大数据论文
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大数据论文范文第1篇
客户关系管理是基于对客户数据的充分分析而进行的，作为客户关系管理的重要分支，数据处理与分析对客户生命周期管理的重要意义不言而喻。大数据时代下，随着数据处理工具与软件的飞速提升，对客户生命周期管理产生了新的革命。各类微信、网站等自媒体工具的发展更是为客户生命周期管理注入新的生机。
(一)大数据促进精准化传播沟通
利用各种数据信息的交叉检索，有助于楼盘项目寻找目标客户，并精准化信息。传统精准传播方式包括短信和DM直邮，但在大数据时代下，利用微信和网站等各种自媒体渠道工具，可以发送更多直观互动的信息。尤其在企业已实现酒店、百货、地产、消费品零售等跨行业规模化运作的时候，数据的综合利用显得尤为重要。通过将企业各业务模块的数据进行搜集和综合处理，可以确保客户资源的共享，更有利于企业品牌的传递，使客户在未到访楼盘项目售楼处之前，就已经对企业的实力建立信心。
(二)大数据有助于客户筛选
跟进传统的楼盘项目客户登记方式为纸质的上门客户登记本，大部分项目均未实现上门客户信息的电子化。借助明源软件、金鹏软件等销售软件及身份证识别器工具，可以推动客户信息电子化的录入，并提升客户信息的准确度。对客户的来源、性别、职业、置业需求等各类基础数据的汇总和交叉分析，能提升客户的精准跟踪，并结合客户的销售抗性进行有针对性的沟通，促进项目销售。
(三)利用数据化工具维护
成交业主满意度大部分楼盘项目在客户成交后，缺乏有效维护。在房地产行业圈层口碑效应不可忽视的背景下，客户成交往往意味着新的生意的起点。利用数据化的工具对成交客户进行跟踪维护，有利于持续跟进客户对楼盘项目的各种反馈，促进老带新的口碑传播、推荐以及重复购买，亦可持续提升客户的满意度。
(四)利用大数据进行业主需求
维护随着建筑科技与智能化的不断发展，居住环境也在不断升级。以往的开发商客户关系维护，仅到业主入伙截止。事实上，业主入伙居住后，对业主居住需求的跟踪和维护也是非常重要的。物业公司可以配合开发商，通过组织各类业主活动，获知客户的需求，例如：搬迁至另一个城市工作——产生异地置业的需求；对目前的居住环境产生升级换代的需求——产生新的高档次项目的购买需求等；这些种种需求，都是客户购买同一品牌楼盘项目的机会，通过对客户关系的维系，产生客户品牌忠诚，对于规模化开发的大企业尤为重要。
二、结束语
大数据论文范文第2篇
大数据时代下网络完全问题逐渐受到重视，但是在对网络安全确保的同时，就要正确全面的认识网络的安全。就其实质性而言，大数据时代下网络安全就要做好物理安全的综合分析，和信息内容安全的全面分析。保证网络安全的物理安全，就要在当前的网络工程中，对网络的设计和网络的规划进行充分的考虑，并做好对各种电源故障以及电脑硬件配置的全面考虑。综合分析信息内容安全时，主要是保证信息的保护，并避免信息泄露和破坏的产生，并禁止非法用户在没有一定的授权，进而对目标系统中的数据进行窃取和破译，进而为用户带来一定的隐患。而信息破坏的过程中，就要做好系统故障的维护，对非法行为进行抑制。对于信息传播安全和管理安全分析时，就要在当前的网络环境中，做好数据信息的有效传输，并避免网络的攻击以及病毒的入侵，并做好对整个网络系统的维护工作。而管理安全性分析时，就要对软件的可操作性进行综合性的分析，做好实时监控和相关的应对措施准备，并做好对数据的综合保护。总而言之，大数据时代下网络安全更要做好网络硬件的维护和常规管理，同时也要做好信息传播安全以及管理安全的综合性分析，进而对大数据时代下网络安全加以保障。
2关于大数据时代下网络安全问题控制的几点思考
2.1做好对访问的控制
对于大数据时代下网络安全问题控制，就要对安全的防御技术加以采取，并做好黑客攻击以及病毒传播等的控制，将对访问的控制有效加强，对网络资源的合法访问和使用加以确保，并合理的认证以及控制用户对网络资源权限的访问，避免非法目的用户的不法访问。将身份认证和相关口令加以添加，做好对规范用户的基础控制，有效维护系统，并对网络资源进行高效性的保护。
2.2做好对数据的加密控制
做好对数据加密控制，就要采取加密算法以及密钥的方法，对明文数据进行转化，将其转化成为一种密文，并保证加密后的信息，在实际的传播过程中，有着一定的保护作用，一旦信息窃取，对于信息的内容无法查看。同时在对数据存储安全性以及稳定性进行确保时，就要依据于数据的相关特点和基本类型，对机密信息的安全性加以确保，实现网络信息数据的安全传输。
2.3做好对网络的隔离控制
将网络的隔离控制加强，主要是当前防火墙技术常见的一种网络隔离技术，通过对防火墙部署在数据存储系统上加以采用，尽可能的将网络分为外部和内部，并对数据通道进行授权处理，对网络访问权进行一定的隔离和限制，并对网络的安全进行合理的控制。
2.4做好对入侵的检测控制
一般而言，入侵检测，主要是借助于主机系统和互联网，综合性的分析预设的关键信息，并对非法入侵进行检测，在入侵检测控制中，就要借助于监测网络将内外攻击以及相关的操作进行及时的监测，并采取主动性和实时性的特点，对信息的安全结构进行保证，进而做好入侵的检测控制，对网络信息安全进行最大上的保障。
2.5及时防治病毒
当前大数据环境中，保证网络安全，就要做好病毒的有效防治，在计算机上安装杀毒软件，并定期对文件进行扫描和杀毒，对于不能识别的网络病毒，就要对漏洞补丁进行及时的更新和修补。同时良好的网络安全意识培养，不点击不明的链接以及相关的网站，对正规正版的软件下载，并综合提升病毒防治的成效，做好计算机的日常安全维护基础工作。
2.6做好安全审计工作
做好网络安全审计工作，就要综合提升网络信息安全性能和网络信息的稳定性，在实际的工作过程中，借助于网络对原始数据包进行合理的监控和分析，并借助于审计的手段，还原原始信息，准确的记录访问网络的关键性信息，对网络方位、上网时间控制以及邮件的访问等行为进行极好的记录，尽可能的保证业务正常有序的进行。
2.7提高安全防范意识
提高安全防范意识，同样也是大数据时代下网络安全控制的有效方法之一，将网络安全增强，并提升网络安全性能，对相关的管理制度进行建立，将软件的操作和管理加强，对用户的安全保护意识进行加强，并对完全稳定的网路环境进行创造。
3结语
大数据论文范文第3篇
紧跟大数据时代的步伐，农业银行积极推进大数据平台建设及大数据的价值应用，确立了“大数据体系建设必须以应用为核心，数据平台开发与业务应用统筹考虑，要做好内部的数据治理，逐步拓展数据来源范围，充分利用内外部数据资源，不断提升对全行经营管理的支撑水平。”的总体战略思想，即：数据是基础，应用是目标，平台是支撑，治理是保障。
1.强化数据治行理念大数据革命必将颠覆银行传统观念和经营模式。通过营造“数据治行”的文化，建立分析数据的习惯，落实全行的数据标准和数据治理，切实提升“大数据”开发利用的综合能力，将现有数据转化为信息资源，让决策更加有的放矢，让发展更加贴近市场需求。
2.建设大数据平台构建处理能力强、扩展性好、开放度及共享度高的大数据存储加工平台，整合行内外、各种形态、跨历史周期的海量数据，并构建统一、全面、稳定的企业级数据模型，为大数据的分析利用提供基础的数据、环境、模型及配套工具等全方位立体式支撑。
3.打造数据分析应用体系构建适应大数据分析的多功能、跨渠道、多粒度的分析挖掘模型和应用体系，为服务质量改善、经营效率提升、金融模式创新提供支持。通过对海量数据的深度分析，全方位调整产品结构、营销模式，从根本上提高风险管理、成本绩效管理、资产负债管理和客户关系管理水平。
4.实现智慧银行的目标智慧银行是指，通过大数据技术不断优化业务办理流程，高效配置金融资源，敏锐洞察并引领客户需求的高度智能化的金融商业形态。智慧银行可提供“银行始终在客户身边”的全场景金融服务，为客户创造最佳服务体验。
二、农业银行大数据平台概述
经过多年的努力探索，农业银行在大数据平台建设的道路上锐意开拓，大胆创新，逐步形成了以四大基础平台、五类数据服务为核心的大数据平台。
1.四大基础平台（1）企业级数据仓库随着银行业数据利用能力的逐步提升，业务分析呈现跨领域分析、高度整合分析、长周期历史分析等特点，企业级数据仓库通过对行内跨领域海量数据的高度整合和模型化，形成对客户、账务、产品等的统一视图，使大数据分析成为可能。农业银行企业级数据仓库以存储和处理结构化数据为主要目标，全面涵盖了农业银行存、贷、中间业务等行内业务条线的核心类数据，实现PB级数据的高效存储，可以满足全行在各个领域数据分析和价值发现的各类需求，并为全行数据治理提供有力的支撑。如通过网点的多维度、全方位、长历史周期数据挖掘给出网点资源配置建议，提升运营效率，优化业务流程。（2）信息共享平台信息共享平台以存储和处理行内非结化数据为主，辅以来自行外的社会数据。基于非结构化数据的分析和深度挖掘，在客户关系管理、中小企业信贷、风险管理、品牌建设等众多领域发挥了重要的作用。如基于对社交网络各类非结构化数据的综合分析可以获取行外目标客户；通过机器学习、语音识别、情绪识别等技术，对客服语音记录进行深度挖掘，发现客户的需求。（3）实时流计算平台传统数据计算平台多以批量计算为主，数据处理能力较强，但时效性较差。农业银行的实时流计算平台采用业界最先进的流计算框架，实现数据的快速采集、交换、处理和应用，主要用于实时营销、实时客户服务、欺诈监控、大额动账监控、系统运营监控等各类对时效性要求比较高的业务场景。如结合持卡人的行为偏好为客户实时推荐精准的营销信息、优惠信息和特惠商户信息，并为特定客户群体提供实时的有针对性的服务提示。（4）高性能数据处理平台海量数据的分析挖掘亟须一个高性能环境的支撑，农业银行高性能数据处理平台采用大内存处理、分布式、闪存等新技术，以高性能计算为主要特点，实现对海量结构化数据、非结构数据等进行综合处理、全面分析和深度挖掘。如通过大数据语义分析和情绪分析追踪海量网络信息蕴藏的经济金融“微信号”，借此判断未来的市场走势，为前瞻性风险管理提供参考。
2.五类数据服务农业银行基于四大基础平台的优势，大力发展应用系统建设，形成了五大类数据服务形式有机结合的数据服务体系。（1）指标检索服务通过构建全行统一的指标库，为各个业务条线提供常用指标的检索服务，在此基础上提供各类经营管理、监管报送等指标采集、加工及报送服务。（2）即席查询服务采用特定的工具，构建功能强大的查询支持库，满足各类灵活查询、临时查询及特殊复杂查询需求。如果说报表是经营管理的瞭望塔，那么灵活的即席查询就是执行经营决策的指南针。以客户营销为例，即席查询服务可以为全行的客户经理提供多角度的客户信息查询，针对当前市场热点，提供具体的业务指导。（3）定制化信息服务通过iReport智能资源视窗对信息进行统一管理、分层检索、灵活配置和个性展示，并针对用户的不同需求、不同层次及不同偏好，提供定制化、个性化的信息订阅，联动邮件、短信、微信等渠道提供主动信息推送服务。（4）多维分析服务多维分析可以帮助业务人员实现多维度、多视图、多层次的分析，并可以通过下钻、上钻、切片、旋转等操作，提供更加动态、智能的数据分析，发现数据背后的规律。如从机构、时间、客户、产品类型、渠道、营销活动等多个维度对产品盈利情况进行综合分析，进而有效推动产品优化和创新。（5）深度数据挖掘服务海量数据中蕴含的规律和价值通常不直观，大数据的显著特点之一就是海量数据的知识发现和数据挖掘。农业银行基于大数据平台构建了多个特定领域或主题的数据挖掘实验室，包括客户洞察及精准营销、信用评价及风险评估、舆情分析与客户情感管理等，紧跟市场发展动态，直面业务热点、难点，充分挖掘大数据的巨大价值，为业务发展和经营决策提供更加深入的洞察和更加有力的支撑
三、农行大数据应用实践
农业银行在构建大数据体系时坚持以应用为核心，统筹部署数据平台开发与业务应用，加强业务创新与数据利用的良性迭代，实现传统业务和新型业态的融合发展，充分发挥了数据对全行业务发展和经营管理的支撑作用。借助大数据这把利剑，实现了“营销更精准、服务更贴心、管理更精细、监管更透明、风险更可控、决策更智能”，有效促进了全行经营理念、业务运营、组织流程的不断创新，为全行业务发展和经营管理提供了有力的科技引擎。以下三类应用案例可充分说明情况。
1.精准营销基于大数据的客户营销“三步曲”：获取客户、客户画像、精准营销（如图1所示）。通过大数据强大的信息获取和处理能力，充分挖掘行内外的潜在客户；通过大数据实现对客户的360°立体画像，在掌控客户行为、洞察客户情感的基础上，准确地预测客户需求，从而实现精准营销及交叉营销。以贵宾客户信用卡精准营销为例，农业银行通过综合行内外数据，应用聚类分析、关联规则发现、决策树等数据挖掘算法，构建了完整的精准交叉营销模型库和应用体系，动态实现目标客户识别、客群划分、优先级划分、产品推荐、渠道推荐等功能。在合适的时间，以合适的渠道，通过合适的方式，为合适的客户推介甚至定制合适的产品，实现差异化、个性化的精准营销。2.热点分析农业银行基于大数据平台构建了热点问题专题分析模型库，对当前的热点事件进行定期跟进、深度分析和动态监测，为策略制定、产品创新及运营模
式优化等提供有力支持。以互联网理财客户分析为例，该项分析旨在揭示个人客户购买互联网理财产品与农业银行资金流失的关系。首先采集研究机构等第三方数据，融合内部数据，对整体购买规模进行分析；挖掘购买互联网理财客户的特点，对这一特定客户群体进行综合画像。从而知道“正在发生什么。”然后，采用神经网络、回归等方法，对即将流失的客户进行智能识别，针对不同的客户特点制定不同的客户挽留措施，知道“即将发生什么。”最后，通过对客户和资产流失的深度分析，提出产品层面的创新策略，并给出具体建议；产品优化和创新后，再次综合分析新产品的市场效果，并对产品进行持续优化，实现数据挖掘和产品创新的迭代。
大数据论文范文第4篇
英国NFI项目每年均对上个财政年度的数据分析和对比情况出具审计报告，不仅横向对比各行业数据欺诈的件数和金额，还纵向对比近年来的变化情况。一方面勾勒出欺诈问题出现的高风险重点行业和重点领域，为审计项目的选择锁定重点；另一方面动态反映数据欺诈问题的变化趋势，不仅发现问题，还有针对性地跟踪某类欺诈问题是否得到了遏制，已经发现的问题是否得到了有效整改。我国审计始终强调全面审计、突出重点，但是如何发现和突出重点却一直是审计实践面临的难题。不但可以通过大数据的汇总、统计功能对被审计单位的情况进行总体把握，还可以通过横向、纵向对比，聚类、关联分析，发现存在虚报冒领、挤占挪用、重复申报、截留套取等违法违规问题的高发行业、领域、环节、单位和部门，为审计延伸提供精确制导的坐标，为审计项目计划提供确切实在的依据。
二、大数据分析是绩效审计的利器
英国NFI通过大数据分析，不仅发现个案问题，还对同类问题的产生原因进行分析，促使相关部门和单位完善制度，堵塞漏洞，提高公共资金的使用效率和效益。近年来，随着我国财经制度的不断完善和加强，违反财经纪律、违法违规的问题得到了很大遏制，国家审计在继续查处违法违规性问题的同时，也十分注重对公共财政资金使用绩效进行审计。通过大数据集中分析平台的关联分析查询，能够从整体层面高效、便捷地发现诸如公共财政资金滞留的具体环节、时间；发现公共财政资金投向不符合产业政策导向；发现财政专项资金分配在地区和部门间存在的不均衡、不合理；发现财政投入的建设项目存在的进度滞后、效益与预期不符等问题。大数据提供的证据与审计抽查相比，能够更加全面、客观地反映某项公共财政资金产生的整体效果和存在问题。在此基础上提出的审计意见和建议，更加充分、准确和有针对性，更能促使相关部门和单位完善制度、落实责任、加强管理，更好地实现公共财政资金的价值。
三、如何构建审计大数据平台
1.通过立法为建立审计大数据集中分析平台奠定基石。英国NFI的数据收集和分析工作是依据2008年7月21日修订的数据配比法案进行的，法律授权使英国审计委员会将数据收集、整理、分析等工作成为常态，这是审计开展大数据分析的基石。目前，我国审计法授予了审计机关在审计期间获取被审计单位数据的权力，但是审计项目是单个开展的，各被审计单位之间的数据不能完全地相互关联，形成了一个个数据孤岛；并且，审计项目一结束，被审计单位就不愿意继续向审计机关提供数据，难以对被审计单位进行持续的审计监督。借鉴英国的经验，我国应当从法律层面明确属于国家审计范围的政府部门、企事业单位、公共机构，以及使用公共财政资金的企业、单位等应当定期向审计机关提供电子数据，为国家审计进行大数据分析创造条件，从根本上解决目前存在的数据收集难、不完整、时效性差等问题，将一个个数据“孤岛”连接起来，在此基础上进行深入的关联、对比和分析，真正发挥信息时代大数据的强大作用。
2.建立统一的数据格式标准。英国NFI项目的数据涉及相关政府部门、医院、学校、养老金管理机构、房屋管理机构、银行、部分私营企业等，提供的数据包括单位财务数据、单位业务数据、部分员工个人数据等，所有提供的数据均按照NFI项目指定的数据格式范围。NFI收到各单位上传的数据后，只需经过少量的数据清理，就可以整合到数据集中分析平台中，对不同部门、机构、单位的数据进行对比分析。在信息化高度发展的今天，我国应当由审计部门牵头，工信部、协会、高校等合作，建立统一的数据共享接口，在现有的审计署财务数据接口的基础上，扩充和整合管理数据、业务数据等信息，实现大数据兼容匹配。
大数据论文范文第5篇
大数据背景下的机器算法
专业
计算机科学与技术
学生姓名
杨宇潇
学号
181719251864
一、 选题的背景、研究现状与意义
为什么大数据分析很重要？大数据分析可帮助组织利用其数据并使用它来识别新的机会。反过来，这将导致更明智的业务移动，更有效的运营，更高的利润和更快乐的客户。
在许多早期的互联网和技术公司的支持下，大数据在2000年代初的数据热潮期间出现。有史以来第一次，软件和硬件功能是消费者产生的大量非结构化信息。搜索引擎，移动设备和工业机械等新技术可提供公司可以处理并持续增长的数据。随着可以收集的天文数据数量的增长，很明显，传统数据技术（例如数据仓库和关系数据库）不适合与大量非结构化数据一起使用。 Apache软件基金会启动了第一个大数据创新项目。最重要的贡献来自Google，Yahoo，Facebook，IBM，Academia等。最常用的引擎是：ApacheHive / Hadoop是复杂数据准备和ETL的旗舰，可以为许多数据存储或分析环境提供信息以进行深入分析。 Apache Spark（由加州大学伯克利分校开发）通常用于大容量计算任务。这些任务通常是批处理ETL和ML工作负载，但与Apache Kafka等技术结合使用。
随着数据呈指数级增长，企业必须不断扩展其基础架构以最大化其数据的经济价值。在大数据的早期（大约2008年），Hadoop被大公司首次认可时，维护有用的生产系统非常昂贵且效率低下。要使用大数据，您还需要适当的人员和软件技能，以及用于处理数据和查询速度的硬件。协调所有内容同时运行是一项艰巨的任务，许多大数据项目都将失败。如今，云计算已成为市场瞬息万变的趋势。因为各种规模的公司都可以通过单击几下立即访问复杂的基础架构和技术。在这里，云提供了强大的基础架构，使企业能够胜过现有系统。
二、 拟研究的主要内容（提纲）和预期目标
随着行业中数据量的爆炸性增长，大数据的概念越来越受到关注。 由于大数据的大，复杂和快速变化的性质，许多用于小数据的传统机器学习算法不再适用于大数据环境中的应用程序问题。 因此，在大数据环境下研究机器学习算法已成为学术界和业界的普遍关注。 本文主要讨论和总结用于处理大数据的机器学习算法的研究现状。 另外，由于并行处理是处理大数据的主要方法，因此我们介绍了一些并行算法，介绍了大数据环境中机器学习研究所面临的问题，最后介绍了机器学习的研究趋势，我们的目标就是研究数据量大的情况下算法和模型的关系，同时也会探讨大部分细分行业数据量不大不小的情况下算法的关系。
三、 拟采用的研究方法（思路、技术路线、可行性分析论证等）
1.视觉分析。大数据分析用户包括大数据分析专业人士和一般用户，但是大数据分析的最基本要求是视觉分析。视觉分析直观地介绍了大数据的特征，并像阅读照片的读者一样容易接受。 2.数据挖掘算法。大数据分析的理论中心是数据挖掘算法。不同的数据挖掘算法依赖于不同的数据类型和格式来更科学地表征数据本身。由于它们被全世界的统计学家所公认，因此各种统计方法（称为真值）可以深入到数据中并挖掘公认的值。另一方面是这些数据挖掘算法可以更快地处理大数据。如果该算法需要花费几年时间才能得出结论，那么大数据的价值是未知的。 3.预测分析。大数据分析的最后一个应用领域是预测分析，发现大数据功能，科学地建立模型以及通过模型吸收新数据以预测未来数据。 4.语义引擎。非结构化数据的多样化为数据分析提出了新的挑战。您需要一套工具来分析和调整数据。语义引擎必须设计有足够的人工智能，以主动从数据中提取信息。 5.数据质量和数据管理。大数据分析是数据质量和数据管理的组成部分。高质量的数据和有效的数据管理确保了分析结果在学术研究和商业应用中的可靠性和价值。大数据分析的基础是前五个方面。当然，如果您更深入地研究大数据分析，则还有更多特征，更深入，更专业的大数据分析方法。
四、 论文（设计）的工作进度安排
2020.03.18-2020.03.20 明确论文内容，进行相关论文资料的查找与翻译。2020.04.04-2020.04.27：撰写开题报告 。
2020.04.28-2020.04.30 ：设计实验。
2020.05.01-2020.05.07 ：开展实验。
2020.05.08-2020.05.15 ：准备中期检查。
2020.05.16-2020.05.23：根据中期检查的问题，进一步完善实验2020.05.24-2020.05.28 ：完成论文初稿。
2020.05.29-2020.06.26 ：论文修改完善。
五、 参考文献（不少于5篇）
1 . 王伟,王珊,杜小勇,覃雄派,王会举.大数据分析——rdbms与mapreduce的竞争与共生 .计算机光盘软件与应用,2012.被引量：273.
2 . 喻国明. 大数据分析下的中国社会舆情:总体态势与结构性特征——基于百度热搜词(2009—2 012)的舆情模型构建.中国人民大学学报,2013.被引量：9. 3 . 李广建,化柏林.大数据分析与情报分析关系辨析.中国图书馆学报,2014.被引量：16.
4 . 王智,于戈,郭朝鹏,张一川,宋杰.大数据分析的分布式molap技术 .软件学报,2014.被引量：6.
5 . 王德文,孙志伟.电力用户侧大数据分析与并行负荷预测 .中国电机工程学报,2015.被引量：19.
6 . 江秀臣,杜修明,严英杰,盛戈皞,陈玉峰 ,郭志红.基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法 .中国电机工程学报,2015.被引量：8.
7 . 喻国明. 呼唤“社会最大公约数”:2012年社会舆情运行态势研究——基于百度热搜词的大 数据分析.编辑之友,2013.被引量：4.
六、指导教师意见
签字： 年 月 日
七、学院院长意见及签字
大数据论文范文第6篇
来自生物、医药、医械、临床实验与健康管理等各个方面的数据，构成生物医学的各类大数据资源，它们形式多样，具有自身的特殊性，主要表现在以下几个方面：
（1）原始数据量大，且呈异构、多样性。
（2）难以用数学方式表达其结构及特征。例如：医生对医学影像、信号和其他临床数据的解释多是非结构化的语言或文字形式自由的口述，难以标准化。
（3）数据可能包含冗余的、无意义的或不一致的属性，并且数据经常要更新。
（4）数据采集很难完全避免噪声干扰，而噪声往往会影响处理结果。生物医学大数据处理包括数据的收集、抽取与集成、分析与挖掘、解释和共享等诸多方面，涉及数据库、信息科学、统计学、高性能计算、网络科学、心理学等多个领域。
2生物医学信息处理
2.1数据挖掘在生物医学信息分析中的应用
数据挖掘是对海量数据进行处理和分析，找出数据间的隐含联系，发现未知规律，最终获得知识的过程。挖掘的过程包括信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤[5]。近年来，数据挖掘是生物医学信息分析的常用手段，尤其是在循证医学研究、基因组和蛋白质组的研究领域中有很广泛的应用价值。KDNuggets在2011年全球数据挖掘应用行业调查的结果表明：健康行业位居10大数据挖掘应用领域的第3位。生物医学领域大数据多是不完整的、不一致的、有噪声的，数据具有独特的复杂性、丰富性、规模和重要性，需要数据挖掘的特殊关注。数据挖掘经典算法，如：分类、聚类、关联分析、序列等在生物医学数据挖掘时都可使用。
2.1.1 分类（Classification）
分类是根据己知数据的特征和分类结果，为每个类找到合理的模型(构造分类器)，然后用这些模型对新数据进行分类。K最邻近算法、决策树、支持向量机、神经网络等是常用的分类模型构造方法。疾病的诊断和鉴别就是典型的分类过程。例如：美国学者利用数据挖掘软件Clementine，以决策树算法为模型，分析挖掘了医疗机构HealthOrg的数据仓库中有关年龄、BMI指数、腰臀比和周锻炼次数等数据，得出糖尿病患病危险因素的分析结果。此外，还有一些国内外研究者针对肺癌、乳腺癌的诊断数据，通过分类挖掘的方法提高诊断的精确性。
2.1.2 聚类（Clustering）
分析聚类分析是将有共同特征或相似度高的数据对象实例聚成一类的过程，常用来研究样品或指标分类问题。聚类分析在生物医学领域已经得到广泛的应用，例如：可以根据流行病学特征属性的相似程度将病例数据划分成若干类，通过比较各个类别之间的临床医学状态特征属性的差异来分析某类疾病。国外学者选取SEER数据库中的217558例肺癌病例，通过分析每个病例的22个临床医学特征属性和23个流行病学特征属性的相似度后，将这些病例划分为20类，这就是典型的聚类分析。
2.1.3 关联（Association）分析
关联反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识，可以通过表征事物特征的两个或多个变量的取值之间存在的某种规律性，找出数据之间隐藏的关联关系。关联现象在生物医学领域普遍存在，例如：临床上的某些疾病会同时呈现几种不同的病症，这些病症之间就表现为一定程度的关联性，而医生诊断病症的过程常常以观察症状为基础。
2.1.4 序列挖掘（SequenceMining）
序列是指按一定顺序或规律排列构成的一系列符号、数值或事件。存储于DNA、RNA和蛋白质中的遗传和功能信息可用符号序列表示，分析序列数据能找到其统计规律或发现序列组成部分片段之间的相似性或相同性，这是生物信息学研究中最常用方法。此外，还可用时间序列数据进行某些疾病的研究与治疗，例如：欧盟资助的T-IDDM（TelemetricManagementofInsulinDependentDiabetesMellitus）项目通过Internet采集糖尿病患者的连续监测数据，经时间序列分析后找到患者一天内血糖水平变化的规律和趋势，为医生调整或精确胰岛素治疗方案提供有效的数据和支持。
2.1.5 图挖掘（GraphMining）
利用待研究的数据对象构建图这种数学模型，然后从图中寻找频繁出现的子图，从而挖掘出有价值的信息。例如：美国学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图，经过图挖掘分析出2013年H7N9人类病例区域[11]。此外，从政府管理角度来看，公共卫生部门可以针对覆盖全国患者的电子病历数据库进行图挖掘，从而完成全面疫情的监测。
2.2文本挖掘——生物医学文献信息的大数据处理
2.2.1 文本挖掘
目前，全球医药类期刊近3万种，每年200多万篇，并且以每年7%速度递增，互联网上的信息资源约有30%以上的是与医学信息相关的。文本挖掘（Text-Mining）和信息可视化（InformationVisualization）是分析这些数据，揭示知识领域的内在联系的最有效手段。文本挖掘主要结合文字处理技术，利用智能算法，分析大量的半结构化和非结构化文本源（如文档、电子表格、电子邮件、网页等），抽取散布在文本文件中的有价值知识，并转化为可利用的知识的过程，其工作流程如图2所示，挖掘前要完成包括文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤的预处理工作。文本挖掘多以计算机技术实现，文档聚类、文档分类和摘要抽取是应用最多的技术。文档聚类主要完成大规模文档集内容的概括、识别文档间隐藏的相似度、减轻浏览相关、相似信息等功能。文档分类多以统计方法或机器学习自动实现，简单贝叶斯分类法，矩阵变换法、K最邻近分类算法以及SVM等都是其常用的分类方法。摘要抽取主要是利用计算机自动地从原始文档中提取全面、准确反映该文档中心内容的简单连贯的短文。此外，文本挖掘的结果评价常用分类正确率、查准率、查全率、支持度和支持度置信度等世界公认的重要参数进行评价。生物医学信息处理领域所涉及的DNA序列综合特征分析、蛋白质功能和相互作用分析、疾病基因发现、药物作用靶点预测等都与文本挖掘技术密不可分。在我国，已经有一些研究者利用文本挖掘技术来研究医学文献背后隐藏的知识。临床上，医生用文本挖掘技术对疾病的处方和中药用药规律进行了分析。
2.2.2 信息可视化
信息可视化是一种运用计算机图形学和图像处理技术，将信息转换为具有一定意义图形或图像，并进行交互处理的理论、方法和技术。它能有效发掘、过滤和研究海量数据，以更直观、有效的方式使研究人员更容易发现隐藏在信息内部的特征和规律，深层次地发掘包括生物医学领域在内的多个学科的研究热点和研究前沿信息，为研究人员把握研究方向提供帮助。信息可视化的常用工具有TDA、CiteSpace、Histcite、Vxinsight等软件，主要完成数量统计、共现分析和统计图表、共现矩阵、节点链接图、技术报告展示等功能。例如：国外学者针对PubMed数据库中2002年到2011年的文献，分析了以“电子健康档案”、“医疗记录系统”和“计算机辅助诊疗”为主题的文献的引用情况后，用可视化工具展现其研究结果，使相关领域的科研人员很直观的了解了该领域的研究状况。
3总结与展望
大数据论文范文第7篇
推进高等教育改革，提升高等教育质量已成为共识，信息化、大众化、个性化以及全球化等一系列新的教育理念反映着新的时代要求，各国都在不遗余力的寻求高等教育发展的新途径，此刻顺应新时代而出现的大数据，对于高等教育而言无疑是一把带来惊喜的新钥匙。
首先，大数据为优质教育资源的全球共享提供技术支撑，促进了高等教育中教育公平以及学习个性化的实现。在如今的信息化时代，随着高等教育信息化的大力推进，相关网络教育资源的开发已经度过了原始的积累阶段，各类网络课件、精品视频公开课等优质的教育资源已有一定量的基础，当前更为重要的是要突破地域、文化、经济等因素的限制，实现教育资源的全世界、全人类免费共享，但进行教育资源的共享不仅是制作些课件、教学视频放在网上供学习者访问，同时还要提供相关学习支持服务如师生互动、问题讨论、课业考评以及学习者提高策略等才能够称得上优质，才能保证学习者学习的质量。正因如此，MOOC这种对学习者、学习环境、学习方式限制极低的大规模开放在线课程才应运而生，而只有通过大数据技术全面收集学习过程收据，以及实时有效地分析和处理海量的数据，MOOC才能实现容纳数以百万计学习者共同在线学习的平等开放，实现面向个人的灵活学习方式以及个性化学习支持。
其次，大数据为现代教育与信息技术的深度融合提供了环境支持，进一步推进高等教育改革。大数据是信息技术发展的又一高峰，在高等教育中，其以对信息和数据的高度集成而构建信息化的教育环境，促进信息技术和高等教育的整合乃至全面融合，从而改变了教学活动的各项要素，引发了教学方法、教学工具、教学内容等各环节的深刻变革，并且推动了高等教育模式和学习环境等领域的全面创新。第一，随着以大数据为代表的信息技术与高等教育的不断融合，高等教育中，以阶段性、择取性、封闭性为明显特征的传统教育模式发生了变化，持续性、普适性、开放性等教育发展要求有了实现的路径，这不仅推动着传统教育模式的变革，同时催生着如MOOC和国家开放大学等新教育模式的产生;第二，随着以大数据为代表的信息技术与高等教育的不断融合，高等教育中，原本以教师为中心、以学生群体为对象、以灌输为主的传统教学方式发生了变化，主体化、个性化、主动化等培养学生创新素质的要求有了实现的契机，这不仅逐步改变了传统的教学方式，同时促成了翻转课堂、微课等新教学方式的产生;第三，随着以大数据为代表的信息技术与高等教育的不断融合，高等教育中，教学工具和教学内容的创新亦在同时进行，多功能、灵活轻便、实时交互等特点保证了新型教学工具对传统教学工具的优势，能够有效提升课堂教学质量，而信息技术对社会和科学的变革作用更是改变了教学内容，包含信息技术在内的新型知识架构，维持了知识技能与社会需求之间的耦合，以保证学生学有所用。
最后，大数据为高等教育带来量化和实证，提升高等教育实践活动的科学性。第一，在教学方面，大数据能够全程收集学生学习过程数据，真实反映学生在学习过程中的状态和问题，并通过对收集的海量数据进行建模分析，获取学生学习分析报告，检测学习理论，指导学习实践，并为学生提供个性化的学习支持，这无疑将促进高等教育教学质量的提升;第二，在科研方面，大数据为科学研究带来新思维和新方法，大数据将物理世界全面描述和重现，为科研工作者的研究对象从物理世界转变为数据提供了支持，同时，大数据作为一种面向全体数据的研究方法，弥补了传统的面向有限数据格局的抽样研究方法对细节和个体的无力以及缺失，而大数据对多元复杂相关关系的挖掘有利于寻找和破解开放复杂巨系统如社经济和教育等社会领域诸多问题的规律，这将为高等教育科研能力的发展提供有力支持;第三，在管理方面，大数据通过对全体教育对象信息的全面收集和高度集成，完成教育对象数据的充分利用和共享，既避免了教育对象大量重复信息的存在，又提高了管理效率，而基于数据的教育评价和决策，教育管理信息客观性、有效性的提升，过程性和多主体多层次教育管理机制的建立，有利于切实把握教育对象的变化的条件和规律，将为高等教育管理的科学化提供有力依据。
二高校如何应对大数据的冲击
1升级管理信息系统
建立大数据应用平台建立大数据应用平台，是为了更好地挖掘潜藏的海量数据，同时也是整合和分析大数据的基础。大数据的应用过程大致可分三步:数据挖掘、数据分析、可视化显示。第一，升级高校信息系统，在高校，数据挖掘注重对过程数据的挖掘，尤其是对学生学习过程信息的采集，而现有的高校信息系统普遍缺乏过程数据的收集的能力;第二，升级数据库管理系统，数据挖掘还包含着对数据的储存和清洗，在控制硬件成本的前提上，数据的存储空间的压缩依靠数据库文件系统的升级，同时，更高数据质量要求的数据清洗、更高速度要求的数据存取和处理过程也需要更高性能数据库管理系统;第三，安装专业可视化软件，如Tableau，即可将一般的数据分析结果以可视的图像图形图表等方式展示出来。
2多学科合力攻关
加强大数据基础研究大数据科学横跨多门科学领域，需要信息科学、网络科学、统计学甚至心理学和哲学等多学科领域的专家密切配合，组成多领域合作团队对其进行基础研究，在数据标准、数据挖掘、数据分析、数据隐私保护以及大数据实际应用等大数据发展关键领域进行研究和突破。高校应利用自身优势，多学科合力攻关，加强对大数据的基础研究，扎实大数据发展的科学基础，不仅合理应用大数据，更要成为大数据发展的“孵化器”，积极履行自身发展科学和社会服务职能，引领大数据科学有效的发展。
3关注社会需求
培养专业大数据人才高校最重要的职能即是为社会培养人才，满足社会发展对各类人才的需求。“治国经邦，人才为急”，人才作为当今时代最宝贵的财富，对社会发展的重要性毋庸置疑。在大数据已经发挥出巨大社会、经济和科学价值的当下，对其巨大潜力的发掘无疑成为当今社会的急中之急，而这需要足够的专业人才。大数据发轫于21世纪信息技术的突飞猛进，作为一种新生的领域，专业人才的匮乏成为限制大数据发展的不利因素。高校应把握社会动态，紧密关注社会需求，开设数据科学之类的专业课程，培养专业大数据人才，既是对大数据发展的促进，也是对社会的回馈，更是高校自身职能的履行。
4倡导和加强数据文化建设
大数据论文范文第8篇
美国《大数据研究和发展计划》中指出：“到2020年，全世界的数量存储量将达到35ZB，一个大容量、高速度、高智能的大数据时代已来临。”大数据（BigData）是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。近年来，随着大数据技术的发展，也为农产品流通带来了新的契机。对于实现资源整合、优化农产品流通结构、提高流通交通具有重要的意义。
（一）互联网大数据的应用有利于发挥农产品流通的规模经济效应
大数据时代，实现了云计算服务器与物联网技术的结合，在利用大数据的“海量数据（MassiveData）、大规模数据（VeryLargeData）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）”的优势，使得“新一代互联网、物联网”有了更广阔的载体和平台，拥有了更大的发展空间。在传统的农产品流通过程中，虽然也使用了信息化管理，但是受信息存储容量的有限性和物理介质的不确定性影响，使得数据处理存储受到掣肘；而在大数据的新媒体时代，具有更加强大的计算能力，以及更加海量的存储介质，相关农产品流通的数据不仅可以存储在计算机上，同时也可以存在互联网云服务器上，使得在农产品物流信息存储过程中可以完全不必在乎存储空间的大小，更好地提高了信息处理效能。这些都为农产品流通的整体布局、规划、调度带来了新的机遇，有利于通过扩大流通的规模，实现农产品资源的优化配置。利用大数据技术，可以将农产品流通系统进行改造，将无数“散户”信息进行整合，进行物流产业“集群”的打造，对市场信息进行及时掌握，实现农产品流通效率的提升。
（二）互联网大数据的应用有利于发挥农产品流通的供应链驱动效应
农产品的流通不是一个单一的事件，而是系统化的过程，涵盖了“农产品的生产、集散、仓储、批发、零售、终端消费者”等各个环节。而大数据时代农产品流通的管理方式发生了深刻的变化。大数据有利于实现“农产品的生产、集散、仓储、批发、零售、终端消费者”等环节的一体化，使各个环节能够紧密地环环相扣，更有利于相关物流信息资源的挖掘与开发，使物流管理水平实现了由“量”得到了向“质”的提升。增强了对复杂数据的处理能力，可以使用软件对农产品物流数据进行批量化的处理，有效的管理物流信息数据库，实现信息结构的优化。在当前的物联网时代，物流的信息化不断推进，相关农产品流通的数据呈现出几何倍数的增长，也为信息处理的及时性带来了新的挑战。而在大数据背景下使得这一问题得到了有效解决，可以随时随地进行计算与统计，突破了时间与空间的限制，利用全数据处理对象、多数据处理工具，使得处理速度更加实时化，保证了农产品流通供应链各环节信息处理的协同与一致，推进农产品流通的专业化发展，减少了交易过程不必要的“中间环节”，缩减交易成本。
（三）互联网大数据的应用有利于发挥农产品流通的极化效应
大数据技术的运用，使得农产品流通途径发生了深刻的变化。在大数据时代，不但相关农产品流通的信息实现了“所有即所得（Onesizefitall）”。同时，大数据更将传统的农产品物流信息管理的“后置总结分析”转变为“前置预测判研”，能够充分发挥大数据的数据分析与挖掘功能，对农产品流通的情况进行分析与形势判断，将整个流通的链条重心进行调整，使得农产品流通过程中可以根据市场需求“对症下药、见招拆招”，使流通更有针对性，大数据的优势对农产品流通的“生产、仓储、集成、物流渠道节点”等方面都将发挥作用，将有利于形成新的经济“增长极”。最终通过产业极化实现乘数效应，利用农产品的流通带动其它产业的共同发展，实现整个产业链条的整合、优化，提高发展质量。
二、互联网大数据时代农产品流通途径改善的对策
（一）通过农产品流通布局的系统化，实现个体经济向规模经济的转变
大数据时代要求农产品的流通途径有必要由传统的“个体化”转变为“系统化”。充分利用大数据的挖掘与分析、共享的功能，实现Hadoop（高度可扩展的分布式批量处理系统）功能拓展，将实现整个农产品流通系统的最优为目标。其庞大的数据存储与处理功能，使得社会化的农产品流通得到了进一步的拓展。在未来的发展中，秦皇岛要通过农产品流通布局的系统化，来实现个体经济向规模经济的转变。一方面，要利用大数据技术，加强政府对农产品流通的宏观调控、统一布局，建立高效的农产品流通信息系统，使其服务于农业开发。根据秦皇岛的资源现状，可以在秦皇岛现代物流园区通过加快大数据的应用，实现大数据与物流的衔接。要根据大数据的数据分析，重要布局规划酿酒葡萄、绿色生态安全猪、肉牛、肉鸡、水产品、食用菌、蔬菜、甘薯、玉米、干鲜果品、中药材、花卉等生产与供应基地建设，大力发展以信息技术和“大数据”为特征的“第四方（4PL）”物流，使农产品借助大数据，充分提高农产品流通规划与布局的效能。例如：陕西省的西咸新区的沣西大数据产业园通过与农产品物流的整合，实现了农产品物流数据的规模化集中，通过将物流数据放置在SaaS和SOA“云服务器”中，园区通过整合“第三方”物流，为农产品流通企业搭建“第四方”物流信息平台，为农产品流通用户提供便捷的物流数据挖掘。这些都对秦皇岛具有较强的借鉴意义。另一方面，要通过大数据技术，加强对农产品流通的分类调控。从当前海港区、山海关区、北戴河区、青龙县、昌黎县、抚宁县、卢龙区县的农产品流通情况来看，每个地区的经济发展并不均衡，所处的区位条件、资源禀赋和发展基础也各不相同。因此，有必要利用大数据做好特色定位，必须因地制宜、突出特色。不能搞统一的发展标准，要坚持分类指导，根据现阶段经济发展基础和资源禀赋，实施不同的农产品流通战略途径。要坚持“有所为、有所不为”，努力走出一条特色鲜明的农产品流通的新路子。要把差异化的农业产业化发展作为产业结构调整和发展方式转变的主要载体，引导各地形成产业集群。在粮食、蔬菜方面，主要以青龙满族自治县、昌黎县、抚宁县、卢龙县为重点，从“单产”着手，做好优质小麦、玉米和杂粮、特色蔬菜的复合化种植，发挥金海、香海、秦皇岛粮油等企业的龙头带动作用，做好订单生产流通与精细加工流通。果业、畜禽方面，要实行“集中连片，见空建园”，充分发挥海港区、山海关区、北戴河区的临港优势，构建区域性的农产品流通中心，加快冷链物流仓储体系建设，打造名优品牌。
（二）通过农产品流通节点的网格化，实现局部利益向供应链驱动转变
大数据时代要实现农产品流通节点的网络化。在大数据的背景下，由于有了更深入的数据分析与挖掘功能，这就对传统的农产品流通带来了新的契机，有必要对海量的农产品流通数据进行聚类、分类、相关性分析，找出农产品流通节点物流数据之间的相关性关系。最终，通过“数据化互动”实现节点的“网格化共赢”。一要加强“农超对接”，实现农民与超市终端的双赢。在昌黎、抚宁等农产品重点产销区，要通过大数据物流的RFID、EDI、GIS、ICT、SCM、VMI、ERP等技术，做好“前置性”数据挖掘进行利用，对农产品消费者的消费倾向、频次、数量、种类等方面的特征数据进行分析，结合“一村一品”“一乡一业”，政府牵头、企业运作、协会推动、农户参与，通过农产品市场的预测，打造农户与超市的“利益综合体”，连接“产前、产中、产后”等各个环节，将超市与农户的短期“买卖关系”升级为长期的“战略渠道伙伴关系”。二要加强“农企对接”。要利用大数据进行充分的“供需分析”，加强进一步巩固提升农业经营主体的市场地位。充分利用农民专业合作社的力量，促进农民专业合作社、农业市场的无指缝对接与均衡化发展、合理性开发。激发农户积极性，与市场需求进行有效对接；鼓励各种市场主体参与农产品流通。积极构建政府、企业、社会资本结合的多元化投资模式，把生产经营主动权交给农民，调动起工商资本、民间资本参与农产品流通的积极性。三要加强“农企对接”。大力建立龙头企业带动型农产品供应链，实现企业与农户的双赢。要利用大数据市场信息，培育壮大农业产业化龙头企业，重点支持鹏泰面粉、河北华龙、骊骅淀粉、正大、美尔淇、华夏葡萄酒、龙源通果汁、斌扬水产、北戴河集发农业综合开发等一批规模较大、带动力强、技术密集型和资本密集型农产品流通龙头企业。利用大数据的数据挖掘功能，增强各龙头企业的产业关联度，将“同质化”竞争转变为“异质化”互补，共同参与农产品流通的运作，打造更加完整的价值链条。要不断走出“低水平加工、粗放式流通”的怪圈，提高产品的附加值。而要紧紧抓住“产品开发”和“品牌”这两个核心环节，加强对新型农产品、绿色农产品、高端农产品研发的投入，将秦皇岛传统的农产品流通企业的“低质跑量”转变为“数质并提”。通过大数据分析技术，使企业与农户建立利益平衡点，通过订单、租赁、合资、合作、入股等的方式与农户签订长期合同，使龙头企业与农户实现上下游的连接、一体化的经营。
（三）通过农产品流通信息的共享化，实现经济增长点向增长极的转变