数据大数据时代范文第1篇
数字时代，在整个新闻出版产业的链条上，新的产业方式、新的产业格局、新的产业环节正在猛烈冲击传统的思维。尤其是3G时代的到来，信息定制、手机报、手机上网、手机电视等无线业务方兴未艾，无线接收终端逐步拓展到MP
4、掌上电脑、笔记本电脑、车载和户外无线屏幕等领域，互联网和移动通信改变了人民的生活，也改变了传媒生态。
一、广西师大的数字出版工作
本次出差地点为广西师范大学出版社，重点了解该社在专业图书方面的运作经验。通过与该社何林夏社长、姜革文书记等交流，对图书运作的一些新思路、新方法有了更加深刻的认识。
1.广西师大的基本情况
广西师范大学出版社于1986年成立，转企改制完成后，2010年注册为广西师范大学出版社集团有限公司。广西师大的优势领域：文化教育、学术人文、文学艺术、古籍整理。广西师范大学出版社出版的历代珍稀文献已经在国内形成品牌，其中如《中国明朝档案总汇》、《中华民国史史料外编》、《满铁密档》、《美国哈佛大学哈佛燕京图书馆藏中文善本汇刊》、《美国政府解密档案》等大型图书的出版，引起全球学术研究领域的高度关注。出版社现已形成了一轴(教育出版)两翼(学术人文和珍稀文献出版)、多元并举的出版格局。
2.本次调研情况
(1)参加专题座谈会。主题包括：在作者资源的开发和维护方面的经验，子公司贝贝特的畅销书运作经验，图书营销经验，如何以常销书的心态来做畅销书。
(2)学术图书的运作经验交流。广西师大在档案、古籍、文书等方面有多年的积累。在该社陈列室参观的过程，让人震撼。何社长重点讲解了多套古籍文献图书的运作经验。在此类大型项目的策划上，通过全社主导、全员参与的方式，提倡内容的精品化，每一套图书，都要力争领先10-30年，让每一个研究这方面的学者都会“绕不过去”。
(3)贝贝特。北京贝贝特出版顾问有限公司。成立于2000年9月4日，是广西师范大学出版社直属的分支机构。主要从事学术、人文、艺术、生活类精品图书的选题策划，并为图书的出版发行及印前工作提供信息和技术咨询。陈丹青的前一本书《多余的素材》是前山东画报出版社的刘瑞琳责编的，出完以后不久她就到广西师大社了，因此下一本书《退步集》交由她出。
(4)关于该社数字出版方面的经验。广西师大曾与韩国一家公司合作运营在线教育出版，但最终以失败而结束。该社何社长针对我们当前正在运作的项目，提出了以下看法。(1)在线教育的方向是正确的，以教育为重点的方向也没有问题，从国有资产保值增值的角度来运作这方面的项目也是值得提倡。(2)问题在于：操盘手对于出版社的情况不了解;韩方的汉化和交流存在很大问题;本地化不顺畅，与现有的体系不兼容。(3)创意产业园区。广西师范大学出版社创意产业园占地200亩，项目计划总投资1.5亿～2亿元，计划建设成广西师范大学出版传媒集团。着力构建涵盖传统出版物、电子出版物、网络出版物及相关产业链的集团式经营实体。
(5)关于我社第一课堂项目的思考。与武汉外校相比，我们的劣势：距离名校资源还有一定距离。
我们的优势：与媒体运作的能力;内容深加工的能力;不仅仅局限于一所学校，有教育厅的支持，面向全省的优质教师资源。
二、启示：具备数字化意识，以数字化带动学术化、专业化
因为数字技术，当前产业链条上的许多职业不久就将消亡，新的产业链正在酝酿新的职业。有很多种编辑工作，仅仅从职业的角度来看，就包括：图书编辑，报纸编辑，杂志编辑，网站编辑，电视台编辑，电台编辑，手机短信编辑。但每一种编辑工作都会有自己的特色工作流程和工作环境。
现在许多出版社就有营销编辑、宣传编辑、网络编辑等等称谓，许多发行、营销都被同化到编辑的概念之下了。如果说这种划分在现在是有问题的话，那放在未来的数字出版时代再来看则就很正常了。近距离观察广西师大社，我感觉他们在数字化出版方面已经形成了自己的一套特色。
广西师范大学出版社有5种期刊：《作文大王》《英语大王》《数学大王》《新营销》《市民》，业务范围涉及图书、期刊、电子音像出版等。尽管在学术出版方面独树一帜，我们也注意到，广西师大在教育出版方面也占有很重要的比重。尤其是其中的期刊群，对于广西师大社在教育资源的汇聚方面，影响是十分巨大的。
1.数字时代的编辑精神
数字时代的一个重要特点是浅阅读，但浅阅读并不意味着数字传播技术改变了出版的文化功能，仍然肩负着承载人类最宝贵的知识财富的使命。看到一本书以后，我们很习惯于在5分钟之内扫描一遍，能够花费10分钟仔细看一下的，这本书还不错。能够让我们带着笔，花费几天时间来看的书，肯定是一本好书。
因此，数字时代亦需要编辑家，他们是研究型、学者型人才，他们对于出版物是否能够出版和出版质量的把握，才使出版物获得了长久的生命，而非昙花一现。数字时代信息无限庞杂，却又稍纵即逝，与出版物生产周期成正比的，是其生命周期。因此，重申这些学者型编辑出版人才显得更为重要，数字时代依然需要勤于案头的编辑家。
2.数字时代的作者工作
(1)对编辑组稿的启示：以数字手段培养潜力作者、发现高端作者
善于从网络海量信息中寻找适合出版、并有畅销潜质的内容;善于利用网络确定固定读者群;善于将网络与出版互动，检验推广出版物。他们有着精准的市场眼光，反映在做书上表现为选题策划、选题深挖(封面、卖点呈现)能够极其精准地把握市场脉搏。近观广西师大社的网站，可以发现，他们和盛大文学、一起写、现在图书市场的竞争，在很大程度上体现为对作者的竞争，编辑可以通过网络及时向知名作者约稿，还可以通过网络发现、培养适合本出版社选题方向的新作者，以求得在市场竞争中的主动地位。
通过网络，编辑可以方便地介入作者的写作过程，与作者充分交流各自对选题、对图书市场的认识与看法，完善作者的创作，提高书稿的质量。通过网络，可以大大缩短出版周期，将编辑加工、校对与作者的写作交替进行，在虚拟的工作环境下，著、编、校三方可以进行适时的沟通，实行一审、二审、三审在线审稿，书稿写成之日即是编、校完工之时，大大缩短出版流程。
(2)对作者的包装，延伸到网络上
作为编辑，我们很关心怎么获得优质的内容。广西师大的作者墙让人十分震撼，同样，在他们的网络上推出的“广西师大理想国”，也对各位作者进行了包装，如知名作者“木心 陈丹青 张鸣 小宝 骆以军 张大春 迈克 马世芳 张铁志 聂永真 茂吕美耶”，都有自己的独立豆瓣小站。
探寻他们的背后，有一群类似于数字版权经纪人的网站编辑。他们利用现有的发布平台，发现好的作者，把作者的代理权签到自己手里进行版权运营，然后针对每位作者进行包装、营销、策划、指导、培训。试想，当华人圈里的前10名知名人文作者都说“好”的时候，站在他们背后的广西师大出版社，很容易形成一种品牌效应了。
3.延伸到网络的书评文化
开博客，人人都会，我们社周筠老师在西祠胡同、博客巴士的博客曾吸引了不少的读者，不过广西师大的博客运作显得更加专业。
提供了一个专业的博客目录，将所有名家的书评汇集起来。当一个名家说你好的时候，可能以为是个托;当两个名家说你好的时候，你可能会想想是真的吗?当几百个名家都说你好的时候，你可能就要改变自己的观念了。问题是，怎么把这几百个名家集中展示起来，形成一个强大的图书品牌。我觉得广西师大做到了，他们的博客提供了一个专业的图书评论博客，而新浪在人文转载方面又是做的不错的，无形之中就做成了一个很好的口碑。
4.利用数字出版物，打破传统图书的盈利模式，帮助作者实现内容价值的最大化
开发数字出版物，本质上是为了实现内容价值的最大化。要吸引作者，仅仅依靠版税已经很难留住知名作者。我们注意到，广西师大现在已经推出了多种免费阅读的电子书，尽管我们大家都不太看好电子书，但这已经确确实实的成为了一种阅读模式。现在，很多出版社在签订图书合同的时候，还会附带的推出电子书版税合同，按照电子书的销售收益来给作者分成。尽管不多，但也体现了这些出版社的大度，成为留住作者的一个重要方式。
作者获得收益的方式越来越多，也越来越复杂，对于合作条件，以及版税、分成管理也变得更专业。例如诺贝国际公司的司新颖，他基于书媒的理念，创新了将图书作为企业推广载体的盈利模式。在王朔的新书《我的千岁寒》中，司新颖与另一个出品人路金波在书中夹了3张书签，分别刊载了金山杀毒软件、宝岛眼镜及华友3个客户的广告，这3个客户则带来了60万人民币的广告收入，小小书签成为了搅动出版业和传媒界的轰动事件。这些经营者的独具慧眼，很可能在出版链接中创造出高于图书的利润，他们也因之成为出版界的“新贵”。因此，如何充分开发(数字)版权的价值，对作家和版权进行全面运营，就显得很重要了。
一点启示：很多传统出版社，纸书非常多，但是真正有数字版权的并不多，作者现在也很难找到，虽然有大量的好书存在，但是版权却属于真空状态。编辑在与作者进行出版合同签订时，要求作者让渡包括信息网络传播权在内的权利是可能的。
数据大数据时代范文第2篇
显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System (GFS)的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
数据大数据时代范文第3篇
2.云计算。云计算是大数据的主要运算方法之一，也是支撑大数据的平台，它可以挖掘出纷繁复杂、价值低廉的数据群下的真实价值。云计算由不同研究机构共同开发，普遍被认为是一个由虚拟资源构成的资源池，通过互联网向外按需提供资源，其主要特点是多用户共享、大数据处理与大数据储存。云计算是在原有的并行计算和分布式计算等多种技术的基础上进化而来，成熟度高，可靠性强，具备廉价和高效的优点。
二、大数据时代的管理会计
管理会计的任务是将财务会计所记录的总账和报表等资料进行加工处理，使高层管理人员能够对日常活动进行规划、控制和决策。管理会计是对未来的规划，侧重于对未来的预测，相对于财务会计来说更依赖对数据、尤其是大数据的处理分析。管理会计大致可分为对经营预测、决策和长期投资决策的预期效果综合分析的“决策会计”和为了提高预期决策效率而进行的预算管理、责任会计、成本控制和绩效评价的“执行会计”。大数据时代大大扩展了管理会计的各项职能。
1.经营预测。传统的经营预测存在偏差的最大原因是信息不对称，很多信息没有被利用或量化。大数据时代，可利用计算机、互联网和云计算将巨量数据的信息载体处理成为简单准确的所需信息呈现在面前，只要挖掘数据，即可得出预测结果。互联网时代，人们习惯于在网上搜寻自己需求的信息，这就在网上留下了文本、音频、视频等浏览记录。这些记录之间缺乏逻辑与结构的联系，所以被称为“非结构性数据”。管理会计可通过云计算处理这些“非结构性数据”，并利用计算结果进行经营预测。
2.全面预算管理。预算管理既将企业制定的经营目标以货币形式表现出来，也将企业整体目标拆分开来落实到每个部门和员工。大数据时代，预算人员面对复杂的巨量数据和动态实时的预算要求，需要将预算管理系统与大数据结合。
2.1大数据时代下的预算是动态、实时的。在编写预算时，所有预算项目会经审批后储存进云端，在执行预算时，云会计下的系统可以利用云端上新增的数据同步计算出实际与预算的差异，并可调整预算。
2.2有力的数据分析软件使预算系统更加及时。应用多维数据分析技术，大数据下的预算系统可以很好的支持巨量数据的及时分析。
2.3预算的编写更加智能。大数据下的预算系统，可以先由IT部门制作标准模型和参数表，将它们与预算模块中的具体数据建立动态联系，再由预算管理人员通过自定义计算功能实现预算模块各个数据之间的联系，并且预算人员可以自己编写、维护和更新业务规则，使预算要求更加明确有效的反映到预算模块中。
3.绩效评价。绩效评价系统的关键绩效指标是衡量员工工作的量化指标，其设定应遵循具体、可度量、可实现、现实性和时限性五个原则，实际设计时容易出现偏差。应用大数据系统可以解决其中一些问题。
3.1可度量原则可能导致的关键指标遗漏。可度量原则是指绩效指标应是数量化或行为化的，过分追求量化指标往往导致关键绩效指标遗漏。应用大数据系统，设计者可以在云端获得形式多样的间接反映绩效的数据，量化充分即可避免关键指标的遗漏。
3.2现实性原则可能导致的指标偏离。现实性原则是指绩效指标的考察是现实可行的，而在操作时，设计者可能常为节省考核费用而忽略考察成本较高的指标，导致考核结果偏离战略目标。大数据系统下，大量数据的收集唾手可得，很多指标的测定变得不再复杂昂贵，既可以通过委托专门的研究中心计算所需指标，也可以租用经济高效的虚拟服务器自己计算指标，成本低，更加符合现实性原则。
3.3时限原则可能导致的考核过于注重短期利益。时限原则是指指标的完成应在特定期限内，不能遥遥无期，这导致员工过于注重短期利益，对企业长期经营不利。大数据是站在巨量数据之上进行分析的，数据基数很大，考量因素很多，有更大的把握对复杂和长远的投资进行预测，在一定程度上避免短视行为。
三、挑战
大数据和云计算尚未引起普遍重视。麦肯锡公司2013年调查显示，只有49%的高管关注大数据的发展，很多中小企业忽视对大数据的关注。这无疑会影响大数据的推广应用，落后企业也会因此增加机会成本与时间成本。大数据的信息真实性越来越被重视。大数据的引进，对外部信息和内部信息真实性均提出了更高的标准，这对目前还未做到公开透明的企业来说是个挑战。大数据系统的处理技术尚不令人满意。例如，处理非结构化数据时，在转化成结构化数据的途中可能会产生意思曲解和信息遗漏;目前处理巨量数据较为成熟的Hadoop体系的应用门槛较高，不利于大数据系统的推广;网络容量有限，储存成本较高。信息和网络安全问题的挑战日益严重。一方面是企业取得的信息是否合法，是否尊重了客户的隐私权。另一方面是企业能否保护好客户的资料，不被窃取。网络水平的快速发展与网络高手的层出不穷，信息和网络安全愈发重要。熟练掌握大数据处理技术的人才不足。企业需要能够熟练应用大数据工具的管理会计人才，只有通过他们专业解读和提炼大数据系统处理得到的最终信息，管理层才能得到有利于经营管理的信息，才能做出合理可行的决策。目前，这类人才严重缺少。
四、建议
1.大力宣传和推广大数据系统，普及大数据和云计算知识，推动大数据时代的健康发展。
2.国家应着重提升全民的计算机素质，鼓励参与国家大型分布式计算项目，发展大数据计算技术。分布式计算项目是将一个超大型计算项目分解成可在单个电脑上计算的小块儿，每一个拥有电脑的人只需下载正规软件，即可参与其中。
3.高度重视云安全，不仅要建立杀毒系统保护信息免受侵害，还要在信息共享时注意混合云中数据的所有权问题，推广使用分裂密钥加密等技术对机密数据进行保护。
数据大数据时代范文第4篇
注：此为中央财经大学陈运森老师 《高级财务管理》课程的学生作品
随着时代的往前推进，我们逐渐向大数据资本时代迈进，随着海量数据市场的出现，货币体现信息的作用被海量数据替代，虽然货币的交易功能仍然保留，但货币的价值却在贬值。这给市场和公司都带来了不同的机遇和挑战，也就是经济的微观和宏观方面都将受到海量数据资本的冲击。大数据时代下，未来市场、未来公司和未来的人类将何去何从;我们如何最正确地迎接海量数据的挑战，这些问题或许没有正确答案，但我们尽可能的了解大数据资本时代和我们自身的多样性，可以做到的是"知已知彼，百战不殆".传统市场与公司在数据资本时代的挑战
古往今来，人类的合作方式是为了应对资源稀缺的挑战，随着沟通方式和信息流动方式而产生的，市场与公司顺势而生。传统的市场与公司围绕价格这个信息进行决策，不同的是市场进行的是分散决策，公司进行的是集中决策，围绕价格，市场中不同个体之间，市场与公司之间，公司内部完成一笔又一笔交易，人类的合作从而达成，人类依靠交易活动得到的物质资本支持人类继续下一轮的生产活动，交易活动和心灵求索活动。
但在复杂和不确定的环境和人类的理性下，传统的市场和公司围绕价格而得到的信息往往是十分不完备与不对称的，因为价格可能解决了信息过量的问题，但它仍然让我们做出了十分糟糕的选择，我们对价格的执着阻碍了市场发挥其最擅长的作用，即协调人类活动。
与市场不同的是，公司的原则是集中决策，在过去的经验中，公司内部的信息被层层上传由董事会做出决策，其决策层层下传，层层执行。随着公司规模的增大，信息源源不断地向权力中心移动，而权力中心的决策能力有限，决策水平的提高依靠的就是下放决策权，制定标准决策指导方案然越来越多的人参与决策。这种传统的层级管理结构和有限的信息流动方式，使信息和决策在流动中受损。传统资本市场在数据资本下毋庸置疑会面临衰退，首当其冲的就是银行业。银行业的信息不完备与不正确，数据资本带来的未来将是经济繁荣发展而金融资本不再会繁荣。
在过去的市场和公司中，公司和市场的效率因此得到巨大的损失。但海量数据向资本市场的涌入，价格的信息作用被大数据替代，人们在各种类的交易中关注的不仅仅是价格，海量数据经过专门的处理成为一种资本，不同产品与服务的种类在数据资本时代是明晰和容易比较的，因此所有类型的市场理应得到重塑，从能源市场到运输物流市场，从劳动力市场到医疗保健市场。公司传统的层级管理结构在海量数据的攻势下也显得太过封闭繁琐和成本巨大，是时候迎接市场与公司在数据资本时代的变革了。
市场与公司在数据资本时代的变革
市场在数据资本时代显得更加具有优势，因为信息创造市场，市场的基本原则是分散决策，海量数据已经为整个市场带来了效率的提高。以货币为基础的传统市场将无数个维度的信息压缩成价格，而价格被卖家玩弄于股掌，通过各种各项的技巧欺骗买方，市场的负外部性得以体现。()但在大数据时代下，这个问题得到了解决，海量全面的数据替换了价格反映信息的作用，数据帮助市场参与者找到了更好的匹配项。同时，在海量信息的帮助下市场的分散决策体现了优势，海量数据呈现的市场决策分布传递出来的信息帮助我们帮助节省评估比较不同决策的时间，并且在市场分散决策和海量数据的影响下，错误决策的影响被减小。
传统公司面对的挑战是在货币市场转化为海量数据市场的过程中，利用海量数据处理信息过载问题，减少决策数量。而遗憾的是，公司不会达到与市场一样从海量数据市场中自然获益的程度，而是需要顺应市场变革，创新管理制度来应对挑战。部分公司已经预见了海量数据时代的大变革，并主动迎接变革，从目前来看他们主要采取两种方式，一是实现决策自动化，以日本寿险巨头富国生命保险为例，他们宣布将使用IBM开发的一款机器学习系统——沃森来评估保险理赔，从而理赔部裁员1/3;二是向企业组织结构中引入市场DNA,以汽车制造公司带戴姆勒为例，该公司宣布彻底重组公司结构，让公司20%的员工脱离之前的体系到公司各部门之外运营，组成更灵活的团队。
市场顺应数据资本时代是自然的、规律的，而公司应自己选择战略进行惊险的生存实验，从而使自己能在大数据时代生存下来。
市场与公司在数据资本时代的未来
海量数据并不是解决市场效率损失灵丹妙药，它必须也要有标准和适用条件，使用不当也会有及其巨大的副作用。为了使海量数据是可用的，数据资本在市场中运转有三个必备条件：数据标注、个人匹配算法、机器学习。数据标注从"本体论"提出，问题的关键是确定正确本体，其主要目的是运用海量数据将产品的可发现率提高，.个人匹配算法依靠的原理是一个人不仅可以有多种偏好选择，也可以用不同的方式衡量偏好，所以我们在衡量不同问题的偏好时，我们需要不同算法的匹配。机器学习是基于数据大规模训练以及随之而来的自适应反馈，与个性化学习相结合，激发市场显著提高效率的潜能。每一项技术的进步，带来的是低成本获取海量、多维度的信息流并将信息自动化转化为决策。
公司的发展却不容乐观，随着算法的提升，决策层会一层一层的减少，效率会大幅度提升，公司的重要性也就会下降。在现阶段公司为拥抱大数据时代而做出的改变来看，公司越来越可以依靠算法来实现决策自动化，工作程序也会由机器学习不断地推进，公司的未来是与大数据和市场结合的，公司还会雇佣人类但其管理和运行主要由机器人操作完成，甚至公司会依赖市场机制运作。最终，人的作用只是协调市场机制，在我看来这是虽然高效但有些悲观的。
我们何去何从
目前我们正处于海量数据市场的最初级阶段，正如所有新鲜事物一样，海量数据本身在带来技术进步的同时，我们将拥有可以随意支配的强大的海量数据系统，这些系统帮助我们运用更少的资源花更少的时间，得到更好的匹配，效率红利显而易见，但是我们只是放弃一部分"无聊"的决策，专注于更重要的选择，而将选择的需求和选择的快乐分开。在劳动力市场中，我们也可以利用海量数据选择个人匹配算法为自己找到较适合的工作，不需要仅仅为自身的 "价格",即工资所局限，工作的作用在支付账单和提供个人满足感之间得到平衡。海量数据市场是高效的，并一片光明。但随着算法不停完备的个人数据的不断完善，随着数据资本时代的发展，数据的进一步运用是否会成为"潘多拉魔盒"?
值得关注的是从千禧年到现在，美国——发达国家的代表，无论是劳动参与者还是劳力收入份额都在不断下降，在应对海量数据时代，人类的作用似乎没有算法多，即便是技术层面，需要创造力和人类选择的数据标注工作在确定正确的本体所需要的人类创造新会更少，需要更多的是过硬的数据分析，数据本身将驱动数据本体，数据不需要了解人类，只用通过算法就可以替我们几乎做任何选择。这是否意味这我们将成为数据的奴隶，海量数据为我们发展带来的冲击不可忽视。
但人类与数据不同，我们有的是内心求索活动，及自己思考的能力，我们知道自己想要做的是什么，人类是随着时代进步不断学习和改变的，只要我们愿意，人类的未来就是知识和充满见解的，我们所要做的是通过不断地运用数据使我们的未来更加社会化人性化，而不是让数据支配我们的生活，使它变得冰冷又机械。
结语
数据大数据时代范文第5篇
尽管大数据能够将数据进行集优化处理, 并对其进行相应的管理工作, 但是, 在实际的数据操作过程中, 仍然存在着信息搜索不准确的问题, 数据挖掘技术的产生能够有效解决这个问题, 并且能够在准确搜索数据的过程中对数据信息做出相应的编辑和处理。目前, 各行各业对于数据需求正在明显增多, 传统互联网产业已经发生了明显变化, 大数据时代已经来临, 而大数据时代背景下产生的数据挖掘技术也必将成为未来市场中各行各业进行数据分析的专业手段, 未来, 数据挖掘技术将被应用到更多的行业之中。
二、数据挖掘技术的概念及功能
(一) 数据挖掘技术的概念
之所以被称之为“数据挖掘”, 主要是因为该项技术主要用来处理一些随意性很强或者是十分模糊的数据, 也就是对一些不精确数据进行深度挖掘, 这个过程就是数据挖掘过程, 所应用到的相关技术即为数据挖掘技术。
(二) 数据挖掘技术的实施步骤
数据挖掘的十分复杂, 并且有很多种数据挖掘方法, 针对不同的方法都会有其不同的处理步骤, 但其处理步骤大致相同, 主要分为以下三个步骤:第一, 对需要进行挖掘的数据进行前提判断, 分析是否具有挖掘意义;第二, 对数据进行标准衡量, 选择符合挖掘标准的数据, 清理残余数据;第三, 对数据进行深度挖掘, 并得出最终结果。
(三) 数据挖掘技术的主要功能
数据挖掘技术在各行各业中都具有重要作用, 能够针对大数据中行业所需数据进行准确定位, 并挖掘出实用数据, 数据挖掘技术不仅能够对数据进行深度挖掘, 还能够根据所得数据进行准确的市场预测, 并且对数据的合理性进行准确判定。数据挖掘技术的这一功能集中体现在市场预测中, 通过数据挖掘技术从大数据库中提取所需数据, 并对这些数据的未来有效性进行合理预测, 在对数据进行深度挖掘后, 为市场行业提出准确的市场预测信息。同时, 数据挖掘技术还具有一定的行为判定功能, 数据挖掘技术能够对数据中的变量进行动态分析, 对于客观存在的数据进行准确判定, 并最终在准确分析的基础上获得所需数据, 并描述出挖掘对象的基本特征。
三、数据挖掘技术的方法
数据挖掘技术的方法有很多种, 这主要是为了能够适应更多行业对数据的需要, 由于大数据是一个十分庞大的信息资源库, 所以想要利用数据挖掘技术对其中的数据进行精准分析, 就要使用不同的数据挖掘技术方法, 具体内容如下:
(一) 聚类分析法
所谓聚类就是把不同数据分组归类, 将零碎的数据转变为有条理的信息。但聚类对于分类不仅仅是普通的分类, 在不清楚对象的条件下, 在数据组中找寻有意义的数据信息。因此, 该类方法的缺点为不能精确地将数据信息分类, 这也是此方法只运用于心理学、数据识别等领域的原因。
(二) 关联性分析法
任何事物之间都存在一定的关联性, 这也是数据的基本特征之一, 想要在庞大的数据库中获得所需数据, 就要发现数据与数据之间存在的规律性。关联性分析法就是在这一背景下应运而生的, 该方法能够利用数据之间的关联性挖掘相关数据, 并通过众多具有关联性的数据中搜索出最终所需数据, 然后进行数据的分辨和处理, 并最终应用到行业分析之中。
(三) 特征性分析法
随着国家各种产业的不断发展, 数据正在呈现出逐渐增多的趋势, 面对数量众多且种类复杂的数据, 必须要根据数据的特征对其进行分类, 该过程中要使用到计算机设备, 利用计算机对数据进行虚拟分类, 然后根据所需数据的特征对已经分类的数据进行深度挖掘, 最终得出所需数据。
四、大数据时代数据挖掘的应用
之所以数据挖掘技术能够被应用到诸多领域之中, 主要是因为数据挖掘技术能够适应各个行业环境, 各行各业通过数据挖掘技术能够获得所需数据, 并进行准确市场预测, 这不仅能够增强企业竞争力, 也能够提升生产效率和经济效益。相关国家部门和社会机构通过数据挖掘技术能够对相关数据进行处理和分析, 并做出最终整合, 能够有效提升管理效率, 大数据时代背景下, 各行业对数据挖掘技术的需求显而易见。
(一) 科研领域
科学研究需要大量数据为科研进程提供支撑, 所以在科研领域中, 数据是十分重要的, 无论是资料数据, 还是实验数据, 都至关重要, 既要对数据之间的关系进行分析, 还要对数据的最终统计结果进行分析, 基于此, 数据挖掘技术开始被应用于科研领域。数据挖掘技术能够通过科研项目提供的信息作为依据对科学研究过程中的所需数据进行挖掘, 并以最快的速度迅速罗列出所需数, 为科研人员提供实验参考。
(二) 电信领域
随着互联网的发展, 电信企业也随之兴起, 因为电信企业拥有大量的数据信息, 不得不为人民提供更好的服务。由于该数据的综合性很强, 使其服务受到限制, 造成服务质量不好。但数据挖掘技术刚好能够改善这种情况, 能使数据条理化, 并对数据进行有效分析, 全方位了解、记录用户信息, 解决服务过程带来的麻烦问题。因此, 数据挖掘为电信企业的服务提供有效地用户信息, 为该企业提供了一个高效、优化的基础。
(三) 教育领域
教育领域十分重视学生的个人发展情况, 而学生个人发展情况只有相关的数据才能够准确的反映出来, 学校会对学生的成绩以及各科目的学习情况进行汇总, 并制成数据。数据挖掘技术在教育领域中的作用就是对学生各项基本素质进行准确分析, 并获得最终分析结果, 为学校和教师在管理工作和教育过程中提供了数据参考, 进而提升管理效率和教学质量。
(四) 制造业
随着人民生活水平的提高, 人们对产品的品质要求越来越高。而对于该领域, 可以说最重要的就是产品的相关数据, 从而使数据挖掘技术对此领域起到很大的作用。对产品的数据归类整理, 再加之分析, 合理地对比产品的优缺点, 从而使制造业可以根据这些数据改良产品, 并提高产品的生产率, 为制造商提供了更高的收益, 也为客户提供了更优的产品。因此, 在此领域中合理运用数据挖掘技术, 可以使制造业的发展不断得到推动。
(五) 市场营销领域
市场营销领域是最早应用数据挖掘技术的领域, 也是最需要数据挖掘技术的领域, 这主要是由其自身行业特性所导致的, 市场营销行业需要对客户信息进行精准分析, 并对客户进行精准定位, 通过最终的数据分析结果来为客户提供精准服务, 数据挖掘技术有效地提升了市场营销领域的服务能力和销售业绩。
(六) 税收征管领域
过去20年, 我国税收征管信息化走完了从零星分散到集中统一的进程, 税收管理与服务过程完全实现了数据化, 税务数据、第三方涉税数据、互联网涉税数据高速积累、集中。
税务系统的数据利用方式正由传统的查询与汇总走向信息综合应用阶段, 利用数据优化纳税服务、提高征管质效、防范税源流失、促进经济发展、提升政府决策已成为业内共识。数据挖掘、数据仓库等技术在税务征管中的相关应用研究已经有所开展, 分类、聚类等算法以及数据仓库在税源预测、纳税服务、纳税评估、税务稽查、信用评定等方面逐步实践。随着国地税数据的归并、自然人涉税信息库的建立, 上述应用将成为该行业的重要支撑。
五、结束语
大数据具有动态性特征, 其中的数据在不断变化, 数据种类也越来越复杂, 数据挖掘技术也在不断改进, 越来越多的行业开始应用数据挖掘技术, 无论是财务审计, 还是企业经营, 都离不开数据挖掘技术的数据支撑。随着经济全球化的不断发展, 行业种类正在不断增加, 各种数据层出不穷, 在信息技术不断发展的背景下, 数据挖掘技术的发展正在以高速发展的状态进行着, 随着数据挖掘技术的信息化发展, 数据挖掘技术将被应用于更多的领域之中, 为其带去更多的经济效益。
摘要：随着大数据时代的到来, 各行各业在数据采集、传输、共享等方面实现了较大便利, 目前, 数据已经不再只是特定的数字和额度, 更是一种非物质产物, 大数据时代背景下, 各种数据都有其特定的存在价值, 大数据时代已经实现信息高速发达, 数据挖掘技术在此背景下应运而生, 数据挖掘技术不仅能够对特定的数据信息进行手机、整理、分析, 还能够实现数据的日常管理, 并且打破传统信息互扰的局面, 实现数据的实时应用, 如今, 数据挖掘技术已经被应用于社会各行各业之中。本文从分析数据挖掘技术的概念和功能为出发点, 就大数据时代下的数据挖掘技术及其应用展开了讨论, 并对数据挖掘技术在各行各业中的促进作用进行了分析。
关键词：大数据时代,数据挖掘技术,应用
参考文献
[1] 卢盛继.大数据时代下数据挖掘技术与应用[J].数码世界, 2017 (2) :44.
[2] 田志民, 梁品超, 任艳红, etal.大数据时代下数据挖掘技术与应用[J].当代教育实践与教学研究, 2017 (10) :10.
数据大数据时代范文第6篇
一、经济普查数据分析工作的特征
随着我国人口增加, 我国经济迅速增长, 进行经济普查获得的数据也与日俱增, 在大数据时代, 要想保证经济普查结果的科学性和有效性, 就必须要选择合适的数据挖掘工具, 使用科学的数据挖掘方法。数据分析工作量巨大, 需要对海量数据内容进行分析, 还需要根据实际情况做出适当的调整, 尤其是在大数据时代, 数据的分析面临着巨大挑战。从分析结果准确性角度来讲, 数据的分析必须要做出准确性上的保障。在特定时间, 经济数据是动态变化的, 需要准确把握动态变化, 才能对数据分析准确性进行一定控制。在进行经济普查数据分析的时候, 常会发现在某些时间节点上经济增长的速度十分缓慢, 在该时间节点之后经济又会突然加速增长。在这样的情况下, 进行整体分析的难度会有很大程度的提高, 必然会造成一定误差。在这种情况下保证数据分析准确率十分关键, 这也是控制准确性的关键点。
另外, 由于数据分析工作量的庞大, 对于工作人员的要求也比较高, 在开展普查工作的时候, 工作人员需要在工作中注意管理和控制, 从而保障数据分析的有效性和准确性。从技术角度讲, 需要对数据挖掘技术进行科学选择。只有确定了合理的方法才能对分析工作开展的成本进行控制, 让普查结果准确性得到保证。选择数据挖掘方法的时候, 需要结合经济普查数据分析的实际需求, 根据普查内容对数据挖掘方法进行优化, 从而能够最大限度保障分析工作的实际效果。
二、大数据时代展开经济普查的数据挖掘方法
(一) 数据挖掘
从表面上看, 数据挖掘也就是利用某些工具将数据中未被人发现的内容挖掘出来;从深层次上讲, 则是要从海量数据中挖掘含有特殊关系的信息。数据挖掘有两个优势, 一是数据挖掘技术需要从海量数据中将隐藏在数据源中的有价值信息挖掘出来, 同时数据挖掘技术也是一个综合多个学科, 包含不同形式和内容的数据资料, 不断挖掘有价值信息的强大技术。
(二) 数据挖掘方法
在经济普查数据的挖掘中, 根据是实际普查情况, 选择方便、适合的数据挖掘工具, 利用工具对普查数据预处理, 从而得到最适宜的数据挖掘方法。目前普遍使用的方法有以下几种:
(1) SQL Server 2000 Analysis Services。这个软件是微软提供的数据库以及数据分析软件, 能够帮助电子商务以及数据仓库提供可伸缩性的解决方案。软件在很大程度上让电子商务的开发、应用数据仓库的时效得到缩短, 同时也能够提供高效数据分析能力, 具有良好的业务扩展性, 保障操作系统安全, 管理工具的使用也十分方便, 在开发和投入使用上也十分快捷。另外, 在合理的设计下, 能够获得功能强大、方便管理的商务Web站点, 为用户提供良好的性能。
(2) SAS。SAS作为一种统计分析软件, 在软件模组中是一个集成化和模块化的软件系统, 主要需要完成数据的访问、管理、显示以及分析四个方面的工作任务。该系统具备功能扩展接口, 能够提供强大功能模块, 模块的增加也给用户带来了多样的功能。利用SAS系统以及统计函数, 能够让用户更加直观和清晰的了解数据。
(3) 决策树。决策树主要包含决策点、状态点以及结果点三个部分, 使用决策树需要使用者清楚知道各种情况发生的概率, 例如:利用决策树能够掌握净现值期望值会大于0的概率, 对项目风险进行评价, 从而能够判断决策分析是否可行, 这也是一种直接利用概率分析的图解方法。决策树有着方便理解、分析时间短、测定模型便捷的优势。对数据分析相对粗略, 会产生连续性字段难以预测, 需要预处理有时间顺序部分数据, 错误率也比较高的问题。
(4) SPSS。在这个数据挖掘软件中, 通过建立预测模型, 并在商业活动中提供决策方法和过程的帮助。该平台有着优势的投资回报率, 能够提供数据挖掘的功能。在同等条件下, 相比于关注模型外在的工具, 这个工具的应用价值更高, 在挖掘功能上能够提供独特的数据挖掘的算法, 让数据挖掘取得良好效果。
(5) Intelligent Miner。这个工具使用多种挖掘算法和统计方法, 能够对结构数据以及半结构数据进行处理, 例如:数据库表、在线服务以及顾客信件等。利用独特的先进技术, 如数据集的生成、数据规律的发现、概念性分类以及可视化的呈现等, 都能自动完成一系列数据选择、转换以及挖掘的操作。
三、结语
综上所述, 本文基于经济普查数据分析工作的特征, 研究了在大数据时代下, 展开经济普查的数据挖掘方法, 常使用SQL、SAS、决策树、SPSS以及Intelligent Miner的工具, 开展数据挖掘和分析, 通过这些工具能够保障分析结果有效性, 为经济普查工作奠定基础。
摘要：对我国的经济来讲, 经济普查工作是十分重要的内容, 对于发展我国经济有着重要意义, 大数据时代的到来也给经济普查工作带来了巨大的困难。基于此, 本文先是分析了经济普查数据分析工作的特征, 然后研究了展开经济普查的数据挖掘方法。
关键词：大数据时代,经济普查,数据分析,数据挖掘
参考文献
[1] 李东峰.新时代下做好经济普查工作的思考[J].统计与管理, 2018 (1) .