大數據變革世界的論文
❶ 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。
❷ 以大數據為主題,寫一篇1500字的文章
世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學,從政府到藝術,這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞:「大數據」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據,那到底什麼是大數據,他的來源在哪裡,定義究竟是什麼呢?
七:最後北京開運聯合給您總結一下
不管大數據的核心價值是不是預測,但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
1、從大數據的價值鏈條來分析,存在三種模式:
1)手握大數據,但是沒有利用好;比較典型的是金融機構,電信行業,政府機構等。
2)沒有數據,但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業,比如,埃森哲,IBM,開運聯合等。
3)既有數據,又有大數據思維;比較典型的是Google,Amazon,Mastercard等。
2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物:
❸ 大數據時代變革對社會的影響
縱觀檔案職業發展的歷程,每一次的社會變革都將會給檔案職業帶來翻天覆地的變化,其為相關工作的開展迎來了新的發展機遇,也帶來了更多的挑戰。本文,將結合大數據時代,分析社會變革與檔案職業發展之間存在的關系,以求更好的提升檔案管理質量和效率,促進相關工作開展。
關鍵詞:大數據時代;社會變革;檔案職業;發展
我國檔案職業管理工作經歷了從無到有,從紙質管理向數字化管理的發展,檔案職業發展與社會變革之間的聯系極為緊密,其豐富了檔案的展現形式及管理方式,提升了檔案管理的質量。但在實際工作中,信息技術的發展對於工作人員的綜合素質,現代化檔案制度的建立也提出了全新的要求。下面,筆者將結合自身的理解和認識,對其進行詳細論述。
一、大數據時代檔案職業發展狀況分析
(一)職業發展環境復雜
檔案職業環境是檔案職業生存與發展的基礎條件和背景,其通常包含有外在社會環境和內在管理環境。大數據時代所帶來的技術、思維及管理等方面的變革對社會發展模式、經濟發展水平等都產生了巨大的影響,這也使得檔案職業環境更加的復雜。其對檔案職業的現代性、專業性、服務性等都提出了更高的要求。如在具體的工作中,該如何應用對信息環境中的電子文件原始性和完整性等進行鑒別、公共檔案信息資源開放哪些內容合適,在分散性的檔案資源該如何進行整合與開發利用等等,這些都是人們極為關心的一件事情。
(二)職業功能亟待拓展
社會開放程度和公眾檔案意識的提高使得檔案的社會屬性受到了越來越多人的關注,檔案職業逐漸開始從國家模式向社會模式過渡,在這個過程中,該如何豐富檔案的職業功能,滿足人們的多元化需求,成為了越來越多人關注的一件事情。然而,在大數據時代,檔案職業功能的拓展卻面臨著各種各樣的困難,如當前信息技術的廣泛應用使得來自微博、微信和網路社區的社交媒體的信息,成為人們了解信息的重要渠道,但是這些信息往往難以長久的保存,而且其還存在信息不真實、信息載體可靠性差、信息價值不確定等問題,這些問題的存在嚴重影響了檔案管理質量,不利於檔案職業功能的拓展。
❹ 寫一篇關於我們該如何認識大數據時代的論文
多少字呢
什麼時候要
收費的需要不
❺ 論大數據帶來的移動互聯網世界對人類生活帶來多大影響和變革
中國移動互聯網發展呈現八大特點,未來將給中國社會帶來七大影響,並會有四大發展趨勢。
由人民網研究院組織撰寫、社會科學文獻出版社出版發行的該藍皮書指出:隨著智能手機的普及和平板電腦的熱銷,移動互聯網時代的大門已經開啟。中國擁有全球規模最大的移動互聯網用戶、世界最大的移動終端產能,移動互聯網正潛移默化地融入其間的社會和生活,改變國人的生活方式。
藍皮書說,2011年中國移動互聯網的發展呈現出八大特點:從量變到質變,魅力初顯;智能終端旺銷帶來巨變,「入口之爭」呈白熱化;「第三方開發」蓬勃興起,中文應用商店規模龐大,移動應用服務精彩紛呈;移動上網群體發生結構性變化,高端用戶持續增加;移動電子商務發展迅猛,正成為產業整合的「發動機」;微博移動應用成亮點,SoLoMo(社交+地理位置+移動)模式叫好不叫座;移動互聯網產業鏈未成形,興趣與信念支撐各方不斷投入;「三網」融合步履艱難,「三屏」開始融合於智能手機。
藍皮書認為,中國移動互聯網的高速發展,不僅給傳播生態和信息產業格局帶來了變革,也引發中國經濟、政治、社會、文化、新聞傳播等諸多領域的變化,給中國社會帶來了全方位的影響,其影響主要體現以下七個方面:對中國發展,加速社會轉型,增添發展動力;對經濟生活,構建智慧網路,轉變營銷觀念;對政治生活,人人擁有無線麥克風,隨時隨地「參政議政」;對個人生活,改變生活方式,提升生活品質;對新聞傳播,加快傳播模式轉變,改變媒體產業格局;對文化生活,無限的學習與創作空間,豐富的文化消費與享受;對人類文明,更為透明、開放的高度信息化社會將要來臨。
藍皮書稱,未來中國移動互聯網將有四大發展趨勢:用戶增長、應用開發、信息服務將進入爆發期,圍繞「入口」與「地盤」之爭將更趨激烈;新聞服務、社交活動、政治參與將有大發展,移動商務、移動娛樂、移動教育等天地更為廣闊;內容、服務、商業模式、接入方式更趨多樣、多元,不同服務模式、平台的融合、兼容將是趨勢;移動互聯網的快速發展將促進雲計算時代的到來,數據「即存即取」並不遙遠。
藍皮書也指出,移動互聯網為中國社會各個部門帶來新的變化和發展機遇,同時也必然帶來新問題與新挑戰,主要表現在以下三個方面:移動互聯網的發展為中國創造了難得的超越機遇和後發優勢,但缺乏核心技術和創新嚴重不足是發展的最大障礙;移動互聯網給各行各業帶來轉型、突破的機會,但抓不住機遇則可能陷入困境;移動社交網路極強的組織動員能力,便捷了人們的生活,方便了溝通交流,但缺乏規范也給社會與個人帶來了危害。
❻ 以大數據如何改變我們的生活寫1500字論文
"大數據"是一個體量特別大,數據類別特別大的數據集,並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大,指代大型數據集,一般在10TB?規模左右,但在實際應用中,很多企業用戶把多個數據集放在一起,已經形成了PB級的數據量;其次是指數據類別(variety)大,數據來自多種數據源,數據種類和格式日漸豐富,已沖破了以前所限定的結構化數據范疇,囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度(Velocity)快,在數據量非常龐大的情況下,也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性(Veracity)高,隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣,傳統數據源的局限被打破,企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
從所周知,大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了,而最重要的現實是對大數據進行分析,只有通過分析才能獲取很多智能的,深入的,有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據,而這些大數據的屬性,包括數量,速度,多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性,所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要,可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識,大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢?
大數據分析的使用者有大數據分析專家,同時還有普通用戶,但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析,因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點,同時能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說話一樣簡單明了。
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法,各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點,也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部,挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據,如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論,那大數據的價值也就無從說起了。
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析,從大數據中挖掘出特點,通過科學的建立模型,之後便可以通過模型帶入新的數據,從而預測未來的數據。
大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘,可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義,分析,判斷用戶需求,從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
大數據分析離不開數據質量和數據管理,高質量的數據和有效的數據管理,無論是在學術研究還是在商業應用領域,都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面,當然更加深入大數據分析的話,還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
當下我國大數據研發建設應在以下四個方面著力
一是建立一套運行機制。大數據建設是一項有序的、動態的、可持續發展的系統工程,必須建立良好的運行機制,以促進建設過程中各個環節的正規有序,實現統合,搞好頂層設計。
二是規范一套建設標准。沒有標准就沒有系統。應建立面向不同主題、覆蓋各個領域、不斷動態更新的大數據建設標准,為實現各級各類信息系統的網路互連、信息互通、資源共享奠定基礎。
三是搭建一個共享平台。數據只有不斷流動和充分共享,才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上,通過數據集成,實現各級各類指揮信息系統的數據交換和數據共享。
四是培養一支專業隊伍。大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成,因此,必須培養和造就一支懂指揮、懂技術、懂管理的大數據建設專業隊伍。
❼ 大數據發展和未來世界的變遷及對我們大學生創業的影響
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V, 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、Value(價值)、真實性(Veracity)。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙,隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨,大數據分析也應運而生
❽ 求一篇題目為《大數據時代我的人生規劃》的論文300字左右。 拜託啦
在數據時代,樓主的前途一片黑暗。或許是因為只會上網,接觸了不良網站,或許是因為網游,荒廢了學業。在大數據的統計下, 樓主連人生規劃都要別人帶寫,能有什麼前途......
大數據時代我的人生規劃--出這個題目的老師更是腦殘,大數據時代,人的行為都能被預測。大數據是對數據的擴展,存儲,以及實時性分析。和個人有什麼用,有什麼關聯?樓主以後就去當老師,再出這樣的鳥題去禍害小朋友,從而達到不可告人的秘密。
❾ 為什麼說大數據是變革世界的關鍵資源
當今是信息時代
信息在競爭中占據重要位置
因此需要重視大數據