基于大数据算法的论文题目范文第1篇
一、信息融合技术研究
(一) 传感信息模型
多传感器组网技术最早被应用于军事领域, 随着人们对信息融合技术研究的不断深入, 该技术在更多领域中也得到了推广与应用, 如智能机器人领域、安全监测领域、智能交通领域等。通过多传感器组网技术的应用, 能够组建一个由多种不同类型的传感器形成的网络系统, 该系统在运行过程中会产生大量的数据, 比如, 在军事领域中所使用的导弹系统便是一种数据链系统, 导弹系统之所以能够实现海、陆、空防御, 与其分布在海洋、陆地与天空中的感知传感器有着密切的关系, 导弹系统会通过感知平台来收集分布在不同地理位置的传感器信息, 并通过对这些信息的处理, 来实现其防御功能。这些智能传感器会通过专用的通信链路将采集的数据信息发送至感知平台中, 信号传输速率可达到100Gbit/s以上, 从而使导弹系统能够及时接收到这些信号数据, 并通过信号数据的处理来判断是否发出预警。智能传感器的类型多种多样, 每种智能传感器都能够采集到大量的信号数据, 信号数据的内容非常丰富, 而且不同类型的智能传感器能够实现数据采集互补。对于单一的智能传感器节点来说, 其对数据的采集往往准确率只能保持在95%以内, 而且多个传感器在采集数据后所发送的信号格式、尺度都有所差异, 这也导致信号数据可能出现重复冗余、精度不高、局部稀疏以及内容不全等问题, 因此如何从这些海量的信号数据中提取出有价值数据, 以此分析对象特征及属性, 就必须要通过信号融合手段来实现。目前, 人们在信号数据融合中, 广泛使用瀑布模型、JDL数据融合模型、Dasarathy模型、混合模型以及Boyd控制环共计五种信息融合模型。每种模型的特征都有不同, 如混合模型同时具备Boyed的循环特征与Dasarathy模型的反馈迭代特征。其通过瀑布模型定义的应用, 可通过级别将JDL与Dasarathy联系起来。Dasarathy模型则是将融合功能及任务当作其基础的。Boyd模型主要用于描述模型的高层处理, 瀑布模型能够对模型所具有的底层功能进行准确划分, 而JDL模型则能够对模型所具有的中层功能进行划分。
(二) 信息融合技术的发展
对于多传感系统来说, 其需要具备非常庞大的信息存储容量, 才能满足各个传感器的信号数据采集与存储要求。而要想更加方便、快捷的对传感器采集的信息进行利用, 就需要采用信息融合方法, 对冗余的信号数据实施优化处理, 并借助于各类信号数据的补互优势, 对观察对象的属性进行精细观察, 使多传感系统的运行效率得到显著提高。现阶段, 对于信息融合问题来说, 还没有出现相应的数字工具来进行描述与处理, 因此在此背景下, 需要人们对信息融合理论进行不断的丰富, 奠定深厚的基础, 并探寻更加通用、合理的解决方法。
二、多智能传感器组网技术
(一) 智能传感器
对于智能传感器来说, 要想促进多智能传感器组网技术的发展, 就必须要从两个方面来夯实基础, 第一个方面是从硬件方面进行改进, 应用更加先进的科学技术手段, 以此降低传感器节点的布置成本, 提高传感器节点的信号处理效率。第二个方面是考虑到传感器所采集到的数据要远远多于用户所需数据, 因此将智能化技术应用于传感器中, 以此研究出智能传感器, 使智能传感器只根据用户所需来进行针对性的数据采集, 并通过传输、存储及处理来实现信号传递目的。
(二) 传感器节点布置
在信号处理技术中, 智能相机也是一种典型的传感器类型之一, 智能相机不仅能够进行视频信息采集, 还能进行视频信息压缩与视频信息处理, 从而为嵌入式平台提供了强大的视频处理与通信功能。通过智能相机在多智能传感器网络中的应用, 能够为人们在信号处理工作中提供极大便捷, 从而实现数据计算的分布式进行, 进而大大提高了多智能传感器系统的扩展性, 增强了系统可靠性, 降低了网络通信负荷, 因此, 人们在研究大数据下的信号处理技术时, 必须要高度重视节点技术的研究与开发。
(三) 传感器组网计算
随着传感器节点布置数量的不断增多, 信号数据采集规模也日益庞大, 这也使大数据处理问题变得日益突出, 这需要人们采用更加先进、科学的技术手段来提高智能传感网络的计算性能, 例如, 可通过可视传感网的组建来描述智能传感器中的计算问题, 在可视传感网络中, 各个设备有着不同的关系, 但可通过视觉拓扑来表征现场间邻接、摄像机空间及覆盖等关系, 通过视觉拓扑结构能够对源与汇进行计算, 并按照相应的计算路径来进行建模。
三、高速数字信号处理现状及发展趋势
(一) 高速数字信号处理技术的发展现状
现阶段, 高速数字信号的处理难度不断增大, 其数据传输及处理压力也显著增加, 并且, 随着人们在日常生产生活中对高速数字信号的处理质量提出更高的要求, 如何更好协调民用领域与高速数字信号之间的使用关系已经成为一大关键问题。此外, 随着越来越多的领域对新型串行总线的应用范围不断扩大, 人们对信号的并行传输要求也不断提高, 但在信号数据并行传输中所面临的各种问题却需要迫切解决。由此可见, 虽然我国高速数字信号处理技术水平不断提高, 但相应的其所面临的发展困境却变得越来越明显, 如何摆脱当前的发展困境, 已经成为我国在大数据时代下进行数字信号处理技术研究中迫切需要解决的重要问题。
(二) 高速数字信号处理技术的发展趋势
为了使上述问题得到解决, 使信号处理技术摆脱当前的困境, 就必须要将高性能开放标准作为发展面向, 设计出相应标准的总线架, 并研发出更加先进的高速多处理互联技术, 以及设计相应的多核信号处理器。其一, 将RapidIO作为核心技术来进行更高性能的嵌入互联技术研发, 通过RapidIO技术来对流控机制进行相应的简化, 使信号处理软件的复杂程度能够得到有效降低, 提高软件操作的便捷性, 从而实现重传机制与协议栈纠错, 使传输模式更加多样化的同时, 进一步拓展系统功能, 降低信号传输时延, 使数据包能够具备更快的传输速率;其二, 通过多核DSP以及多处理器来进行并行处理, 并在技术应用中存在的语言并行限制问题、串行处理约束等问题进行逐一的解决;其三, 将串行交换作为系统研发的核心机制, 以此构建高性能信号处理平台, 在提高系统效率, 降低系统运行成本的同时, 通过分层解决法来有效满足不同领域的信号处理需求。
四、结语
总而言之, 在大数据时代下, 我国在信号处理技术研究中仍旧面临着许多问题和挑战, 尤其是在处理海量信号数据方面, 更是存在明显的不足。因此, 必须要将信息融合作为研究重点, 尽快实现信息融合目标, 并通过高速数字信号处理技术、高性能处理芯片以及多智能传感组网等多门先进技术的综合应用, 来尽可能的提高系统信号处理性能, 改善信号处理质量, 以此更好推动我国信号处理技术的发展。
摘要：近几年来, 计算机在各个领域中的普及与应用, 使数据量急剧增长, 这标志着我国迎来了大数据时代。与此同时, 各种信号设备与传感器设备也在各个领域中得到广泛的应用, 在大数据时代下, 人们更希望通过大数据手段来处理和分析采集的信号数据, 不过, 由于信号数据多种多样, 而且数据量复杂且非常庞大, 因此对信号数据实施信息融合已经成为未来的发展趋势。鉴于此, 本文对基于大数据的信号处理技术进行深入的研究, 并明确了大数据时代下信号处理技术的未来发展趋势。
关键词：大数据,信号处理,信息融合
参考文献
[1] 孙瑞华.大数据环境下关于信号处理的技术探讨[J].自动化与仪器仪表, 2017 (12) :16-17+20.
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[3] 范程龙, 孙燚.大数据环境下关于信号处理的技术探讨[J].数字技术与应用, 2018, 36 (06) :228-229.
基于大数据算法的论文题目范文第2篇
2、大数据时代下企业人力资源管理转型研究
3、大数据时代企业财务管理模式创新性研究
4、大数据背景下财务会计向管理会计转型探究
5、大数据背景下企业管理模式创新
6、大数据时代管理会计职业能力建设探讨
7、大数据时代企业财务管理现存困境及解决策略研究
8、大数据环境下的持续审计探析
9、国企内部审计机构大数据审计实现路径
10、大数据时代高校会计工作的转型策略试析
11、大数据应用理念下医院档案信息化制度的建设
12、大数据背景下企业财务管理的现状与解决对策
13、大数据融入商业经济管理中的问题与作用探讨
14、大数据技术在企业信息化管理中的有效应用
15、大数据背景下的财务管理创新与变革
16、浅论如何利用大数据技术提高公司财务管理水平
17、大数据技术对企业管理会计的影响和策略分析
18、大数据时代对CPA审计的 机遇与挑战探析
19、基于大数据下的企业财务管理
20、大数据时代企业战略管理变革
21、探讨大数据在经济管理领域的应用
22、大数据技术与金融行业的深度融合
23、大数据时代对会计和审计的影响对策探析
24、大数据时代下管理会计的机遇和挑战
25、大数据时代下管理会计面临的挑战及对策研究
26、大数据视角下高校复合型审计人才培养实现路径
27、大数据时代下审计的机遇与挑战
28、大数据时代科技项目管理的优化创新路径分析
29、第２４届大冬会计时和成绩系统数据流转技术研究
30、大数据下管理会计的机遇与挑战
31、大数据背景下企业财务管理模式探究
32、浅析大数据模型和算法在企业生产和物流领域应用
33、数据资产安全内控优化之“华为云”策略借鉴
34、我国大数据审计研究综述
35、大数据：发展现状与未来趋势
36、运用大数据强化企业管理创新的几点思考
37、基于大数据视角重新审视企业会计信息质量要求
38、数据资产会计确认与要素市场化配置
39、电商行业财务数据与大数据耦合协同评价
40、基层审计机关大数据审计的问题与对策
41、金融科技视角下大数据应用型人才培养的模式和路径研究
42、大数据在农商行的应用发展研究
43、大数据时代高校财务管理探析
44、“互联网+”时代基于大数据的顾客资产管理研究
45、基于大数据的企业财务管理创新研究
46、试论大数据下财务会计向管理会计的转型
47、大数据对企业管理决策影响分析
48、人工智能和大数据背景下高校会计信息化管理变革
49、大数据时代企业会计信息化风险和防范对策研究
基于大数据算法的论文题目范文第3篇
2、论大数据给审计工作带来的风险与机遇
3、基于内部控制评价的大数据审计研究
4、审计全覆盖驱动下大数据审计平台构建研究
5、大数据对审计工作的影响及相关建议
6、电信业创新型大数据内部审计的探索与研究
7、以大数据提升国家审计服务能力的对策研究
8、大数据环境下审计风险与防范对策研究
9、大数据环境下审计数据分析技术方法初探
10、基于数据流角度的联网审计项目质量控制
11、基于数据挖掘的高校数据式审计框架探究
12、大数据背景下高校审计监督全覆盖技术与方法研究
13、浅议大数据时代的审计风险防范路径
14、R与当前大数据审计方法的比较研究
15、大数据审计的发展态势、总体策划与流程分析
16、大数据环境下提升审计监督效能的实现途径
17、大数据时代对CPA审计的 机遇与挑战探析
18、浅谈运用大数据对政府部门审计的探讨
19、浅谈基层大数据审计存在的困难及未来发展方向
20、初探审计机关如何开展大数据审计
21、大数据时代对审计证据与审计取证的影响研究
22、论大数据时代的政府监管
23、大数据审计在Z公司内部审计中的应用与探讨
24、大数据分析下商业银行审计工作效率提高与管理系统研究
25、数据式审计模式下审计风险的思考
26、试论大数据分析与审计分析
27、大数据时代对我国企业审计信息化的冲击与影响
28、论大数据时代国家审计变革与发展
29、基于区块链的内审数据安全框架构建研究
30、大数据背景下动态审计预警体系构建与检验
31、大数据审计深化发展之路探讨
32、关于数据式审计特征及其关键技术的探讨
33、大数据时代创新审计的监督模式
34、基层审计机关大数据审计的问题与对策
35、会计信息系统审计与IT环境下财务报表审计的比较
36、大数据背景下提升内部审计价值的方法与难点
37、适应金融大数据信息发展努力深化金融数据化审计
38、大数据时代下环境管理会计的机遇与挑战
39、大数据审计研究综述与展望
40、面向时空大数据的隐私保护理论基础研究
41、大数据环境下对审计的探究
42、基于OBE理念的大数据与会计专业人才培养路径优化策略
43、引入大数据实现持续审计的路径与方法探析
44、大数据时代下审计的机遇与挑战
45、基于人生教育的高职大数据与会计专业“课程思政”建设研究
46、基于大数据理念的内部审计流程数字化研究
47、从历史的角度看大数据审计发展
48、施工企业大数据内部控制审计研究
49、探析大数据背景下提升内部审计价值的方法与难点
基于大数据算法的论文题目范文第4篇
2、中国大数据产业生态联盟首届理事成员大会暨2016首届产业互联网服务大会特别报道
3、深化互联网、大数据、人工智能和实体经济融合推动大数据产业高质量发展
4、探索大数据对移动应用的价值 “探索·发现”2013大数据暨移动应用高峰论坛闭幕
5、大数据行业现状分析及高职大数据专业人才培养研究
6、大数据时代条件下大学生就业促进论析
7、大数据时代下如何利用小数据创造大价值
8、大数据时代下大学生学习素养评价体系研究
9、大数据应用驱动的宁波大数据产业发展策略探究
10、大数据背景下粤港澳大湾区绿色会计应用研究
11、基于大数据时代特征分析研发大数据分析平台的具体策略
12、大数据时代大学生精准就业分析
13、基于大数据决策分析需求的图书馆大数据清洗系统设计
14、浅谈如何应用大数据加强大学生事务管理
15、浅谈大数据时代下大学生创新创业能力的培养
16、大数据的力量寻找大数据的「掘金者」
17、基于大数据时代的MOOC对大学体育教学的影响研究
18、山西大学大数据学院和大数据科学与产业研究院成立
19、中国大数据企业联盟：大数据领域创新之作
20、农业大数据：大数据“下田”
21、基于大数据时代“00”后大学生思政教育的研究
22、大数据时代催热大数据专业
23、基于大数据背景的在校大学生在线学习行为调查
24、世导大数据中心落户郑东新区打造郑州乃至河南的大数据中心
25、大数据背景下的大学英语阅读教学模式探究
26、大数据背景下大学生数据素养教育探讨
27、国务院发布《促进大数据发展行动纲要》大数据助力经济转型
28、大数据时代下企业大数据应用管理体系的探讨
29、大数据分析和大数据处理技术研究综述
30、大数据下高校大学生创新创业能力的培养与途径研究
31、大数据时代对大学体育课堂教学的研究与思考
32、大数据 大变革 大营销
33、大数据大家用大数据大家干
34、基于城市视频大数据的社会综合治理大数据平台设计
35、基于大数据分析的大客户差异化服务
36、大数据背景下技能大赛引领高职会计专业教学改革探讨
37、中国大数据产业生态大会暨中国大数据产业生态联盟周年庆成功举办
38、基于网络大数据的高职大数据专业人才培养方案的研究
39、大数据时代背景下的大学英语写作教学改革探究
40、抓住大数据发展新机遇推动大数据健康发展
41、基于大数据深度神经网络与Agent的大规模任务处理方法
42、向大数据知识服务：大数据时代图书馆服务模式创新
43、普元大数据解决方案获华为开发者大会大奖
44、基于大数据背景的大学英语写作教学改革论述
45、讨产业大数据发展之路打造大数据创新应用之城
46、基于大数据背景下基层审计机关大数据应用实务研究
47、美国CapitalOne大数据战略对我国商业银行大数据应用的启示
48、浅谈大数据时代大学生德育与美育融合路径探究
49、大数据时代的大数据管理研究
基于大数据算法的论文题目范文第5篇
2、大企业如何利用纳税评估降低税务风险
3、我市医疗保险基金风险的调查与思考
4、大数据技术对企业会计的挑战及带来的机遇研究
5、大数据时代管理会计的机遇与挑战
6、浙江省宁波市金通会计服务有限公司实习报告
7、大数据时代下企业管理会计的发展问题与对策研究
8、论会计基本理论前提与范式
9、大数据背景下企业财务管理改革研究
10、互联网大数据时代对财务会计的影响分析
11、全球化下的中国银行业：未来五年改革与创新
12、浅议国家统一会计信息平台建设
13、企业信息资源资产化问题再探
14、当前我国大学生选择专业的性别差异分析
15、大数据时代的财务会计在现代企业管理中的作用
16、银行业高额利润获得原因及不利因素分析
17、谈大数据背景下财务会计向管理会计转型
18、会计电算化的现状及其对策探讨
19、２００７年度注册会计师全国统一考试各科模拟试题及参考答案
20、大数据时代下会计信息化的风险因素及防范措施
21、大工程观引入应用型财务管理专业本科教育的契机
22、财务管理专业统计学课程教学改革探究
23、注册会计师行业在大数据背景下执业的机遇与挑战刍议
24、新时代的会计担当与会计思想思辨
25、“互联网+”视域下大数据对管理会计的影响研究
26、工业智能化背景下大数据的应用研究
27、大数据背景下基于业财融合视角下的财务管理转型研究
28、在校大学生创业财务管理技能提升研究
29、大数据下制造业企业成本管理研究
30、影响国际会计准则的关键因素之四：理事倾向（上）
31、基于重大突发公共事件的应急款物审计研究
32、技能大赛背景下会计专业建设的优化路径研究
33、大数据时代企业财务会计与管理会计的融合
34、内部控制与财务绩效相关性的实证研究
35、大数据背景下企业财务管理的挑战与变革
36、大数据时代对企业财务工作的影响
37、会计视角下的大数据逻辑
38、本刊理事单位最新书目
39、旅游管理教育与学科建设的国际经验与我国问题及发展设想
40、大数据时代对企业会计基础工作影响
41、大数据时代背景下高校提升财务管理能力的实施路径
42、证券分析师盈余预测与上市公司盈余管理
43、大数据背景下财务会计向管理会计转型研究
44、会计专业实践教学体系探索
45、浅析新形势下企业财务会计与管理会计的融合
46、大数据背景下管理会计的创新研究
47、“大智移云”背景下的会计创新探析
48、新世纪会计研究趋势思考
49、大数据时代下外贸业务数据与财务管理的融合研究
基于大数据算法的论文题目范文第6篇
要
伴随着大数据时代的来临，我们生活中很多领域都受到了大数据的冲击和影响。基于互联网技术开发的大数据应用，并逐渐的跟人民群众的生产和商品交换产生了破坏性影响。挖掘和数据分析在变化的整个过程仅仅是一个片段，但远非全部改变。利用大数据是关键，以提高核心竞争力，提高市场占有率。现代企业的决策是从“业务驱动”向“数据驱动”的转变。大数据时代对电商决策进行了有效的过滤。本篇论文主要对大数据时代背景下的电商企业的管理模型进行研究和探讨。在电子商务行业中，对大数据的分析可以为商家制定更加精准有效的营销策略，对于电商企业管理方面也是如此。本文通过对大数据时代背景下的电商企业管理现状进行分析和研究，参考和学习先进的管理理念以及和传统的企业管理模式进行对比，发现当前电商企业的管理模式中存在的问题和面临的挑战，在此基础上提出了相应的改进措施以及创新的管理新模式。希望本文能够为电商企业管理模式方面起到一定的参考作用。
关键词：大数据 电商 企业 管理模式 1大数据与电商企业 1.1大数据的内涵
大数据是一个更综合，更全面的概念，包括技术和商业层面。在每个类型数据质量，可以有效地筛选，迅速找到技术数据具有使用价值作为一般的下一个大数据技术是通过大量快速分析数据之间的数据高速采集大数据以发现其特点和获得新技术的桥梁。
关于大数据定义由于定义方式、角度以及侧重点都各不相同所以定义也不尽相同，但是基本内容大致相同，即大数据从根本上讲是数据集合体的一种形式，其特性就是与传统意义上面的数据管理来相比较，以便能够凸显其效率以及准确度的精确化程度，不仅如此，它除此之外，还能够进一步的满足不同的需求，其要求时间处理范围具有差异性的特点，另外最为重要的一点是大数据的价值不单单是是数据自己本身所具有价值，而是在通过一定的技术手段对大数据进行数据分析，将结果进行分析，分析出来的结果所反映的决策、知识以及问题等。
大数据的特色更加鲜明，大量的数据运行和操作各方运行速度有不同的特性精确。高效率的大型数据预测信息，它可以精确地分析所有的数据中间的相关性的数据。常规的数据分析是只抽样调查数据，并且只能够得到，但不能得出大数据中的一个本质之间的因果关系，并且通过关系数据的分析来预测。 1.2大数据时代
大数据的诞生带给这个时代巨大的商业价值，并且与此同时它也具有不可估量的侧面价值。现在大数据的发展已经影响和渗透到我们社会生活和工作的方方面面，大数据在很大
[4][3]
[2]
[1]程度上促进创新驱动，在很大程度上面提高了劳动生产的效率，实现新的经济增长和新竞争力的类型，并产生商业价值。现如今互联网使用的大数据，移动和医疗疖视频监控和产生的结构化和非结构化数据的海量一些IT设备等非传统渠道，而今天的现代化管理和同行的运作，并非影响从数据业务的交易获得有关消费者的有效信息，而是要对供应商和运营商的实际情况加深了解;注入移动设备，从仪表获得的交易数据，移动电话，汽车等的传感器测量，以感应实现数据交换;网络用户每秒上传长的高分辨率图像信息，这将是通过社会媒体和用户交互的大量数据从网络行为的指数级增长，它可以存储近2000倍宇段数据。而且其他产业形式相比，电子商务已经成为快速发展的高价值产业。 1.3大数据环境下的电商企业发展特点
(一)有效规划和精准的营销策划和市场营销从开始到结束都是商业企业追求最大化的手段利益。亚马逊的大数据是通过数据来促进销售，这也使得亚马逊的数据操作具有鲜明的特点。从用户数据的收集开始，亚马逊的数据系统当中详细的记录着每个个人用户的搜索页面的内容，其中具体包括搜索的产品详细的信息以及在每个页面上的停留时间，并且对类似的产品进行最终比较，最后决定购买其中的一种产品。除此以外，亚马逊还会采取一些明智的小技巧，例如通过一些非常微不足道的小事件，乘此机会将某一新产品或新实物推向不同的类型和阶层的用户，而且通过各种交互式构件的使用，来参与奖品取得的反馈信息，以更加能够通过对用户的数据分析的结果了解到用户的真实偏好。因此，亚马逊对用户数据的挖掘结果，使得亚马逊对用户的爱好兴趣，消费习惯以及购物偏见和潜在需求都如数家珍。这些都为了到最后能够做到数据完整的精准营销。
(二)数据服务已成为电商的发展趋势。现在的腾讯、阿里巴巴以及百度等知名的网络平台都已经相继成为大量数据挖掘的巨大财富的数据所有者，显而易见，现在数据业务已逐渐开始演变成为中国电商的发展趋势，销售数据和相关的服务也已经成为一个新的增长兴趣点。这里以阿里巴巴为例，根据阿里巴巴旗下的淘宝网的数据显示，超过49TB每天活跃数据量。围绕这笔交易，很多的搜索，浏览和评价的买家和卖家在淘宝构成产生的数据源。打开淘宝数据平台，例如，对于个人用户来说，“淘宝指数”免费提供信息给公众，并通过各种指标指数淘宝网公众可以得到行业和宏观经济。阿里整合其所有的电商模式的基石 - 大数据平台已经形成，淘宝正在转化为电商的“生态系统”的基础服务提供商，数据服务提供商。
(三)增强用户体验为核心的服务理念，提高产品和服务的用户体验和认可是主要的电力供应，谁的用户多，谁就会占领市场从中脱颖而出。对于大数据的分析，自然少不了做一个关于用户的购物体验上做文章。经过几十年的数百万用户的数据的积累，这么多有价值的数据，因为它是非常宝贵的资源和财富。大数据模型的供应链管理和最终用户。各种数据的应用，存储分配是大数据应用和供应链管理模式之一。另一个典型应用是终端用户打造京东模式。京东每天产生数亿的个人信息，京东的用户分析，从多个维度采购，资产信息，设[7]
[6]
[5]置了一些简单的个体识别模型，然后根据用户的特点，京东推荐相应的产品和网站，成功的在很大程度上提升了京东用户的消费体验。 2电商企业管理模式现状及存在问题 2.1电商企业的管理模式现状
电商企业管理是一项十分重要的手段和措施。它是连通当下的网络经济与传统的实体经济之间的媒介，同时，它亦是将企业从传统经济向网络经济跨步的必经之路，电商企业管理的影响是直接而且全方位的。电商企业的管理是对在虚拟空间进行的商务活动的管理，这是管理模式上的一次革命。它对于企业管理的思想和管理方法以及管理模式的创新，它会对企业面对的技术和市场的变化做出相对应的改进和调整。
众所周知，大数据时代的电商企业在创新技术的驱动下，与传统的企业相比大大的提高了劳动的生产率，实现了经济新增长以及新的竞争的模式和商业价值的产生。电商利用大数据提供的企业经营预测率以及行业趋势能够实现采取利益最大化的商业策略。这为电商的发展开辟了较为平坦的道路剔除了很多不可知的阻碍和不明朗的风险。这对于电商企业的管理来说无疑是一个非常好的消息。
大数据是数据服务的升级版，他对当今社会的服务深入细致到每一个人身上，针对每个人体都有自己个性化的设计，从而逐步演变发展形成了现在一种定制式的服务模式。现在网络交易的规模化发展在不知不觉当中形成了大量的交易数据，而这些数据同时又为电商的发展提供了充足的数据信息，通过对这些数据进行精确地分析和研究，就可以根据电商企业自身的发展特点规划出最适合它的发展方向和规模，对于它的消费群体和消费个体有更为清楚和明确的认识，这个非常有利于电商企业后期的产品研发和改善。
众所周知，商品的信息量随着电子商务的发展也在呈指数形式的迅猛发展，这样的势头，让消费者在消费过程当中变得更加迷惑和没有判断力
[10]
[9][8]
，大量的商品使他们无从选择，与此同时，由于商品信息的筛选分析没有与之同步提高，这样就难以把最新的商品动态信息分享给消费者，这样会使消费者的消费过程变得丧失目的性。电商企业通过这样的发张方式，能够更加快速和稳定地在节约成本的同时占领市场的一席之地，提高企业效率而同时在强大的竞争力下，赢得对手。当然，与此同时也对电商企业的数据管理提出了更高的要求和挑战。 2.2大数据时代电商企业管理存在的问题
大数据环境下我们不能仅仅看到大数据给电商带来的整个繁荣的景象，而更应该看到它给电商企业带来的很多问题需要来面对。
首当其冲的是数据安全隐私管理的问题。数据安全隐私管理
[11]
是电商企业在大数据时代的背景下不得不面对的重要问题。因为众所周知的是，在现在的大数据时代，在屏蔽外部数据的基础之上进行个人信息的分析和挖掘个不现实的美好愿望。现阶段几乎没有社交网络不采取一定的措施，让各自用户的实时数据进行不同程度的开放，这些数据记录了网络用户注册时的个人信息以及浏览网站时的历史记录，这些数据被一些提供商收集起来，通过这些信息的整合分析，这些数据可以让电商企业掌握个人用户的消费倾向和喜好，在此基础上进行分析和预测，能够精度很高的预测出客户的需求点，在创新商品的时候成功率大大提升，企业的利润空间也得到了大步的提升。另一方面，这些数据基本上可以非常精确的锁定出网络用户，进一步的还可以挖掘出他的个人信息以及相关的银行账号密码等隐私，用户隐私安全问题令人堪忧，一旦泄露，后果不堪设想。Epsilon在2011年，发生了一起可谓史上最为严重的黑客入侵事件[12]，这起事件的后果导致大量企业客户名单以及电子邮件地址发生外泄，而且，不仅如此，还有很多著名企业例如美国银行和摩根大通都遭到损失。同年四月底，索尼公司同样遭到黑客的攻击，这次事件的结果也非常严重，索尼公司泄露了一亿份账户资料，索尼公司因此损失了1.71亿美元。我们国家在最近几年这样的事件也屡见不鲜。那么该如何确保数据的安全性呢?很多国家针对大数据时代所带来的数据隐私安全问题纷纷立法保护公众隐私。另外要求一些搜索引擎服务商缩短用户搜索信息的保留时间。电商企业应该在此基础上自身安全方面设置多个级别的保护措施，例如使用企业自身的安全防护软件来防止病毒、木马等恶意软件的侵犯。减少信息泄露给企业带来的纠纷事件。
其次，面对第二个的问题是行业数据的掌控。对于电商来说，有关客户的信息数据是具有重大价值的。近几年来，阿里集团以及京东等网络第三方交易平台和电子商务网站的蓬勃发展[13]，让他们凝聚了大量的经营者和消费者的信息，这些信息当中包含了客户的收入状况，消费习惯以及信用等等宝贵且全面的信息。这些大量的数据被他们用来通过大数据理论和技术，对网络购物以及支付等数据进行深度挖掘和分析，可以发现大量的有价值的信息和统计规律。例如，也可分析商业数据产品的行业搜索、浏览以及交易等数据，这些研究结果用于企业数据化运营和市场行业研究等，所以，我们可以得知拥有数据多的企业发展起来就会得到更多的便利。通常情况下，对于一家企业而言，大数据的数据来源主要由两个部分构成，其中一部分来自于企业自身内部的信息系统中产生的运营数据，这些数据基本上都是标准化、结构化的。具有企业自身的一些特点，如果继续细分的话，企业内部信息系统又可以分成两个小类，一类主要用于提高人事和财会处理以及接发订单等日常业务的工作效率;另一类则主要用于支持经营战略和开展市场分析以及开拓客户等。然而，在现在大数据的背景下，电商企业则比传统的企业多了一部分来自于外部的数据，其中包括的是日常广泛存在于各种社交网络等之中的非标准化而且非结构化数据。这些非结构化数据基本上是来源于腾讯QQ，新浪微博以及国外的Facebook和Twitter等及其它来源的社交媒体数据构成，另外还包括了各种搜索引擎例如百度，搜狐等门户网站，浏览记录，搜索记录，以及点击量等都被记录了下来，这些数据都成为了电商企业有利用价值的大数据的组成部分。而且它们的产生往往都伴随着社交网络和移动计算以及传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。其中具体包括了点击和呼叫的详细记录、GPS和地理定位映射数据、Web文本和点击流数据、设备和传感器信息、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、科学信息、电子邮件等等。这些企业会让更多的企业未来的发展得到更好的方向规划以及指导。 最后，大数据发展的最重要的内容是如何对大数据进行处理和分析，这同时也是其利用者最应掌握的核心问题之一。由这些数据与企业数据库消费者倾向组合以消耗判决形成交叉验证中，信息互动社交媒体延伸到电力供应商，从而消耗数据通过形成闭环叠加效应。这也将极大地精细化营销和广度。用户数据和完善的数据管理系统的长期积累。直接进入生产率数据，在角色中的数据可以充分的体现。数据通常产生于一些社会媒体。社会关系，通过电商的数据库推出，该数据将极大地释放潜在价值的力量。著名的阿里巴巴为例
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，构建淘宝数据库，通过品牌和产品的销售，淘宝热词和消费数据流量来源和其他资源，最终形成消费行为总结数据库。社交平台可以实现对接数据库的电子商务平台，微博用户的数据可以形成消费需求趋势预测，然后通过现有的数据库来验证数据，有效的转化率，就会产生整个消费行为数据的整个链条力。此时，阿里巴巴已经牢牢地抓住了整个商业节奏的脉冲。由此可以看出，仅仅掌握电商企业的大数据是远远不够的，能够掌握对大数据的分析和利用才是重中之重。在技术的层面以及人才培养上解决大数据问题，才能完全充分地发挥大数据的价值。
3大数据环境下电商企业管理模式的创新和优势
根据我国当前的国情来看，电子商务企业开始逐渐意识到大数据时代的到来和将对未来产生的重要影响。同时开始针对大数据这个比较新的领域开始探索和研究，这样的一系列举动让电子商务得到了非常迅速的发展，衍生的全新的数据管理模式，让电商的整体服务模式得到革新，未来数据的实际应用将会决定企业的经营情况，新的营销管理模式适合市场的发展需要，给经济创造更多的社会价值。 3.1实现管理的低成本
与传统的信息业务处理不同，现在信息不再采用手工处理的方式来进行，因为手工处理的方式相较来说成本高但是效率和准确率却相对来说都非常的低。现在我们开始利用大数据来进行分析，很多大型的企业基本上已经完全实现了通过全自动化的方式来采集和处理客户的信息，并且积极和广泛的利用自动系统大批量的进行客户信息的搜集，这样会让企业对客户的真实消费和收入等自己状况状况有了一个更为详尽的了解，这对于以后企业的发展以及市场的开拓提供了非常有利的数据条件。在这个过程当中，由于大大减少了人工干预的环节，所以业务处理效率得到大幅度的提高，而且错误率明显降低，与此同时数据处理的成本也大幅度降低，可谓一举多得。这个大数据环境下的电商企业管理模式的优势为企业进行业务的创新提供了新的思路。 3.2精准营销创造更好的服务
精准营销凭借信息手段，对现有数据进行精准分析来确定客户群体，更为有效的和顾客进行沟通，这样便形成了相对个性化的服务体系，企业顺利拓展低成本方式，同时这也是网络营销的核心观点。精准营销的重要核心是对客户的购买行为进行分析，通常情况下，客户都会通过各种渠道对一些商品进行初步的了解和跟踪，逐步的缩小自己的购买范围，然后再通过比较的情况下，选中某一个商品后，在购买里达到的情况下来购买自己满意的商品。精准经营模式的开创，为企业打开了更为具体可实行的方案。即企业可以通过收集顾客的兴趣导向，然后仔细的分析顾客的不同的消费层次以及他们的关注点，通过分析顾客的购买行为来分析顾客的交易习惯。记录他们日常的消费习惯以及关注的信息和浏览的信息内容，他们的月均收入等等，当企业拥有了这些数据之后，形成了包含大量数据的有效数据库，用基础的数据挖掘技术作为它的辅助，运用系统化的科学分析和预测，针对性的向每位顾客推荐适合他们的产品。
3.3精细化的管理得以实施
众所周知，传统的业务模式难以实现大批量的处理有效数据，这也导致很多企业在传统的管理模式下仅仅通过抽取少量样本的方式对数据进行分析和存储，在通过对抽取的样本进行分析得到样本的分析结果并且以此来进一步的推断出总体特性。这样的传统技术方法不仅浪费大量人力物力而且也只能记录下客户简单的部分的消费信息，而顾客的消费明细等其他信息根本无法成功获取，更就没有办法对客户的个人信息进行分析和处理。这样一来这样对于实现精细化管理是远远不够的。在当今的大数据时代，电子商务企业拥有非常强大的处理数据的能力，它们可以精细的把顾客的每一次消费信息都成功提取，并且通过一定的分析和处理之后，将这些分析结果及顾客消费行为的记录数据收录到数据库中，采用挖掘技术的方式对数据进行有效的系统处理，最终得到有效的管理信息。这种方式不仅方便快捷而且节约成本，最重要的是大大提高了数据的利用率和利用价值，让企业在一定程度上实现了精细化的管理。这样的精细化个性化的顾客服务也使得办理各类业务的门槛大幅度降低。
结
论
本文通过大数据的电商企业管理模式的研究和分析，帮助企业能够成功的结合自身所处的商业环境，在电子商务模式的设计过程中应用新的信息技术来促进管理模式的发展以及变革，积极探索适合企业特点及所处环境的电子商务模式。电子商务模式是动态而非静态的，它在随着时间的变化而变化，所以处于竞争位置的企业仅仅靠模仿而不去自欺创新管理模式就难以保持长时间的竞争力，市场的状况和客户的需求以及竞争的威胁都在随时变动，所以没有一成不变的的电子商务模式。创新是永恒的主题。 参考文献
[1]陈幸敏.全球最大的网络购物节350天猫创下新纪录,浙江在线新闻网站,2013-11-12. [2]甘丽新,涂伟.大数据时代电子商务的机遇与挑战探讨.[J].科技广场,2013(08). [3]任广见.基于大数据的商业模式创新与启示.[J].现代商贸工业,2014(02).
[4] 徐宗本,张维,刘雷. “数据科学与大数据的科学原理及发展前景”——香山科学会议第
462次学术讨论会专家发言摘登[J].科技促进发展,2014,10(1). [5]维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼斯·库克耶.大数据时代.浙江人民出版社.2013.1. [6]陆嘉恒.大数据技术的学习指南.[M].电子工业出版社.2013.4.
[7]桂卫华,刘晓颖.基于人工智能方法的复杂过程故障诊断技术[J].控制工程,2010. [8]李德仁.论空间数据挖掘和知识发现理论与方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2010. [9]刘鹰浅析我国电商企业的大数据应用现状[期刊论文]-商业时代2014(25). [10]蔡永鸿.刘莹基于大数据的电商企业管理模式研究[期刊论文]-中国商贸2014(31). [11]涂子沛.大数据[M].桂林:广西师范大学出版社，2012.
[12]http:///archives/category/inter-net/electronic-commerce.