大数据特例
『壹』 领导干部应关注大数据治理的哪些理念
总的来说，我们认为，领导干部大数据思维方式的建立是一个循序渐进的过程。
需从“经验主义”向“数据主义”决策转变，真正认识到数据的价值。先抛开大数据的概念不提，我们国家的政府信息化和电子政务系统已经实施了很多年，各政府部门也积累了大量关系国计民生的数据，但政府部门的领导干部在决策的过程中往往还是“经验主义”主导，甚至不少领导不知道本部门有哪些数据，数据放在哪里。因此，领导干部首先需要了解自己本部门的数据状况，这些数据目前有哪些主要的应用场景，已经为本部门管理水平和公共服务能力的提升发挥了哪些作用，是否曾经共享给其他兄弟部门以发挥更大的价值等基本问题。另外，还需对数据的价值和作用有基础理解，有意识地提升数据支持决策的能力。
以利他分享的大数据思维思考政府数据共享开放。目前很多政府部门的数据实际上是处于信息孤岛状态，数据由于没有与其他部门进行共享，也没有实现开放，使得数据的价值发掘非常有限。而且，很多政府部门的领导把自己部门的数据看作是部门利益的基础，认为数据的共享开放输出就意味着利益的输出，这种现象在数据能力强的部门体现得尤为明显。领导干部需要认识到，部门的数据如果不流动起来，不与其他的外部数据进行融合，就会成为死数据，而真正发挥价值的是活数据。数据的外部性说明数据的价值不是只存在于内部，站在更高的层次和角度考虑政府数据共享才能使得数据的价值最大。
不少领导干部以政府数据的安全为由，或多一事儿不如少一事儿的心理，对政府数据开放持拒绝或者消极态度。纵观国外政府数据开放的历程，基本是从信息公开起步，在数据开放方面本着“开放为默认，不开放为特例”的原则，才使得数据开放成为建设智慧城市或智慧政府的重要基础。需要认识到政府的数据开放其实是在利用社会力量实现政府治理现代化的目标，因此，把与民生相关的、经过脱敏的政府数据开放给民众以及企业，会促进基于大数据的创新创业发展，也才能让数据通过流动和融合，发挥更大的社会和经济价值。
在服务型政府创建过程中，大数据对于政府提升管理效率、科学决策能力和公共服务水平都能够起到关键作用。服务型政府的愿景是政府能够为百姓提供互动、主动、有效的个性化公共服务，而大数据正是提供智慧服务的基石，尤其在智慧城市建设中起的作用最为显著。领导干部需要从这些目标中总结大数据所起到的价值和作用，有的放矢地开展大数据相关项目规划和实施。
为适应大数据时代的治理需求，领导干部的思维模式需实现自上而下为主向自下而上为主的转变，数据化决策、管理、服务和创新的能力亟需进一步提升。各级领导干部对大数据的认识不能仅局限在概念和产业吸引投资上，而是需要在推动政府治理创新上有更深层次的理解，唯此才能真正促进我国政府治理现代化的进程。
『贰』 大数据能证明星座配对的可靠性吗
在我看来是不可信的，你千万不要当真，你要是当真了你就错完了，这个东西看看就好啦，不要放在心上，毕竟你的命运掌握在你自己的手里，不是随便一个数据所能够决定的，因为我们每一个人都是不一样的，基因还有突变的，更何况他们这个星座，可信度很低。
现在还有很有自称星座专家的写出来一些东西，买了很多水军，让他们在下面写说的对，有道理，用来忽悠其他人，还有人写什么星座的是吃货，什么星座是妈宝男，什么星座是渣女，这些都是假的，你说生活中哪个人不爱吃，你能说这个月出生的人都是渣女吗？这未免也太可笑啦！
『叁』 隐私权受威胁 大数据到底有何弊端
数据由来已久，但大数据则是近1年来才频繁出现在媒体报端。大数据具有大价值，这似乎是每个人都认同的观点。人们往往总是关注事物好的一面，却往往忽视随着大数据所带来的弊端。毋庸置疑，大数据能够给企业、机关等机构带来大量的经济价值和利益，直接影响着他们的未来走向。其实，大数据是一把双刃剑，在给企业带来无往不利的前进动力的时候，往往也会对企业和个人带来伤害。请看下面的小故事：以前的情人，在你聊天工具上已经显示了可能认识的人。上面的情况是通过大数据分析工具而提供的一种服务器，虽然只是一种特例，但却让双方甚至双方的家人都感到尴尬。但这确实真实存在的。无论是在我们的微博上，后者聊天工具上，都会出现这种问题，虽然看起来一个非常方便的功能，但是对于一些人来说却是麻烦。下面我们来看一下大数据所带来的弊端。个人隐私受威胁：对于个人来说，其在大数据时代往往是作为数据的来源。无论是个人的生活情况，还是消费习惯，身份特征等，都变成了以各种形式存储的数据。这虽然对企业来说可以根据用户数据去分析数据，得到价值，但是对于个人用户来说，无疑是以个不得不被动接受的事情，而这种数据在收集、分析、传输等过程中都可能对用户带来不利的影响。隐私受到威胁企业在传输这些私人数据的时候可能会遇到麻烦，企业很难保证在整个传输过程中是否有人会查看你的数据，很有可能有人对这些私人的数据进行了监控等操作，这就大大加大了其泄漏的可能性，数据一旦泄漏，很可能为个人带来难以挽回的损失，而个人却又不知道自己的数据时如何泄露出去的，对这让个人用户的隐私权受到无限大的挑战。大数据不等于大价值：只有当存储数据的量达到一定值才会有价值，单独出来的数据即使有一定价值但也没有整体的参考价值。这往往给企业一种错觉，大数据定于大价值。其实，大数据并不等于大价值。大数据分析存储产品设备往往对企业IT设备有更高的要求，企业原有IT设备很难满足大数据时代的挑战。在这种情况下，企业IT部门面临这样一种情况：需求越来越多，但满足这些需求的能力越来越弱。而且企业投入价值与所得信息量价值成反比。当数据达到一定值时，投入的价值甚至超过所得数据价值。大数据对企业有更大挑战：近年，由于服务器出现故障而造成服务不能提供的事件时有发生，而随着大数据时代的到来，这些故障可能会进一步增多。而这些故障往往会直接造成数据的跌势，服务的中断。例如谷歌泄露个人隐私事件、盛大云数据丢失事件、亚马逊服务器宕机事故等等。当这些服务中断的时候，用户是毫无解决办法的，只能等待服务提供商的修复，而对数据丢失、损坏等方面，用户对数据保护更是束手无策，只能等待提供商。这样很多用户在发生故障并不能及时作出反应，使损失降到最低。无疑，大数据带来了更多的挑战。大数据使企业面临厂商绑定：当我们提到大数据的时候，总是提到大数据的诸多优点，但是却很少提企业如何将大数据变成切实的价值。容易被厂商绑定目前，很多厂商都针对大数据推出了自己的解决方案。而这些方案虽然号称兼容性非常强，能够兼容其他厂商的设备，但是当你真正的采用一个提供商的设备（软件、硬件）的时候，你会发现你真的很难去改变一个提供商，尤其是在软件方面。很容易被一个提供商绑定。这就大大限制了企业IT基础设置的灵活性。总结：大数据时代虽然一切勾画的都是那么美，但是离真正的为企业提供价值的路之间还有不可逾越的鸿沟。大数据并没有想象的那么完美遍地黄金，企业在接下来应考虑如何应对大数据的挑战，而不要仅仅空谈价值。
『肆』 你的生活正在与大数据发生哪些有趣的联系 1000字左右
论论文格式 、 文标题 （标题居中，二号黑体）
副标题 （副标题居中，三号仿宋）
作者姓名 （姓名居中，小三号楷体）
（空一行）
摘要（“摘要”两字用黑体左起顶格排，后空一格，接摘要内容，用四号楷体）
关键词（"关键字"三字用四号黑体左起顶格排，后空一格，关键词3-8个，用四号楷体）
正文（正文用四号黑体，内容为四号宋体。中文中若有小标题用小三号黑体）
总结（可写可不写）
参考文献（用了的话要写上）
注，您要什么范文。？ 什么类的，。？
补充：
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追问：
理科论文
回答：
浅论数学直觉思维及培养
一、数学直觉概念的界定
简单的说，数学直觉是具有意识的人脑对数学对象(结构及其关系)的某种直接的领悟和洞察。
对于直觉作以下说明：
(1)直觉与直观、直感的区别
直观与直感都是以真实的事物为对象，通过各种感觉器官直接获得的感觉或感知。例如等腰三角形的两个底角相等，两个角相等的三角形是等腰三角形等概念、性质的界定并没有一个严格的证明，只是一种直观形象的感知。而直觉的研究对象则是抽象的数学结构及其关系。庞加莱说："直觉不必建立在感觉明白之上．感觉不久便会变的无能为力。例如，我们仍无法想象千角形，但我们能够通过直觉一般地思考多角形，多角形把千角形作为一个特例包括进来。"由此可见直觉是一种深层次的心理活动，没有具体的直观形象和可操作的逻辑顺序作思考的背景。正如迪瓦多内所说："这些富有创造性的科学家与众不同的地方，在于他们对研究的对象有一个活全生的构想和深刻的了解，这些构想和了解结合起来，就是所谓'直觉'……，因为它适用的对象，一般说来，在我们的感官世界中是看不见的。"
(2)直觉与逻辑的关系
从思维方式上来看，思维可以分为逻辑思维和直觉思维。长期以来人们刻意的把两者分离开来，其实这是一种误解，逻辑思维与直觉思维从来就不是割离的。有一种观点认为逻辑重于演绎，而直观重于分析，从侧重角度来看，此话不无道理，但侧重并不等于完全，数学逻辑中是否会有直觉成分数学直觉是否具有逻辑性比如在日常生活中有许多说不清道不明的东西，人们对各种事件作出判断与猜想离不开直觉，甚至可以说直觉无时无刻不在起作用。数学也是对客观世界的反映，它是人们对生活现象与世界运行的秩序直觉的体现，再以数学的形式将思考的理性过程格式化。数学最初的概念都是基于直觉，数学在一定程度上就是在问题解决中得到发展的，问题解决也离不开直觉，下面我们就以数学问题的证明为例，来考察直觉在证明过程中所起的作用。
一个数学证明可以分解为许多基本运算或许多"演绎推理元素"，一个成功的数学证明是这些基本运算或"演绎推理元素"的一个成功的组合，仿佛是一条从出发点到目的地的通道，一个个基本运算和"演绎推理元素"就是这条通道的一个个路段，当一个成功的证明摆在我们面前开始，逻辑可以帮助我们确信沿着这条路必定能顺利的到达目的地，但是逻辑却不能告诉我们，为什么这些路径的选取与这样的组合可以构成一条通道。事实上，出发不久就会遇上叉路口，也就是遇上了正确选择构成通道的路段的问题。庞加莱认为，即使能复写出一个成功的数学证明，但不知道是什么东西造成了证明的一致性，……，这些元素安置的顺序比元素本身更加重要。笛卡尔认为在数学推理中的每一步，直觉力都是不可缺少的。就好似我们平时打篮球，要靠球感一样，在快速运动中来不及去作逻辑判断，动作只是下意识的，而下意识的动作正是在平时训练产生的一种直觉。
在教育过程中，老师由于把证明过程过分的严格化、程序化。学生只是见到一具僵硬的逻辑外壳，直觉的光环被掩盖住了，而把成功往往归功于逻辑的功劳，对自己的直觉反而不觉得。学生的内在潜能没有被激发出来，学习的兴趣没有被调动起来，得不到思维的真正乐趣。《中国青年报》曾报道，"约30％的初中生学习了平面几何推理之后，丧失了对数学学习的兴趣"，这种现象应该引起数学教育者的重视与反思。
二、直觉思维的主要特点
直觉思维具有自由性、灵活性、自发性、偶然性、不可靠性等特点，从培养直觉思维的必要性来看，笔者以为直觉思维有以下三个主要特点：
(1)简约性
直觉思维是对思维对象从整体上考察，调动自己的全部知识经验，通过丰富的想象作出的敏锐而迅速的假设，猜想或判断，它省去了一步一步分析推理的中间环节，而采取了"跳跃式"的形式。它是一瞬间的思维火花，是长期积累上的一种升华，是思维者的灵感和顿悟，是思维过程的高度简化，但是它却清晰的触及到事物的"本质"。
(2)创造性
现代社会需要创造性的人才，我国的教材由于长期以来借鉴国外的经验，过多的注重培养逻辑思维，培养的人才大多数习惯于按部就班、墨守成规，缺乏创造能力和开拓精神。直觉思维是基于研究对象整体上的把握，不专意于细节的推敲，是思维的大手笔。正是由于思维的无意识性，它的想象才是丰富的，发散的，使人的认知结构向外无限扩展，因而具有反常规律的独创性。
伊恩．斯图加特说："直觉是真正的数学家赖以生存的东西"，许多重大的发现都是基于直觉。欧几里得几何学的五个公设都是基于直觉，从而建立起欧几里得几何学这栋辉煌的大厦；哈密顿在散步的路上进发了构造四元素的火花；阿基米德在浴室里找到了辨别王冠真假的方法；凯库勒发现苯分了环状结构更是一个直觉思维的成功典范。
(3)自信力
学生对数学产生兴趣的原因有两种，一种是教师的人格魅力，其二是来自数学本身的魅力。不可否认情感的重要作用，但笔者的观点是，兴趣更多来自数学本身。成功可以培养一个人的自信，直觉发现伴随着很强的"自信心"。相比其它的物资奖励和情感激励，这种自信更稳定、更持久。当一个问题不用通过逻辑证明的形式而是通过自己的直觉获得，那么成功带给他的震撼是巨大的，内心将会产生一种强大的学习钻研动力，从而更加相信自己的能力。
高斯在小学时就能解决问题"1+2+…… +99+100＝"，这是基于他对数的敏感性的超常把握，这对他一生的成功产生了不可磨灭的影响。而现在的中学生极少具有直觉意识，对有限的直觉也半信半疑，不能从整体上驾驭问题，也就无法形成自信。
三、直觉思维的培养
一个人的数学思维，判断能力的高低主要取决于直觉思维能力的高低。徐利治教授指出："数学直觉是可以后天培养的，实际上每个人的数学直觉也是不断提高的。"数学直觉是可以通过训练提高的。
(!)扎实的基础是产生直觉的源泉
直觉不是靠"机遇"，直觉的获得虽然具有偶然性，但决不是无缘无故的凭空臆想，而是以扎实的知识为基础。若没有深厚的功底，是不会进发出思维的火花的。阿提雅说："一旦你真正感到弄懂一样东西，而且你通过大量例子以及通过与其它东两的联系取得了处理那个问题的足够多的经验．对此你就会产生一种关于正在发展的过程是怎么回事以及什么结论应该是正确的直觉。"阿达玛曾风趣的说："难道一只猴了也能应机遇而打印成整部美国宪法吗"
(2)渗透数学的哲学观点及审美观念
直觉的产生是基于对研究对象整体的把握，而哲学观点有利于高屋建邻的把握事物的本质。这些哲学观点包括数学中普遍存在的对立统一、运动变化、相互转化、对称性等。例如（a+b）2= a2+2ab-b2 ，即使没有学过完全平方公式，也可以运用对称的观点判断结论的真伪。
美感和美的意识是数学直觉的本质，提高审美能力有利于培养数学事物间所有存在着的和谐关系及秩序的直觉意识，审美能力越强，则数学直觉能力也越强。狄拉克于1931年从数学对称的角度考虑，大胆的提出了反物质的假说，他认为真空中的反电子就是正电子。他还对麦克斯韦方程组提出质疑，他曾经说，如果一个物理方程在数学上看上去不美，那么这个方程的正确性是可疑的。
(3)重视解题教学
教学中选择适当的题目类型，有利于培养，考察学生的直觉思维。
例如选择题，由于只要求从四个选择支中挑选出来，省略解题过程，容许合理的猜想，有利于直觉思维的发展。实施开放性问题教学，也是培养直觉思维的有效方法。开放性问题的条件或结论不够明确，可以从多个角度由果寻因，由因索果，提出猜想，由于答案的发散性，有利于直觉思维能力的培养。
(4)设置直觉思维的意境和动机诱导
这就要求教师转变教学观念，把主动权还给学生。对于学生的大胆设想给予充分肯定，对其合理成分及时给予鼓励，爱护、扶植学生的自发性直觉思维，以免挫伤学生直觉思维的积极性和学生直觉思维的悟性。教师应及时因势利导，解除学生心中的疑惑，使学生对自己的直觉产生成功的喜悦感。
"跟着感觉走"是教师经常讲的一句话，其实这句话里已蕴涵着直觉思维的萌芽，只不过没有把它上升为一种思维观念。教师应该把直觉思维冠冕堂皇的在课堂教学中明确的提出，制定相应的活动策略，从整体上分析问题的特征；重视数学思维方法的教学，诸如：换元、数形结合、归纳猜想、反证法等，对渗透直觉观念与思维能力的发展大有稗益。
四、结束语
直觉思维与逻辑思维同等重要，偏离任何一方都会制约一个人思维能力的发展，伊思．斯图尔特曾经说过这样一句话，"数学的全部力量就在于直觉和严格性巧妙的结合在一起，受控制的精神和富有灵感的逻辑。"受控制的精神和富有美感的逻辑正是数学的魅力所在，也是数学教育者努力的方向。
『伍』 如何统计和分析利用网络大数据
如何统计和分析利用网络大数据?
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时，也意味着大数据开始向纵深方向发展。
一、数据统计分析的内涵
近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上，大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据。
将数据应用到生活生产中，可以有效地帮助人们或企业对信息作出比较准确的判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，并使之成为信息的过程。也就是指个人或者企业为了解决生活生产中的决策或者营销等问题，运用分析方法对数据进行处理的过程。所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。而在大数据中，数据的统计分析是“向前分析”，它具有预见性。
二、大数据的分析
1.可视化分析。
数据是结构化的，包括原始数据中的关系数据库，其数据就是半结构化的，譬如我们熟知的文本、图形、图像数据，同时也包括了网络的不同构型的数据。通过对各种数据的分析，就可以清晰的发现不同类型的知识结构和内容，包括反映表征的、带有普遍性的广义型知识;用于反映数据的汇聚模式或根据对象的属性区分其所属类别的特征型知识;差异和极端特例进行描述的差异型知识;反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的关联型知识;根据当前历史和当前数据预测未来数据的预测型知识。当前已经出现了许多知识发现的新技术，其中之一就是可视化方法。数据可视化技术有3个鲜明的特点：第一，与用户的交互性强。用户不再是信息传播中的受者，还可以方便地以交互的方式管理和开发数据。第二，数据显示的多维性。在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。第三，最直观的可视性特点。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
2.数据挖掘算法。
数据挖掘是指数据库中的知识发现，其历史可以追溯到1989年美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上，而第一届知识发现和数据挖掘(DataMining，DM)国际学术会议是1995年加拿大召开的，会议上将数据库里存放的数据生动地比拟成矿床，从而“数据挖掘”这个名词很快就流传开来。数据挖掘的目的是在杂乱无章的数据库中，从大量数据中找到有用的、合适的数据，并将其隐含的、不为人知的潜在价值的信息揭示出来的过程。事实上，数据挖掘只是整个KDD过程中的一个步骤。
数据挖掘的定义没有统一的说法，其中“数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声的具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程”是被广泛接受的定义。事实上，该定义中所包含的信息——大量真实的数据源包含着噪声;满足用户的需求的新知识;被理解接受的而且有效运用的知识;挖掘出的知识并不要求适用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。以上这些特点都表现了它对数据处理的作用，在有效处理海量且无序的数据时，还能够发现隐藏在这些数据中的有用的知识，最终为决策服务。从技术这个角度来说，数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大量的数据中提取出为人们所需要的信息和知识，隐藏在数据背后的知识，可以以概念、模式、规律和规则等形式呈现出来。
3.预测性分析能力。
预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。大数据分析最终要实现的应用领域之一就是预测性分析，可视化分析和数据挖掘都是前期铺垫工作，只要在大数据中挖掘出信息的特点与联系，就可以建立科学的数据模型，通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。作为数据挖掘的一个子集，内存计算效率驱动预测分析，带来实时分析和洞察力，使实时事务数据流得到更快速的处理。实时事务的数据处理模式能够加强企业对信息的监控，也便于企业的业务管理和信息更新流通。此外，大数据的预测分析能力，能够帮助企业分析未来的数据信息，有效规避风险。在通过大数据的预测性分析之后，无论是个人还是企业，都可以比之前更好地理解和管理大数据。
尽管当前大数据的发展趋势良好，但网络大数据对于存储系统、传输系统和计算系统都提出了很多苛刻的要求，现有的数据中心技术很难满足网络大数据的需求。因此，科学技术的进步与发展对大数据的支持起着重要的作用，大数据的革命需要考虑对IT行业进行革命性的重构。网络大数据平台(包括计算平台、传输平台、存储平台等)是网络大数据技术链条中的瓶颈，特别是网络大数据的高速传输，需要革命性的新技术。此外，既然在大数据时代，任何数据都是有价值的，那么这些有价值的数据就成为了卖点，导致争夺和侵害的发生。事实上，只要有数据，就必然存在安全与隐私的问题。随着大数据时代的到来，网络数据的增多，使得个人数据面临着重大的风险和威胁，因此，网络需要制定更多合理的规定以保证网络环境的安全。
『陆』 疾病中的非规律指的什么意思
疾病中的非规律，意思是指：
按照绝大多数病例的发病规
律大数据，此类病例不在范
围内，属于非规律，比较特
殊，是特例。
『柒』 隐私权受威胁 大数据到底有哪些弊端
数据由来已久，但大数据则是近1年来才频繁出现在媒体报端。大数据具有大价值，这似乎是每个人都认同的观点。人们往往总是关注事物好的一面，却往往忽视随着大数据所带来的弊端。 毋庸置疑，大数据能够给企业、机关等机构带来大量的经济价值和利益，直接影响着他们的未来走向。其实，大数据是一把双刃剑 ，在给企业带来无往不利的前进动力的时候，往往也会对企业和个人带来伤害。请看下面的小故事： 以前的情人，在你聊天工具上已经显示了可能认识的人。 上面的情况是通过大数据分析工具而提供的一种服务器，虽然只是一种特例，但却让双方甚至双方的家人都感到尴尬。但这确实真实存在的。无论是在我们的微博上，后者聊天工具上，都会出现这种问题，虽然看起来一个非常方便的功能，但是对于一些人来说却是麻烦。下面我们来看一下大数据所带来的弊端。 第2页：个人隐私受威胁 个人隐私受威胁： 对于个人来说，其在大数据时代往往是作为数据的来源。无论是个人的生活情况，还是消费习惯，身份特征等，都变成了以各种形式存储的数据。这虽然对企业来说可以根据用户数据去分析数据，得到价值，但是对于个人用户来说，无疑是以个不得不被动接受的事情，而这种数据在收集、分析、传输等过程中都可能对用户带来不利的影响。隐私受到威胁 企业在传输这些私人数据的时候可能会遇到麻烦，企业很难保证在整个传输过程中是否有人会查看你的数据，很有可能有人对这些私人的数据进行了监控等操作，这就大大加大了其泄漏的可能性，数据一旦泄漏，很可能为个人带来难以挽回的损失，而个人却又不知道自己的数据时如何泄露出去的，对这让个人用户的隐私权受到无限大的挑战。 大数据不等于大价值： 只有当存储数据的量达到一定值才会有价值，单独出来的数据即使有一定价值但也没有整体的参考价值。这往往给企业一种错觉，大数据定于大价值。 其实，大数据并不等于大价值。大数据分析存储产品设备往往对企业IT设备有更高的要求，企业原有IT设备很难满足大数据时代的挑战。在这种情况下，企业IT部门面临这样一种情况：需求越来越多，但满足这些需求的能力越来越弱。而且企业投入价值与所得信息量价值成反比。当数据达到一定值时，投入的价值甚至超过所得数据价值。 第3页：大数据对企业有更大挑战 大数据对企业有更大挑战： 近年，由于服务器出现故障而造成服务不能提供的事件时有发生，而随着大数据时代的到来，这些故障可能会进一步增多。而这些故障往往会直接造成数据的跌势，服务的中断。例如谷歌泄露个人隐私事件、盛大云数据丢失事件、亚马逊服务器宕机事故等等。 当这些服务中断的时候，用户是毫无解决办法的，只能等待服务提供商的修复，而对数据丢失、损坏等方面，用户对数据保护更是束手无策，只能等待提供商。这样很多用户在发生故障并不能及时作出反应，使损失降到最低。无疑，大数据带来了更多的挑战。 大数据使企业面临厂商绑定： 当我们提到大数据的时候，总是提到大数据的诸多优点，但是却很少提企业如何将大数据变成切实的价值。容易被厂商绑定 目前，很多厂商都针对大数据推出了自己的解决方案。而这些方案虽然号称兼容性非常强，能够兼容其他厂商的设备，但是当你真正的采用一个提供商的设备（软件、硬件）的时候，你会发现你真的很难去改变一个提供商，尤其是在软件方面。很容易被一个提供商绑定。这就大大限制了企业IT基础设置的灵活性。 总结： 大数据时代虽然一切勾画的都是那么美，但是离真正的为企业提供价值的路之间还有不可逾越的鸿沟。大数据并没有想象的那么完美遍地黄金，企业在接下来应考虑如何应对大数据的挑战，而不要仅仅空谈价值。
『捌』 中国共产党党员无正当理由或特殊情况连续六个月不参加活动算不算自动脱党
按党章规定，算自动脱党。
根据《中国共产党章程》第一章
第九条党员有退党的自由。党员要求退党，应当经支部大会讨论后宣布除名，并报上级党组织备案
党员缺乏革命意志，不履行党员义务，不符合党员条件，党的支部应当对他进行教育，要求他限期改正；经教育仍无转变的，应当劝他退党。劝党员退党，应当经支部大会讨论决定，并报上级党组织批准。如被劝告退党的党员坚持不退，应当提交支部大会讨论，决定把他除名，并报上级党组织批准。
党员如果没有正当理由，连续六个月不参加党的组织生活，或不交纳党费，或不做党所分配的工作，就被认为是自行脱党。支部大会应当决定把这样的党员除名，并报上级党组织批准。
(8)大数据特例扩展阅读：
中国共产党党员，简称中共党员、共产党员或党员，分为中国共产党正式党员和中国共产党预备（候补）党员，是指按照《中国共产党章程》规定的入党条件和程序被批准加入中国共产党的工人、农民、军人、知识分子和其他社会阶层的先进分子.
党员享有下列权利：
（一）参加党的有关会议，阅读党的有关文件，接受党的教育和培训。
（二）在党的会议上和党报党刊上，参加关于党的政策问题的讨论。
（三）对党的工作提出建议和倡议。
（四）在党的会议上有根据地批评党的任何组织和任何党员，向党负责地揭发、检举党的任何组织和任何党员违法乱纪的事实，要求处分违法乱纪的党员，要求罢免或撤换不称职的干部。
（五）行使表决权、选举权，有被选举权。
（六）在党组织讨论决定对党员的党纪处分或作出鉴定时，本人有权参加和进行申辩，其他党员可以为他作证和辩护。
（七）对党的决议和政策如有不同意见，在坚决执行的前提下，可以声明保留，并且可以把自己的意见向党的上级组织直至中央提出。
（八）向党的上级组织直至中央提出请求、申诉和控告，并要求有关组织给以负责的答复。
党的任何一级组织直至中央都无权剥夺党员的上述权利。
党员自动脱党处理程序
1，在处理党员自行脱党之前，党支部应认真搞好调查研究，确定确为自动脱党行为后提交支部大会讨论。
2，支部大会讨论时，应通知本人参加并允许发表意见。如本人长期外出不归不能出席会议或接到通知后拒不参加会议，支部大会仍可讨论处理问题。经过支部大会讨论，如认定属于自动脱党者，应作出除名的决定。
3，支部大会的决定报上级党组织批准。
『玖』 隐私权受威胁 大数据到底有哪些弊端
数据由来已久，但大数据则是近1年来才频繁出现在媒体报端。大数据具有大价值，这似乎是每个人都认同的观点。但人们往往总是关注事物好的一面，却忽视大数据所带来的弊端。 毋庸置疑，大数据能够给企业、机关等机构带来大量的经济价值和利益，直接影响着他们的未来走向。其实，大数据是一把双刃剑，在给企业带来无往不利的前进动力的时候，往往也会对企业和个人带来伤害。请看下面的小故事：以前的情人，在你聊天工具上显示成可能认识的人。 上面的情况是通过大数据分析工具而提供的一种服务，虽然只是一种特例，但却让双方甚至双方的家人都感到尴尬。但这确实真实存在的。无论是在我们的微博上，或者是聊天工具上，都会出现类似的问题，虽然看起来一个非常方便的功能，但是对于一些人来说却是麻烦。下面我们来看一下大数据所带来的弊端。 个人隐私受威胁：对于个人来说，其在大数据时代往往是作为数据的来源和被分析的对象。无论是个人的生活情况，还是消费习惯，身份特征等，都变成了以各种形式存储的数据。这虽然对企业来说可以根据用户数据去分析数据，得到价值，但是对于个人用户来说，无疑是以个不得不被动接受的事情，而这种数据在收集、分析、传输等过程中都可能对用户带来不利的影响。 隐私受到威胁 企业在传输这些私人数据的时候可能会遇到麻烦，企业很难保证在整个传输过程中是否有人会查看私人的数据，很有可能有人对这些私人的数据进行了监控等操作，这就大大加大了其泄漏的可能性，数据一旦泄漏，很可能为个人带来难以挽回的损失，而个人却又不知道自己的数据时如何泄露出去的，对这让个人用户的隐私权受到无限大的挑战。 大数据不等于大价值：只有当存储数据的量达到一定值才会有价值，单独出来的数据即使有一定价值但也没有整体的参考价值。这往往给企业一种错觉，大数据定于大价值。 其实，大数据并不等于大价值。大数据分析存储产品设备往往对企业IT设备有更高的要求，企业原有IT设备很难满足大数据时代的挑战。在这种情况下，企业IT部门面临这样一种情况：需求越来越多，但满足这些需求的能力越来越弱。而且企业投入价值与所得信息量价值成反比。当数据达到一定值时，投入的价值甚至超过所得数据价值。 大数据对企业有更大挑战：近年，由于服务器出现故障而造成服务不能提供的事件时有发生，而随着大数据时代的到来，这些故障可能会进一步增多。而这些故障往往会直接造成数据的丢失，服务的中断。例如谷歌泄露个人隐私事件、盛大云数据丢失事件、亚马逊服务器宕机事故等等。 当这些服务中断的时候，用户是毫无解决办法的，只能等待服务提供商的修复，而对数据丢失、损坏等方面，用户对数据保护更是束手无策，只能等待提供商。这样很多用户在发生故障并不能及时作出反应，使损失降到最低。无疑，大数据带来了更多的挑战。 大数据使企业面临厂商绑定：当我们提到大数据的时候，总是提到大数据的诸多优点，但是却很少提企业如何将大数据变成切实的价值。 容易被厂商绑定 目前，很多厂商都针对大数据推出了自己的解决方案。而这些方案虽然号称兼容性非常强，能够兼容其他厂商的设备，但是当你真正的采用一个提供商的设备(软件、硬件)的时候，你会发现你真的很难去改变一个提供商，尤其是在软件方面，很容易被一个提供商绑定。这就大大限制了企业IT基础设置的灵活性。 总结：大数据时代虽然一切勾画的都是那么美，但是离真正的为企业提供价值的路之间还有不可逾越的鸿沟。大数据并没有想象的那么完美遍地黄金，企业在接下来应考虑如何应对大数据的挑战，而不要仅仅空谈价值。