大數據特例
『壹』 領導幹部應關注大數據治理的哪些理念
總的來說，我們認為，領導幹部大數據思維方式的建立是一個循序漸進的過程。
需從「經驗主義」向「數據主義」決策轉變，真正認識到數據的價值。先拋開大數據的概念不提，我們國家的政府信息化和電子政務系統已經實施了很多年，各政府部門也積累了大量關系國計民生的數據，但政府部門的領導幹部在決策的過程中往往還是「經驗主義」主導，甚至不少領導不知道本部門有哪些數據，數據放在哪裡。因此，領導幹部首先需要了解自己本部門的數據狀況，這些數據目前有哪些主要的應用場景，已經為本部門管理水平和公共服務能力的提升發揮了哪些作用，是否曾經共享給其他兄弟部門以發揮更大的價值等基本問題。另外，還需對數據的價值和作用有基礎理解，有意識地提升數據支持決策的能力。
以利他分享的大數據思維思考政府數據共享開放。目前很多政府部門的數據實際上是處於信息孤島狀態，數據由於沒有與其他部門進行共享，也沒有實現開放，使得數據的價值發掘非常有限。而且，很多政府部門的領導把自己部門的數據看作是部門利益的基礎，認為數據的共享開放輸出就意味著利益的輸出，這種現象在數據能力強的部門體現得尤為明顯。領導幹部需要認識到，部門的數據如果不流動起來，不與其他的外部數據進行融合，就會成為死數據，而真正發揮價值的是活數據。數據的外部性說明數據的價值不是只存在於內部，站在更高的層次和角度考慮政府數據共享才能使得數據的價值最大。
不少領導幹部以政府數據的安全為由，或多一事兒不如少一事兒的心理，對政府數據開放持拒絕或者消極態度。縱觀國外政府數據開放的歷程，基本是從信息公開起步，在數據開放方面本著「開放為默認，不開放為特例」的原則，才使得數據開放成為建設智慧城市或智慧政府的重要基礎。需要認識到政府的數據開放其實是在利用社會力量實現政府治理現代化的目標，因此，把與民生相關的、經過脫敏的政府數據開放給民眾以及企業，會促進基於大數據的創新創業發展，也才能讓數據通過流動和融合，發揮更大的社會和經濟價值。
在服務型政府創建過程中，大數據對於政府提升管理效率、科學決策能力和公共服務水平都能夠起到關鍵作用。服務型政府的願景是政府能夠為百姓提供互動、主動、有效的個性化公共服務，而大數據正是提供智慧服務的基石，尤其在智慧城市建設中起的作用最為顯著。領導幹部需要從這些目標中總結大數據所起到的價值和作用，有的放矢地開展大數據相關項目規劃和實施。
為適應大數據時代的治理需求，領導幹部的思維模式需實現自上而下為主向自下而上為主的轉變，數據化決策、管理、服務和創新的能力亟需進一步提升。各級領導幹部對大數據的認識不能僅局限在概念和產業吸引投資上，而是需要在推動政府治理創新上有更深層次的理解，唯此才能真正促進我國政府治理現代化的進程。
『貳』 大數據能證明星座配對的可靠性嗎
在我看來是不可信的，你千萬不要當真，你要是當真了你就錯完了，這個東西看看就好啦，不要放在心上，畢竟你的命運掌握在你自己的手裡，不是隨便一個數據所能夠決定的，因為我們每一個人都是不一樣的，基因還有突變的，更何況他們這個星座，可信度很低。
現在還有很有自稱星座專家的寫出來一些東西，買了很多水軍，讓他們在下面寫說的對，有道理，用來忽悠其他人，還有人寫什麼星座的是吃貨，什麼星座是媽寶男，什麼星座是渣女，這些都是假的，你說生活中哪個人不愛吃，你能說這個月出生的人都是渣女嗎？這未免也太可笑啦！
『叄』 隱私權受威脅 大數據到底有何弊端
數據由來已久，但大數據則是近1年來才頻繁出現在媒體報端。大數據具有大價值，這似乎是每個人都認同的觀點。人們往往總是關注事物好的一面，卻往往忽視隨著大數據所帶來的弊端。毋庸置疑，大數據能夠給企業、機關等機構帶來大量的經濟價值和利益，直接影響著他們的未來走向。其實，大數據是一把雙刃劍，在給企業帶來無往不利的前進動力的時候，往往也會對企業和個人帶來傷害。請看下面的小故事：以前的情人，在你聊天工具上已經顯示了可能認識的人。上面的情況是通過大數據分析工具而提供的一種伺服器，雖然只是一種特例，但卻讓雙方甚至雙方的家人都感到尷尬。但這確實真實存在的。無論是在我們的微博上，後者聊天工具上，都會出現這種問題，雖然看起來一個非常方便的功能，但是對於一些人來說卻是麻煩。下面我們來看一下大數據所帶來的弊端。個人隱私受威脅：對於個人來說，其在大數據時代往往是作為數據的來源。無論是個人的生活情況，還是消費習慣，身份特徵等，都變成了以各種形式存儲的數據。這雖然對企業來說可以根據用戶數據去分析數據，得到價值，但是對於個人用戶來說，無疑是以個不得不被動接受的事情，而這種數據在收集、分析、傳輸等過程中都可能對用戶帶來不利的影響。隱私受到威脅企業在傳輸這些私人數據的時候可能會遇到麻煩，企業很難保證在整個傳輸過程中是否有人會查看你的數據，很有可能有人對這些私人的數據進行了監控等操作，這就大大加大了其泄漏的可能性，數據一旦泄漏，很可能為個人帶來難以挽回的損失，而個人卻又不知道自己的數據時如何泄露出去的，對這讓個人用戶的隱私權受到無限大的挑戰。大數據不等於大價值：只有當存儲數據的量達到一定值才會有價值，單獨出來的數據即使有一定價值但也沒有整體的參考價值。這往往給企業一種錯覺，大數據定於大價值。其實，大數據並不等於大價值。大數據分析存儲產品設備往往對企業IT設備有更高的要求，企業原有IT設備很難滿足大數據時代的挑戰。在這種情況下，企業IT部門面臨這樣一種情況：需求越來越多，但滿足這些需求的能力越來越弱。而且企業投入價值與所得信息量價值成反比。當數據達到一定值時，投入的價值甚至超過所得數據價值。大數據對企業有更大挑戰：近年，由於伺服器出現故障而造成服務不能提供的事件時有發生，而隨著大數據時代的到來，這些故障可能會進一步增多。而這些故障往往會直接造成數據的跌勢，服務的中斷。例如谷歌泄露個人隱私事件、盛大雲數據丟失事件、亞馬遜伺服器宕機事故等等。當這些服務中斷的時候，用戶是毫無解決辦法的，只能等待服務提供商的修復，而對數據丟失、損壞等方面，用戶對數據保護更是束手無策，只能等待提供商。這樣很多用戶在發生故障並不能及時作出反應，使損失降到最低。無疑，大數據帶來了更多的挑戰。大數據使企業面臨廠商綁定：當我們提到大數據的時候，總是提到大數據的諸多優點，但是卻很少提企業如何將大數據變成切實的價值。容易被廠商綁定目前，很多廠商都針對大數據推出了自己的解決方案。而這些方案雖然號稱兼容性非常強，能夠兼容其他廠商的設備，但是當你真正的採用一個提供商的設備（軟體、硬體）的時候，你會發現你真的很難去改變一個提供商，尤其是在軟體方面。很容易被一個提供商綁定。這就大大限制了企業IT基礎設置的靈活性。總結：大數據時代雖然一切勾畫的都是那麼美，但是離真正的為企業提供價值的路之間還有不可逾越的鴻溝。大數據並沒有想像的那麼完美遍地黃金，企業在接下來應考慮如何應對大數據的挑戰，而不要僅僅空談價值。
『肆』 你的生活正在與大數據發生哪些有趣的聯系 1000字左右
論論文格式 、 文標題 （標題居中，二號黑體）
副標題 （副標題居中，三號仿宋）
作者姓名 （姓名居中，小三號楷體）
（空一行）
摘要（「摘要」兩字用黑體左起頂格排，後空一格，接摘要內容，用四號楷體）
關鍵詞（"關鍵字"三字用四號黑體左起頂格排，後空一格，關鍵詞3-8個，用四號楷體）
正文（正文用四號黑體，內容為四號宋體。中文中若有小標題用小三號黑體）
總結（可寫可不寫）
參考文獻（用了的話要寫上）
注，您要什麼範文。？ 什麼類的，。？
補充：
經濟論文 | 財政稅收 | 證券金融 | 管理論文 | 會計審計 | 工商管理 | 財務管理 | 公共管理 | 法學論文 | 理科論文 | 醫葯論文 | 政治論文 | 社會論文 | 文學論文 | 教育論文 | 工科論文 | 計算機論文 | 文化論文 | 藝術論文 | 哲學論文 | 英語論文 | 應用文 | 工作報告 | 演講發言 | 講話致辭 | 寫作模板 | 黨建材料 | 心得體會 | 其他範文 | 寫作指導 | 專題
您指的是哪個。？
追問：
理科論文
回答：
淺論數學直覺思維及培養
一、數學直覺概念的界定
簡單的說，數學直覺是具有意識的人腦對數學對象(結構及其關系)的某種直接的領悟和洞察。
對於直覺作以下說明：
(1)直覺與直觀、直感的區別
直觀與直感都是以真實的事物為對象，通過各種感覺器官直接獲得的感覺或感知。例如等腰三角形的兩個底角相等，兩個角相等的三角形是等腰三角形等概念、性質的界定並沒有一個嚴格的證明，只是一種直觀形象的感知。而直覺的研究對象則是抽象的數學結構及其關系。龐加萊說："直覺不必建立在感覺明白之上．感覺不久便會變的無能為力。例如，我們仍無法想像千角形，但我們能夠通過直覺一般地思考多角形，多角形把千角形作為一個特例包括進來。"由此可見直覺是一種深層次的心理活動，沒有具體的直觀形象和可操作的邏輯順序作思考的背景。正如迪瓦多內所說："這些富有創造性的科學家與眾不同的地方，在於他們對研究的對象有一個活全生的構想和深刻的了解，這些構想和了解結合起來，就是所謂'直覺'……，因為它適用的對象，一般說來，在我們的感官世界中是看不見的。"
(2)直覺與邏輯的關系
從思維方式上來看，思維可以分為邏輯思維和直覺思維。長期以來人們刻意的把兩者分離開來，其實這是一種誤解，邏輯思維與直覺思維從來就不是割離的。有一種觀點認為邏輯重於演繹，而直觀重於分析，從側重角度來看，此話不無道理，但側重並不等於完全，數學邏輯中是否會有直覺成分數學直覺是否具有邏輯性比如在日常生活中有許多說不清道不明的東西，人們對各種事件作出判斷與猜想離不開直覺，甚至可以說直覺無時無刻不在起作用。數學也是對客觀世界的反映，它是人們對生活現象與世界運行的秩序直覺的體現，再以數學的形式將思考的理性過程格式化。數學最初的概念都是基於直覺，數學在一定程度上就是在問題解決中得到發展的，問題解決也離不開直覺，下面我們就以數學問題的證明為例，來考察直覺在證明過程中所起的作用。
一個數學證明可以分解為許多基本運算或許多"演繹推理元素"，一個成功的數學證明是這些基本運算或"演繹推理元素"的一個成功的組合，彷彿是一條從出發點到目的地的通道，一個個基本運算和"演繹推理元素"就是這條通道的一個個路段，當一個成功的證明擺在我們面前開始，邏輯可以幫助我們確信沿著這條路必定能順利的到達目的地，但是邏輯卻不能告訴我們，為什麼這些路徑的選取與這樣的組合可以構成一條通道。事實上，出發不久就會遇上叉路口，也就是遇上了正確選擇構成通道的路段的問題。龐加萊認為，即使能復寫出一個成功的數學證明，但不知道是什麼東西造成了證明的一致性，……，這些元素安置的順序比元素本身更加重要。笛卡爾認為在數學推理中的每一步，直覺力都是不可缺少的。就好似我們平時打籃球，要靠球感一樣，在快速運動中來不及去作邏輯判斷，動作只是下意識的，而下意識的動作正是在平時訓練產生的一種直覺。
在教育過程中，老師由於把證明過程過分的嚴格化、程序化。學生只是見到一具僵硬的邏輯外殼，直覺的光環被掩蓋住了，而把成功往往歸功於邏輯的功勞，對自己的直覺反而不覺得。學生的內在潛能沒有被激發出來，學習的興趣沒有被調動起來，得不到思維的真正樂趣。《中國青年報》曾報道，"約30％的初中生學習了平面幾何推理之後，喪失了對數學學習的興趣"，這種現象應該引起數學教育者的重視與反思。
二、直覺思維的主要特點
直覺思維具有自由性、靈活性、自發性、偶然性、不可靠性等特點，從培養直覺思維的必要性來看，筆者以為直覺思維有以下三個主要特點：
(1)簡約性
直覺思維是對思維對象從整體上考察，調動自己的全部知識經驗，通過豐富的想像作出的敏銳而迅速的假設，猜想或判斷，它省去了一步一步分析推理的中間環節，而採取了"跳躍式"的形式。它是一瞬間的思維火花，是長期積累上的一種升華，是思維者的靈感和頓悟，是思維過程的高度簡化，但是它卻清晰的觸及到事物的"本質"。
(2)創造性
現代社會需要創造性的人才，我國的教材由於長期以來借鑒國外的經驗，過多的注重培養邏輯思維，培養的人才大多數習慣於按部就班、墨守成規，缺乏創造能力和開拓精神。直覺思維是基於研究對象整體上的把握，不專意於細節的推敲，是思維的大手筆。正是由於思維的無意識性，它的想像才是豐富的，發散的，使人的認知結構向外無限擴展，因而具有反常規律的獨創性。
伊恩．斯圖加特說："直覺是真正的數學家賴以生存的東西"，許多重大的發現都是基於直覺。歐幾里得幾何學的五個公設都是基於直覺，從而建立起歐幾里得幾何學這棟輝煌的大廈；哈密頓在散步的路上進發了構造四元素的火花；阿基米德在浴室里找到了辨別王冠真假的方法；凱庫勒發現苯分了環狀結構更是一個直覺思維的成功典範。
(3)自信力
學生對數學產生興趣的原因有兩種，一種是教師的人格魅力，其二是來自數學本身的魅力。不可否認情感的重要作用，但筆者的觀點是，興趣更多來自數學本身。成功可以培養一個人的自信，直覺發現伴隨著很強的"自信心"。相比其它的物資獎勵和情感激勵，這種自信更穩定、更持久。當一個問題不用通過邏輯證明的形式而是通過自己的直覺獲得，那麼成功帶給他的震撼是巨大的，內心將會產生一種強大的學習鑽研動力，從而更加相信自己的能力。
高斯在小學時就能解決問題"1+2+…… +99+100＝"，這是基於他對數的敏感性的超常把握，這對他一生的成功產生了不可磨滅的影響。而現在的中學生極少具有直覺意識，對有限的直覺也半信半疑，不能從整體上駕馭問題，也就無法形成自信。
三、直覺思維的培養
一個人的數學思維，判斷能力的高低主要取決於直覺思維能力的高低。徐利治教授指出："數學直覺是可以後天培養的，實際上每個人的數學直覺也是不斷提高的。"數學直覺是可以通過訓練提高的。
(!)扎實的基礎是產生直覺的源泉
直覺不是靠"機遇"，直覺的獲得雖然具有偶然性，但決不是無緣無故的憑空臆想，而是以扎實的知識為基礎。若沒有深厚的功底，是不會進發出思維的火花的。阿提雅說："一旦你真正感到弄懂一樣東西，而且你通過大量例子以及通過與其它東兩的聯系取得了處理那個問題的足夠多的經驗．對此你就會產生一種關於正在發展的過程是怎麼回事以及什麼結論應該是正確的直覺。"阿達瑪曾風趣的說："難道一隻猴了也能應機遇而列印成整部美國憲法嗎"
(2)滲透數學的哲學觀點及審美觀念
直覺的產生是基於對研究對象整體的把握，而哲學觀點有利於高屋建鄰的把握事物的本質。這些哲學觀點包括數學中普遍存在的對立統一、運動變化、相互轉化、對稱性等。例如（a+b）2= a2+2ab-b2 ，即使沒有學過完全平方公式，也可以運用對稱的觀點判斷結論的真偽。
美感和美的意識是數學直覺的本質，提高審美能力有利於培養數學事物間所有存在著的和諧關系及秩序的直覺意識，審美能力越強，則數學直覺能力也越強。狄拉克於1931年從數學對稱的角度考慮，大膽的提出了反物質的假說，他認為真空中的反電子就是正電子。他還對麥克斯韋方程組提出質疑，他曾經說，如果一個物理方程在數學上看上去不美，那麼這個方程的正確性是可疑的。
(3)重視解題教學
教學中選擇適當的題目類型，有利於培養，考察學生的直覺思維。
例如選擇題，由於只要求從四個選擇支中挑選出來，省略解題過程，容許合理的猜想，有利於直覺思維的發展。實施開放性問題教學，也是培養直覺思維的有效方法。開放性問題的條件或結論不夠明確，可以從多個角度由果尋因，由因索果，提出猜想，由於答案的發散性，有利於直覺思維能力的培養。
(4)設置直覺思維的意境和動機誘導
這就要求教師轉變教學觀念，把主動權還給學生。對於學生的大膽設想給予充分肯定，對其合理成分及時給予鼓勵，愛護、扶植學生的自發性直覺思維，以免挫傷學生直覺思維的積極性和學生直覺思維的悟性。教師應及時因勢利導，解除學生心中的疑惑，使學生對自己的直覺產生成功的喜悅感。
"跟著感覺走"是教師經常講的一句話，其實這句話里已蘊涵著直覺思維的萌芽，只不過沒有把它上升為一種思維觀念。教師應該把直覺思維冠冕堂皇的在課堂教學中明確的提出，制定相應的活動策略，從整體上分析問題的特徵；重視數學思維方法的教學，諸如：換元、數形結合、歸納猜想、反證法等，對滲透直覺觀念與思維能力的發展大有稗益。
四、結束語
直覺思維與邏輯思維同等重要，偏離任何一方都會制約一個人思維能力的發展，伊思．斯圖爾特曾經說過這樣一句話，"數學的全部力量就在於直覺和嚴格性巧妙的結合在一起，受控制的精神和富有靈感的邏輯。"受控制的精神和富有美感的邏輯正是數學的魅力所在，也是數學教育者努力的方向。
『伍』 如何統計和分析利用網路大數據
如何統計和分析利用網路大數據?
大數據給互聯網帶來的是空前的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，還將深深影響著人們的生產生活。深處在大數據時代中，人們認識到大數據已經將數據分析的認識從「向後分析」變成「向前分析」，改變了人們的思維模式，但同時大數據也向我們提出了數據採集、分析和使用等難題。在解決了這些難題的同時，也意味著大數據開始向縱深方向發展。
一、數據統計分析的內涵
近年來，包括互聯網、物聯網、雲計算等信息技術在內的IT通信業迅速發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因此現代信息社會已經進入了大數據時代。事實上，大數據改變的不只是人們的日常生活和工作模式、企業運作和經營模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。網路大數據是指「人、機、物」三元世界在網路空間中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據。
將數據應用到生活生產中，可以有效地幫助人們或企業對信息作出比較准確的判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，並使之成為信息的過程。也就是指個人或者企業為了解決生活生產中的決策或者營銷等問題，運用分析方法對數據進行處理的過程。所謂的數據統計分析，就是運用統計學的方法對數據進行處理。在以往的市場調研工作中，數據統計分析能夠幫助我們挖掘出數據中隱藏的信息，但是這種數據的分析是「向後分析」，分析的是已經發生過的事情。而在大數據中，數據的統計分析是「向前分析」，它具有預見性。
二、大數據的分析
1.可視化分析。
數據是結構化的，包括原始數據中的關系資料庫，其數據就是半結構化的，譬如我們熟知的文本、圖形、圖像數據，同時也包括了網路的不同構型的數據。通過對各種數據的分析，就可以清晰的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表徵的、帶有普遍性的廣義型知識;用於反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特徵型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。數據可視化技術有3個鮮明的特點：第一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。第二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。第三，最直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,並可對其模式和相互關系進行可視化分析。
2.數據挖掘演算法。
數據挖掘是指資料庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(DataMining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將資料庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而「數據挖掘」這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的資料庫中，從大量數據中找到有用的、合適的數據，並將其隱含的、不為人知的潛在價值的信息揭示出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。
數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中「數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的並且包含雜訊的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程」是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著雜訊;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識並不要求適用於所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關演算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背後的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。
3.預測性分析能力。
預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便於企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之後，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。
盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網路大數據對於存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網路大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網路大數據平台(包括計算平台、傳輸平台、存儲平台等)是網路大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網路大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那麼這些有價值的數據就成為了賣點，導致爭奪和侵害的發生。事實上，只要有數據，就必然存在安全與隱私的問題。隨著大數據時代的到來，網路數據的增多，使得個人數據面臨著重大的風險和威脅，因此，網路需要制定更多合理的規定以保證網路環境的安全。
『陸』 疾病中的非規律指的什麼意思
疾病中的非規律，意思是指：
按照絕大多數病例的發病規
律大數據，此類病例不在范
圍內，屬於非規律，比較特
殊，是特例。
『柒』 隱私權受威脅 大數據到底有哪些弊端
數據由來已久，但大數據則是近1年來才頻繁出現在媒體報端。大數據具有大價值，這似乎是每個人都認同的觀點。人們往往總是關注事物好的一面，卻往往忽視隨著大數據所帶來的弊端。 毋庸置疑，大數據能夠給企業、機關等機構帶來大量的經濟價值和利益，直接影響著他們的未來走向。其實，大數據是一把雙刃劍 ，在給企業帶來無往不利的前進動力的時候，往往也會對企業和個人帶來傷害。請看下面的小故事： 以前的情人，在你聊天工具上已經顯示了可能認識的人。 上面的情況是通過大數據分析工具而提供的一種伺服器，雖然只是一種特例，但卻讓雙方甚至雙方的家人都感到尷尬。但這確實真實存在的。無論是在我們的微博上，後者聊天工具上，都會出現這種問題，雖然看起來一個非常方便的功能，但是對於一些人來說卻是麻煩。下面我們來看一下大數據所帶來的弊端。 第2頁：個人隱私受威脅 個人隱私受威脅： 對於個人來說，其在大數據時代往往是作為數據的來源。無論是個人的生活情況，還是消費習慣，身份特徵等，都變成了以各種形式存儲的數據。這雖然對企業來說可以根據用戶數據去分析數據，得到價值，但是對於個人用戶來說，無疑是以個不得不被動接受的事情，而這種數據在收集、分析、傳輸等過程中都可能對用戶帶來不利的影響。隱私受到威脅 企業在傳輸這些私人數據的時候可能會遇到麻煩，企業很難保證在整個傳輸過程中是否有人會查看你的數據，很有可能有人對這些私人的數據進行了監控等操作，這就大大加大了其泄漏的可能性，數據一旦泄漏，很可能為個人帶來難以挽回的損失，而個人卻又不知道自己的數據時如何泄露出去的，對這讓個人用戶的隱私權受到無限大的挑戰。 大數據不等於大價值： 只有當存儲數據的量達到一定值才會有價值，單獨出來的數據即使有一定價值但也沒有整體的參考價值。這往往給企業一種錯覺，大數據定於大價值。 其實，大數據並不等於大價值。大數據分析存儲產品設備往往對企業IT設備有更高的要求，企業原有IT設備很難滿足大數據時代的挑戰。在這種情況下，企業IT部門面臨這樣一種情況：需求越來越多，但滿足這些需求的能力越來越弱。而且企業投入價值與所得信息量價值成反比。當數據達到一定值時，投入的價值甚至超過所得數據價值。 第3頁：大數據對企業有更大挑戰 大數據對企業有更大挑戰： 近年，由於伺服器出現故障而造成服務不能提供的事件時有發生，而隨著大數據時代的到來，這些故障可能會進一步增多。而這些故障往往會直接造成數據的跌勢，服務的中斷。例如谷歌泄露個人隱私事件、盛大雲數據丟失事件、亞馬遜伺服器宕機事故等等。 當這些服務中斷的時候，用戶是毫無解決辦法的，只能等待服務提供商的修復，而對數據丟失、損壞等方面，用戶對數據保護更是束手無策，只能等待提供商。這樣很多用戶在發生故障並不能及時作出反應，使損失降到最低。無疑，大數據帶來了更多的挑戰。 大數據使企業面臨廠商綁定： 當我們提到大數據的時候，總是提到大數據的諸多優點，但是卻很少提企業如何將大數據變成切實的價值。容易被廠商綁定 目前，很多廠商都針對大數據推出了自己的解決方案。而這些方案雖然號稱兼容性非常強，能夠兼容其他廠商的設備，但是當你真正的採用一個提供商的設備（軟體、硬體）的時候，你會發現你真的很難去改變一個提供商，尤其是在軟體方面。很容易被一個提供商綁定。這就大大限制了企業IT基礎設置的靈活性。 總結： 大數據時代雖然一切勾畫的都是那麼美，但是離真正的為企業提供價值的路之間還有不可逾越的鴻溝。大數據並沒有想像的那麼完美遍地黃金，企業在接下來應考慮如何應對大數據的挑戰，而不要僅僅空談價值。
『捌』 中國共產黨黨員無正當理由或特殊情況連續六個月不參加活動算不算自動脫黨
按黨章規定，算自動脫黨。
根據《中國共產黨章程》第一章
第九條黨員有退黨的自由。黨員要求退黨，應當經支部大會討論後宣布除名，並報上級黨組織備案
黨員缺乏革命意志，不履行黨員義務，不符合黨員條件，黨的支部應當對他進行教育，要求他限期改正；經教育仍無轉變的，應當勸他退黨。勸黨員退黨，應當經支部大會討論決定，並報上級黨組織批准。如被勸告退黨的黨員堅持不退，應當提交支部大會討論，決定把他除名，並報上級黨組織批准。
黨員如果沒有正當理由，連續六個月不參加黨的組織生活，或不交納黨費，或不做黨所分配的工作，就被認為是自行脫黨。支部大會應當決定把這樣的黨員除名，並報上級黨組織批准。
(8)大數據特例擴展閱讀：
中國共產黨黨員，簡稱中共黨員、共產黨員或黨員，分為中國共產黨正式黨員和中國共產黨預備（候補）黨員，是指按照《中國共產黨章程》規定的入黨條件和程序被批准加入中國共產黨的工人、農民、軍人、知識分子和其他社會階層的先進分子.
黨員享有下列權利：
（一）參加黨的有關會議，閱讀黨的有關文件，接受黨的教育和培訓。
（二）在黨的會議上和黨報黨刊上，參加關於黨的政策問題的討論。
（三）對黨的工作提出建議和倡議。
（四）在黨的會議上有根據地批評黨的任何組織和任何黨員，向黨負責地揭發、檢舉黨的任何組織和任何黨員違法亂紀的事實，要求處分違法亂紀的黨員，要求罷免或撤換不稱職的幹部。
（五）行使表決權、選舉權，有被選舉權。
（六）在黨組織討論決定對黨員的黨紀處分或作出鑒定時，本人有權參加和進行申辯，其他黨員可以為他作證和辯護。
（七）對黨的決議和政策如有不同意見，在堅決執行的前提下，可以聲明保留，並且可以把自己的意見向黨的上級組織直至中央提出。
（八）向黨的上級組織直至中央提出請求、申訴和控告，並要求有關組織給以負責的答復。
黨的任何一級組織直至中央都無權剝奪黨員的上述權利。
黨員自動脫黨處理程序
1，在處理黨員自行脫黨之前，黨支部應認真搞好調查研究，確定確為自動脫黨行為後提交支部大會討論。
2，支部大會討論時，應通知本人參加並允許發表意見。如本人長期外出不歸不能出席會議或接到通知後拒不參加會議，支部大會仍可討論處理問題。經過支部大會討論，如認定屬於自動脫黨者，應作出除名的決定。
3，支部大會的決定報上級黨組織批准。
『玖』 隱私權受威脅 大數據到底有哪些弊端
數據由來已久，但大數據則是近1年來才頻繁出現在媒體報端。大數據具有大價值，這似乎是每個人都認同的觀點。但人們往往總是關注事物好的一面，卻忽視大數據所帶來的弊端。 毋庸置疑，大數據能夠給企業、機關等機構帶來大量的經濟價值和利益，直接影響著他們的未來走向。其實，大數據是一把雙刃劍，在給企業帶來無往不利的前進動力的時候，往往也會對企業和個人帶來傷害。請看下面的小故事：以前的情人，在你聊天工具上顯示成可能認識的人。 上面的情況是通過大數據分析工具而提供的一種服務，雖然只是一種特例，但卻讓雙方甚至雙方的家人都感到尷尬。但這確實真實存在的。無論是在我們的微博上，或者是聊天工具上，都會出現類似的問題，雖然看起來一個非常方便的功能，但是對於一些人來說卻是麻煩。下面我們來看一下大數據所帶來的弊端。 個人隱私受威脅：對於個人來說，其在大數據時代往往是作為數據的來源和被分析的對象。無論是個人的生活情況，還是消費習慣，身份特徵等，都變成了以各種形式存儲的數據。這雖然對企業來說可以根據用戶數據去分析數據，得到價值，但是對於個人用戶來說，無疑是以個不得不被動接受的事情，而這種數據在收集、分析、傳輸等過程中都可能對用戶帶來不利的影響。 隱私受到威脅 企業在傳輸這些私人數據的時候可能會遇到麻煩，企業很難保證在整個傳輸過程中是否有人會查看私人的數據，很有可能有人對這些私人的數據進行了監控等操作，這就大大加大了其泄漏的可能性，數據一旦泄漏，很可能為個人帶來難以挽回的損失，而個人卻又不知道自己的數據時如何泄露出去的，對這讓個人用戶的隱私權受到無限大的挑戰。 大數據不等於大價值：只有當存儲數據的量達到一定值才會有價值，單獨出來的數據即使有一定價值但也沒有整體的參考價值。這往往給企業一種錯覺，大數據定於大價值。 其實，大數據並不等於大價值。大數據分析存儲產品設備往往對企業IT設備有更高的要求，企業原有IT設備很難滿足大數據時代的挑戰。在這種情況下，企業IT部門面臨這樣一種情況：需求越來越多，但滿足這些需求的能力越來越弱。而且企業投入價值與所得信息量價值成反比。當數據達到一定值時，投入的價值甚至超過所得數據價值。 大數據對企業有更大挑戰：近年，由於伺服器出現故障而造成服務不能提供的事件時有發生，而隨著大數據時代的到來，這些故障可能會進一步增多。而這些故障往往會直接造成數據的丟失，服務的中斷。例如谷歌泄露個人隱私事件、盛大雲數據丟失事件、亞馬遜伺服器宕機事故等等。 當這些服務中斷的時候，用戶是毫無解決辦法的，只能等待服務提供商的修復，而對數據丟失、損壞等方面，用戶對數據保護更是束手無策，只能等待提供商。這樣很多用戶在發生故障並不能及時作出反應，使損失降到最低。無疑，大數據帶來了更多的挑戰。 大數據使企業面臨廠商綁定：當我們提到大數據的時候，總是提到大數據的諸多優點，但是卻很少提企業如何將大數據變成切實的價值。 容易被廠商綁定 目前，很多廠商都針對大數據推出了自己的解決方案。而這些方案雖然號稱兼容性非常強，能夠兼容其他廠商的設備，但是當你真正的採用一個提供商的設備(軟體、硬體)的時候，你會發現你真的很難去改變一個提供商，尤其是在軟體方面，很容易被一個提供商綁定。這就大大限制了企業IT基礎設置的靈活性。 總結：大數據時代雖然一切勾畫的都是那麼美，但是離真正的為企業提供價值的路之間還有不可逾越的鴻溝。大數據並沒有想像的那麼完美遍地黃金，企業在接下來應考慮如何應對大數據的挑戰，而不要僅僅空談價值。