❶ 和大數據有關的畢業論文題目

大數據只是一個時代背景，具體內容可以班忙做

❷ 求大數據存儲方面的畢業論文，給個題目或方向也行，沒思路…………

你是屬於什麼專業的？
篇幅多少？

畢業設計（論文）資料一般應包括：①任務書或開題報告；②畢業設計（論文）文本，包括：封面、題目、內容摘要（中、英文）、關鍵詞（中、英文）、論文目錄、正文、致謝、參考文獻、附錄（可選）；若提供軟體，則須有軟體及相關資料；若設計成果涉及圖紙，則須有相關圖紙；③畢業設計（論文）進展表；④成績評定表及其他附件；⑤答辯意見（評語）及其他附件。
1、封面：封面按要求逐項填寫清楚。列印封面要求與學院印製的《畢業設計（論文）》封面的格式一致。
2、任務書或開題報告：按照學院統一設計的電子文檔標准格式（可從學院教務部網站下載）填寫。任務書由指導教師在畢業設計（論文）開始前按要求填寫，並下發給學生，學生自選的課題不需填寫任務書；開題報告由學生根據自選題目撰寫，學生自選以外的課題不需填寫開題報告。任務書或開題報告要明確畢業設計（論文）的主要內容和要求、分階段完成時間和最後的工作成果、主要參考資料、調研計劃等，並有指導教師簽名及分院審核意見。
3、畢業設計（論文）文本要求：選題要求扣緊本專業的培養目標，屬於本專業的業務范圍，反映本專業的主要內容；具有一定的先進性和深度、難度；能夠結合科研任務和生產實際進行。

❸ 大關於大數據的論文選什麼題目好寫我大四，專業是計算機科學與技術網路工程。

本科學位論文是側重於動手能力的，所以稱為畢業設計，大數據處理類的，如果真的去搭建雲平版台是稍微有些不太好權做，畢竟咱們個人的計算機終端是不夠的，所以我覺得側重於大數據安全，有一些演算法，簡單模擬，或者基於hadoop對某個行業的數據進行下分析計算也是沒問題，到實例部分其實你用數據挖掘的方法去做，結果差不多

❹ 有關大數據的論文 急 在線等！！！

大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
大數據有四個基本特徵：一、數據體量巨大(Vomule)，二、數據類型多樣(Variety)，三、處理速度快(Velocity)，四、價值密度低(Value)。
在大數據的領域現在已經出現了非常多的新技術，這些新技術將會是大數據收集、存儲、處理和呈現最強有力的工具。大數據處理一般有以下幾種關鍵性技術:大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。
大數據處理之一：採集。大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入和預處理。雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計和分析。統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘。與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
大數據的處理方式大致分為數據流處理方式和批量數據處理方式兩種。數據流處理的方式適合用於對實時性要求比較高的場合中。並不需要等待所有的數據都有了之後再進行處理，而是有一點數據就處理一點，更多地要求機器的處理器有較快速的性能以及擁有比較大的主存儲器容量，對輔助存儲器的要求反而不高。批量數據處理方式是對整個要處理的數據進行切割劃分成小的數據塊，之後對其進行處理。重點在於把大化小——把劃分的小塊數據形成小任務，分別單獨進行處理，並且形成小任務的過程中不是進行數據傳輸之後計算，而是將計算方法（通常是計算函數——映射並簡化）作用到這些數據塊最終得到結果。
當前，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的節點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。大數據也是信息產業持續高速增長的新引擎。面對大數據市場的新技術、新產品、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」轉變為「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測，跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。
目前大數據在醫療衛生領域有廣為所知的應用，公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷資料庫進行全面疫情監測。5千萬條美國人最頻繁檢索的詞條被用來對冬季流感進行更及時准確的預測。學術界整合出2003年H5N1禽流感感染風險地圖，研究發行此次H7N9人類病例區域。社交網路為許多慢性病患者提供了臨床症狀交流和診治經驗分享平台，醫生藉此可獲得院外臨床效果統計數據。基於對人體基因的大數據分析，可以實現對症下葯的個性化治療。
在醫葯研發方面，大數據的戰略意義在於對各方面醫療衛生數據進行專業化處理，對患者甚至大眾的行為和情緒的細節化測量成為可能，挖掘其症狀特點、行為習慣和喜好等，找到更符合其特點或症狀的葯品和服務，並針對性的調整和優化。在醫葯研究開發部門或公司的新葯研發階段，能夠通過大數據技術分析來自互聯網上的公眾疾病葯品需求趨勢，確定更為有效率的投入產品比，合理配置有限研發資源。除研發成本外，醫葯公司能夠優化物流信息平台及管理，更快地獲取回報，一般新葯從研發到推向市場的時間大約為13年，使用數據分析預測則能幫助醫葯研發部門或企業提早將新葯推向市場。
在疾病診治方面，可通過健康雲平台對每個居民進行智能採集健康數據，居民可以隨時查閱，了解自身健康程度。同時，提供專業的在線專家咨詢系統，由專家對居民健康程度做出診斷，提醒可能發生的健康問題，避免高危病人轉為慢性病患者，避免慢性病患者病情惡化，減輕個人和醫保負擔，實現疾病科學管理。對於醫療衛生機構，通過對遠程監控系統產生數據的分析，醫院可以減少病人住院時間，減少急診量，實現提高家庭護理比例和門診醫生預約量的目標。武漢協和醫院目前也已經與市區八家社區衛生服務中心建立遠程遙控聯系，並將在未來提供「從醫院到家」的服務。在醫療衛生機構，通過實時處理管理系統產生的數據，連同歷史數據，利用大數據技術分析就診資源的使用情況，實現機構科學管理，提高醫療衛生服務水平和效率，引導醫療衛生資源科學規劃和配置。大數據還能提升醫療價值，形成個性化醫療，比如基於基因科學的醫療模式。
在公共衛生管理方面，大數據可以連續整合和分析公共衛生數據，提高疾病預報和預警能力，防止疫情爆發。公共衛生部門則可以通過覆蓋區域的衛生綜合管理信息平台和居民信息資料庫，快速監測傳染病，進行全面疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，進行快速響應，這些都將減少醫療索賠支出、降低傳染病感染率。通過提供准確和及時的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。
在居民健康管理方面，居民電子健康檔案是大數據在居民健康管理方面的重要數據基礎，大數據技術可以促進個體化健康事務管理服務，改變現代營養學和信息化管理技術的模式，更全面深入地從社會、心理、環境、營養、運動的角度來對每個人進行全面的健康保障服務，幫助、指導人們成功有效地維護自身健康。另外，大數據可以對患者健康信息集成整合，在線遠程為診斷和治療提供更好的數據證據，通過挖掘數據對居民健康進行智能化監測，通過移動設備定位數據對居民健康影響因素進行分析等等，進一步提升居民健康管理水平。
在健康危險因素分析方面，互聯網、物聯網、醫療衛生信息系統及相關信息系統等普遍使用，可以系統全面地收集健康危險因素數據，包括環境因素（利用GIS系統採集大氣、土壤、水文等數據），生物因素（包括致病性微生物、細菌、病毒、真菌等的監測數據），經濟社會因素（分析經濟收入、營養條件、人口遷徙、城鎮化、教育就業等因素數據），個人行為和心理因素，醫療衛生服務因素，以及人類生物遺傳因素等，利用大數據技術對健康危險因素進行比對關聯分析，針對不同區域、人群進行評估和遴選健康相關危險因素及製作健康監測評估圖譜和知識庫也成為可能，提出居民健康干預的有限領域和有針對性的干預計劃，促進居民健康水平的提高。

❺ 大數據驅動工業智慧化"二次革命" 企業亟待轉變觀念怎麼理解

智能制復造將先進自動化技術、感測制技術、控制技術、數字製造技術以及物聯網、大數據、雲計算等新一代信息技術相結合，使工廠設備「能說話、能思考」，進而最大限度地降低生產成本、減少能源資源消耗、縮短產品開發周期，有效提高生產效率，推動生產方式向定製化、分散化、服務化轉變。而這些正是工業企業欲在未來長期保持競爭優勢的核心要素。因此，盡管面臨的挑戰不盡相同，但無論是美國的「製造業回歸」、德國的「工業4.0」，還是中國的「中國製造2025」戰略，都異曲同工地表達了同樣的內容：用雲計算、大數據、物聯網、人工智慧等技術引領工業生產方式的變革，推動製造業的轉型升級。

❻ 利用大數據驅動科技產業發展與變革

利用大數據驅動科技產業發展與變革

近日，2015京津高村科技創新園大數據產業規劃研討會暨大數據助力京津冀協同發展高峰論壇在京舉行。與會專家表示，在大數據時代，可以充分利用大數據驅動科技產業發展與變革。

與會專家表示，之所以許多國家將發展大數據產業作為國家戰略，是因為大家都看到了其中蘊含的巨大價值。根據麥肯錫研究，到2020年，美國GDP的2%到4%是由大數據吸引拉動的，達到三千億到六千億美元的量級。歐盟委員會的一份報告也預測，2020年大數據帶來的經濟增長佔GDP增長率的9%，也達到兩千億歐元的量級。

此外，大數據服務能力的交易比數據交易更有價值，在實際應用當中，應充分調動價值驅動、需求驅動來促進大數據發展，產生一些獨角獸式的企業，從而帶動發展大數據全產業鏈。在如今的大數據時代，我們要用數據視角認知企業，挖掘科技企業的「數據金礦」，利用大數據驅動科技產業發展與變革。

有專家認為，發展大數據對於解決中小微企業的融資難、融資貴也有重要作用。造成我國中小微企業融資難、融資貴的一個主要原因是缺乏足夠的信用信息，而大數據是解決信用信息缺失的最好手段，通過大數據手段為沒有信用的企業建立信用。

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