大數據時代的重要性精選(九篇)
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第1篇：大數據時代的重要性范文
隨著網絡信息技術的不斷進步，大數據營銷逐漸進入到各行各業中，在進行數據收集、處理及分析的過程中相對于傳統的方式表現出較大的優勢，例如，在進行電力營銷管理的過程中，可通過大量的數據掌控到客戶的具體需求特征，以便制定出更多針對性的策略來增強整個管理工作的質量與效率。因此，對大數據時代背景下電力營銷管理的創新路徑進行分析有著較為重要的意義。
1.當前大數據時代背景下電力營銷管理的創新存在的相關問題
1.1未充分認識到大數據時代給營銷管理創新工作發展的重要性
由于電力行業是我國國企長期壟斷性行業，導致對于時代變遷給自身工作帶來的影響敏感性較差，再加上內在的發展動力較為欠缺，在進行營銷管理的過程中，很多電力企業的管理層所秉持的管理理念已經嚴重與當前實際管理工作相符，究其根本原因是由于其并沒有認識到在大數據時代下實現自身創新發展的重要性，導致營銷管理創新工作在發展的過程中非常緩慢，降低了創新工作開展的實際效果。
1.2在具體利用大數據時系統性較為匱乏
在眾多電力工作當中，開展高質量的電力營銷管理是其中最為關鍵的工作之一。國內很多地方電力企業在自身工作中也認識到了充分利用大數據實現自身管理路徑創新的重要性，同時也采取了一定的策略來增強應用效果。但是從具體應用情況來看，大數據應用系統性較為匱乏表現得非常嚴重，例如，部分部門僅通過幾個簡單的數據處理軟件就完成了對營銷管理工作的處理，還有部分企業在進行電力抄表時，仍舊停留在使用人工抄表的方式，該種方式不僅不利于提升整個工作的效率，同時還非常容易出現各種類型的錯誤，這和當前大數據背景的具體要求是嚴重不相符的。此外，在進行營銷宣傳的過程中，并沒有系統化利用各種現代化傳媒手段，傳統的方式仍舊普遍存在，使用的一些大數據時代下的宣傳營銷手段在具體實施的過程中并沒有發揮出由點到線、由線到面的作用。
1.3必要的監管措施也非常缺乏
由于當前在開展營銷管理工作創新發展的過程中，對于大數據時代背景中包含的先進技術，很多管理人員并沒有一個清楚的認識，導致所需的監管工作也出現了漏洞百出的情況。特別是當前電力企業總體的規模往往相對較大，雖然管理層從當前大數據時代的具體要求出發制定了一些營銷管理創新策略，但是在具體落實的過程中由于監管環節的缺失，很多較好的措施并沒有真正落地。
2.大數據時代背景下電力營銷管理的創新路徑
2.1全面認識到在大數據背景下增強電力營銷管理創新工作的重要性
在當前這個大數據時代下，傳統的電力營銷管理策略在很多方面已經不能適應時代的需求，開展創新非常重要。在具體實施的過程中，電力企業的領導層與管理層應當轉變自身認知理念，拋棄傳統落后的觀點與想法，真正認識到在開展營銷管理過程中對大數據利用的重要性。同時，在單位內部應當根據自身情況，可設定出專門的研究部門，投入專門資金，從而更好實現自身“提質增效”的發展。
2.2充分利用大數據，為客戶提供出精準服務
隨著時代的變遷，人們對電力營銷質量提出了更高的要求的，傳統的僅僅滿足用戶使用的水平已經成為人們的最低要求。而大數據時代為電力企業提升自身服務提供了可能，電力企業在開展具體的營銷管理創新的過程中，可通過對客戶日常消費習慣、消費需求等方面情況出發，使用大數據進行分類匯總，實現為這些目標客戶打造出有較強的目的性與針對性的服務，全面增強人們對電力營銷管理的認同感與滿意度。此外，這個過程中，還可以使用大數據開拓出更多電力營銷產品，通過大數據發現市場的需求與自身傳統營銷管理過程中存在的一些問題，從而以需求為創新導向、以問題為管理創新優化方向，確保電力企業在日益激烈的市場競爭中可保持更強的活力，更好地適應整個電力市場競爭的需求，不斷提升自身在電力市場中的核心競爭能力。
2.3充分利用互聯網技術，創新性開展電力大數據營銷管理
當前各種營銷活動均與互聯網有著密切的聯系，因此，電力企業也應當充分認識到當前互聯網對于自身創新營銷管理工作的重要性。充分借助大數據的方式開展相關的管理活動。在具體實施的過程中，需要從客戶的角度出發，例如，通過對用戶用電習慣等方面進行大數據分析，給用戶更好節約用電提供出更為建設性的意見。此外，這個過程中，還可以通過構建電力系統數據庫的方式，對電力營銷管理各項業務進行全面分析，找出其中的癥結，實現電力營銷管理工作更加多元化發展。
3.結束語
綜上分析，在大數據的時代背景下，若仍舊沿用傳統的電力營銷管理方式，在很多方面已經表現出較大的弊端，影響到管理工作創新開展，因此，這就要求相關的技術人員在具體工作中，應當從自身管理情況出發，準確把控大數據時代給電力營銷管理工作帶來的機遇與調整，充分利用大數據實現管理工作創新發展。
參考文獻：
[1]方志丹.數據分析技術對電力行業信息化數據的應用思路及探討[J].科技創新導報,2015,12(28):57-58.
[2]趙曉東.面向大數據的供電企業電力營銷服務體系構建分析[J].內蒙古電力技術,2016,34(04):29-31.
[3]劉丹,曹建彤,王璐.基于大數據的商業模式創新研究[J].當代經濟管理,2014,36(06):20-26.
[4]樓鳳丹,裴旭斌,王志強,紀德良.基于云計算及大數據技術的電力搜索引擎技術研究[J].電網與清潔能源,2016,32(12):86-92+99.
第2篇：大數據時代的重要性范文
本文簡要介紹了大數據與大數據思維以及大數據的發展趨勢，分析了在金融學研究中運用大數據思維的重要性，詳細介紹了大數據思維在金融學研究中的應用，并以此為基礎深入介紹了在金融學研究中運用大數據思維的主要方法和具體方式。
關鍵詞：
金融學；大數據；大數據思維；金融研究
1.大數據與大數據思維概述
1.1大數據與大數據思維大數據是近些年來才熱門起來的一個名詞，其也引起了包括互聯網公司以及國家決策部門的高度重視。雖然大數據一詞已經廣泛普及，但是當期學界對于大數據卻仍然沒有一個非常統一和明確定義。通常人們將一些無法運用常規的軟件工具在短時間內對數據進行捕獲、處理與分析的數據集稱為大數據。大數據，顧名思義，其具有數據量大、數據真實性高、高速、數據多樣性好的特點。計算機技術的快速發展是大數據能夠盛行的基礎，大數據是需要采用新的數據處理才能具有更強的參考性、真實性以及可行性的海量、高增長率和全面性的信息資產。大數據思維是伴隨著大數據發展而來的時代產物，在大數據時代人們只有善于利大數據本身的價值，徹底擺脫傳統的思維方式，立足于數據去分析問題，才能提高決策的合理性和科學性。
1.2大數據的發展趨勢（1）數據種類越來越全面，數據來源不斷增加。伴隨著互聯網、物聯網、計算機以及手機的不斷發展，大數據建設過程中的數據來源日益增多，數據庫中的數據已經涵蓋了人們日常生活中出現的各種種類的數據。（2）數據存儲、分析計算朝著高速性方向快速發展。超級計算機的發展為大數據的處理以及儲存提供強力的保障，開放的數據存儲與分析平臺也為大數據的工業運用掃清了障礙。（3）數據分析重要性日益突出。大數據時代數據的豐富性是前所未有的，只有通過科學合理的數據分析才能提煉出更多有用的信息。（4）大數據方面的政策以及法律法規不斷得到完善。在數據庫不斷發展與完善的大背景下，大數據的建設工作也得到了政府部門的高度重視，國家層面的大數據建設規劃也相繼推出。
2.在金融學研究中運用大數據思維的重要性分析
在金融學研究中數據是最基礎的依據，只有準確的數據基礎，決策者才能做出正確的判斷。在大數據盛行的當下，數據的豐富性和海量性增大了金融學研究的難度，但與此同時也有效降低了金融研究中判斷失誤帶來的風險。在金融學研究中運用大數據思維的重要性主要體現在以下幾個方面：（1）大數據思維能夠對金融界的興衰成敗產生巨大的影響。大數據時代，任何金融分析都離不開數據，誰擁有更多、更全面的數據，誰就有更多的主動權，這也是諸如阿里巴巴、京東等傳統金融界的“門外漢”能夠在大數據時代迅速發展自己的金融業務的主要原因之一。（2）大數據思維有助于擴寬金融市場。隨著大數據時代的到來，金融市場的競爭變得愈加激烈，只有在金融學研究的過程中充分的運用大數據思維，發揮大數據的優點，為客戶提供更加優質的服務，金融企業才能立于不敗之地。
3.大數據思維在金融學研究中的具體運用
3.1完善數據平臺建設數據是大數據發展的基礎，在完善數據平臺的建設過程中，擴寬數據來源渠道是首要任務。在傳統的金融數據平臺建設過程中數據主要是來源于銀行的各個網點，而如今人們日常瀏覽的門戶網站、手機APP、網上銀行等互聯網產品都是數據的來源。數據平臺的建設主要目的是為了開發更多的客戶滿意的產品，從而更好地為客戶服務。在數據平臺的建設過程中，需要運用大數據的思維來完成數據的獲取、存儲以及分析等工作，能夠極大的彌補傳統的數據挖掘方法在數據豐富性、全面性等方面存在的不足，也能夠最大限度地提高數據平臺的科學性和合理性。
3.2運用大數據思維提高風險管控能力眾所周知大部分金融產品或多或少的都存在一定程度的風險，任何金融決策失誤都可能帶來巨大的財產損失。因此在金融學研究的過程中，應該通過大數據分析的方式來提高金融決策的準確性，將風險控制在可控的范圍之內。例如銀行對中小企業進行放貸時，便可運用大數據分析的手段對借貸企業的銷售、資金、社會認可度等信息進行評估，最終再根據評估的結果來擬定企業的最大借貸額度。海量的數據分析可以提高數據分析結果的準確性，其能夠有效地避免傳統的取樣數據在全面性方面存在的不足，因此在金融學研究的過程中運用大數據思維將有助于提高金融企業的風險管控能力。
3.3促進互聯網金融的發展互聯網金融是大時代背景下金融行業的典型產物，其充分的結合了大數據與金融業的特點，通過互聯網這個快速發展的平臺，徹底地改變了傳統的金融企業的經營模式。擁有大數據技術的互聯網公司自行發展金融業務或者是與傳統的金融企業合作是當下互聯網金融發展的主要形式，但是無論是何種形式的互聯網金融，其基礎都是大數據，大數據金融模式是推動互聯網金融產品改革的主要因素，其也是互聯網金融能夠快速發展的主要原因。
3.4大數據分析擴展了現代金融學的研究思路在金融學研究中運用大數據思維，有助于研究者獲得更大樣本的信息量，去進行實證研究和數據分析，這能夠在一定程度上突破傳統的數據分析存在的局限，擴展現代金融學的研究思路。大數據分析可以擴展現代金融學的研究思路具體體現在以下方面：（1）大量的數據能夠提高數據的準確性，可以有效地避免取樣數據所存在的隨機性和偶然性，從而能夠有效地提高所得結論的說服力。（2）海量的數據能夠金融學的研究內容變得更加豐富。大數據的“大”不僅僅是體現在數目上，其還包括數據種類的“多”，如今的數據早已不僅僅傳統認為的單一的結構化數據，其還包括各種各樣的非結構化數據，這也是圖片、視頻等音頻信息越來越被金融企業重視的主要原因之一。
4.金融界學數據思維的方式
大數據思維的重要性毋庸置疑，但是當前金融界中大數據思維意識不足仍然是普遍存在的問題，加強大數據思維的學習刻不容緩。金融界學數據思維，應該從以下幾個方面入手：（1）成立專門進行大數據研究的部門。金融企業應該根據企業自身的實際情況設立負責大數據工作的崗位，例如大中型企業成立數據研究部，負責收集數據、分析數據并出臺參考方案，小企業設立數據收集員，主要是通過互聯網、電視等途徑收集相關數據。（2）與專門從事大數據研究的企業建立合作伙伴關系。雖然說大數據的入門門檻較低，但是由于硬件設備、資金以及其他方面因素的限制大部分金融企業自己建立的數據庫都難以與專門從事大數據研究的企業相比，因此與大數據機構開展合作也是一種不錯的方式。（3）在運用的過程中不斷普及大數據思維。在日常的金融研究過程中通過講座與培訓的方式，培養金融研究人員的大數據思維，從而讓其能夠做到學以致用。
5.在金融研究中運用大數據思維的主要方法
5.1挖掘自身以及相關領域大數據金融研究涉及的內容眾多，因此在實際的運用過程中必須學會用大數據思維去挖掘自身以及相關領域的數據，只有如此才能提高金融工作的工作效率。并且通過挖掘數據的方式，還能夠為金融研究者提供更多的思想依據，讓其開發出更加適合客戶的個性化服務。此外通過對自身領域的數據進行深入的分析，還有助于企業及時發現自身存在的問題，能夠使企業做到防患于未然。只有在日常的金融研究工作中常用大數據思維，大數據智慧才能得到釋放，其優點才會變得更加明顯突出。
5.2參與大數據交易或者互換資源大數據時代，數據的豐富程度是前所未有的，沒有哪一個企業敢說其能夠掌握所有的數據，因此數據的交易或者互換將是未來發展的一個主要方向。在金融研究的過程中，同樣需要互利共贏的意識，只有通過企業將的合作，加強信息之間的共享，才能提高信息的利用率，才能使得整個行業更加快速的發展。為了更好地發揮大數據的優勢，大數據交易中心應運而生，企業可以通過大數據交易中心這個平臺來獲取自身需要的數據信息，企業的通力合作最終才能實現“1+1>2”的效果。在大數據的沖擊下，各自為營孤軍奮戰的金融企業經營模式已經不能滿足時代的需求，數據的交易與互換將是為來的主要發展方向
5.3使用大數據為自身發展服務在金融學研究學數據思維的主要目的便是促進金融企業的快速發展，其得其能夠更好地滿足用戶的需求。通過大數據所帶來的各種信息，金融企業可以對自身的運營模式進行評估，及時發現企業運作中存在的問題，也能夠為企業去優化自身結構指明方向。此外通過大數據，金融企業還能夠去自己的管理模式進行改進，能夠幫助金融企業早日完成智慧化改革，不斷降低金融風險，在為客戶提供更加優質的服務的同時，也能為國民經濟的發展提供更加有力的保障。
6.結語
大數據是當今時代的一個主要發展方向，金融學研究同樣離不開大數據的支持。金融研究者只有更好的應用大數據思維，才能最大限度地發揮大數據帶來的優勢，為客戶提供更加優質的服務。
參考文獻：
[1]唐方杰.大數據金融漸行漸近[J]銀行家.2014（03）
第3篇：大數據時代的重要性范文
【關鍵詞】大數據時代；計算機；創新能力；國家；社會
0 引言
互聯網新興起的服務，如云計算、移動互聯網和物聯網等，使得人類社會面臨的數據類型越來越多，數據量越來越大，這標志著人類社會進入了大數據時代。2013年被稱為“大數據元年”，在經過多年的積累、發展到一定程度之后，大數據對人類社會的影響開始顯現[1-2]。步入2014年以后，大數據對人類各個生活領域的影響進一步加深，對教育領域的影響尤為深刻[3]。創新是一個民族進步的靈魂[4]，創新能力更是一個國家繁榮昌盛的永久動力。進入大數據時代，對廣大高校學生尤其是計算機類學生創新能力的培養就顯得尤為重要。這是因為自上世紀以來，計算機成為了支撐我國社會發展必不可少的基本工具之一。計算機行業中的一系列技術革新，更是極大推動了我國社會的進步。對廣大高校中計算機類學生創新能力的培養，有利于提高他們的綜合素質，使他們在激烈的行業競爭中脫穎而出，迎接大數據時代所面臨的各種挑戰；也有助于促進我國的科技發展，全面提升我國的綜合國力。本文首先給出了創新與創新能力的定義，接著闡述了大數據時代計算機類學生創新能力培養的重要性，最后從創新能力培養現狀、創新能力問題剖析和創新能力培養途徑三個方面對如何培養大數據時代計算機類學生的創新能力進行了探討。
1 創新與創新能力
熊彼特于1911年首次提出“創新理論”，之后又對其做了進一步的完善與提高，最終形成了以“創新理論”為基礎的獨特理論體系。熊彼特指出：創新就是建立一種全新的生產函數，也就是說把一種以前從來沒有過的，關于生產要素和生產條件的“新組合”引入生產體系[5]。熊彼特還認為資本主義國家的經濟增長和社會發展均依賴于創新，不進行創新資本主義國家就沒有出路。后來創新理論有了進一步發展，出現在文化建設、科技發展、企業管理和制度構建等多個領域，并由此衍生出文化創新、科技創新、管理創新和制度創新等一系列廣義上的創新。
創新能力是指人在順利完成以原有知識、經驗為基礎的創新活動中表現出來的潛在心理品質，是個人提出新理論、新概念或發明新技術、新產品的能力[6]。在大數據時代，對計算機類學生而言，創新能力應該包括創新意識、創新基礎、創新方法和創新才能四個方面。創新意識包括冒險精神、自信心、求是態度和渴望創新的精神等。創新基礎包括基礎知識、專業知識、交叉學科知識、隨時學習的新知識和社會常識等。創新方法包括綜合分析與概括方法、比較方法、演繹方法、反問方法、“用手去想”的方法和有意識與無意識相結合的方法等。創新才能包括觀察能力、思考能力、想象能力、理解能力、記憶能力、工程設計能力、信息獲取能力、信息處理能力和實際操作技能等。
2 大數據時代計算機類學生創新能力培養的重要性
2.1 促進國家和社會發展
隨著我國高等教育的普及，對高校工作者而言，如何提高廣大高校學生的創新能力就成為一個非常重要的問題[7-8]。這是因為廣大高校學生的創新能力對全社會創新能力、乃至整個國家核心競爭力都有著重要影響。由計算機時代過渡到當前的大數據時代[9]，計算機行業迎來了一系列挑戰：計算機、移動設備和終端設備等都面臨解決結構化、半結構化和非結構化數據的處理、存儲、通信和傳輸等難題；與大數據相關的各種高新技術層出不窮，令人目不暇接；此時人才市場也需要更加專業的大數據存儲人才、大數據分析人才和大數據應用人才等。所有這些挑戰的解決，均有賴于計算機行業的技術創新。由此可見，培養計算機類乃至全體高校學生的創新能力，并讓創新成為他們的一種習慣，有利于培養更加專業的高素質人才，有利于貫徹黨的基本教育方針，有利于促進國家和社會的進一步發展。
2.2 提高廣大高校學生綜合素質
應試教育在我國盛行已久，通常家長根據考試成績來衡量孩子的優劣，教師則是根據考試成績來認定他們的學習效果。在中小學如此，廣大高校也如此。這樣導致大批高校畢業生“高分低能”的現象比較嚴重，以至于進入社會后不能勝任新的工作崗位。步入大數據時代，計算機行業對人才的需求越來越強烈，對人才綜合素質的要求也越來越高。只有在宏觀論證與總體推進的基礎上，開展一系列創新能力培養活動，進而形成培養創新能力的完整體系，才能提高計算機類乃至全體高校學生的綜合素質，最終為大數據時代國家和社會的高效發展培養合格的專業人才。
2.3 優化學科設置
計算機學科是一門研究計算機的設計、制造和利用它進行信息獲取、表示、存儲和處理等的理論、方法、技術和原則的科學。計算機類專業教學的主要目的就是讓學生掌握計算機學科的相關基礎知識，接受嚴格的相關科學訓練，進而培養較高的專業素質和較強的創新意識，最終能夠對成熟理論進行一定的分析，對成熟技術和方法進行一定的應用。從大數據的處理過程來看，大數據處理的關鍵技術包括：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）[10]。而且所有大數據的處理都需要以《大數據概論》、《分布式并行處理技術》、《數據庫原理與應用》、《算法設計與分析》、《數據挖掘》和《高級語言程序設計》等課程做鋪墊。由此可見，在大數據時代要突出對計算機類學生創新能力的培養，除對現有相關課程強化之外，還需開設相關的大數據課程來彌補空缺。同時在教學過程中，教師不但要了解大數據的概念、發展和應用領域，還要研究其在當今社會的需求和影響，以此為依據來改善課程考核方式和課程開展環境，最終全面優化學科設置，提高廣大計算機類學生的創新能力。
4 結論
（1）創新是一個民族進步的靈魂，創新能力更是一個國家繁榮昌盛的永久動力。大數據時代加強計算機類學生創新能力的培養對促進我國信息產業的持續發展具有非常重要的理論與現實意義。
（2）本文首先給出創新與創新能力的定義，接著分析大數據時代培養計算機類學生創新能力的重要性，總結計算機類學生的創新能力培養現狀，剖析計算機類學生創新能力培養中存在的問題，最后從激勵機制、培養體系、實踐教學、學習環境、教師個人創新能力和學生科技素養六個方面出發，對大數據時代如何培養計算機類學生的創新能力進行了探討。
（3）大學生創新能力的培養任重而道遠。筆者結合自身的教學與科研經歷，對當前如何培養高校計算機類學生的創新能力提出了個人見解，以期達到拋磚引玉的作用。
【參考文獻】
[1]李文蓮，夏健明.基于“大數據”的商業模式創新[J].中國工業經濟，2013（5）：83-95.
[2]溫孚江.農業大數據研究的戰略意義與協同機制[J].高等農業教育，2013（11）：3-6.
[3]姜雙林.大數據時代下高職通識教育實踐探索[J].教育與職業，2014（30）：165-166.
[4]張紅.論歷史教學中的素質教育[J].湖北經濟學院學報：人文社會科學版，2006，3（12）：175-176&150.
[5]王蕾，曹希敬.熊彼特之創新理論的發展演變[J].科技和產業，2012，12（6）：84-88.
[6]田新蕊，王海英.創新能力實用教程[M].北京：石油工業出版社，2009：21-22.
[7]陳昌貴，曾小軍.通過協同創新提升學生創新能力[J].江蘇高教，2013（1）：16-19.
[8]李曉.運用信息技術培養大學生創新能力的策略研究[J].云南民族大學學報：哲學社會科學版，2015，32（2）：155-160.
第4篇：大數據時代的重要性范文
【關鍵詞】大數據 數據挖掘 網絡安全 云安全服務
如今，數據正在以空前的規模產生，并被分享與應用。對于大數據的價值，我們所看到的只是冰山一角，絕大部分都被隱藏在表面之下。幸運的是數據挖掘技術、機器學習以及云計算等技術的出現與不斷發展，使得我們從浩瀚的數據海洋中找到了所需要的價值。然而，正是由于大數據已經滲透到我們生活的方方面面，隨之而來的網絡安全問題日益嚴峻。數據存儲的安全性與隱私性如何得到保障為人們帶來了巨大的擔憂。網絡安全問題在一定程度上制約著大數據時代的發展，如何面對安全問題的挑戰顯得尤為重要。
1 大數據
毋庸置疑，大數據正在開啟著時代的轉型。大數據正在改變著我們的傳統生活，正在改變著我們認識世界、探索世界的方式，推動著新的發明、新的創造，而更多的驚喜與改變也即將到來。
一家名為Farecast的美國公司，通過分析機票價格的走勢以及升降的幅度進行票價的預測，以此來幫助消費者抓住最佳的購票時機，截止到2012年，該預測系統已對近十萬億條美國國內航班的票價進行了數據分析，在此基礎上的票價預測準確度高達75%，凡是使用該預測系統進行購票的旅客，大概平均每張票節省幾十美元。
這是在大數據時代下衍生出來的一種新型的能力：以一種前所未有的方式對大量的數據進行全面的分析，以此來獲得更大的價值。在此過程中，需要注意兩方面的問題：
（1）海量數據的產生。
（2）如何對其進行有效的分析。
據統計，谷歌公司每天要處理的數據量相當于美國國家圖書館紙質刊物所含數據量的上千倍，而Facebook每天更新的照片數是上千萬張、該網站上留下的評論是每天數十億次。數據量的龐大與增長速度之快超出我們的想象。與此同時，數據挖掘技術的出現，云計算的產生為處理海量的數據提供了有效的幫助。數據挖掘使得我們找到了隱藏在海量數據中的規律，這也同時需要機器學習等技術的支持。而云計算使得對數據的分析更加的快捷與全面。云計算以其方便、快捷、經濟、高效的特點吸引了越來越多的目光。它是繼互聯網經濟繁榮之后的又一個計算機行業的快速增長點。
正是由于有這些技術的支持，使得大數據時代的核心――預測可以應用在許多方面。在不久的將來，計算機系統會改變甚至取代現有的那些單純依靠人力去判斷的領域。
2 網絡安全
由于進行大數據分析的人們看到了大數據背后隱藏的價值，這也使得他們為了追求更多的價值進而不斷的進行著數據的采集、存儲與利用。隨著數據存儲成本的持續下跌，而數據分析的工具與技術卻越來越先進，這些被采集與利用的數據將會爆發式的增長。尤其是在互聯網時代，大數據還會帶來更多的威脅，因為大數據的核心思想便是利用數據規模的增長來進行分析與決策的。
大數據的價值并不單純來源于它的基本用途，而是更多的體現在它的二次利用上。由于購物，亞馬遜熟悉了我們的購物習慣；由于瀏覽網頁，谷歌熟悉了我們的瀏覽習慣……更為重要的是，在大數據時代下，對很多數據進行搜集時并沒有想到可以用于其它用途，但最后往往產生了很多新的用途。大數據威脅著數據的安全性與隱私性。
目前，云計算在大數據時代下扮演著一個尤為重要的角色。它將大量的計算資源、存儲資源整合在一起，發揮出強大的力量，而它首要面對的便是安全問題。2009年，谷歌公司發生大量用戶文件被外泄的事件，同年，亞馬遜的某些網站癱瘓，2014年，蘋果云端被黑客攻破，造成個人數據的外泄。然而，目前關于云計算與云安全之間的關系一直存在兩種截然不同的觀點。一種觀點認為采用云計算反而對數據安全性有著很大的幫助。通過集中部署云計算中心，組織更加專業與合格的隊伍來進行安全管理，避免了當前由個人維護的不可靠性。第二種觀點認為，集中管理之后，云計算中心更容易成為黑客攻擊的目標，云安全將會面對更大的挑戰。
3 安全防護
信息安全領域的發展歷程可以告訴我們，信息技術的重大變革對信息安全起著至關重要的影響。在計算機出現以前，信息安全學科的主要研究內容為密碼學，以實現通信的保密為主要目標。計算機時代來臨以后，信息安全主要圍繞建立安全防護體系來進行，于是有了操作系統的安全、數據庫管理系統的安全、防火墻的安全等問題。如今，進入了大數據時代，云端的數據與計算集中在了一起，海量信息的處理需求成了安全措施考慮的目標。
因此，以目前的情況來看，大數據時代實現網絡安全，不僅要在關鍵技術方面，還要在標準、法規以及管理制度等多個層面進行管理與規范。
從關鍵技術方面來講，數據加密、入侵檢測等技術需要進一步的發展，以適應新時代下的需求。而標準、法規與管理制度在實現網絡安全的問題中，其重要性并不低于關鍵技術的突破。由于數據的價值很大一部分體現在其二級用途上，但在進行數據搜集時并沒有做出應有的考慮。所以，在大數據時代，對數據安全性與隱私性的保護，應當側重于讓數據的使用者承擔更多的責任，而不僅僅是在采集數據時考慮是否已征得個人的同意。
4 結束語
大數據時代的給我們帶來了機遇與風險，我們既要把握機遇，利用數據加快時代前進的腳步，同時也要將風險降到最低，實現網絡安全。而網絡安全并不僅僅是技術問題，更是管理問題，制度問題，設計標準化、法律法規等許多層次與方面，需要大家共同的努力才能實現網絡的安全。
參考文獻
[1]金青虎.計算機網絡安全問題及對策[J].品牌（下半月），2015.
[2]張啟良.大數據時代與我們的生活[J].統計與咨詢，2016.
[3]何明，劉東鑫，沈軍.網絡安全架構演進思路探討[J].電信科學，2013.
[4]馬秋野，楊艷鳳.大數據時代電子商務的發展之路探析[J].現代工業經濟和信息化，2013.
第5篇：大數據時代的重要性范文
關鍵詞：大數據 人類文明 高中學生 科技信息
中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082（2017）06-0009-01
前言
近年來，科技信息共享平臺的重要性日漸凸顯，不僅能夠推動城市發展，促進時代的進步，而且能夠為更多用戶提供他們想要的資料，促進個人發展。大數據時代下，科技信息資源共享平臺的建設，是我國科技文明建設的關鍵環節和關鍵內容。筆者從以下三方面對這一課題展開論述。
一、科技信息資源共享平臺的現存問題
1.由于地區不同造成建設不均衡
信息資源共享平臺的建設期間，受到不同地區所處的地理位置因素影響，導致我國信息共享平臺的建設存在地區差異，發展失衡。具體表現為，在信息資源共享平臺建設的過程中，經濟發達的東部沿海地區，自身的基礎資源建設較好，且具備雄厚的經濟支持，能夠為其提供有利的支持，平臺建設較為順利。如國家科技圖書文獻中心的建設，因為有足夠的資金支持，為后續的平臺運行提供了基本保障。而那些經濟發展水平較低的地區，信息資源貢獻平臺的建設則相對落后，又缺少資金支持，導致其長期以來，共享平臺的建設速度緩慢。
2.協調機制不夠健全完善
隨著時代的進步，政府在科技信息資源貢獻平臺建設當中給予了更多的支持，但是，各個地區的建設并沒有協同發展，而是各自為戰，缺少統一的管理與科學規劃。有一些地區認識到合作的重要性，與其他地區進行合作，但是這種合作僅僅停留在表層合作階段，如召開會議和講座，沒有真正建立一套具有針對性的協調機制，同時，也缺乏法律的保證，因而信息資源無法進行整合，進而無法提供信息共享服務。
3.服務水平不高
對大數據時代的發展需求分析，我國信息共享平臺的建設服務水平，與預期的標準還有一定的差距，同時不同的地區，對服務水平的要求也不盡相同，因此，科技信息資源的整合、共享難度較大。除此以外，不同地區的共享平臺技術大體一致，但是，其信息來源卻有著極大的不同，這一問題導致不同地區的數據信息庫難以共聯，一定程度上阻礙了信息共享平臺的發展。
二、實現科技信息平臺的大數據化
1.大數據概述
“大數據”概念誕生于20世紀80年代，在2009年，大數據才受到人們的重視。隨著時代的發展，人們逐漸步入大數據時代，改變了人們處理數據的方式，由樣本數據升級為全部數據，這說明人們更加看重信息之間的關聯性。對任何一個國家而言，大數據都是一把雙刃劍，在帶來機遇的同時，也為其帶來的嚴峻的挑戰。只有以數據為基礎，對其進行研發，搭建更為先進的數據平臺，才能提高自己的競爭實力[1]。
2.大數據化平臺建設方案
對大部分人而言，“大數據”是新時代的產物，是一個專有名詞，大數據被看作是一種可以高效解決問題的思想和方法。大數據是如何高效解決問題的呢？主要是對人類生產生活活動中，產生的各個數據進行收集、整理、分析、處理，然后得到人們所需要的信息，通過對數據的分析研究，找到解決問題的有效方法。
2.1選用大型服務器
原有的基礎建設平臺中，以分布式服務器為主，難以滿足大數據平臺建設，因此，要選擇大型服務器，一方面可以減少對分布式服務器的使用，節約能源，另一方面，可以減少服務器之間聯通情況的觀察與檢測，減少人力財力的支出。
2.2云計算虛擬設計
云計算虛擬設計的應用，可以提高信息平臺的服務質量，通過虛擬化手段，可以實現對管理軟件的統一管理，在業務系統種類繁多的情況下，也可以保證系統的正常運轉，并做好系統的維修、保護工作。
三、科技信息資源共享平臺的未來發展
1.檢索資源更快
資料的種類存在差別，因此，對數字資源種類的劃分，可以根據不同的標準進行劃分，一般情況下可以分為以下五種，一是圖書、二是論文、三是報紙、四是雜志期刊、五是視頻。若用戶想要對資源進行確切的查找，則可以通過已經劃分的五種分類進行查找，這樣的查找方式必然縮減查找時間，提高資源查找的效率。若資源的查找，需要跨庫進行，因為已經為不同的數據信息庫建立連接，因此，用戶也無需多次登錄，可以直接進行跨庫查找。一般情況下，查找的檢索詞為題目、作者、時間等等，只要用戶登錄后輸入檢索詞，則信息資源貢獻平臺可以在所有資料庫進行查找，實現一站式搜索，此時，檢索資源會更加快捷，同時，準確性也會更高[2]。
2.智能跨庫檢索
一個信息平臺中包含眾多數據庫，因此，用戶在檢索過程中，登錄一個數據庫后，想要登錄另一個數據庫時，若需要進行二次登錄，并二次輸入檢索詞，則增加了檢索步驟，消耗更多的檢索時間，降低用戶信息檢索的效率。智能跨庫檢索的出現，極大的方便了用戶的信息查找，用戶只要輸入一次關鍵詞，就可以準確的檢索到自己需要的信息，同時，檢索有效的減少了用戶的檢索時間和檢索操作。用戶甚至可以通過言語查找，搜索到含義相同的外文資料。此外，智能檢索還體現在若用戶無法判定關鍵詞，只要用戶輸入一個句子，則系統能夠對這個句子進行智能拆分，幫助用戶準確的找到想要檢索的資料。
3.優化檢索結果
跨庫檢索的實現，一方面，方便了用戶的檢索，另一方面，跨庫檢索自身具備的優化功能，可以提高檢索結果的準確性。除此以外，信息資源共享平臺，應該優化、升級現有的句、段檢索的功能，提高用戶信息檢索的靈活性，為用戶提供更加優質的信息檢索服務[3]。
總結
綜上所述，本文立足大數據時代，對科技信息資源共享平臺的發展做出了分析和探究。作為一名高中學生，筆者深知自己的學識淺薄，對科技信息資源共享的了解也不夠深入和透徹，因此，本篇文章當中也定然存有一些不足和狹隘之處，希望相關領域的工作人T能夠對文章作出指導和批評，使文章論述更加文章，為信息資源共享平臺的建設做出更大的貢獻。
參考文獻
[1]殷勤. 基于站群系統數字化科普資源共享平臺設計與實現[D].廈門大學，2014.
第6篇：大數據時代的重要性范文
關鍵詞：數理統計；大數據；企業管理
隨著科技的發展和信息傳播速度的增加，人們處于信息爆炸的時代。與傳統的數據相比，在大數據時代，數據具有哪些變化？傳統的數理統計方法將會發生怎樣的變革？數據處理方式的變化以及數據傳播速度的增快將會對企業管理產生怎樣的影響？本文重點分析了數理統計方法在大數據時代下企業管理中的運用，從而促進企業不斷適應變化，實現長遠發展。
一、數理統計的概念與特點
運用數理統計的方法分析生活中的各種數據逐漸成為科學研究的一種趨勢，在相關數據的基礎之上，通過運用數理統計的方法，可以判斷事物發展的趨勢，從而歸納出一些客觀規律來指導我們的生活，提高生活質量。所謂的數理統計是指運用定量描述的方法分析隨機變量之間的關系，通過有限次的觀察實驗得到數據，發現數據之間的內在規律，并判斷整體的數據規律性。基本特點是以實驗觀察為基本出發點，以概率論作為基礎，選擇數學模型并進行驗證。正確運用充數理統計的方法的前提是掌握數理統計的基本概念和基本思想，而總體和樣本是數理統計的基本概念，總體是研究對象的全體，樣本是研究對象的一部分。通過樣本的信息對總體進行推斷是數理統計的基本思想。
二、大數據的概念與特點
目前，學者們對于大數據沒有達成統一的定義。一般來說，大數據是指數據資料非常龐大，無法運用目前的軟件在短時間內進行數據的分析與處理。它是對大規模數據管理和技術平臺的泛稱，與傳統的大規模數據不同，它除了數據的爆炸性增長之外，還包括對于數據的分析、處理和應用，最終實現挖掘大數據潛在價值的目的。大數據具有數據龐大、種類較多、價值性、處理速度快的特點。與傳統的數據不同，在大數據時代，我們分析的數據總量巨大，并不再僅僅依靠傳統的隨機抽樣的方法，除外，由于數據總量龐大，有著多樣性和豐富性的特點，使得我們無法確定數據的使用目的。在大數據時代，僅僅依靠傳統的幾種工具無法實現對于數據的處理和分析，而是運用強大的云計算能力進行數據的處理與分析。
三、大數據時代對于數理統計的影響
統計學是一門具有三百多年歷史的學科，在長期的發展過程中，不斷吸納各家之長，使得統計學的發展充滿生機與活力。大數據時代的到來，為統計學的發展帶來發展機遇的同時又帶來巨大的挑戰。具體如下：1.大數據對于樣本和總體的影響眾所周知，數理統計是通過具有代表性的樣本推斷總體的基本情況，從而對于社會經濟發展的總體趨勢做出判斷。而具有代表性的樣本是通過抽樣的方式實現的，然而，在大數據時代，雖然信息量龐大，數據類型多樣，但是大數據也存在著樣本缺乏代表性、噪聲等問題，因此，通過抽樣的方法對于數據進行分析可能會存在一定的偏差。傳統的數理統計方法收集到的數據具有結構化的特點，然而，在大數據時代，數據類型多種多樣，容量超大，因此，樣本數據與大數據存在很大的不同。樣本數據有著特定的研究目的，運用抽樣的方法獲得數據，具有數據有限的特點。基于樣本數據的特點，它的應用空間十分有限，通常無法滿足多層次、多樣化的需求特點，在抽樣過程中出現偏離方案的現象時，抽樣便無法進行，因此，樣本數據分析的方法無法得到廣泛推廣。而大數據不僅包含的信息量巨大，而且不受各種限制即可以接納各種各樣的數據類型。與樣本數據相比，大數據的優點是數據選擇空間巨大，可進行多角度、多方面的數據分析。更為重要的是由于樣本數據有限，可能無法判斷出數據的某些規律，而通過大數據，某些規律可能會十分清晰。樣本數據中無法發現的弱小信息，在大數據中可以找到。在樣本數據中被認為是異常的值，在大數據中可能會被接受。因此，在大數據時代背景下，我們認識事物的能力大大提高，充分發掘有用的信息，抓住很多決策分析的機會，促進對于各種社會現象的理解和認識。綜上所述，在大數據時代背景下，既可以作為總體也可以作為樣本。隨著社會的進步、互聯網技術的發展，人們處理各種復雜信息的能力大大加強，從多樣化的數據中獲取有價值的信息越來越多，社會迅速進入大數據時代。在大數據時代，不僅人們的生產方式和生活方式發生巨大變化，企業管理也面臨著新的機遇和挑戰。2.相關分析發生變化大數據時代的到來使得相關分析發生變化，彌補了傳統數據分析中的不足。首先，大數據時代的相關分析必須滿足“通用性”和“均等性”的準則，并且結果不受變量間形式的影響。近年來，隨著大數據的影響力逐漸增加，國外諸多專家和學者充分認識到大數據的相關分析的重要意義，并且對于改進大數據的相關分析進行了深入的研究。以Reshef（2011）等代表的學者提出了最大信息系數的研究方法，從而有效識別變量間的非函數相關關系。在此基礎之上，一些學者提出了隨機相關系數和最大相關分析的研究方法1。總之，新的相關分析方法涌現說明國內外學者發現傳統的相關分析中存在的缺陷，無法滿足大數據時代數據分析的要求，與此同時，他們也認識到大數據時代相關分析的重要性。因此，當務之急是統計分析方法順應大數據發展的要求。
四、數理統計方法在大數據時代下企業管理中的運用
1.大數據推動企業變革大數據對于企業管理方式產生十分深遠甚至是顛覆式的影響，例如：營銷方式的變化，商業模式的改變等等。在大數據時代，一個核心問題是數據的預測，大數據意味著一切以數據化的形式存在，也就意味著透明化。除外，數據也不再像過去那樣被認為是陳舊的和靜止的，在相關數據收集收集完畢后便不再具有價值。大數據時代，通過對原來的數據進行挖掘，可能會發現有用的信息。而對于企業來說，大數據時代要做到運用數理統計的方法做到決策的數據化，實現由過去依靠感覺進行決策向利用數據進行決策的轉變。即使過去部分企業認識到數據的重要性也僅僅關注過去的、已經發生的數據，而這些數據存在著滯后的缺陷，管理者依靠主觀經驗進行決策，那么決策的風險較大。而在大數據時代，管理者充分運用數理統計的方法分析過去、正在發生的全部數據，充分挖掘各種有用的信息，以制定科學合理的決策，從而促進企業的發展。2.進一步提升企業的人力資源價值眾所周知，人力資源在企業的成長和發展過程中發揮著至關重要的作用。大數據具有及時性、高處理速度的特點，充分保證數據的真實性和有效性，有利于企業進行科學決策，發現適合企業發展的優秀人才。傳統的企業人才招聘方式為結合企業的戰略目標、崗位分析等設定相關標準，然后依據這些標準對簡歷進行篩選，那么與企業戰略目標和崗位分析標準契合度較高的候選者即為企業需要的人才。然而，首先各類標準的制定可能是片面的，因此，招聘到的人才可能不符合企業的要求。除外，面試是一個依靠情商和智商綜合判斷的過程，及時設定了各種硬性指標，在實際的面試中，HR可能受多種綜合因素的影響，難以做出正確的決策。而在大數據時代背景下，可以減少這種不確定性的影響。通過數理統計的方法，對于收集到的各種數據進行收集、處理和綜合分析，發現求職者的各種素質和企業招聘人才之間的關聯性，找到真正適合企業發展的人才。并且隨著企業收集到的信息越來越多，發現適合企業的優秀人才的概率會越來越大。通過這種招聘方式，不僅可以大幅度降低招聘成本，而且能夠拓寬企業招聘渠道，豐富企業招聘形式，提高企業招聘的精確度，促進企業的長遠發展。隨著數據處理方式的不斷改進，人們對于大數據挖掘到的信息必將越來越豐富，這有利于提高企業決策的科學性，推動企業的長遠發展。
參考文獻：
[1]程鑫，石洪波.大數據時代傳統相關分析的局限性與拓展[J].統計與決策，2015,05,；73-74.
[2]邱東.大數據時代對統計學的挑戰[J].統計研究，2014，31（1）：16-17.
第7篇：大數據時代的重要性范文
[關鍵詞]大數據；網絡整合；消費行為
[DOI]1013939/jcnkizgsc201707119
以往，在對消費者行為進行研究的時候，更關注的是消費者行為本身，通過問卷調查、個人訪問等形式，實現人口統計學資料、消費意向等信息的采集，從而應用于研究分析消費者行為。在大數據時代下，由于網絡平臺樣式和消費者購物習慣的變化，傳統的對于消費者行為研究的方式無法滿足當前大數據時代下消費者消費習慣的變化要求。因此，本次對大數據背景下基于網絡整合數據的消費者行為研究是有必要的，也是非常具有現實意義的。
1 傳統消費行為研究與大數據時代研究的對比分析
11 消費者行為研究模型框架發展
消費者行為研究模型框架的發展主要可以分為三個階段，即愛達模式、AISAS模式以及SIPS模式，通過對三個模式的研究，可以了解到消費者行為的發展歷程。
第一階段，愛達模式階段。早在1898年，路易斯就已經提出了愛達模式，愛達模式也成為了最早研究消費行為的成熟理論之一，20世紀20年代中期，研究人員在愛達模式原有的四階段模式基礎上增添了“記憶階段”，提出了五階段的愛達模式。[1]
第二階段，AISAS階段。2005年，日本電通提出了AISAS模型，并將該模式分為五個階段，分別為注意階段、興趣階段、搜索階段、行動階段以及分享階段，其中，搜索和分享已經具備互聯網性質，并對互聯網時代下消費者主動行為的重要性作了詳細說明。[2]
第三階段，SIPS模式階段。SIPS 模式是2011年日本電通在AISAS的基礎上提出來的。SIPS 模式分為四部分，分別是共鳴、確認、參與和共享擴散。SIPS模式將共鳴、確認、參與和共享擴散四個部分的內容分析得非常清晰，該模式的建立也標志著消費者行為研究進入了數字時代。[3]
12 消費者行為研究路徑與數據采集方式的轉變與發展
早期，對消費者行為的研究主要是消費記錄的追蹤和分析方面，也正是因為這些研究，為之后對消費者行為進行深層次的研究奠定了基礎。現階段，在消費者行為研究方面，已經實現了從理解消費者行為到掌握消費者意圖，從追蹤消費者消費記錄到新興數據源方向轉變，比如各種社交媒體平臺、搜索引擎等。如今，很多企業或者平臺為了能夠對消費者行為進行更加細致的研究，可以從相關網站獲取到消費者行為的數據，通過整合分析，利用到戰略的制定當中。另外，在傳統的消費者行為研究中，通常都是經過對數據進行分類后獲取調查結果，將研究目標限定在當前的消費者行為當中。然而，就目前的大數據形勢而言，研究者可以整合各個平臺的數據信息，深入地對數據信息進行剖析，不僅可以獲取到當下消費者行為信息，還可以實現對消費者行為的趨勢分析，進而保證企業或者品牌制定出的營銷戰略科學、合理。
2 大數據在基于網絡整合消費者行為中的應用分析21 消費者行為分析
傳統的研究消費者行為的時候，一般采取的是抽樣調查的方式進行研究，以隨機選擇的方式選擇被采訪對象，通過定量或者定性的調查方式獲取相關研究數據，從而對消費者行為進行研究分析。與傳統社會學研究模式不同的是，在當前的大數據背景中，消費者行為研究的模式已經發生了明顯改變，由原先主要注重消費者行為本身的研究，逐漸轉向了對互聯網沉淀的海量數據的聚類、挖掘和運算，借助相關數據分析軟件對靜態數據、動態數據進行分析并建模，并為之后營銷戰略的制定提供參考依據。[4]
消費者行為可以分為線上和線下兩種。線上消費者行為指的是基于Web挖掘消費者的媒介習慣、消費愛好以及消費傾向等；線下消費者行為是指建立在傳統的購物學研究基礎上，借助購物車應答程序等創新設備獲取實時的位置數據，了解消費者的消費行為和購物習慣。[5]另外，線下消費還可以通過和監控設備相連的圖片分析程序記錄消費者店內行為等信息。
22 消費者精準細分
Web 20互聯網時代，消費者的精準細分主要有四個階段，即門戶時代、搜索引擎時代、社交媒體時代以及大數據時代。門戶時代對目標人群的定位需要依靠網站來進行，搜索引擎時代主要是通過提取消費者搜索過程中鍵入的關鍵詞進行細分，在社交媒體時代可以通過更加廣泛的渠道對消費者進行細分。進入大數據時代，對消費者的劃分則更加細致。目前，在對消費者行為進行研究的過程中，可以借助靜態數據庫升級為實時數據流的特點，記錄消費者線上消費行為的軌跡。另外，還可以了解到消費者瀏覽網站的習慣、瀏覽傾向以及消費評論等，在對這些線上數據進行分析的時候，可以結合線下的人口學特征、線下消費記錄以及傳統的CRM結合，使得企業能夠對消費者進行更加細致的劃分。[5]
23 消費者定位和情感分析
消費者定位包括兩個方面的內容。首先，針對消費者消費行為或軌跡的定位，通過數據分析進行精準定位，比如通過對消費者瀏覽網站的記錄可以分析出消費者對哪一類產品或者哪一類信息更具有傾向性，通過對消費者傾向性的研究，從中獲取有價值的信息，從而為企業或者品牌精準營銷的實現奠定基礎。其次，關于地理位置的精準定位，通過采用智能移動終端的個人位置向用戶推送信息。
另外，在分析消費者情感的基礎上，研究者可以從中得到有價值的信息，并為消費者行為分析提供參考依據。企業或者品牌在制定營銷戰略之前，可以借助情感分析得出的相關數據，觀察消費者對營銷傳播的反應，通過消費者的反應表現及時做出針對性的改進和調整。例如，常見的臉書中的“like”功能、新浪微博中的“喜歡”功能，消費者可以在里面表達出自己的觀點和看法，這就實現了消費者的情感反饋。在日常的工作生活中，消費者經常會同身邊的人就消費方面的內容進行溝通和交流，對某物品或評論交換意見，然后做出消費決策，這是非常明顯的情感分享體現，所以情感分析在消費者研究過程中的重要性不言而喻。
3 結 論
總之，消費者行為研究在不斷地變化發展，在大數據背景下，基于網絡整合數據的消費者行為研究，應當在傳統研究的基礎上注重數據分析，整合網絡數據源，從中篩選有價值的數據進行分析，從而預測消費者行為的消費的前期意象、評估事后行為，這將成為未來消費者行為研究的重要突破口。
參考文獻：
[1]陳思大數據背景下基于網絡整合數的消費者行為分析[J].新聞傳播，2013，16（8）：23-24
[2]吳惲基于大數據的消費者行為和餐飲空間規劃研究[J].包裝工程，2016，50（8）：20-23
[3]朱光婷，朱君璇大數據環境下網絡消費者行為研究[J].統計與決策，2014，36（23）：59-61
第8篇：大數據時代的重要性范文
隨著社會的發展進步，數據已經融入了我們生活的方方面面，我們邁進入了大數據的時代。文本、圖像、音頻、視頻、網絡用戶的行為習慣和人與人之間的關系，日積月累在互聯網上形成了龐大的數據，這些數據體量大、類別大，并且產生的速度非常快，對這些數據進行挖據和分析，并且找出對人類發展有價值的信息和規律，將是這個信息大爆炸的時代的又一次的革命，其生產價值和社會價值不可估量。如今大數據已經在各行各業中得到了廣泛的應用，政府的行為、企業的經營模式、個人的生活和思維方式都在大數據的影響下不斷地變化著。同時，也影響著教育領域的發展，為學校的管理的革新提供了新的思路和方法。通過學校內部的信息管理平臺、校外的一些教育機構、學習視頻網站，還有學生之間交流的QQ、微信、博客和人人網等等，我們獲得了大量的有價值的數據，如何利用這些數據對學校管理進行改革創新更好的為學生和教師服務是我們現在所要面臨的問題。
二、大數據時代下學校管理的發展方向
伴隨著數據時代的來臨，不少的學校將數據引入到了信息化系統和教育裝備上，為教學管理帶來了極大的便利，然而卻忽視了數據隱藏著的更大的作用，即數據的挖掘、分析和整合。如果教育界把重點成功地轉移到數據的挖掘、分析和整合，我們將迎來教育的又一次變革。開發新一輪的數據分析教育基礎平臺，將會對教師的教育方式、學生的學習方法、學生與老師的交流溝通、學校網絡系統的運行、學校教學教務的管理、進行教育決策等各個方面產生深遠的影響。此外，數據在影響學校發展的同時也成為了學校之間競爭的核心要素，為了跟隨時展的步伐，必須加大加深對數據的挖掘和應用。
1.對數據進行整理
數據是數據分析的基礎。學校追求發展，科學的管理推動著學校發展，而大數據為學校科學管理水平的提升創造了可能，我們要實現對數據分析和挖掘，首先我們必須積累海量的數據，然后對進行初步的歸類和整合。沒有對數據的初步整理，就不能有效的進行數據的分析和探究，更加談不上對數據的應用了。因此，學校需要建立有效完備的信息系統，比對信息系統進行適當的管理，有效有序的錄入學生的信息、教職員工的信息、科研的信息和與學校管理相關的各方面的信息。為數據的進一步應用做好充足準備。
2.對數據進行分析
沒有數據的挖掘和分析就不能實現管理。新時代下數據化管理融入了學校管理的的各個方面，提高了學校管理效率和水平，強化了學校管理的數據觀念。學校發展依賴數據，數據的挖掘和分析的可視化的結果影響著學校的辦學的理念、發展計劃的制定、教師的教育體系、學校重要的決策等。所以在初步數據整理的基礎上，進行數據的進一步分析，將是學校要進行的另外一項重要的任務。如果沒有對大數據的挖掘和分析，就不能對數據資源進行掌握和利用，就更加不可實施有效的科學的管理，也會對學校未來的發展形成障礙，故而學校應重視數據的量化，配備專門的人員和部門對數據進行有效的分析整理，將管理層級進一步扁平化，致力于教育數據資源的采集、組織和管理，數據資源價值的挖掘以及核心數據資源、緊密相關的數據資源的利用等職能上來。讓數據成為學校發展路上強大的“武器”。例如，在教學過程中，教師可以根據學生的數據進行分析就可以對學生進行初步的了解，減少一些主觀判斷上的失誤，更好的因材施教。
3.數據的安全
學校收集到的數據包含了每個學生、教師和學校員工的信息，這些信息有些是存在隱私的，因此保護教師、學生和員工的個人信息將是學校的一項重要的職責，也是學校現代化管理的重中之重。
4.學校管理的創新
利用處理好的數據和分析到的結果，實現學校管理方法的創新。隨著數據時代的不發展，學校對數據的收集的完整性和全面性，對數據挖掘和分析結果的客觀有效性不斷地提升，很多學校管理的中存在的問題也逐漸的找到了原因，得到了有效地解決。這種管理技術和理念的革新，實現了管理的精細化，帶來了學校管理的創新。比如，學校的管理者可以根據學生在數據空間留下的信息就可以很容易的了解到學生的近況、興趣愛好和需求等。
三、如何具體地利用數據從事學校管理
大數據作為新時代下社會發展的核心競爭力，也為學校的發展帶來了新的機遇，如何利用好數據抓住機遇，在今后謀取更好的發展是每個學校管理者必須面對和思考的問題。
1.理解大數據的重要性
大數據反應著教師學生的需求、學生老師之間的關系、教師教學的水平、學校管理中存在的問題等等，大數據在學校管理中的重要性不言而喻。而有些學生、教師和學校的一些管理者對于數據的認識還不夠充分，所以學校管理中我們應重視對大數據觀念和大數據思維方式的轉變，讓數據推動教學質量，推動科學決策，推進學校各個方面的改革和發展。
2.實施大數據的發展戰略
學校管理者應該站到學校發展的戰略上來考慮大數據的價值，將大數據列入學校發展戰略的重要的位置上來，重視教育信息化得發展和建設，充分的利用數據資源進行開發、分析和應用。此外，學校也應該注重數據建設的質量問題，保證數據的有效性，提高數據利用的高效性。同時，加強數據的可視化和數據的共享性，建立相應的數據平臺，這對于滿足公眾對數據的需求，擴大數據的應用和影響力，改善學校管理，推動學校的發展都有著重要的意義。
3.大數據機制的實現
第9篇：大數據時代的重要性范文
關鍵詞：大數據時代；網絡安全問題；現狀；策略
一、大數據的相關知識
在信息時代，計算機技術及互聯網技術解決了信息儲存問題，其將巨大的信息量安全、穩定地儲存起來，有利于有效管理企業。大數據時代不僅要求通過網絡儲存海量信息，同時也對信息的傳播速度提出了新的要求。近年來大數據作為存儲信息的重要方式，得到了社會的廣泛關注，科研人員在這方面加大了研究力度。
二、大數據時代下網絡安全問題的基本內容
網絡環境安全是海量信息傳遞的重要保障。在網絡安全問題上主要包括兩個方面，一是信息的保護問題，二是信息的高效傳播。在信息傳遞的過程中，一些不法分子用不正當手段竊取信息，導致客戶信息遭到泄露，給用戶帶來了不必要的損失。另外，在信息的傳播過程中，需要有強大的網絡硬件功能提供支持，這就需要在軟件中加入監督管理的功能，避免外界病毒的侵襲。
三、大數據時代下網絡安全現狀
近些年大數據信息技術在社會各行各業中得到了廣泛應用，其在給人們生活帶來便捷的同時，在網絡安全問題方面仍存在很多不足之處，網絡環境安全性較差，給人們的信息帶來了安全隱患。據相關調查顯示，網絡黑客仍然嚴重威脅著社會經濟的正常發展，主要表現為對大數據信息的竊取，對網站的攻擊等。由此可見，大數據時代下的網絡安全問題不容忽視，其中還有很多問題有待解決。
四、大數據背景下應對網絡安全問題的對策
1.樹立安全防范意識
社會的不斷進步，信息量的不斷增加，需要專業技術人員的科學管理，因此樹立安全防范意識是確保信息安全的第一步。樹立安全防范意識，首先要了解W絡安全對信息安全傳播的必要性。比如客戶數據信息的隱私保護方面，應明確信息對客戶的重要性，要對承載信息輸送的網絡環境進行全方位的保護，在安全防護中降低風險，提高效率。
2.完善網絡安全中的數據加密
客戶信息的絕對安全是新時代大數據背景下的關鍵性問題，主要體現在客戶信息的安全傳遞方面。網絡技術雖然在不斷發展，但在信息的輸送中仍然存在著很多安全隱患，特別是在存儲安全方面。因此在信息數據的加密方面，要基于網絡技術設定較為高級的密碼模式，可以設置多種密碼。在密碼的設定中，利用計算機硬件的監管功能抵御病毒的侵襲，充分確保用戶信息的完整與安全。
3.做好病毒入侵檢驗以及防范工作
網絡安全問題是當今十分熱門的話題，新時期下的網絡安全問題主要是指對網絡病毒的監管防治。很多大型網站被不法分子攻破的主要原因是抓住了網站的漏洞，將病毒導入其中，從而進行大規模的破壞，最終導致網站癱瘓，給客戶造成了無法挽回的經濟損失。不難看出，病毒對侵襲網站所造成的后果是難以預計的，因此我們必須在網站運行期間開展安全防范工作。病毒的防范工作主要從兩方面進行：一方面，要對外界可能入侵的病毒進行監管，提早發現病毒，利用先進的網絡監測技術進行全方位的檢查；另一方面，在病毒侵入后，計算機的殺毒軟件應自動修復漏洞，查殺病毒，保證網絡信息安全。
五、結語
綜上所述，網絡安全問題是大數據時代亟須解決和完善的重點問題。大數據時代下的信息安全輸送是客戶信息的重要保障，因此要樹立網絡安全意識，對病毒的侵襲進行有效的監管和防范，不僅要保證信息傳輸的高效、完整，還要在信息加密上確保絕對安全，采取針對性較強的安全防范手段，保證客戶信息的安全、穩定。
參考文獻：
[1]張傳勇.基于大數據時代下的網絡安全問題分析[J].網絡安全技術與應用，2015（1）：101.
[2]陳永.基于大數據時代下的網絡安全問題研究[J].數字技術與應用，2014（11）：184.
