵路向來是春運客運量最高的交通工具。相比去年，由于春運火車票只能提前30天購買，火車票搶票形勢更加嚴峻。
如圖所示，2016年春節提前一個月，旅客進入購票高峰。去哪兒網大數據預測，春節將至，2016年12月15日將進入旅客春運搶票高峰，此輪去程購票高峰將和去年一樣，一直持續到春節前結束。
2016年春運，互聯網售票量占總售票量的64.6%，占比超過一半，其中手機app發售車票1.5億張，售票總量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪兒網預測，生長在互聯網時代的90后將是20春運的主力軍。
在火車用戶畫像中，選擇乘坐火車回家的男女比例分別為52.5%、47.5%，其中90后人群占比高達43%，80后人群為27.8%，兩者占比超過70%，成為絕對的中堅力量。
近年春運，鐵路最熱門的出發地集中在北京、上海、成都、重慶和杭州。這些城市多屬于超一線和新一線城市，外來人口集中，也是多條鐵路線路的起始地。
一個顯著的變化是，購買快速鐵路車票的用戶比例不斷增加，選擇乘坐高鐵的人數占比達到了41.5%，選擇乘坐城際鐵路的'人群比例也達到了10.3%，整體超過了總數的一半。
去哪兒網大數據預測顯示，乘坐上海出發的高鐵線路人數最多，杭州、長沙、北京、廣州的票量緊隨其后。
與熱門出發地相對應的，重慶、上海、杭州、成都、鄭州是往年國內最熱門的目的地。這些城市周邊鐵路、公路、航空線路密集，以此作為中轉目的地的旅客也不在少數，搶票難度成幾何倍數增加。
非高鐵、城際等高速列車的出發地，北京最為熱門。不過與高速列車熱門出發地不同，緊隨其后的重慶、昆明、西安、鄭州出發的票量與北京之間相差并不多。
二、最難買航線已經進入搶票模式多數航班恢復全價。
從2016年春運的大數據看，預定高峰期出現在距離春節20天，這一天的預訂量創出近期以來的新高，與上個月同期環比增長100%。
大數據顯示，2017年春運出發最集中的日期是2017年1月24日，已經進入了乘飛機回家旅客的人數峰值期，全國重要的機場將進入到繁忙狀態。返程高峰則從大年初六即2017年2月2日開始。
三、85后成機票預訂主力軍天秤座成“空中飛人。
移動互聯網時代來臨，網上購票已經成為消費者最便捷的預訂方式。來自去哪兒網大數據顯示，選擇乘坐飛機回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例為9.8%，力壓群雄。
家鄉越北，越會提前購買回家的機票。去哪兒網機票專家分析，排名前十名的航線，以大機場往小機場飛為主，每天的航班數多在30班以內，是北京至廣州這種熱門航線航班數的三分之一。
根據去哪兒網大數據統計，北京至佳木斯的航線，在眾多熱門航線中并不起眼，但訂票時間卻比其他航線早得多，堪稱最難買航線。在去哪兒網平臺預訂過年前三天回家的機票中，北京至佳木斯這條航線，用戶平均會提前36天。從深圳回海口更早，一般提前43天。
四、十條熱門空中回家路出爐平均飛行1416公里。
從熱門航線看，北京-成都、深圳-重慶、上海-哈爾濱、北京-三亞、廣州-重慶、深圳-成都、成都-北京、重慶-廣州、北京-哈爾濱、上海-成都，這十條是往年最熱門的空中回家路。
去哪兒網統計了往年春運返鄉票量最高的50條航線，發現追逐夢想的人們，選擇求業、求學城市距離家鄉的平均飛行距離是1416.2公里，這幾乎是從深圳到西安的里程。
通過去哪兒網平臺訂票的用戶，大多選擇在早上7點就坐上飛機，按照平均離家距離1416公里來計算，飛行時間近3個小時，98.8%的用戶選擇乘坐經濟艙。
五、行李多禮物重專車成熱門接送工具。
春運期間，95%的旅客會有行李箱、背包以及各種禮品出行，為了能夠快速到達機場、火車站，專車接送機/站成為熱門出行工具。
去哪兒大數據顯示，北京、成都、深圳、上海、三亞、廣州、昆明、西安、哈爾濱、廈門等10個城市成為去哪兒接送機使用率最高的城市。
其中，在預約時間上看，男性一般提前在出發前3.5天-4.1天預訂接送機服務;女性用戶明顯準備更加充分，其預約時間在4.1天-5.6天。
從出行時段上看，4點-11點為旅客乘車去機場、火車站高峰。其中5-6點出發人群最高，高達6.9%;10-11點又會出現小的高峰，出行占比為5.1%。數據顯示，使用接送機/站的用戶平均行駛27.2公里，平均時長為36分鐘。