大数据时代下地质灾害监测预警问题研究
发表时间：2019-04-28T16:31:14.157Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第36期作者：刘思波[导读] 本文通过搜集地质灾害监测、预警等的发展历程，结合大数据的特征，对大数据时代地质灾害监测及预警的发展进行探讨，期望为地质灾害防治的发展提供一些科学依据。
摘要：作为国土资源数据的重要组成，对地质灾害的监测、预警、调查、评价、防治及管理等过程中也会产生海量的相关数据信息，这些数据对于各级政府部门、各级地质环境监测机构等对地质灾害的调查研究、评价防治等工作，以及满足人民群众对国土资源信息日益增长的需求具有重要的价值。本文通过搜集地质灾害监测、预警等的发展历程，结合大数据的特征，对大数据时代地质灾害监测及预警的发展进行探讨，期望为地质灾害防治的发展提供一些科学依据。
关键词：大数据；地质灾害；监测；预警
随着人类空间活动的复杂性空前提高，地质灾害事件日益增多，每年因地质灾害事件造成的非正常死亡、伤残人数众多，经济损失巨大，地质灾害防治形势日益严峻。地质灾害监测预警应具有实时性与动态性，这是由地质灾害事件的不确定性和岩土体自身的复杂性所决定的。进而在预警分析时就需要实时动态地接收地质灾害变形等现场的最新数据信息，并对获取的地质灾害大数据进行实时分析，准确地进行地质灾害预警。数据驱动技术是在大数据快速发展的背景下，通过实现海量数据的快速处理与分析，并挖掘出新知识，服务于用户决策指挥。该技术在金融、石油等行业已得到了广泛应用，故本研究将其引入到地质灾害预警领域，以建立更完善的地质灾害监测预警系统。
1.地质灾害和监测概况
地质灾害（简称地灾），常见的如水土流失、荒漠化、地面塌陷、滑坡、地裂缝、岩土膨胀、泥石流、崩塌、地面沉降、土壤盐碱化、土地冻融、土地沼泽化、火山爆发、地震灾害等。它是由于地球内、外动力以及人为因素造成的地质动力作用影响下，引起的地球自身物质发生运动、能量异常释放、局部环境异变、岩土体位移变形等现象，导致人类经济生活、生命财产、生存坏境、资源等等受到一定程度破坏的现象或过程。
我国地质灾害种类多种多样，譬如各种形式的塌陷、崩塌、滑坡、地面沉降、泥石流、地裂缝等，造成的人民经济、生命、生存环境等的破坏都较为巨大。尤其以我国西南地区为甚，当地地质条件复杂多样，在经历了数次地震后，地质灾害尤为严重。传统的地质灾害预警技术方法较为简陋，以贴片、埋钉、刷漆等方法为主，此类方法虽然可以为地质灾害的预警提供有效依据，但鉴于其没有自动报警功能，防治效果不太明显。随着现代化、自动化技术的发展，地质灾害预警仪器的自动化功能也不断完善，相较于传统的监测预警方法及仪器，各方面的功能都有了明显的进步和提升。例如，将先进的智能多媒体传感器技术引入进来的地质灾害防御仪器，利用卫星遥感技术对滑坡地区进行遥感影像解译，基于地理信息系统平台建立的地质灾害监测预警系统，综合运用卫星空间定位、网络、通讯、计算机、光伏、物联网等现代化技术手段，对地质灾害进行实时监测预警，将无线网络技术进行结合的在线地质灾害监测系统等，都体现了现代化技术与地质灾害监测预警结合的新发展。
2.地质灾害监测方法
地质灾害监测的主要任务为监测地质灾害时空域演变信息、诱发因素等，最大程度获取连续的空间变形数据。应用于地质灾害的稳定性评价、预测预报和防治工程效果评估。地质灾害监测是集地质灾害形成机理、监测仪器、时空技术和预测预报技术为一体的综合技术。当前地质灾害的监测技术方法研究与应用多是围绕崩塌、滑坡、泥石流等突发性地质灾害进行的。
2.1监测方法
2.1.1变形监测
包括以测量位移形变信息为主的监测方法：如地表相对位移监测、地表绝对位移监测（大地测量、GPS测量等）、深部位移监测，该类技术目前较为成熟，精度较高，常作为常规监测技术用于地质灾害监测；由于获得的是灾害体位移形变的直观信息，特别是位移形变信息，往往成为预测预报的主要依据之一。
2.1.2物理与化学场监测
监测灾害体物理场、化学场等场变化信息的监测技术方法，如应力监测、地声监测、放射性元素（氡气、汞气）测量、地球化学方法以及地脉动测量。目前用于监测滑坡等地质灾害体所含放射性元素（铀、镭）衰变产物（如氡气）浓度、化学元素及其物理场的变化，地质灾害体的物理、化学场发生变化，往往同灾害体的变形破坏联系密切，相对于位移变形，具有超前性。
2.1.3地下水监测
监测地质灾害地下水活动、富含特征、水质特征为主的监测方法。如地下水位（或地下水压力）监测、孔隙水压力监测和地下水水质监测等。大部分地质灾害的形成、发展均与灾害体内部或周围的地下水活动关系密切，同时在灾害生成的过程中，地下水的本身特征也相应发生变化。
2.1.4诱发因素监测
主要包括以监测地质灾害诱发因素为主的监测技术方法：气象监测、地下水动态监测、地震监测、人类工程活动监测等。降水、地下水活动是地质灾害的主要诱发因素；降水量大小、时空分布特征是评价区域性地质灾害（特别是崩、滑、流三大地质灾害的判别）的主要判别指标之一；人类工程活动是现代地质灾害的主要诱发因素之一，因此地质灾害诱发因素监测是地质灾害监测技术的重要组成部分。
2.2监测仪器
从监测仪器同灾害体的相对空间关系来分：接触类和非接触类。接触类：是指必须安装于灾害体现场或进行现场施测的监测仪器系列。如滑坡深部位移监测、物理和化学场监测等；该类仪器所获得的信息多为灾害体细部信息，信息量丰富。非接触类：现场安装简易标志或直接于灾害体外围施测的监测仪器。该类监测方法多以获得灾害体地表的绝对变形信息为主，易采用网式施测；特别是突发性地质灾害的临灾前后，具有安全、快捷等特点。如激光微位移监测、测量机器人、遥感雷达监测等。
大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索 同学：您好，为了更好的了解大数据是否对大学生的生活及学习产生影响，并且探索这种影响未来的发展趋势，我们巨鼎进行这项调查，希望您能抽出一点宝贵的时间填答这份问卷，您不必署名，对您的回答，我们将依据有关法律予以保密，请不要有任何鼓励。填答时，请您注意以下几点： 1、您目前的年纪 大一大二大三大四 2、您的性别 男女 3、您学习时课外资料的获得途径主要是 到图书馆查阅纸质书 上网找 咨询考试 4、您平时的社交方式主要是 与人面对面交流 用QQ、微信、人人等软件 通过电话或短信 使用大型社交网站 5、在此之前您听说过大数据吗？ 听过 没有听过 6、如果听过，那您听说过的方式是 在书籍杂志中看到过 通过电视报纸等媒体得知 挺别人说
通过社交网络等了解 其他—— 7、您觉得大数据对我们的学习生活是否有影响 是 否 8、您举得下列哪些是大数据对我们学习生活的影响（多选择）便于学习中上网查找资料、文献 便于上网购物找到我们需要的商品 便于我们获取求职信息 便于获取新闻、体育及娱乐信息等 其他 9、您觉得大数据对我们学习生活有多大影响 没有影响 有较小影响 有一定影响 有很大影响 10、您觉得大数据对我们的学习生活是否有负面影响 是 否 11、您觉得下列哪些是大数据的负面影响（多选题） 个人隐私泄露，可能会被不法分子利用 沉迷网络影响学习休息 购物平台多，容易冲动消费浪费钱财 大数据中数据繁杂，容易被不良信息影响
其他 12、您举得我们应该怎么对待大数据 大数据信息广泛，分析全面，我们可以充分相信并利用它 大数据智能作为参考，我们不能依赖他，主要靠自己的思考 大数据可以成为一种商机给自己制造机会 大数据给个人和生活带来了不稳定的因素，我们不应支持他的发展 其他 13、在未来您对待大数据的态度是 因为利大于弊而增加使用频率 因为弊大于利而减少使用频率 维持现状基本不变 14、在未来大学的学习生活中，你会偏重于哪些方面使用大数据（多选题）科研学习 企业求职 资料查找 其他 15、在大数据时代，您预测未来的学习模式会发生哪些变化（多选题） 新型的上课模式增加，例如网络教学的比例增加 上课自主借助网络资源的环节比例偏多 老师对于网络资源的盈盈增加的广泛 网络资源的流通和频率大大增加 16、您觉得大数据时代下未来大学生生活模式会发生哪些改变（多选题）网购的使用频率和占用比例增加 电脑的使用频率更高，取代传统的媒介方式
大数据背景下经济统计的机遇与挑战 kxgdy 经济统计的发展是建立在社会技术发展基础之上的，不同时期，面对不同的客观需要不断发展自身，以满足人们研究和社会管理的需求。随着大数据时代的到来，面对海量的数据，经济统计必然面临新的机遇和挑战。 经济统计更多的时候作为一门方法学科被应用到经济、社会等问题的研究中。从其发展的历史可以看到，一方面社会管理的需求对其不断提出更高的要求；另一方面随着统计概念在实际社会生活中的推广，也不断丰富经济统计的方法和内容。这两者之间也有着相辅相成的关系，他们的共同作用使得经济统计越来越在政策制定、问题研究中突显出其重要性 随着大数据时代的到来，每天产生的数据越来越多，我们对于数据的接触也越来越方便，可以说我们现在处于一个数据爆炸的时代。这种情况随着对于大量、多样数据的存储技术的进步以及对于信息技术的推广变得越来越严重。在这种情况下，对于经济统计不仅会提出更高的要求，也会给提供更多的机遇。 大数据背景下的经济数据特征分析 1.数据统计刻度变小 由于技术手段的限制，历史上的多数经济统计数据往往以较大的数据可读进行统计，如年、月等。随着大数据时代的到来，我们相信对于经济数据的统计刻度将不断的缩小。实际上，已经存在对于股票交易数据的分时统计了，而对于高频交易而言数据的统计刻度就更加的小了。 2.样本群体扩大
从以往来看，搜集大量样本的相关信息是一种成本巨大的工作，所以统计中的样本替代总体也是在这样的背景下发展起来的。随着互联网的发展和信息技术的普及，对于大样本数据的观测和统计不再是一项难以完成的任务。 3.样本信息扩大 大样本统计的巨大成本使得我们无法更多的获得样本更多的信息，而只能针对一些关键信息进行统计。随着现在对于数据统计成本的降低，我们不但可以对我们关心的关键数据进行采集和统计，而且对于非关键信息也可以进行统计，这样可以为我们的研究工作提供更多的选择空间。当然，这里的信息扩大也涵盖了对于信息多样化扩大的含义，不久的将来对于经济信息的统计将会以更多的形式呈现。 4.数据的优良性得到改善 在现有的经济数据中从在很多的断层和不连续性，很多是由于历史的原因造成的。随着对于数据存储技术的发展，我们可以获得更 多、更优质的数据。其优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。大数据时代会有更多的数据已更加标准化的形式产生和存储，降 低我们在对于数据筛选和处理过程中所话费的成本。 5.宏观与微观统计关系更加密切 现在看来，对于宏观经济指标体系是通过微观样本统计得来的，但是宏观经济指标体系只关注特定的一些经济指标，而忽略了大多数 微观个体产生的经济信息，且两者之间的关系也相对复杂，我们不能 很直观的从宏观信息中得出关于相关微观个体经济特征的信息。随着 大数据时代的到来，统计样本数量和层次的增加，将会使得宏观统计 更加具有现实的微观基础，使得宏观统计的准确信以及与微观统计的 关联性有更大的提高。 利用现代数据机遇，强化经济统计发展 1.利用现代数理技术，充实经济理论
大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 （一）教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 （二）教育系统变革的内动力
大数据时代对社会生活 的影响 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
大数据时代对社会生活的影响 摘要 近来，大数据似乎在一夜之间闯入了任何一个关于互联网未来 的讨论，成为一个炙手可热无所不包的概念。“大数据时代”的来 临也已成为媒体关注的热门话题。无论人们对此持有何种观点，但 下列结论是共同的：“大数据时代”的来临己成为不争的事实，大 数据作为一种新的资源，将给并正在给我们的社会生活带来深远的 影响。 一，大数据的特点及价值 对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有4V 特点：一是数据量巨大（Volume）；二是数据类型多样化（Variety）；三是密度低而价值大（Value）；四是处理速度快（Velocity）。 从大数据的本质上来说，“大数据”所代表的是当今社会所独有的一种新型的能力，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，获取更深刻的洞察力。在大数据时代，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。 二，大数据给社会生活带来的巨大变革 （一）广告投放精准化 据报道美国Target连锁超市创建了一套女性购买行为在怀孕期间变化的模型，通过采集女性用户的购买行为数据并对其进行分析，就能判
断女性用户是否怀孕，并进一步向其推送所需的婴儿用品。不仅如此，如果用户从他们的店铺中购买了婴儿用品，Target在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期情况定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。 同样，在国内，亚马逊和京东商城等购物网站通过数据挖掘技术对用户的行为习惯和喜好进行追踪分析，从大数据背后找到符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并向顾客提供个性化的商品推荐。 （二）医疗卫生体系更加精密 通过分析大量用户的搜索记录，比如“咳嗽”、“发烧”等特定词条，谷歌公司能准确预测美国冬季流感传播趋势。和官方机构相比，谷歌能提前一两周预测流感爆发，预测结果与官方数据的相关性高达97%。 对于个人而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显着降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。 （三）社会安全管理更为有序 在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣
大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据？ 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK（）函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值
3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程
虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。 有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。 前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。 大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。
聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意 志的一种亵渎。（弊） 过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。 由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。 当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。
大学生应如何应对大数据时代 摘要：大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程。本文主要从当代大学生角度阐述了以下内容：面对各个领域的飞速变化，身处校园但即将面向社会的大学生应从知识和能力两方面储备，既要学好专业课程知识又需了解时代发展方向、掌握社会发展脉搏，为自己以后踏入社会做好准备。 关键词：大数据大学生知识储备能力培养 大数据对整个社会产生了不可忽视的影响，教育作为社会的子系统，也受到了它的极大冲击。有人曾说，信息化社会，我们相互之间的距离只是一根网线的问题。随着公开课、E-learning等新学习方式的出现，传统学习方式“遭遇”了挑战。 一、立足当下：当前学习模式概述 学习模式往往受到时代环境的影响，随着科技进步与技术创新，大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种： 第一，师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”，学生把注意力集中在授课教师身上，由教师带着学。学生把教师当作知识的来源，“唯教师，唯书本”，缺乏学习主动性。在大数据时代，大量知识需要自主学习，大量数据背后的潜在意义也需要自主探寻，一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。 第二，探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始，然后借助各种媒介资源，由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答，之后吸收他人建议，进行修改最终完成。这种学习模式
有利于提升学生的思维能力和问题解决能力，相对第一种模式而言，这种模式对学生的能力和素质有更高的要求。 第三，专题合作学习模式。“学会学习，学会创造，学会合作，学会生存”已成为当下教育的主题。在合作学习模式中，要求学生作为成员参与到学习团队中，完成专题研究或研究项目。这是一个动手实践、自主探索和合作交流的过程，也是有明确责任分工的互助性学习，最终通过团队合作达到课程或项目规定的要求。 二、机遇和挑战：大数据时代对大学生学习模式的双重影响 第一，快速便捷。大数据时代有快速化的特点，人们的学习不再受时间和地点的限制，随时随处都可以学习，而且可以走在时代的前沿，第一时间了解最新的知识和信息。以往的学习主要是通过书本，但书本学习往往面临时间滞后等方面的限制，会影响学习效果与知识更新。 第二，经济有效。大学生的家庭背景各不相同，家庭环境不好的学生没有能力支付课外培训学习的费用。在大数据时代，很多公开课程都是免费的，只要有学习的时间和需要，经济不再是制约大学生学习的因素。这在某种程度上也促进了区域之间、校际之间、城乡之间以及个人之间的教育公平。 第三，资源共享。大数据时代具有量大、多样化的特点，丰富的学习资源将呈现在学生面前。网络学习拉近了国际、区域和校际之间的距离，所有的学习者在学习资源利用方面拥有同等的权利。一直以来，好的学校是稀缺资源，但在不远的将来，由于在线教育的普及，人人皆可上名校将不再是梦想，教育资源匮乏的问题也将得到一定的缓解。在线教育对个人的重大意义，还不仅仅是教育机会的增加，更是学习方式的改变。 三、与时俱进：大数据时代大学生学习模式的三大转向
大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化 首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即
定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化
2013．5 一、问题的提出 大数据（ｂｉｇｄａｔａ）泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上，而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息，目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端，将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨，意在抛砖引玉，以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。 二、大数据时代的来临及意义 有资料显示，１９９８年全球网民平均每月使用流量是１ＭＢ，２００８年是１ＧＢ，２０１４年将是１０ＧＢ。全网流量累计达到１ＥＢ的时间在２００１年是一年，在２００４年是一个月，在２００７年是一周，而２０１３年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满１．８８亿张ＤＶＤ光盘。淘宝网站单日数据产生量超过５０ＴＢ，存储量４０ＰＢ。百度公司每天要处理６０亿次搜索请求，几十ＰＢ数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十ＰＢ。数据的规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计，２０１２年底我国网民数为５．６４亿，手机网民为４．２亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据，这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见， 反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使 用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司，美国赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达２．２ＺＢ，年增６７％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元， 收集环境和社会管理所需的信息。２０１１年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术 对社会发展的巨大推动作用。 （备注：1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ） 三、大数据时代统计工作面临的挑战 可以预见，大数据时代的到来，对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性，但与此同时，带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来，统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此，笔者认为在大数据背景下，统计调查工作正面临六大挑战。 一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下，数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道，统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面， 会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如，现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据，在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ＥＴＣ电子收费系统、ＧＰＳ定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据，不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差，篡改数据的可能性越来越小，数据质量将更有保 大数据时代统计调查工作的挑战与思考 季晓晶 摘要：大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息， 目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展，无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据，通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界，所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关，这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示？ 统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求？对此，笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。 关键词：大数据；统计调查工作；思考 问题研究 １７
大数据时代下的资源配置 摘要 任何一项社会活动都打上深深的时代烙印，资源配置也不例外，大数据时代带给社会各个层面的变革将是深入持久的，在新的形势下资源配置将会发生怎样的变化，大数据又在这一变化中发挥怎样作用，如何利用好大数据让资源配置更优化是中国乃至整个人类社会必须当前面临的问题，就目前我接触到少量信息的基础上浅论一下大数据时代下的资源配置的设想。 关键字 大数据资源配置信息技术 前言 大数据是什么？是一种运营模式？是一种技术？或是一种数据的集合统称？大数据相对于数据的提法，但不同于传统的数据，而是一种数据的广延性，无限性，细分性，它是一种多维度数据的空间集合。大数据是由全球知名咨询公司麦肯锡提出，麦肯锡称“数据，已经渗透到当今的每个行业和业务职能领域，成为最重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈亏浪潮的到来。”资源配置是生产活动中重要的环节，数据在资源配置产生之初就和数据密不可分，大数据时代的到来更是为资源配置的最优化提供了最科学最有效最全面的数据信息，通过对数据点组成的数据空间的分析，将极大的改变生产效率，节约生产资源，提高经济总量。 正文 资源配置与大数据到底存在怎样的内部联系？面对资源配置与大数据内在联系我们又该如何把握与充分运用大数据？接下来让我们来看看它们之间的关系。首先我们要思考为什么要进行资源配置？资源配置有什么意义？ 对于第一个问题我认为应该从根本原因来回答，资源的有限性和人类社会需求的无限性矛盾要求我们必须进行合理有效的资源分配以实现既定的社会目标。资源配置使得人类利用最有效的手段发挥有限资源的最大利益最大程度上满足人类社会的需求，当前可以说人类社会的进步就是伴随着资源配置问题的解决而进行的。 对于第二个问题我认为，资源配置最直接显著的影响就是资源的节约，资源配置的越合理意味着巨大的资源节约，人类社会更加持续长久的发展。资源是社会生产的重要物质资源，离开了资源社会生产不能进行，那么资源配置对生产的影响也就是根本性的。资源配置的合理意味着社会生产的高效，经济社会的发展。 然后我们来看看资源配置中的数据问题。资源配置中有哪些数据？这些数据有什么关系？资
浅析大数据时代下的统计工作 随着我国大数据时代的到来，呈现给我们的时更加丰富多彩和广阔的世界，同时还改变了我们的工作方式，进一步地促进了人类社会的变革。因此面对如此庞大的大数据时代，从而也就繁衍了数据统计工作，并且如今在大数据时代下的统计工作主要的目的就是在大量的数据信息中收集和整理重要的信息，最终将这些数据信息反映到电子计算机设备中，在通过大量的数据对其进行深入的分析，从而得出来的重要的且具有一定价值的结论，紧接着，再根据这些结论在其中找到相应的规律，最后才能合理的运用总结出来的规律开展相应的工作以及生活。大数据时代下，使得信息化数据信息正在成倍的向上增加，因此在面对这一特殊的情况，统计人员需要不断更新统计工作的方式和方法，为了能够更好地满足大数据时代统计工作的需求。 一、大数据时代统计工作的重要性 大数据时代的到来，带给我们的不仅是工作、生活上的便捷，更重要的是带动了我国全面的发展，与此同时大数据时代也伴随着问题带给我们，一个国家在面对如此庞大的大数据信息网络系统，最重要的就是对其中重要的信息进行相应的统计，由此可见统计工作在大数据时代中的重要性，在大数据时代中，通过统计工作而展开的各项数据进行深入的整理和分析，同时为各项决策方案提供较为全面的真实性的依据，从而进一步的促进国家各个方面的全面发展。 二、大数据时代下给统计工作带来的挑战 （一）对数据源采集的智能化的要求更高如今的大数据时代统计
工作与传统的统计工作进行相应的对比可以发现，传统的统计工作主要是通过数据信息相关的报表来进行数据信息的统计工作的，而且在统计工作调查的过程中仍然存在着许多主观性的因素，当然这些主观上的因素必然会影响到统计报表的准确性。如今伴随着大数据时代的到来，便可以有效地避免此类问题的发生，而且，数据信息统计的来源完全是信息技术的记录形成的，并且其记录的数据一般都是最原始的数据信息，这样做的目的就是为了不采取其他的途径，也能有效的保证各项原始信息数据的质量，进一步的保障了大数据时代下的统计工作的质量。 （二）要求及时更新统计的方法和统计的制度大数据时代下对于统计工作的方法和制度有了一定程度的提升，因此，根据大数据时代对统计工作的方法和制度进行深入的完善以及不断地更新，目的就是为了能时刻的满足大数据时代对统计工作的需求。就好比传统的统计工作中的统计报表基本上都是纸质的报表，是需要一层一层的向上级汇报以及分析的，这样的统计方法不仅延长了统计工作的时间，同时还不能确保报表的质量。因此，随着大数据时代的到来，传统的统计报表的统计方法已经无法满足现阶段的统计工作的需求，那么这个时候就需要统计工作的方法和制度在一定的基础上进行深入的改善和更新，并最终达到完全适应现阶段大数据时代的统计工作需求。 （三）对统计数据的搜集流程带来了巨大的挑战现如今的大数据时代对数据的统计和搜集提出了巨大的挑战，而且传统的数据搜集通常是根据研究项目的目的以及对象展开的，进而对其进行设计相应的
在“互联网+”时代下煤矿大数据应用本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 为充分发挥“互联网+”的优势，在2015 年的人大会议上，李克强总理在政府的工作报告中首次提出了“互联网+”的概念。为此，国务院也正式印发了《关于积极推进“互联网+”的指导意见》。那么随着“互联网+” 的不断提出与深化，越来越多的关于互联网的产品应运而生。这为此给许多传统行业和生产厂商带来了新的机遇与挑战。如果懂得按照国家的发展趋势的大力发展互联网络，那么其市场就会是一片光明。若错过了此时机，那就是与这个“互联网+”的时代脱轨。比如煤矿行业，是一个具有高危险系数的行业。既要懂得抓住科技的利器组成“互联网+煤矿”的发展格局，也要顺势而为。 一、“互联网+”到底是什么 （一）概念今天这个世界上所有的传统服务和应用都在被互联网颠覆和改变。我们已经能显而易见的看见的就是传统市集加上互联网摇身一变就是现在的淘宝，传统的百货商场加上互联网就是现在
的京东，传统的银行业加上互联网就是现在的支付宝，而传统的红娘加上现在的互联网则成就了百合网、世纪佳缘这样的网站。所以你可以看到，每一种传统行业加上互联网都是改变了一个模样。具体来讲，就是原有的传统行业加上互联网时，改变了原有的思维模式，变得更具前沿性。再原有的基础销售渠道和服务上，增加了互联网的概念，实现了线上线下的大融合。 首先有一点是需要我们明确的，虽然在今天的中国“互联网+”和互联网思维仍然都很火，但实质上二者之间的调性是不相同的。“互联网+”是政府部门提出来的政府概念，而互联网思维是一些像小米等互联网科技公司逐渐宣传与传播处理的一种概念。“互联网+” 是通过互联网把我们生活所需要应用的各方面的事物结合在一切，形成一个局域网一样的系统，应用到的我们的生活、交通、医疗等等一切与我们密切相关的地方。换句话说，利用应用而应用的存在，就是使我们以后的生活有了更加方便的途径。 （二）特征与组成要素以互联网为主要发展方向，在功能上主要由原来的辅助变为现在的引导。“颠覆”、“改变”、“冲击”、“影响”每一
关于大数据时代读后感 一场生活、工作与思维的大变革今天，一种可能的方式，亦是本书采取的方式。下面是的关于大数据时代读后感，欢迎大家阅读！ 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。 首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。 作者认为大数据时代具有三个显著特点。一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；二、在大
数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。 作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。 面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。 “除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。 美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——设
大数据时代需要重视统计学 我们现在要开始重视大数据，要重视统计学，因为在数据足够大了之后，我们突然发现一切社会现象到最后都有统计规律，它不像物理学那样可以准确的去描述因果的关系，它从本质上来说就是一个统计的规律。统计学学好了，你再去学别的都战无不胜，因为一切社会现象到最后都是一个统计规律。 为什么要强调统计学呢，因为我们的认知能力中最差的是统计思维。人的大脑有一些功能优良得超过我们的想象，比如我们的语言能力。著名的语言学家乔姆斯基曾说，其实语言不是你学来的，语言是你天生就会的，因为语言太复杂了，要是从出生再学语言根本学不会，等你出生的时候，你的大脑里头已经预装了一套操作系统，语言的操作系统。所以语言我们是天生就会的。 还有，比如我们察言观色的能力，也是天生就会的。但有，一些是我们不会的。一位得诺贝尔经济学的心理学家写过一本书，《思考快与慢》。里面就讲到，我们有很多思维是靠直觉的快思维，这是我们几万年、几十万年、几百万年的自然演化，然后给我们留下来的，就是第六感觉。当你觉得可能有危险的时候，你就会跑掉。但是呢，我们另外一套操作系统是用来做逻辑推理以及进行统计分析的，装得很烂，所以我们天生缺的是逻辑推理能力和统计思维能力。 所以，在大数据的时代，我们最需要补的，其实是我们认知能力中最差的统计思维。如果有在学校的学生，我建议统计学这门课要好好地上。 “大数据”何以成为热门词汇？ 为什么突然之间，大数据变成了一个最热门的词汇？
首先是由于IT革命。IT革命之后，我们有了很多处理数据的能力，对计算机数据的处理能力、存储的能力和计算的能力不断的提高。人类储存信息量的增长速度比世界经济增长的速度要快4倍，而且这还是在金融危机爆发之前的世界经济增长的速度。而计算机数据处理能力的增长速度，比世界经济增长的速度要快9倍。 其次，能够被数据化的东西越来越多。最早的时候是数字可以被数据化，所以我们有了阿拉伯的计数，后来又出现了二进位，再后来我们发现文字也可以处理成数据，然后我们发现又图像也可以处理成数据。我不知道欧美同学会《时代大讲堂》位置在哪里，我就赶紧上网查一查地图，方位也可以被数据化；你用微信、微博，跟朋友在网上交流，说明你的社会关系也会被数据化。 所以这就是为什么现在要谈大数据，因为可处理的东西太多了。而当你能够被数据化的东西越来越多。当你能够拿到的数据越来越多时，就跟原来不一样了。原来的统计学得有一个抽样，因为你不可能拿到整体，因为整体太多了，而且无法去计算。而现在，当存储能力无限扩大，处理数据的计算能力不断的进步，致使现在我们所处理的往往不是一个样本数据，而是一个整体的数据。所以这个时候，有很多原来想都不能想的事情，现在你可以去做。 大数据时代的三个规律 规律一：知其然而不必知其所以然外行打败内行 我先讲一个案例就是葡萄酒。葡萄酒怎么品酒？过去是靠品酒方面的专家。他会先闻一闻，什么味道、什么香味，然后看看是不是挂杯，最后告诉你，这个酒大
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/a718888174.html, 大数据时代下刑法的对大学生的保护 作者：闫思危 来源：《科学导报·学术》2019年第49期 摘 ;要：大学法治要求大学的管理者在处理大学各项事务中必须体现法治精神，依法决策、依法办事，把学校各项工作纳入法治化轨道。高校依法治校是依法治国的重要组成部分，维护大学生的合法权益丰富了依法治校的内涵。本文在论述大学生权益保护的重要性基础上，阐述了大学生合法权益的具体表现;通过对大学生权益保护存在问题的分析，研究提出了大学生维权的有效运行机制，并设计了可供选择的大学生维权有效运行机制模式。 关键词：大学生;合法权益;大数据;保护 一、大数据时代下刑法的对大学生的保护的重要性 （一）大学生合法权益保护的概念 学生权益包括私法民事权利和公法行政相对人的权利，即私法上作为民事主体的权利和公法行政相对人的权利。高校学生权益指高校在籍学生通过做出或不做出一定行为，实现一定利益的许可和保障。 （二）大学生合法权益保护的内容 高校学生作为特殊的社会群体，其特点为：①高校学生权益的价值性。大学生是祖国的未来，担负着民族振兴和中国梦实现的责任，其核心在于自我素质的提高。高校学生权益的行政法保護有利于推进社会主义法治现代化发展，高校对学生发展应注重其自身素质，关注其价值。②高校学生权益的容易受侵害性。高校学生属于弱势群体，在高校管理中处于被动接受管理的地位，其合法权益受到侵害呈现随意性。例如高校随意侵害学生隐私权以及公正评价权，一旦学生合法权益受到侵害也不能得到有效保护。 （三）大学生合法权益保护的意义 1.有利于实现高校学生管理的法治化 高校学生管理法治化是高等教育法治化的必然要求。教育法治化的主要目的是为了保障高校教育工作能够有条不紊地进行。学生是高校主体，高校管理体系要确保公正、公平，就必须以高校学生的利益为中心，建立一个公正合理的学习与生活秩序，确保学生合法权益的实现。为确保高校管理体系公正，确保学生权益，急需建立完善的学生权益管理保障制度，推进高等教育法治化进程，实现高校管理的法治化。
大数据时代下统计学的挑战与发展 、大数据时代下统计学概念概述 教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析 随机性数据， 对考察问题给出推断与预测， 最终为行动提供数据 支持”，这就是统计学。从根本上看，统计学是一门与数据有关 的学科。众所周知， 美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连 任的机会，阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。 随着我们走进大数据时代， 网络科技给搜集数据带来方便， 的设备已经无法容纳大量的数据， 我们对其进行更新， 通过对大 数据的分析，我们为社会传递出有效的、有价值的信息，这一切 为社会的发展起到了不可替代的推动作用。 统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素， 在商品交换过 程中，统计有先导作用，市场经济信息也需要统计学的帮助，大 数据时代， 我们的统计数据不再局限于随机抽样调查， 等高成本的搜集方式， 通过互联网及移动终端， 我们可以获得更 多数据样本， 可以说我们的社会进入高速发展的时期， 大数据时 代下的统计学也进入全新的发展阶段。 二、统计学在大数据时代影响下的变革 1. 从样本的角度看，样本概念得到深化 我们知道统计学离不开样本，有效的样本能够正确反映情 况，大数据时代样本概念与传统不再相同， 通常我们得到诸多网 络数据，一种为静态，即直接在客户端创建的数据，无需提取即 可使用，成本低，另一种为动态数据，即数据随着时间的推移而 变化，最终表现为所有数据的总和， 可见此时的样本不局限于随 机抽样，直接可以做选定分析。 2. 从类型方面看，呈扩大之势 在过去数据通常指结构化数据， 有固定的标准， 大数据时代 数据传统 电话调查
大数据面临的数据安全 数据在当前学术界和产业界扮演至关重要的角色，它被认为是对我们生活、工作和思维方式的重大变革。然而，大数据时代在安全和个人隐私的方面存在许多风险，由此所引起的隐私泄露为个人带来困扰，同时伴随而来的虚假信息也将导致错误的分析结果。因此人们迫切需要技术以确保数据安全。本文将总结并分析大数据时代所带来的安全挑战和机遇，并提供相对应的关键对策。 一、引言 在信息技术中，“大数据”是指一些使用目前现有数据库管理工具或传统数据处理应用很难处理的大型而复杂的数据集。其挑战包括采集、管理、存储、搜索、共享、分析和可视化。更大的数据集的趋势是由于从相关数据的单一大数据集推导而来的额外信息，与分离的较小的具有相同数据总量的数据集相比，能够发现相关性来“识别商业趋势( spot business trends )、确定研究的质量、预防疾病、法律引用链接、打击犯罪以及实时确定道路交通状态”。近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的。目前大数据的发展仍然面临着许多问题，数据安全与隐私问题是人们公认的关键问题之一。当前，人们在互联网上的一言一行都掌握在互联网商家手中，包括购物习惯、好友联络情况、阅读习惯、检索习惯等等．多项实际案例说明，即使无害的数据被大量收集后，也会暴露个人隐私．事实上，大数据安全含义更为广泛，人们面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏．与其它信息一样，大数据在存储、处理、传输等过程中面临诸多安全风险，具有数据安全与隐私保护需求。本文介绍大数据时代的到来，重点分析了当前大数据所带来的安全挑战，详细阐述了当前大数据安全与隐私保护的关键技术．同时必须承认，大数据在引人新的安全问题和挑战的同时也为信息安全领域带来了新的发展机遇，即基于大数据的信息安全相关技术可以反过来用于大数据的安全和隐私保护。