阅读是人类获取知识、开拓视野的一种重要方式，我们不妨通过总结来巩固所学。注意总结的语气和感情色彩，使得文章更加生动和有感染力。推荐给大家一些精选的总结写作示范，希望从中能够获得启迪和借鉴。
大数据建模论文篇一
随着时代的快速发展，招标代理企业的信息化进程是未来社会需求的必然产物，所以，企业只有不断提升信息化建设的速度、提高自动化运营的效率，才能与时代的发展保持一致，以免被社会所摒弃。在招标代理企业的信息化管理过程中，还必须引进先进的管理观念、高质量的人力资源以及科学的管理模式等。
信息化;招标代理;企业管理
第一，重视程度不够。由于高校对档案管理重视程度不够，在档案管理工作中，沿用传统的工作模式，对档案进行人工检索、整理、立卷和归档。即使大部分高校引进了先进的计算机设备，但是仍然只是发挥基本的输入、输出功能。由于缺乏现代化的管理系统，使得高校的档案管理工作繁琐，效率低下，限制了档案管理的价值。教师及学生的档案采集不全，档案卷内目录填写不完整，档案序号、文件编号、责任者、卷内文件的起始时间等信息有遗漏，档案文件保密级别不限定。第二，从事档案管理的人员素质不够。部分高校没有严格按照规定，完成档案管理工作，甚至缺乏专门的档案管理，只是简单的将档案堆在墙角里，使得档案丢失，这给档案查找工作带来非常大的困难。而且从事档案管理的人员，大部分是为了解决高校代课老师或教授配偶的工作，临时安排的，他们大部分人员缺乏计算机操作技能，不能利用计算机技术对档案信息进行开发和研究，并且缺乏工作积极性。第三，档案管理平台不健全。近些年来，高校电子文档、表格、音频、视频等各种数据信息，种类繁杂，这些庞大的数据信息难以有效的管理及存储。高校档案数据资源不断扩张，若不引入虚拟云存储技术，就有可能引发资源存储容量不够，导致数据库膨胀危险。
大数据的意义不是数据信息庞大，而是对数据信息进行高质量的处理。面对大数据时代的到来，高校如何在招生、教学、管理、就业方面进行大数据整合和管理，为高校的发展提供技术支持，是学校发展的重点工作。目前，很多学校已经建立了信息门户、统一用户管理与身份认证、综合信息服务门户，已经在信息管理中取得了进步，但是目前高校档案管理仍存在很多挑战。第一，组织维度。高校内各个部门应该优势互补，实现不同类型的大数据资源的优质整合。例如在高校内各部门建立数据管理机构、将数据整合和管理常态化，该机构由各个部门分管领导直接负责，协调部门内部事务，并将数据整合工作纳入年终评价体系，保障数据整合工作的效果。为加强高校档案管理，建议高校成立活动领导小组和工作小组。如下：其一，领导小组。组长；副组长；成员；职责；其二，工作小组。组长；副组长；成员；职责：统筹安排档案管理，研究制定管理措施；负责对档案信息进行协调、监督、考核。工作小组办公室设在公司后勤，负责日常工作联系及相关组织工作。第二，数据维度。高校档案来源丰富，包括教师和学生的人事档案、学籍档案、医疗保健档案、试题库、学校的基建档案、学校的资产档案、财务原始报销凭证、公文、电子邮件等。在档案大数据应用时，要将档案资源进行数据模型的转换，将二维的信息转换为多维的模型。第三，技术维度。在高校大数据时代，信息应用服务引领高校档案由常规分析向广度、深度分析转变。师生用户可以共享档案信息，并从海量档案信息中，挖掘出自己可用的信息，并从这些信息资源中进行价值判断和趋势分析，找出用户和档案之间的逻辑关系。4g移动通信终端、云技术与云存储服务、校园app等媒介渠道的引入，可以解决档案资源存储的问题。
第一，增强服务意识，提高服务水平，争取领导重视。大数据时代的来临，档案管理工作会面临许多新情况、新特点、新问题。实现现代化的管理，需要提高领导干部的档案意识，配备先进的设备，实现档案管理的现代化，网络化。第二，加强档案管理教育培训，提高管理人员的综合素质。大数据的管理不在是传统的简单数据和信息的归集，在信息化管理工作中，提高管理人员的素质是有必要的。加强人才培养，实现竞争上岗，培训上岗，加强业务宣贯，为档案管理创造一个新台阶。第三，提高档案管理信息化利用水平。引进现代化档案管理设备，用于快速档案查阅、检索、分析，提高工作效率，实现档案管理的现代化办公。一是加大资金投入，不断完善档案信息数据库，不断摸索档案应用软件和实际工作的结合，建立可行的档案信息系统，提高档案数据的实用性，使得档案查阅更快捷、更方便、更可靠。二是建立规范的制度保障体系，提高信息化管理的技术水平。
今年两会，大数据第一次出现在政府的工作报告中，这表明，大数据已经上升到国家层面。为了适应大数据时期，档案管理工作对管理人员的要求越来越高，学习现代计算机技术、网络技术、多媒体技术，跟上当代时代的节拍，对高校的发展有着重要的意义。
作者:张贤恩 高秀英 单位:枣庄市团校
[1]杨似海，闫其春.大数据背景下的高校图书馆档案管理策略研究[j].四川图书馆学报，2016，4（35）:81.
大数据建模论文篇二
探究式教学法是教师在教学过程中以问题为教学研究对象，组织教学内容，使学生通过对问题的了解、资料查询、阅读、思考、研究、探讨、交流和听讲，学会获取知识和应用知识，收集和辨析有效数据，系统地分析问题，获得解决问题的答案，并进行交流、评价的一种教学方法。其核心内容是通过问题的设定进而激发学生的学习热情，变被动为主动，把学生真正当成教学主体，培养学生养成创新思维模式。在摸索和探究中不断前行，从而系统地掌握课程知识内容并形成完整知识体系。
统计学原理课属于经济与管理类专业的一门必修基础课程。对构建学生基本知识体系，逐步形成分析和解决问题的方法体系尤为重要。然而该课程内容较多，包括了统计工作过程、综合指标体系、动态数列分析、指数分析、抽样调查推断、统计预测等多项内容。每一项内容均由完整的理论知识和独特的方法构成。知识点较多且晦涩难懂，学生不易理解掌握。尤其在以往的传统教学模式下，老师卖力地讲，拼命地试图将理论知识与生产生活实践相结合，却始终无法有效激发学生的学习热情。最终是“教师讲得累、学生打瞌睡”。鉴于此，我们结合经济与管理专业的非统计类专业特点，在我校四个经济与管理类专业的统计学原理教学中逐步引入“探究式教学”方法，把教学的主体定位到学生，充分挖掘学生的主观能动潜力，拓展学生的创新思维模式，增加学生实际动手能力。把教学课堂变成探究讨论场所，让传统的教学活动重新激起一个又一个的思维涟漪，收到了较好的教学效果。
一探究式教学法在统计学原理课程中的实施环节
1问题选取
要依据教学大纲的定位，同时又要结合非统计专业的现有实际，结合我校应用型本科的基本定位，选择难易适中且和工作实践紧密结合的内容。做到由易到难，逐渐加大难度，稳步推进，慢慢形成学生的探究思维定式。
在实施探究式教学的初期阶段，应选取单一的并能够在较短时间内完成的问题。最好是能够当堂形成结论且给学生较深的印象。随着探究问题的不断深入，结合教学大纲，问题的.选取进一步深化，逐步设置有一定探究压力但系统性不强并限定探究学习难度的问题。此时可以按照不同的抽样标准实施抽样，让各抽样小组分别观察其组内的方差水平。在此基础上一旦实施整群抽样，则误差水平可能的变动趋向。也可以就静态指标和动态指标的特点提出问题，让学生分别去对应会计课程的存量指标和流量指标，以学科之间的交叉和连贯激发学生的探究热情。等到学生逐步适应探究式学习这一新的学习模式后，教师就可以布置系统的、需要学生分组分任务在较长时间内才能完成的任务。
2布置问题
将选取的问题布置给各个小组。小组根据问题的大小与多寡，通常5～6人为一个小组。对于较单一的问题，可以多分几个组，各组的问题不强调其唯一性，可以重复，以便于比较不同小组的完成质量。对于较为复杂的问题，可根据问题的数量和工作任务情况，先确定各组组长(初期组长可由教师根据学生的综合能力统一指定，但随着探究活动的逐步开展，组长应鼓励个人报名或学生推荐)，然后由学生根据自己的知识侧重和个人喜好选择小组成员。每一个小组承担不同的探究任务。但无论问题难易程度如何，都必须确保每一个学生分担不同的探究任务，不允许有学生轮空，也禁止探究能力较强的学生大包大揽(但不排除必要的协作)。
3迅速完成组内分工
各组领取任务后，在较短时间内由组长在本组内根据个人的特长确定组内分工(3～5分钟即可)。制定抽样方案、实施抽样、搜集整理数据、查阅资料、分析推断、撰写报告等。对于具有共性并较为重要的知识点，应要求每一个学生都独自完成，不因分工而隔断知识体系。
4收集分工情况，据此串讲知识点，引导学生的工作方向
教师可收集各组分工情况的书面结果，根据分工结果分别讲授各方面、各环节涉及的知识内容。讲解应详略得当，有针对性，可以打破书本固有的知识点顺序。告诉学生在各自的工作中可能涉猎的知识内容，资料查找的方向以及分析解决问题要用到的方法。说到统计指数，涉及同度量因素，就涉及了物量指标和价值指标问题，涉及派氏、拉氏指数的选取，常用的cpi确定方法同样会牵扯到基期的选择、权数的确定。因而鼓励学生去查找相应的文献资料，并进一步思索可能出现的新问题。拉氏、派氏指数分别代表了哪一种思维定势和探究趋向?指数体系的确立基于什么考量和出发点?指数体系的确立和因素分析的实际意义在哪里?等等。这种串讲，既为学生指明了工作的方向，帮助学生打开思路，同时又告知了基本的分析方法。
5文献检索，初步探究
学生根据教师的点拨，依据各自工作任务，分头查阅相关文献资料。指导学生利用图书馆、互联网查阅相关的统计公报、统计年鉴、报纸杂志和相关学科的理论知识。并在此基础上对所持问题进行初步探究。资料文献的查阅也是一个循序渐进的过程。学生很可能在探究初期只是查阅了和问题直接相关的表象资料，而忽略了深层探究所需数据的收集，结果出现“头疼医头、脚疼医脚”的局面。
6集中讨论，相互激励，深入探究
各小组成员在收集相关资料并形成初步意见后，可及时组织大家集中讨论。每个人均可阐述自己观点，对所选用数据资料的可信度，使用方法是否得当等，听取他人意见。讨论过程中可有效实施相互的智力激励，迸发出灵感火花，为进一步发现深层次问题，探究和解决深层问题打下良好基础。
7课堂交流、汇报
学生在组内讨论探究的基础上，各自完成分工任务。形成统一意见后，应将成果制作成ppt文档。在规定时间内由教师组织集中进行课堂交流、汇报。由各组主讲人通过ppt演示本组工作过程和工作成果，允许组内其他成员加以补充完善。
8教师讲评
根据各组汇报结果，教师要进行及时讲评。既要对学生的分析运用能力给予充分肯定，又要对其在方法、思路上存在的问题给予指正。指导学生及时转换思路，回归正确的探究方向。探究式教学虽能够有效激发学生的探究热情，但由于学生认识问题和所学知识的局限性，极易形成学生“钻进去、出不来”。问题的叠加效应可能会打击学生探究热情，或导致“不可知论”。教师的及时讲评和肯定，是进一步引导学生回归探究学习正途的指南针。
二探究式教学法在应用中应注意的几个问题
探究式教学可以很好地调动学生的学习积极性，最大程度激发学生的探究创新活力，提升教学质量和强化教学效果。但是在实际应用时必须注意以下几个问题。
探究式教学从表面看是把探究学习的主体转化为学生，但实质上绳子的另一端是教师。教师的备课、引导、启发在整个教学环节中起着至关重要的作用。教师的备课任务不仅不能削弱，而且更应该得到加强。从问题的选取设定到最后的验收讲评，教学的主线仍然紧握在教师手中。哪些问题可以选来作为探究目标，什么样的问题可以实施分组讨论、协作完成，都需要教师精心设计。这就需要教师具备完备的知识体系和对教学方法的综合把控能力。需要教师不断充电并择机走向生产实践一线，了解学科发展动态，始终站在学术发展前沿。
2探究式教学需要教师的及时引导和启发
在实施这种教学方法的初期，由于学生对新的教学模式一时难以适应，会因各小组组织不力，学生无从下手，不了解整个教学活动的核心内容，而产生畏惧情绪。因而教师要及时地加以引导，为学生指明工作的方向并及时答疑解惑。教师可以利用常规教学课堂平台，也可以利用互联网的相应沟通平台或手机飞信、微信等方式，收集学生意见和问题并及时给予指导，将学生引导到独立探究、合作探究的学习环境中，逐步形成探究式学习的良好氛围。
3探究式教学仍需要传统的课堂讲授模式加以配合
对于学科的基础知识、基本概念我们很难将之归为探究式问题。加之学生在接收一门新的课程知识时往往出现短暂的不适应。因而教师仍要利用讲堂这一平台向学生讲解基础知识。教师在讲授这些内容的时候应着力使用启发式教学方法，多列举实例，多提出问题，逐步培养学生思考问题的能力，并产生探究问题的冲动和欲望。进而实现从传统教学模式向探究式教学的自然过渡。
4探究式教学课后占用时间较多，容易加大学生的学习负担
教师要合理安排探究式教学内容。挑选有针对性和实际意义的内容作为选题，并适度调整教材体系中的相关章节。做到教学有重点、探究有实效。把一些容易理解和掌握的知识交给学生自我消化，或由教师使用传统方式串讲带过，把核心知识且具有探究的条件和意义的章节认真组织学生探究学习。避免全面开花、拘于形式，结果造成学生到最后劳神费力、难有所获。
统计学原理课程内容较多，结构复杂且难懂。但却是经济与管理类专业学生必修的一门方法论学科，在整个学科知识体系中占有重要位置。传统的课堂讲授模式无法激发学生的学习热情，很难收到良好的教学效果。实施探究式教学法，可以充分调动学生主观能动性，培养学生学习探究的良好习惯，为今后的实际工作和终身学习奠定基础。教师要先弄清楚探究式教学的真正意义，对探究式教学的实施环节、问题的选取、节奏的把控、效果的评定有着全面而深刻的认识。欲使探究式教学能够实现预期教学目的而非只是“标新立异”，则需要教师不断充实完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。
大数据建模论文篇三
大数据时代的来临，使企业进入战略绩效管理信息化时代加快了脚步，然而，企业cio在面对繁杂、庞大的数据信息时，如何做到价值最大化的被企业利用，为企业战略绩效管理系统服务，需要一套庞大、严谨的战略管理体系支撑，在以企业战略管理体系的框架支撑下，数据才能使管理系统如虎添翼，引领企业飞速发展。
研究esp系统发现，建立大数据时代下的战略绩效管理信息化系统，先要明确发展战略目标，在此基础上，为数据信息的价值实现构建管理体系框架，数据信息能否被有效利用取决于战略管理系统的体系设计。
大量的数据信息在全面、有序的企业战略管理框架中被归类、识别，并通过战略管理系统中的分析工具被分析、重置，再通过辅助保障系统将分析后的数据信息按流程、组织，系统的输送给终端。形成一整套企业战略管理信息化系统，以便于员工高效和正确的运用数据，真正实现数据可用性。
从管理信息化落地执行的角度看，esp的贡献在于能够帮助企业管理信息化高效的实现，全面落地、彻底执行并可视化监控和有效的评估，否则企业再好的战略、全面的管理体系落不了地、也不能产生很好的效果，更谈不上发展。
大数据建模论文篇四
读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革――商业变革、管理变革和思维变革。
其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道出现的h1n1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！
在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。
在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！
大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。
大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！
大数据建模论文篇五
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作――舍恩佰格的《大数据时代》。维克托・迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的。预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。
在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。
我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。
在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文・凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
大数据建模论文篇六
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧―。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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。大数据的4v特点：volume、velocity、variety、veracity这个好像是ibm的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
3、大数据带来的影响
1）预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
大数据建模论文篇七
20xx年5月世界著名咨询机构麦肯锡公司发布了《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》的研究报告，宣告“大数据”时代已经到来。大数据时代的到来对人力资源管理带来了新的变化和机会。通过运用大数据思维方式，利用移动互联网+的新技术、新方法能够进一步完善人力资源管理信息系统，使人力资源管理更加专业化、科学化，为人力资源管理信息化建设迈入4.0创造了条件。
二、人力资源管理信息化历程
人力资源管理信息化，主要是指企业基于互联网，依托先进的人力资源管理理论，以软件系统为平台，通过信息技术对人力资源进行优化配置的动态过程。人力资源信息化是信息时代人力资源发展的必然趋势，是企业及时满足业务需求，实现企业高效的人力资源管理，增强企业核心竞争力的必然手段。笔者认为人力资源管理信息化随着信息技术的发展经历了1.0、2.0，3.0并在向4.0进发的历程。
人力资源管理信息化1.0阶段指的是上世纪80年代初，随着计算机在管理领域的普遍应用，国外一些先进的应用软件企业开始将关注点聚焦于人力资源管理领域。首先利用应用软件进行的是人力资源管理中最复杂最繁重的薪资管理，这大大降低了该项工作的繁冗程度并且提高了效率。由于当时计算机网络不是很普及，人力资源管理系统基本是孤立地、单一的软件。
随着数据技术、网络技术的发展，人力资源管理系统迈入2.0时代。人力资源管理信息化已经开始触及人力资源管理的各个方面。但是受限于数据计算能力和应用处理能力，对于大型集团的人力资源管理系统一般是按分支机构分别购置服务器部署运行，各分支机构定期汇总数据上报总部。人力资源管理系统2.0时代基本已经实现人力资源管理基础信息的电子化，使hr人员从繁重的基础信息处理工作解脱出来，有更多的时间去考虑组织及员工的发展需求。但是在2.0阶段，人力资源管理系统对于数据的分析和应用还停留在简单的报表阶段，还未形成对人力资源数据的预警、预测、数据挖掘和分析。
进入21世纪后，随着计算机和互联网技术的发展，人力资源管理系统采用数据大集中以及基于互联网访问的技术，从单一的人力资源部门的电子化软件扩展到涉及公司各个层面的关键信息系统。通过面向全员的信息化工具，人力资源管理系统3.0阶段一方面可以通过系统全面落实人力资源管理规划，另一方面通过延伸人力资源管理范围，提高各级人员参与人力资源管理的程度，有效地改善了人力资源部门的服务范围和服务质量。人力资源管理系统3.0阶段由于采用数据大集中技术，对数据的挖掘分析以及多维度的预警、预测已经成为可能。人力资源管理的数据优势已经在企业经营分析、管理决策中逐渐发挥出来。企业人力资源管理部门以及各级管理者已经开始利用人力资源数据提升经营决策的科学性。
随着大数据时代和移动互联网时代的到来，将大数据的概念和技术引入人力资源管理将进一步提升人力资源管理信息化水平，人力资源管理信息化将步入4.0时代。
三、大数据时代人力资源信息化
大数据这一概念，首先要从“大”入手，“大”是指数据规模，大数据一般指在10tb（1tb=1024gb）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4v 来总结，即体量大（volume），数据从tb 级别跃升到pb 级别，庞大且连续的数据流使得数据更具完整性；多样性（variety），数据类型繁多，数据来源及承载方式多样化；速度快（velocity），数据可以高速地存储，借助于云计算，即使在数据量非常庞大的情况下，也能做到实时处理；价值的稀疏性（value），信息海量但价值密度低，犹如大海捞针却弥足珍贵。
进入大数据时代，对人力资源管理及其信息化建设将带来巨大的机遇和挑战，人力资源信息化在4.0阶段将呈现出以下特点：
1.人力资源管理系统数据的多样化及社交化
在大数据时代，忠实地采集、记录人类活动的一切数据是基础。人力资源管理系统数据在大数据时代将不再局限于人力信息档案或者“人事部门”的数据。企业的经营数据、利润数据等业务数据也将纳入人力资源管理数据范畴。同时员工的社交数据、地点数据、工作数据等碎片数据也将被系统采集和分析。人力资源管理系统的数据模型和数据存储方式将被重新定义以满足数据存储、处理和分析所必需的高速和敏捷。
2.人力资源管理系统“移动化”与安全性
为了能够随时随地获取“与人相关”的数据，大数据的收集渠道将不再仅仅局限企业内部的信息系统，人力资源管理系统必须具有随时随地获取数据的能力。人力资源管理系统数据获取将更多地依靠移动端甚至是传感器等新技术的使用，人力资源信息化需要打造一条有效连接hr所服务的管理者和员工的信息高速公路。由于“人的数据”高度连接和聚合，数据的安全性和隐私保护将成为一个重要课题。有效地解决数据的公开和隐私的问题将是人力资源信息化建设者必须面对和解决的一个重要挑战。
3.人力资源管理系统工具的多样化
在拥有和采集了大量人力资源日常数据后，对数据的分析、整理、整合的能力将至关重要。传统的、单一的人力资源管理系统将无法胜任如此庞大的.数据处理任务。通过采购第三方的数据处理、分析工具将有利于提升人力资源管理系统的数据分析能力，有利于企业通过数据驱动人力资源管理创新。
同时，在人力资源管理人才招聘、人才测评、薪酬管理、人才绩效等垂直应用方面，由于大数据分析强调预测性以及前瞻性管理，人力资源管理应用将更具有专业性，市场上将出现多种专业性的应用工具。在人力资源信息化建设上，企业可以根据自身需要自主、灵活地选择专业化的工具，满足企业个性化需求。
4.人力资源管理系统“云服务化”
随着大数据和互联网技术的不断融合，基于云计算、云平台的人力资源服务平台将不断涌现。数据按需计算，企业按需付费的模式将不断成熟。对于传统企业来说，人力资源信息化将有了更快捷、便利的选择。企业信息化部门在实施人力资源信息化时将不再需要购置大量设备、采购产品软件后进行个性化实施，而只需按照企业需要购买相应的云服务即可。同时，由于在大数据应用的复杂性，不具有很强技术实力的企业可以借助云计算能力充分挖掘数据的价值，突破企业计算能力的壁垒，实现人力资源大数据应用。
大数据时代，企业的竞争将是数据应用能力的竞争。人力资源信息化建设的从业者利用大数据技术建设更加专业化、智能化的信息系统，为人力资源管理服务提供更加客观、科学的数据服务将给企业创造出巨大的价值。人力资源信息化建设也会因为大数据技术的应用迈入一个崭新的时代。
参考文献
[1]周光华.基于“大数据”价值对人力资源管理的思考
[2]唱新.大数据在人力资源管理体系的应用
[3]李柯.大数据时代人力资源管理的机遇、挑战与转型升级
大数据建模论文篇八
给合理进行国土空间规划与设计能够促进经济发展和健康循环，同时能够加强土地利用程度和开发效果，对现代城市建设、乡村振兴发展、公共设施完善、能源开发利用等具有积极推动作用，有利于我国可持续发展战略的落实和完善。近几年以信息技术为支撑的大数据产业迅速崛起，国土空间规划与设计也不断引入新的方法和科技，在数据信息的支撑辅助下，经济结构与空间利用效果明显上升，有利于我国经济可持续发展目标的落实与推进，同时能够增强社会的繁荣稳定程度。
1大数据信息技术应用概述
大数据信息技术的实质
大数据类型
大数据的形式和内容并不单一，它包含各类先进媒体与科学技术，在组成结构和形式内容上比较丰富多样化，“大数据”能够分成“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”三种类型。结构化数据是指数据信息按照一定规律运行发挥作用，数据结构和组成形式相对简便，通常具有明显的固定关系和影响条件，对数据进行精确分析能够了解数据变动情况和影响因素。半结构化数据与非结构化数据明显不同，依靠数据信息无法对事物的变化情况进行预测和防范，有关部门或者人员要借助综合优势多次进行测量和试验，增强信息技术的连续性和持续性，确保数据信息能够得到准确开发与利用，为经济决策和社会事业的繁荣与发展提供有力保障。
2大数据信息技术的发展及应用现状
推动企业和社会共同发展
促进政府部门职能提升
大数据科学技术在政府职能和办公领域的扩充应用十分频繁，政府有关部门在学习信息技术、使用信息技术的基础上进行创新和深化，增强政府部门决策管理制度的规范性，为政府部门的发展和运行提供科学指导。就国土空间规划与设计而言，在大数据科学技术的辅助支撑下，国土空间规划与设计更加科学完整，能够增强我国土地资源的开发利用成效，为经济发展与社会事业的繁荣和稳定作出重大贡献，确保经济与自然资源可持续发展，增强我国社会事业的灵活性和稳定性。随着大数据科学技术的深入推广，其数据分析和指导水平也越来越高，能够帮助政府与企业更好更快地完成经济决策，在传统基础上进行职能效用的扩充和延伸。因此，大数据的应用和探索值得有关部门重视并关注，针对大数据发展应用阶段存在的问题也需要广大工作人员进行分析和解决。
3大数据背景下的国土空间规划特征
数据保密性更高
国土空间规划涉及土地资源的利用与开发问题，在大数据的影响推动下，国土空间规划与设计要求数据保密性更高，做好核心内容的保护和建设工作，在广泛听取社会群众意见与反映的基础上，做好数据的编排与管理工作，避免由于数据信息不安全给国土空间规划造成危害与损伤，针对一些核心机密和重要信息要加强治理和保护，做到信息谨慎处理并且认真对待。
数据共享程度越来越明显
大数据建模论文篇九
在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
2。2开发与内容的管理形式
在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。
大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。
其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。
2。3对大数据架构进行全面的管理
在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。
与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。
3结语
综上所述，大数据时代是信息技术时代不断发展的产物，不管对我国经济的发展，还是人们在日常工作、生活的过程中，都起到了重要的作用和意义。因此，本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析，并对大数据时代的大数据管理形式，提出了一些可参考性的建议，只有对大数据时代的大数据管理形式，进行不断的创新，对大数据时代的大数据管理框架，进行不断的构建，也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展，也为我国各行各业的发展，提供了重要的发展方向，对我国经济的发展，也起到了推动性的作用。
大数据建模论文篇十
首先，科学出现了新的形态。现代科学之父伽利略是个里程碑式的人物，正是伽利略明确地将实物实验和数学推理方法引入到了科学研究之中，科学才得以系统而迅速地发展。从那时起，科学家们开始以实物实验和数学推理的方式认识自然世界，科学因此形成了两种形态，其一是实物实验形态，其二是数学推理形态。随着科学发展到今天的大数据时代，一些科学家和工程师离不开借助计算机手段研究事物，科学出现了基于计算机的第三种形态——计算形态。各个学科的边界变得模糊，科学研究的范式有了新的变化。以前学科分化越来越精细，但是科学发展到今天，信息科学、纳米技术、生物科学和生命科学、认知和神经科学被公认为最具革命性的学科领域，这四种科技的整合，将对人类社会产生深刻的影响，并可能再次改变我们人类的物种。学科在高度分化的基础之上开始走向学科之间的渗透和融合，特别是开始走向自然与人的融合。基于计算机的整合是当今科学发展与突破的必由之路。但是如何整合却是仁者见仁智者见智之事。
最后，一方面“科教兴国”得到普遍共识，人们开始懂得在科学教育之信息化方面投入大量的人力和物力；另一方面人们对技术的发展给生存环境构成影响认识不足，主要表现在看不到现代教育技术的革命性影响潜力，或者在现代教育技术面前感到茫然。这种状况除了造成设备因为闲置而带来的严重浪费现象之外，还限制了我们破解当今科技与科学教育难题的思考与方法。
为了解决诸多危机与冲突，需要探讨各种可行而有效的解决方案。通过分析大数据时代的科学教育的现状不难发现，如果只是从局部进行个别改动，问题难以有效地得到解决，当今的科学教育问题要想从根本上得以解决，必须运用系统观念，从整体上改变或者构建科学教育体系，换句话讲，需要从整合的角度才能提出可行的解决方案。
数字科学家计划
针对大数据时代人类面临的诸多危机，人们提出了一些对策与良方，其中影响最大的是国际21世纪教育委员会在向联合国教科文组织（uniesco）提出的21世纪教育的四大支柱策略：（1）学会认知（learning to know）：培养学生学会运用认知工具求知，学会发现问题，学会探究知识，学会构建知识。即培养学生认知方法，引导学生通过发现、探究和意义构建的途径获取知识，培养学生的继续学习能力。（2）学会做事（learning to do） ：既要学会实践，也要学会创造。重视建造可供学生参与的环境，激发学生兴趣，使学习者通过环境的交互作用，通过实践，通过做事获得知识和能力。（3）学会合作（learning to together） ：要培养学生学会与他人共同生活，就要学会合作生活，合作学习，从过去的集中教学方式到个别学习方式，到现在提倡的协作学习。（4）学会生存（learning to be） ：学会生活、学会做人、学会自身的发展。既要传授知识，还要注重能力和高尚情操的培养。
在科学教育领域之中形成了一种强调亲自动手学习科学的潮流。在美国、法国、英国、加拿大等国的国家科学课程改革方案中，科学探究被列为课程目标和课程体系的关键而基本的要素。“学习必须是主动的”已成为国际上基本的教育理念。其中影响较大的有“做中学”、“hands-on”（动手做）、“minds-on”（动脑做）、“stem”（科学、技术、工程、数学）等科学教育实践。这些科学教育实践旨在使学生以科学的方法学习知识，强调学习方法、思维方法、学习态度的培养。
这些先进的科学教育理念与实践推动了科学教育的创新与实践。但是实践表明，一个好的理念要想转化为教学行为，往往需要一个较长时期的培训与转化过程，这个过程是艰难的，特别是对于教师和学生需要具有一定的专业理解能力。能否综合上述先进的科学教育理念，提出一种直观、易懂而且有效的科学教育模式的推广方案呢？数字科学家计划（e-scientist project， esp）给出了一种大数据时代下科学教育模式的推广方案。
所谓数字科学家计划，就是一种大数据环境下以提高每一位学生科学素养水平为宗旨，以探究式教学为鲜明特征，以科学思想、科学方法和数据挖掘方法为核心，播种未来科学家种子的教学模式的推广方案。
数字科学家计划主要有两方面特征，其一，数字科学家是一种科学教育模式符号，以“科学家”符号将抽象的科学教育理念人物化和直观化，即准确地表述了现代的科学教育理念，也便于师生理解与实施。榜样的力量是无穷的，虽然科学不能解决人类所有的问题，但是科学家们为我们积累的知识、思想、方法、科学精神在过去和将来都是破解社会难题的重要途径；其二，强调发挥大数据环境下第三种科学形态的育人功能，这是当今科技与科学教育创新的重要切入点。
大数据建模论文篇十一
（江西理工大学经济管理学院，江西 赣州 341000）
摘要：本论文分析了bim的四大特点，探讨了bim的核心理念以及ifc标准与bim的关系，对bim定义给出了个人看法。逐一分析了bim在成本控制方面，精细化程度不高；在进度方面，bim缺乏深入应用；在质量控制方面，bim并不能适应现有的管理模式；在协同管理方面，信息传递受到各方关系的限制。最后展望了bim在工程项目管理中的应用前景。
关键词 ：bim；工程项目管理；协同管理
1 前言
aec行业设计理念从建筑信息单一化到信息多元化、复杂化，经历了4个阶段，分别是二维设计理念，单一可视化三维设计理念，综合建筑参数信息的bim模型，加入时间和成本估算的协同工作理念（5d设计理念）。[1]协同管理是工程项目管理的最佳管理模式，是扁平化的，减少了沟通的障碍。
2 bim的定义与特点
bim我们应该如何理解？ bim是以信息技术、工程管理理论为基础，通过资源共享，实现项目各阶段、多专业之间协同工作的一种信息集成的管理模式。
在众多bim的介绍中，我将bim的特征归纳如下：
（2）文件整合统一，信息都由建筑模型管理。整个工程项目中的所有信息都将在建筑模型中存储，形成一个完整的工程项目数据库。
（3）面向对象化的信息模型。bim采用三维方式来传递信息，利用ifc标准确定几何参数和约束，完成面向对象化的模型搭建。在模型中，我们将用数字化对象来代表建筑构件的基本元素，在这些建筑构件中可以完全反应出相应的物理属性和功能特性，同时具有互动能力。
（4）真实的建筑元素构件，并且在修改中可以不断优化，达到最佳性能。在bim建筑模型中我们可以直观地获取建筑元素构件的全部信息，元素构件中包含了诸如建筑材料特性（例如pe管道的拉伸性能、玻璃幕墙的水密性能等）、数量、体积、价格以及特定元素的专有值（钢筋的屈服强度、混凝土的水灰比等）。
bim建模的核心理念即参数化的思想。就传统的设计而言，bim参数化设计避免了概念性建模语言，而是对构件设置相应的参数，生成所需要的构件，并且此构件是智能化的，当你对构件的参数进行调节时，将会驱动构件的形体和性能改变。参数化设计可以对模型进行结构、经济、节能快速统计和对建造过程、运营、人流疏散进行模拟计算，实现虚拟建造。
3 bim在项目建造阶段的应用分析
bim在成本、资源控制中的应用
目前国内的bim建造阶段软件可以准确计算工程的定额量，但是对项目成本的控制并不是仅仅控制工程量，目前软件在实际损耗量方面还无法准确计算，需要考虑更多的实际因素。通过软件进行预算并不能控制成本，只有明白资金流的路径才能知道如何控制成本，节约费用。
bim 5d软件系统想要更好的控制成本，合理安排施工人员的调配、工程材料的采购、大型机械的进场等工作资源分配，必须做到自动计算任意 wbs 节点的日、周、月各项施工资源计划用量。动态计算任意 wbs 节点任意时间段内的人力、材料、机械资源对于计划进度的预算用量、对于实际进度的预算用量以及实际消耗量，并对 3 项用量进行对比和计算，才可以知道任意时间段各项工作量，可以核算该时间段的造价，可以更加准确地制定派工计划和资金计划。
bim在进度控制中的应用
大数据建模论文篇十二
职责：
1、根据分析要求，制定数据采集标准和目标，对原始数据进行业务逻辑处理。
2、分析企业客户数据，构建客户画像，构建企业和个人信用评分模型，支持运营相关业务数据分析和调取。
3、通过对公司运营数据研究，提出改善运营质量的方法和建议，搭建数据分析体系，为企业各级决策者提供支持。
4、熟悉数据挖掘建模过程及主流算法，具有大数据系统架构能力，熟悉spark等分布式机器学习框架，熟悉hadoop/hbase/hive等大数据处理平台相关数据挖掘、数据建模经验优先。
任职要求：
1、本科及以上学历，金融、数学、计算机等理工科相关专业
2、1-3年金融领域数据分析，建模经验，熟悉逻辑回归，决策树等建模方法。
3、有较强的学习能力，能够快节奏地学习，研究，产出并能独立开展工作。
4、对于数据有敏锐的直觉，能够自主挖掘数据背后的市场方向、规律、为业务部门提供决策依据。
5、有软件开发，机器学习，数据库，hadoop/hive经验者优先。
大数据建模论文篇十三
摘要：传感器网络协议作为传感器与传感器之间，传感器与用户之间的通信媒介，在数据传输过程中因缺乏数据管理，经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题，研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想，将传感器网络协议分为四层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层，并将传感器网络协议层集合成网络协议栈，完成数据有序传输。
关键词：数据管理；传感器；网络协议；协议层；协议栈
目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确，经常导致采集到的数据出现混乱，不利于后期的数据管理（存储、处理和应用等）[1]。因此为方便后期数据管理，在数据管理的前提下，对传感器网络协议进行研究，以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层，协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层；然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈，协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究，为数据通信工作奠定基础，加快了数据的`获取，方便了数据传输。
一、传感器网络协议研究
传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点，如果不对数据加以处理，人们要想快速、有效获得自己需要的数据，无疑大海捞针的，因此为应对当前传感器网络存在的问题，将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。
（一）传感器网络协议层
为解决传统传感器网络协议划分不明确，导致数据混乱，不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次，每个层次负责数据管理过程中的不同步骤，以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出，本次研究的传感器网络协议一共分为4层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。（1）物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说，就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据，以及维护由以上数据构建的数据库。（2）访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认，而传输主要是将分类结果进行传输。（3）网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次，主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输，为后续数据管理做好前期的工作准备，使得不必在后期进行二次处理[4]。（4）应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次，主要负责与用户之间的数据交互，也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。
（二）传感器网络协议栈
协议栈，又被称为协议堆叠，是上述介绍的4个层次的总和，其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现，之后又从上层协议发出命令，命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性，在协议体系中，数据按照规定的格式加入自己的信息，形成数据位流，在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准，各层级之间利用接入点实现数据交流和管理，一般接入点有两个，一个接入点负责数据传输，另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中，各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类，使得数据管理更为方便。
二、结束语
传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测，所以数据量过于庞大，如果不加以管理，将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题，将数据管理作为中心指导思想，进行传感器网络协议研究，以期为数据管理做出技术支持。
参考文献
大数据建模论文篇十四
2、全面负责消费信贷模型团队管理和模型架构；
6、根据不同贷款产品的风险特征，设计并开发风险定价模型，并开展相关风险计量工作
4、 优秀的分析问题能力，对数据及数据揭示的问题有敏锐的洞察力；
5、至少1年以上消费金融、小额信贷成功落地项目经验，参与过成功项目落地。
核心点
风险管理成功建模经验
模型开发和部署
模型监控工作经验 数据分析能力
本科、硕士必须理工科
加分项
消费金融及小额信贷成功落地经验
职位描述与岗位职责任职要求岗位可扩大范围至：经理、主管。
经理、主管核心点
本、硕士必须理工科 学习能力强，有培养潜力 懂算法，会机器学习。
大数据建模论文篇十五
在当今科技发展迅猛的时代，大数据已成为不可忽视的重要资源。它为我们的生活带来了很多改变，也给企业、政府和个人提供了更多机会。通过对大数据的学习和实践，我意识到了大数据的重要性和潜力。在这篇文章中，我将从数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用五个方面分享我对大数据的开云官网app下载安装手机版 。
首先，数据收集是进行大数据分析的基础。无论是企业、政府还是个人，我们都应该积极参与数据收集。在大数据时代，每个人都是潜在的数据生成源。企业可以通过设备和传感器收集销售数据和用户行为数据，政府可以利用数据收集来改善公共服务，个人可以通过社交媒体和移动应用来分享自己的数据。数据的多样性和数量越大，分析结果越准确，应用场景也会更多。
其次，对数据进行分析是利用大数据的核心。大数据分析可以帮助企业和政府发现隐藏的模式和趋势，为决策提供有力支持。在我们的日常生活中，大数据分析也是无处不在的。我们可以通过购物网站推荐来发现感兴趣的产品，通过社交媒体的算法来找到和我们兴趣相投的人。然而，大数据分析不仅仅是利用算法和工具，还需要人的智慧去理解数据背后的故事。
第三，数据隐私是大数据时代面临的主要问题之一。随着数据的不断增长，隐私问题也日益突出。个人数据的泄露可能导致信息被滥用，对个人和社会带来无法估量的风险。因此，数据隐私保护应该成为我们在使用大数据时考虑的重要因素。政府需要制定相应的法律和法规来保护个人隐私，企业需要建立严格的数据使用和保护机制，个人也应该提高自我保护意识，选择安全可靠的应用和平台。
第四，数据治理是保障数据质量和安全的重要手段。数据治理是一种组织和管理数据的方式，涉及到数据的标准化、清洗、分类和存储等方面。数据治理的目标是确保数据可靠和可用，提高数据价值和利用率。在数据治理过程中，需要建立明确的责任和权限，制定相应的规范和流程，采用合理的技术手段来保护数据的完整性和安全性。
最后，大数据的应用是实现数据价值的最终目标。大数据的应用可以涵盖各个领域，如金融、医疗、交通和教育等。通过大数据分析，金融机构可以预测风险，提高客户满意度；医疗机构可以个性化治疗，提高疗效；交通部门可以优化交通流量，减少拥堵；教育部门可以根据学生的兴趣和能力提供个性化教育。大数据的应用可以为企业提供竞争优势，为政府提供决策支持，为个人提供个性化服务。
综上所述，大数据是当今信息社会的重要资源，对企业、政府和个人都具有重要意义。通过对大数据的学习和实践，我深刻认识到了数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用的重要性和挑战。在未来的发展中，我们需要更加重视数据的收集和利用，同时加强对数据隐私的保护和数据治理的规范，以实现大数据的最大价值。
大数据建模论文篇十六
职责：
4、承担分析报告撰写的主笔工作。
任职资格：
1、本科以上学历；
4、具备数据操作能力，熟练使用excel，熟练使用spss等至少一种统计软件；
5、具备独立完成ppt制作，报告撰写能力；
6、良好的英文写作能力，能撰写英文分析报告；
7、良好的沟通与表达能力，能与客户对接需求。
大数据建模论文篇十七
大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用，标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化，本篇大数据论文的笔者认为，在享用大数据带来的便利同时，需要兼顾大数据带来的伦理问题。
1大数据的概念
近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展，it业又出现了一个新名词——大数据（bigdata），“大数据”（bigdata）的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革，且已在各行各业逐渐形成燎原之势，大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化，同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。
对于大数据的概念，迄今为止仍然没有形成统一的准确定义，francisdiebold是第一个提出“大数据”术语的学者，他认为：大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据，主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团（现为gartner）的分析师douglaslaney（）在研究报告中，就指出数量（volume）、速度（velocity）和种类（variety）的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的，但在此后的十年间很多企业如ibm和微软仍然使用这个“3vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见，大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司（idc）在20做的报告中定义大数据为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看，大数据的特点可以总结为4个v，即volume（数量），variety（种类），velocity（速度）和value（价值）。4vs和3vs的不同之处就是增加了一个价值，指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）对大数据的定义进行了统一：大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由于利益相关者的角度不同，因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同，但大数据的重要性却得到了一致的认同，即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态，也超出了现有的技术处理手段。
正是有了数据的爆炸式增长，大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。《nature》出版了专刊“bigdata”，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。年《science》推出关于数据处理的专刊“dealingwithdata”，讨论了数据洪流（datadeluge）所带来的机遇，同时也指出如果能够有效地利用好这些数据，人们将会得到更多的机遇，并能对社会发展产生巨大的推动作用。
2大数据给营销领域带来的变化
国外学者danielnunan（）就指出了大数据可能会产生影响的五大领域：社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私，因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期，同时它也决定了未来商业的发展趋势，尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。
2-1营销活动将更科学化
大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值，因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉，而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事，在20世纪末的美国沃尔玛超市中，超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中，后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布，顺便为自己购买啤酒，当然其中就用到了商品间的关联算法，而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。
2-2营销活动将更个性化
随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高，大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化，而大数据恰好能够利用其显著的优势，从海量的数据中提取有用的信息，准确地把握客户的兴趣点，了解客户的个性偏好，因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。
2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开
大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源，因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势，而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益，因此未来企业的营销人员的职能会发生转变，以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后发布报告称，数据科学家的需求将会持续扩大，未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。
2-4营销活动将可预测
大数据是一场技术性的革命，海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程，而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争，谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜，因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值，而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大，能搜集全面和综合的数据，并再结合数据算法建模的使用，便能充分地挖掘数据间的相连性，从而来预测市场的发展趋势，帮助提升营销活动的'可预见性。
总之，大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候，有一个问题已慢慢引起了全世界的关注，即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。
3大数据时代面临的挑战
3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏
大数据的“大”是指数据量大，但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大，相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段，因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作，而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战，因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。
3-2数据的复杂化难以管理
当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化，各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全，但这却不是一个实际的处理方案，一方面没有那么大的内存去存储；另一方面由于数据的珍贵，每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上，彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律，需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。
3-3公众和个人隐私问题日益凸显
当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率（jacobs，），而目前这两种能力还不能有效的结合，使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上，而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如，很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售，甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等，这已给个人造成了严重的困扰。
3-4数据精准性与服务精准性不对称
尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求，但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区，此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的，但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化，但却无法全面把握消费者的内心活动，因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”，他的购买行为是由很多因素综合决定的，可能是心理，可能是价格，还有可能是环境因素，等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字，但却很难提供精准的预测，这里面涉及了一个不可确定性因素，就是顾客的心理。
4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径
大数据对于营销领域来说是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值，有效地提升企业的竞争力，同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此，本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。
4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为
由于我国相对于西方发达国家来说，大数据营销起步较晚，因此相关的法律法规还不是很健全，许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说，国家是市场有序进行的保证，而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。
4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制
由于法律仅仅是外在的约束因素，而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性，加强企业的内在道德观念，自觉的遵守道德约束。而事实证明，企业通过建立消费者隐私的保护机制，依法保障消费者的合法权益，是解决这些伦理问题的源头。（3）利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的，因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的，因为往往拒绝不了利益的诱惑，而法律的制定往往是滞后于技术的进步，人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律，事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会，因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。
5结论
大数据与营销管理领域的结合也是时代发展的必然趋势，更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时，我们在享受大数据带来的巨大商业价值时，也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂，对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势，来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。
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