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大數據論文（模板16篇）篇一
1.注重精神產品成本核算。
精神產品和物質產品的價值表現不同，同樣的“所費”不一定取得同樣的“所得”。高等學校的主要成果是人才不是物質產品，其價值就不能單純用所耗活勞動和物化勞動的價值來表達。對于精神產品如何核算成本也只能是借助于“成本”的概念，在核算時與物質產品有其很明顯的特殊性。物質生產部門對無意識的物體進行加工，投入多少活勞動與物化勞動一般是有固定比例的，其成本比較容易控制，而對人才的培養則不同，它受到多方面因素的控制和制約，如社會制度、社會環境、經濟條件、科學文化水平等。高等學校成本核算不能單純地被認為是費用的歸集，它是指為了加強經濟管理，培養合格的畢業生，在校期間發生的各種費用要有一個確定的標準來衡量。在評估上既要看到成本水平，又要考慮人才的質量和數量。
2.注重人才投資的預算。
通常計算大學生某年平均培養費用的方法是以某年經費實際支出數除以該年在校學生的平均人數計算，也只是人才投資的預算內部分，不能被認為是培養大學生的成本，因為基建投資、其他各項一次性投資都未反映在年終決算中，也就是說沒有反映在當年的經費支出數之內；另外其他各項投資雖然都是為了開發學生的智力卻不全為當年學生受益。所以高等學校所要核定的成本不象企業計算的那種“全部成本”，也不是為培養學生所耗費用的簡單總和，而是一種部分的活動成本。高等學校的成本概念既是廣義的，又是特指的。它是指高等學校為培養每一個合格的大學畢業生，在校期間發生的通過學校管理活動能夠有效控制的那部分費用支出，全部成本法不能適用高等學校的成本核算，而活動成本法則能滿足和適應高等學校成本核算的要求。
二、高等學校成本核算方法———“活動成本法”
活動成本法起源于美國本世紀30年代，在國外廣泛運用，其主要特點是：第一，經濟責任明確，便于成本管理。一般地講活動成本是各基層單位的可控成本，固定成本是管理當局的可控成本。第二，沒有強制性的統一會計制度，成本計算簡單固定成本的必分攤。第三，活動成本法是一種部分成本法，它與全部成本法相對稱，活動成本法是包括變動費用，只有與業務量有關的變動費用才構成產品的成本要素。可見，這些特點都是滿足高等學校成本核算特點和管理要求的，在運用中可以揚其長、避其短，及時總結經驗，為高等學校科學管理開辟一條新路子。深入研究成本習性，是正確劃分活動成本和固定成本、用好活動成本法的關鍵所在。應用活動成本法的前提條件是將成本按其習性劃分成活動成本和固定成本。所謂成本習性是指成本額對業務量總數的依存關系。凡成本總額隨業務量的增減成正比例變動的是活動成本，凡成本總額不隨業務量變動，在短期內相對穩定的是固定成本，介于兩者之間的是混合成本，對于混合成本還要采取一定方法繼續分解。這是關鍵的一步，也是困難較大、問題較多的一步。
從高等學校的經費分配角度來看，除一次性補助、基本建設投資外，基本上是“人頭經費”，即上級主管單位按照當年在校學生人數的平均數乘以一定的預算標準計算出來的。學校得到這筆經費后，再按照先保證人員經費后，根據財力情況安排其他的原則進行經費再分配。從經費使用職能看，高等學校的經費可大致分為三大部分，即人員經費、公用經費和專項經費。而人員經費和公用經費合在一起就是前面所說的“人頭經費”。其中人員經費中的本專科學生助學金，公用經費中的公務費、業務費、其他費用等開支狀況除了很大程度上取決于預算定額和學生人數外，還與管理部門的管理水平有著非常密切的關系，所以以上這幾項應是活動成本，人員經費中的工資則不同，雖然它也包括在“人頭經費”中，但就其詳細的開支內容來看，它與當年在校學生人數沒有密切關系，是學校開辦就必須按期開支的約束性成本，這種管理體制和性質是由我國現行的人事制度和工資政策所造成的。由于它一般不受基層管理活動的影響，所以是固定成本。人員經費中的補助工資、職工福利費、差額補助費等，也都是固定成本。高等學校的房屋、設備等固定資產具有同企業一樣的性質，在其使用過程中能連續在若干個生產周期內發揮作用，并保持原有實物形態，其價值隨著磨損程度逐漸消耗，并且消耗的價值要求得以充分的補償。高等學校的這種補償是靠國家撥款來實現的，它包括在每年的設備購置費和修繕費中，可見高等學校每年的'設備購置費和修繕費是為了當年保持學校一定的規模和能力以及發展需要的支出，包括補償和發展兩部分，類似企業中的大修理基金、折舊基金和企業生產發展基金，因此從這點分析，這兩項的實標開支作為當年學生的培養成本是完全沒有道理的。解決的辦法是實行固定資產折舊制度，實行后提取的折舊費和大修理費才近似反映學校當年為培養學生用于固定資產方面的實際耗費，但現行的財務制度是高等學校的固定資產不實行折舊，因而設備購置費和修繕費也應是固定成本。到此為止，對高等學校的全部成本按其習性做以下劃分：
(1)固定成本包括：工資、補助工資、職工福利費、設備購置費和修繕費；
(2)活動成本包括：人民助學金、公務費、業務費和其他費用等。這里提到的費用只是國家教育投資的一部分，如象離退休人員費用、科研課題費(包括補助費)等未涉及，因為它們與當年學生培養無關，應另法核算。
2.消耗性開支應該成為高等學校成本要素重點。
活動成本法將高等學校的人民助學金、公務費、業務費、其他費用等消耗性開支作為成本要素重點加以核算控制，符合“盡可能節省各項消耗性開支，保證重點開支的需要”的原則。據統計，高等學校以上這幾類開支占全部教育事業費的三分之一左右。由于它們都是純消耗性的費用，因此它們的節約是完全意義上的節約，是應該花大力氣管好用好的。值得提到的是高等學校的廣大財務工作者一直就比較重視對這類成本的控制，在實踐中創造了許多行之有效的控制方法，只是由于沒有重視從理論方面去總結，有了好經驗，但因為是各自為政，自成體系，自立標準，不能說服人，在推廣上受到了一定的限制。現在，活動成本法從理論上解決了這個問題。
3.成本資料可進行校際比較。
這是考核高等學校經濟效益的指標之一。由于活動成本只將變動成本作為成本要素，故人才單位成本就等于總變動成本除以在校平均學生人數。這樣計算排除了由于學校規模、投資、新老等因素不同而造成的成本差別，避免了按照傳統方法(全部成本法)計算成本時最使人感到“問題多，而不好解決”的難題，為同類學校之間的成本比較提供了可能。一般地說，在同類學校中消耗性開支具有較大的共性，這部分費用消耗較低的應視為管理控制水平較高。目前各類高等學校消耗性費用存在較大的差異，除了地區、專業的原因外，主要是管理水平差異的反映。今后如果定期進行校際間橫向比較，相信定會有成效。
4.活動成本法可以建立在高等學校現行會計科目上。
財務會計系統地提供單位管理活動的原始記錄，活動成本法是將財務會計提供的資料作進一步加工和引伸，使之更好地滿足管理需要的一種先進的成本核算辦法。這里運用的活動成本法是按“會計科目”來劃分活成本和固定成本的，為的是把它同現行的會計制度聯系在一起，它雖然有一定的假定性，但符合高等學校的成本特點和管理要求。特別值得一提的是，免去了計算成本時將固定費用分攤的繁瑣計算，在增加工作量不多的情況下開辟了新的管理途徑。
作者:姚航單位:遼寧醫學院財務處。
大數據論文（模板16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（模板16篇）篇三
“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（模板16篇）篇四
職責：
1、根據分析要求，制定數據采集標準和目標，對原始數據進行業務邏輯處理。
2、分析企業客戶數據，構建客戶畫像，構建企業和個人信用評分模型，支持運營相關業務數據分析和調取。
3、通過對公司運營數據研究，提出改善運營質量的方法和建議，搭建數據分析體系，為企業各級決策者提供支持。
4、熟悉數據挖掘建模過程及主流算法，具有大數據系統架構能力，熟悉spark等分布式機器學習框架，熟悉hadoop/hbase/hive等大數據處理平臺相關數據挖掘、數據建模經驗優先。
任職要求：
1、本科及以上學歷，金融、數學、計算機等理工科相關專業。
2、1-3年金融領域數據分析，建模經驗，熟悉邏輯回歸，決策樹等建模方法。
3、有較強的學習能力，能夠快節奏地學習，研究，產出并能獨立開展工作。
4、對于數據有敏銳的直覺，能夠自主挖掘數據背后的市場方向、規律、為業務部門提供決策依據。
5、有軟件開發，機器學習，數據庫，hadoop/hive經驗者優先。
大數據論文（模板16篇）篇五
在當今科技發展迅猛的時代，大數據已成為不可忽視的重要資源。它為我們的生活帶來了很多改變，也給企業、政府和個人提供了更多機會。通過對大數據的學習和實踐，我意識到了大數據的重要性和潛力。在這篇文章中，我將從數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用五個方面分享我對大數據的心得體會。
首先，數據收集是進行大數據分析的基礎。無論是企業、政府還是個人，我們都應該積極參與數據收集。在大數據時代，每個人都是潛在的數據生成源。企業可以通過設備和傳感器收集銷售數據和用戶行為數據，政府可以利用數據收集來改善公共服務，個人可以通過社交媒體和移動應用來分享自己的數據。數據的多樣性和數量越大，分析結果越準確，應用場景也會更多。
其次，對數據進行分析是利用大數據的核心。大數據分析可以幫助企業和政府發現隱藏的模式和趨勢，為決策提供有力支持。在我們的日常生活中，大數據分析也是無處不在的。我們可以通過購物網站推薦來發現感興趣的產品，通過社交媒體的算法來找到和我們興趣相投的人。然而，大數據分析不僅僅是利用算法和工具，還需要人的智慧去理解數據背后的故事。
第三，數據隱私是大數據時代面臨的主要問題之一。隨著數據的不斷增長，隱私問題也日益突出。個人數據的泄露可能導致信息被濫用，對個人和社會帶來無法估量的風險。因此，數據隱私保護應該成為我們在使用大數據時考慮的重要因素。政府需要制定相應的法律和法規來保護個人隱私，企業需要建立嚴格的數據使用和保護機制，個人也應該提高自我保護意識，選擇安全可靠的應用和平臺。
第四，數據治理是保障數據質量和安全的重要手段。數據治理是一種組織和管理數據的方式，涉及到數據的標準化、清洗、分類和存儲等方面。數據治理的目標是確保數據可靠和可用，提高數據價值和利用率。在數據治理過程中，需要建立明確的責任和權限，制定相應的規范和流程，采用合理的技術手段來保護數據的完整性和安全性。
最后，大數據的應用是實現數據價值的最終目標。大數據的應用可以涵蓋各個領域，如金融、醫療、交通和教育等。通過大數據分析，金融機構可以預測風險，提高客戶滿意度；醫療機構可以個性化治療，提高療效；交通部門可以優化交通流量，減少擁堵；教育部門可以根據學生的興趣和能力提供個性化教育。大數據的應用可以為企業提供競爭優勢，為政府提供決策支持，為個人提供個性化服務。
綜上所述，大數據是當今信息社會的重要資源，對企業、政府和個人都具有重要意義。通過對大數據的學習和實踐，我深刻認識到了數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用的重要性和挑戰。在未來的發展中，我們需要更加重視數據的收集和利用，同時加強對數據隱私的保護和數據治理的規范，以實現大數據的最大價值。
大數據論文（模板16篇）篇六
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（模板16篇）篇七
20xx年5月世界著名咨詢機構麥肯錫公司發布了《大數據：下一個競爭、創新和生產力的前沿領域》的研究報告，宣告“大數據”時代已經到來。大數據時代的到來對人力資源管理帶來了新的變化和機會。通過運用大數據思維方式，利用移動互聯網+的新技術、新方法能夠進一步完善人力資源管理信息系統，使人力資源管理更加專業化、科學化，為人力資源管理信息化建設邁入4.0創造了條件。
二、人力資源管理信息化歷程。
人力資源管理信息化，主要是指企業基于互聯網，依托先進的人力資源管理理論，以軟件系統為平臺，通過信息技術對人力資源進行優化配置的動態過程。人力資源信息化是信息時代人力資源發展的必然趨勢，是企業及時滿足業務需求，實現企業高效的人力資源管理，增強企業核心競爭力的必然手段。筆者認為人力資源管理信息化隨著信息技術的發展經歷了1.0、2.0，3.0并在向4.0進發的歷程。
人力資源管理信息化1.0階段指的是上世紀80年代初，隨著計算機在管理領域的普遍應用，國外一些先進的應用軟件企業開始將關注點聚焦于人力資源管理領域。首先利用應用軟件進行的是人力資源管理中最復雜最繁重的薪資管理，這大大降低了該項工作的繁冗程度并且提高了效率。由于當時計算機網絡不是很普及，人力資源管理系統基本是孤立地、單一的軟件。
隨著數據技術、網絡技術的發展，人力資源管理系統邁入2.0時代。人力資源管理信息化已經開始觸及人力資源管理的各個方面。但是受限于數據計算能力和應用處理能力，對于大型集團的人力資源管理系統一般是按分支機構分別購置服務器部署運行，各分支機構定期匯總數據上報總部。人力資源管理系統2.0時代基本已經實現人力資源管理基礎信息的電子化，使hr人員從繁重的基礎信息處理工作解脫出來，有更多的時間去考慮組織及員工的發展需求。但是在2.0階段，人力資源管理系統對于數據的分析和應用還停留在簡單的報表階段，還未形成對人力資源數據的預警、預測、數據挖掘和分析。
進入21世紀后，隨著計算機和互聯網技術的發展，人力資源管理系統采用數據大集中以及基于互聯網訪問的技術，從單一的人力資源部門的電子化軟件擴展到涉及公司各個層面的關鍵信息系統。通過面向全員的信息化工具，人力資源管理系統3.0階段一方面可以通過系統全面落實人力資源管理規劃，另一方面通過延伸人力資源管理范圍，提高各級人員參與人力資源管理的程度，有效地改善了人力資源部門的服務范圍和服務質量。人力資源管理系統3.0階段由于采用數據大集中技術，對數據的挖掘分析以及多維度的預警、預測已經成為可能。人力資源管理的數據優勢已經在企業經營分析、管理決策中逐漸發揮出來。企業人力資源管理部門以及各級管理者已經開始利用人力資源數據提升經營決策的科學性。
隨著大數據時代和移動互聯網時代的到來，將大數據的概念和技術引入人力資源管理將進一步提升人力資源管理信息化水平，人力資源管理信息化將步入4.0時代。
大數據這一概念，首先要從“大”入手，“大”是指數據規模，大數據一般指在10tb（1tb=1024gb）規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特征可以用4v來總結，即體量大（volume），數據從tb級別躍升到pb級別，龐大且連續的數據流使得數據更具完整性；多樣性（variety），數據類型繁多，數據來源及承載方式多樣化；速度快（velocity），數據可以高速地存儲，借助于云計算，即使在數據量非常龐大的情況下，也能做到實時處理；價值的稀疏性（value），信息海量但價值密度低，猶如大海撈針卻彌足珍貴。
進入大數據時代，對人力資源管理及其信息化建設將帶來巨大的機遇和挑戰，人力資源信息化在4.0階段將呈現出以下特點：
1.人力資源管理系統數據的多樣化及社交化。
在大數據時代，忠實地采集、記錄人類活動的一切數據是基礎。人力資源管理系統數據在大數據時代將不再局限于人力信息檔案或者“人事部門”的數據。企業的經營數據、利潤數據等業務數據也將納入人力資源管理數據范疇。同時員工的社交數據、地點數據、工作數據等碎片數據也將被系統采集和分析。人力資源管理系統的數據模型和數據存儲方式將被重新定義以滿足數據存儲、處理和分析所必需的高速和敏捷。
2.人力資源管理系統“移動化”與安全性。
為了能夠隨時隨地獲取“與人相關”的數據，大數據的收集渠道將不再僅僅局限企業內部的信息系統，人力資源管理系統必須具有隨時隨地獲取數據的能力。人力資源管理系統數據獲取將更多地依靠移動端甚至是傳感器等新技術的使用，人力資源信息化需要打造一條有效連接hr所服務的管理者和員工的信息高速公路。由于“人的數據”高度連接和聚合，數據的安全性和隱私保護將成為一個重要課題。有效地解決數據的公開和隱私的問題將是人力資源信息化建設者必須面對和解決的一個重要挑戰。
3.人力資源管理系統工具的多樣化。
在擁有和采集了大量人力資源日常數據后，對數據的分析、整理、整合的能力將至關重要。傳統的、單一的人力資源管理系統將無法勝任如此龐大的.數據處理任務。通過采購第三方的數據處理、分析工具將有利于提升人力資源管理系統的數據分析能力，有利于企業通過數據驅動人力資源管理創新。
同時，在人力資源管理人才招聘、人才測評、薪酬管理、人才績效等垂直應用方面，由于大數據分析強調預測性以及前瞻性管理，人力資源管理應用將更具有專業性，市場上將出現多種專業性的應用工具。在人力資源信息化建設上，企業可以根據自身需要自主、靈活地選擇專業化的工具，滿足企業個性化需求。
4.人力資源管理系統“云服務化”
隨著大數據和互聯網技術的不斷融合，基于云計算、云平臺的人力資源服務平臺將不斷涌現。數據按需計算，企業按需付費的模式將不斷成熟。對于傳統企業來說，人力資源信息化將有了更快捷、便利的選擇。企業信息化部門在實施人力資源信息化時將不再需要購置大量設備、采購產品軟件后進行個性化實施，而只需按照企業需要購買相應的云服務即可。同時，由于在大數據應用的復雜性，不具有很強技術實力的企業可以借助云計算能力充分挖掘數據的價值，突破企業計算能力的壁壘，實現人力資源大數據應用。
大數據時代，企業的競爭將是數據應用能力的競爭。人力資源信息化建設的從業者利用大數據技術建設更加專業化、智能化的信息系統，為人力資源管理服務提供更加客觀、科學的數據服務將給企業創造出巨大的價值。人力資源信息化建設也會因為大數據技術的應用邁入一個嶄新的時代。
參考文獻。
[1]周光華.基于“大數據”價值對人力資源管理的思考。
[2]唱新.大數據在人力資源管理體系的應用。
[3]李柯.大數據時代人力資源管理的機遇、挑戰與轉型升級。
大數據論文（模板16篇）篇八
（江蘇省靖江市第一高級中學）。
摘要：當今時代，隨著計算機和信息技術的快速發展，數據的傳遞和交換越來越頻繁，人類迎來了大數據時代。在大數據的背景下，高中歷史教學也深受影響。借助于現代技術，不僅教學手段得到了創新，教學方法也得以改進，教學內容也大為豐富。因此，新時代的高中歷史教師，一定要掌握相應的技術，以便為歷史教學服務。
關鍵詞：大數據；高中歷史；興趣。
近年來，隨著時代的發展，信息技術和多媒體技術越來越多地被應用到教育領域。這種技術的極大進步，不僅直接改變了教學手段和教學形式，而且對教學內容和教學理念也產生了重大影響，在高中歷史教學中發揮著越來越重要的作用。其作用大致如下：
一、創新教學手段，激發學生的興趣。
在傳統的歷史教學中，黑板、粉筆是最主要的教學工具，教師的口頭講解是最主要的教學方式，這種黑板、粉筆加老師的教學手段較為原始單一。整個教學活動，往往是教師居于絕對主動地位，而學生則處于被動接受地位。教學手段的單一加之教學內容的枯燥無味，對學生學習的積極性產生了嚴重的影響。
盡管許多老師都在努力地培養學生的學習興趣，但由于技術條件的限制，效果并不盡如人意。自從信息技術普及之后，教學手段得到了極大改善，學生的興趣問題也有了很大改觀。
就以《孔子與老子》這一教學內容為例，教師可以借助多媒體將孔子、老子的圖片展現在學生的面前，同時教師要引導學生回顧在孔子、老子生活的時期，世界各國還誕生了哪些思想家，有的學生說：亞里士多德；有的學生說：柏拉圖；有的學生說：釋迦牟尼。通過這樣簡單的介紹，讓學生對這個時代有了較為全面的認識。在制作多媒體的時候，教師要將孔子的思想與老子的思想進行對比，這樣做既可以讓學生了解到孔子與老子思想的不同之處，又方便了學生的記憶。可見，在高中歷史教學中運用多媒體，可以將枯燥無味的歷史知識變得有趣味性，從而提高學生歷史課的學習效率。
二、促進了教學方法的改進。
在大數據背景下，信息技術不僅可以提高學生的學習興趣，還有利于教師對教學方法的改進。由于多媒體可以展示大量的信息，基本上取代了教師的板書，也在相當程度上取代了教師的`講授，從而使教師節省下大量的時間。這樣，教師就有機會從一個單純的講授者轉變為一個學習的指導者，在向學生傳授知識的同時，教師可以將更多的時間用來進行師生互動，引導學生思考，幫助學生分析問題。由此，便可以實現師生地位的轉變，讓教師成為課堂的主導，學生就成為課堂的主體。
同時，借助于多媒體技術，教師可以使用更多新的教學方法，從而實現教學方法的多樣化。比如，以《新航路的開辟》這一教學內容為例，教師可以利用地圖動態演示法、表格歸納法使學生對新航路開辟的過程形成較為清晰的認識，同時也能提高學生的讀圖識圖能力。通過利用多媒體，可以將理論知識更為直觀、形象地呈現在學生面前，從而讓學生獲得更多有用的信息，培養學生的發散性思維。
在這種新的教學環境下，一些新的教學方法、新的教學思想開始涌現出來，如，合作學習法、探索式學習法等。這些教學方法的涌現，都在相當程度上得益于大數據。
三、豐富教學內容，拓寬學生的視野。
為全面提高學生的歷史綜合素養，歷史教學內容不應該僅僅局限于教科書，而是要以教科書內容為基礎，適當引進一些教科書之外的內容。但是，由于技術條件的限制，此前對于教材的拓展和補充并不多。現在，隨著大數據時代的到來，教師可以利用信息技術來查找提煉相關的教學內容，將這些新的教學內容引入到教學課件中，不斷拓寬學生的視野。
以《大一統與秦朝中央集權制度的建立》這一教學內容為例，教師可以借助多媒體將長城、秦始皇陵兵馬俑、阿房宮等圖片展現在學生面前，然后引入本節的新課。教師也可以在多媒體課件中加入同時期世界其他國家的相關圖文介紹，在講解完教科書的內容之后，可以引導學生看一看在這一時期世界其他各國的發展形勢。如此，既可以讓學生形成較為完整的知識體系，又能對相關歷史時期的世界大勢有一個宏觀把握。
目前，信息技術發展速度驚人，作為一名高中歷史教師，不僅要掌握豐富的歷史專業知識，還要掌握一定的信息技術。只有熟練地掌握了相應的信息技術，才能有效地創新教學手段，全面改進教學方法，真正拓展學生的視野，從而取得更好的教學效果。
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大數據論文（模板16篇）篇九
利用數據挖掘技術，比如可以對學生訪問情況進行分析，跟蹤、了解學生出勤情況。還可對學生年齡等個人情況進行分析，了解學生的組成、結構，為合理地安排課程設置提供依據。通過對學生考試情況的分析，并結合出勤情況，可作為考查學生學習的情況，為合理地評估學生綜合素質提供依。對于挖掘出來的規則信息可以利用可視化技術，以圖表或曲線等形式提供給教師，以使教師能充分利用學生的問題資源，從而提高教學質量。另外，數據挖掘可以應用于網上的考試系統，對考生情況和他取得的成績進行挖掘，以幫助教師在以后的.教學中更好地讓學生掌握知識。
3.2學生的學習特征。
學生特征包括兩個方面:一是學習準備，一是學習風格。學習準備包括初始能力和一般特征兩個方面。學生的初始能力是指學生在學習某一特定的課程內容時，已經具備的有關知識與技能的基礎，以及他們對這些學習內容的認識和態度。學生的一般特征則是指在學習過程中影響學生的心理、生理和社會的特點，包括年齡、性別、年級、認知成熟度、智力才能、學習動機、個人對學習的期望、生活經驗、文化、社會、經濟等背景因素。學生的學習風格與學習活動有著密切的關系。對學生感知不同事物、并對不同事物做出反應這兩方面產生影響的所有心理特征構成了學習風格。
利用數據挖掘功能分析學生特征，并在此基礎上組織學習內容、闡明學習目標、確定教學策略、選擇教學媒體，為學生創造出一個適合其內部條件的外部學習環境，使有效學習發生在每個學生的身上。
3.3預測學生和教師行為發生。
管理信息系統中記錄著有關學生與教師在教學中發生的各種教學事故以及典型教學事例等教學運行信息，利用數據挖掘的關聯分析與演變分析等功能，尋找師生各種行為活動之間的內在聯系。如“當存在a，b時可以推出’c，這樣的規則，即當有a行為和b行為發生時，還會有c行為。在教學過程中，如果發現學生或教師已有a，b行為時，馬上可以分析其產生c行為的可能性，及時制定策略促進或制止c行為的發生。
3.4合理設置課程。
在學校，學生的課程學習是循序漸進的，而且課程之間有一定的關聯與前后順序關系。在學一門較高級課程之前必須先修一些先行課程，如果先行課程沒有學好，勢必會影響后續課程的學習。另外，同一年級學習同一課程的不同班級，由于授課教師、班級文化的不同，班內學生的總體成績相差有時會很大。利用學校教學數據庫中存放的歷屆學生各門學科的考試成績，結合數據挖掘的關聯分析與時間序列分析等相關功能，就能從這些海量數據中挖掘出有用的信息，幫助分析這些數據之間的相關性、回歸性等性質，得出一些具有價值的規則和信息，最終找到影響學生成績的原因。在此基礎上，對課程設置做出合理安排。
3.5評價學生學習情況。
學習評價是教育工作者的重要職責之一。評定學生的學習行為，既對學生起到信息反饋和激發學習動機的作用，又是檢查課程計劃、教學程序以至教學目的的手段，也是考查學生個別差異，便于因材施教的途徑。
特別是對成績管理數據庫進行挖掘，其數據來源于成績管理數據庫，挖掘的任務就是從用戶指定的數據庫中以不同的角度或不同的層次上采掘出一系列的統計結果，如分布情況、關系，對比、顯著性檢驗等，采掘結果用交叉表，特征規則，關聯規則，統計的曲線、圖表等表示，所以采用統計分析方法具有簡單、方便、直觀等優點，最為合適。
因此對學生學習行為和綜合素質進行評價，一般采用模糊論中的模糊綜合評判及模糊聚類的方法，對評價結果采用了對定性和定量指標加權平均算出綜合素質評價得分并排名的方法，而且由于學生綜合素質的評價指標是動態變化的，往往選用動態聚類法對評判結果進行動態聚類分析。
3.6評價教學質里。
教學評價是根據教育目標的要求，按一定的規則對教學效果做出描述和確定，是教學各環節中必不可少的一環。教學評價可以通過校園網收集學生對任課教師所講授、輔導課程的意見、評價。有關學生座談意見、學生打分評價、平時各項教學檢查、相應課程期末考試班級成績匯總等都是教學評價的內容，把這些數據要作為教師教授相應課程的檔案數據全部存人數據庫。
利用數據挖掘對數據庫中有關教學的各項評價進行分析處理，可以確定教師的教學內容的范圍和深度是否合適;選擇的教學媒體是否適合所選的教學內容和教學對象;講解的時間是否恰到好處;教學策略是否得當等。從而可以及時的將挖掘出的規則信息反饋給教師，以期更好地提高其教學水平，更好地服務于學生。
4結束語。
總之，隨著信息量的急劇增長和對信息提取的更高要求，現在我們很難再依照傳統方法在海量數據中尋找決策的依據，這就必須借助數據挖掘去發掘數據中隱藏的規律或模式，為決策提供更有效的支持。雖然數據挖掘作為一種工具，它永遠也不能替代教師的地位，但是它可以為教師的決策提供科學的依據。數據挖掘技術本身就是人們大量實踐的結晶，它為建立傳統教學中很難獲取或不可能獲取的模型提供了捷徑。
大數據論文（模板16篇）篇十
12月8日消息，第一財經商業數據中心發布的《中國互聯網消費生態大數據報告》顯示，中國7.1億網民將成為潛在的互聯網消費者。
80后、90后消費觀念大不同。
報告顯示，80后與90后作為互聯網消費領域的核心消費人群，90后在線上擁有鮮明消費特征，主要的標簽是娛樂至上、愛新鮮和個性化。90后在玩樂方面的興趣廣泛，既表現出對桌游、美食、夜生活的喜愛，也對二次元、游戲等虛擬領域有著更高的付費意愿。
相比較下，80后則更顧家，在互聯網理財、互聯網地產、電商等消費領域有顯著的消費特征，是互聯網消費的主力人群。從閱讀內容方面看，80后更加偏愛看健身、旅游、時尚、房產等話題的資訊;購物方面看，80后也更偏愛大家電、汽車用品、童裝等居家物品，由此可以看出，80后互聯網消費者特征的關鍵詞是家庭化、品質和資訊控。
網紅借力電商成“吸金王”
今年電商和社交的融合成為一個典型現象。數據顯示，紅人經濟的發展使得紅人店鋪的瀏覽成交高于一般女裝店鋪，近50%的粉絲有重復購買的行為，并且規模大的紅人店鋪比一般紅人店鋪轉化率高出57%。可以看出電商紅人的店鋪具有粉絲粘性高、高瀏覽高轉化以及銷售爆發力強的優勢。
便捷和品質成互聯網消費核心訴求。
移動互聯網的滲透和眾多新應用的興起使得我國互聯網消費生態不斷孕育繁衍，消費者的需求也因此更加清晰細分，便捷與品質的訴求是兩大明顯特征。
報告提出，消費趨勢的便捷主要體現在降低門檻、資源優化、服務整合和隨時隨地四個特性。以滴滴出行為例，滴滴優化夜間運力資源極大滿足了人們夜間個性化出行的需求。數據顯示，機場、火車站、餐飲等夜間交通資源不足的地方，使用滴滴出行的偏好度均呈現上升趨勢，體現出網約車滿足了消費者的`交通需求。
需求“品質化”則大大促進了商家運營發展軌跡的高端化、定制化、專業化和服務化。報告數據顯示，從趨勢上看，飛豬三年跟團游的增幅高于自由行的增幅，且跟團游中有近8成的訂單數是當地游，可以看出組件式的“diy自由行”已成為了消費者旅游出行的新風尚，同時也反映了多元化的自由行產品為消費者提供了更豐富的定制體驗。
大數據論文（模板16篇）篇十一
但沒人做過。
每個人都以為其他人做過，
因為每個人都聲稱自己做過。
這個比喻為尚處在萌芽幼齒階段的大數據蒙上了一層有趣且曖昧的意味。
在本次sdcc(中國軟件開發者大會)上，一些真槍實彈地做過大數據的高中生行業精英，向小伙伴們普及了一些有趣的冷知識。
大數據的隱秘魅力就在于，他比你都了解你。你以為你每次按下手機按鍵的動作都是一樣的嗎?哈哈圖樣圖森破。
來自今日頭條的技術副總裁楊震原告訴童鞋們，他們正在測試的“黑科技”，恰恰能從你點擊按鍵的時間和手指面積，推測出你當時的情緒。你的漫不經心、憤怒或者感動，都能夠成為后臺為你推送何種消息的依據。未來，如下場景可期：
那么這種“恰到好處“的情緒拿捏和大數據有什么關系呢?實際上對你情緒的推測是建立在對你多次正常點擊的記錄之上的。這種行為數據甚至在你還未意識到的時候，就“出賣”了你的情緒。
今日頭條技術副總裁楊震原在分析一個按鈕的平均觸摸時間。
銀行每天的交易賬目流水的統計數據，并不是大數據，而每個用戶在拿號之后等待了多久才排到，有多少用戶罵娘，有多少用戶過于焦急憤而離去，這些真正的行為才是大數據。
楊震原又舉了今日頭條在應用中的另一個例子。
實際上，你在一篇文章的什么位置停留多久，然后劃動了多遠，在新的位置停留了多久，是否看了評論，看了幾條評論，都可以按順序被記錄下來。接下來就是通過算法評估讀者的興趣所在。
csdn創始人蔣濤也特別提到，美國電商平臺wish正是用大數據的方法，根據每個人的數據不同，“看人下菜碟”地推薦你可能喜歡的貨品，三年時間已經發展成北美最大的電商之一。
所以，一個悲傷的消息是：未來如果你要隱藏自己的身份，不僅僅要變裝易容偽造指紋，甚至連點擊手機，查看文章的習慣都要改變了。
如果要想知道有多大比例的人喜歡gv，那么只需要做好抽樣調查就可以了，沒有必要對所有人進行調查。但是如果你想要推銷宅腐的周邊智能硬件產品，則需要逐個排查每個人“獨特”的興趣愛好。
所有數據一個都不能少，這就是所謂的“全量加工”，這些數據的制造者正是各大廠商利潤的源泉。
360商業產品首席架構師劉鵬是一名網紅，他在很多場合都強調：全量加工才是大數據。他說，涉及到個性化推薦、計算廣告、個人征信這些場景，大規模的計算就是無法避免的。
從技術角度來說，之所以大數據可以做到這么精準，也主要得益于技術的進步。感知設備被豐富地用在五花八門的硬件上，使得以前無法記錄的數據，現在都可以被記錄了。
大數據應該交給機器做決策，而不是交給人做決策。
這種洋溢著對人類深深不信任感的論斷同樣來自于劉鵬。在他眼中，大數據是為機器提供的食糧。而能夠駕馭大數據的人類基本只有兩種：數據科學家和統計工作者。
it企業中養一群科學家的可能性為零。而人類的判斷往往基于宏觀、戰略，不可能有精力做到“因事而異”。相比之下機器的判斷比人類更加細致。比如為每個用戶比如畫像、貼標簽。所以，要想把大數據利用透徹，愚蠢的人類還是暫時靠邊站吧。
“數據”這兩個字，天然給人一種完美而且精準的感覺。在這方面，大數據要挑戰你的底線。作為數字廣告領域的大牛，劉鵬強調，大數據可以存在半一致性這樣模棱兩可的屬性。換句話說，允許數據錯誤和丟失。
納尼?錯誤的數據也是好數據嗎?沒錯。由于數據量巨大，而且分析半天往往沒什么有用的收獲(價值密度低)，分析者往往需要選取一些特征數據做加工，而對于這些特征數據，也許還要簡化之后再加工。所以最終大數據要達到的結果是難得糊涂，卻一針見血。
所以，如果有人向喜愛人民網的你推薦草榴的時候，先不要發火，你可能只是大數據的一個錯誤罷了。
如果你是一個魯莽的人，最想知道這個情況的無疑是你的汽車保險公司，想必你的保費會居高不下;如果你是一個謹小慎微的人，最想知道的也是保險公司，因為它可以用打折的保費吸引你投保。
在你身上，甚至存在一個精確的“岀險率”數字。這個聽上去很驚悚的數字恰恰是保險公司利潤的來源。因為不掌握這樣大數據的個人，是無法計算自己的岀險率的。保險公司恰恰利用這種信息不對稱，給一個岀險率是萬分之一的人開出了千分之一的保價，相當于賺了十倍的利潤。
數據比它看上去的樣子更險惡，這是大數據業內人士的普遍共識。即使隱去了你的姓名電話等等敏感信息，只保留你和其他人聯系的記錄，熟悉你的人完全可以猜到你的身份。目前大數據的安全性，在他人的惡意之下，顯得力不從心。
隱私問題，制度只能解決20分，剩下的80分要靠技術進步來解決。
劉鵬如是說。期待市場倒退到前大數據時代，似乎沒有希望了。
如何精確統計出有多少人喜愛蒼井空，有多少人喜歡武藤蘭，但是又不泄露到底是誰喜歡蒼老師，誰喜歡武老師，這是目前大數據的最前沿研究。
有關大數據的政策再嚴格，沒有一套可靠的保密技術，數據的安全都是無從談起的。隱私算法、數據脫敏、數據隔離。都是研究的方向。在此之前，各位的大數據還都在相對危險的狀態。這也是為什么目前法律沒有禁止數據買賣，而各大巨頭卻不敢將數據出售的原因。當然，大數據庫市場價目前比較低也是一個重要的原因。
大數據論文（模板16篇）篇十二
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（模板16篇）篇十三
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。”我們認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。總之，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。
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大數據論文（模板16篇）篇十四
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（模板16篇）篇十五
《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（模板16篇）篇十六
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。”從這個定義來看，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。《nature》出版了專刊“bigdata”，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。可正當人們還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。