浅析“大数据”时代如何加强数据深度分析应用

浅析“大数据”时代如何加强数据深度分析应用

课题承担单位:宁阳县国家税务局

摘要:本文首先就“大数据”时代税收数据分析发展背景进行了简要说明，并提出了数据深度分析利用的理论与方法：完善的一体化税收数据分析工作体系与数据挖掘理论；其次从技术应用层面与管理层面剖析了做好数据深度分析利用的重点、关键点；最后结合实际情况，提出目前发展数据深度分析应用存在的问题及建议。

关键词：数据挖掘系统一体化数据深度分析工作体系工作流程业务重组管理机制技术应用

一、当前税收数据分析发展情况简析

近年来，国税部门结合税收工作中的热点、难点和焦点问题，不断拓展选题范围，积极探索开展数据处理分析，建立起了比较完善的数据处理分析工作运行机制，实现了税收数据的增值应用，为加强税源管理和辅助领导决策提供了重要依据。数据分析在税收管理工作中的作用初步显现。随着金税三期工程建设的实施，国税系统各主要业务应用系统已实现总局、省局集中运行，总局、省局拥有的数据量迅速增大，税收数据资源变得更加丰富，我省也建立了独立自主的数据综合分析利用平台，税收数据在税收管理和服务中的核心作用渐趋明显。但是在大数据时代的背景下，以业务操作为主要特征的信息化应用平台在数据管理和数据应用分析这一关键领域的功能缺陷日益突出，成为制约数据分析应用一个主要瓶颈。虽然省局综合数据分析利用平台实现了一定的数据分析功能，并且制定了一定量的预警分析指标，但在多行业数据采集、预测性分析、跨部门联网数据交互分析、互联网大数据分析、逻辑性分析、征管数据纵向深度分析、跨省数据交互分析以及数据取数口径准确性等方面还有待加强。本文结合当前税收信息化工作，就如何在“大数据”时代充分利用这些丰富的税收数据资源，实现税收数据的深度分析应用，从中发现税收征管工作中存在的问题和薄弱环节，发现税收管理规律，更好地为税收管理和辅助决策服务，进行了认真的思考和探索。

二、数据深度分析应用的理论与方法

所谓税收数据的深度分析应用，可以理解为:在系统整合和税收数据集中的基础上，遵从科学化、精细化管理要求，树立利用税收数据资源分析主导税收工作的理念，利用相关学科的原理、方法和模型，对海量涉税数据，包括税务系统内部数据及通过对政府、企业、居民、互联网等采集的外部数据，进行加工、处理，多层次、多角度分析和挖掘税收数据资源，再经过掌握数据分析技术与税源管理的复合型专业人才的深度加工，形成能够发现税收征管漏洞、辅助税收征管决策、监督政策执行、促进税收增长的有价值信息，为税收管理和决策提供重要依据，达到信息管税的目标，促进税收管理质量和效率的提高。开展数据深度分析应用工作，首先在工作方法上，要有明确、精准的数据分类，完善、科学的工作流程和规范、标准的岗则设计，这就要求建立一套完善的一体化数据深度分析应用工作体系；其次在技术理论上，要能够实现在海量“大数据”中排除无用数据、找出涉税数据规律并评估出有意义的数据规律或模式，就必须以先进的数据挖掘理论为指导，以多样化的数据挖掘技术为支撑。以下两部分将对一体化数据深度分析工作体系建设与数据挖掘在税收数据分析中的应用展开详细介绍。

（一）一体化数据深度分析应用工作体系建设

开展数据深度分析应用工作需要有三个条件:一是数据在总量上要达到一定规模，这里的数据总量不仅指征管数据总量，还包括其他相关的第三方数据总量。只有在数据总量上达到一定规模后，才有可能从大量的无序的数据中发现其中所蕴藏的规律性。二是数据分析技术要发展到一定程度，才能够实现对海量数据的深度分析挖掘，使有规律数据转变为有意义数据。三是通过科学有效的工作模式将分析得到的数据信息融入到稽查、征管、评估、计统等税收工作的方方面面，将数据的作用最大化，推动税收工作的“数字化”革命。目前，税收数据的高度集中，“互联网+”、“云数据”等信息化新模式的出现，促进了数据信息的快速积累，为税收数据的深度分析应用在数据总量上创造了条件；数据挖掘技术的完善，为税收数据的深度分析应用在技术上提供了可能；金税三期工程建设的实施以及增值税发票升级版系统的推行，使税收信息化步入了一个全新的发展阶段，为税收数据深度分析应用开辟了道路。新阶段、新形势、新任务都要求必须加强数据利用，税收数据深度分析应用是税收信息化建设发展到一定阶段的必然结果，也是

税收信息化发展的必然要求。因此，建立一套集多方数据采集、数据深度分析、数据充分利用的一体化数据深度分析工作体系势在必行。

（1）税收数据资源的分类收集

税收数据资源是税务部门在税收征管过程中，根据其所能收集到的与之有关的数据信息，包括各种消息数据，情报数据，资料数据等，经过筛选，加工，处理，存取，能够满足税务部门及纳税人需求的，可以反映经济活动及其发展变化情况的各种信息的集合。税收数据资源在信息系统中又可以被分为程序数据、税收业务数据和税收相关数据;按来源可分为税务系统内部数据和税务系统外部信息数据两大类，内部数据来源于两个方面:首先是纳税人，纳税人是产生数据的主体（例如申报数据、发票领购数据、税务登记数据等）;其次是税务机关，税务机关内部不同部门根据各自职能围绕纳税人开展工作产生新的数据（例如稽查黑名单数据、风险预警数据、资源综合利用认定数据等）;税务系统外部数据是政府职能部门及相关产业为纳税人办理审批和服务过程中产生的数据以及互联网数据（例如工商、国土、海关、建委、公安、银行、电力、石油等部门数据以及来源于网络的交易数据、物流信息、信息服务平台数据等）。

（2）一体化数据深度分析工作流程

一体化数据的分析工作一般流程为：数据的收集、数据的确认和存储、数据的加工分析、数据的传输使用、数据的交叉验证。结合日常的税务业务，得到一个完整的工作流，如图1所示。

图 1

（3）以流程为导向实施税收业务重组

实施税收业务重组，首先要从税收数据流运转的角度重新审视税收业务流程，运用信息管理的一般原理分析其本质，依托信息技术和数据流转规律建立适应税收数据流运转的统一规范的业务流程，可以实现全面的信息共享。结合实际工作，可以从下面三个方面进行流程优化：

一是尽量减少、合并人工的信息流环节，实现纳税人与税务人员单点接触，甚至零点接触，以尽量减少或排除人为因素的影响；另一方面整合、简并面向纳税人的咨询、受理、审批等涉税流程数据，提高数据质量。

二是重塑数据采集流程，提高数据共享度。重塑涉税信息的采集流程，实现各级、各部门和各行业涉税信息的广泛共享，充分利用现代信息技术，与统计、经贸、地税、工商、银行、技术监督、民政等相关部门建立横向、纵向联网体系；制定严格规范的采集制度，使采集标准和口径统一，实现一次采集，多环节共用，提高信息共享度。

三是科学设置税收信息流转工作流程。结合税收业务的要求，按流程、分环节设置，将税收信息流运转的主要环节科学分解到办税服务部门、税源管理部门、计算统计部门等各部门，各部门将各自信息初步加工后由数据处理部门整合形成数据分析报告。

（二）数据挖掘在税收数据分析中的应用

在1989年美国底特律召开的人工智能学术会议上，首次提出了“数据挖掘”的概念，此后，数据挖掘理论不断完善，数据挖掘技术飞速发展，目前数据挖掘的理论与技术已经相当成熟，金融、财务、通讯、

互联网等领域在关于如何更好的利用数据挖掘技术服务产业发展的研究上已取得了显著建树，美国等税收征管系统比较完善的国家也逐步将数据挖掘技术应用到税收工作的各个方面，并取得了显著成效。数据挖掘理论是在“大数据”时代开展数据深度分析利用最有力的武器。

所谓数据挖掘，是一个从大量数据中抽取挖掘出其中隐含的、以前未知的、对决策有价值的模式或规律等知识的复杂过程。简单地讲，就是从大量数据中提取出有潜在用途的知识。

数据挖掘的全过程定义描述如图2所示。

图2

如图2所示，数据挖掘的主要步骤有:

数据清洗:清除与挖掘主题明显无关的数据和噪声数据；

数据集成:组合来自多个数据源中的相关数据；

数据转换:将数据转换为易于进行数据挖掘的存储形式；

数据挖掘:利用智能方法挖掘数据规律或模式；

模式评估:根据一定的评估标准，从挖掘结果中筛选出有意义和价值的规律或模式；

知识表示:利用可视化和知识表达技术，向用户展示挖掘成果。

综合考虑我国税收信息化的建设情况以及近年来在税收信息化方面的研究成果，将数据挖掘技术全面地应用数据深度分析应用工作中，已经具备可行性。随着金税三期工程的进一步开展，税务决策支持子系统不断的完善，三方数据交互机制的建立，“互联网+”模式的进一步发展，数据挖掘技术必将使税收数据分析工作迈上新的台阶。

（1）数据挖掘系统

开展数据挖掘工作，首先要建立完善的、符合税收业务工作需求的数据挖掘系统。数据挖掘涉及多个学科，包括统计学、数据库和信息技术等。此外，不同的数据挖掘任务，还会运用到其他学科领域的一些知识理论和技术方法。数据挖掘的复合交叉性，决定了数据挖掘系统的多样性。数据挖掘系统基本框架：

图3

税收数据挖掘系统不但要挖掘金三核心征管数据库中的数据，还要挖掘相关的第三方信息，比如企业用电信息、国土资源信息、互联网交易信息、银行资金往来信息等对税收数据分析可能有用的信息，而后者，也就是第三方信息，是目前最迫切需要的也是最难挖掘的。要建立完善的、功能强大的税收数据挖掘系统，应该做到以下几点：

一是在处理数据类型方面，数据挖掘系统应具备挖掘数据信息、文本信息、互联网信息、异构信息、历史信息功能。

二是在数据挖掘的方法方面，数据挖掘系统应具备提供描述知识、对比概念描述知识、分类知识、关联知识、趋势与演化分析知识等多种或集成的数据挖掘结果。

三是在数据挖掘技术方面，应具备完全自主交互式、基于查询驱动、基于数据库与数据仓库技术、基于机器学习、统计等数据挖掘技术的整合。

（2）数据挖掘算法

数据挖掘算法可以将有用信息分类汇总、初步加工，让信息自动生成初步成型的逻辑关系，也是进行有效的数据分析必不可少的步骤。数据挖掘算法灵活多变，类型多种多样，下面列举几种比较常用的数据挖掘算法：

统计学算法：在数据挖掘中常常会涉及一定的统计过程，通过这种过程可以从抽样分析中提取到未知的数学模型，如数据抽样和建模、判断假设以及误差控制等。

决策树：决策树方法主要用于数据分类。一般分成两个阶段:树的构造和树的修剪。

模糊逻辑:模糊逻辑是模糊集合与布尔逻辑的融合。一个公式的真值，可在[0，1]区间任意取值。在数据挖掘中，常用来进行证据合成、置信度计算等，可为税收风险管理、数据质量监控、税源监控提供初步的情报信息。

粗集:粗集理论是一种处理模糊和不确定问题的新型数学工具，可以处理的问题包括数据简化、数据相关性发现、数据意义的评估、数据的近似分析等。

探索、完善有针对性的数据挖掘算法，可以另数据采集工作事半功倍。

三、税收数据深度分析应用工作的重点

（一）技术应用层面

（1）规范数据资源分析应用流程

税收数据资源分析应用不是一个独立的环节，而是一个互动循环的过程，是一个复杂的系统。首先通过对业务的理解，明确业务需求，即确定税收分析的目的，从而提出问题;结合问题明确分析主题，围绕主题确定需要的变量和抽样方案，根据抽样方案从集中后的数据库平台中提取数据;按照实际需要对实施方案作进一步的调整，然后构建分析模型，通过模型计算得到分析结果，将其进一歩转换成可行的决策建议并付诸实施，评价实际工作中取得的成效，在此基础上提出改进建议，不断完善，得到最佳的决策方案。税收分析流程可以用下图描述。

图4

（2）注重数据挖掘流程标准化

现行税收分析体系已经很难满足信息使用者对税务信息的一般使用要求。信息使用者往往需要自己完成对税收信息的再次加工和深度挖掘。信息使用者相互之间由于资源不能共享，进行了大量重复的分析工作，造成了资源的浪费。因此从社会经济的角度出发，税收信息化的建设应该要考虑到使用者对于税务信息的需求，在税收分析模块中引入适当的数据挖掘流程。首先要对信息使用者进行深度调研，充分了解使

用者的信息需求，明确税收分析的目的。根据税收分析的目的，更新税收分析体系构架，完善税收分析工作流程。

（3）优化完善数据综合分析利用平台

结合分析应用需求，采用数据仓库技术，开发囊括政府部门、银行、互联网等多渠道的税收信息资源接口，建立计统、税收预测、重点税源、税源调查、综合征管等税收信息资源分析集成平台，对各级税务机关和人员的业务处理、纳税人的主要涉税信息进行全面分析和监控，为决策提供辅助支持。研究业务系统查询功能与专用的査询分析工具整合问题，不断优化数据应用技术体系。利用数据挖掘等技术，从集中后的统一的数据库中针对性的提取大量税收信息资源，从不同角度深层次、多维度的分析各项业务指标。其次，要开发常态税收信息资源分析模块，完善分析指标和评价体系：由业务部门提出需求，建立完善税收信息资源分析利用指标和评价体系，为基层提供指标参考标准，拓展税收信息资源分析模型，提高深度挖掘和综合分析税收信息资源的能力。开发常态税收信息资源分析模块、数据二次分析模块，实现对已分析数据的循环利用。完善业务査询统计分析功能，将相对固定成型的査询需求转化为一个分析査询功能，纳入综合数据分析利用平台中管理，从而不断提高税收业务信息资源査询需求的响应效率，进一步规范分析行为，统一分析标准，提高分析效率，深化分析应用效果。

（4）建立高素质数据分析人才团队

无论什么工作，其有效开展的关键因素都在于人。税收信息资源深度分析应用需要使用先进的分析技术，比如数据仓库、数据挖掘技术等，这无疑给税收分析人员素质提出了更高的要求，不仅要掌握税务业务和计算机知识，还要了解数理统计，经济，管理等知识，因此为了保证税收信息资源分析应用的深入开展，必须提高人员素质，培养一支高素质的人才队伍。

一方面加强对税收信息资源分析专业人员的培养，多给予税收数据分析应用工作实践及学习深造的机会，采取多种形式开展培训，有针对性地对分析人员进行专业培训，使其熟练掌握税收分析应用必备的基本理论、技能和方法，提高综合素质和工作水平。另一方面建立税收分析人才库，选拔专业型、复合型人才，夯实数据处理工作的人才基础。通过内部培训和外部招聘培养一支高素质的人才队伍，为高质量地做好分析预测工作储备人才资源，他们不仅懂税收业务、计算机技术和数学分析技术，而且要有事业心和责任感，具备一定文字功底。

（二）管理机制层面

税收数据分析应用是一项复杂的系统性的工作，具有全局性、技术性、综合性，需要各级管理、业务和技术部门通力配合，上下一心，形成合力。为保证其高效运行，税务系统必须建立科学规范的税收信息资源深度分析应用管理机制：首先要在税务系统内统一思想，明确税收分析应用的目标，强化税务管理人员的思想意识；其次，建立完善的基于税收分析应用业务流程的运行机制，健全分析应用考核评价体系。

（1）强化思想意识，明确分析应用目标

虽然税务系统已经开始重视税收信息资源深度分析应用，但是在整个税务系统内还存在着认识不足，认识不统一等思想问题，影响了整个税收分析应用的效率和质量，因此我们必须明确分析应用的目标，强化各税务管理人员的思想意识。以税收信息资源运用为重点，以税收信息资源质量监控为基础，以管理需求为导向，以综合平台为依托，以热点问题分析为突破，努力做到基础信息资源真实完整、信息资源数据分析模型科学合理、问题筛选准确及时、分析结果深入全面、应用渠道通畅高效，用税收信息资源描述现状、预测趋势，实现税源管理的科学化与精细化，为决策服务，为管理服务，为基层服务，为公众服务。本着"循序渐进"的原则，相应制定近期短期目标和长期目标。

短期目标：提出数据分析运用的业务需求和发展框架，构建"指标体系科学、数据标准规范、业务完整覆盖"的数据分析运用模型;完善"功能齐全、界面优化、操作简便"的数据分析利用平台，做到数据一次采集、多环节使用，不断提高税收管理和决策水平，减轻基层单位统计和上报报表数据的工作负担。提升对宏观税负、行业税负等指标的全面分析，继续完善相对统一的以纳税人税负预警指标、税种申报纳税收入与财务报表收入比对预警指标、分地区GDP宏观税负预警指标、分行业宏观税负预警指标为主体框架的预警机制和纳税评估模型，强化评价征纳行为，预测税收变化趋势。

长期目标：进一步对系统中积累的海量数据，运用先进的技术手段和数学模型，开展深度挖掘和增值运用，积极分析税收政策对各时期国民经济发展和产业布局的影响，不断把握税收与经济变化规律。不断挖掘税收潜力、实现征管流程再造，并进而为深化经济体制改革、优化产业布局、深化税制改革，提供较详实、准确、客观的数据分析运用报告。

（2）完善绩效考核评价体系，规范税收分析工作流程

按照税收信息流转环节，将各环节的工作过程和工作效果列入考核内容，比如将原始信息采集录入准确率等、税收分析成果转化与应用水平、纳税评估与稽查选案效果等列入考核内容，从工作量化、工作质量、工作能力三个方面进行考核，同时将考核制度与现行征管制度衔接，如《征管质量考核办法》、《风险管理制度》、《重点企业管理办法》、《纳税评估办法》等数量化、精细化，将责任细化，并落实到基层单位和具体管理人员，进一步完善竞争激励机制。其次，对税收分析工作进行定期检査，对分析工作开展情况实行奖优罚劣;同时定期开展税收分析成果评审，对优秀的税收分析报告，比如反映问题深入、指导实践效果突出等，予以表彰、奖励，激发税收分析人员的积极性和创造性。

四、发展税收数据深度分析应用存在的问题及建议

（一）存在的问题

近年来，各地通过开展数据分析应用工作，取得了一定的成效，但是要想实现税收数据的深度分析应用，还必须关注并解决以下问题:

一是思想问题。目前很多税务干部对开展税收数据深度分析应用的意识不强，没有树立数字化的现代税收管理理念，对数据大集中形势下开展税收数据深度分析应用工作的紧迫性、重要性认识不足，没有形成统一的思想认识。

二是机制问题。在开展数据分析方面投入的人力物力不足、技术部门与业务部门配合不紧密、分析结果落实反馈不力等问题，没有建立上下联动、技术部门与业务部门密切协作的良性互动机制和数据深度分析应用的长效机制。

三是数据采集面窄、共享性差问题。当前，税务机关采集的主要是纳税人申报表及附表所列的静态信息，没有采集纳税人的生产经营状况、商品数量、单价、库存量等动态信息，与系统外部的部门间的信息资源交换和共享度差，与其他政府部门、银行部门、能源部门等部门的数据联网交互机制尚未建立，在互联网数据的获取方面仍存在技术短板。

四是数据质量问题。从系统外部看，由于存在着纳税人纳税意识不强，纳税积极性、主动性不高等原因，一定程度地存在纳税人故意瞒报涉税信息、做假账等现象，造成纳税申报资料不实，不能正确反映纳税人的生产经营及财务状况，致使税务机关采集的纳税人涉税信息存在失真问题。从系统内部看，由于计算机操作人员人为失误导致的数据录入错误、录入信息不全等原因，导致系统中存在错误数据、垃圾数据以及数据漏洞。

（二）几点建议

（1）提高思想认识

开展税收数据深度分析应用工作是数据大集中形势下税收信息化发展的必然要求，是提高税收工作竞争力和管理与服务水平的重要措施。谁抓住了这个机遇，谁就掌握了税收工作的主动权。因此，应统一思想，提高对税收数据深度分析应用工作重要性的认识，树立全新的数字化管理理念，让数据说话，用数据加强征管，用数据促进税收管理和监控水平的提高，促进税收管理的科学化和精细化。

（2）加强机制建设

进一步建立完善的数据深度分析应用工作机制。科学、规范、高效的工作机制是开展税收数据深度分析应用工作的保障。机制的建立应主要围绕选题、分析、发布、落实、效能、互动等方面进行。

（3）狠抓数据质量

数据资源的全面、真实、准确和完整是决定税收数据深度分析应用成效的关键。在工作中要严把“四关”，狠抓数据质量，不断提高数据质量水平。一是严把数据入口关。要加强核心征管系统数据的逻辑检验，确保数据录入准确无误;规范税收业务流程和征管软件操作规程，建立综合征管软件日常管理各项制度，全面制定统一的数据采集标准，规范数据的采集和录入。二是严把数据应用关。要规范并严格系统的权限控制，加强管理，做到专人分配、按岗定责、监控有力。三是严把数据维护关。要继续完善各涉税系统数据维护制度，明确相关部门在系统数据维护工作中的权利、责任和权限，加强对数据维护的管理。四是严把数据考核关。要全面推行税收执法责任制度，加强对数据质量的考核，将考核对象细化到每一位计算机操作人员，明晰各操作人员的责任，提高操作人员谨慎性。

（4）重视技术创新

创新是进步的源泉，科学技术是第一生产力。创新税收管理工作的流程，完善税收分析、纳税评估、税务稽查、税收预测、综合管理一体化的联动机制;创新分析技术手段，创新数据挖掘技术与传统统计模型相结合的分析方法；创新数据分析模型，提高对数据的综合处理能力；创新分析成果应用层面，提高分

析结论在实际税收政策执行时的利用率，促使税收管理工作水平得到不断提升。

参考文献：

[1]张莹.浅谈我国税收信息化建设[J].计算机光盘软件与应用.2012.12

[2]刘红岩，陈剑等.数据挖掘中的数据分类算法综述[J].清华大学学报自然科学版，2002(42):6-8.

[3]刘文楠.数据挖掘在税收分析中的应用研究[J].财政部财政科学研究所硕士学位论文.2014.5

[4]李丹.异常数据挖掘算法研究及其在税务上的应用.山东大学硕士学位论文.2005.4

大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索

大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索 同学：您好，为了更好的了解大数据是否对大学生的生活及学习产生影响，并且探索这种影响未来的发展趋势，我们巨鼎进行这项调查，希望您能抽出一点宝贵的时间填答这份问卷，您不必署名，对您的回答，我们将依据有关法律予以保密，请不要有任何鼓励。填答时，请您注意以下几点： 1、您目前的年纪 大一大二大三大四 2、您的性别 男女 3、您学习时课外资料的获得途径主要是 到图书馆查阅纸质书 上网找 咨询考试 4、您平时的社交方式主要是 与人面对面交流 用QQ、微信、人人等软件 通过电话或短信 使用大型社交网站 5、在此之前您听说过大数据吗？ 听过 没有听过 6、如果听过，那您听说过的方式是 在书籍杂志中看到过 通过电视报纸等媒体得知 挺别人说

通过社交网络等了解 其他—— 7、您觉得大数据对我们的学习生活是否有影响 是 否 8、您举得下列哪些是大数据对我们学习生活的影响（多选择）便于学习中上网查找资料、文献 便于上网购物找到我们需要的商品 便于我们获取求职信息 便于获取新闻、体育及娱乐信息等 其他 9、您觉得大数据对我们学习生活有多大影响 没有影响 有较小影响 有一定影响 有很大影响 10、您觉得大数据对我们的学习生活是否有负面影响 是 否 11、您觉得下列哪些是大数据的负面影响（多选题） 个人隐私泄露，可能会被不法分子利用 沉迷网络影响学习休息 购物平台多，容易冲动消费浪费钱财 大数据中数据繁杂，容易被不良信息影响

其他 12、您举得我们应该怎么对待大数据 大数据信息广泛，分析全面，我们可以充分相信并利用它 大数据智能作为参考，我们不能依赖他，主要靠自己的思考 大数据可以成为一种商机给自己制造机会 大数据给个人和生活带来了不稳定的因素，我们不应支持他的发展 其他 13、在未来您对待大数据的态度是 因为利大于弊而增加使用频率 因为弊大于利而减少使用频率 维持现状基本不变 14、在未来大学的学习生活中，你会偏重于哪些方面使用大数据（多选题）科研学习 企业求职 资料查找 其他 15、在大数据时代，您预测未来的学习模式会发生哪些变化（多选题） 新型的上课模式增加，例如网络教学的比例增加 上课自主借助网络资源的环节比例偏多 老师对于网络资源的盈盈增加的广泛 网络资源的流通和频率大大增加 16、您觉得大数据时代下未来大学生生活模式会发生哪些改变（多选题）网购的使用频率和占用比例增加 电脑的使用频率更高，取代传统的媒介方式

浅谈大数据时代的机遇与挑战

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

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

一、绪论 （一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？ 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条

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

大数据时代的利与弊

虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。 有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。 前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。 大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。

聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意 志的一种亵渎。（弊） 过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。 由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。 当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。

大学生应如何应对大数据时代[权威资料]

大学生应如何应对大数据时代 摘要：大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程。本文主要从当代大学生角度阐述了以下内容：面对各个领域的飞速变化，身处校园但即将面向社会的大学生应从知识和能力两方面储备，既要学好专业课程知识又需了解时代发展方向、掌握社会发展脉搏，为自己以后踏入社会做好准备。 关键词：大数据大学生知识储备能力培养 大数据对整个社会产生了不可忽视的影响，教育作为社会的子系统，也受到了它的极大冲击。有人曾说，信息化社会，我们相互之间的距离只是一根网线的问题。随着公开课、E-learning等新学习方式的出现，传统学习方式“遭遇”了挑战。 一、立足当下：当前学习模式概述 学习模式往往受到时代环境的影响，随着科技进步与技术创新，大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种： 第一，师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”，学生把注意力集中在授课教师身上，由教师带着学。学生把教师当作知识的来源，“唯教师，唯书本”，缺乏学习主动性。在大数据时代，大量知识需要自主学习，大量数据背后的潜在意义也需要自主探寻，一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。 第二，探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始，然后借助各种媒介资源，由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答，之后吸收他人建议，进行修改最终完成。这种学习模式

有利于提升学生的思维能力和问题解决能力，相对第一种模式而言，这种模式对学生的能力和素质有更高的要求。 第三，专题合作学习模式。“学会学习，学会创造，学会合作，学会生存”已成为当下教育的主题。在合作学习模式中，要求学生作为成员参与到学习团队中，完成专题研究或研究项目。这是一个动手实践、自主探索和合作交流的过程，也是有明确责任分工的互助性学习，最终通过团队合作达到课程或项目规定的要求。 二、机遇和挑战：大数据时代对大学生学习模式的双重影响 第一，快速便捷。大数据时代有快速化的特点，人们的学习不再受时间和地点的限制，随时随处都可以学习，而且可以走在时代的前沿，第一时间了解最新的知识和信息。以往的学习主要是通过书本，但书本学习往往面临时间滞后等方面的限制，会影响学习效果与知识更新。 第二，经济有效。大学生的家庭背景各不相同，家庭环境不好的学生没有能力支付课外培训学习的费用。在大数据时代，很多公开课程都是免费的，只要有学习的时间和需要，经济不再是制约大学生学习的因素。这在某种程度上也促进了区域之间、校际之间、城乡之间以及个人之间的教育公平。 第三，资源共享。大数据时代具有量大、多样化的特点，丰富的学习资源将呈现在学生面前。网络学习拉近了国际、区域和校际之间的距离，所有的学习者在学习资源利用方面拥有同等的权利。一直以来，好的学校是稀缺资源，但在不远的将来，由于在线教育的普及，人人皆可上名校将不再是梦想，教育资源匮乏的问题也将得到一定的缓解。在线教育对个人的重大意义，还不仅仅是教育机会的增加，更是学习方式的改变。 三、与时俱进：大数据时代大学生学习模式的三大转向

浅谈大数据时代聊聊小数据

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

大数据时代的Excel统计与分析定制

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

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

大数据时代下的资源配置

大数据时代下的资源配置 摘要 任何一项社会活动都打上深深的时代烙印，资源配置也不例外，大数据时代带给社会各个层面的变革将是深入持久的，在新的形势下资源配置将会发生怎样的变化，大数据又在这一变化中发挥怎样作用，如何利用好大数据让资源配置更优化是中国乃至整个人类社会必须当前面临的问题，就目前我接触到少量信息的基础上浅论一下大数据时代下的资源配置的设想。 关键字 大数据资源配置信息技术 前言 大数据是什么？是一种运营模式？是一种技术？或是一种数据的集合统称？大数据相对于数据的提法，但不同于传统的数据，而是一种数据的广延性，无限性，细分性，它是一种多维度数据的空间集合。大数据是由全球知名咨询公司麦肯锡提出，麦肯锡称“数据，已经渗透到当今的每个行业和业务职能领域，成为最重要的生产因素。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亏浪潮的到来。”资源配置是生产活动中重要的环节，数据在资源配置产生之初就和数据密不可分，大数据时代的到来更是为资源配置的最优化提供了最科学最有效最全面的数据信息，通过对数据点组成的数据空间的分析，将极大的改变生产效率，节约生产资源，提高经济总量。 正文 资源配置与大数据到底存在怎样的内部联系？面对资源配置与大数据内在联系我们又该如何把握与充分运用大数据？接下来让我们来看看它们之间的关系。首先我们要思考为什么要进行资源配置？资源配置有什么意义？ 对于第一个问题我认为应该从根本原因来回答，资源的有限性和人类社会需求的无限性矛盾要求我们必须进行合理有效的资源分配以实现既定的社会目标。资源配置使得人类利用最有效的手段发挥有限资源的最大利益最大程度上满足人类社会的需求，当前可以说人类社会的进步就是伴随着资源配置问题的解决而进行的。 对于第二个问题我认为，资源配置最直接显著的影响就是资源的节约，资源配置的越合理意味着巨大的资源节约，人类社会更加持续长久的发展。资源是社会生产的重要物质资源，离开了资源社会生产不能进行，那么资源配置对生产的影响也就是根本性的。资源配置的合理意味着社会生产的高效，经济社会的发展。 然后我们来看看资源配置中的数据问题。资源配置中有哪些数据？这些数据有什么关系？资

在“互联网+”时代下煤矿大数据应用

在“互联网+”时代下煤矿大数据应用本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 为充分发挥“互联网+”的优势，在2015 年的人大会议上，李克强总理在政府的工作报告中首次提出了“互联网+”的概念。为此，国务院也正式印发了《关于积极推进“互联网+”的指导意见》。那么随着“互联网+” 的不断提出与深化，越来越多的关于互联网的产品应运而生。这为此给许多传统行业和生产厂商带来了新的机遇与挑战。如果懂得按照国家的发展趋势的大力发展互联网络，那么其市场就会是一片光明。若错过了此时机，那就是与这个“互联网+”的时代脱轨。比如煤矿行业，是一个具有高危险系数的行业。既要懂得抓住科技的利器组成“互联网+煤矿”的发展格局，也要顺势而为。 一、“互联网+”到底是什么 （一）概念今天这个世界上所有的传统服务和应用都在被互联网颠覆和改变。我们已经能显而易见的看见的就是传统市集加上互联网摇身一变就是现在的淘宝，传统的百货商场加上互联网就是现在

的京东，传统的银行业加上互联网就是现在的支付宝，而传统的红娘加上现在的互联网则成就了百合网、世纪佳缘这样的网站。所以你可以看到，每一种传统行业加上互联网都是改变了一个模样。具体来讲，就是原有的传统行业加上互联网时，改变了原有的思维模式，变得更具前沿性。再原有的基础销售渠道和服务上，增加了互联网的概念，实现了线上线下的大融合。 首先有一点是需要我们明确的，虽然在今天的中国“互联网+”和互联网思维仍然都很火，但实质上二者之间的调性是不相同的。“互联网+”是政府部门提出来的政府概念，而互联网思维是一些像小米等互联网科技公司逐渐宣传与传播处理的一种概念。“互联网+” 是通过互联网把我们生活所需要应用的各方面的事物结合在一切，形成一个局域网一样的系统，应用到的我们的生活、交通、医疗等等一切与我们密切相关的地方。换句话说，利用应用而应用的存在，就是使我们以后的生活有了更加方便的途径。 （二）特征与组成要素以互联网为主要发展方向，在功能上主要由原来的辅助变为现在的引导。“颠覆”、“改变”、“冲击”、“影响”每一

大数据与精准营销研究综述

大数据与精准营销研究综述 摘要：随着互联网的日益普及，人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词：大数据；精准营销；精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约，“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。 2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.wendangku.net/doc/eb4127302.html,zowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术；11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月，

大数据时代下刑法的对大学生的保护

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/eb4127302.html, 大数据时代下刑法的对大学生的保护 作者：闫思危 来源：《科学导报·学术》2019年第49期 摘 ;要：大学法治要求大学的管理者在处理大学各项事务中必须体现法治精神，依法决策、依法办事，把学校各项工作纳入法治化轨道。高校依法治校是依法治国的重要组成部分，维护大学生的合法权益丰富了依法治校的内涵。本文在论述大学生权益保护的重要性基础上，阐述了大学生合法权益的具体表现;通过对大学生权益保护存在问题的分析，研究提出了大学生维权的有效运行机制，并设计了可供选择的大学生维权有效运行机制模式。 关键词：大学生;合法权益;大数据;保护 一、大数据时代下刑法的对大学生的保护的重要性 （一）大学生合法权益保护的概念 学生权益包括私法民事权利和公法行政相对人的权利，即私法上作为民事主体的权利和公法行政相对人的权利。高校学生权益指高校在籍学生通过做出或不做出一定行为，实现一定利益的许可和保障。 （二）大学生合法权益保护的内容 高校学生作为特殊的社会群体，其特点为：①高校学生权益的价值性。大学生是祖国的未来，担负着民族振兴和中国梦实现的责任，其核心在于自我素质的提高。高校学生权益的行政法保護有利于推进社会主义法治现代化发展，高校对学生发展应注重其自身素质，关注其价值。②高校学生权益的容易受侵害性。高校学生属于弱势群体，在高校管理中处于被动接受管理的地位，其合法权益受到侵害呈现随意性。例如高校随意侵害学生隐私权以及公正评价权，一旦学生合法权益受到侵害也不能得到有效保护。 （三）大学生合法权益保护的意义 1.有利于实现高校学生管理的法治化 高校学生管理法治化是高等教育法治化的必然要求。教育法治化的主要目的是为了保障高校教育工作能够有条不紊地进行。学生是高校主体，高校管理体系要确保公正、公平，就必须以高校学生的利益为中心，建立一个公正合理的学习与生活秩序，确保学生合法权益的实现。为确保高校管理体系公正，确保学生权益，急需建立完善的学生权益管理保障制度，推进高等教育法治化进程，实现高校管理的法治化。

大数据时代统计调查工作的挑战与思考_季晓晶

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

大数据时代的具体例子

大数据时代，几个例子告诉你什么是大数据 工具类厂商蓄意炒作大数据，以达到售卖产品的目的，但导致的结果是很多人对大数据这一概念云里雾里。实际上，大数据就发生在你我身边，虽然你看不到它，但它却时时影响着我们的生活。 现阶段，和大数据相关的企业有三种。一种是工具类公司，他们宣传得最卖力，并且把大数据吹出了泡沫，原因是它们希望把自己的产品卖给企业；一种是依托于大数据从事咨询服务类的企业；还有一种就是实实在拥有大数据的公司，它们和我们休戚相关，也就是下面的小故事所要阐述的内容。 第一个故事，百货公司知道女孩怀孕 美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具，可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行产品推荐。一次，他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相是女孩隐瞒了怀孕消息。 点评：看似杂乱无章的购买清单，经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据，往往能够得出一些真实的结论。这就是大数据的应用。 第二个故事，搜狗热词里的商机 王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。 点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。 第三个故事，阿里云知道谁需要贷款 这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。 点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。 第四个故事，中移动挽留流失客户 iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动的优惠资费活动。一位移动的

互联网时代下大学生自主创业问题及对策研究

互联网时代下大学生自主创业问题及对策研究 互联网目前主要是借助智能终端，通过移动无线通信的手段，用于取得所需服务和资源的产业，随着宽带移动终端技术和无线接入技术的日渐成熟，迫切需要一种能够满足信息时代的生活方式，互联网应运而生并迅猛发展。基于互联网时代下大学生自主创业的基本方向结合难点问题进行分析解决，以期望对未来大学生创业提供参考意见，缓解就业压力为社会经济发展注入活力。 标签：互联网；大学生；自主创业 1 互联网行动的基本概念 互联网行动计划的是知识社会创新2.0下的互联网发展新模式、新业态。新型互联网的本质就是：互联网+传统行业=新业态、新业务模式，为产业向智能化转型提供技术支持，为经济结构调整提供新活力，为大学生自主创业提供环境。 2 创业方向的选择 2.1 电子商务 大学生的自主创业通常倾向于低成本、经营风险小、操作灵活方便、回报周期短等特点的项目，其代表就是时下正热的电子商务。这种经营模式是基于凭借客户应用终端，以互联网络技术为途径，商品交换为中心的商务活动，其中网络营销是其中重要产物。这种线上交易，有效降低产品的物流和仓储成本使商品更具价格优势。目前，主要有自建网站和参与现有电商交易平台两种选择，前者对资金和技术要求较高，大学生创业有一定难度。后者是创业者依托已经成熟的平台，流程和管理相对简单方便，更受青睐。 2.2 信息云服务 大学生作为高科技知识和技术的接受者、践行者，在依托互联网为交易平台的高科技项目创业上相对具有得天独厚的优势。当代大学生综合利用自身专业知识，在网页设计、技术咨询服务、网络平台搭建、APP客户端开发、智能终端的开发与维护等方式创业。网络技能服务的发展相比以往传统创业模式，对大学生的个人素质的提高以及创业观念的可持续性培养方面更具优势。 3 互联网时代下大学生自主创业的主要问题 3.1 高校创业教育滞后，人才培养理念有待改进 我们应该意识到学校、社会、学生三元共育的理念深入人心，相较以往多数大学生能够积极投身创业，但是因为受知识、经验、能力、市场了解程度以及市场形势、政府政策等因素的影响，在互联网创业领域有很大的盲目性和局限性，

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 随着信息时代的到来，大数据(Big Data)一词逐渐被人们认知和熟悉，其常被用于定义和描述“信息爆炸时代产生的海量数”。随着“大数据”时代的来临，在商业、经济及其他领域中，人们做出决策不仅仅依靠经验和直觉，常以数据分析作为决策依据，这种方式大大提高了决策的科学性，最大限度避免决策失误。用好大数据，必将对商业发展、科学研究和政府决策产生积极的影响。 1 大数据的基本概况 大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。 2 大数据的时代影响 大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影

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

数据挖掘在大数据时代下的应用

数据挖掘在大数据时代下的应用 【摘要】数据挖掘一直是各个行业的关注的重点。 近几年，数据挖掘伴随着大数据的火热开始迎来更大的机遇。本文介绍了数据挖掘相关的概念，一些常用的数据挖掘的分析方法，最后介绍了数据挖掘技术几个常见的应用领域。 【关键词】数据挖掘分析方法应用 一、基本概念介绍 1、大数据。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据估计，在未来，数据将至少保持每年50%的增长速度。 2、数据挖掘。数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20 世纪80 年代，主要面向商业应用的人工智能研究领域. 从技术角度看，数据挖掘就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、

有潜在价值的信息和知识的过程.从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。 二、数据挖掘的基本分析方法 分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律。通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题，在现实中针对不同的分析目标，找出相对应的方法。目前常用的分析方法主要有聚类分析、分类和预测、关联分析等。 1、聚类分析。聚类分析就是将物理或抽象对象的集合进行分组，然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程，其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。它是一种无先前知识，无监督的学习过程，从数据对象中找出有意义的数据，然后将其划分在一个未知的类。这不同于分类，因为它无法获知对象的属性。“物以类聚，人以群分”，通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律。聚类分析广泛运用于心理学、统计学、医学、生物学、市场销售、数据识别、机器智能学习等领域。聚类分析根据隶属度的取值范??可分为硬聚类和模糊聚类两种方法。硬聚类就是将对象划分到距离最近聚类的类，非此即彼，也就是说属于一类，就必然不属于另一类。模糊聚类就是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类。一个样本可能属于多个类。常见的聚类算法主

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2012年以后，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。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。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。 数据库营销 关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”? 拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。? 数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。? CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。? CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。? 通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现