大數(shù)據(jù) 第1篇

1大數(shù)據(jù)

來自生物、醫(yī)藥、醫(yī)械、臨床實驗與健康管理等各個方面的數(shù)據(jù)，構成生物醫(yī)學的各類大數(shù)據(jù)資源，它們形式多樣，具有自身的特殊性，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）原始數(shù)據(jù)量大，且呈異構、多樣性。

（2）難以用數(shù)學方式表達其結構及特征。例如：醫(yī)生對醫(yī)學影像、信號和其他臨床數(shù)據(jù)的解釋多是非結構化的語言或文字形式自由的口述，難以標準化。

（3）數(shù)據(jù)可能包含冗余的、無意義的或不一致的屬性，并且數(shù)據(jù)經常要更新。

（4）數(shù)據(jù)采集很難完全避免噪聲干擾，而噪聲往往會影響處理結果。生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)的收集、抽取與集成、分析與挖掘、解釋和共享等諸多方面，涉及數(shù)據(jù)庫、信息科學、統(tǒng)計學、高性能計算、網絡科學、心理學等多個領域。

2生物醫(yī)學信息處理

2.1數(shù)據(jù)挖掘在生物醫(yī)學信息分析中的應用

數(shù)據(jù)挖掘是對海量數(shù)據(jù)進行處理和分析，找出數(shù)據(jù)間的隱含聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)未知規(guī)律，最終獲得知識的過程。挖掘的過程包括信息收集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估和知識表示8個步驟[5]。近年來，數(shù)據(jù)挖掘是生物醫(yī)學信息分析的常用手段，尤其是在循證醫(yī)學研究、基因組和蛋白質組的研究領域中有很廣泛的應用價值。KDNuggets在2011年全球數(shù)據(jù)挖掘應用行業(yè)調查的結果表明：健康行業(yè)位居10大數(shù)據(jù)挖掘應用領域的第3位。生物醫(yī)學領域大數(shù)據(jù)多是不完整的、不一致的、有噪聲的，數(shù)據(jù)具有獨特的復雜性、豐富性、規(guī)模和重要性，需要數(shù)據(jù)挖掘的特殊關注。數(shù)據(jù)挖掘經典算法，如：分類、聚類、關聯(lián)分析、序列等在生物醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘時都可使用。

2.1.1　分類（Classification）

分類是根據(jù)己知數(shù)據(jù)的特征和分類結果，為每個類找到合理的模型(構造分類器)，然后用這些模型對新數(shù)據(jù)進行分類。K最鄰近算法、決策樹、支持向量機、神經網絡等是常用的分類模型構造方法。疾病的診斷和鑒別就是典型的分類過程。例如：美國學者利用數(shù)據(jù)挖掘軟件Clementine，以決策樹算法為模型，分析挖掘了醫(yī)療機構HealthOrg的數(shù)據(jù)倉庫中有關年齡、BMI指數(shù)、腰臀比和周鍛煉次數(shù)等數(shù)據(jù)，得出糖尿病患病危險因素的分析結果。此外，還有一些國內外研究者針對肺癌、乳腺癌的診斷數(shù)據(jù)，通過分類挖掘的方法提高診斷的精確性。

2.1.2　聚類（Clustering）

分析聚類分析是將有共同特征或相似度高的數(shù)據(jù)對象實例聚成一類的過程，常用來研究樣品或指標分類問題。聚類分析在生物醫(yī)學領域已經得到廣泛的應用，例如：可以根據(jù)流行病學特征屬性的相似程度將病例數(shù)據(jù)劃分成若干類，通過比較各個類別之間的臨床醫(yī)學狀態(tài)特征屬性的差異來分析某類疾病。國外學者選取SEER數(shù)據(jù)庫中的217558例肺癌病例，通過分析每個病例的22個臨床醫(yī)學特征屬性和23個流行病學特征屬性的相似度后，將這些病例劃分為20類，這就是典型的聚類分析。

2.1.3　關聯(lián)（Association）分析

關聯(lián)反映的是一個事件和其他事件之間依賴或關聯(lián)的知識，可以通過表征事物特征的兩個或多個變量的取值之間存在的某種規(guī)律性，找出數(shù)據(jù)之間隱藏的關聯(lián)關系。關聯(lián)現(xiàn)象在生物醫(yī)學領域普遍存在，例如：臨床上的某些疾病會同時呈現(xiàn)幾種不同的病癥，這些病癥之間就表現(xiàn)為一定程度的關聯(lián)性，而醫(yī)生診斷病癥的過程常常以觀察癥狀為基礎。

2.1.4　序列挖掘（SequenceMining）

序列是指按一定順序或規(guī)律排列構成的一系列符號、數(shù)值或事件。存儲于DNA、RNA和蛋白質中的遺傳和功能信息可用符號序列表示，分析序列數(shù)據(jù)能找到其統(tǒng)計規(guī)律或發(fā)現(xiàn)序列組成部分片段之間的相似性或相同性，這是生物信息學研究中最常用方法。此外，還可用時間序列數(shù)據(jù)進行某些疾病的研究與治療，例如：歐盟資助的T-IDDM（TelemetricManagementofInsulinDependentDiabetesMellitus）項目通過Internet采集糖尿病患者的連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，經時間序列分析后找到患者一天內血糖水平變化的規(guī)律和趨勢，為醫(yī)生調整或精確胰島素治療方案提供有效的數(shù)據(jù)和支持。

2.1.5　圖挖掘（GraphMining）

利用待研究的數(shù)據(jù)對象構建圖這種數(shù)學模型，然后從圖中尋找頻繁出現(xiàn)的子圖，從而挖掘出有價值的信息。例如：美國學術界整合出2003年H5N1禽流感感染風險地圖，經過圖挖掘分析出2013年H7N9人類病例區(qū)域[11]。此外，從政府管理角度來看，公共衛(wèi)生部門可以針對覆蓋全國患者的電子病歷數(shù)據(jù)庫進行圖挖掘，從而完成全面疫情的監(jiān)測。

2.2文本挖掘——生物醫(yī)學文獻信息的大數(shù)據(jù)處理

2.2.1　文本挖掘

目前，全球醫(yī)藥類期刊近3萬種，每年發(fā)表論文200多萬篇，并且以每年7%速度遞增，互聯(lián)網上的信息資源約有30%以上的是與醫(yī)學信息相關的。文本挖掘（Text-Mining）和信息可視化（InformationVisualization）是分析這些數(shù)據(jù)，揭示知識領域的內在聯(lián)系的最有效手段。文本挖掘主要結合文字處理技術，利用智能算法，分析大量的半結構化和非結構化文本源（如文檔、電子表格、電子郵件、網頁等），抽取散布在文本文件中的有價值知識，并轉化為可利用的知識的過程，其工作流程如圖2所示，挖掘前要完成包括文本收集、文本分析和特征修剪三個步驟的預處理工作。文本挖掘多以計算機技術實現(xiàn)，文檔聚類、文檔分類和摘要抽取是應用最多的技術。文檔聚類主要完成大規(guī)模文檔集內容的概括、識別文檔間隱藏的相似度、減輕瀏覽相關、相似信息等功能。文檔分類多以統(tǒng)計方法或機器學習自動實現(xiàn)，簡單貝葉斯分類法，矩陣變換法、K最鄰近分類算法以及SVM等都是其常用的分類方法。摘要抽取主要是利用計算機自動地從原始文檔中提取全面、準確反映該文檔中心內容的簡單連貫的短文。此外，文本挖掘的結果評價常用分類正確率、查準率、查全率、支持度和支持度置信度等世界公認的重要參數(shù)進行評價。生物醫(yī)學信息處理領域所涉及的DNA序列綜合特征分析、蛋白質功能和相互作用分析、疾病基因發(fā)現(xiàn)、藥物作用靶點預測等都與文本挖掘技術密不可分。在我國，已經有一些研究者利用文本挖掘技術來研究醫(yī)學文獻背后隱藏的知識。臨床上，醫(yī)生用文本挖掘技術對疾病的處方和中藥用藥規(guī)律進行了分析。

2.2.2　信息可視化

信息可視化是一種運用計算機圖形學和圖像處理技術，將信息轉換為具有一定意義圖形或圖像，并進行交互處理的理論、方法和技術。它能有效發(fā)掘、過濾和研究海量數(shù)據(jù)，以更直觀、有效的方式使研究人員更容易發(fā)現(xiàn)隱藏在信息內部的特征和規(guī)律，深層次地發(fā)掘包括生物醫(yī)學領域在內的多個學科的研究熱點和研究前沿信息，為研究人員把握研究方向提供幫助。信息可視化的常用工具有TDA、CiteSpace、Histcite、Vxinsight等軟件，主要完成數(shù)量統(tǒng)計、共現(xiàn)分析和統(tǒng)計圖表、共現(xiàn)矩陣、節(jié)點鏈接圖、技術報告展示等功能。例如：國外學者針對PubMed數(shù)據(jù)庫中2002年到2011年的文獻，分析了以“電子健康檔案”、“醫(yī)療記錄系統(tǒng)”和“計算機輔助診療”為主題的文獻的引用情況后，用可視化工具展現(xiàn)其研究結果，使相關領域的科研人員很直觀的了解了該領域的研究狀況。

3總結與展望

生物醫(yī)學領域的大數(shù)據(jù)時代已經來臨，與大數(shù)據(jù)處理相關的新理論、新技術和新方法將給該領域的實質性進展提供有效的技術支持，不斷進步的信息處理技術和方法必將是廣大研究人員和醫(yī)生從事研究和診療工作的利器。目前，我國相關的大數(shù)據(jù)的技術和應用還處在學習和跟隨的階段，掌握生物醫(yī)學知識和大數(shù)據(jù)處理技術的復合型人才還十分有限，亟需在國家層面制定生物醫(yī)學領域大數(shù)據(jù)方面的政策、加大資源投入，從而建立良好的大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境。同時，重視大數(shù)據(jù)科學和生物醫(yī)學的基礎研究和相關人才的培養(yǎng)。此外，在生物醫(yī)學飛速發(fā)展越來越依賴數(shù)據(jù)的同時，也應該多關注隱私問題、數(shù)據(jù)的安全性問題以及由此涉及的倫理道德問題。我們相信，通過國家和廣大科研工作者的共同努力，一定能出色完成生物醫(yī)學信息處理的各項任務，為我國的生物醫(yī)學發(fā)展做出更大的貢獻。

作者：張艷 單位：上海理工大學光電信息與計算機工程學院 復旦大學數(shù)字醫(yī)學研究中心 上海市醫(yī)學圖像處理與計算機輔助手術重點實驗室

大數(shù)據(jù) 第2篇

一、大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行信用風險管理SWOT分析

（一）定性分析

1.優(yōu)勢分析。商業(yè)銀行在多年發(fā)展中，擁有廣大的客戶群體，積累了客戶基本資料、客戶交易、客戶存貸款等大量數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行憑借其雄厚的資本，可以建立大數(shù)據(jù)服務器等設備，將這些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與其他來源數(shù)據(jù)進行整合，數(shù)據(jù)分析人員通過云計算等技術手段挖掘出有價值的信息，從各個角度分析客戶需求以及識別信貸風險，從而有助于商業(yè)銀行更加科學地評價經營業(yè)績、評估業(yè)務風險、配置全行資源，引導銀行業(yè)務科學健康發(fā)展。

2.劣勢分析。在現(xiàn)有的銀行交易系統(tǒng)中，客戶的身份證、交易流水等大量信息已被銀行掌握，但缺少如客戶的家庭情況、收入狀況、消費習慣、興趣愛好等其他方面的信息。另外，目前小微企業(yè)客戶信息以及商業(yè)銀行的產業(yè)鏈客戶信息也比較缺乏，直接影響著銀行對這些客戶提供金融服務的水平。再者，大數(shù)據(jù)時代下，需要金融專業(yè)人才和數(shù)據(jù)分析人才相互配合，才能充分挖掘數(shù)據(jù)價值，但數(shù)據(jù)分析人員較為匱乏也將成為商業(yè)銀行的軟肋。

3.機會分析。剛剛進入大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行應率先構架大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略體系，制定大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，突破同質性，實施差異化業(yè)務發(fā)展戰(zhàn)略，從而贏得先機。如果大數(shù)據(jù)獲得成功應用，將為銀行創(chuàng)造先發(fā)競爭優(yōu)勢，使銀行決策從“經驗依賴”向“數(shù)據(jù)依據(jù)”轉化，打造不可復制的核心競爭力?！皵?shù)據(jù)—信息—商業(yè)智能”將逐步成為銀行定量化、精細化管理的發(fā)展路線，數(shù)據(jù)分析也將成為其風險防控的法寶。

4.威脅分析。大數(shù)據(jù)在給商業(yè)銀行帶來前所未有的機遇的同時，也給其帶來了諸多威脅，例如大數(shù)據(jù)存在的風險、網絡安全、數(shù)據(jù)失真等。在大數(shù)據(jù)開發(fā)利用過程中，云計算技術將會得到廣泛應用。但是云計算將數(shù)據(jù)存入云端，而云端往往是由第三方服務器實現(xiàn)存取的，如果第三方將數(shù)據(jù)泄露，將會給銀行帶來極大的風險。另外，互聯(lián)網金融正在顛覆著傳統(tǒng)的金融模式，網商具有活躍的交易記錄和巨大的金融需求，但商業(yè)銀行很難開發(fā)到這些客戶，將給銀行帶來挑戰(zhàn)。

（二）定量分析

除了對大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行信用風險管理面臨的內外部環(huán)境進行定性分析外，還可以進行定量分析。具體思路為：

①確定包括優(yōu)勢與劣勢、機會和威脅等多于10個的內外部環(huán)境因素；

②利用主觀賦權法、客觀賦權法、層次分析法（AHP法）等任一方法確定各因素的權重；

③給各個因素打分，分值范圍為1到5分，評分越高說明因素越重要；

④將各個因素的權重與得分相乘，從而最終計算出各個因素的加權分數(shù)；

⑤各個因素加權分數(shù)計算代數(shù)和得出公司的總加權分數(shù)，然后根據(jù)分數(shù)進行判斷。某商業(yè)銀行內外環(huán)境分析如附表所示。由附表可以看出，該銀行外部機會大于外部威脅，內部優(yōu)勢大于內部劣勢，應抓住大數(shù)據(jù)帶來的機遇，充分利用信息技術，更加科學地評估業(yè)務風險、配置全行資源，引導銀行業(yè)務科學健康發(fā)展。

二、基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行征信系統(tǒng)構建

目前，我們已經進入了大數(shù)據(jù)時代，由于大數(shù)據(jù)包含的信息量大而且非常復雜，傳統(tǒng)的系統(tǒng)已不能滿足銀行新的分析需求，有必要建立一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)環(huán)境，構建大數(shù)據(jù)的商業(yè)銀行征信系統(tǒng)，采取新分析算法，搭建大數(shù)據(jù)跨業(yè)務的統(tǒng)一應用平臺，從而滿足銀行精細化管理、差異化服務、提升風險分析能力的需求。

（一）大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行征信系統(tǒng)概述

在金融交易安全日益突出的今天，如何迅速、有效地發(fā)現(xiàn)各類欺詐行為，對保證商業(yè)銀行的正常運作和國家人民財產安全都顯得十分重要。商業(yè)銀行征信系統(tǒng)要針對信貸風險防控工作的實際特點，通過客戶交易信息以及客戶其他信息收集來加強客戶信用風險監(jiān)測。系統(tǒng)總體見附圖。附表某商業(yè)銀行內外環(huán)境分析內部環(huán)境評分權重加權分外部環(huán)境評分權重加權分⑴整體競爭優(yōu)勢明顯；30.100.30⑴云計算的快速發(fā)展；50.150.75⑵良好的客戶群體；50.150.75⑵數(shù)據(jù)來源多樣化；50.251.25⑶資本雄厚，有能力建立大數(shù)據(jù)庫；40.050.20⑶科技發(fā)展為數(shù)據(jù)應用提供支持；40.200.80⑷擁有專業(yè)客戶人才；30.200.60⑷精準評估業(yè)務風險；40.251.00⑸良好的內控環(huán)境；50.251.20⑸先入為主的機會；40.150.60優(yōu)勢⑹豐富的風險防控經驗；50.251.25機會⑹精細化管理的趨勢。40.100.40小計1.004.30小計1.004.80⑴缺乏個人客戶基本信息；-30.25-0.75⑴網商的競爭；-50.3-1.50⑵缺乏小微企業(yè)基本信息；-30.20-0.60⑵大數(shù)據(jù)安全風險；-50.25-1.25⑶缺少產業(yè)鏈客戶的信息；-40.20-0.80⑶網絡安全面臨挑戰(zhàn)；-30.2-0.60⑷缺乏專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人才；-30.10-0.30⑷外部風險事件的影響；-30.15-0.45⑸缺乏非結構化數(shù)據(jù)收集能力；-50.15-0.75⑸外部風險來源多樣化。-30.1-0.30劣勢⑹商業(yè)運營模式面臨變革。-30.10-0.30威脅小計1.00-3.50小計1.00-4.10優(yōu)勢劣勢合計0.80機會威脅合計0.70系統(tǒng)將從海量數(shù)據(jù)中提取出有關聯(lián)的數(shù)據(jù)信息，以發(fā)現(xiàn)潛在或已知的風險，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)倉庫、模型庫、知識推理、人機交互四者有機地結合起來，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的作用，通過建立風險評估模型較好地處理數(shù)據(jù)資源中存在的模糊性和隨機性，在成熟的模式識別技術和智能分析技術的輔助下，對銀行業(yè)務的全方位、多角度的可靠性分析和風險評估，有助于商業(yè)銀行實施全面風險管理體系，從而進一步提高融資、貸款、授信等方面的風險評估、監(jiān)控水平。

（二）大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行征信系統(tǒng)工作原理

1.數(shù)據(jù)原料。數(shù)據(jù)原料是商業(yè)銀行風險防控中的關鍵一環(huán)，它直接影響到數(shù)據(jù)挖掘的效率、精準度以及所得模式的有效性。目前，商業(yè)銀行針對客戶資料和消費記錄都建立了功能龐大的消費市場數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，在以大數(shù)據(jù)引領、以智能化為核心的產業(yè)變革時代，銀行要真正將數(shù)據(jù)作為風險控制的源點，有效整合來自銀行網點、PC、移動終端設備、社交網絡、征信機構等傳來的結構化和非結構化的海量數(shù)據(jù)，既要獲取常規(guī)渠道的數(shù)據(jù)，又要收集社會化媒體數(shù)據(jù)，真正將數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略性資產，實現(xiàn)從管控風險向經營風險方向的轉型。

2.數(shù)據(jù)工廠。數(shù)據(jù)工廠是利用數(shù)據(jù)挖掘理論與技術將數(shù)據(jù)中潛在的、有用的模式搜索出來，是整個征信系統(tǒng)最為關鍵的一步，也是技術難點。在數(shù)據(jù)工廠中，系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)抽取工具、數(shù)據(jù)集成工具、數(shù)據(jù)過濾工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及模式評估工具等，從海量數(shù)據(jù)原料中提取輔助決策的關鍵性數(shù)據(jù)，并經過歸納總結、推理、分析數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘中分類、聚類、偏差檢測、概念分析、異類分析、關聯(lián)分析、時序演變分析和元數(shù)據(jù)挖掘等功能，完成對銀行信用風險控制、銀行市場風險評估和銀行操作風險評估，從而幫助決策者對信息預測和決策起作用。

3.數(shù)據(jù)產品。數(shù)據(jù)工廠最終的結果是數(shù)據(jù)產品，把所有最終經挖掘發(fā)現(xiàn)的知識直觀地通過可視化技術展示給商業(yè)銀行，以幫助其理解和解釋數(shù)據(jù)挖掘的結果，控制信貸風險。這些數(shù)據(jù)結果既包括傳統(tǒng)的諸如違約率、違約損失率、違約暴露和違約期限等客戶信用信息，也包括客戶的其它方面的信用記錄、客戶的信用評級以及對市場風險的評估。當然，整個數(shù)據(jù)挖掘過程是一個不斷反饋、循環(huán)往復的過程，信用評級結果也是動態(tài)變化的。

4.數(shù)據(jù)應用。經過數(shù)據(jù)挖掘得出的風險評估結果為商業(yè)銀行評估信貸業(yè)務的風險和收益情況提供了量化工具，改變了單純被動信用風險管理模式。在此背景下，商業(yè)銀行應規(guī)范貸款審批標準和審批程序，優(yōu)化金融信用監(jiān)控機制，完善組織架構和規(guī)章制度，實施風險動態(tài)防控，使信貸風險管理體系健康運行。

三、大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行信用風險管理應注意的問題

在“大數(shù)據(jù)”時代，商業(yè)銀行面臨著信用風險防控的新形勢，要積極做好如下應對工作。

（一）風險意識要思維開放

商業(yè)銀行在進行風險預測時，需要考量政策、人為的操作風險、市場環(huán)境等等眾多因素，但現(xiàn)有的技術水平難以支撐挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。因此，商業(yè)銀行需要具備一種像互聯(lián)網一樣的開放式思維，建立分析數(shù)據(jù)的習慣，重視“大數(shù)據(jù)”開發(fā)利用，關注與風險預測高度相關的大數(shù)據(jù)信息，如客戶的基礎信息（如客戶開立賬戶時留存的住址、年齡、從事行業(yè)、性別等等）、客戶交易信息（如客戶在ATM機上的存取款情況、使用銀行卡、購買理財、使用其他業(yè)務的記錄等等）、外部的信息（從互聯(lián)網、電信運營商、證券交易所等處挖掘來的有關信息）等，用數(shù)據(jù)說話，從而提高不確定風險的預測水平。

（二）數(shù)據(jù)整合要注重質量

大數(shù)據(jù)很多時候是從一種非傳統(tǒng)的角度去分析、挖掘、利用數(shù)據(jù)價值的思路。由于數(shù)據(jù)來源龐雜廣泛，需要不斷利用技術創(chuàng)新去挖掘利用大數(shù)據(jù)的價值，再加上數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性很強，商業(yè)銀行應建立自己的數(shù)據(jù)地圖，整合銀行內部數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)鏈上的其它外部數(shù)據(jù)，堅持做到數(shù)據(jù)要依照標準化采集，確保數(shù)據(jù)來源真實可靠，杜絕以假亂真；同時構建專門的數(shù)據(jù)分析方法和使用體系，對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，并嚴格按照國家法律法規(guī)進行使用，從而確保數(shù)據(jù)質量，提高數(shù)據(jù)應用性。

（三）系統(tǒng)建設要高屋建瓴

大數(shù)據(jù)具有一般數(shù)據(jù)所不具備的特殊性，傳統(tǒng)的處理工具和解決方案難以滿足針對大數(shù)據(jù)的處理和分析需要，因此需要采用新的處理模式，才能發(fā)揮大數(shù)據(jù)的效能。商業(yè)銀行需要投入大量資源加快完善高度集中、完備、綜合、專業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，建設完善數(shù)據(jù)倉庫項目，從而適應“大數(shù)據(jù)”技術的需要。在系統(tǒng)建設中要高屋建瓴，要把對于非結構化數(shù)據(jù)分析的技術與現(xiàn)有的、基于結構化數(shù)據(jù)的分析工具相結合，預裝一些成熟的數(shù)據(jù)挖掘算法和文字文本的算法，完善數(shù)據(jù)挖掘工具的擴展性，便于數(shù)據(jù)分析人員能夠快速地進行大數(shù)據(jù)分析。同時，對資源的投入一定要有相當?shù)那罢靶裕⒓骖櫘斍皩嶋H，盡可能地實現(xiàn)資源利用最大化。

作者：谷增軍

大數(shù)據(jù) 第3篇

一、大數(shù)據(jù)時代的大學教育

1、對大學教育的影響

大學教育是第二次產業(yè)革命時為了適應工業(yè)所需的大量的技術人員的產物。當今，學生知識的來源不再局限于課堂，不再拘泥于某一個專業(yè)，他們可通過互聯(lián)網、微信、微博等信息平臺來獲取文本的、圖像的甚至是視頻的各種知識。學生的知識面將比以往的任何朝代更加寬范，對校園以外世界的了解將更加深入。比如現(xiàn)在的在線教育平臺edX和Mooc，上面有世界著名學府的各種課程，包括我國清華和北大的優(yōu)秀課程。學生只要通過互聯(lián)網，就可以接受到名校的教育，在學習過程中，通過鼠標點擊的記錄，可以研究學習者的活動軌跡，發(fā)現(xiàn)不同的人對不同的知識點有何不同的反應，用了多少時間，哪些知識點需要重復或強調，哪種陳述方式或學習工具最有效。通過分析這種秩序和規(guī)律，在線學習平臺也在逐漸彌補沒有老師面對面交流指導的不足。同時現(xiàn)在的教育平臺還能通過虛擬現(xiàn)實進行實踐輔導。以麻省理工開放的電子電路課程為例，注冊這一門課的人比整個麻省理工所有在世校友總數(shù)還多。由此可見，許多學生已經把注意力放到了課堂之外。

2、如何積極應對

對于學校：在學生從課堂走到互聯(lián)網時，未來的學校存在的意義在哪兒，是學校更應該關注與關心的。學生可以在宿舍甚至在家就完成了各種課程的學習和同學之間的交流，那么對學生的考核和效果的評定也不再局限于某一個固定場所來進行。學校更應該重視圖書館電子資源的建設和開放，更應該重視實踐實驗室的建設，提供更多方便學生來進行實習和實踐訓練的場所和項目。對于教師：在大數(shù)據(jù)時代，教師的教與授又該體現(xiàn)在哪兒呢？我們更應該深刻思考，改變傳統(tǒng)的課堂教學的思維模式。我們可以將教的過程放在網絡平臺上，放在課前來進行，課堂中以學生做作業(yè)、教師指導和答疑為目的。這只是改變了傳統(tǒng)的教學模式，對于教師自身我們又該如何作呢？在面對豐繁復雜龐大的數(shù)據(jù)時，我們應積極跟進發(fā)展自我，重新進行定位。一類應加強自己的實踐操作能力，專業(yè)從事實踐輔導和教學；另外一類專業(yè)從事研究；另外一類抓住大數(shù)據(jù)所給予的機遇，發(fā)展自己，跟上時代步伐，成為專業(yè)化極強的教師，對專業(yè)進行解惑和學習方向的指導。對于學生：知識和信息量極大豐富，我們如何從中甄別出有利于自己的知識，對自己進行特色化的教育，需要自己的判斷力和教師、家長的指導。我們要關于利用已有的學習平臺和學習媒介，不斷提高自己的自學能力，發(fā)展自己的創(chuàng)造性和創(chuàng)新性的能力。

二、小結

大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量的指數(shù)級的增長，給我們帶來了無限的機遇，同時信息的準確和真實性也是需要我們不斷地發(fā)掘方法和技術進行改進的。高等學校的教師和學生如何應對這個新的時代，跟上時代的步伐是我們每一個都應該深思的問題。

作者：胡艷慧 王文晶 單位：山西大學商務學院

大數(shù)據(jù) 第4篇

一、基于大數(shù)據(jù)的網絡教育研究現(xiàn)狀分析

“大數(shù)據(jù)”成為互聯(lián)網熱門詞匯大約從2009年開始，到了2013年，大數(shù)據(jù)對各領域都產生了巨大的變革力量，2013年被稱為“大數(shù)據(jù)元年”。[1]大數(shù)據(jù)時代勢不可擋，與媒體密切相連的特性使得參與網絡教育的人員會通過更多的移動設備接入到網絡中，數(shù)據(jù)的數(shù)量會大大增加，增長速度會大幅加快，大數(shù)據(jù)對于網絡教育的影響不僅僅在具體方法上，也體現(xiàn)在思想上。對于文獻的檢索，我們通過高級檢索，分別以主題為“大數(shù)據(jù)”包含“網絡教育”、“在線教育”、“遠程教育”為關鍵詞在中國知網（CNKI）中進行檢索，共檢索到相關期刊文獻64篇，手工去除不符合要求的通知或者征稿等無關信息，剩余18篇文章。文獻發(fā)表時間分布于2013年至2014年，數(shù)量也從4篇迅速增長到了14篇。文獻的主題也多種多樣，主要集中在平臺建設發(fā)展、學科建設、師生關系、學習工具等方面，研究者主要關注大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展和應用對傳統(tǒng)的網絡教育產生的深遠的影響，幫助網絡教育擺脫發(fā)展瓶頸，找尋到一條符合國內現(xiàn)狀的發(fā)展道路?？梢娪捎诖髷?shù)據(jù)的迅速發(fā)展，對教育領域特別是網絡教育產生了巨大的影響。

二、我國基于大數(shù)據(jù)的網絡教育研究的內容分析

大數(shù)據(jù)技術在網絡教育的應用，對于傳統(tǒng)平臺的更新建設，推動學習者個性化學習，促進師生交流、生生合作都具有非常重大的意義。另外，對于平臺中課程點擊量、瀏覽量的記錄和分析，也能動態(tài)地設置學習內容，教學組織形式，滿足學習者多樣的學習需求。

（一）通過對大數(shù)據(jù)的梳理，分析網絡教育

平臺發(fā)展困境，有針對性地尋找解決方法，以促進平臺的建設張輝[2]指出：移動學習絕不是簡單的網絡學習移動版，需要更深層次的探索和研究。在大數(shù)據(jù)的支持下，研究者可以得到全文本的數(shù)據(jù)進行分析。通過對發(fā)展模式、受眾對象、學習資源、支撐環(huán)境等數(shù)據(jù)的分析，我們發(fā)現(xiàn)網絡平臺發(fā)展的現(xiàn)實困境，理論研究深度不足、學習資源針對性不強、即時通信反饋手段落后，這些問題制約了學習者平臺學習的動力。根據(jù)問題有針對性地作出切合實際的需求分析，進行個性化的信息建設，加強實時反饋提高學習效率，從而建立全方位覆蓋社區(qū)居民學習需求的學習平臺，有效落實建設學習型社會的要求。翟霞[3]指出：大多數(shù)干部網絡教育平臺的考評采用“學時制”和“學分制”，即以學習時間作為學習的考核標準之一，這樣的方式即使學習者只是播放學習課程而沒有進行學習，平臺也無法得到相關數(shù)據(jù)和反饋。大數(shù)據(jù)技術可以為其提供學習過程的監(jiān)管，對學習者學習提供有效的進度控制和實時反饋，為學習者提供根據(jù)隨課程內容和學習者反饋而變化的幫助。網絡教育平臺學習者每一次學習的數(shù)據(jù)的收集和分析，能夠為平臺發(fā)展建設提供有價值的參考，幫助平臺優(yōu)化學習者的學習環(huán)境。基于大數(shù)據(jù)的分析調查比以往基于抽樣的問卷或者電話調查的方法都更加全面有說服力。

（二）教學和考核方式的創(chuàng)新推動學習者學習的個性化發(fā)展

大數(shù)據(jù)時代，學習者在學習過程中留下很多數(shù)據(jù)碎片，通過分析這些數(shù)據(jù)碎片能夠分析出學習者的學習模式，為學習者提供個性化發(fā)展的環(huán)境。馬星宇[4]指出，新興在線教育在教學以及考核方式上較以往的開放式教育有所創(chuàng)新，以MOOCs（MassiveOpenOnlineCourses）為代表的新興在線教學模式的特點就是讓任何人在任何時間都可以學到任何知識，這必然會改變傳統(tǒng)的以傳授單一課本知識為基礎的教學模式。對于教師來說，科學技術的進步，能夠使學生的反饋更加細化幫助教師有效評估每位學習者的學習情況，為學習者提供符合他們學習需求的進度和強度。對于學習者而言，學習者通過對自己學習數(shù)據(jù)的分析也能夠進入“自主進度式學習”，數(shù)據(jù)分析結果讓學習者根據(jù)自己的進度使用視頻進行學習，學習者根據(jù)自己的進度在掌握不好的章節(jié)進行反復學習，直到達到100%精通。對于學習內容的構建，在線教育就是一種基于標準算法和數(shù)據(jù)挖掘為基礎的個性化學習服務。只有不斷根據(jù)目標學生的需求和社會的需求來不斷完善教學內容，才能滿足學習者獲得知識的需求。張輝[2]指出，依靠“大數(shù)據(jù)”的分析能夠建設用戶參與資源的個性化配置和推送，自動生成每個學習者感興趣的教學資源。在線平臺要收集學習者在平臺上依據(jù)自己的興趣點和關注點進行主動地點播學習內容的“點擊流”數(shù)據(jù)，根據(jù)一定的規(guī)則給予每個學習者適當?shù)刭Y源推送。從而滿足每個學生學習的個性化需求，促進學習者的個性化發(fā)展。

（三）大數(shù)據(jù)環(huán)境實現(xiàn)網絡教育完美的在線交互活動

為了平衡資源分配的不均衡，中國早期的在線教育只是簡單的把傳統(tǒng)課堂中的課程的學習內容和學習材料照搬到網絡上，使網絡成為知識流動的通道。劉濤指出，這樣的在線教育與傳統(tǒng)教育相比，唯一的區(qū)別就是學習材料的數(shù)字化和學習界面的網絡化，缺乏“個性化”的在線課程導致在線教育的學習效果大打折扣，效率比傳統(tǒng)教育顯得低下。這種困境應該通過大數(shù)據(jù)環(huán)境推動在線服務的個性化，促進新型師徒關系的產生，即在線教育的數(shù)據(jù)庫根據(jù)每個學習者的不同個人情況提供完全“個性化”的學習內容，包括具有針對性的學習材料，通過在線測驗發(fā)現(xiàn)每個學習者的知識弱點，針對這些弱點進行相對應的重點訓練，基于記憶規(guī)律的復習提醒機制。這種就形成了師生的新型“師徒關系”。這種模式能夠讓教師完全了解每一個學習者的水平和學習能力，顯然是學習的最有效的方式。邢丘丹等指出，在線教育交互分為個別化交互和社會化交互，前者是學習者和學習資料之間的交互，后者是學習者和教師或者學習者之間的交互，社會性交互是提高在線教育交互水平的關鍵因素。在線交互平臺身份認證體系的建立，針對信息資源的存儲和分析，服務器等硬件設施的架構都能夠推動在線教育交互活動的順利進行。

（四）大數(shù)據(jù)時代推動新型學習支持工具的發(fā)展

張振虹等[8]指出，學習儀表盤是隨著在線教育蓬勃發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代來臨而產生的一種新型的學習工具，基于信息跟蹤技術和鏡像技術，對學習者的學習行為、學習習慣、興趣等信息進行有效的記錄和追蹤，通過科學化的分析，達到可視化和個性化的顯示，為在線學習的學習者、教師、教育管理者和研究者提供多方面的學習信息，也幫助學習者進行有效的自我認知，幫助自我實現(xiàn)個性化學習。新型學習支持工具的出現(xiàn)和發(fā)展為學習者在網絡平臺進行學習提供了高效的學習支持。

三、研究的發(fā)展趨勢

通過上述的梳理和分析，我們發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術的應用大大促進了網絡教育的發(fā)展，將貫穿網絡教育實踐的每一個階段，幫助學習者根據(jù)自身的需求合理選課，學習具有針對性的學習方法；指導教師針對學習者的不同特點應用適當?shù)慕虒W方法因材施教；更能夠大大減少網絡教育管理人員的工作負擔，利用計算機技術事半功倍地完成對學習資源的建設，對教師和學習者的管理；更為重要的是，用人單位能夠利用大數(shù)據(jù)了解學習者的學習過程，全面地匹配應聘員工與職位的吻合度，這些必將是網絡教育未來發(fā)展趨勢。目前研究者的研究大都集中在理論階段，具體實踐較少，研究的內容集中于平臺的教學內容建設，師生交互關系等內容，對于大數(shù)據(jù)的發(fā)展對于平臺建設效率的提高及數(shù)據(jù)安全等方面涉及甚少。在未來基于大數(shù)據(jù)的網絡教育的研究中，應該多吸取國內外研究的先進成果，在實踐中不斷發(fā)展深入。隨著云計算、物聯(lián)網、移動互聯(lián)網的發(fā)展的不斷成熟，大數(shù)據(jù)技術將不斷地在網絡教育中得到應用和推廣。

作者：何悅恒 單位：福建師范大學

大數(shù)據(jù) 第5篇

一、大數(shù)據(jù)時代經濟增長的大變革

由于互聯(lián)網的發(fā)展產生了大量的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)應用計算機技術、數(shù)學模型、統(tǒng)計分析等進行處理，就有可能成為有價值的、可銷售的數(shù)據(jù)產品，這種基于數(shù)字技術下的創(chuàng)新性信息使用方法，提高了決策者的決策效率及可信度，能夠引起整個服務業(yè)和制造業(yè)本質性的改變。因此大數(shù)據(jù)蘊含著極高的經濟和商業(yè)價值。對于大數(shù)據(jù)的概念，企業(yè)和學術界目前尚未形成統(tǒng)一的定義。研究機構Gartner將大數(shù)據(jù)定義為需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。美國國家科學基金會(NSF)將大數(shù)據(jù)定義為“由科學儀器、傳感設備、互聯(lián)網交易、電子郵件、音視頻軟件、網站點擊流等多種數(shù)據(jù)源生成的大規(guī)模、多元化、復雜的、長期的分布式數(shù)據(jù)集”。麥肯錫認為大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間內用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內容進行采集、存儲、管理和分析的數(shù)據(jù)集合。當前對于大數(shù)據(jù)的特點主要存在兩種觀點:Dumbill采用IBM公司的觀點，認為大數(shù)據(jù)具有“3V”特點，即數(shù)據(jù)量大(Volume)、數(shù)據(jù)類型復雜(Variety)、產生速度快(Velocity)。還有部分學者認為大數(shù)據(jù)具備“4V”特點，在3V的基礎上增加了價值性(Value)。

(1)數(shù)據(jù)量大(Volume):目前數(shù)據(jù)的計量單位用太字節(jié)、澤字節(jié)和堯字節(jié)計算。IDC《數(shù)字宇宙膨脹:到2020年全球信息增長預測》顯示，數(shù)字信息每年按照幾何級數(shù)態(tài)勢遞增，到2020年數(shù)字量將達到40ZB。

(2)數(shù)據(jù)類型復雜(Varie-ty):相對于傳統(tǒng)的便于存儲的結構化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)下非結構化數(shù)據(jù)越來越多，比如網絡瀏覽軌跡、視頻、音頻、圖片、地理位置信息等。數(shù)據(jù)類型的多樣性對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

(3)產生速度快(Velocity):數(shù)據(jù)的產生和更新頻率快，每秒都在即時增加，因此大數(shù)據(jù)的存儲以及實時處理和分析能力是大數(shù)據(jù)背景下技術創(chuàng)新的關鍵要求。

(4)價值密度低(Value):存儲的數(shù)據(jù)量大，但是蘊含的價值低。比如一段監(jiān)控視頻時間長達2個小時，但是有用的數(shù)據(jù)可能只有1～2分鐘。數(shù)字技術是指對產生于人機交互、物聯(lián)網等以結構、半結構、非結構形式存儲于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，進行提取和集成，以模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、可視化以及統(tǒng)計分析等技術手段，通過數(shù)字技術生成模塊化的專用數(shù)字技術處理軟件包，進一步通過模塊集成實現(xiàn)決策支持、智能生產、智能服務、預測等技術創(chuàng)新，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價值化。根據(jù)大數(shù)據(jù)的特點可知大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的差別主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理技術上，大數(shù)據(jù)下的數(shù)字技術包括傳統(tǒng)基本數(shù)據(jù)處理技術如模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、可視化、統(tǒng)計分析，和高級數(shù)據(jù)處理技術如移動計算、社會化媒體、物聯(lián)網、云計算、分析和預測五種技術，這五種數(shù)字技術融合后方能產生巨大的技術創(chuàng)新。移動計算指的是計算的實時性、動態(tài)性，即人和計算機的實時交互，機器和周圍環(huán)境的實時交互，通過移動計算，增加了數(shù)據(jù)使用技術在地點和時間上的靈活性，數(shù)據(jù)的實時處理是大數(shù)據(jù)的最核心技術。社會化媒體是指人們可以在社會化媒體平臺發(fā)布信息、分享內容、互動交流。社會化媒體平臺的使用數(shù)據(jù)具有“流”的特性，大數(shù)據(jù)流的特性改變了人們收集和評價信息的方式，也改變了技術創(chuàng)新方式。物聯(lián)網描述的是物理對象間的連接，這種交互作用發(fā)生在機器與機器之間，對象與對象之間。物聯(lián)網的形成開啟了服務創(chuàng)新、生產創(chuàng)新和增值過程的新維度，是新的增值模式和商業(yè)模式的基礎。云計算指的是一種基于互聯(lián)網的計算方式，主要解決數(shù)據(jù)的結構問題和管理問題，共享的軟硬件資源和信息按需提供給不同的使用者，通過云計算加快對信息的發(fā)現(xiàn)、組織和協(xié)調并為技術創(chuàng)新提供服務。分析和預測是對大數(shù)據(jù)進行關聯(lián)、趨勢性等知識發(fā)現(xiàn)技術，由于大數(shù)據(jù)的海量性、動態(tài)性、類型多樣性和價值低密度性，有價值的信息隱藏于碎片化的數(shù)據(jù)關聯(lián)中，而且隨時間的流逝不斷減少，因此傳統(tǒng)的優(yōu)化算法、抽樣學習的數(shù)據(jù)挖掘技術、統(tǒng)計分析方法已不適用，基于知識發(fā)現(xiàn)的分析和預測技術是大數(shù)據(jù)的關鍵技術。針對大數(shù)據(jù)下的這些數(shù)字技術融合就有可能產生技術創(chuàng)新，就可能實現(xiàn)服務智能化、生產智能化、決策智能化等等。大數(shù)據(jù)時代給經濟增長帶來了大的變革，這種變革體現(xiàn)在:一是信息化與工業(yè)化的融合，大數(shù)據(jù)時代的本質是互聯(lián)網基礎上的信息技術在經濟增長和工業(yè)化中的廣泛應用，其核心在于信息化與工業(yè)化的融合。大數(shù)據(jù)并不能生產出新的物質產品，也不能創(chuàng)造出新的市場需求，大數(shù)據(jù)的價值，不僅是大數(shù)據(jù)技術本身，更是應用創(chuàng)新產生的經濟社會價值，能夠讓生產效率大幅提升，從而使工業(yè)制造的生產效率得到大規(guī)模提升，并進一步促進經濟發(fā)展。二是促進產業(yè)融合。大數(shù)據(jù)時代信息化和智能化的廣泛使用，使得不同產業(yè)或同一產業(yè)不同行業(yè)相互滲透、相互交叉，最終融合為一體，逐步形成新的產業(yè)。在技術融合、數(shù)字融合基礎上所產生的產業(yè)邊界模糊化，產業(yè)由分立走向融合，產業(yè)融合能夠通過建立與實現(xiàn)產業(yè)、企業(yè)組織之間新的聯(lián)系而改變競爭范圍，經濟增長效率大幅度提高。三是技術創(chuàng)新發(fā)生變化。在大數(shù)據(jù)背景下科技創(chuàng)新與產業(yè)結合程度加強，而且由于信息化的廣泛使用，信息化和工業(yè)化的深度融合，技術創(chuàng)新的協(xié)同性和共享性加強，科技創(chuàng)新與產業(yè)結合對經濟增長的作用加強。

二、大數(shù)據(jù)下數(shù)字技術創(chuàng)新的新特點

大數(shù)據(jù)下的技術創(chuàng)新與傳統(tǒng)漸進性技術創(chuàng)新有本質的不同，主要體現(xiàn)在創(chuàng)新方法、創(chuàng)新模式、創(chuàng)新管理、創(chuàng)新過程和創(chuàng)新結果五個方面。大數(shù)據(jù)背景下數(shù)字技術基礎上的技術創(chuàng)新具有一些新特點:

1．數(shù)字技術下的技術創(chuàng)新方法具有組合性傳統(tǒng)的技術創(chuàng)新方法基于專業(yè)理論、專業(yè)技術和市場目標的共同作用，而大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)字技術創(chuàng)新方法更多地來源于對不同技術的組合式創(chuàng)新。創(chuàng)新不僅是一種基于理論背景下的基礎性創(chuàng)新，而更可能是利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)技術手段和已有信息進行重新組合，技術創(chuàng)新方法的組合性主要體現(xiàn)在對數(shù)字的敏感性洞察以及創(chuàng)意路徑實現(xiàn)的組合。對于客戶消費行為的數(shù)據(jù)技術分析可以開發(fā)出BI系統(tǒng)。對于共眾通信數(shù)據(jù)分析可以開發(fā)輿情系統(tǒng)，KevinSystrom和MikeKrieger將Facebook最受歡迎的照片共享思想植入到智能手機中，開發(fā)出了能夠改變照片樣式的軟件。這些說明了數(shù)字技術提供了一種組合式技術創(chuàng)新的可能性。

2．數(shù)字技術下的技術創(chuàng)新模式具有開放性傳統(tǒng)的技術創(chuàng)新模式強調獨立創(chuàng)新、合作創(chuàng)新和引進創(chuàng)新模式，這些創(chuàng)新模式聚集對要解決的問題相關領域精通的專業(yè)性人才來提供技術創(chuàng)新方案。專業(yè)人才具備高精尖科技知識，能夠從更加專業(yè)的角度提出建議，而大數(shù)據(jù)下的技術創(chuàng)新能夠突破對專業(yè)人員和研究領域的限制。數(shù)字技術提供了一個開放式的創(chuàng)新環(huán)境，每個人都能夠在開放平臺上對要解決的問題進行新思想的交流與技術創(chuàng)新的實現(xiàn)。納特•特納和扎克•溫伯格是沃頓商學院學習經濟學和創(chuàng)業(yè)學的學生，二人雖然沒有學過醫(yī)學知識，但他們創(chuàng)辦的公司flatironhealth正在試圖用大數(shù)據(jù)分析技術找到治療癌癥的方法。這種群體力量參與和數(shù)字技術爆發(fā)出來的無限的智慧正是大數(shù)據(jù)下技術創(chuàng)新的模式。

3．數(shù)字技術下的技術創(chuàng)新管理具有突破性突破性技術創(chuàng)新是基于不同科學原理和技術方法之上的創(chuàng)新，能夠使產品具有新的性能和較低成本，且具有毀滅性，能開拓新的市場和潛在的應用，如石英鐘的出現(xiàn)給機械表以致命沖擊。數(shù)字技術下的融和式技術創(chuàng)新是突破性技術創(chuàng)新，單個領域的技術有可能只服務于特定背景下的產品或者服務，而不同領域技術的有效融合則可能衍生出更多的相關性技術創(chuàng)新。在技術進步的過程中，漸進式創(chuàng)新是階段性的、變革性的，而突破性技術創(chuàng)新是永恒的、革命性的。傳統(tǒng)的技術創(chuàng)新需要高成本的投入，大量的人才培養(yǎng)及儲備、基礎設施的建設、先進設備的研發(fā)及引入，通常這些投入需要經歷一定的時間才有可能獲得創(chuàng)新成果?；跀?shù)字技術平臺，每個企業(yè)、機構甚至個人都成為了創(chuàng)新的主體，創(chuàng)新也不再局限于某一技術領域，而是以多種方式存在。如云端存儲服務及數(shù)據(jù)分析業(yè)務就為企業(yè)提供了一種成本相對較低的創(chuàng)新思路，從而使得技術創(chuàng)新具有更低成本。

4．數(shù)字技術下的技術創(chuàng)新過程具有非線性線性創(chuàng)新和非線性創(chuàng)新是基于創(chuàng)新過程的一種區(qū)分。線性創(chuàng)新過程是一個“基礎科學－應用科學－設計試制－制造－銷售”的單向的、逐次漸進的過程，創(chuàng)新起源于基礎研究。非線性創(chuàng)新過程突出了創(chuàng)新的多層次、多環(huán)節(jié)和多主體參與，在非線性創(chuàng)新過程中創(chuàng)新絕不是從研究到應用的線性鏈條，從小眾到大眾的傳播過程。數(shù)字技術下的技術創(chuàng)新突破了線性技術創(chuàng)新的思維，從創(chuàng)新的方式、主體、階段等方面進行非線性交互創(chuàng)新，是企業(yè)內外各種與技術創(chuàng)新有關因素相互作用的結果，突出了創(chuàng)新的多層次、多環(huán)節(jié)和多主體參與。在大數(shù)據(jù)時代，技術創(chuàng)新被認為是各創(chuàng)新主體、創(chuàng)新要素交互復雜作用下的一種復雜涌現(xiàn)現(xiàn)象，是創(chuàng)新生態(tài)下技術進步與應用創(chuàng)新共同演進的產物。

5．數(shù)字技術下的技術創(chuàng)新結果具有通用性通用性指能夠在多行業(yè)使用的創(chuàng)新技術，通用技術創(chuàng)新具有普遍性，能夠隨著時間推移催生大量的創(chuàng)新，數(shù)字技術下的技術創(chuàng)新具有這些特點。數(shù)字技術下通用性創(chuàng)新主要是由于創(chuàng)新的方法是組合式創(chuàng)新，對于已有發(fā)明或者技術創(chuàng)新，經過組合后有可能產生新的創(chuàng)新。這種創(chuàng)新方法表明，每一次的技術創(chuàng)新會成為未來創(chuàng)新的一塊積木，在不斷的積累過程中，就產生了持續(xù)技術進步。數(shù)字處理技術使得所有領域都能夠獲得海量的數(shù)據(jù)，并無限制地被復制和重復使用。因此，具有潛在價值的數(shù)字化積木式技術創(chuàng)新以前所未有的速度成倍增長，并且還在持續(xù)地提供未來組合式技術創(chuàng)新的可能性。

三、大數(shù)據(jù)時代我國新常態(tài)經濟增長中數(shù)字技術引領技術創(chuàng)新的路徑轉型

當前中國經濟步入以中高速增長為標志的“新常態(tài)”，新常態(tài)不僅意味著經濟增速的放緩，更意味著經濟增長動力的轉換和經濟增長方式的轉變，在新常態(tài)背景下，中國經濟的增長需要實現(xiàn)創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略的支撐。在新常態(tài)的創(chuàng)新驅動中，我國面對大數(shù)據(jù)下技術創(chuàng)新帶來的機遇和挑戰(zhàn)，面對傳統(tǒng)技術創(chuàng)新的路徑依賴和數(shù)字技術下技術創(chuàng)新的特點，要發(fā)揮我國自身資源優(yōu)勢，實現(xiàn)數(shù)字技術引領技術創(chuàng)新，推動我國經濟增長潛力開發(fā)，就要加快推進數(shù)字技術引領技術創(chuàng)新路徑轉變。

1．實施“政府組織+國企研發(fā)”的數(shù)字技術創(chuàng)新計劃技術創(chuàng)新正在成為大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展關鍵詞，而且大數(shù)據(jù)下的技術創(chuàng)新具有開放性，特別是在數(shù)字化工廠方面，實現(xiàn)過程中有大量需要進行標準化的內容，歐美國家在這一方面起步早，已制定出系統(tǒng)集成、安全保障、數(shù)字化工廠、能耗等技術標準，因此要積極引進和參與國際化標準工作，同時實施舉國體制，發(fā)揮政府作用，組織開展我國的技術標準化研究，爭奪制造業(yè)競爭的話語權。另外，在產品市場規(guī)模巨大、產品集成復雜的重大技術創(chuàng)新領域，借鑒“高鐵”技術創(chuàng)新模式，由政府牽頭，發(fā)揮國企研發(fā)力量，重點突破某一領域的技術難題。在實施“政府組織+國企研發(fā)”的數(shù)字技術創(chuàng)新計劃中，重點要持續(xù)推進大數(shù)據(jù)平臺建設，構建信息共享機制。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的技術創(chuàng)新是基于數(shù)據(jù)庫基礎上的，因此要持續(xù)推進數(shù)據(jù)庫、知識庫、云計算庫、數(shù)據(jù)分析庫的基礎平臺建設，大數(shù)據(jù)下人人都是技術創(chuàng)新者，要構建基于服務的、集成智能分析、快速決策分析的大數(shù)據(jù)處理支持系統(tǒng)接口，建立促進群體成員之間信息溝通、共享和促進群體技術創(chuàng)新的交互平臺，建立開放的大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新體系、協(xié)同創(chuàng)新模式和評估機制，以推動新常態(tài)下數(shù)字技術對技術創(chuàng)新的引領。

2．建立技術創(chuàng)新的市場機制，引導企業(yè)自主創(chuàng)新隨著我國經濟體制改革的深化和對外貿易的開放，市場化進程不斷加深，我國逐漸成為全球最大的產品市場，市場化需求確定了技術創(chuàng)新方向，技術創(chuàng)新中的市場杠桿作用越來越顯著，因此要完善大數(shù)據(jù)下技術創(chuàng)新的市場機制，引導企業(yè)根據(jù)自身優(yōu)勢及市場需求，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新機遇并且進行自主創(chuàng)新。在引導企業(yè)自主創(chuàng)新的過程中要強化知識產權保護，制定稅收減免政策，激勵企業(yè)技術創(chuàng)新。企業(yè)作為技術創(chuàng)新的主體，在研發(fā)新技術、發(fā)現(xiàn)新知識過程中形成的無形資產如果無法得到法律的保護，企業(yè)就缺乏技術創(chuàng)新的動力。知識產權的清晰界定以及產權保護有助于企業(yè)開展自主創(chuàng)新，從技術創(chuàng)新中獲得高額收益，從而促進更加長遠的技術創(chuàng)新。我國目前對于知識產權界定、保護以及知識使用的制度及法律還不完善，因此，政府應該加大對于知識產權的保護力度，制定相關的制度政策及法律法規(guī)保護企業(yè)的自主創(chuàng)新成果，鼓勵技術創(chuàng)新。此外，要通過稅收減免政策激勵企業(yè)加大技術創(chuàng)新的投入強度。

3．加強數(shù)字技術人才培養(yǎng)，實施全球人才引進計劃大數(shù)據(jù)時代的到來使新常態(tài)下的中國企業(yè)面臨新的機遇和挑戰(zhàn)，企業(yè)應用和行業(yè)動態(tài)呈現(xiàn)出新趨勢和特征:社會網絡與社會計算、云計算、協(xié)同化軟件與技術、新型電子市場與新型電子商務將轉變企業(yè)運作和組織架構。大數(shù)據(jù)時代企業(yè)的關注點將從傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)、智能系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫建模與設計、信息系統(tǒng)規(guī)劃、開發(fā)方法等方面逐漸轉移到以新概念、新技術實行的決策分析、信息安全和風險管理等領域上。大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理，大數(shù)據(jù)環(huán)境下技術創(chuàng)新的實施，需要一大批對于大數(shù)據(jù)的搜集、處理、分析、決策支持等方面的高層次人才。因此在大數(shù)據(jù)背景下中國新常態(tài)的經濟中，要加強數(shù)字技術人才培養(yǎng)，實施全球人才引進計劃:一方面通過加強我國高校計算機、電子專業(yè)建設，調整培養(yǎng)方案，優(yōu)化教學環(huán)境，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目實施，以培養(yǎng)掌握數(shù)字技術基礎型人才，加強人才隊伍建設，搭建人才創(chuàng)業(yè)平臺，營造人才創(chuàng)業(yè)環(huán)境，引導大數(shù)據(jù)人才創(chuàng)造;另一方面我國需要制定全球數(shù)字技術人才引進計劃，特別是了解核心技術的專業(yè)人才和數(shù)據(jù)分析師的引進，并為人才的流入做好政策支撐。

4．加大企業(yè)數(shù)字技術的研發(fā)投入力度，優(yōu)化政府投資結構科研資金投入是保障技術創(chuàng)新的必要條件之一，投資的主體主要是政府和企業(yè)，我國政府的研發(fā)支出僅次于美國，但是作為技術創(chuàng)新主體的企業(yè)投入相對低。根據(jù)管理咨詢公司思略特的《全球創(chuàng)新1000強》報告，2014年全球企業(yè)研發(fā)投入達到6470億美元，這一數(shù)字占全球創(chuàng)新總投資的40%，美資企業(yè)的研發(fā)投入規(guī)模位居全球第一，達到2569億美元，其次是歐資企業(yè)達到1938億美元，然后是位居第三的日資企業(yè)達到1167億美元，中國企業(yè)僅有300億美元。排名前十的企業(yè)分別是大眾汽車公司、三星公司、英特爾、微軟、谷歌、默克公司、豐田公司，還有三家醫(yī)藥企業(yè)，其中研發(fā)投入分別達到135億美元和134億美元，而我國最大投資的公司排在第62位。從投資去向看這些資金主要投資于醫(yī)療保健和計算機這兩個行業(yè)，占據(jù)了全球研發(fā)總支出的一半，其次為汽車和軟件。從企業(yè)投入資金數(shù)量上看出我國企業(yè)投入力度極低，同時與美國投資主要集中于醫(yī)療保健、數(shù)據(jù)信息為代表的新興技術產業(yè)相比，我國投資結構呈現(xiàn)分散局面，因此在新常態(tài)的經濟增長中要制定針對我國企業(yè)的相關政策和考核辦法，以加大企業(yè)研發(fā)投入力度，并匯聚政府的投資于數(shù)字技術為核心的戰(zhàn)略新興產業(yè)的研發(fā)。

作者：茹少峰 李祥麗 杜建麗

大數(shù)據(jù) 第6篇

一、大數(shù)據(jù)特征

大數(shù)據(jù)的特征常用4V來表示，具體是指大數(shù)據(jù)的四個顯著的特征：第一是數(shù)據(jù)體量，主要指的是巨大的數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)的完整性。第二是數(shù)據(jù)類型，指數(shù)據(jù)的種類非常的多而且復雜，大數(shù)據(jù)技術就是要在這些復雜的數(shù)據(jù)類型之間尋找其關聯(lián)性。第三是處理速度，爆炸式增長的數(shù)據(jù)量要求快速化的處理速度，才能使得數(shù)據(jù)的有效利用。第四是價值，大數(shù)據(jù)的最終目標是將龐大數(shù)據(jù)中找到數(shù)據(jù)時間的價值關系，通過找到低密度的數(shù)據(jù)價值對決策做支持。當前大數(shù)據(jù)技術不僅產生于特定領域中，而且還產生于我們每天的日常生活中，F(xiàn)acebook、微博、微信等社交媒體上的數(shù)據(jù)就是最好的例子。大數(shù)據(jù)發(fā)展為社會各領域帶來的機遇和挑戰(zhàn)，網絡思想政治教育作為信息時代育人的新載體自然無法回避這個新的環(huán)境變化。分析大數(shù)據(jù)對網絡思想政治教育帶來的巨大機遇與嚴峻挑戰(zhàn)，探討如何在大數(shù)據(jù)時代創(chuàng)新網絡思想政治教育的具體措施，進而為下一步發(fā)展提供有益的指導已然成為熱點研究問題。

二、大數(shù)據(jù)時代下的網絡思想政治教育的新發(fā)展方向

（一）樹立大數(shù)據(jù)時代的網絡思想政治教育的數(shù)據(jù)意識網絡思想政治教育必須順應科技與時代的發(fā)展。大數(shù)據(jù)時代教育工作者需要樹立網絡思想政治教育的數(shù)據(jù)意識，這是發(fā)展大數(shù)據(jù)環(huán)境的網絡思想政治教育的首要前提。針對大數(shù)據(jù)發(fā)展網絡思想政治教育可以分為如下三個方面。首先是要全面了解和分析大數(shù)據(jù)本身，理解大數(shù)據(jù)是什么、大數(shù)據(jù)的變革力量何在、大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展趨勢等等；其次是在理解大數(shù)據(jù)的基礎上，系統(tǒng)地分析大數(shù)據(jù)時代對網絡思想政治教育可能產生的影響，帶來的機遇和挑戰(zhàn)。最后是充分的確立數(shù)據(jù)意識，意識到數(shù)據(jù)是現(xiàn)代社會最具價值的資源，是發(fā)展與決策的源泉。用數(shù)據(jù)意識驅動網絡思想政治教育工作創(chuàng)新發(fā)展，例如在一定的數(shù)據(jù)分析基礎上將灌輸式集中教育變?yōu)榻涣魇絺€別教育。

（二）借助大數(shù)據(jù)技術對網絡思想政治教育進行量化研究

定性研究與定量研究相結合是網絡思想政治教育的重要研究方法。定量分析法是對社會現(xiàn)象的數(shù)量特征、數(shù)量關系與數(shù)量變化進行分析的方法。定量分析使用數(shù)學模塊對研究對象可量化數(shù)據(jù)進行的分析，通過分析對目標給予評價并做出判斷。定量分析方法始終受到教育工作研究人員的關注，因為網絡思想政治教育中存在極大的不確定性和動態(tài)性的因素，定量分析方法可以幫助我們對網絡思想政治教育進行科學評價。但與此同時定量分析方法具有很大的復雜性，受很多技術因素的限制，一直不能很好的發(fā)揮作用。大數(shù)據(jù)技術的出現(xiàn)為定量研究提供了一種新的技術手段，成為科學研究新的范式。定量研究可以運用大數(shù)據(jù)技術進行理論假設、建立數(shù)據(jù)模型以及數(shù)據(jù)分析驗證。由此可見，大數(shù)據(jù)時代網絡思想政治教育的研究，需要與數(shù)據(jù)資源豐富的機構單位合作，借助這些數(shù)據(jù)載體的平臺、資源以及高精尖的技術，進行合理合法的挖掘教育對象的信息，從而精確的開展網絡思想政治教育活動。另外，要建設一支過硬的網絡思想政治教育隊伍，不但要具備思想政治教育的專業(yè)知識，而且還要具備創(chuàng)新的網絡教育觀念、精通大數(shù)據(jù)等新技術手段。

（三）促進大數(shù)據(jù)時代網絡思想政治教育信息資源建設

發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術的優(yōu)勢，分析網民的接受習慣，增強教育內容的實效性、趣味性，以服務成長成才為核心有針對性地加強功能開發(fā)，提高網絡思想政治教育信息資源的受關注度。此外在信息資源建設過程中要注意好以下幾點：首先要把握信息資源內容的方向性，弘揚主旋律、傳遞正能量。其次信息資源的形式要多樣，通過文字、聲音、圖像等形式，經由微博、微信等新興傳播手段，提高教育的實效性。再次，信息資源來源要豐富，可以從各大媒體引進、從理論學習資料借鑒、從大型活動中總結、從日常工作中提煉，確保信息資源及時更新。

三、總結

通過以上的分析，可以看出，大數(shù)據(jù)時代網絡思想政治教育必須在繼承傳統(tǒng)中實現(xiàn)新發(fā)展。堅持不動搖的是網絡思想政治教育的基本結構、功能以及原則。創(chuàng)新發(fā)展的是符合大數(shù)據(jù)時代的教育內容與內涵，進而找準變化點，更新網絡思想政治教育的研究方法，將網絡思想政治教育帶入新的發(fā)展階段。

作者：方世敏 單位：南京政治學院

大數(shù)據(jù) 第7篇

1、財務分析與大數(shù)據(jù)時代

通常我們所說的財務分析就是指通過一定的專業(yè)方法對會計核算的數(shù)據(jù)資料進行全面的分析，這樣一來也就使得工作人員可以更加科學合理的對企業(yè)的經營、投資和分配等能力予以考察的一系列活動，財務分析可以為企業(yè)的投資和經營活動具備更加科學合理的依據(jù)，使得企業(yè)經營中的各方都能對企業(yè)有一個更加全面的了解，同時在這一過程中也可以更好的推斷出企業(yè)日后的發(fā)展方向，推動企業(yè)的科學決策。會計技術是制定財務報表的重要前提，財務報表為財務分析提供了眾多的基礎性數(shù)據(jù)。而管理人員可以在這一過程中借助財務分析對企業(yè)運營的基本情況予以了解和掌握，從而也就更好的制定出了一個更加科學有效的管理制度。財務分析實際上是讓企業(yè)的財務人員對企業(yè)的歷史和當今的經營狀況有一個全面客觀的了解，從而也就使得企業(yè)的財務管理工作更加的科學和完善。當前是一個信息化高速發(fā)展的大數(shù)據(jù)時代，所以這也給企業(yè)的財務分析工作帶來了重大的轉變。大數(shù)據(jù)是從信息化開始的，它在應用的過程中也必須要依賴于計算機網絡技術，在發(fā)展的過程中，數(shù)據(jù)數(shù)量越來越多，種類也越來越繁雜，數(shù)據(jù)處理的速度也有了非常明顯的提升。大數(shù)據(jù)從總體上來說是存在著一些固定特征的，它變化速度快，種類多，準確性也比較高。而且隨著網絡技術的不斷改進和完善，大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展已經成為歷史的必然，這也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析技術帶來了非常大的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)在物理學和其他社會學科當中都有了非常廣泛的應用，但是卻一直都沒有受到人們的關注，直到近幾年，我國的互聯(lián)網和信息技術得到了長足的發(fā)展才受到了人們的關注和重視。大數(shù)據(jù)是云計算之后在IT行業(yè)當中非常重要的一次技術變革，云計算通常是可以對數(shù)據(jù)內容進行保管，在這一過程中，數(shù)據(jù)才是最為有價值的內容。任何一個文化系統(tǒng)當中都可以分為三個層次，一個是制度，一個是技術，一個是觀念。文化系統(tǒng)在發(fā)展的過程中也是逐步演變的，在初期階段是以制度為主的，隨著其不斷的發(fā)展又出現(xiàn)了以技術為主的趨勢。而在當前的發(fā)展中主要是觀念上的轉變。當前世界已經聯(lián)系成一個整體，各國的文化都可以借助互聯(lián)網進行有效的融合和交流，民族之間的差異性在逐漸減弱。而在大數(shù)據(jù)時代當中，我們需要做的就是要不斷的弘揚自身優(yōu)秀的文化傳統(tǒng)，保持民族文化的獨立性，根據(jù)自身的發(fā)展情況和未來的變革趨勢去建立屬于自己的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。要想更好地提升企業(yè)的財務管理能力，企業(yè)就必須進一步明確財務分析和大數(shù)據(jù)的關系，統(tǒng)籌兼顧，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。眾所周知，財務數(shù)據(jù)是企業(yè)最基本的數(shù)據(jù)之一，其積累量較大，其分析結果直接影響著企業(yè)財務管理的最終質量。因此，企業(yè)在進行決策分析時，必須堅持客觀公正原則，以財務數(shù)據(jù)為基礎，制定明確的分析指標和依據(jù)，以保證企業(yè)財務管理的平穩(wěn)推進和運行。在開展財務分析工作的時候，財務管理人員一方面應該對當其的管理費用細則進行詳細的了解和分析，同時還要在工作中將其與前一段的數(shù)據(jù)進行詳細的分析和對比，從中總結出主要的不同點，這樣也就可以更加科學合理的總結費用變化的規(guī)律，同時還能從這些規(guī)律當中找到出現(xiàn)這種變化的根本原因，在開展原因分析的時候應該建立一個多維度的模型，在這個模型當中，要對產生變化的要素做好標記工作。在數(shù)據(jù)分析的過程中，財務人員需要將非常大的一部分精力都放在管理和核算費用的審核上，此外在這一過程中還要查找資料。但是如果要使用大數(shù)據(jù)技術的話，這些流程只要在短短的幾秒鐘之內就可以全部完成，這樣一來也就大大的提升了工作的效率。

2、結語

隨著我國社會主義市場經濟體制的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術改善財務管理前景廣闊?？v觀目前的大數(shù)據(jù)提供商，主流商務軟件廠商都在通過自主研發(fā)或收購的方式進入大數(shù)據(jù)的領域。數(shù)據(jù)屬性的標簽是人類經驗判斷的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)。所以我們在這樣的情況下必須要正確的對待大數(shù)據(jù)時代的到來。

作者：任禾 單位：哈爾濱體育學院

大數(shù)據(jù) 第8篇

當今時代，是一個信息化和網絡化的時代，電子信息技術的產生對人們的生產和生活產生了極其重要的作用和影響。隨著人們生產生活水平的不斷發(fā)展，電子商務順勢而生，在人們的日常生活中占據(jù)了極大的比重，對人們的消費理念和消費方式產生了顛覆性的改變。電子商務平臺依托于傳統(tǒng)零售業(yè)的基礎，憑借電子信息技術和網絡技術的不斷發(fā)展，促進了銷售方式的改變。大數(shù)據(jù)作為一種新型的信息技術，能夠有效采集、存儲和分析數(shù)據(jù)，能夠提高數(shù)據(jù)信息的有效性，對于電子商務的發(fā)展而言，提高了銷售的針對性和準確度，促進了銷售的轉化和成交的比例，在人們消費觀念普遍轉化的今天，以大數(shù)據(jù)處理模式為基礎的電子商務呈現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展態(tài)勢。那么，大數(shù)據(jù)處理模式的特點和意義體現(xiàn)在什么地方？大數(shù)據(jù)處理對電子商務有哪些影響？大數(shù)據(jù)處理模式不斷發(fā)展條件下的電子商務有什么樣的發(fā)展趨勢和發(fā)展前景？

1大數(shù)據(jù)處理模式的意義和特點

大數(shù)據(jù)處理模式，是依托于信息技術和互聯(lián)網技術的不斷發(fā)展而興起的一種新型技術模式，能夠有效地處理大批量的數(shù)據(jù)信息，并保證信息的安全性和可靠性。大數(shù)據(jù)處理模式，突破了傳統(tǒng)意義上的信息搜索和信息存儲，有效捕捉和管理數(shù)據(jù)信息，決策力更強，洞察力更優(yōu)，效率更高，信息更多樣化。大數(shù)據(jù)處理模式，改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集的意義，對于數(shù)據(jù)信息的收集，其意義不在于數(shù)據(jù)信息的存儲，而是對所收集到的數(shù)據(jù)信息進行刪選整合等一系列的專業(yè)化處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的轉化和升值，為不同行業(yè)不同領域的銷售轉化提供參考和動力，有效實現(xiàn)產業(yè)升級和企業(yè)盈利。大數(shù)據(jù)處理模式與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫不同，海量的數(shù)據(jù)只是基礎，能夠進行復雜有效的數(shù)據(jù)分析，才是大數(shù)據(jù)處理模式的顯著優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)處理模式有四個顯著特點：第一，數(shù)據(jù)量大。大數(shù)據(jù)處理模式能夠存儲海量信息，并保證信息的安全性。第二，數(shù)據(jù)的類型繁雜。大數(shù)據(jù)處理模式下的數(shù)據(jù)，突破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)概念，將圖片、視頻、位置數(shù)據(jù)等都統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)信息。第三，數(shù)據(jù)信息的處理速度極快。無論是何種類型的數(shù)據(jù)，無論是何種形式的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)處理模式都能在短時間內分析出數(shù)據(jù)價值，促進轉化。第四，較高的數(shù)據(jù)價值回報。對于海量的信息，大數(shù)據(jù)處理模式能夠進行專業(yè)性的準確分析，并能夠在分析后對數(shù)據(jù)的使用和應用方式提出指示性建議，帶來較高的價值回報?？傊髷?shù)據(jù)處理模式是當今時代海量數(shù)據(jù)分析的首要選擇，也是眾多行業(yè)眾多領域越來越傾心的數(shù)據(jù)處理的前沿方式，在信息技術和互聯(lián)網技術不斷發(fā)展的背景下，必定會得到更為長足的發(fā)展。

2大數(shù)據(jù)處理模式對電子商務的影響

2.1提高了電子商務領域信息檢索的能力

電子商務平臺，是依托于信息技術和互聯(lián)網技術的不斷發(fā)展而興起的商業(yè)模式，極大地改變了當代消費者的消費心理和消費習慣，但是，電子商務信息冗雜，無論是商品的種類還是商品的數(shù)量，都有海量的商家可供選擇，增加了用戶刪選的難度。只有改變這種雜亂無章的非結構化信息數(shù)據(jù)，才能提高電子商務的運營水平和銷售轉化。大數(shù)據(jù)處理模式，使得信息數(shù)據(jù)的處理更為針對性，更為靈活化。電子商務充分利用大數(shù)據(jù)處理模式，能夠實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的有效檢索，根據(jù)用戶的消費需求進行針對性的信息顯示，根據(jù)用戶的消費習慣進行準確性的信息篩選，使得電子商務的運作更為智能化，更為高效性。大數(shù)據(jù)的處理模式，使得信息推薦更有針對性，提高了用戶的消費質量和消費效率，節(jié)省了消費時間和消費精力，用戶只要輸入相關字眼，就能夠迅速反饋出用戶所需的信息資源，大大提高了消費用戶的滿意度。

2.2提高了電子商務平臺彈性處理的能力

電子商務平臺的發(fā)展，離不開信息數(shù)據(jù)的處理。大數(shù)據(jù)處理模式的發(fā)展，提高了電子商務平臺的彈性處理能力，能夠在極短的時間內反饋，對大量的用戶訪問做出及時地回饋和反應。對于電子商務而言，商家的營銷活動時時有、日日有，大量活動信息的堆積必然造成大量的訂單信息，這就對數(shù)據(jù)信息的處理提出了更高的要求。大數(shù)據(jù)的信息存儲能力有效地解決了這一問題，保證了信息存儲的安全性，優(yōu)化了資源配置，實現(xiàn)了信息數(shù)據(jù)的即取即用。電子商務的發(fā)展，依托于對信息數(shù)據(jù)的及時反饋和刪選，彈性的信息處理能力才能讓電子商務的發(fā)展如虎添翼，提高其運營的整體水平和質量。

2.3保證了電子商務行業(yè)信息處理的安全性

大數(shù)據(jù)處理模式的發(fā)展，保障了電子商務行業(yè)信息處理的安全性。電子商務是依托于信息網絡技術的不斷發(fā)展而興起的消費模式，難以避免地會面臨數(shù)據(jù)信息安全與否的問題。網絡系統(tǒng)的癱瘓、網絡交易安全的缺失都會對信息安全帶來極大的威脅。而對于電商的消費用戶而言，信息安全和交易過程的安全是他們最為關心的事情，不容忽視。大數(shù)據(jù)處理模式的引進，有效存儲用戶的信息，及時對網絡攻擊現(xiàn)象進行審查和定位，對于一些非正常的攻擊現(xiàn)象及時收集并分析，采取有效的預防和處理措施，保證信息資源的安全性和可靠性。云計算技術的引用，還能夠將一些可靠的信息進行進一步的轉化，使之成為云服務，進而托管在云端，對這些可靠的、重要的信息進行更為專業(yè)的防護和保密，最大化信息安全。此外，大數(shù)據(jù)的處理模式還能夠將一些敏感性的、數(shù)量極大的數(shù)據(jù)信息進行轉化，使之成為可用的信息資源，為下一步創(chuàng)造直接的經濟價值奠定堅實基礎。

3大數(shù)據(jù)處理模式不斷發(fā)展的條件下電子商務的發(fā)展趨勢

3.1大數(shù)據(jù)的發(fā)展推動了電子商務平臺服務和產品的多樣化

大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，推動了電子商務平臺服務和產品的多樣化發(fā)展。電子商務是以服務和產品為主導的行業(yè)類型，高質量的服務和產品才是提高行業(yè)效益的根據(jù)手段和運營方式。對于電子商務所針對的用戶群體來說，大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，能夠有效分析這些客戶群體的喜好和偏愛，能夠刪選有效的客戶信息，能夠有效進行客戶的針對性信息發(fā)送，提高信息的針對性和準確度，并根據(jù)客戶信息的提示進行服務類型和服務方式的調整，根據(jù)客戶的偏愛進行產品類型的刪減和增添，以促進銷售。以書包為例，不同年齡有不同的風格喜好，不同性別有不同的類別偏好，以藍胖子為主題的書包類型一定不是酷炫殺馬特風格的青少年的囊中物，胡巴的卡通形象才是呆萌少女最熱衷的產品類型。根據(jù)客戶不同的喜好和性格，可以有效改變服務和產品類型，帶動一定量的銷售業(yè)績。

3.2大數(shù)據(jù)的發(fā)展推動新型電子商務運營模式的產生和發(fā)展

大數(shù)據(jù)處理模式的出現(xiàn)，對傳統(tǒng)的經濟模式造成了一定的沖擊，產生了一系列的個性化服務和定制化產品類型，這些都直接影響了電子商務行業(yè)的運營模式，傳統(tǒng)的運營理念已經遠遠不能滿足社會的發(fā)展要求和信息技術的進一步發(fā)展，創(chuàng)新電子商務的運營模式才能為電子商務的發(fā)展開辟一條坦途。大數(shù)據(jù)處理模式的出現(xiàn)，對電子商務進行了區(qū)別和分析，根據(jù)所運營產品和服務對象的不同，依托于互聯(lián)網的力量，歸納出不同的運營模式：B2B的企業(yè)互惠，B2C的網絡直銷，C2C的消費者交易，O2O的互聯(lián)網銷售等，有效提高了交易速度，簡化了交易流程，提高了交易質量，便捷了交易模式，大數(shù)據(jù)處理模式影響了電子商務不同模式競相爭榮，成為互聯(lián)網時代下一道亮麗的風景線。例如，近兩年不斷興起的上門服務，革新了傳統(tǒng)的銷售模式和運營方式，以消費者的訴求為根本，從消費者的消費習慣和消費心理出發(fā)，滿足消費者的消費體驗，便捷了操作模式和操作流程，明顯提高了交易質量和效果。

3.3大數(shù)據(jù)的發(fā)展推動IT設施在電子商務企業(yè)發(fā)展過程中的核心競爭力

量大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，推動了IT設施在電子商務企業(yè)發(fā)展過程中的核心競爭力量。傳統(tǒng)的銷售，以用戶為根本，以產品為主打，大數(shù)據(jù)處理模式下，雖然離不開產品的競爭力和用戶的體驗，但是卻借助大數(shù)據(jù)的信息處理功能，有效提高了整個交易流程的轉化。對于電子商務而言，生產成本、企業(yè)管理、運營模式都會影響企業(yè)在社會中的不斷發(fā)展和其在市場中的競爭力，積極引進大數(shù)據(jù)的處理模式和相應的IT設施，能夠實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和數(shù)據(jù)信息的有效利用，降低企業(yè)的生產成本，提高企業(yè)的產銷率，并最大化企業(yè)的運營管理水平。對于電子商務而言，由于其對信息技術水平和網絡技術的依賴性極大，積極應用云計算構架，采取大數(shù)據(jù)處理，能夠有效存儲海量的數(shù)據(jù)信息，并對數(shù)據(jù)信息進行刪選，為電子商務的不斷發(fā)展奠定堅實的基礎?？傊髷?shù)據(jù)處理模式的產生不是偶然的，而是當今時代信息技術與網絡技術不斷發(fā)展的產物，對各行各業(yè)都有著舉足輕重的作用和影響。電子商務作為一種網絡條件孕育下的銷售方式，必須立足于網絡環(huán)境的大背景下，以大數(shù)據(jù)的處理模式有效處理客戶信息和相應的數(shù)據(jù)資源，提高數(shù)據(jù)信息的有效性和價值意義，促進數(shù)據(jù)信息的有效轉化，提高客戶的精準度，提高銷售量和銷售質量，推動整個電子商務平臺的有效運營和整個行業(yè)的不斷發(fā)展。

作者：屈志強 喬靜 單位：濟寧醫(yī)學院