总结是我们对自己的一种负责表现。总结是一种简明扼要地概括，所以要避免过多的描述和废话。以下是一些总结的案例分析，可以帮助我们更好地理解总结的重要性和作用。
数据科学的论文篇一
利用数据挖掘技术，比如可以对学生访问情况进行分析，跟踪、了解学生出勤情况。还可对学生年龄等个人情况进行分析，了解学生的组成、结构，为合理地安排课程设置提供依据。通过对学生考试情况的分析，并结合出勤情况，可作为考查学生学习的情况，为合理地评估学生综合素质提供依。对于挖掘出来的规则信息可以利用可视化技术，以图表或曲线等形式提供给教师，以使教师能充分利用学生的问题资源，从而提高教学质量。另外，数据挖掘可以应用于网上的考试系统，对考生情况和他取得的成绩进行挖掘，以帮助教师在以后的.教学中更好地让学生掌握知识。
3.2学生的学习特征
学生特征包括两个方面:一是学习准备，一是学习风格。学习准备包括初始能力和一般特征两个方面。学生的初始能力是指学生在学习某一特定的课程内容时，已经具备的有关知识与技能的基础，以及他们对这些学习内容的认识和态度。学生的一般特征则是指在学习过程中影响学生的心理、生理和社会的特点，包括年龄、性别、年级、认知成熟度、智力才能、学习动机、个人对学习的期望、生活经验、文化、社会、经济等背景因素。学生的学习风格与学习活动有着密切的关系。对学生感知不同事物、并对不同事物做出反应这两方面产生影响的所有心理特征构成了学习风格。
利用数据挖掘功能分析学生特征，并在此基础上组织学习内容、阐明学习目标、确定教学策略、选择教学媒体，为学生创造出一个适合其内部条件的外部学习环境，使有效学习发生在每个学生的身上。
3.3预测学生和教师行为发生
管理信息系统中记录着有关学生与教师在教学中发生的各种教学事故以及典型教学事例等教学运行信息，利用数据挖掘的关联分析与演变分析等功能，寻找师生各种行为活动之间的内在联系。如“当存在a，b时可以推出’c，这样的规则，即当有a行为和b行为发生时，还会有c行为。在教学过程中，如果发现学生或教师已有a，b行为时，马上可以分析其产生c行为的可能性，及时制定策略促进或制止c行为的发生。
3.4合理设置课程
在学校，学生的课程学习是循序渐进的，而且课程之间有一定的关联与前后顺序关系。在学一门较高级课程之前必须先修一些先行课程，如果先行课程没有学好，势必会影响后续课程的学习。另外，同一年级学习同一课程的不同班级，由于授课教师、班级文化的不同，班内学生的总体成绩相差有时会很大。利用学校教学数据库中存放的历届学生各门学科的考试成绩，结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能，就能从这些海量数据中挖掘出有用的信息，帮助分析这些数据之间的相关性、回归性等性质，得出一些具有价值的规则和信息，最终找到影响学生成绩的原因。在此基础上，对课程设置做出合理安排。
3.5评价学生学习情况
学习评价是教育工作者的重要职责之一。评定学生的学习行为，既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用，又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段，也是考查学生个别差异，便于因材施教的途径。
特别是对成绩管理数据库进行挖掘，其数据来源于成绩管理数据库，挖掘的任务就是从用户指定的数据库中以不同的角度或不同的层次上采掘出一系列的统计结果，如分布情况、关系，对比、显著性检验等，采掘结果用交叉表，特征规则，关联规则，统计的曲线、图表等表示，所以采用统计分析方法具有简单、方便、直观等优点，最为合适。
因此对学生学习行为和综合素质进行评价，一般采用模糊论中的模糊综合评判及模糊聚类的方法，对评价结果采用了对定性和定量指标加权平均算出综合素质评价得分并排名的方法，而且由于学生综合素质的评价指标是动态变化的，往往选用动态聚类法对评判结果进行动态聚类分析。
3.6评价教学质里
教学评价是根据教育目标的要求，按一定的规则对教学效果做出描述和确定，是教学各环节中必不可少的一环。教学评价可以通过校园网收集学生对任课教师所讲授、辅导课程的意见、评价。有关学生座谈意见、学生打分评价、平时各项教学检查、相应课程期末考试班级成绩汇总等都是教学评价的内容，把这些数据要作为教师教授相应课程的档案数据全部存人数据库。
利用数据挖掘对数据库中有关教学的各项评价进行分析处理，可以确定教师的教学内容的范围和深度是否合适;选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象;讲解的时间是否恰到好处;教学策略是否得当等。从而可以及时的将挖掘出的规则信息反馈给教师，以期更好地提高其教学水平，更好地服务于学生。
4结束语
总之，随着信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求，现在我们很难再依照传统方法在海量数据中寻找决策的依据，这就必须借助数据挖掘去发掘数据中隐藏的规律或模式，为决策提供更有效的支持。虽然数据挖掘作为一种工具，它永远也不能替代教师的地位，但是它可以为教师的决策提供科学的依据。数据挖掘技术本身就是人们大量实践的结晶，它为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。
数据科学的论文篇二
我国高校自主招生政策的制定和执行，主要目的在于为高校选拨高质量生源，简化招生运行流程，为具有创新潜能的人才提供优先选择高校的途径。
显然，在这种政策制度下，高校教育成本的构成有所变化。
高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分为两个部分：招生成本和学生培养成本。
首先，自主招生制度下高校需要增加招生过程中的成本。
对于传统的高校教育而言，高校投入的招生成本较少，大部分成本是政府对于统一“高考”平台的构建和运行成本。
在自主招生制度下，高校需要完成包括入学标准制定、考生入学测试和招生录取实施在内的自主招生流程，如果参照“高考”标准严格执行笔试命题、笔试组织、笔试阅卷、面试执行、综合考评等，这其中涉及的人力成本和实际物质消耗成本均会大大提高高校的招生成本。
统计表明，[2]高校通过自主招生招收学生的人均成本是通过高考形式招收学生的人均成本的数倍乃至数十倍。
另外，自主招生制度无疑为考生提供了一个双向选择的机会，由于自主招生与高考并不冲突，这令大部分考生倾向于报考拥有较好口碑且实力较强的高校。
高校的教育质量不仅和教学过程相关，更和高校的公用资源紧密相关。
高等教育本身不仅需要独具优势的师资力量，更需要具有一流水平的硬件设施支持。
因此，高校要想吸引优质生源参加本校的自主招生并开展有针对性的人才培养，就必须要构建强大的师资队伍，并加大对公共资源的建设力度，这都需要加大教育成本投入。
其次，自主招生制度下高校需要提高学生的培养成本。
自主招生不仅仅是招收学生的途径，更是对学生进行选拔培养的重要方式。
虽然大部分高校并未设立单独的培养自主招生考生的机构，但部分国内一流高校都以因材施教、分流培养为基准，建立了重点培养创新意识和能力的独立学院，如清华大学的计算机科学实验班、北京大学的元培学院、浙江大学的竺可桢学院和哈尔滨工业大学的英才学院等。
高校也为这些面向优质生源的独立学院提供了更多的教学资源和优质的师资力量。
随着高校自主招生制度的确立，这些独立学院的招生名额逐年增加，而通过自主招生途径入学的学生占独立学院生源的比例也逐年增加。
换言之，自主招生制度为高校的这些独立学院提供了更多的生源选择，高校也间接为自主招生提高了教育成本投入。
二、构建高等学校自主招生的监督体系
鉴于高校教育的特殊性，高校自主招生的具体教育成本核算难以像企业产品生产的成本核算那样明确、清晰，对于自主招生的公平性问题，则更加难以进行数字化的量化计算。
因此，提高高校自主招生的教育投入使用效益，保障高校自主招生过程中的教育公平，需要间接地从构建高校自主招生的监督体系入手，从而完善高校自主招生政策。
(一)招生环节的监督体系构建
首先，构建和完善高等学校自主招生环节的内部约束监督机制。
高等学校自主招生针对的是具有创新能力和特殊才能的开云KY官方登录入口 毕业生。
在招生中要明确统一的招考标准，严格执行招生简章的招考流程，构建科学合理的招考组织结构和权力网络，最大限度地实现招考过程的公开透明，从根源上杜绝权利寻租的空间。
同时，要依照《教育部关于实行高等学校招生工作责任制及责任追究暂行办法》等文件的相关规定，制定相应的工作细则，如相应的公示制度、回避制度等，并严格按照法律法规追究当事人及相关领导的责任。
其次，构建和完善高校自主招生环节的外部约束监督机制。
外部监督的主体既可以是高校主管部门或当地政府，也可以是公众百姓。
高校主管部门和当地政府可以成立专门的或者临时的监管机构，专职管理高校自主招生过程中的各种行为，并对违规行为进行查处。
同时，还要开通相应的监督举报通道，如电子信息平台、举x箱和监督热线等，为公众监督检举提供便捷的言路渠道。
相对政府部门而言，公众则能够更加直接地发挥更为有效的监督作用。
对高校自主招生环节的监督，不仅是公众的权利，某种程度上也是公民的义务。
作为高校自主招生的直接参与者和利益相关者，参加自主招生的考生和家长有权监督自主招生环节的全过程，提出存疑之处并加大约束力度。
而其他知情公众也有权参与监督，当发现高校实际操作与公开的基本标准和过程不相符时，应及时向相应部门或媒体提供真实、有效的监督举x息。
(二)学生培养环节的监督体系构建
学生培养环节中的教育成本投入需要综合考虑教育的效率和公平性问题，该环节的监督体系主要体现在如何因材施教地构建和实现多元化的人才培养评价机制。
对于自主招生的优质生源，不采用专门的人才培养方案将大大降低人才培养的效率，同时为了兼顾教育公平性原则，应将人才培养方案同时面向所有入学学生，充分调动学生的积极性，令学生能够为了同样的优质教育资源进行公平竞争。
多元化的人才培养机制可以通过按大类进行低年级教育、按兴趣自主选择高年级专业、采用导师制和学分制的双重评判标准等方式实现。
高校要将优质的教育资源应用于具有潜力的学生群体中，在完成普及式高等教育的同时致力于创新人才的培养。
进而综合对高校培养优质生源的能力和方案有效性进行评估监控，以促进学生培养环节中教育成本投入的效果最大化。
另外，学校建设和人才培养是一个相辅相成的过程，构建高水平的师资队伍和建设一流的硬件设施不仅能够提高高校自主招生的吸引力，也有助于高端人才培养。
数据科学的论文篇三
如果把“数据化”作为人类社会走向信息时代的初级阶段，那么大数据技术的出现则可视为“数据颠覆传统”的中级阶段。在这一阶段，信息无所不在无所不包，随着技术的进步以及大数据的运用，改变了传统认识论模式，出现了从因果关系到相关关系的思维变革，大数据为我们的研究和管理工作带来了“三大变化”：第一，数据只求规模，不求样本；第二，数据求杂求量，不苛求精确度；第三，分析和处理数据只求相关性，不求原因。从教育行业来看，大数据技术将会为教育的发展带来新的挑战与机遇。高等学校在信息化的过程中会产生大量的数据，这当中包含了教师与学生的交流的信息、注册与选课信息、学籍与成绩信息以及各种校园卡信息等，这些大数据完整且客观性强，有非常高的应用价值，应用前景更加广阔。利用大数据技术，可以在很大程度上帮助学校对资源管理、教学模式、教学内容、教学方法进行创新，提升教育理念，进而满足社会对高等教育的个性化需求，为社会培养出更加优秀的人才。目前，高等学校的信息化系统建设正不断发展和完善，除了校园网络、各种数据管理系统、远程教学系统之外，还有数字化校园、图书馆信息管理系统等，如何对这些系统所产生的海量数据进行综合分析，为学校管理提供决策支持和帮助，建立高效的智慧化校园，已成为一个非常突出的问题。数据的价值是巨大的，虽然也会产生大量冗余信息，但是通过精准的分析，大数据将产生巨大作用。从高等教育的角度来看，教育管理、思维方式、学习行为、教学评估等，无不受到大数据的影响。
数据科学的论文篇四
大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析
摘要：
在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词：
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题
在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状
在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化
在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化
也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。
所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低
大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调
虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境
企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。
再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台
在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
作者：李瑞君单位：河南大学
参考文献：
[1]冯巧根.
管理会计的理论基础与研究范式[j].
会计之友,(32).
[2]张继德,刘向芸.
我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[j].
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[3]韩向东.
管理会计信息化的应用现状和成功实践[j].
会计之友,2014(32).
大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范
摘要：
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
信息化造成不良影响的.同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词：
大数据时代;会计信息化;风险;防范
前言
近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响
(一)提供了会计信息化的资源共享平台
进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。
提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。
数据科学的论文篇五
大数据时代的教育管理在履行教育管理职能的过程中将更加凸显管理的及时性、前瞻性、区分性、整合性、权变性等特点，为教育管理的变革带来了大机遇。
2.1利用数据挖掘技术改革教学模式和教学方法
高等学校是培养人才的场所，教育的出发点是希望通过知识的传授对学生成长产生影响，而知识的形成是一个长期的过程，模式一旦固定下来，改变就变得缓慢。在传统的教育过程中，对学生的影响大部分都是预先设定好的，在教学计划的指引下，教师与学生按部就班地开展教学活动。大数据完全有可能为这种教学活动重新注入新的活力，利用数据挖掘技术，对在纷繁复杂的日常教学中产生的数据进行综合分析，归纳出具有预测性的内容。例如，可以了解什么样的教学方法更适合学生的实际；当前上课的内容在哪个时间段更容易被学生接受；每个学生通过怎样独特的方式更容易掌握当前所学的内容；用什么方式巩固提高知识更有效等等。甚至还可以通过对教学行为中产生数据的分析，归纳出学生最近的学习、思想和行为倾向，有效地预防教学活动中不当行为的出现。应用教学数据分析，一方面，课程教学活动会根据数据分析产生的新情况进行调整；另一方面，新的知识与新的教学方法会随时被归纳出来，学习的内容更具有前瞻性。
2.2重视学习分析，促进教与学的融合
学习分析主要是对学生在学习中所形成的数据进行研究，对学生未来的学习表现以及潜在的问题进行合理的预测。学习分析在高等教育中的应用具有很多优势，在解决目前高校有关学习和教育经验等诸多问题时具有巨大潜力。学习分析包含了学生在学习方面有何特点、学习方法怎样、习惯怎样、兴趣如何，成绩如何等内容，通过校园的信息化系统不仅能获取学生的显性行为数据，如作业完成的情况、实验技能的情况、考核结果及考试成绩，而且还能获取学生的隐性行为数据，如参加课外及社团活动、互联网社交情况等，根据数据可以预测建立学生在课程学习过程中额外教学资源支持的需求模型、测量学生特别的潜质、构建能够改进和提高教学效率的弹性模式等，让学生拓展在当前学习环境下的理解能力，鼓励学生对自己的课程学习负责，增强学生自主管理学业发展的能力，为学生创造个性化的教育条件。对学生来说，学习分析能够让他们更好地了解自己在课程学习中所存在的问题，同时可以对自己的学习行为及习惯进行优化，掌握学习的主动权，自主开展个性化的学习;对于教师与管理者来说，可以利用学习分析结果对课程质量进行综合评估，从而能更加有效地改进教学方法、教学手段和教学内容，促进教与学的融合。
2.3不断提升教师的综合素质，重视数据分析能力的培养
教师的综合素质包含许多内容，以往我们强调的是专业知识，因为这是教师展开正常教学，保证基本的教学品质的必备条件。不可否认，教师的专业知识是影响教学活动最重要的`因素，也是学生衡量一个教师优劣的重要标准。但在大数据时代，未来的教学活动，教师除了要具备丰富的专业知识外，还需掌握一项重要的技能，即对教育数据的分析和研判，这或许成为教师在教学活动中关乎成败的重要因素。大数据时代下教学活动将产生海量的教育数据，如何从中寻找出具有教学价值的内容，成为教师在教学活动中一项非常重要任务。通过对教育数据的挖掘和处理，教师能够对学生各种相关数据进行综合分析、关联，并能及时采取应对措施使教学活动更加适应学生的需求，这样既能激发学生的学习兴趣，提高学习成绩，也能促进学生身心健康发展。因此，为了迎接大数据带来的新挑战，高校要做好教师队伍的建设工作，积极培养教育数据分析人才，应该尽早开设数据分析课程，以适应社会的发展和市场的需要。大数据技术的兴起，高等教育将面临着极大的挑战，高等教育能否抓住机遇持续发展，直接影响到国家长远的发展与兴衰。随着信息时代的发展，高等教育中对信息技术的应用也将越来越先进，越来越广泛，大数据技术的推广和应用已成燎原之势，大数据管理必将渗透到高等学校教学管理的各个方面。同时，大数据技术将进一步促进学校和社会的互动，使高校和社会之间的关系更加紧密，学校教育与社会发展可以相互支撑，学校可实时把握社会需求，根据社会的实际需求来完成和制定教学规划和进行相应的改革，而社会也能及时掌握高等教育人才培养的新动向，及时把新的教育成果应用到各个领域的生产、管理等过程当中。总之，通过大数据管理，学校、学生、社会三者能有机地联系在一起，相互依赖，相互影响，相互促进，共同进步，为构建和谐社会做出应有的贡献。
数据科学的论文篇六
今年二月份，我家来了两位新客人——两只小乌龟，一公一母。它们很可爱，绿绿的身体，小小的脑袋，龟壳直径大约有4厘米。我很喜欢这两只小乌龟，想和它们玩玩儿。可是，这两只小乌龟可不愿意“搭理”我，它们时常把脑袋缩在龟壳里，只有当我用手敲它的龟壳时，它才探出脑袋来，一露头，马上又缩回去了。而且脑袋一缩就是大半天。刚开始，我以为是这两只小乌龟认生，不敢见人，时间长了就好了。可令我奇怪的是，它都来到我们家一个星期了，一点东西也不吃，而且似乎也不动。
我去问妈妈，妈妈说：“还是你自己去找答案吧！”我猜想，是不是小乌龟怕冷，在冬眠呢？于是，我就开始从书中找答案。可家里的几本介绍动物的书中，都没有提到乌龟的。我决定上网查一查。没想到，和我有同样疑惑的人很多呢！他们也都不知道为什么乌龟不吃不喝不动。经过我的查找，终于知道了乌龟原来是变温动物，其体温随着外界温度而变化，当室温低于25摄氏度时，它们就会进入冬眠期，不吃不喝不动。
知道了这些，我就不用担心它们饿死了，而是天天给它们换水，并保持一定的温度，让它们在我家的客厅里冬眠。
大约到了四五月份，小乌龟开始活动了。我和奶奶去集市上问卖龟人小乌龟喜欢吃什么，准备给它们备好食物。卖龟人向我们推荐了“巴西龟饲料”，我们买回家想看看小乌龟喜不喜欢吃。你猜怎么样？它们吃得可欢了，尤其是那只雄乌龟，特别贪吃，它吃的食物是那只雌乌龟的三倍！
随着气温越来越暖和，小乌龟的食量越来越大。我们也把小乌龟从客厅移到了阳台上。有时我去阳台拿东西，它们都会翘起脑袋跟我要吃的，脑袋翘得高高的，两只前脚都直立起来了，那样子特别可爱。每当这时，我就会给它们撒一些龟食，它们就会饱餐一顿了。
经过半年多的饲养，我家的小乌龟长大了不少。那只雄乌龟明显看出大了一圈，龟壳直径得有5厘米了，雌乌龟也长了，我心里真高兴！
现在，我家的小乌龟又进入了冬眠期。我知道了它们的这一习性，再也不用担心了。
数据科学的论文篇七
因为基建投资、其他各项一次性投资都未反映在年终决算中，也就是说没有反映在当年的经费支出数之内;另外其他各项投资虽然都是为了开发学生的智力却不全为当年学生受益。
所以高等学校所要核定的成本不象企业计算的那种“全部成本”，也不是为培养学生所耗费用的简单总和，而是一种部分的活动成本。
它是指高等学校为培养每一个合格的大学毕业生，在校期间发生的通过学校管理活动能够有效控制的那部分费用支出，全部成本法不能适用高等学校的成本核算，而活动成本法则能满足和适应高校成本核算的要求。
二、高校成本核算方法———“活动成本法”
活动成本法起源于美国本世纪30年代，在国外广泛运用，其主要特点是：第一，经济责任明确，便于成本管理。
一般地讲活动成本是各基层单位的可控成本，固定成本是管理当局的可控成本。
第二，没有强制性的统一会计制度，成本计算简单固定成本的必分摊。
第三，活动成本法是一种部分成本法，它与全部成本法相对称，活动成本法是包括变动费用，只有与业务量有关的变动费用才构成产品的成本要素。
可见，这些特点都是满足高等学校成本核算特点和管理要求的，在运用中可以扬其长、避其短，及时总结经验，为高等学校科学管理开辟一条新路子。
深入研究成本习性，是正确划分活动成本和固定成本、用好活动成本法的关键所在。
应用活动成本法的前提条件是将成本按其习性划分成活动成本和固定成本。
所谓成本习性是指成本额对业务量总数的依存关系。
凡成本总额随业务量的增减成正比例变动的是活动成本，凡成本总额不随业务量变动，在短期内相对稳定的是固定成本，介于两者之间的是混合成本，对于混合成本还要采取一定方法继续分解。
这是关键的一步，也是困难较大、问题较多的一步。
1.高校成本如何划分
从高等学校的经费分配角度来看，除一次性补助、基本建设投资外，基本上是“人头经费”，即上级主管单位按照当年在校学生人数的平均数乘以一定的预算标准计算出来的。
学校得到这笔经费后，再按照先保证人员经费后，根据财力情况安排其他的原则进行经费再分配。
从经费使用职能看，高等学校的经费可大致分为三大部分，即人员经费、公用经费和专项经费。
而人员经费和公用经费合在一起就是前面所说的“人头经费”。
所以以上这几项应是活动成本，人员经费中的工资则不同，虽然它也包括在“人头经费”中，但就其详细的开支内容来看，它与当年在校学生人数没有密切关系，是学校开办就必须按期开支的约束性成本，这种管理体制和性质是由我国现行的人事制度和工资政策所造成的。
由于它一般不受基层管理活动的影响，所以是固定成本。
人员经费中的补助工资、职工福利费、差额补助费等，也都是固定成本。
高等学校的房屋、设备等固定资产具有同企业一样的性质，在其使用过程中能连续在若干个生产周期内发挥作用，并保持原有实物形态，其价值随着磨损程度逐渐消耗，并且消耗的价值要求得以充分的补偿。
包括补偿和发展两部分，类似企业中的大修理基金、折旧基金和企业生产发展基金，因此从这点分析，这两项的实标开支作为当年学生的培养成本是完全没有道理的。
解决的办法是实行固定资产折旧制度，实行后提取的折旧费和大修理费才近似反映学校当年为培养学生用于固定资产方面的实际耗费，但现行的财务制度是高等学校的固定资产不实行折旧，因而设备购置费和修缮费也应是固定成本。
到此为止，对高等学校的全部成本按其习性做以下划分：
(1)固定成本包括：工资、补助工资、职工福利费、设备购置费和修缮费;
(2)活动成本包括：人民助学金、公务费、业务费和其他费用等。
这里提到的费用只是国家教育投资的一部分，如象离退休人员费用、科研课题费(包括补助费)等未涉及，因为它们与当年学生培养无关，应另法核算。
2.消耗性开支应该成为高校成本要素重点
活动成本法将高等学校的'人民助学金、公务费、业务费、其他费用等消耗性开支作为成本要素重点加以核算控制，符合“尽可能节省各项消耗性开支，保证重点开支的需要”的原则。
据统计，高等学校以上这几类开支占全部教育事业费的三分之一左右。
由于它们都是纯消耗性的费用，因此它们的节约是完全意义上的节约，是应该花大力气管好用好的。
值得提到的是高等学校的广大财务工作者一直就比较重视对这类成本的控制，在实践中创造了许多行之有效的控制方法，只是由于没有重视从理论方面去总结，有了好经验，但因为是各自为政，自成体系，自立标准，不能说服人，在推广上受到了一定的限制。
现在，活动成本法从理论上解决了这个问题。
3.成本资料可进行校际比较
这是考核高等学校经济效益的指标之一。
由于活动成本只将变动成本作为成本要素，故人才单位成本就等于总变动成本除以在校平均学生人数。
这样计算排除了由于学校规模、投资、新老等因素不同而造成的成本差别，避免了按照传统方法(全部成本法)计算成本时最使人感到“问题多，而不好解决”的难题，为同类学校之间的成本比较提供了可能。
一般地说，在同类学校中消耗性开支具有较大的共性，这部分费用消耗较低的应视为管理控制水平较高。
目前各类高等学校消耗性费用存在较大的差异，除了地区、专业的原因外，主要是管理水平差异的反映。
今后如果定期进行校际间横向比较，相信定会有成效。
4.活动成本法可以建立在高等学校现行会计科目上
财务会计系统地提供单位管理活动的原始记录，活动成本法是将财务会计提供的资料作进一步加工和引伸，使之更好地满足管理需要的一种先进的成本核算办法。
这里运用的活动成本法是按“会计科目”来划分活成本和固定成本的，为的是把它同现行的会计制度联系在一起，它虽然有一定的假定性，但符合高校的成本特点和管理要求。
特别值得一提的是，免去了计算成本时将固定费用分摊的繁琐计算，在增加工作量不多的情况下开辟了新的管理途径。
数据科学的论文篇八
“成功啦！”“成功啦！”“哈哈……”从我家里传出一阵阵笑声和欢呼声，这是我和伙伴们在做一个有趣的实验。
在学校里，老师常在科技兴趣课上做许多有趣的实验，引起了我浓厚的兴趣。于是，在星期天，我邀来几个要好的朋友，神秘地说：“咱们做一个实验好吗？”听说我要做实验，邻居的小弟弟也被吸引过来。
么药，被我搞得丈二和尚摸不着头脑。我胸有成竹地把蜡烛点燃，立在桌面上，用一根铁条吸住磁铁，拿到火上去烧。开始，磁铁紧紧地贴在铁条上。蜡烛的火焰贪婪地舔着磁铁。不一会儿，磁铁像生病似的，有气无力地粘在铁条上，快要掉下来了。终于，“砰”的一声，磁铁落地了。“实验成功喽！成功喽！”大家手舞足蹈，那高兴劲儿就别提了。
为什么磁铁遇热会失去磁性呢？大家心里不禁打起了一个问号，连忙去翻书找答案。我突然想起《少年科学画报》里有介绍科学知识的内容，就去翻《少年科学画报》。“找到了！”我惊喜地叫了起来，像哥伦布发现新大陆一般高兴。
原来，磁和电子是分不开的，运动的电子周围就有磁，这叫电磁效应，电磁铁烧红了，它内部的分子热得乱窜，破坏了电子运动方向的一致性，磁效应作用互相抵消，所以整块“磁铁”不再显示磁性。我想：在家用电器中，收音机喇叭上有磁铁，就不能让高温物体接近。可想而知，电视机上也有喇叭，上面也有磁铁，原理不正是一样吗？如果高温物体靠近带有磁性的冰箱，冰箱不就被损坏了吗？怪不得说明书上强调不能接近高温物体。我把自己想法告诉大家，他们恍然大悟。邻居小弟弟似懂非懂，皱着眉头，一本正经地说：“好像懂了，又好像没懂。”一句话把我们逗得哈哈大笑。
数据科学的论文篇九
记得在暑假里，爸爸带我去东阳游泳馆游泳。来到游泳池，我脱下衣裤，便下水游泳去了。我兴致勃勃地游着，突然，我感觉耳朵有一点疼痛，可我觉得无所谓就忍着，又在下面游了一会儿。
哎呀，不行，我的耳朵又疼了，我这才恋恋不舍地浮出水面。于是我就问爸爸：“爸爸，我为什么会在游泳时感觉耳朵疼？”爸爸告诉我：“也许是你潜得有点深了，水的压力比较大，你的耳朵承受不了，所以就疼了。”于是我对水的压力产生了好奇，想知道水压的大小是由什么决定的。
回家后，我翻阅了一下《十万个为什么》，可上面写东西的太少，弄得我似非似懂，我就上网查了一下资料，知道了水的压力由深度决定，水越深，压力就越大；水越浅，压力也就越小。为此我做了个试验来验证一下。材料主要是：1个废旧的铁桶、1小块橡皮泥、1个钉子、1个小铁锤。我在地上放好铁桶，叫爸爸帮忙用锤子和钉子把铁桶分别钉出三个孔。
三个孔的位置分别是底部、中部和上部。然后用橡皮泥把三个孔堵住，在铁桶中加满水后，将上孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。再加满水后，将中孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。
最后加满水后，将下孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。你知道出现什么现象了吗？三个孔的喷水有什么不同吗？当然不同。从底部流出的水喷射得最远，其次是中部的水，喷得最近的是从顶部喷出的水。这证实了水的深度不同，水的压力就不同。水越深，压力就越大；水越浅，压力就越小。所以我在游泳池中位于水深不同的位置，耳朵感受到的压力是不同的，我的耳朵感觉到的疼痛程度也就不一样了。为了知道水的压力还和什么因素相关。我又做了一个小试验，主要材料是：小纸盒1个、塑料管1根。我先把一个小纸盒上口弄一个洞出来，然后我用一根塑料管插入小纸盒的口，并插得紧紧的。
然后我通过那根塑料管往纸盒里加水。当水加到吸管口时，小纸盒的底部破裂开了。我经过多次试验，结果基本都是这样。原来，水压还和重量有关。因为纸盒底部须承受水的重量最大，因此承受的水压也就最大，所以纸盒的底部破裂开了。
我再次上网仔细查询有关水的压力方面的知识。知道它是水或其他液体垂直作用于其界面并指向作用面的力。单位面积上的压力叫做压强。按液体静止或流动区分为静水压强与动水压强。在水力学及工程学科中也有将压强称为压力。最著名的阿基米德定律就是根据水的压力而得到的，它的原理是：部分或全部浸没于静止液体中的物体，其表面所受到的静水总压力仅存在铅直分力，也叫做浮力。
它的大小等于物体所排开液体的重量。还有那静水压强传递的帕斯卡定律，这些都是我们上初中以后要学习的知识内容呢！此外，爱美的女士可以在游泳的过程中“一举多得”。有某知名大学体育教育系教授说过，人在游泳的过程中，会受到水的压力、浮力、阻力的共同作用。在某种程度上，这些力共同作用在身体上，效果与按摩类似。平时经常游泳，身体的皮肤不断受到水流的“按摩”，就能促进血液循环，起美容的功效。根据水压原理，我们可以制成水压传感器、水压测控仪器等，并广泛应用在工业设备、水利、化工、医疗、电力、楼宇供水等压力测量与控制。
水的压力真是无处不在，都和我们的生活息息相关，它在为人们默默地作出自己的贡献啊！
数据科学的论文篇十
21世纪是一个信息化的时代。在这个时代下，数据最有说服力，人们对大数据的认识是不同的，很多人都觉得它是宝贵的资源，认为它是一种重要的源数据，凝聚着客观的智慧，它能够给社会科学的研究提供很多重要的信息。然而，它又不是万能的，我们切不可将其作为唯一的研究方法。
一、研究范式分析
在研究社会科学的时候，主要有四种研究范式。第一范式主要是对自然现象的描述，这种范式出现在文艺复兴之前；第二范式主要是对模型的建造与概括，它稍晚于第一范式，产生于文艺复兴以后；第三范式主要是进行科学计算，它以计算机为依托，将复杂的现象模拟出来；第四种范式就是探索数据，而且会涉及到大量的数据、重视挖掘、统计与分析数据。
克里斯・安德森指出，很多社会科学都想要将行为的原因找出来，然而他们却怎么都找不到，其实不需要对行为的原因作出解释，仅仅需要对个体的行为进行了解；为此，只需要通过大量的数据分析来找出之间的关系与关联，这就要求有大量的数据，在数据的支撑下，不需要再进行假设，只需要在计算机中计算，从而得出相应的规律即可。
传统科学研究与大数据思维之间有很大的差别，前者比较侧重的是数据的演绎，而后者则十分注重数据的归纳。前者的演绎是建立在已知公理的基础上的，在公理的辅助下判断特殊情况，并在此基础上得出相应的结论，演绎的方法也是研究现代科学最基本的方法。
现代科学研究都是建立在观察和分析的基础上的，在分析之后提出相应的问题，然后在问题的基础上会提出假设，之后就会根据假说再演绎、推理，最终在实验的基础上，得出确定性结论；与演绎不同，归纳遵循的思维过程就是从特殊到一般，它需要海量的数据，并对数据进行分析和归纳，从而得出这些数据的'共同特性，从而得出相应的推断、非确定性结论。在现实中，归纳法是商业推广中最经常使用的。比如，通过对数据的分析，就可以发现一些顾客在购买a商品的时候也会同时购买b商品，这就会使商家得到一个有不确定性的预测，即购买a商品的顾客同时也会买b。如果在分析的结果中这种现象大量存在，那么商家就可以向购买a的顾客推荐b，从而形成一种连带的效应。这个消费的案例就在一定程度上表明了数据归纳分析的优点，即使没有理论的指导，也不需要进行假设，更不用对其进行证实、证伪，只需要对数据进行分析就可以找到事物之间的关联性，从而达到相应的目的。正是因为大数据分析的归纳功能十分便捷，因此很多人都觉得它可以代替传统的演绎方法，然而这种认识是错误的。
如今虽然处于一个大数据时代，但是数据再大也是有限的，有限数据也就决定了样本的数量也是有限的，在有限的样本下，就根本不能得出具有确定性的结论，一般都是预测和非确定性的结论，非确定性就表明它只是一种概率，而不是绝对的存在，然而社会科学是一门科学它所需要的并不是一种概率，而需要一种准确的因果联系和精确的答案。
此外，大数据的归纳方法虽然被很多的商业推广所使用，但是也不能仅仅只探索事情之间的可能性联系，这是不够的，它也需要对事物之间的因果关系进行探索。
从本质上来说，归纳和演绎是人类思维中必不可少的，同时存在的两种方法，它们之间相辅相成、相互依托。在具体的实践中，大数据分析并不只是单纯地数据归纳，它不仅需要数据，在分析数据的时候同样会联系到以往的知识和实验。算法以及程序的开发与研究都是建立在以往的理论和知识积累上的；实验检测是每一个设计好的算法和程序都必须经过的一个阶段；然而如果研究者没有事前考虑某些事物之间的联系或者是其它方面的问题，那么就不会开发出什么程序，更不知道用程序来干什么。
从众多的实践来看，大数据的归纳方法，主要是用来进行预测，而不是做出科学假设。数据分析家在数据分析的基础上，除了要对自然事件进行预测，还会对社会事件进行预测。然而大数据归纳分析的准确性遭到了很多科学家的质疑，但是由于受社会科学研究的传统理念影响，就认为与自然界相比，人类社会有别样的复杂性，往往无法预知社会发展和人的行为，然而大数据的出现和发展，给这种思想带来了很大的冲击。
二、数据研究方法
在进行大数据研究的时候，往往需要收集海量的网络信息，然后在此基础上对所有的信息进行分析，比如，通过对微博上的帖子进行收集，收集之后，再根据帖子的性质以及语义等多种角度对其进行合理的分类，最后统计其中的词频。在社会科学研究的传统方法中是不可能得到那么多的资料，不仅如此，在质量上也不能很好的保证，然而传统的研究方法有自己的优点，比如说通过访谈，不仅仅可以收集到受访者的谈话，更重要的是它可以探查人们的心理和想法，从而可以对他们的情感进行了解和把握，通过谈话可以将文字表达不出来的细腻的情感与表情揭示出来。大数据虽然有很多的优势，但是它不可能成为唯一的社会科学研究的方法，它不能取代抽样调查，主要是因为在很多时候，某些特殊领域的信息是不能公开的，所以在计算机上是找不到相应数据的，这个时候只能依靠抽样调查来进行了解。此外，大数据所分析的数据是有限的，因此很难得到比较完整的结论，而抽样则是从整体样本中选取典型样本，相比较之下具有绝对的优势。最后，大数据分析收集的只是一些死信息，而抽样调查等传统的研究方法则可以充分调动受访者的主观能动性，从而可以灵活地掌握采访的信息，很多时候不仅能够得到需要的信息，还有可能发现新的信息。
三、结语
在如今的大数据时代，大数据分析具有重要的作用和价值，它毋庸置疑地可以促进社会科学的研究与发展，但是同样不能忽视其他的研究方法。只有将大数据的分析归纳方法与传统的方法完整地结合起来，才能促进社会科学的研究与发展。只有不断探索新的方法，才能给社会科学研究发展提供强大的动力，因此要促进多种方法的并存互渗，使社会科学从多种角度来观察社会与人类，从而更加深入地阐释人类的社会生活。
【参考文献】
[2]李晓凤.社会工作研究范式的发展及其对社会科学研究的启示[j].广东工业大学学报（社会科学版），.06.5-11+101.
数据科学的论文篇十一
第一段：引言
数据科学作为一门新兴的学科，正在迅速发展和普及。在学习了《数据科学导论》课程后，我对数据科学的概念、原理和应用有了更深入的理解。在这篇文章中，我将分享与数据科学导论相关的开云官网app下载安装手机版 ，包括对课程内容的理解和对数据科学的认识提升。
第二段：数据科学的概念和原理
在课程中，我学到了数据科学的核心概念和基本原理。数据科学是一门通过使用数学、统计学、计算机科学等技术和工具来处理和分析数据，从而获得有价值信息和解决实际问题的学科。数据科学的核心原理包括数据收集与整理、数据预处理、数据挖掘与分析、建模与预测等。通过学习这些概念和原理，我对数据科学的整体框架和流程有了更清晰的认识。
第三段：数据科学的应用领域和重要性
数据科学可以广泛应用于各个领域，如金融、医疗、社交媒体、电商等。它可以帮助企业进行市场分析与预测，优化运营和决策，提高工作效率。在医疗领域，数据科学可以帮助医生诊断与治疗疾病，实现精准医疗。而在社交媒体和电商领域，数据科学可以通过用户行为分析和推荐算法来提供个性化的服务和体验。正是因为数据科学在各个领域的重要性和应用价值，我对数据科学的前景和发展更加有信心。
第四段：数据科学导论课程的收获
在学习《数据科学导论》课程的过程中，我从两个方面获得了收获。首先，课程提供了针对数据科学的基础知识和理论讲解，让我对数据科学的基本概念有了更深入的理解。其次，课程安排了实践环节，让我有机会亲自动手实践数据分析的过程，并对一些常用的数据科学工具和技术有了实践经验。这些实践环节提高了我的数据科学能力，培养了我解决实际问题的能力。
第五段：对数据科学的展望和总结
数据科学是一门充满挑战和机遇的学科，它所涉及的数据量和复杂度不断增加，需要我们不断学习和更新自己的知识和技能。通过学习《数据科学导论》这门课程，我深刻意识到数据科学对于未来社会的重要性，以及它对于个人职业发展的吸引力。我将继续深入学习和研究数据科学，不断提高自己的能力，为实现数据驱动的决策做出贡献。
总之，在学习《数据科学导论》这门课程后，我对数据科学的概念、原理和应用有了更深入的理解。我认识到数据科学在各个领域的重要性和应用价值，并通过实践环节提高了我的数据科学能力。在未来，我将坚持学习和研究数据科学，为社会的发展和个人的成长做出贡献。
数据科学的论文篇十二
环境科学研究方法是青岛农业大学应用型人才培养方案中的主干专业课程，该课程综合实践性很强，结合环境科学类实验设计方法与数据分析实验，让学生对理论知识有更深层次的理解和掌握，为形成完整的环境科学知识体系奠定基础。然而目前，很多高校在这门课程中依然采用灌输填鸭式理论教学模式，过多强调深奥的理论知识而忽略实践课程，学生逐渐失去学习兴趣，严重影响教学质量。根据目前社会需求以及高校环境类人才培养现状，我们改革传统教学内容，创新理论教学与科学研究、生产实际相结合的课题教学模式，建立具有青岛农业大学特色的环境科学学科。
一、教学内容的改革
环境科学研究方法的教学内容分为理论教学和实践教学两个部分。理论教学内容主要包括实验设计、数理统计、假设检验、方差分析、相关回归等数据分析方法。结合本校环境科学的专业特色，本科毕业生多从事农业环境监测与评价方面的工作。从而要求该课程的教学内容与农业环境监测的特点相结合，在数据统计分析例题方面主要强调监测类数据的总结和分析，建立实用性较强的教学体系。目前，这门课程还没有适合的教材，以往教材理论部分过于强调数理统计的原理和方法，深奥难懂，与环境科学专业的结合性较差。因此该课程需从以下几方面进行教学内容改革：
1.强调基本理论的应用性
我们采用盖均镒编著的《试验设计与数据分析》，改革传统的教学内容，根据农业院校环境科学专业特色，听取专家建议和学生反馈意见，自编讲义，引用环境科学类实验数据进行整理分析，提高对数据分析的实际应用性。另外对课本上面繁杂的数理统计公式进行简化式教学，主要强调公式的实际应用性，忽略复杂的推导过程。
2.课程内容紧密结合学生的毕业方向
根据专业特色，明确学生就业和考研这两个毕业方向。课程学习以毕业方向为指导，就业学生主要侧重学习环境类监测数据的获取和分析。考研学生则更侧重环境类实验的设计与实验数据的整理与分析。学生认识到学习该门课程与自己毕业紧密联系，会激发学习热情，主动获取更多的知识为就业或考研做好准备。
3.课程内容与时俱进
利用信息网络，强调课程内容的新颖性，把握环境科学研究方法的发展动向，在理论学习的同时，介绍全新研究方法的进展和前沿领域。并适当结合科研文献，分析新颖的环境类实验设计方法和数据分析方式，给课程学习注入活力。
二、实践教学的`改革
实践教学是环境科学研究方法课程学习的重要环节，实践学习培养学生设计实验、全程参与，带着问题主动学习，从而实现对应用型创新人才的培养。我院该课程实践教学改革主要从课堂实验、参与教师科研课题和分析企业监测数据三部分实现。
1.课堂实验改革
实验课采用自主编制实验教材，学习spss软件对实验数据进行整理、归纳、分析和推导。适量增加环境科学实验设计性和综合性实验，让学生全程参与实验设计、实验布置、实验管理和实验数据分析各环节，提高综合性实验的效果。其次，以环境实验数据为实例进行分析，实现数据的整理和深层次挖掘。还利用多媒体课件和flash动画仿真技术展示实际生产工艺以及环境类监测数据的获取过程，使得课堂讲解生动清晰，有效提升授课质量。
2.参与教师的科研课题
把本科学生进行分组，根据环境科学专业的师资情况，分组参与教师的科研课题。结合大学生创新立项项目，培养学生的自主科研思维。学生在教师的指导下查阅文献，根据实验目的设计实验内容，并安排实验进度开展具体实验工作并分析整理实验数据，培养其创新和科研能力。
3.分析企业监测数据
让学生利用现有的理论知识整理和分析企业监测数据，提高学生解决实际问题的能力，实现课本知识与解决实际问题巧妙的结合。学生自主完成数据分析报告并组织报告展示，真正做到学以致用。
三、考核评价体系的改革
合理有效的课程考核能考察课程质量和授课效果。本课程学习过程中学生普遍反应信息量大、公式多、难记忆并计算困难。因此本课程的考核评价体系进行改革，理论和实践知识考核分数各占50%。其中理论考核主要以理解和分析内容为主，多为案例分析题，根据具体实验目的设计实验，或分析实际数据。实践考核主要根据科研训练的表现以及对实际数据的分析处理能力。环境科学研究方法课程教学模式改革探索任重道远，不断改进教学内容，增加实践教学环节的创新性和实用性，必定能提高教学质量，培养出符合应用型人才要求的环境科学本科学生。
数据科学的论文篇十三
1954年美国航天局科技工作者在研究宇宙飞船中的人工环境时提出了“环境科学”一词，而真正赋予环境科学研究“环境污染”这一内容的是在美国海洋生物学家蕾切尔?卡逊(rachelcarson)出版了其名著《寂静的春天》之后。该书以惊世骇俗的语言描写了农药的使用可能对野生动物的危害，唤醒了人类的环保意识，以环境保护为主元素的环境科学得到了快速发展，积累了大量研究成果。与此同时，根据社会对环境保护人才的巨大需求，高校教育体系中涉及对环境科学专门人才的培养。由于对环境科学研究主体及其任务认识的时代局限性和受各自办学“母”学科的影响，高校环境科学本科人才培养专业知识结构体系存在一定的差异。
随着全球经济的快速发展，人类社会对环境保护需求的日益增大，如何认识新形势下环境科学的研究主体及任务?针对研究主体要求，如何合理构建高校环境科学专业本科人才培养方案以培养符合社会要求的人才?成为高校环境科学专业人才培养面临的主要问题。文章在对环境科学发展和本科专业设置变迁、环境问题与环境科学研究主体等进行分析认识的基础上，提出了重构环境科学本科专业人才培养方案的设想。
―、环境科学的发展和环境科学本科专业设置之变迁
科技工作者从科学研究和社会需要等方面对环境科学开展了大量的研究工作，主要侧重于自然科学和工程技术方面，特别是在20世纪70年代工业发展伴生的环境污染问题。目前有关工业污染控制和环境污染治理的成果甚多，环境社会学的研究内容也十分丰富，积累了大量的科研资料[3]。为了尽快解决环境问题，消除污染，全社会亟须大量环境保护科技工作者从事环境科学研究。为此，20世纪70年代在全球范围内环境科学专业人才培养工作列人高校本科教育议事日程中，环境科学本科教育在高校专业办学中如雨后春齊般成长发展起来。
我国高校环境科学教育也是始于20世纪70年代末80年代初。在早期，虽然科教工作者对环境科学的学科性质、研究主体、肩负的任务等进行了不同程度的探讨，但由于环境科学发展时?间较短且社会需求巨大，出现了对同一问题有不同的理解的现象，导致高校本科办学中专业知识体系的构成有一定的差异。这一时期我国环境科学专业教育的显著特征表现为依托“母”学科诞生并发展[1]8m1。如北京大学于1972年创建了以环境化学分析和环境地学为方向的环境科学专业;南开大学依托化学学科于1973年成立环境保护专业，于1983年成立环境科学系;中山大学于20世纪70年代末成立了环境科学研究所;1983年经教育部批准，北京师范大学以地学为依托成为全国高校首批从事环境科学研究与环境教育的基地。高校环境科学本科专业主要有：环境化学、环境地学、环境生态学等。1987年教育部在高等学校本科教育专业目录调整中设立了“环境学”，将上述的环境化学、环境地学、环境生态学专业归并“环境学”中。
随着我国经济社会的快速发展，环境问题(环境污染与生态破坏)日益严重，环保专业人才需求增大，全国范围内有更多依托“母”学科的环境保护专业诞生了，同时有很多学科根据自己与解决环境问题的相关性，开设了许多与环境保护有关的课程，并开展相关环境问题研究。这一现象几乎覆盖了普通高等学校本科专业设置(版)全部的13个学科门类，出现了庞大的学科群研究环境问题的局面。与此相应的是环境科学教学内容庞杂，涉及污染工程控制、环境污染治理、生态破坏恢复、农业环境保护、环境经济、环境政策法规教育、环境安全、环境伦理、环境心理等。因此，教育部在《普通高等学校本科专业目录(19颁布)》中于工学类(08)和理学类(07)中同时设立环境科学与工程相关专业，工学类中有环境科学与工程(081005s)、环境工程(081001)、环境监察(081006s),理学类中有环境科学(071401)、地球环境科学(〇714〇4s)、生态学(部分)(071402)。在之后的十多年的专业办学和人才培养的认识与思辨过程中，科教工作者对环境科学学科性质和社会环境科学人才需求认识的进一步深化，20在教育部新编《普通高等学校本科专业目录(年)》中将环境科学仅归编入工学类(08)，定为环境科学与工程一级学科(0825)，下设环境科学与工程(082501)、环境工程(082502)、环境科学(082503)、环境生态工程(〇82504)等4个二级学科。这一修编不仅使环境科学在人才培养中肩负的使命更加明确，也使环境科学研究的主体和肩负的责任有了新的变化，或者说是赋予了新的使命。
二、环境问题与环境科学研究主体的认识
支撑人类生存发展的环境是由客观有形的物质世界和无形的非物质世界共同组成的。环境问题则是指由这样的环境发生的、对人类生存发展产生不利影响的环境现象。这种现象的产生可能是自然环境变化所导致，也可能是人类活动所驱动。据此按照成因可将其分为两大类：自然环境问题和社会环境问题。社会环境问题是指由人的社会意识引发的对人类生存发展产生负面效应的环境现象。它属于人的主观意识范畴，是除理、工、农、医四大学科门类以外的其他学科门类研究的环境现象，如环境伦理、环境经济、环境法、环境管理、环境政策等环境问题。
自然环境问题是指客观环境在其自身能量驱动下或在外在能量(人为)扰动下表现出对人类生存发展产生不利影响的环境现象。一般可以把自然环境问题分为原生环境问题和次生环境问题。原生环境问题是指由自然环境自身运动变化引起的、有无人类影响都会发生的、对人类生存发展产生不利影响的环境现象，如气候变化、火山爆发、地震滑坡崩塌泥石流、台风海啸、洪涝与寒旱灾、风蚀水蚀引发的水土流失、物种兴衰等原生环境问题。在人类存在的今天，这些现象的发生是必然的，同时必然会对人类生存产生负面影响。次生环境问题是指自然环境在人为扰动下所表现出的对人类生存发展不利的环境现象。次生环境问题又可分为环境污染和生态破坏两个类型。生态破坏是指人类活动对自然环境影响的强度超过了自身恢复能力，引起地球表层系统原生环境的物质组成减少或结构改变，导致原生环境功能破坏，出现不利于人类健康可持续发展的环境现象，如：滑坡崩塌泥石流、风蚀水蚀、水土流失、土地沙漠化、盐溃化、土壤退化、旱涝寒冻、气候变化等不利环境现象。环境污染是指人类在其生产生活活动中排出的物质和余能进人环境并积累到一定程度，使环境组成、结构与功能发生变化，对人类健康生存发展产生不利影响的环境现象。如：水体污染、大气污染、土壤污染、生物污染、声环境污染、辐射和光热污染等被污染的环境现象。
早期科技工作者认为环境科学是研究围绕人类并对人类生存产生影响的自然环境诸要素发生、发展过程的科学;随后认为环境科学是以“人类一环境”系统为研究对象，研究该系统的发生、发展、协调和控制以及改造利用的科学，是研究人类与环境相互作用规律的科学;再后认为环境科学是研究人为环境问题的科学，是研究人类活动所引起的环境质量变化及保护与改善环境的科学。可见，前两者主要是研究影响人类生存的“环境问题”，后者是研究“环境问题”中由人类引发的“环境问题(人为环境问题)”。可见，环境科学开始是把影响人类生存的不利环境现象都纳人到学科的研究范畴。随着认识的变化，认为由人类导致的.“环境问题(人为环境问题)”是环境科学研究的主体。
鉴于生态破坏发生的空间位置和人为影响的方式，文章认为次生环境问题中的生态破坏问题，可成为理学门类中如地理科学类(0705)、大气科学类(〇7〇6)、海洋科学类(〇7〇7)、生物科学类的生态学(071004)、农学门类中的自然保护与环境生态学(0902)等学科门类的研究任务之一。这些以自然过程为研究主体的学科门类具有研究生态破坏问题发生发展的基础，是从自然过程角度研究生命活动支持系统的组成、结构、功能的变化规律，研究自然状态下生命体及其生存环境的过程与规律，以获取指导人类与其支持系统协调发展的技术与对策。
环境污染问题可成为具有问题导向型、综合交叉型和运用型3大特征的环境科学(082502)的研究主体(图1)。环境科学是一门以人类生存环境为保护对象，以污染物(废弃物)为研究主体，研究污染物的发生、行为归趋、控治、利用及管理，为促进经济社会与环境保护协调发展和保护人类生存环境提供技术与理论支持的学科。根据环境科学研究主体和主要任务的界定以及高校本科4年学历的办学制度，为使环境科学专业学生了解、熟悉、掌握污染物(废弃物)的发生机理和控制技术及其在环境中的行为机理、所导致的环境危害、控制技术、效果和存在的问题与理论技术障碍，在获取专业基础知识和培养他们实践动手能力的基础上，同时启迪他们的求知欲望和创造性思维，使其能学到有别于其他学科专业的知识(学有所专);能良好地掌握本学科专业的知识和科技社会前沿需求(专生其长);能使本专业学生把学到的知识和技术有效地服务于教学、科研和社会环境管理(长见其效)。高校环境科学本科人才培养方案专业课程和实践知识体系构建包括以下内容。
该部分课程是凸显专业特长的，是为“学有所专，专生其长，长见其效”的专业知识结构模式而设置的。通过该专业课程的学习，学生在环境科学领域内形成独特的教学、科研和环境管理技能，具备专门的环境科学专业学问。因此，对在以污染物为研究主体的环境科学专业学习的学生而言，要了解、熟悉、掌握污染物(固体废弃物)产生的机理，进人大气、水体、土壤、生物等环境要素的形态(固、气、液、能)及方式;了解、熟悉、掌握污染物(固体废弃物)在环境中的行为归趋以及在现代科学技术支撑下能够对其开展控制、处置处理、资源化利用的技术;了解、熟悉、掌握各种技术的优缺点;了解、熟悉、掌握环境中污染物的监测、污染环境影响的预测、分析评估、环境污染防治规划等的知识内容。为本科毕业后服务社会做好专业知识储备。开设的课程主要有：大气污染控制理论与技术、水污染控制理论与技术、土壤污染控制理论与技术、固体废物处理处置与资源化理论及技术、物理性污染控制理论与技术、污染生态控制理论与技术、环境监测、环境影响评价、环境规划、环境管理等等。
三、专业选修课类
根据学生与社会双方的需求，依托所在地区环境特征和所在学校教学科研力量，拟设置4大类课程：(0特色选修课类。可根据所在区域环境特征、环境污染特征或本专业师资所从事科研的特色，设置系列选修课。如：干旱区生态学、绿洲土壤污染与防治技术、寒旱区污水处理技术、多民族区环境政策研究、寒旱区生物地球化学、污染气象学等等。(2)拓展型选修课类。主要是针对毕业后的本科学生意在深造而设置的课程类。如：化工原理、环境土壤科学与工程、污水处理工程、电子电工学、微生物学、工业生态学、环境毒理学、cad基础等等。(3)社会服务型选修课类。主要针对本科生毕业后拟进人各职能部门就业而设置的课程类。如：环境监察、环境监理、洁净技术、室内空气污染控制、环保公文写作、环保设备概论、国际ng0简介等等。(4)思想方法论型选修课类。让学生具备从系统、整体、科学等观点审视人类社会与生态环境的初步知识。该类课程有：系统论、运筹学、科学方法论、环境伦理学、环境哲学、环境美学等等。其中含有必选和任选两种类型。通过选修课程的学习，使学生达到学术型与技术型人才的标准，成为具有环境科学专业素质的管理人才和环境保护领域的实业人士。
四、实践性教学
第一，认识实习。实习内容主要包括人类赖以生存的环境要素，诸如大气圈、水圈、岩石圈、土壤圈、生物圈等组成、结构的认知性实习，认识各环境要素在人类健康生存中的功能及其发生发展演化过程;认识人类在其生存发展中生产生活行为污染物(废弃物)排放的必然性,认识到在人类生产生活过程中，对生产资料和生活资料的利用，不可能实现完全利用或者“零”排放，认到生产工艺流程或生产线对生产资料的利用率是随着人的认识水平的不断提高而提高的;认识各环境要素对各种污染物所具有的一定程度的环境自然净化降解能力，若超过其自然净化降解能力，则会引起环境原有功能的改变，出现不利于人类正常健康生存的功能，这也就是环境科学基本理论——环境容量、环境承载力等所阐述概念的涵义。在认识实习中，要让学生重新审视已熟悉的环境，从专业层面上看待地形地貌、土壤生物、水文地质、气候气象，通过这些认识人类生存发展对环境的依赖性。
第二，生产实习。实习内容主要包括对人类生存中必需的生产生活过程中产生污染物的机制及对污染物进行控治、综合利用、合理处理处置等技术的见识性实习，开展环境监测内容的实习等。主要是把课堂学习到的有关污染物控制、治理、利用、处理处置等技术予以实地验证;对部分环境监测项目在条件许可的情况下予以实践。例如有：生活垃圾填埋技术、工业固废处理处置技术、城市生活污水处理技术、工业企业特种污染物(污水、废气等)产生过程与控制技术、区域环境污染物的采集测试与分析技术等等。
第三，毕业论文。它是本科专业学生对整个大学学习的回顾性认知过程。它是在导师的指导下，由学生对专业存在的各类问题的发现、筛选、论证、立项等出发，经过严密的思考，设计出解决问题的方案，按照既定方案开展实验论证，取得阶段性结果，并通过答辩完成学习任务。
数据科学的论文篇十四
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下,数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起,通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析,然后进行相关性判断,由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技,通过大量的样本收集、学习和训练,可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论,虽然能够应用的领域和目标各不相同,但是这些算法都可以被独立使用运算,当然也可以相互帮助,综合应用,可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域,人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析,所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作,由此来满足不同的数据需求。综合来看,人工神经网络的建模,它的精准度比较高,综合表述能力优秀,而且在应用的过程中,不需要依赖专家的辅助力量,虽然仍有缺陷,比如在训练数据的时候耗时较多,知识的理解能力还没有达到智能化的标准,但是,相对于其他方式而言,人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2以机器学习算法为基础的gsm网络定位
2.1定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础,把定位的位置栅格化,面积较小的栅格位置就是独立的一种类别,在定位的位置内,我们收集数目庞大的终端测量数据,然后利用计算机对测量报告进行分析处理,测量栅格的距离度量和精准度,然后对移动终端栅格进行预估判断,最终利用机器学习进行分析求解。
2.2采集数据和预处理
本次研究,我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内,我们测量了四个不同时间段内的数据,为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性,我们把其中的三批数据作为训练数据,最后一组数据作为定位数据,然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据,就要在不同的时间内进行测量,按照测量出的数据信息的经纬度和平均值,再进行换算,最终,得到真实的数据量,提升定位的速度以及有效程度。
2.3以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位,其复杂性也是比较大的,一旦区域面积增加,那么模型和分类也相应增加,而且更加复杂,所以,利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程,会随着定位区域面积的增大,而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位,则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格,如果想要定位数据集内的相关信息,就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算,而如果是想要获得边长一千米的大栅格,就要对边长是一千米的栅格精心计算。
2.4以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后,要确定一个边长为两千米的正方形,由于第一级支持向量机定位的区域是四百米,定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息,相对于一级向量机的定位而言,二级向量机在定位计算的时候难度是较低的`,更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小,定位的精准度将越来越高,而由于增加分类的问题数量是上升的,所以,定位的复杂度也是相对增加的。
2.5以k-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积,在二次输出之后,确定其经纬度,然后依赖经纬度来确定边长面积,这些都是进行区域定位的基础性工作,紧接着就是定位模型的训练。以k-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据,对于这些信息数据,要以大小为选择依据进行筛选和合并,这样就能够减少计算的重复性。当然了,选择的区域面积越大,其定位的速度和精准性也就越低。
3结语
近年来,随着我国科学技术的不断发展和进步,数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究,我们证明了,在数据挖掘的过程中,应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科,它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度,可以被广泛的应用于各行各业。所以,对于机器学习算法,相关人员要加以重视,不断的进行改良以及改善,切实的发挥其有利的方面,将其广泛应用于智能定位的各个领域,帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献
[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[d].北京邮电大学,.
数据挖掘论文五：题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步,通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率,并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题,并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程;数据挖掘;解决措施;
在软件开发过程中,为了能够获得更加准确的数据资源,软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代,人工获取数据信息的难度极大。当前,软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征,体现在以下三个方面:
(1)在软件工程中,对有效数据的挖掘和处理;
(2)挖掘数据算法的选择问题;
(3)软件的开发者该如何选择数据。
1在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中,软件工程数据挖掘是其中之一,其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段,数据的预处理;第二阶段,数据的挖掘;第三阶段,对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性,但是也存在一定的差异,其主要体现在以下三个方面:
1.1软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种,一种是软件报告,另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的,但是两者之间又有一定的联系,这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
1.2数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来,最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲,它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例,软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息,同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
1.3对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准,而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中,研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息,所以数据的表示方法也相对多样化,数据之间难以进行对比,所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出,软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
2.1对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息,在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下,编程需要的数据信息可以分为三个方面:
(1)软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;
(2)软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则,比如继承关系等。
(3)软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中,通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现,但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题,比如:帮助文档的准确性较低,同时不够完整,可利用的重用信息不多等。
2.2对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中,最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法,并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码,同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序,该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似,最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:
(1)软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;
(2)软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息,然后对反馈的结果进行评估,创建新型的代码库。
(3)未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序,便于查询,极大地缩减工作人员的任务量,提升其工作效率。
2.3对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟,通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的,并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:
(1)软件的研发人员能够规定动态规则的顺序,主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2)实现对相关数据的保存,可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3)能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3结束语
在软件工程的数据挖掘过程中,数据挖掘的概念才逐步被定义,但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量,同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲,在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲,它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现,该技术虽然已经获得一定的效果,但是还有更多未被挖掘的空间,还需要进一步的研究和发现。
参考文献
[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[j].电子技术与软件工程,(18):64.
[2]吴彦博.软件工程中数据挖掘技术的运用探索[j].数字通信世界,2017(09):187.
[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[j].中国新通信,2017,19(13):119.
数据科学的论文篇十五
随着经济社会的飞速发展和人民生活水平的提高,人们对于环境质量的要求愈发迫切，环境科学的研究也越来越受到重视。环境问题具有类型多、成因复杂、影响面积广、社会危害大等特点，同时影响某一种环境问题的因素较多,迫切需要采用新的研究方法应用到环境科学的研究领域中。
自然界中的变化有两种基本方式，第一种是连续性的变化，即系统发生连续性的变化，存在着连续的增长或者下降，运用微积分的方法可以很好的研究和解释这种变化;另一种就是变化存在着不连续的突调和飞跃，从一个状态忽然转变为另一种状态，此类问题微积分学无法研究，而这种现象在自然界中广泛存在，例如金属的相变、水的沸腾、桥梁的忽然坍塌、细胞的分裂、人情绪的波动等，而系统状态从一种形式突然跳到另一种形式，就称为突变。
1突变理论的主要内容
突变理论,又称实变理论，是在1968年由法国数学家汤姆(renethom)创立的，理论创立后不久，就作为一支新兴的学科迅速发展起来。突变理论是数学中拓扑学的一个分支，主要研究动态系统中的不连续现象。近些年来，通过对突变理论的不断了解和研究的不断深入,突变论在理论及应用上都取得了很大的发展。
2突变理论与突变级数法
在突变理论中，突变级数法是一种应用最为广泛的综合评价方法。突变级数是一种多维模糊综合隶属函数。突变级数方法与传统的综合评价方法相比，在评价过程中不需要考虑各指标的权重，仅要考虑同一突变单元中的'各指标的相对重要性,从而减少了评价的主观性和复杂性。使得评价结果客观、准确，同时计算过程较简便。通过部分学者的研究结果来看，运用突变级数法与运用传统的综合评价法进行综合评价的结果基本相同，但该方法所需数据量少、计算过程简便。突变级数法在计算多目标评价决策问题上应用更适宜和准确。
基于突变级数法的基本步骤有：
2,1建立层次结构模型
根据综合评价的目的，将各个目标细化为若干个指标,对评价指标进行分组，组合建立起树状目标层次结构，每个指标要进行分解成更加具体的指标，直到可以对某个子指标进行定量化描述为止。在同一个层次的各个指标中，要将相对重要的指标放在这一层的前面。由于一般初等突变中，状态变量不超过4个，所以应尽量将评价指标控制在4个以内，超过4个的应根据重要程度进行相应的取舍。
2.2确定各层次的突变系统类型
根据某一突变单元中控制变量的数目确定突变系统类型，如控制变量数自为2时，该突变单位则为尖点突变模型。
2.4数据的归一化处理
由于各评价指标的数值和单位不同，无法进行综合评价运算，所以，首先通过归一化的方式去掉量纲。
2.5利用归一化公式进行综合评价
根据各指标初始的数值，按归一化公式由下到上依次分别计算各控制变量的值，直至计算到评价的最高层，即总目标层，得出突变级数综合隶属度，即评价综合值。
3.突变理论
应用突变级数法进行综合评判时，必须考虑两个原则：(1)“非互补性”原则：同一对象各控制变量不存在明显相互关联的作用，即为非互补性，在计算时来用最小值作为系统的值x=min|z?，毛，总,毛1;(2)“互补性”原则:各控制变量存在相互关联3突变理论在环境科学中的应用。
3.1突变理论在环境研究中的应用前提分析
生态系统是一个涉及多个因素的复杂系统，时刻处于一个动态的平衡状态，目卩稳态状态，对于一定的干扰,可以通过生态系统的自身调节能力减小或消除对其产生的影响，并继续保持稳态状态，发挥自我恢复能力，最终生态系统的结构和功能依然可以保持。
但是，如果对生态系统的干扰达到一定程度，生态系统就不能通过自身的调节能力恢复到受干扰之前的状态，生态系统结构和功能发生了根本性变化，造成了生态系统的退化。生态系统由一个连续状态突然变为一个间断状态，这个过程就是一个突变过程，使生态系统从可以自我恢复到发生根本性变化的那一点就是突变点。基于以上分析可以看出，生态系统就是一个大的突变系统，可以运用突变理论对其进行研究。
3.2突变理论在生态系统中的简单应用
突变理论在生态系统中已有了简单的应用，人们在管理草场的草地生态系统、林场的森林生态系统和水生生态系统时都可以通过应用突变理论，使管理更加科学。
在草地生态系统中确定放牧与草场的关系。对于一个草场来说，如果人们不进行放牧或放牧量过少，草场则会发生正向演替，向树木方向发展;而如果过度放牧，则会对草场造成破坏，使之发生逆向演替，向荒漠化方向发展，因此，确定一个合适的放牧量，既可以使牧草资源得到充分利用，而且也可以使草场迅速得到恢复，使牧草资源可以持续利用。根据突变理论就可构造一个突变模型，状态变量为草场单位面积蓄积量，控制变量为降水量和单位面积牲畜数量。通过得出这个突变模型的突变点，人们就可以调节最佳的放牧量。
同理，在水生生态系统中，运用突变理论确定最佳捕鱼量，既能使捕鱼量最大获得最大的经济效益又能保证种群的可持续发展。在森林生态系统中通过突变理论确定最佳砍伐量，判断何时采伐能获得木材的稳定高产，且不致破坏种群恢复再生产的能力。
3.3突变理论在环境科学领域的具体应用
突变理论在环境科学的具体研究中应用还不是很多，研究的并不深入。目前在环境科学的研究中应用较好的有：(1)研究生态系统的动态平衡，即通过控制某一条件使生态系统维持在稳态状态中，利用生态系统的自我的恢复能力能够维持其健康和良性循环。(2)控制合理的环境污染水平，通过突变理论中突变点的控制作用，制定合理的污染水平，从而实现经济效益和环境效益的和谐统一。(3)地下水、尾矿库、矿山等生态风险评估，运用突变理论预测的结果与实际情况比较相符。(4)在环境模拟预测中应用突变理论，对分析环境状态演变及发展态势有独特之处。(5)在环境影响评价中，特别是对单因子污染评价方面的应用，将突变理论应用在大气环境质量的评价中，通过对污染因子次序的调换引起某地大气质量评价结果顺序的变化可以确定某地区的主要污染物类型，从而为当地的环境管理提供技术支持[1°]。(6)生态系统的治理与恢复方面，例如：判断水生生态系统是缺水性还是污染行水生态危机，运用突变理论可以在水生态系统研究中起到很大的作用。(7)环境中多目标的综合决策问题，例如，生态风险评估研究、生态系统健康评价、生态安全研究,运用突变理论具有计算简单、所需的数据量较少等明显优势。部分学者运用相同的基础数据，分别采用突变级数法和模糊理论综合评价法获得的结论大体相同，说明突变理论中的突变级数法的评价结果科学、可靠。
4结语
目前,随着社会的飞速发展，经济发展和环境保护的矛盾日益突出，环境污染问题多发且复杂，迫切需要先进的理论方法应用到环境科学的研究中。突变理论能够很好的研究系统发生的不连续变化，非常符合环境问题发生不连续变化的特点。因此，随着人们对突变理论的认识、学习和研究的不断深入，突变理论必将在未来环境科学研究领域中发挥越来越重要的作用。
数据科学的论文篇十六
学生观察实验后的讨论交流环节，是他们运用探究获得的现象或数据进行分析解释、推理论证的过程。但实际教学中，很多教师却只让学生以小组为单位陈述或展示获得的现象、数据，并没有对数据进行剖析，组与组之间没有互动交流，没有集体的相互论证，对个别小组的特殊数据亦以“可能你们小组测量的时候出了问题”等个人的经验感受来回避，最后以教师的小结作为结论而结束。其带来的不良后果有三：一是学生对自己的观察与实验结果缺乏信心，久而久之容易产生为了随大流而篡改数据的现象；二是缺乏分析与解释使学生难以在数据与结论之间建立关联，使概念真正内化于心；三是缺乏对学生科学逻辑思维能力的培养。本文以“热起来了”一课为例就数据的获取、呈现与论证谈谈自己的一些认识。
一、改进器材，科学获取数据
在学生的探究活动中，有许多因素会影响学生实验数据的获得，如实验仪器的不精密、实验材料的不典型以及周围环境的影响等，都会造成学生获取的实验数据不精确。在此数据基础上的解释与论证就会偏离预定目标，与建构核心概念背道而驰。
1、改进仪器，避免估值影响数据小学科学中有很多测量是需要学生进行估计的，如量筒测量液体的体积、玻棒式温度计测量液体的温度、弹簧测力计测量力的大小等，学生在利用这些仪器进行测量、记录数据时会有估上估下的误差值，单独一个数据或两个数据对比明显的情况下，不会受影响。但如果是一组连续的数据且数据变化不大的情况下，估值的上与下就会对数据的分析与解释造成直接的影响。“热起来了”一课中，教材安排的是采用玻棒式温度计测量一本字典的温度，它只能精确到1摄氏度，每一小格之间的0、1至0、9摄氏度的值是需要学生来估计的，这个值的大小有人为的主观因素，甚至同一位学生在前后几次的估值中都有差异，这就使得个别小组在记录的数据中出现了“裹了衣服后温度升高了零点几摄氏度”的情况，这为后面基于数据的解释与推理带来了麻烦。温度能否不用估计就直接显示出来呢？基于本课核心概念建构的需要，我们对仪器进行了升级，用数字温度计代替玻棒式温度计，解决了学生人为估值影响数据的问题，也符合新科技产品走进科学课堂的理念。使用数字温度计优势明显：一是灵敏度提高，节省了温度变化的等待时间；二是误差更小，数据更准确；三是温度不需要估算，消除了人为估值对数据的影响，更便于学生在excel表格中直接输入与呈现，为后续的论证环节做好了铺垫。
2、改进材料，防止他因干扰数据受年龄特点的影响，小学生在探究活动中往往对探究材料特别感兴趣，领到材料后，经常会不自觉地把弄一些材料，如对材料进行“亲密接触”，而这些材料又对“接触”比较敏感的话，就会对实验数据产生干扰。“热起来了”一课中部分小组在领到温度计以后不是先记录起始温度，而是用手握住了温度计下端的玻璃泡，致使温度升高，这时再记录起始温度，这样得到的数据显然不科学。特别是在测量几分钟内的温度变化过程中，有些同学把温度计取出来放进去反复操作，致使数据上下波动。这就导致了好多组数据出现温度升高的现象，也成了这节课上数据难处理的一大症结。除了在实验前对学生的操作进行强调以外，可以改进选用的材料。在本课中，可用一瓶接近人体温度的温水来模拟身体，代替教材中安排的字典。数字温度计一开始就插入瓶中，学生领到材料后，主观上不容易接触到温度计敏感的下部。由此，困扰教师的干扰数据问题迎刃而解。
二、借助图表，直观呈现数据
在学生获取实验数据之后，把数据呈现出来以供解释与论证尤为重要。常见的方式有三：一是学生根据记录表读、报数据；二是小组成员把记录表在实物投影仪上边展示边宣读；三是各组把数据填写在教师准备的汇总表中。显然，第一种方式失去了数据的价值，第二种方式比较常见，但缺乏全班整体数据的横向比较；第三种方式相对比较理想，但需要教师准备一张大的汇总表，且不利于数据的直观处理。在数字化时代，我们完全可以利用excel等软件以数据图表的形式呈现，同时可以对数据进行直观处理。
1、借助柱形图呈现数据整体excel中有个数据透视图功能，经过简单的设置就可以将数据汇总并以我们需要的图表形式直观呈现。“热起来了”一课采用柱形图的方式直观形象地呈现全班所有小组的实验数据，效果比较明显。数据的输入、呈现与学生的探究活动同步，在学生用数字温度计测量温度的过程中，每获得一个数据，各组就可以指定一名同学到台上电脑图表中输入数据，实时呈现在大屏幕上。有了全班同学的无形监督，避免了个别同学对数据的任意篡改。同时，学生在测量温度的间隙也不再无事可干，可通过大屏幕随时观察各组同学测得的实时数据，初步进行分析与思考。全班同学实验完毕，数据也同时输入完毕，一张全班各组数据的柱形图便呈现在大家面前。（图1）此图充分利用了excel数据处理模块，直观形象地呈现了12组学生的实验数据，使学生面对全班大量的数据不再眼花缭乱，通过图形与具体数据的结合，有助于学生对数据的观察与分析、推理与论证。
2、借助折线图呈现数据趋势有时候我们并非需要对所有数据进行呈现与对比分析，而是显现数据变化的趋势。这时，我们就可以借助折线图来达成目标。“热起来了”一课中学生在对数据进行整体分析后发现，衣服不能给身体增加热量，同时发现：裹了衣服温度反而还在降低，那衣服还有作用吗？而这个问题教师有预设，在学生探究活动中事先在其中一个小组增加了一个对比实验，这时就可以把这个小组的对比数据以折线图（图2）呈现，使学生对裹了衣服和没裹衣服的温度变化趋势一目了然，也使学生对保温的概念有一个新的认识：保温并不是能一直保持温度不降，而是减缓热量的散失，使温度降低的速度变慢。
三、利用数据，深入剖析论证
科学获取数据并借助图表直观呈现，其目的是帮助学生建立自己的观点，用事实说话、用证据解释，培养实证精神。因此，在交流研讨环节，教师要组织学生充分利用数据来说话、来解释，使研讨交流成为学生对话的平台，成为学生推理论证的契机，在个体到集体的论证中，思维得到发展，概念得以完善与提升。
1、自我分析，个体论证个体论证是本人或本组成员对自己或本组的实验数据分析与解释、交流与分享的过程，是学生基于自己的观点寻求证据进而完善自己观点的过程，有助于学生从证据上升到解释，促进思维的发展。“热起来了”一课中，全班学生在探究活动前就已经借助生活经验与感受建立了两种不同的观点：“衣服能给身体增加热量”和“衣服不能给身体增加热量”。但这两种观点都建立在学生主观感受的基础上，所以都成立，谁也说服不了谁。于是教师应引导学生要用事实来说话、用证据来解释。“事实”和“证据”就在学生实验中观察到的数据里。因此，研讨交流的.首要任务就是要组织学生开展个体论证，要让学生观察图1中自己小组的数据，对起始温度、1分钟后的温度、2分钟后的温度、3分钟后的温度等几个数据作纵向的观察与分析，用数据来佐证自己的观点。在观察分析中，有些小组发现自己数据中的四个温度没有一个上升，说明衣服不能给身体增加热量，与当初的观点一致；而起初持不同观点的小组也发现自己的四个数据没有上升，与当初的观点不一致，从而产生了认知冲突。在这里，是坚持自己原先的观点，还是尊重事实，尊重数据，体现了科学态度与精神的渗透与培养。
2、全班互动，集体论证在个体论证的基础上，教师组织学生开展集体论证，让全班同学对其他小组的数据进行比较分析、质疑批驳或解释评价，通过不同观点的相互“交锋”，产生思维碰撞，在实现从个体表征到集体建构的过程中理解科学概念和科学本质。“热起来了”一课，教师一方面要求学生对自己的数据进行分析论证，另一方面则要求他们对其他小组的实验数据进行观察。这时，有些同学就会关注一些特殊的数据，并提出自己的分析、质疑与推理。在此基础上，教师还应引导学生从全班的角度观察数据，从上升、下降或者基本一致几个方面分析数据。学生很快发现，图1中没有一个小组的温度上升，说明了衣服不能增加热量。同时还发现绝大部分小组数据有下降的现象，这在学生的意料之外，更促使学生去进一步分析原因，去联想生活实际来思考。在相互的交流论证中，知道了温水在不断地向外界散发热量，而衣服只是起到了保温的作用，使温度下降的速度减慢。这样，学生的汇报交流就不再是数据的简单呈现与结果的主观臆断，而是一个不断对话、交流的理性过程，更注重概念建构与思维发展的有效融合。综上所述，引导学生基于数据的分析与解释，能有效解决汇报交流单纯呈现数据的问题，能帮助学生改变为记录而记录、为汇报而汇报的现状，慢慢引领学生对数据的尊重、对数据的利用，以及运用数据来推理与论证的能力，更好地促进学生思维的发展。
数据科学的论文篇十七
1依托血缘分析的数据熵减
对于使用数据的动机，除了对数据对象主体的认知识别之外，还有要对数据呈现的显性和隐性规律进行发现，从自然语言上看，脑力活动对数据处理的第一步就是降低数据间的差异化，进行熵减的分析行为。哲学家维特根斯坦认为，对于哲学本质的界定都属无法言说之物，应用到数据分析领域，数据存在一种由内而外的泛化惯性，不断对原有数据形成新的描述，造成数据阵营的扩张，而其信息主体则是稳定的，对描述性数据和活动数据存在吸附力，属于无法言说的本质最边缘。立足于这种思想观点，我们可以认为貌似松散无序的数据间存在一种牢固的血缘数据关系，因为所有数据都是基于信息主体泛化出的描述性和活动性数据，而这种熵减的动作其表现形式可以等同于对数据血缘关系的向上追溯，技术上则表现为一种寻找最大扇出的上层。这样，熵减的技术实现就是通过建立血缘关系而去寻找最大扇出的上层，这种分析法易于在数据发现应用中，通过检索建立模糊入口点去组织发现数据，其与扇出或扇入点的血缘关系越近，入口点对其的吸附力越强、权重越高。但这样会出现另一个无法回避的问题，即通过活动在最外界的数据从体量上看相当可观，由外到内追溯扇出上层的劳动比较沉重，从而会理所当然地采取抽样的方式进行，此项活动的进行必须假定数据世界观上层的有限集合认定上，坚信必定会将血缘关系归集到某几个关键数据表达之上，这样才会使本项活动的实施行为具备基本的意义和价值。从效果上看，对数据进行熵减有利于我们甄别数据关系隐含的内在规律，也有利于我们建立具有良好适应性的数据生态模型，为更好地认识和利用数据打下基础。可以合理畅想一下，当我们就一个焦点议题开展讨论后，熵减让我们迅速聚焦到议题的内核，甚至直面议题背后隐含的现象实质，不必纠缠于不必要的信息干扰，对讨论内核进行强化呈现，智力活动所崇尚的方式也可以在计算活动中得以体现。熵减在某种意义上不是对某一类数据分析所采取的手段，而是对数据认识的宏观行为，其在计算领域内的呈现方式，与我们对事物自然认知而采取的抽象和引申别无二致，如此深入下来，对熵减策略的研究更重要于对熵减活动的归纳，通过对策略模型的推演，可以有效地发挥机器学习的能力，如果在策略模型的研究上实施开展，将会极大降低加工难度。
2建立标签关系的反向工程
当我们框定了熵减的方法体系后，在数据间建立血缘关系则显得尤为重要，由于数据生长动力呈现由内而外的泛化驱动，但是本身这种泛化在信息化过程中很多是无组织的行为，缺少逻辑上预先定义，所以数据生成后，大量的数据关系被衰减掉，从正向渠道难以对数据关系建立血缘，工程极其浩瀚复杂。由于血缘关系无法完全在数据生长中自然形成，正向人工干预又存在操作难度，所以反其道而行之则是唯一通道。数据加工的反向性，优势首先体现在由微观到宏观的加工难度大幅下降，因为其工作处于抽象的最底层，使采用众包模式加工成为可能。其次，这种加工模式，可以在有效建立一种数据关系的闭环管理的同时，不会抑制数据生长的空间和速率，不会因加工效率低而凝固数据资产化的进程。在反向加工的过程中，需要通过标签联结数据关系，这时候我们要关注标签的质量和复用度，由于标签定义存在难度，所以要松绑标签定义来促成数据加工的快速实施，解决的重点则迁移到标签在后期管理中的智能化上。首先，可以通过标签在关系联结中的重复出现进行跟踪，识别是标签二义性还是加工者的活动差异。活动差异标签最基本的处理方法是进行聚合，形成知识归纳；二义标签则需要改进表达。其次，依赖血缘关系建立可视化图谱，从数据结构工程里可以有效识别关系路径的黏合点，即发现重复路径中出现的一个以上的标签，消除由知识结构差异造成的人为误会，对标签进行合并。这样，通过标签的智能化后期管理就可以将加工难度上移，建立分层加工的工厂模式。这种加工存在基本准则，并要建立基本的衡量尺度来保证标签有效性，加工工艺可以从标签质量、使用度、命中率等指标进行测量。其中，质量有赖于标签本身定义成分的内涵，要确认其被受众广泛理解；使用度是在加工活动中的使用次数，是否被数据关系广泛应用，使用度较低的标签要确认其存在价值，通过标签间同时出现概率决定其含义表达是否具备唯一性；命中率则建立在使用者的自然需要基础上，如果某一标签绝少被使用者利用或调度，与整体观测结果是否存在数值上的明显差异。整体上看，通过这些基本准则建立标签管理的异常检测分析，来保证加工质量的方式具备技术的可行性，但同时更需要对后期的数据运行建立领域指标模型来校验。
3利用词条原子化推导入口点
摆脱了数据关系组织有效到达的困境，就面临着人机操作中难度所在的入口点识别问题。不可回避的是，在数据发现和信息提取过程中，存在根深蒂固的操作者对自然认知的表达差异，同样的.数据诉求在不同操作者中提供的信息接口是多样化的。先从系统方向看，数据在延伸过程中越到生长关系的末端，越体现其高度领域化的特征，而处于顶端的数据则呈现出朴素原始的特征。再从操作者方向上看，对数据发现的诉求来源于操作者对诉求数据产生的逻辑意识活动结果与其位置的可能性预期，从而出现输入信息的参差不齐，呈现或概括、或空泛、或简单、或专业的表现形式。而作为人机交互这种两个世界的重要对话，应尽量保持其信息输入两界的对称性，做出逻辑处理相应的努力。由上所述，系统边界的数据宏观上呈领域和朴素这种两极分布，与之相映成趣的操作者边界也是这样，在某种程度上，分析模型建立就是要对操作者和系统间达成高度一致。另外，信息输入词条的原子化，重要依赖途径是词库的建设，词库的丰歉决定了原子化能力和词条准度，很难想象一个低级词库在操作者允许其机器学习前的表现，其应用体验是不堪一击的。作为人机交互的摆渡机制，词库建设必须承担相应的任务，依赖人机边界的极化特征建立基础和专业的极化词库。同时，不能将词库建设看做是毕其功于一役的建设模式，要充分利用在血缘关系中数据加工活动形成的知识归纳，建立基于血缘关系的分析模型运行生态。有鉴于此，努力尝试建立的数据分析方法，其实也是提升对混沌数据的认识能力，数据在运行周期内存在某一临界点，存在急速生长的非线性事件，使得数据急剧膨胀，血缘数据关系的建立，则在另一维度上对数据体量的不稳定进行调和，使其在关系谱图上存在规律和一定的容积，可以允许我们进行更具效率的水平观测和定位能力。这样的话，数据生长的临界水平在血缘关系维度上转而呈现线性，不会使得该种数据分析方法在临界点出现随机事件，造成大量的数据拥堵和执行效率低下，防止系统坍塌。从信息安全角度，我们也可以有效剥离关系模型和数据实体，使得基于关系认识上的分析模型脱离数据集本身，防止数据对上层模型的浸透，有效缓解了数据开放性过强带来的安全隐患。从数据组织能力角度，我们可以预设定量的数据关系，从it架构上去考虑其数据的关联性，从信号源、操作者等特性组织数据，建立基本的关系图谱来保障数据在其生态环境中的基本生态地位。
作者:姜振华张晓磊单位:浪潮软件股份有限公司
数据科学的论文篇十八
社会科学的实证研究在应用统计学时，统计分析是其关键环节，资料性质分析、资料类型的判断、统计方法的选择等各个环节都应把握好，否则，其分析结果将是没有意义的。本文拟通过对社会科学实证研究论文中应用统计分析方法出现的问题，从描述性分析、定量资料的统计分析、定性资料的统计分析、相关与回归分析等方面进行解析。
一、描述性分析问题
在社会科学实证研究中，一般首先要对社会调查数据进行描述性统计分析，以发现其内在的规律性，再选择进一步的分析方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布形态以及一些基本的统计图形。
描述性统计分析虽然较为简单，但如果对某个事件或某种现象的描述不清楚或存在偏差，那么其后的所有分析都将值得怀疑，而描述的偏差可能会引起公众或学术界对某些社会现象的误解，甚至误导政府决策。
1.均值的误用
均值是用于描述样本集中趋势的最常用指标，但应注意，对于正态或近似正态的对称分布样本，它是较好的指标，一般与离散趋势指标中的标准差一起描述数据资料（即形式）；而对于偏态分布的样本，则常用中位数来描述集中趋势，一般与离散趋势指标中的四分位数间距一起描述数据资料（即形式），究其原因是均值容易受到极端值的影响。
对于两个分布完全不同的样本，可能会得到相同的均值，因此均值在某种程度上抹杀了样本内部的差异，而往往这种内部差异正是需要进行深入研究或应当引起人们注意的。为了弥补均值的这种缺陷，一般在报告均值的同时，也应该报告标准差，或用直方图或散点图的形式描述分布，以展示群体内部的差异。
2.绝对数的.误用
因为社会调查研究比较容易得到大容量的样本，所以对任何小概率事件，用绝对数报告都会出现较大的数字，单纯对绝对数的强调往往会产生误解。比较合理的方式一般是在报告某事件绝对数的同时，给出该事件的发生率或占研究样本的比例。
3.相对数的误用
相对数常用于描述定性资料的内部构成情况或相对比值或某现象的发生强度，一般有比与率两种形式。虽然比与率的计算形式是相同的，即两个绝对数之商乘以100%，但它们的含义是不同的。率用于反映某种事物或现象发生的强度，而比则用于反映部分与整体或某一部分与另一部分之间的关系。当数据的比较基础相差悬殊，用绝对数表述没有可比性时，就要借助于相对数。
应用相对数也容易出现一些问题，如：百分比与百分率的混用；当分母很小时，只计算百分比或百分率，而没有报告样本量；当比较两个或多个总体率时，没有考虑到各总体对应的内部构成情况是否一致，而直接比较等。
例如在报告流动人口犯罪问题时，给人的印象往往是流动人口犯罪率高于常住人口，其实是忽视了流动人口的年龄和性别构成与常住人口完全不同，且青年男性是犯罪率较高的人群，这样对两个不同群体的比较往往会导致错误的结论。
二、定量资料的统计分析问题
定量资料的统计分析是指所观测的结果变量是定量的，而且希望考察定性的影响因素取不同水平时，定量观测结果的均值之间的差别是否有统计学意义。定量资料的统计分析在统计学应用中占有很大的比重，出现的误用也比较多。
正确选择定量资料统计分析方法的关键有两点：一是正确判断统计研究设计的类型；再是检验定量资料是否满足“独立性、正态性及方差齐性”的前提条件。
在社会科学研究中，定性资料的统计分析常犯的错误主要就是列联表的误判，从而错误的选用统计方法。
三、相关与回归分析问题
相关分析是研究变量之间的相互关系，常局限于统计描述，较难从数量角度对变量之间的联系进行深入研究；回归分析则是研究变量之间的依赖关系，可实现对自变量进行控制，对因变量进行预测，及对随机变化趋势进行适当修匀。
相关分析可用于对定类、定序、定距及定比等尺度的各类资料进行定量描述，但各类资料的计算公式是不同的，所以应用时，需要判明资料的类型；而回归分析则要根据因变量性质的不同，选用不同的回归分析方法，一般可分为两类：一是因变量为连续型变量，具体的，当为非时间性的连续型变量时，可用线性回归分析、多项式回归分析、非线性回归分析等；当为时间变量时，可用cox半参数回归分析、指数分布回归分析及威布尔回归分析等；当为随时间变化的连续型变量时，则需要利用时间序列分析。二是因变量为离散型变量，需要利用logistic回归分析、对数线性模型分析及多项logit模型分析等。
在社会科学研究中，相关与回归分析的应用非常广泛。但应用时也经常出现一些错误：
1.没有结合问题的专业背景和实际意义，就进行相关与回归分析。其结果有时可能是莫名奇妙的，可能出现所谓的虚假相关。
2.对于较简单的线性相关与回归分析，不注意应用条件，盲目套用。一般地，pearson相关分析要求两变量都是随机变量，且都服从或近似服从正态分布，若不满足条件，应采用其它相关分析法，如spearman相关分析等。而线性回归分析则要求因变量必须是随机变量，且服从或近似服从正态分布，在回归分析前，先要进行统计检验，证实两变量的显著相关性，再进一步进行回归分析才有意义。
3.只求得相关系数或回归方程，而不进行参数假设检验就下统计分析结论。因为相关系数或回归方程都是由样本数据求得的，是否具有统计学意义，必须通过其相关参数的假设检验来判定。
4.多元回归分析策略的错误。在社会科学实证研究中，对多元回归分析的应用，不少人采取的策略是先用单变量分析，得到有统计学意义的多个变量，再将它们引入回归方程进行多变量分析，用逐步回归法进行筛选，从中选出有统计学意义的变量，这种分析策略是不正确的。因为自变量之间可能存在不同程度的交互作用，在单变量分析中无统计学意义的变量并非在多元回归分析中也没有意义。正确的处理方法应该是先综合分析各种变量之间的作用、实际意义及关系，有些可作为控制变量（如性别、年龄等），将经过初步筛选的所有变量代入回归方程进行分析，再采用逐步回归方法，必要时可多用几种筛选变量的方法，同时要注意自变量间的交互作用，进行综合分析，这样才能得到较为可靠的结果。
数据科学的论文篇十九
一、培养大数据高端人才
大数据管理与大数据应用都离不开大数据技术，但更离不开大数据人才。没有人才，再先进的设备只能是“豪华摆设”;没有人才，再先进的技术也只能是“纸上谈兵”。因此，推进大数据管理，除了需要培养一大批优秀的it人才外，还迫切需要培养一大批大数据人才———数据管理师、数据分析师，造就一批数据科学家等高端人才。因为只有他们才能驾轻就熟处理海量的信息，并从中挖掘出“数据财富”。此外，面对全体员工传播大数据知识，普及大数据技术，培训大数据技能，奠定推进大数据管理的群众基础和技术基础，同样也是一项长期而艰巨的任务。
二、构筑大数据管理“一站式”工程，建设“大数据管理智库”新平台
1．加强内、外部数据的“一站式”管理。对企业来说，数据无处不在，无时不有，究其来源，无非企业内部和外部两个渠道。内部数据的活水源头是各单位、各部门、各专业的统计报表提供的数据;外部数据一方面是国家管理部门、行业管理部门、权威机构等发布的统计数据，另一方面是来自互联网、移动互联网、各种传感器等信息感知和采集终端采集的数据。这些数据，日积月累，最终“百川归海”，汇成大数据的.海洋。大数据时代，企业通过建立“大数据管理智库”，打破渠道的边界，把不同来源的数据整合在一起，实施一站式管理，让数据时时刻刻为企业提供服务。
2．注重数据挖掘环节的“一站式”管理。企业数据挖掘过程也是数据发现和梳理的过程，其有4个重要环节:采集、存储、分析、预测。企业建立了“大数据管理智库”，对这4个环节实施一站式管理，可以大大“提纯”数据价值。首先是尽可能采集异源甚至是异构的数据，去伪存真，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是要用到冗余配置、分布化和云计算技术，分类、过滤和去重，减少存储量，同时加入便于检索的标签。第三是将高维数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，导出可理解的内容。第四是将数据分析后预测出的结论应用到企业中去。
3．突出价值链上数据的“一站式”管理。企业价值链可以分为基本增值活动和辅助性增值活动两大部分。基本增值活动，即一般意义上的“生产经营环节”，如材料供应、成品开发、生产运行、成品储运、市场营销和售后服务。这些活动都与商品实体的加工流转直接相关;辅助性增值活动，包括组织建设、人事管理、技术开发和采购管理。价值链的每一个环节都有相伴而生的数据。过去这些数据处在分散状态。大数据时代，企业通过“大数据管理智库”平台，对这些数据实施一站式管理，有利于每一个环节的价值再创造和价值链的增值。
三、构筑大数据管理“一体化”工程，打造“大数据管理融合”新生态
1．大数据与云计算技术融合。大数据作为非结构化和电子化的海量数据，数量之大、类型之多、变化之快，前所未有。以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，从而构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。国有企业推进大数据管理，就必须建立和完善自己的云计算系统，否则，就是“巧妇难为无米之炊”。
2．大数据与市场调研的融合。大数据时代，没有数据是不能的，但数据也不是万能的。比如:数据不懂社交、不知道背景;数据不能反映客户的心理;数据分析擅长的是“量”而非“质”等。因此，国有企业在推进大数据管理时，如果将传统的市场调研智慧与大数据的巨大威力相结合，可能会在定性分析和定量分析方面产生巨大的优势。尤其在背景分析、心理分析方面，可以弥补大数据的短板。大数据时代，没有调查研究、没有大数据，就没有发言权，就没有决策权。
3．大数据与信息化建设融合。大数据发轫于信息化建设，伴随着信息化建设的进程同步成长，但同时又遵循自身发展的规律，自成一体。改革开放以来，国有企业在信息化建设方面迈出了坚实的步伐，这为推进大数据管理奠定了扎实的基础和一个高的起点。大数据时代，可以真正实现大数据管理与信息化“一体化建设”，相互促进，共同发展。
4．大数据与电子商务的融合。大数据与电子商务是“前店后厂”的关系。电子商务在前台直接面对客户，大数据则在后台充当“幕后英雄”，默默无闻为前台提供强大支撑和优质服务。电子商务作为一个新的商业模式从真正的兴起、发展，也仅仅只有短短十多年的时间。实践证明，电子商务相较传统的钢铁贸易交易，能够极大节约时间、人力、资金和渠道成本，能够更快速、更深入、更广泛的开发消费市场，同时，也能够密切联系供应商、采购商、服务商等产业链上的各个环节，不断拓展企业的发展空间。当前，由于制约钢铁企业电子商务发展的因素还很多，因此，钢铁企业电子商务发展非常缓慢，这显然落后于时代前进的步伐。相信在大数据时代，电子商务将焕发出勃勃生机，成为钢铁企业独领风骚的新的商业模式。
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