大数据时代降临
导读：《纽约时报》网站今天刊载文章称，“大数据时代”已经降临，在这一领域拥有专长的人士正面临许多机会。文章指出，“大数据”正在对每个领域都造成影响。举例来说，在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉；而在公共卫生、经济发展和经济预测等领域中，“大数据”的预见能力也已经崭露头角。以下是这篇文章的全文。
你在数字方面很拿手？数据令你感到着迷？那么你听到的声音是机会正在敲门。
作为一名刚刚毕业的耶鲁大学MBA(工商管理硕士)，周默(音译)在去年夏天被IBM抢聘，加入了该公司迅速增长中的数据顾问团队。IBM数据顾问的职责是帮助企业弄明白数据爆炸背后的意义——网络流量和社交网络评论，以及监控出货量、供应商和客户的软件和传感器等——用来指导决策、削减成本和提高销售额。“我一直都热爱数字。”周默说道，她的岗位是数据分析师，与其所学的技能相符合。
为了开发数据洪流，美国将需要许多象她一样的人。据顾问公司麦肯锡旗下研究部门麦肯锡全球学会(McKinsey Global Institute)去年发布的一份报告显示，预计美国需要14万名到19万名拥有“深度分析”专长的工作者，以及150万名更加精通数据的经理人，无论是已退休人士还是已受聘人士。
数据充斥所带来的影响远远超出了企业界。举例来说，贾斯汀-格里莫(Justin Grimmer)是新生代的政治科学家，他现年28岁，在斯坦福大学任助理教授。在大学生和研究生时期的研究报告中，他将数学与政治科学联系起来，称其看到了“一个机会，原因是纪律正日益变得数据密集化”。他研究的内容涉及对博客文章、国会演讲和新闻稿进行计算机自动化分析等，希望藉此洞察政治观点是如何传播的。
在科学和体育、广告和公共卫生等其他许多领域中，也有着类似的情况——也就是朝着数据驱动型的发现和决策的方向发生转变。哈佛大学量化社会科学学院(Institute for Quantitative Social Science)院长加里-金(Gary King)称：“这是一种革命，我们确实正在进行这场革命，庞大的新数据来源所带来的量化转变将在学术界、企业界和政界中迅速蔓延开来。没有哪个领域不会受到影响。”
欢迎来到“大数据时代”(Age of Big Data)。硅谷新贵们——最初是在谷歌(微博)，现在是在Facebook——都精通于驾驭网络数据(网络搜索、帖子和信息等)与互联网广告之间的关系。在上个月于瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是讨论的主题之一。这个论坛上发布的一份题为《大数据，大影响》(Big Data, Big Impact)的报告宣称，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。
“生命中的一天”(Day in the Life)系列摄影作品的创作人里克-斯莫兰(Rick Smolan)正计划在
今年晚些时候推出一个新项目，这个名为“大数据的人类脸孔”(The Human Face of Big Data)的项目将记录数据的采集和使用。斯莫兰是一名狂热分子，他认为“大数据”有成为“人性仪表盘”的潜力，也就是一种能帮助人类与贫穷、犯罪和污染等现象展开斗争的智能工具。而私人部门的倡导组织则持有悲观的观点，警告称“大数据”与“独裁者”(Big Brother)同出一辙，只是披上了企业的外衣。
什么是“大数据”？这当然是一个带有文化基因和营销理念的词汇，但同时也反映了科技领域中正在发展中的趋势，这种趋势为理解这个世界和作出决策的新方法开启了一扇大门。根据科技研究公司IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，换而言之，也就是每两年就增长一倍。这不是简单的数据增多的问题，而是全新的问题。举例来说，在当今全球范围内的工业设备、汽车、电子仪表和装运箱中，都有着无数的数字传感器，这些传感器能测量和交流位置、运动、震动、温度和湿度等数据，甚至还能测量空气中的化学变化。
将这些交流传感器与计算智能连接起来，那么你就会看到所谓的“物联网”(Internet of Things)或“工业互联网”(Industrial Internet)。在信息获取的问题上取得进步也是促进“大数据”趋势发展的原因之一。举例来说，政府数据——聘用数据及其他信息——一直都在稳步地向网络转移。在2009年中，美国政府通过启动https://www.doczj.com/doc/729114168.html,网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的政府数据。
数据不仅仅是正在变得更加可用，同时也正在变得更加容易被计算机所理解。“大数据”发展趋势中所增加的大部分数据都是在自然环境下产生的，比如说网络言论、图片和视频等不受控制的东西，以及来自于传感器的数据等。这些是所谓的“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用。
但是，旨在从互联网时代非结构化数据的庞大“宝藏”中获得知识和洞察力的计算机工具正在迅速发展中。在这种工具发展的最前沿是迅速取得进步的人工智能(AI)技术，比如说自然语言处理、模式识别和机器学习等。
这些人工智能技术能应用于许多领域。举例来说，谷歌的搜索和广告业务及其实验中的机器人(19.530,0.13,0.67%)汽车都利用了很多的人工智能技术。在加利福尼亚州的公路上，谷歌的机器人汽车已经跑了数千英里的路。谷歌的这两项业务都让“大数据”时代的挑战却步，它们对数量庞大的数据进行分析，并作出瞬时的决策。
反过来，大量的新数据也正在加快计算领域的进步，这是“大数据”时代中的一个良性循环。举例来说，机器学习算法能基于数据来进行学习，数据越多机器就能学到越多。以苹果在去年秋天推出的iPhohne手机Siri语音助理服务为例，这个应用的源头可回溯至五角大楼的一
个研究项目，该项目随后被分离出来，成为了一家硅谷创业公司。苹果在2010年收购了Siri，并继续向其提供更多数据。时至今日，在人们提供成百上千万条问题的环境下，Siri正在变成一种日益熟练的个人助理，能向用户提供提醒服务、天气预报、餐饮建议和对大量问题作出解答等服务。
麻省理工学院斯隆管理学院的经济学教授埃里克-布吕诺尔夫松(Erik Brynjolfsson)称，如果想要理解“大数据”的潜在影响力，那么可以看看显微镜的例子。显微镜是在四个世纪以前发明的，能让人们看到以前从来都无法看到的事物并对其进行测量——在细胞的层面上。显微镜是测量领域中的一场革命。
吕诺尔夫松解释称，数据测量就相当于是现代版的显微镜。举个例子，谷歌搜索、Facebook 帖子和Twitter消息使得对人们行为和情绪的细节化测量成为可能。
吕诺尔夫松进一步指出，在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。“我们能开始变得远为科学化。”他这样说道。
有很多的轶事证据表明，数据至上的思考方式将带来很高的回报。其中，最著名的例子仍旧是迈克尔-刘易斯(Michael Lewis)在2003年出版的《点球成金》(Moneyball)一书，这本书记录了低预算的奥克兰运动家队是如何利用经过分析的数据和晦涩难解的棒球统计学来找到被评价过低的棒球手的。在布拉德-皮特(Brad Pitt)主演的电影版《点球成金》去年被搬上银幕以前，深度的数据分析就不仅已经成为棒球领域中的标准，而且在英国足球联赛等其他体育项目中也是如此。
沃尔玛(WMT)和Kohl?s等零售商也已经开始对销售额、定价以及经济学、人口统计学和天气数据进行分析，藉此在特定的连锁店中选择合适的上架产品，并基于这些分析来判定商品减价的时机。UPS等货运公司也正在对卡车交货时间和交通模式等相关数据进行分析，以此对其运输路线进行微调。
https://www.doczj.com/doc/729114168.html,等交友网站也经常会仔细查看其网站上列出的个人特征、回应和交流信息，用来改进其算法，从而为想要约会的男女提供更好的配对。在全美范围内，以纽约市为首的警方部门也正在使用计算机化的地图以及对历史性逮捕模式、发薪日、体育项目、降雨天气和假日等变量进行分析，从而试图对最可能发生罪案的“热点”地区作出预测，并预先在这些地区部署警力。
吕诺尔夫松及其两名同僚在去年发表研究报告称，数据指导下的管理活动正在美国企业界中蔓延开来，而且这种管理活动正开始获得回报。这三名学者对179家大型公司进行了研究，发现那些采用“数据驱动型决策”模式的公司能将其生产力提高5%到6%，这种生产力的提高是很难用其他因素来解释的。
在公共卫生、经济发展和经济预测等领域中，“大数据”的预见能力正在被开发中，而且已经崭露头角。研究者发现，曾有一次他们发现“流感症状”和“流感治疗”等词汇在谷歌上的搜索查询量增加；而在几个星期以后，到某个地区医院急诊室就诊的流感病人数量就有所增加(还需要指出的是，医院急诊室发布报告的时间通常要比病人就诊的时间晚上两个星期左右)。
联合国(微博)已经推出了名为“全球脉动”(Global Pulse)的新项目，希望利用“大数据”来促进全球经济发展。联合国将进行所谓的“情绪分析”，使用自然语言解密软件来对社交网站和文本消息中的信息作出分析，用来帮助预测某个给定地区的失业率、支出削减或是疾病爆发等现象，其目标在于利用数字化的早期预警信号来提前指导援助项目，以阻止某个地区重新陷入贫困等困境。
在经济预测领域中，已经有研究表明，与不动产经济学家所作出的预测相比，谷歌上住房相关搜索查询量的增加或减少的趋势能更加准确地预测未来一个季度中的住房市场走势。美联储及其他机构已经注意到这一点。在去年7月份，美国国家经济研究局(National Bureau of Economic Research)主持召开了一次研讨会，此次会议所讨论的内容是“大数据时代的机会”及其对经济领域的影响。
“大数据”还已经令针对社交网络运作方式的研究发生了变化。在20世纪60年代，哈佛大学的斯坦利-米尔格拉姆(Stanley Milgram)利用包裹作为研究媒介，进行了一项与社交网络相关的著名实验。他将包裹寄往美国中西部地区的志愿者，指导他们如何将包裹带给波士顿的陌生人，但不能直接交付；参与实验者如果想要通过邮寄方式来交付包裹，那么目标对象就是能是他们认识的人。结果表明，一个包裹换手的平均次数相当之低，仅为6次左右。这是对所谓“小世界现象”的经典阐释，据此形成了“六度分隔”(six degrees of separation)的流行词汇。
时至今日，社交网络研究的内容涉及如何采集庞大的数字化数据集合，用来阐释网络上的集体化行为。这种研究的结果表明，你认识但不经常联系的人——在社会学中被称为“微弱联系”(weak ties)——是职务空缺小道消息的最佳来源，原因是与关系亲密的朋友相比，这些人在略有不同的社交世界中穿行，因此能看到你和你最好的朋友们所无法看到的机会。
在有关某个主题的交流中，研究学者们还能看到其影响模式和高峰——举例来说，可以通过追踪Twitter上的趋势标签的方式来达成这个目标。对于数量庞大的用户人群来说，Twitter 这个在线“玻璃鱼缸”是透视其实时行为的窗口。康奈尔大学教授乔恩-克伦伯格(Jon Kleinberg)称：“我寻找的是数据中的…热点?，这是我需要理解的一种活动爆发的现象。只有通过…大数据?，你才能做到这一点。”
毫无疑问，“大数据”本身也存在一些风险。统计学家和计算机科学家指出，“大数据”的集合和高密度的测量将令“错误发现”的风险增长。斯坦福大学的统计学教授特来沃尔-哈斯迪
(Trevor Hastie)称，如果想要在庞大的数据“干草垛”中找到一根有意义的“针”，那么所将面临的问题就是“许多稻草看起来就像是针一样”。
此外，对于统计学恶作剧和有偏见的实情调查活动而言，“大数据”也提供了更多的原材料。“大数据”为一个老把戏提供了高科技的手段，那就是——我知道事实，现在让我们来找到事实吧。乔治梅森大学的数学家瑞贝卡(6.99,0.03,0.43%)-高尔丁(Rebecca Goldin)称，这是“最有害的数据使用方式之一”。
数据已被计算机和数学模型所驯服和理解，这些模型就像是文学中的隐喻修辞，也就是一种简化后的解释方式。对于理解数据而言，这些模式是有用的，但它们也存在局限性。私人部门的倡导组织发出警告称，一个基于网络搜索的模式可能会发现一种相关性，从而作出不公平或是带有歧视性的统计推断，对产品、银行贷款和养老基金提供的医疗保险造成影响。
虽然面临着这种警告，但“大数据”时代的降临看起来已是无可逆转。数据已经坐到了驾驶员的位置上，它就在那里，有用而且宝贵，甚至还很时尚。
资深数据分析师称，长期以来，朋友们一谈到他们的工作就会变得厌烦，但现在突然变得好奇起来。这些分析师们认为，《点球成金》是促成这一变化的原因之一，但实际原因远非如此简单。哥伦比亚大学统计学家兼政治科学家安德鲁-格尔曼(Andrew Gelman)称：“文化已经发生了改变。现在人们的想法是，数字和统计学是有趣的，是一种很酷的东西。”(金良/编译)
大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能（BI）的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据，一种爆炸效应带来的结果，已经脱离某种专业的范畴，人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激，让BI人看到一些希望。 以前，不说国内，就算是国外，做BI也大多是局限在几个大行当，电信、金融、零售、政府，他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里，更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于，决策者有时候更愿意相信自己的直觉，而非数据。这种意识虽然逐渐在变化，可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入，他们对数据的利用方式，价值的榨取，让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策，而是可以从数据中获得收益了，它已经不再是一种锦上添花的东西了，那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网，在这些行当里面，数据在爆发，不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成；交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，让他们自己去洞察市场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月，TDWI（数据仓库学院）发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式，对全球范围的企业调查，目标对象既有IT人，有业务单位的人，也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况，现在如何，计划如何。所以，这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构，一下定义，二看现状，三分长短，四谈趋势，最后再来个厂商介绍。同样，这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义，值得关注。如果我们仅仅从字面上看，大数据似乎跟海量数据差别不大，仅仅是变得更加通俗？并非如此，这份报告给出一些区别，TDWI赋予这个术语更多的含义，更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V
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。
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
大家早上好 上周，财经郎眼的主题是大数据来了，我感觉这期节目很不错，所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。现在，我跟大家分享一个新的名次，大数据时代。我相信大家对大数据这个名次并不陌生，我们在生活中经常听到人们讨论大数据，但什么是大数据，它会对我们的生活有什么影响呢？ 在历史上，有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革命。第一次信息革命是语言的产生，第二次信息革命是文字的产生，第三次信息革命是纸张的发明，第四次信息革命是印刷术的发明。那第五次信息革命，也是离我们最近的一次信息革命，就是互联网时代的到来。这5次信息革命，一次比一次的影响更大。互联网冲刷着一切，改变了一切。现在，互联网+信息，产生了一个现在很热的一个词，大数据。最近，贵州成立了中国首个大数据交易所，首批数据交易，卖方为腾讯计算机系统有限公司，买方为京东云平台。当大数据与经济相联系，便预示着一次新的信息革命，大数据时代。你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。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余浪潮的到来。”今天，人们每天都会产生大量的数据，举个例子，百度导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据打印出来需要5000亿张A4纸。现在，这些数据可以交易了。那企业买这些数据有什么用呢？ 在大数据时代，企业有所有的信息，通过分析，企业知道顾客需要什么，因为企业有这些顾客需求的信息，因此企业不仅可以更好的满足他们的需求，同时还可
中国青年政治学院学报·政治理论与政治建设·2014年第6期 大数据时代行政管理问题研究 陈静 （德阳市旌能天然气有限公司办公室，四川德阳618000） 【摘要】近年来，各级行政机关在推进行政决策机制的完善上做了很多有 益的探索与实践，已有许多成功之处，但对大数据的挖掘和利用还比较薄弱，特 别是现阶段，大数据已引起了世界各国科技界、产业界和政府部门的高度关注， 大数据时代已经来临。在这一时代背景下，行政决策机构应努力把握住时代赋 予的机遇，顺应大数据时代的潮流，努力改善行政管理模式，加强信息化建设， 并利用大数据的优势实施创新驱动发展，最大限度地提升行政管理的效率和 质量。 【关键词】大数据时代行政管理信息化 在宽带化、移动互联网、物联网、社交网络、云计算等技术手段的催生下，各种终端设备产生了惊人的数据量，大数据时代翩然而至。大数据时代既然已经来临，各级行政管理机构应把握住时代赋予的机遇，夯实大数据时代的网络基础，搭建大数据时代的应用平台，培养大数据时代的文化精神，打造一个基于新技术、新规则、新理念的服务型行政管理与决策平台。 认识不到大数据对未来发展的重要意义，必然落伍，所以抓住机遇，实现数据驱动的创新，将是未来行政管理部门竞争的一个焦点。毋庸置疑的是，行政管理在大数据领域将有极大的拓展空间。2012年，奥巴马政府将“大数据战略”上升为国家战略，计划投资近两亿美元以发展大数据相关产业，这是继1993年美国宣布信息高速公路计划后的又一次重大科技发展部署。大数据时代的来临，必将对世界未来的科技与经济发展带来深远的影响。 “行政管理”和“大数据”是两个很抽象的概念，近几年来，随着社会转型以及信息化高速发展，二者不期而遇且相互碰撞，既矛盾又融合。如何让这二者互为补充，互为促进，将是新时期各级行政管理部门及其工作人员亟待掌握的一门功夫，亦是一个不得不面对的挑战。那么，在迎接这一挑战中行政管理工作应该注意一些什么问题，笔者从以下几个方面加以阐述。 一、大数据已成为现代行政管理改革的关键促因 行政管理是指国家各级政府部门在执行法定职能及其具体运作的过程中，所经历的程序、收稿日期：2014－09－10 作者简介：陈静，德阳市旌能天然气有限公司办公室主任，高级经济咨询师，主要研究行政管理。
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
《大数据时代》给予我的启示 信息是人类社会记录、存储、传播交流的一切内容，包括文字、声音、图片、影像等。最近一个多世纪以来，伴随几次技术革命，随着计算机的发明，信息是以数据的形式存在电子元件中，呈现出爆炸式的增长。人类现在一天产生传递的信息，要超过人类几百年甚至上千年积累存贮的信息。从马克思“量变引起质变”的哲学原理来看，大数据时代就是信息积累从量变到质变的必然结果。这将是一个新的时代，海量数据的处理、利用，将改变人们的思维方式、工作方法和生活状态。我们是被动地去观望接受它的影响呢，还是主动的学习改变从而引领这种趋势呢？ 在时代变革面前，黄袍山公司选择了主动，去引领时代发展趋势。面对不确定性，变革的先行者意味着更多的风险、甚至要付出代价，但被动去接受，只会丧失大好良机，终将被时代所淘汰。世上没有坐享其成的好事，机会是留给敢于尝试的人。 数字化营销、会员营销、惠万家计划、物联网建设等一系列理念的提出和实践，充分体现了黄袍山公司领导站在时代发展的前沿，高瞻远瞩、先试先行、英明决策的战略眼光，引领时代发展的远大抱负，造福人类健康的博大胸怀。虽然黄袍山公司处在偏远的山区县城，但这并不妨碍其成为一个伟大的企业，就像韶山冲走出的毛出席，带领在边穷山区奋斗的共产党人最终夺得了天下一样。企业的比拼最终是企业家胆略和胸怀的比拼，无疑在这一点上，黄袍山公司不输给别的企业。 竞争的市场是一场不见硝烟的战场，在食用油市场上尤为剧烈。全国有近1500家茶油生产企业，各以其自有的资源禀赋分得食用油市场的一杯羹，同质产品的竞争激烈程度可见一斑。同类产品中，橄榄油在高端油品市场上摇摇领先，占据着绝大部分市场份额；新的健康油品又在不断涌现，米糠油、亚麻籽油、核桃油、苏子油等等又在不断的觊觎蚕食着这个市场。合作客户是有限的，消费者也是有限的，在供大于求的市场格局中，主动权掌握在消费者手中，有很多产品可供选择。 传统的市场营销是一种交易营销，重视的是产品、价格、渠道和促销。传统的营销模式中，制造商生产出的产品往往通过制造商—批发商—零售商—消费者的营销渠道对外销售产品，产品一般需要经历好几个环节才能到达消费者手中，这样臃长的供应链不仅降低了产品的时效性，而且增加了产品的成本。 现代网络营销是指发现、满足或创造顾客需求，利用互联网所进行的市场开拓、产品创新、定价促销、宣传推广等活动总称，强调是消费者的欲望和需求、成本、便利和沟通，重
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
大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念： "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。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations
大家早上好上周，财经郎眼的主题是大数据来了，我感觉这期节目很不错，所以我把大数据时代作为我今天的演讲主题。现在，我跟大家分享一个新的名次，大数据时代。 我相信大家对大数据这个名次并不陌生，我们在生活中经常听到人们讨论大数据，但什么是大数据，它会对我们的生活有什么影响呢？ 在历史上，有过五个对人们生活产生了重要影响的信息革命。第一次信息革命是语言的产生，第二次信息革命是文字的产生，第三次信息革命是纸张的发明，第四次信息革命是印刷术的发明。那第五次信息革命，也是离我们最近的一次信息革命，就是互联网时代的到来。这5次信息革命，一次比一次的影响更大。互联网冲刷着一切，改变了一切。现在，互联网+信息，产生了一个现在很热的一个词，大数据。最近，贵州成立了中国首个大数据交易所，首批数据交易，卖方为腾讯计算机系统有限公司，买方为京东云平台。当大数据与经济相联系，便预示着一次新的信息革命，大数据时代。你可以想像一下它会对我们生活产生什么样的影响了。 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。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余浪潮的到来。”今天，人们每天都会产生大量的数据，举个例子，百度导航每天需要提供的数据超过（1PB=1024TB），这些数据打印出来需要5000亿张A4纸。现在，这些数据可以交易了。那企业买这些数据有什么用呢？
在大数据时代，企业有所有的信息，通过分析，企业知道顾客需要什么，因为企业有这些顾客需求的信息，因此企业不仅可以更好的满足他们的需求，同时还可以知道他们这个产品需要什么，同时企业可以生产产品并卖出。因此，企业在满足消费者需求的同时也降低了成本，企业不再为库存担忧，生产效率也大大提高了。举个例子，沃尔玛被称为最了解顾客购物习惯的零售商，沃尔玛曾经创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例;在一定程度上，沃尔玛使用的大数据模式，已经从满足消费需求发展到创造消费需求。 再举一个例子。美国的塔吉特百货公司根据一个女孩在塔吉特连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过短信的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相却是女孩确实隐瞒了怀孕消息。为什么塔吉特知道女孩怀孕了？塔吉特认识这个女孩吗？当然不是。通过大数据分析，塔吉特百货将看似杂乱无章的购买清单，对比发现其中的规律和不符合常规的数据，实现精准营销。
大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。 关键词：大数据时代；统计学；影响分析 引言 对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。 （二）大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都
大数据时代数据分析与信息安全 目前，中国已进入大数据时代，科学的大数据管理对于我国实现网络强国目标具有重要意义。本文基于目前全球数据发展的推动作用，结合中国大数据时代的具体特点，分析、探讨大数据时代背景下的信息安全特点，并作简要讨论。 标签：大数据；信息安全；数据分析 大数据是社会科学技术发展和工业化的融合，目前随着全球化进程的加剧，数据信息的增加，其发展规模和速度都发生了巨大变化。全球化的大数据融合，必然会引起各国对信息安全的高度重视，尤其是与其他国家相连接和互动的国际信息。这些信息不仅会影响我国的外交、经济、军事、政治和文化，更会给我国的信息安全管理工作带来巨大挑战。本文通过分析大数据时代的发展趋势，着重探索其特点和安全要求。 一、大数据时代的发展趋势 近年来，相关业界和学术界提出了大数据的讨论，大数据时代已经到来。大数据给学术界带来了新的思路，且颠覆了很多传统的行业模式，并为之带来了新的发展变化。据预测，大数据将成为企业、政府、研究、教育、医疗和其他行业的新挑战。大数据的核心技术是对信息的存储和传输进行整理分析，要求做到数据实时处理、真实有效。相比于传统信息的挖掘和应用，大数据更具优势，打破了传统数据源的局限性，给全世界的商业模式带来了新的机遇和挑战，其潜在的价值也将带来新的市场空间。与此同时，无处不在的数据，也对信息安全提出了新的标准和要求。与大数据技术相关的产业链将迎来一个新的发展时期，美国在20世纪90年代就提出了“信息高速公路”项目和技术，此外，日本、英国、澳大利亚和其他国家都已出台了战略举措和相应的大数据技术。 大数据属于数据集，其特点是种类多、容量大、应用方便、存取方便、发展速度快，大数据的科学管理方法已成为新一代的重要信息技术。在大数据背景下逐渐形成的万物互联的发展趋势促进了全球经济的发展。国际经济新格局的发展趋于网络化、智能化，数据共享日益方便，因此互联网信息安全也进入大数据时代。发达国家相继出台与大数据相关的政策，使大数据成为经济发展和转型的新动力，并且给国家带来新的发展机遇。2014年中国正式提出行动数据大计划，将发展大数据作为未来发展的重要战略目标。在大数据时代，我国的信息安全管理工作也将迎来新的发展机遇和挑战，政府和各行业间的信息资源，将通过整合、共享、相互渗透，实现数据间的有效连接，由此将会带来信息安全保证的挑战，促使信息安全管理变得更加全面，使人们不得不树立新的信息安全管理意识。 二、数据分析现状及发展 大数据的价值不可估量，并且被誉为“未来石油”。企业通过海量的数据信息挖掘，从中发现商机、明确客户需求，从而准确锁定目标客户。大数据产业具有
数据的故事 ——读《大数据时代》有感信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变……我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代？大数据时代带给了我们什么？ 信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述的记录，是可定义为的，它涉及到事物的。它是关于事件之一组且客观的描述，是构成和的原始材料。数据可分为和两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料？ 在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理？这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。 数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？银行业天然有
大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术
提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展
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