特征选择技术在大数据背景下的挑战
特征选择技术在大数据背景下的挑战
1 介绍
在一个增长的时代数据复杂性和体积和大数据的出现,特征选择扮演一个关键的角色在帮助降低高维机器学习问题。我们讨论最近的起源和特征选择的重要性
和轮廓的贡献在一系列应用程序中,从DNA微阵列分析人脸识别。近年来大量
数据集的创建,显然,这些只会继续增长的规模和数量。这个新的大数据场景特征选择的研究人员提供了机遇和挑战,随着越来越多的需要还可伸缩的有效的特征选择方法,考虑到现有的方法可能不够充分。
“大数据”现象展现在我们面前,其转型自然是毫无疑问的。黎明之间的时间总共2003人类生成5艾字节的数据,到2008年这一数字已经增加了两倍,至14.7艾
字节。现在5 eb的数据产生每2相互产量持续上升的步伐。因为体积、速度数据的多样性和复杂性不断增加,机器学习技术已经成为不可或缺的为了从大量的否则无意义的数据中提取有用的信息。特征选择是一个机器学习的技巧(FS),即
属性,允许一个问题是明确的选择,虽然无关紧要或冗余数据将被忽略。特征选择方法传统上被归类为过滤方法,包装方法或嵌入的方法[1],尽管新方法,结合现有的方法或基于其他机器学习技术处理不断出现的挑战今天的数据集。在过去的
几年里,特征选择已成功应用在不同的场景中涉及大量的数据,如DNA微阵列分析、图像分类、人脸识别、文本分类。但是,大数据的出现为研究者提出了前所未有的挑战。本文概述了特征选择研究的热点,旨在鼓励科学界寻求和接受最近出现的新机遇和挑战。
本文的其余部分组织如下。第二部分解释了为什么特征选择最重要的现在,第三节简要描述了特征选择的历史和评论最先进的方法,第四部分回顾最近的应用,第五节描述了特征选择的研究人员需要满足新兴挑战在未来几年,最后,第六节总结了纸。
2 特征选择的必要性
近年来,大多数企业和组织以一种系统化的方式存储大量的数据,但没有明确其潜在有用性的想法。此外,互联网的日益普及产生了许多不同的格式的数据(文本、
多媒体等)和许多不同的来源(系统、传感器、移动设备等)。能够从这些数据中提取有用的信息,我们需要新的分析和处理工具。这些数据已经生成最后几来我们继续每天生成的字节结构[2]。大的大数据量和超高维度现在各种机器学习应用领域的循环特性,文本挖掘、信息检索等[3]。温伯格et al。[4],例如,协作的
垃圾邮件过滤任务进行了一项研究有16万亿独特的特性,而谭et al .[3]的研究
是基于广泛的合成和数以百万的真实数据集的数据点Oe1014T特性。大型的数据集提出了一个有趣的挑战为研究社区;引用Donoho等。[5]“我们的任务是找到一个海里捞针,梳理相关信息大量堆过剩”。
超高维度意味着巨大的内存需求和培训的高计算成本。泛化能力也被称为“维度”的诅咒。根据Donoho et al .[5],贝尔曼在1957年创造了这个五彩缤纷的词来
形容的困难优化通过详尽的列举产品空间[6]。这个术语是指时出现的各种现象分析和组织数据在高维空间中(与成百上千的维度)不发生在低维的设置。数据
集通常是由一个矩阵的行记录实例(或样品)和列的属性(或特性)代表手边的问题。为了解决维数问题,找到“窄”的数据集可以概括矩阵在某种意义上接近于原始。
因为这些窄矩阵有一个小数量的样品和/或特性,它们可以更有效的利用比原来
的矩阵。找到这些狭窄的矩阵的过程称为降维。
超高维度不仅带来难以忍受的内存需求和高计算成本的培训,而且恶化的泛化能力,因为“诅咒维度”的问题。根据[5],1957年贝尔曼[6]创造了丰富多彩的项
维度的诅咒,在优化的难度通过详尽的列举产品的空间。这种现象出现在分析和组织不发生在低维的数据在高维空间的设置。任何数据集通常是由一个矩阵的
行记录的实例或样本和列的属性/功能要求代表手边的问题。因此,解决维数问
题的诅咒,数据集可以总结为发现“窄”矩阵,在某种意义上接近于原始。这些狭窄的矩阵只有少量的样品和/或少量的属性,因此可以更有效地比原来的大矩阵。找到这些狭窄的矩阵的过程称为降维。
特征提取是一种降维技术,解决了问题,找到最紧凑和丰富的功能对于一个给定的问题,提高数据存储和处理效率。特征提取的步骤分解为建设和选择。功能施工方法补充人类专家在“原始”数据转换成一组有用的功能使用预处理变换过程
如标准化、规范化,离散化,信号增强,局部特征提取。一些施工方法不改变空间
维度,而其他扩大,减少或两者兼而有之。不丢失信息是至关重要的在施工阶段的特征;第二,Elisseeff[7]建议最好总是宁可过于包容而不是丢弃有用的信息的风险。增加功能看似合理但这是要付出代价的:模式的维度的增加带来损失的风险相关
信息的可能无关紧要,嘈杂的或冗余的特性。特征选择方法的目标是减少数量的初始特征,选择一个子集保留足够的信息来获得令人满意的结果。
在一个社会,需要处理大量的数据和特性在各种各样的学科,目前迫切需要解决必不可少的特征选择问题。要理解,研究人员所面临的挑战,下一节将简要描述特征选择的起源和最近的贡献。
3一个简短的历史
特征选择的过程被定义为检测相关特性和丢弃不相关和冗余特性获取的目标特性的一个子集,准确地描述一个给定的最低性能退化的问题[1]。从理论上讲,有大量的输入特性似乎是可取的,但维度不仅是一种内在的诅咒的高维数据的问题,但更多的联合数据和算法的应用问题。出于这个原因,研究人员开始在预处理阶段选择特性,试图将他们的数据转换成一个低维的形式。
第一个特征选择的研究可以追溯到1960年代[8]。休斯[9]使用一种通用的参数模型来研究贝叶斯分类器的精度的函数特性,得出结论如下:“测量选择,不像发达技术。提出了减少和组合相反,它们是说明了一个框架,用于进一步的调查”。此后,特征选择的研究提出了许多挑战,一些研究者高度怀疑进展;在“米勒博士的论文讨论”[10],例如,RL的管理者说:“如果没有解决变量消除高速计算的帮助下经过两年的工作,那么也许是时候将焦点转移到其他问题”。在1990年代,著名的进步是在特征选择用来解决机器学习问题(11 - 13)。如今,特征选择是承认起到至关重要的作用在减少实际问题的维数,可以在越来越多的出版物在这个问题(1、7、14、15)。
开发的新的特征选择方法在过去几个decades-classified过滤器、包装或嵌入方法是基于特征选择算法之间的关系和归纳学习方法用来推断模型[1]。特征选择方法也可以根据个人评价和子集分类评价方法[16];former-also称为特性排名评估的特征通过分配权重根据相关性,而后者产生候选特征子集基于一个特定的搜索策略随后评估的一些措施。
鉴于其能力提高学习算法的性能,特征选择吸引了机器学习领域的兴趣越来越浓,在集群等过程(17、18),回归(19、20)和分类(12、21),是否监督或无监督。
可用的众多特征选择算法,一些已成为研究人员中非常流行。表1简要列出了最常用的特征选择方法,表明他们是否单变量或多变量,是否返回一个排名或子集,原出版参考和计算复杂性(其中n是样本的数量和m是功能)的数量。
这些广泛使用的方法是特征选择的艺术的状态。多元方法通常比单变量方法来获得更好的结果,但在更大的计算成本。没有统一的方法,因为每个更适合特定类型的问题。以前的工作[32],我们回顾了一些先进的算法的性能在一个人工控制的情况下,检查他们的效率在处理等问题之间的冗余特性,非线性、噪声的输入和输出和更多的功能比样品(如发生在DNA微阵列分类)。表2总结了我们的结论(星号意味着更好的适合一个给定的问题)。注意,版本的SVM-RFE线性和非线性内核进行了测试,但后者(SVM-RFE-nl) 不是申请计算与成千上万的理由一个场景功能。
ReliefF,一个很好的选择独立问题的特殊性,著称的健壮和能够处理不完整和嘈杂的数据。它可以被应用在大多数情况下,较低的偏见,包括之间的交互特性,可以捕捉当地依赖其他方法可能小姐SVM-RFE也表现良好,虽然其计算复杂度可以防止使用非常高维数据集,特别是当使用非线性的内核。mRMR也表现可接受除了与大量数据集的特性。尽管该产品的研发得到了去除冗余的概念,mRMR无法丢弃冗余特性实验的人造DNA微阵列数据集,冗余是一个承认的问题。最后,可怜的相关性和冗余的结果得到与慢性疲劳综合症、一致性、互动与流行的畜栏InfoGain评估数据集,它有四个二进制值预测和类,所需的额外特性相关的类标签75%。这四个方法选择相关功能但丢弃的四个真正相关的特性。然而,它们非常有效地不选择冗余特征与成千上万的面对场景特性[32]。
可以看到,现有特征选择方法有其优缺点。请注意,计算时间不是我们之前考虑的分析[32]。然而,如今这个因素起着至关重要的作用在大数据问题。一般来说,单变量方法有一个重要的可伸缩性优势,但代价忽视功能依赖和有辱人格的分类性能。相比之下,多元技术提高分类性能,但其计算负担往往意味着他们不能被应用到大数据。很明显,特征选择研究人员需要适应现有的方法或提出新的为了应对大数据的爆炸带来的挑战(第5部分中讨论)。
4最近的贡献
人们不断地开发出新的特征选择方法有广泛的套件提供给研究人员。下面我们评估最近的事态发展在解决高维问题等领域的集群(33、34),回归第35 - 37()和分类(38、39)。
使用不同的功能类型和组合成为今天的许多真实的应用程序的标准,导致爆炸一个名副其实的特性给出计算和信息技术的飞速发展[2]。传统上,由于处理非常高维数据的必要性,大多数新特征选择方法过滤方法。尽管如此,嵌入的方法增加了流行在过去的几年里,因为它们允许同时特征选择和分类(40-42)。至于包装方法,这些得到的关注更少,由于沉重的计算负担和过度拟合的高风险样本的数量是不够的。还有一个趋势结合算法,以混合的形式方法[43-46]或合奏[47-51]。
除了我们自己的审查[32],说在前面的小节中,其他作品回顾了使用最广泛的特征选择方法,过去的几年里。莫利纳等。[52]评估基本特征选择算法的性能在控制的情况下,考虑到数据集的相关性,无关和冗余。Saeys等。[53]创造了一个经典的基本分类特征选择技术,讨论他们在生物信息学的应用程序使用。华等。[54]在设置一些基本的特征选择方法相比涉及成千上万的特性,使用基于模型的合成数据和实际数据。布朗et al。[55]提供了一个统一框架理论特征选择的信息,带来了近二十年的研究启发式过滤标准在一个单一的理论的保护伞之下。最后,加西亚et al。[56]专用的数据预处理的书一章讨论特征选择和分析其主要方面和方法。
另一个观点是专注于特定的问题时,获得与研究人员应用不同的特征选择技术,以提高性能。在这种情况下,方法是高度依赖于手头的问题。最具代表性的应用程序下面讨论。
4.1。应用程序
特征选择方法目前被应用于不同领域的问题。下面我们描述的一些最受欢迎的应用推广这些方法的使用。
4.1.1。微阵列分析
DNA微阵列基因表达差异的用于收集信息组织和细胞样本,可以用于疾病诊断或区分特定类型的肿瘤。样本容量通常是小(通常少于100名患者)但原始数据测量基因表达集体的特性可能从6000年到60000年。在这种情况下,特征选择不可避免地成为一个必不可少的预处理步骤。
最早的在这一领域的研究工作,在2000年代[53],主要是单变量范式(57-59),这是快速和可伸缩的,但忽略了特征依赖性。然而,一些与多元方法也尝试,因为这些可以依赖模型特性,尽管他们是慢,可伸缩低于一元技术[32]。多变量筛选方法(60 - 63)和使用更复杂的技术,如包装和嵌入式方法[64 - 67]。一个完整的回顾最新的特征选择方法用于微阵列数据可以在[68],这表明自2008年以来许多贡献属于过滤器一类,主要是基于信息理论(见图1)。包装器方法在很大程度上避免了由于沉重的计算资源的消费和过度拟合的高风险。尽管嵌入式方法没有收到关注婴儿的微阵列数据分类,近年来出现了几点建议。最后,值得注意的是,最近的文献揭示了倾向于结合算法混合或合奏方法(图1中表示为“其他”)。
4.1.2。图像分类
影像分类已成为一个热门研究领域,鉴于需求有效的方法对图像分类进行分类。图像特征的数值属性通常是分析来确定自己属于哪一类。与最近图像捕获和储存和互联网技术的进步,大量的图像数据已成为向公众开放,从智能手机照片收藏网站甚至视频数据库。自图像处理通常需要大量的计算机内存和权力,特征选择所需的功能可以帮助减少为了能够正确分类的图像。
尽管数据证明的爆炸特征选择适当的技术来处理数以百万计的图像,需要清楚地知道哪些特性提取每个像素出现几十年前。这个领域的一个常见问题是,文学是指许多模型从一个给定的图像,提取纹理特征,如马尔可夫随机域和同现的特性。
然而,随着Ohanian杜布指出[69],没有普遍的最佳特征子集。出于这个原因,特征选择的任务必须是特定于每个问题,以决定使用哪种类型的特性。Jain和Zongker[70]随后也试图确定合成孔径雷达图像的分类错误率可以减少通过特征选择一组18特性来自四个不同的纹理模型为每个像素。最近,几个过滤器被应用于特征提取与五种不同的纹理分析技术[71],尽管如此,在这种情况下,作者并没有那么多感兴趣使用哪个纹理特征,而是在减少计算时间必要提取特征。当特
征提取和加工的数量降低,所需的时间也减少了在一致,这通常可以实现用最小的性能下降。
特征选择也适用于自动图像标注。提出了两种加权特征选择算法(72、73)帮助聚类算法处理大量数据的维度和实现扩展到大量的关键词。高et al。[74]杨和金[75]引入了一个解决方案基于分层特征选择算法解决问题的自动特征提取和图像分类器训练和特征子集的选择,使用多分辨率网格框架和增强算法支持向量机在高维特征空间中,分别。陆等。[76]后提出了一个遗传算法包装器方法来选择MPEG-7特征描述符。与此同时,小和鲁格[77]提出了一种非参数密度估计算法评估方法的特征子集。最近,马云等。[78]提出了一种新颖的方法,基于sparsity-based模型,共同选择最相关的特征从所有数据点同时发现共享子空间的原始特性(有利于多标记学习)。
4.1.3。人脸识别
识别人脸是一个复杂的视觉识别的问题。在过去的几十年里,人脸识别已成为最活跃的研究领域之一,由于其众多的商业和法律应用程序。一个常见的应用程序是确定或验证一个人从数字图像或video-sourced框架通过比较选定的面部特征的图像与面部特征数据库。在这个领域一个重要的问题是确定哪些图像特性最信息用于识别目的。不幸的是,这不是简单的任务,因为存在冗余对象图像;此外,面部数据库包含大量特性但减少数量的样本。特征选择算法对人脸识别最近被建议作为一种方法来解决这些问题。
特征选择的过滤方法是一种常见的选择,主要是由于其低计算成本与包装或嵌入方法。杨et al。[79]提出的方法基于物理意义的广义费舍尔则为了选择最歧视特性识别。陆等。[76]提出了一个新颖的方法来选择一个子集包含最基本的原始特性的信息;叫主特征分析(PFA),它类似于主成分分析(PCA)方法。德·马托斯et al。[80]介绍了人脸识别的方法基于离散余弦变换(DCT)系数的选择。最近,李et al。[81]引入了一个新的彩色人脸识别方法,使用顺序向前浮动搜索(设定触发器)获得一组最优颜色组件用于识别目的。同样值得注意的是,一些提出的方法基于进化计算技术被证明是成功的在这个领域(82 - 85)。
4.1.4。文本分类
文本分类的目标是对文档进行分类为固定数量的预定义的类别或标签。这个问
题已经成为垃圾邮件检测特别相关的互联网应用和购物和拍卖网站。每一个独
特的词在文档中被认为是一个特性。然而,因为这意味着输入特性远比示例(通
常超过一个数量级),有必要选择词汇的一小部分,所以允许学习算法减少计算,存储和/或带宽需求。
预处理阶段通常是应用特征选择之前消除难得单词和单词形式,如复数和动词结合合并到相同的术语。有几种方法可以表示特性值,例如,一个布尔值来指示如果存在一个词或缺失或包括词的出现次数计数。即使这个预处理步骤中,在文档中可能的单词数量,可能仍然很高,所以特征选择是至关重要的。许多技术已经开发和应用于近年来这个问题。福尔曼[86]提出了一种新颖的特征选择度量,叫做bi-normal分离(bn),它是一个有用的启发式增加使用时可伸缩性与包装技术的文本分类。金等。[87]几种新颖的特征选择方法应用于集群数据,而Dasgupta et al。
[88]提出了一种无监督特征选择策略,从理论上保证了泛化能力的分类函数的分类函数基于的所有特性。福尔曼[89]进行一系列的过滤器应用于二进制、多级
和分层的文本分类问题,尤其关注可伸缩性。Ug?是乌斯[43]随后提出一个两阶
段的文本分类特征选择方法使用InfoGain,PCA和遗传算法,获得较高的分类效果有两个经典的基准数据集。商等。[90]最近提出了一个新颖的指标称为全球信
息增益(演出),避免了冗余自然,还介绍了一种有效的全球信息增益特征选择方法称为最大化(MGIG),已被证明是有效的特征选择的文本域。最近,Baccianella等。
[91]提出了六个小说专门为顺序设计的文本分类特征选择方法。
可以看到,大多数机器学习方法可以利用的特征选择预处理的目的,因为它通常提高模式识别的精度,降低了计算成本。我们的简短回顾了特征选择的应用程序更受欢迎,但文学作品描述了许多更多的应用领域,包括入侵检测[92][93]和机械故障诊断。
5 热点:特征选择下一个什么?
这篇文章开始提到的,计算机技术的不断进步使研究人员和工程师收集数据速度越来越快。解决的挑战,分析这些数据,特征选择成为一个必要的预处理步骤,需
要适应和改进能够处理高维数据。我们已经强调了需要特征选择和讨论最近的
贡献在几个不同的应用领域。然而,在新的大数据的场景中,一个重要的挑战正在崛起,代表当前特征选择研究的热点。
5.1。数以百万计的尺寸
在新的大数据的时代,机器学习方法需要能够处理数据的空前的规模。类似于大数据,“大维度”一词被创造是指到达空前数量的功能水平呈现现有机器学习方法[2]不足。
广泛使用UCI机器学习库[94]表明,在1980年代,的最大维度数据仅为100。到了1990年代,这一数字已经增加到超过1500,到2009年,超过300万人。如果我们关注UCI数据集的属性的数量,13多5000的特性和大多数有一个样本/特性比低于0 a水平,可能阻碍任何学习过程。记忆,图2显示了数量的特征维数最高的数据集包含在UCI机器学习库在过去的七年。流行LIBSVM数据库中的[95]的最大数据维数约为62000在1990年代,增加到大约1600万在2000年代和超过29个百万在2010年代;类似地,现有的92数据集有超过5000的特性和11
比样本数据集有很多更多的功能。7的数据集包含在这两个存储库在过去的9年数百万的维数的顺序。除了这些通用存储库,还有其他与特定的高维度问题,如上述DNA微阵列分类[68]和图像分析(96、97)。
在这种情况下,现有先进的特征选择方法是面对关键的挑战可能对性能产生负面的影响。作为一个例子,翟等。[2]指出,超过一天的计算工作先进的SVM-RFE和牛皮癣mRMR功能选择器来处理数据单核苷酸多态性(SNP)一百万特性组成的数据集。
此外,许多先进的特征选择方法是基于算法设计计算两两相关。的影响在处理一百万特性计算机需要处理一万亿的相关性。这种问题带来了机器学习的研究人员面临的一个巨大挑战,仍然需要解决。
5.2。可伸缩性
大多数现有的学习算法是数据集的大小是小得多,但现在不同的解决方案所需的小规模和大规模学习问题。小规模的学习问题受到通常的approximation-estimation权衡,但这代价是更复杂的大规模学习问题,不仅因为精度也将学习算
法的计算复杂度。此外,由于大多数算法被设计根据假设数据集将被表示成一个驻留内存表,这些算法是无用的整个数据集时并不适合在主内存。数据集大小因此扩大机器学习算法的一个原因。然而,还有其他的设置,研究人员能找到机器学习任务的规模令人生畏的[98],例如:
1模型和算法复杂性:高精度的学习算法要么依赖于复杂的,非线性的模型,或采
用计算昂贵的子例程。
2推理时间限制:应用程序涉及传感、机器人导航、语音识别等,需要在实时预测。
3预测瀑布:应用程序需要顺序、相互依存的预测有一个高度复杂的联合输出空间。
4模型选择和参数扫描:优化学习算法hyper-parameters和评估统计学意义需要多个学习处决。
鉴于所有这些原因,扩大学习算法是一个热门问题。情况下在点车间“帕斯卡大规模学习挑战”25日举行的国际会议上机器学习(ICML08)和“大学习”研讨会举行的2011年会议的神经信息处理鉴于所有这些原因,扩大学习算法是一个热
门问题。情况下在点车间“帕斯卡大规模学习挑战”25日举行的国际会议上机器学习(ICML08)和“大学习”研讨会举行的2011年会议(NIPS2011)神经信息
处理系统的基础。扩大是可取的,因为增加了训练集的大小通常增加算法[99]的准确性。扩大学习算法的问题与其说是一个加速的一个缓慢的算法之一,将一个行不通的算法转化为实用的一个。今天,有一个共识在机器学习和数据挖掘社区数据量提供了一个直接的挑战与可伸缩性问题[2]。关键的一点是很少有多快可以运行在一个特定的问题,而是大问题你可以如何处理[100]。
可伸缩性的影响被定义为训练集的大小增加算法的计算性能的准确性,训练时间和分配的内存。这样的挑战是要找到一个平衡在这些标准——换句话说,获得“足够好”的解决方案尽可能“快速”和“有效”。如上所述,这个问题变得非常关键的情况下有时间和空间约束作为发生在实时应用程序处理大型数据集,无与伦比的计算问题需要学习和初始原型需要迅速实现的解决方案。
类似于实例的选择,其目的是在丢弃多余的,即[101],冗余的或无关紧要的,样本,
特征选择可以扩展机器学习算法通过减少输入维数,因此算法运行时。然而,当处理一个数据集包含大量特性和样本,特征选择方法的可伸缩性也假设至关重要。因为大多数现有特征选择技术是为了处理小规模的数据,他们的效率可能会降低,
如果不是完全下降,高维数据。图3显示了运行时响应修改特性和样本的数量为四个著名的特征选择士兵方法应用于SD1数据集,一个模拟DNA微阵列数据的合成数据集[102]。
在这种情况下,特征选择的研究人员需要关注不仅在选择的准确性,而且在其他方面。其中一个因素是稳定,定义为结果的敏感性训练集的变化。其他重要的因素,可伸缩性,指的是特征选择应对越来越大训练集。一些研究已发表关于过滤器的行为在小训练集与大量的特性(55103 - 105)和更少的问题上可伸缩性[106]。什么研究主要集中在可伸缩性存在于特定的应用程序[107],修改现有的方法[108],实例的组合和特征选择策略[109]和在线[110]和[111]平行方法。最近的一篇论文谭等。[3]描述了一种新的自适应特性的扩展方法合成和真正的大数据集,基于组特征选择和多个内核的学习,它能使可伸缩性大数据场景。
一般来说,尽管大多数经典的单变量特征选择方法(每个特性单独考虑)有一个重要的优势的可伸缩性,他们忽视功能依赖性,因此可能比其他表现较差的特征选择技术。多元技术,相比之下,可能会提高性能,但降低成本的可伸缩性[112]。特征选择方法的可伸缩性是如此关键,从科学界更值得关注。之一,通常采用处理可伸缩性问题的解决方案是将数据分发到多个处理器,在下一节中讨论。
5.3。分布式特征选择
传统上,特征选择是应用于一个集中的方式,即。,一个单一的学习模型用于解决一个给定的问题。然而,由于现在数据可能分布,特征选择可以利用并发处理多个子集序列或。有几种方法可以分配一个特征选择的任务[113](注:实时处理将在5.4节讨论):
(1)是在一个非常大的数据集的数据。数据可以分布在多个处理器,一个相同的
特征选择算法可以在每个运行和结果的总和。(2)不同数据集的数据可能在不同的位置(例如的不同部分,在一个公司,甚至在不同的合作组织)。至于前面的情况下,一个相同的特征选择算法可以运行在每个结果的总和。(3)大量数据可能抵达一个连续的无限流。如果数据流到一个处理器,可以由不同的处理器处理不同部分并行代理。如果数据流到不同的处理器,他们可以处理如上所述。(4)数据集不是特别大,但不同的特征选择方法需要应用学习看不
见的实例并结合结果(通过某种投票系统)。整个数据集可以在一个处理器,通过相同或不同的特征选择方法,访问数据的全部或部分。
最后一个方法,称为整体学习,最近收到很大的关注[114]。这种方法的兴趣是由于这一事实,因为高方差是特征选择方法的问题,一个可能的解决方案是使用一个方法基于组合方法(115年,51)。
个人选择器选择器在一个被称为基地。如果基本选择器都是一样的,整体的称为均匀。整体特征选择是在两个步骤来完成的。首先,一组选择器是应用不同的特性,没有普遍的原则优化技术,可能有多个类似的特性,区分数据的子集。第二,每个特性选择器产生的输出是排名随后通过共识聚合特性,选择最常见的特征选择,等[116]。
如前所述,大多数现有的特征选择方法是不会规模有效地处理数以百万计的功能;事实上,他们甚至可能变得不适用。一个可能的解决方案可能是分发数据,在每个分区上运行特征选择,然后合并结果。分区数据分布的两种主要方法是由样本特性(垂直)或(水平)。分布式学习已经被用于扩大规模数据集太大的批量学习样本(117 - 119)。虽然分布式学习是不常见的,有一些发展关于数据分布特性[120121]。一个提议是一个分布式的方法,数据分区既垂直和水平[122]。另一个是分布式并行特征选择方法,该方法可以在分布式形式和执行并行读取数据特征选择在对称多处理模式通过多线程和大规模并行处理[111]。然而,当处理大维度的数据集时,研究人员必须分区的必要性的特性。在DNA微阵列数据的情况下,小样本大小结合大维度防止水平分区的使用。然而,前面提到的垂直分区方法不考虑一些这些数据集的特性,如高之间的冗余特性,所描述的方法完成Sharma等。[123]和Bolon-Canedo et al。[124],后者计算成本要低得多。
几个范例进行分布式学习在过去的十年里出现了。MapReduce[125]就是这样一种流行的编程模型有一个关联的实现与并行处理和生成大型数据集,在集群的分布式算法。Hadoop开发的切割和Cafarella[126]2005年,是一组算法的分布式存储和分布式处理非常大的数据集在计算机集群;这是由商品硬件和基于MapReduce处理部分。最近开发Apache火花[127],一种快速、通用发动机对于大规模数据处理,在机器学习研究人员由于迭代过程的适用性。
发达在Apache火花范式MLib[128],创建一个可扩展的机器学习库包含算法。虽然它已经包含许多学习算法支持向量机和朴素贝叶斯分类和k - means聚类
等,到目前为止,它不包括特征选择算法。这对机器学习的研究人员提出了挑战,也提供了一个机会来启动研究的一个新行。
另一个开放的研究是使用图形处理单元(gpu)分发,从而加速计算的特征选择算法。与许多应用物理模拟、信号处理、金融模型,神经网络,和无数的其他领域一样,通常运行在gpu并行算法实现了在类似CPU 100 *加速算法。现在的挑战是利用GPU的能力适应现有最先进的特征选择方法能够有效、准确地处理数以百万计的特性。
5.4。实时处理
数据被收集在一个前所未有的快节奏,相应地,需要迅速处理。社交媒体网络和便携设备主导我们的日常和我们需要复杂的方法,能够实时处理大量的数据,例如:垃圾邮件检测和视频/图像检测[2]。
古典批学习算法不能处理连续数据流流动,需要在线方法。在线学习[129],不断修改和精炼的过程模型中加入新的数据按需,已成为一个热门领域在过去的几年里,因为它解决重要问题的过程(如发生在时间。,股票价值由于其历史和其他外部因素)。映射过程实时更新,随着越来越多的样品。在线学习还可以用于非常大规模的数据集,因为一个可能的解决方案可能是学习数据顺序的方式。
在线特征选择没有得到同样的关注在线学习[129]。尽管如此,一些研究存在描述试图选择相关特性在一个场景,在该场景中,出现新的样品和新特性。Zhang et al。[130]提出了增量特征子集选择算法,原始的布尔矩阵技术,有效地选择有用的特性对于给定的目标数据。然而,特征选择方法的效率与增量没有测试机器学习算法。Katakis et al。[131]提出了一个动态特征空间的想法,即特征选择从最初的培训文档随后被认为是由学习者在系统操作。然而,可能随时间变化的特性,初步训练集通常不是在某些应用程序中可用。Katakis等。[131]结合增量特征选择与他们所谓的基于功能的学习算法在高维数据流处理在线学习。
这个框架是应用于概念漂移的特殊情况[132]固有的文本数据流(即。随着时间的推移,新的预测单词的外观)。这种方法的问题是,特点是认为离散值。珀金斯等。[133]描述了一个新颖的和灵活的方法,叫做嫁接,对选择合适的特征作为不可或缺的一部分学习正规化的预测学习框架。什么使嫁接适合大问题是,它在增量迭代的方式运作,逐步建立一套功能而使用梯度下降训练预测模型。帕金斯和
赛尔[134]解决问题的特性可用一次而不是从一开始,他们的方法,称为在线特征
选择(OFS),假设,不管出于什么原因,它是不值得等待,直到所有特性学习开始之
前就已经到达。他们由此衍生出一个“足够好”映射函数从输入到输出基于特
性见过这么日期的一个子集。OFS在图像处理领域的潜力是演示了通过应用边
缘检测问题的[135]。一个有前途的替代方法,称为网络流特征选择(OSFS),选择
和冗余功能[136]密切相关。在另一个方法中,两种小说在线特征选择方法使用
相关性选择动态特性;冗余是后来才考虑,当这些特性通过流媒体,但训练例子的
数量仍是固定的[137]。最后,文学包含许多研究指在线特征选择和分类。一个
是一个在线学习算法对特征提取和分类,实现对影响声学信号榛子仁[138]。另
一个,李维和Ullman[139],提出分类图像进行特征选择,虽然他们的方法只使用一个小的子集训练数据在每个阶段。另一个描述在线特征选择执行基于权重分配
给每个分类器输入[140]。
网上可以看到,特征选择是处理主要是在个体基础上,即。一步,通过筛面的特性
独立的在线机器学习步骤,或通过执行在线没有后续在线分类特征选择。因此,实现实时分析和对高维数据集的预测仍然是一个挑战对计算智能移动平台上。现
在的问题是要找到能够修改的灵活的特征选择方法选择特征子集作为新的训练
样本的到来。也希望这些方法执行在一个动态的特征空间,将最初是空的,但新信息到达时(如添加特性。、文档的文本分类应用程序)。
5.5。功能成本
本文中我们可以看到,尽管新的特征选择方法正在开发中,但大多数更关注移除不相关和冗余功能的成本而不是获取输入功能。相关的成本与功能是不同的概念。例如,一个模式在医学诊断由可观测的症状(如年龄和性别),没有成本,以及测试
的结果,相关的成本和风险;作为一个例子,侵入性手术探查是昂贵得多比血液测
试[141]和高风险。特征提取风险的另一个例子是由巴哈蒙德et al。[142],动物测定在现存动物评估肉牛的优点是必要的。另一个成本是相关的计算问题。在
医学成像领域,从医学图像特征提取可以计算代价高昂;此外,在纹理分析技术称
为[143]共生特性,提取每个特性的计算成本的变化意味着不同的计算时间。在
实时应用中,空间复杂度是可以忽略不计,而时间复杂度[144]是至关重要的。图
5显示了一些示例cost.1的特性
正如一位可能会注意到,功能有一个关联的成本可以在许多实际的应用程序。然而,这并没有为机器学习研究人员关注的焦点。大部分的作品只考虑错误分类成本,收到这是惩罚,而决定一个对象属于一个类,它不是真正的一个[145]。有一些试图平衡特性的贡献和他们的成本。例如,在分类、弗里德曼[146]包括正则化
项传统线性判别分析(LDA);左边的成本函数计算误差和右侧术语与k正则化参
数加权,提供一个框架,根据k值不同的正则化解决方案。相关特征提取,你et al。[147]提出了一个标准选择内核参数基于最大化类间散射和最小化在类散射。一般分类框架应用人脸识别提出了莱特等。[148]研究特征提取和健壮性闭塞获得稀疏表示。这种方法,而不是测量特性和类之间的相关性,评价表示错误。
尽管前面的分类和特征提取的尝试,有少数作品特征选择中处理这个问题。在1990年代早期,Feddema et al。[144]开发方法为图像特征的自动选择一个机器人。对于这个选择过程,他们雇了一个加权准则,考虑成本的计算特性,即。的时
间和空间复杂性特征提取过程。几年后,杨和Honavar[141]提出了一种遗传算
法进行特征子集选择、设计适应度函数的基础上的两个标准神经网络在分类精
度和分类成本(成本定义为测量所需的特定功能的价值分类,风险,等等)。黄和王[149]使用遗传算法的特征选择和支持向量机的参数优化,使用分类精度,选择特
性和功能成本作为标准来设计适应度函数。混合特征子集选择基于蚁群优化方
法和人工神经网络也被描述[150],启发式的,使蚂蚁选择特性的逆成本参数。最近,提出了一种新的通用框架,包括添加新术语特征选择的评价函数方法,功能成
本考虑[151]。最后,徐et al。[152]检查测试时间CPU成本的两个主要组件,即
分类器的评估成本和特征提取成本,并展示了如何平衡这些成本与分类精度。
虽然减少了成本的问题与特征选择在过去的几年里,收到了一些关注小说的特征选择方法,可以处理大规模和实时应用迫切需要计算成本必须预算和占。机器学习研究的新机会与最先进的算法的准确性,同时降低计算成本。
5.6。可视化和可解释性
近年来,一些降维技术开发了数据可视化和预处理。然而,尽管目标可能是更好的可视化,大多数技术的限制被可视化的功能转换的原始特性[153 - 155]。因此,
当模型解释能力是很重要的,降维的特征选择是首选的技术。
一个只是一样好它的特性,特性的原因产生了并将继续发挥优势作用模型的可解释性。用户有一个双重的可解释性和透明度的必要性在特征选择和模型创建过程:(i)他们需要更多的互动模型可视化,在那里他们可以改变输入参数更好的未来与模型和可视化交互场景和(2)他们需要更多的互动特征选择过程中,使用交互式可视化,他们有权遍历不同的特征子集,而不是绑定到一个特定的子集选择算法。
一些近期作品描述使用特征选择来提高模型的解释能力在不同领域获得的。一个例子是一个方法的自动和迭代优化推荐系统,特征选择的步骤选择的最佳特征初始模型自动优化它[156]。另一个是使用特征选择改善决定trees-representing代理模拟人员在一个组织中,模型可持续性behaviors-through专家审查的理论一致性[157]。另一个是基于映射生成地形数据可视化的方法估计功能特点同时作为可视化模型训练[158]。克劳斯等。[159]描述的可视化工具帮助用户开发的预测模型问题,允许他们排名功能(根据预定义的分数),结合功能和检测尺寸之间的相似之处。
然而,数据无处不在,不断增加,和异构。我们正在见证一种第欧根尼综合症指数据:组织收集和存储吨的数据,但大多数没有工具或资源的访问,从他们的数据生成战略报告和见解。组织需要以一种有意义的方式收集数据,以便从一个丰富的数据/ knowledge-poor场景数据丰富/ knowledge-rich场景。挑战在于让用户友好的可视化结果,从而增强可解释性。由大数据应用程序复杂性隐含也强调了需要限制可视化复杂性的增长。因此,尽管特征选择和可视化处理相对隔绝彼此在大多数研究到目前为止,数据的可视化功能可能在真实世界的高维度场景中可发挥重要作用。然而,同样重要的是要记住,尽管可视化工具正越来越多地用于解释,使复杂的数据可以理解,质量相关的决策往往是由于受损的工具无法解决启发式所扮演的角色,偏见,在人机交互等设置。因此,互动工具类似于被克劳斯等。[159]是一个有趣的研究。
6。讨论和结论
特征选择被广泛用作预处理步骤,减少了尺寸的问题,提高了分类精度。需要这种技术近年来急剧增加,为了应对方案的特点是大量的输入特性和/或样本。换句话说,大数据爆炸现在有许多问题的维数。
本文分析了派拉蒙需要特征选择和简要回顾了最受欢迎的特征选择方法和一些典型的应用。虽然特征选择很可能是一个更著名的预处理技术,重要的是不要忽略了特征选择影响因素的选择。举例来说,重要的是要选择一个适当的离散化技术,考虑到某些特征选择methods-especially那些从信息论领域发展到处理离散数据。事实上,它已经证明了离散化方法的选择影响的结果特征选择过程[160161]。
需要新的预处理技术不仅影响决定使用哪一个特征选择方法,也影响其他处理阶段。一些方法返回一个根据一些指标排序的功能,在这种情况下,善的功能需要评估和决定在何处设置阈值。分类算法是评估特征的首选方式,虽然这通常意味着额外的计算负担。此外,使用某些分类器可能模糊特征选择过程的有效性。有证据表明,良好的精度可以通过分类器使用嵌入式能力即使选择的集合特性小于最佳[32]。另一个问题可能影响选择或分类器的特征选择方法的内在复杂性数据[162163]。
在某些应用程序中,例如,医疗领域,通常需要能够解释每个特性的力量。在这种情况下,最好使用一个特征选择方法,该方法返回一个分数(例如ReliefF InfoGain,卡方)而不是方法只返回一个排名或特性的一个子集,在特定的功能被忽视的力量。需要注意当决定使用哪个特征选择方法,因为这将取决于这个问题,数据的类型(数值或离散、复杂性等)和未来使用的数据。
总之,使用特征选择的适用性已经证明在不同的应用程序需要处理大量的数据。然而,近年来数据集的创建带有编号的顺序数以百万计;此外,显然,这个数字只会继续增加,计算和信息技术的快速进步。这个新场景为机器学习研究提供了机遇与挑战并存。越来越多的需要还可伸缩的有效的特征选择方法,考虑到现有的方法可能会证明不足以应付这样空前数量的特性。
此外,在社会产生的新需求,如领域的分布式学习和实时处理,需要填补一个重要差距在哪里发展。的疑问,爆炸特征点的数量为特征选择的热点研究人员推出新行研究。
基于大数据精准教学系统的因材施教
基于大数据精准教学系统的因材施教试题及答案 一、单选题（共11题，每题4分，共计44分） 1、班级考试报告不支持查看哪些指标（） A班级平均分 B班级优秀率 C班级排名 D班级不及格率 2.以下关于讲评模式描述正确的是？（） A.讲评模式不支持筛选题目 B.讲评模式能查看学生答题原卷 C.讲评模式下不支持资源拓展 D.以上说法均不对 3、考试后，老师想要查看学生高频错题，请问该如何操作？（） A在班级报告的成绩单中查看 B在学生学情单科页面下载本班成绩 C在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块D在精准教学功能下查看 4、教师进入试卷讲评，想优先讲解班级重点错误的题目，该如何操纵？（） A．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，选择按得分率排序
B．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，教师直接点击认为错误率高的题目 C．老师课堂上直接寻问学生，哪道题目需要优先讲解D．以上均有可能 5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入（） A学科学情 B教学监管 C练习中心 D可以选择进入任一个页面 6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况，请问该如何操作？（） A在班级报告按考试依此每次考试情况 B在学科学情页面查看薄弱知识点 C在学生学情页面下载单个学生历次成绩 D以上都可以 7、教师查看单次学情时，某位老师发现班级均分在90分以上（满分100分），下面做法错误的是？（） A对比年级排名，查看班级与年级差距 B查看试卷分析界面，分析考试难度、信度、区分度，总结差距。 C本次考试内容班级整体较好，不需要耽误教学时间，直接跳过上新课。 D以上都错误 8、教师查看学生学情时，不能查看的信息是？（）A班级大幅退步学生 B每个学生每个知识点掌握情况
大数据时代对教学改革的影响
大数据时代对教学改革 的影响 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
大数据时代对教学改革的影响 摘要：目前传统教学内容陈旧、方法老套以及不能满足学生对新知识需求等缺陷逐渐凸显，随着大数据时代的到来，在教学中引入在线教育、数字化学习平台、云平台、大数据技术，通过改变传统授课模式和教学方案的制定，不仅能改善教学质量，提升学生水平，还可使教学更加具有针对性、前瞻性和准确性。 关键词：大数据；云平台；在线教育；数字化学习平台 中图分类号：文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）19-0143-02 随着互联网、信息系统及电子设备的发展，人类各行各业每时每刻都在生成海量数据。大数据的时代已经到来，大数据正在改变着我们的工作和生活。2015年9月5日，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，标志着大数据上升为我国“国家战略”。大数据逐渐成为比石油、煤炭等更有价值的资源，将对政治军事、经济社会、科学研究等产生革命性影响[1]。 高校教育也深受大数据时代的影响，正在进行一场技术与理念相结合的变革。在传统教学中，通常采用面授课为主的教学方式，也就是根据课本大纲在课堂上进行理论推导和讲解。这种教学方式的弊端在于：（1）教学内容单
一，不能与时俱进；（2）教学模式固定；（3）无法及时了解和发现学生在学习过程中遇到的问题。 因此，现代教育迫切需要将新一代信息技术（云计算、移动互联网、工业物联网、大数据等）融合到教学中。大数据为课堂设计提供了丰富的信息资源，使教师能蚋深入地了解学生，不断调整教学方案和模式，以提高学生的学习质量和教师的教学效果。 一、教学模式的转型 在教学改革不断推进的今天，传统教学方式的局限性逐渐凸显，单一的教学模式太过刻板枯燥，常用的教学模型是以教师为中心的“满堂灌”方法，整堂课只有老师对着学生讲解知识，难给学生互动和提问的机会。大数据时代来临，学习知识不再局限于课堂，先进的网络教育为世界各地的学生获取知识提供了新的途径和更大的学习空间[2]。 对传统的教育体制而言，以大数据分析为基础的新一代教育平台创造的个性化、智能化教学模式，降低了教育成本。同时也为解决区域之间教育不平衡问题找到了一条途径。将传统的教学模式和网络在线教育相结合，便可充分发挥各自的优势，使学生的学习效率和教师授课效率同时得到提高。 在线教育服务Knewton是最着名的适应性学习体系之一，该体系由世界领先的终身教育服务商之一卡普兰的前
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
钱初熹：大数据时代美术教育的创新发展
钱初熹：大数据时代美术教育的创新发展
标题：大数据时代美术教育的创新发展 所属频道：理论与研究 华东师范大学钱初熹 摘要 大数据时代对教育提出了严峻的挑战，未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。21世纪的学校应该教会学生掌握并运用21世纪技能，去理解和解决真实世界的各种挑战。本文提出“以视觉、造型、空间、创意、美感为核心的美术素养与21世纪技能相对应，通过学校美术教育，每一名青少
年都可以获得在一个高度复杂的世界中生存与交流必不可少的核心素养——美术素养”的观点，并围绕如何通过学校美术教育帮助青少年掌握21世纪技能以立足于生活并对他们的社区与社会做出积极贡献开展深入的研讨。 关键词：大数据时代美术教育创新发展 一、大数据时代工作、教育与技能的变化 （一）2030年的新职位需要富有创意的员工 21世纪的科学最新成就——人工智能反映了科技发展为人类社会带来的巨大影响。科学家们预测，到2035年，具有人工智慧的机器人已经成为人类的伙伴，甚至是家庭成员，在人类生活中占有不可或缺的地位。随着人工智能在各领域中的推广与应用，到2025年，现有职业中有近50%将逐渐消失。《加速迈进2030年——未来的工作和工作场所》报告指出，丧失职位不一定等于丧失工作，在未来，机器人和计算机创造的就业机会，比它们摧毁的要多，只是改变人类负责的范畴。成排摆放办公桌的工作场所将变得完全多余，从“工作场所”的概念向“可以工作的地方”转变，并延伸到工作场所以外的空间；有各种各样闭门静思之处和团队协作之地，人们可以在特定时刻灵活选择最适合他们工作的地点；虚拟工作方式不断增加,信息整合平台的出现为待开发的工作空间打开了市场通道。[1]届时,新职位空缺将趋向要求应征者更具创意、情感、社交技巧以及运用人工智能的能力，会有更多自由工作者（如室内设计师、时装设计师、摄影师、手绘画家等），也会衍生出一些20至40人的小型企业，利用人工智能提升速度及固有技术，挑战大企业。 现在越来越多的人，特别是年轻一代，认为工作中的幸福感、职业目标和工作的意义同财富成就比起来一样重要，甚至更加重要。为了吸引人才，未来的公司不仅要小巧灵活美观，还要真实可靠：它们需要拥有真实的价值观，并真正地为社会福祉贡献力量。 （二）移动学习促进教育的普及与发展 2013年，联合国教科文组织发布的《移动学习指导原则的目的及适用范围》中明确指出：移动学习涉及使用单独或与其他信息和通信技术（ICT）的组合的移动技术，使学习随时随地进行。移动学习支持广泛的教育目标，如学校系统的有效管理和改进，学校和家庭之间的沟通。移动技术正在不断地发展：设备多样性，包括广招、手机、平板电脑，电子阅读器，便携式音频播放器和手持式游戏、控制台。未来移动技术的列表会有所不同。联合国教科文组织选择广义的定义：移动设备，只需承认它们是数字，易于携带，通常拥有和由个人控制，而不是一个机构，可以访问互联网，有多媒体功能，并能方便，大量的任务，特别是有关沟通。[2] 教科文组织相信移动通讯技术能够给不同背景的求学者带来更丰富多样的受教育机会。如今，越来越多的证据表明，无处不在的移动通讯设备—特别是移动电话及近来兴起的平板电脑——已成为世界各地求学者获取信息、简化管理及促进学习的创新方式。移动学习的独特优势远不是一个理论上的可能性，移动学习是一种对实地的现实：学生和教师从莫桑比克到蒙古正在使用移动设备访问丰富的教育内容，交谈，并与其他学员分享信息，引起来自同行和导师的支持。 （三）21世纪技能 科技的超飞速发展，人工智能与移动学习的普及与发展，对教育提出了严峻的挑战，未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。我们急需找到一种正确的教育思想与实现这一思想的具体途径，才能引领未来教育走向成功。但是，迄今为止，我们的教育系统依然沿袭远古教育的范式，这样的教育很难对学生的学习产生深远影响，也无法培养出与时俱进的、不断应对各种挑战的21世纪人才。伯尼·特里林（BernieTrilling）、查尔斯·菲德尔（CharlesFadel）在《21世纪技能：为我们所生存的时代而学习》一书中指出：近几十年来，我们所生活的世界一直在发生巨变——先进的技术与交流手段、迅猛的经济发展与激烈的竞争、翻天覆地的变化，日益加剧的全球性挑战（从金融危机到全球变暖等）。如果我们的学校教育仍然保持不变，那我们该如何应付未来世纪的挑战？21世纪的教育，不仅包括传统教育科目，如阅读、写作、算术等，更应注重适应现代社会的主题，如全球化意识、金融/经济、健康与环境保护素养等。 简言之，21世纪的技能包括：学习与创新技能（Learningand innovation skills，批判性思考和解决问题能力；创造与革新能力；沟通与协作能力）、数字素养技能（Digital literacy skills，信息素养；媒体素养；信息与通信技术素养）、生活和职业技能（Life and career skills，灵活性与适应能力、主动性与自我导向；社交与跨文化交流能力、高效的生产力；责任感与领导力等）。[3]
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.wendangku.net/doc/292571457.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
四川省大数据精准教学联盟2018级高三第二次统一监测 生物答案解析
四川省大数据精准教学联盟2018级高三第二次统一监测 生物参考答案及详细解析 一、选择题 1.C 【命题立意】主要考查线粒体、溶酶体等细胞器的结构与功能，意在考查学生的理解能力和获取信息的能力。 【答案解析】溶酶体是“消化车间”，其内含有多种水解酶，线粒体自噬降解过程需要细胞内的溶酶体参与，A正确；线粒体自噬后得到的产物中，有些物质可以被再次利用，B正确；线粒体自噬过度激活，细胞内线粒体将被全部降解，但细胞质基质、叶绿体等场所仍可产生ATP，C错误；哺乳动物成熟的红细胞中没有细胞核及众多的细胞器，在成熟过程中发生了线粒体自噬，D正确。 2.B 【命题立意】主要考查细胞增殖与细胞分化的过程及意义，意在考查学生的理解能力。【答案解析】在胚胎发育过程中，受精卵通过有丝分裂不断增加体细胞数目，A正确；卵裂期的细胞是由受精卵经过有丝分裂形成的，所含DNA的种类和数量不会发生变化，RNA的种类和数量会发生改变，B错误；原肠胚细胞可以通过增殖分化形成幼体的各种组织和器官，C正确；幼体形成后体内仍保留着少数具有分裂和分化能力的细胞，比如干细胞，D正确。 3.A 【命题立意】主要考查教材实验中的试剂、材料选择相关知识，意在考查学生的理解能力。【答案解析】黑藻和藓类都是观察叶绿体的材料，A正确；双缩脲试剂用于检测蛋白质，不用于检测还原性糖，B错误；纱布不属于半透膜，溶质和溶剂都可以自由通过，渗透作用装置中无法观察到渗透现象，C错误；温度本身会影响过氧化氢的分解，不能用过氧化氢酶代替淀粉酶来探究温度对酶活性的影响，D错误。 4.D 【命题立意】主要考查基因组测序、染色体的结构与组成、染色体有关实验等知识，意在考查学生的理解能力和综合运用能力。 【答案解析】酿酒酵母细胞的DNA分布于染色体、线粒体和质粒中，基因组测序是测定其基因组中全部DNA的碱基序列，不包括线粒体及质粒的DNA碱基序列，A错误；染色体没有生物膜结构，主要由DNA和蛋白质组成，人工合成染色体时，需要氨基酸、核苷酸作原料，不需要磷脂，B错误；端粒是每条染色体两端的一段特殊的DNA序列，故人工创建的具有完整功能的单条染色体中，理论上应该具有2个端粒，C错误；观察细胞的染色体数目，可用改良苯酚品红染液、龙胆紫染液和醋酸洋红染液对其染色，D正确。 5.B 【命题立意】主要考查植物激素的作用及其相互之间的关系，意在考查学生的理解能力和获取信息的能力。 【答案解析】由图可知，植物分枝发育过程中有细胞分裂素、生长素、独脚金内酯等多种植
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
大数据时代的教育变革
大数据时代的教育变革 让教育发现每一个学生（深聚焦） 本报记者赵婀娜 《人民日报》（2014年09月04日17 版） 在考试中，两个同样得了90分的考生，他们的能力完全一样 吗？ 课堂上，老师告诉同学们，“完成第一题到第十题”。可是，真的是所有学生都有必要完成这10道题吗？ 教学过程中，如何更好地启发学生、如何更好地课堂互动，一节课的时长究竟是40分钟合适，还是45分钟合适。这些问题，老师们是“凭经验”，还是靠科学分析？ 如果你对以上问题有思考，那么，你就会对大数据对教育形态的改变持开放的心态。
大数据时代悄然来临，过去无法收集与分析的数据都被新的技术手段赋予了可能性。谁能对大数据的挖掘更为深刻，谁就会在行业发展中抢占先机，教育领域也是如此。 就在几天前，慧科教育宣布在原来“开课吧”的基础上正式上线“找座儿吧”，即在原来在线教育平台的基础上，又推出垂直的招聘平台。从学习者职业性向的分析，到适合岗位的推荐，再到个性化设计的课程，经过考核、认证，最终推送到匹配的招聘岗位，完成了学习者从学习到求职的一整套完整路径。这样一套同以往学校教育截然不同的教育模式，引发了业内的热议，而这，正是基于对学习者个性化的数据分析完成的。 两个同样考90分的考生，能力水平完全一样吗？ 大数据让教育真正面对每一个独立的个体 “不得不承认，对于学生，我们知道得太少。”这是卡耐基·梅隆大学教育学院的一句经典的口号，同时也是美国十大教育类年会关注度最高的议题。类似的思考在我们国家的教育领域同样存在。 “我们真的了解孩子吗？”“每一个孩子都是独特的，都是与众不同的，但是我们能针对他们进行真正个性化、差异化的教学吗？” 举个简单的例子，两个同样在数学考试中取得90分的考生，他们的能力完全一样吗？根据传统的教学模式，我们会认为，成绩相同的学生，能力大体相仿。但如果借用大数据的分析手段，学生的差异
基于大数据的精准教学模式探究 2017
基于大数据的精准教学模式探究2017-07-12 ： 摘要：精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起，为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下，文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境，分析了大数据对精准教学的影响。随后，文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。最后，文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题，对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究，推动了大数据技术在精准教学领域的应用，有助于激发精准教学的活力，进一步提升精准教学的有效性。关键词：大数据；精准教学；教学目标；教学过程；教学评价与预测一精准教学的理论方法精准教学（Precision Teaching）是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中” [2][3]；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一，他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为，操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果，人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中，操作性
行为更有代表性，因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年，Skinne将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正[6]。 2 精准教学的衡量指标——流畅度（Fluency）精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性：持久性（Maintenance）、耐久性（Endurance）、稳定性（Stability）、应用性（Application）和生成性（Generativity）[7]。其中，持久性是指在无额外练习的情况下，学生根据需求执行任务的能力；耐久性是指为了满足真实需求，学生在长时间内持续执行任务的能力；稳定性是指在有干扰的情况下，学生能够继续实施一项技能的能力；应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力；生成性是指在没有明显的指导下，学生出现复杂行为技能的能力[8]。 3 精准教学的程序方法——练习与测量精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现，即每天花费一定时间（1分钟或几分钟）进行练习与测量。练习是测量的基础，且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说，测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中，该图
大数据时代大学教育的机遇与挑战
大数据时代大学教育的机遇与挑战 摘要：随着大数据元年的到来，大数据已经开始冲击着各行各业，并影响着大学教育的方方面面。大数据时代将改善学习的核心要素，给大学教育带来深刻的影响。在大数据时代大学教育由单向度反馈转向多向度反馈，为实现个性化的教学方案提供必要的前提。同时大数据在大学教育中的应用还将面临技术层面、学生个人隐私及预测结果的正确运用等多方面的挑战。 关键词：大数据时代；大学教育；机遇；挑战 1.大数据时代的实质 早在2011年5月，麦肯锡公司发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中指出：大数据的规模以及其存储容量正在迅速增长，大数据已经渗透到各个行业中，成为重要的生产因素，成为可以与物质资料和人力资本并论的生产要素。正如马克思。所说“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。劳动资料不仅是人类劳动力发展的测量器，而且是劳动借以进行的社会关系的指示器。”大数据的演进与生产力的提高将产生直接的关系，大数据将成为重要的生产资料。同时，用于大数据分析的关键技术包括云计算、数据仓库、Big Table
等日趋成熟，使大数据的整合、处理、管理、分析成为可能。2013年，被称为“大数据时代元年”，标志着大数据时代的 正式开始。进入2013年“大数据”走入了我们的生活，对 各行各业产生了深刻的影响，每个行业的经营模式、生产模式、管理模式等正产生翻天覆地的变化，也为各行业带来了改革的契机。维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》中指出：“大数据开启了一次重大的时代转型。大数据正在改变 我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……”大数据时代不仅仅包含着各种类型数量众多的数据，更重要的是代表了快速取得并有效利用有价值资料的能力。在大数据时代到来之前，由于定量研究是建立在假设和有限的抽样数据的基础上，使得定量研究复杂而缺乏准确性，大数据时代将彻底改变这一状况，它可以让纷繁复杂、单调枯燥的数据变成可以说话的信息，它的实质不仅在于大量的占有数据，更多的是提供了预测性和前瞻性的信息和知识。淘宝、京东等众多购物网站可以根据顾客的浏览历史数据判断出顾客的喜好和最近的需求；沃尔玛等跨国连锁超市可以实现从啤酒、尿布、日用品等全系产品销售数据的分析，以此实现准确的物资仓储储备；美国洛杉矶警局利用各类案件的大数据的分析来合理安排巡逻 车和布置警力。这些无疑不是大数据预测性的体现。大数据的预测性帮助我们在特定的背景下提炼出数据潜在的规律，
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
大数据发展背景及研究现状
大数据发展背景与研究现状 （一）大数据时代的背景 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是____年12月xx全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、xx零售业、制造业、欧盟公共部门及xx健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、xx、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。____年全球的数据储量就达到1.8ZB，与____年相比____年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。xx百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零售业寡头摩尔xx通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“xx闺中”，成为极大的浪费。____年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“____年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。大数据与xx计算、物联网一起使得很多事情成为可能，将会是新的经济增长点。大数据随着以数据科学为核心的计算机技术的迅猛发展，推动了社会科学与自然科学等跨科学研究的发展。因此对xx乃至全国的大数据研究具有深刻而广泛的意义。
研究大数据背景下的高校教育数据分析与应用
研究大数据背景下的高校教育数据分析与应用 发表时间：2020-03-30T05:19:30.496Z 来源：《当代教育家》2020年1期作者：陆杰[导读] 现如今，紧跟着信息技术的高速发展，大数据运用的领域逐渐的扩张。并在大家平时生活、学习的过程中都能产生很庞大的数据，运用大数据可以帮助大家为生活、学习及其行为习惯产生精确的分析，同时大数据也赋予其应用价值。陆杰 广西工程职业学院广西百色市平果县 531400 摘要：现如今，紧跟着信息技术的高速发展，大数据运用的领域逐渐的扩张。并在大家平时生活、学习的过程中都能产生很庞大的数据，运用大数据可以帮助大家为生活、学习及其行为习惯产生精确的分析，同时大数据也赋予其应用价值。然而，针对当前高校教育管理工作来讲，借用大数据帮助高效负责人直接对高校教育管理工作成果做出有针对性的分析，并把传统的高校教育管理工作由繁入简，可以使高校与学生之间进行有针对性的对话，促进良好校园文化的形成。基于此，大数据导入高校教育管理工作成为当今时代的大势所趋，高校重新审查本身存在的教育管理形式不足，同时积极推进高校教育管理工作的革新，致使高校教育管理工作的实施上能够不断推陈出新，实现创新发展。 关键词：大数据；背景；高校教育数据；分析；应用 从大数据基本定义来讲指的就是在设置的特定时间范围内，经过互联网及其其他相关的设备实施全方位的数据信息的收集，最终实现终端用户的数据信息的大汇集，从而依据这些数据分解，达成用户活动特征等数据汇集。然而，切合大数据运用的状况，可以对其特点概括如下：较丰富的数据量汇总、较复杂的数据类别、较迅速的数据处置速度及其很低的价值比重。因此，从大数据背景下的数据价值来讲，高校教育通过大数据汇集的学校和学生的信息，经过清理和分解，对之后的高校教育管理工作做到细致化的预估，并促成其作出精准决定。然而随着当下大数据越来越受到大家的重视以及普及率越来越高，将来必定发挥出更大的光芒。 一、大数据背景下在高校教育管理中的影响 1.1掌握学生思维活动动静 当前的高校教育管理任务其中一部分就需要掌握学生思维活动动静，确保为学生提供平安健全的日常学习和活动处境。目前，在教育管理任务实践进程中，往往却忽视了学生思维活动动静专注度。多数教育管理职员缺少相关掌握学生思维活动动静的紧迫感和关键性的认知，从而把更多的热情集中在高效钻研教育当中，再或者没有实施更为高效的相应措施，从观念上面忽略了学生思维活动的任务，并且没有积极指导和缺少必要的关心。因此，在意识和相应措施上面的贫乏，然而在大数据及其有关技能高速进步的状态下现在面临的种种问题看到了转机。高效可以针对大数据及其有关技能大力的传播和培育，将进一步强化高校教育管理者的大数据观念，提升利用大数据及其有关技能掌握学生思维活动动静的办事技能和水准。 1.2发展特性化教育学习 将来都是建立在大数据影响下智能化高校，因此大学生很多生活和学习形式都在无声无息的改变着，之前在大学生群体里经常发生的事情就是许多学生逃课之后去上网购物，类似事件频繁出现高校教育管理者已经不觉得新奇，但是在传统高校教育管理中又很无奈。基于此，高校教育管理者可以积极尝试采用大数据及其有关技能，多方面汇集大学生数据，同时分解此数据之后来判断不一样的大学生在学习数据上的差别，发现数据呈现的规则，致使强化教育以及管理的对准性和精确性，为之后高校教育实现因势利导、特性化管理和多种样式培育学生的教育思维。 1.3促使教育和学习融合的更睿智高效 目前每所高校的在校大学生都突破万人的数字，因此，在高校平时生活和学习的过程中，自然会形成无法计算的大数据，例如：选课、姓名、成绩等，再有教育工作者的基本状况，教学课件和视频同样会形成难以估计的数据量，与此同时，像设施、计算机机房、书籍等数据消息，致使大学高校的信息体系本身就有非常巨大的体量，其实在长时期运转下，已将大量数据进行了汇集，也就作为高校信息体系中大数据的根源。与此同时，在高校汇总的大数据本身具备非常大的教育价值，足可以变革教育行业的传授形式和学习手段，反馈给整体教师队伍很重要的教学资产，利用大数据方便引领，教育工作者不但能够进行跨行业跨校区的传播优异的教学经验，也能够做到针对大学生精确的区分，从而依据大学生特性加以引导学习。 1.4精准分解和评价课堂品质 在传统高校教育中对于课堂效果的好与坏没有明确的标准，更加不会有大数据的辅助，最终导致教师和课堂品质的评价模棱两可。然而，在引入大数据对于课堂精准的分解，从教育实践上收集大量的范例，并且采用多种样式的收集形式，运用广泛性和分解技能的多角度化的方法，经过以上形式能够高效提升课堂教育的高品质。