大數據時代的概述精選(九篇)

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第1篇：大數據時代的概述范文

[摘 要] 大數據時代的來臨，給教育帶來了全新的變革，開啟了教育的新篇章。數據挖掘技術分析了當前教育存在的問題，針對問題提出了大數據技術在教育資源、教育管理、評比系統及因材施教等方面的應用，尤其針對Visual FoxPro數據庫設計這門課，設計了學生反饋信息獲取和教學資源共享網站，更好地實現個性化教育，從而構建可行的教學模型。

[關鍵詞] 大數據技術；數據挖掘技術；教育資源；教育管理

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 05. 133

[中圖分類號] G434；TP311.13 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）05- 0244- 03

0 引 言

教育是國之根本，教育的發展預示著國家未來的發展。國家的強大離不開人才的培育，人才的培育需要一個良好的教育體制，教育體制的好壞決定了未來人才的輸送。教育改革需要應用現代信息技術的各種手段，為其提供高效、便捷的溝通平臺，從而實現信息的實時交流。對此，本文提出將大數據技術作為教育改革的第一手段，針對當前的教育問題制定可行性計劃，有效地將數據收集、數據分析、數據處理、數據應用完美的結合到教育的改革中，從而使教育的發展腳步向前邁進一大步。

1 教育存在的問題

教育，教化育人，以現有的經驗、學識推敲于人，為其解釋各種現象、問題或行為，其根本是以相對成熟或理性的思維來認知新的事物，并將其見解育之他人，實現信息傳承的過程。在這個傳承的過程中，隨著時代與科技的發展，教育的體制與核心也在不斷地變化，其中的很多問題也越來越明顯。

（1）教育資源繁多，選擇教育方案困難。

（2）教育制度不夠透明，阻礙教育的發展。

（3）傳統的教育管理方法無法滿足現代教育發展的需求。

（4）學生信息反饋不及時，無法做出最準確的解決方案。

2 大數據與數據挖掘

2.1 大數據

大數據，即big data或massive data，是指規模大到無法在有限的時間內用常規軟件工具對其內容進行收集、管理和處理的數據集合。例如，一個學生考了99分，這只是一個“數字”，如果把考99背后的因素考慮進去，如家庭教育模式、自己努力程度、智商水平等，把他們和99分聯系在一起，就成了數據。大數據的特點可以簡單的概括為“4V”，即更大的容量（Volume）、更高的多樣性（Variety）、更快的生成速度（Velocity）和價值（Value）。

（1）更大的容量。面對種類多樣、更加復雜的數據，一個新的問題――數據的存儲擺在了人們的眼前。大數據通常可以達到PB級的數據規模，因此，對于教育中每天產生的海量信息，大數據提供的數據存儲都能夠輕松的解決，這也為教育提供了最堅實的基礎保障。

（2）更高的多樣性。數據的來源有很多的渠道，如社交媒體、網絡搜索、網絡文章等，內容包括所有的辦公格式、辦公文檔、圖片、XML、HTML、音頻、視頻等。信息來源渠道的多樣性及信息格式的多樣性，使得大數據收集的信息擁有更高的多樣性。

（3）更快的生成速度。即數據被創建和移動的速度快、時效性要求高，這是大數據區別于傳統數據挖掘最顯著的特征。在高速網絡時代的今天，憑借著各種性能優越的硬件及高速的網絡，不斷生成各種各樣的數據，而且這種高速度也成為了必然趨勢。谷歌公司一天之內要處理幾十PB的數據，Facebook產生約10億張新的照片、300TB以上日志，淘寶交易進行數千萬次、產生20TB以上的數據等。

（4）價值。每一條數據都有著其本身的價值。在當今高速的數據流通下，數據的價值密度也不斷降低。所以，對于如何提高數據價值這個問題，我們還需要好好思考一下。

2.2 數據挖掘

數據挖掘（Data Mining）就是從大量不完整的、隨機的、模糊的數據中抽出潛在的、有價值的數據的過程，是一類深層次的數據分析方式。數據挖掘的過程主要是信息收集、數據集成、數據規約、數據清理、數據變換、挖掘過程、模式評估、知識表示等，通過這一系列的過程給用戶提供所需信息。數據挖掘能夠對信息實現準確處理，幫助大數據這一個數據集合實現精準的應用，實現數據的價值，為大數據在教育中的應用，提供最有利的幫助。

3 大數據在教育中的作用

3.1 大數據下教育資源的選擇

大數據不僅有著極強的數據收集、處理能力，而且可以為我們提供快捷、簡單、準確的選擇。面對海量的教育書籍、課堂筆記等，大數據能夠輕松的收錄、存儲，并且根據我們的需要，通過數據處理技術，準確高效的提供有價值的信息，能夠做到在大范圍中尋找最優的結果。通過數據收集和處理為學生的學習減少很多不必要的選擇，從而提高學習效率。例如，現在越來越火的“題庫”類用，就是大數據的一個細化分支，通過對學生的查詢信息的收集處理，可以顯示學生目前的學習狀況以及存在的知識點薄弱現象，能夠幫助學生和家長以及老師開展教育工作。相對于“題庫”類應用，以視頻為載體的應用傳播更為廣泛，這些都是基于大數據技術的細化分支。

3.2 數據分析處理在教育評比系統中的應用

教育信息化不斷發展，利用信息技術助力教育質量綜合評比，能夠使評比內容更加全面、數據收集范圍更加廣泛、數據形式更加趨于多樣化、評比結構更加公開透明。因此，一個優秀的評價系統能夠更好地推動教育的發展。20世紀90年代，歐美等發達國家與地區為確保教育質量積累了大量的數據經驗，并建立了完善的高等教育人才培養評比系統。我國自20世紀90年代也開始著手于教育系統的建設，例如上海大學從1998年開始不斷完善自己的教育系統，將教育系統與大數據的分析結合，經過十幾年的不斷完善，建成了一個完整的教育評比系統。

3.3 大數據在教育管理中的應用

教育一直都在強調要培養學生多方面能力，可是事實卻是以“分”為首，很多初高中學生幾乎沒有課余生活，活在題海里。這樣的事實是什么造成的呢？很多人說是應試教育必然的結果，其實不然。教育改革從本質上是好的，可是監管的不利、評比體系的不健全，使得更多的學生、家長、老師以及學校背離改革的初衷，更加看重考試分數。所以，一個健全的教育管理體系是多么的重要。我們可以通過采用大數據對信息收集方式多樣性這一特點，更全面收集、掌握教育的發展狀況。例如，可以通過學校監控視頻收集學生和老師的學習授課情況，利用大數據的分析能力進行實時反饋。大數據與教育管理系統的結合，雖然不能快速的解決教育中的問題，但是其所提供的信息反饋能夠更好地監督教育改革的步伐。

3.4 全面了解學生，實現因材施教

我們要想真正地做到因材施教，可以通過對教學信息的獲取、存儲、管理和分析，從而構建學生的學習模型，分析學生已有的學習方法和學習狀態，并對其將來的學習進行一定的規劃和引導。目前，教育中的大數據應用主要有教育數據挖掘和學習分析兩大類，兩個方向雖然同源，可是應用方向、研究對象、研究方法完全不同。教育數據挖掘是將來自教育的原始數據轉換為有用信息的過程，是大數據應用于學習分析最基本的應用手段，并且通過數據挖掘自身的信息挖掘技術能夠提高分析效率、擴大分析范圍。學習分析是利用松散耦合的數據收集工具和分析技術，研究分析學習者學習參與、學習表現和學習過程的相關數據，進而對課程、教學和評價進行實時修正。我國學者顧小清認為，學習分析是圍繞與學習者學習信息相關的數據，運用不同的分析方法和數據模型來解釋這些數據，根據解釋的結果來探究學習者的學習過程和情景，發現學習規律；或者根據數據闡釋學習者的學習表現，為其提供相應的反饋從而促進更加有效的學習。為了達到對教育的進一步變革，我們需要建立一個數據模型，該模型以大數據為基礎的數據分析與應用系統，主要存儲學生和老師的日常學習與工作計劃及其短期與長期目標，進而對學生和老師的需求進行全面的分析規劃，實施可行的教育方案，真正的實現因材施教的最高教育目標。

筆者針對“Visual FoxPro數據庫設計”這門課，設計了學生反饋信息獲取和教學資源共享網站，通過采集學生反饋的信息，讓老師更全面地了解學生的學習狀況，更好地制定教學計劃。網站還提供了教學資源共享平臺，師生都可以文章等有關學習的各種資料，如圖1所示，實現資源的可選擇，使學生不再被動學習，可以主動選擇學習內容，并在交流平臺發表自己的一些看法等，如圖2所示。通過網站信息的獲取，進行數據分析，構建可行的教學模型，從而真正實現因材施教。

4 結 語

隨著大數據時代的到來，以大數據為依托進行教育的改革能夠更快速的推進教育的發展，從而為學生、教師、家長提供一個更優質的學習、教育、O督體系。大數據的應用可以使我們現在種類繁多的教育資源變得井井有條，各類資源更加清晰明了；教師制定教育規劃時能夠多一份準確的學生反饋信息分析，從而制訂更加精準的教學計劃；學生們可以脫離“題?！?，轉向準確、高質量的最優題區，不再做沒頭的蒼蠅，找不到方向。在未來，大數據的應用會更加廣泛，我們的教育一定會得到充分的發展，未來的教育我們也許不再需要沉重的書包、繁重的作業，需要的也許僅僅是自己對自己優勢的發揮。

主要參考文獻

[1]鄭立海.大數據時代的教育管理模式變革芻議[J].中國電化教育，2015（7）：32-36.

[2]陸Z.大數據及其在教育中的應用[J].上海教育科研，2013（9）：5-8. [3]高巨山，郭健.數據挖掘技術在教育信息化中的應用研究[J].中國教育信息化，2007（9S）：75-76.

[4]何蘊毅.大數據背景下教育變革的思考與實踐[J].教育信息技術，2014（12）：13-15.

第2篇：大數據時代的概述范文

關鍵詞：大數據；金融統計

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）11-0-01

一、引言

何謂大數據？簡而言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術?！按髷祿本哂幸韵绿攸c：第一，如果不依賴某些可視化軟件的幫助，人類不可能理解如此大的數據量，用散點圖尋找規律或異常情況的傳統辦法，在這里毫無作用；第二，數據可能高度互相關聯。

哈佛大學社會學教授加里金指出：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”在2013年全國統計工作會議上，國家統計局局長馬建堂指出：“大數據時代”的來臨，對統計數據的生產方式帶來了很大的挑戰。統計部門應利用海量數據并對其進行標準化處理，發掘這一數據寶庫，認真把握好這一促進政府統計改革發展的難得機遇。

作為數據密集型金融行業的監管部門，金融統計改革的重點是加強細粒度數據采集，建立全球協調一致的金融統計標準體系。本文旨在分析大數據對金融統計正在帶來和將要帶來的各種影響，分析大數據時代金融統計監管的特點及難點，同時對加強頂層設計，推動金融統計生產方式的變革和統計生產力水平的提升提出相關意見建議。

二、大數據時代金融統計的影響

（一）大數據時代金融統計對數據準確性的影響。目前我國金融統計數據是各金融單位按人民銀行“全科目”指標口徑層層匯總上報至人民銀行，每一層級的金融機構在指標匯總過程中可能會產生錯誤，最終影響人民銀行統計數據的準確性。大數據化的采集方式減少了層層匯總的環節，有助于提高數據及時性、準確性，在長期統計信息建設過程中有助于降低金融機構的統計成本，消減對于金融統計數據的質疑。

（二）大數據時代金融統計對宏觀經濟金融分析方式的影響。大數據時代分析數據并不是簡單的數據匯總、對比或數據羅列，而是要按照科學方法挖掘數據，根據需要構建數據立方體進行聯機分析處理，可以進行多個維度的下鉆或上卷操作，對這些原始的數據進行加工、整理和上升為重要的結論。決策者通過海量數據尋找因果聯系，而不只是規律，最終指導行動、決策效率和決策質量。

三、大數據金融統計監管工作的特點及難點

（一）數據數量和質量的矛盾。數據量大不一定就代表信息量或者數據價值的增大，相反很多時候意味著信息垃圾的泛濫。數據質量問題，貫穿于數據收集、使用、等所有過程，涉及各行業發展規劃的設定等。一方面很難有單個系統能夠容納下從不同數據源集成的海量數據。另一方面如果在集成的過程中僅僅簡單地將所有數據聚集在一起而不作任何數據清洗，會使得過多的無用數據干擾后續的數據分析過程。大數據時代的數據清洗過程必須更加謹慎，因為相對細微的有用信息混雜在龐大的數據量中。如果信息清洗的粒度過細，很容易將有用的信息過濾掉。清洗粒度過粗又無法達到真正的清洗效果，因此在質與量之間需要進行仔細的考量和權衡。

（二）數據公開與隱私保護的矛盾。如果僅僅為了保護隱私就將所有的數據都加以隱藏，那么數據的價值根本無法體現。數據公開是非常有必要的，監管機構可以從公開的數據中來了解整個金融市場的運行，以便更好地指導社會的運轉。金融機構則可以從公開的數據中了解客戶的行為，從而推出針對性的產品和服務，最大化其利益。因此大數據時代的隱私性主要體現在不暴露客戶敏感信息的前提下進行有效的數據挖掘，這有別于傳統的信息安全領域更加關注文件的私密性等安全屬性。很多學者開始致力于研究新型的數據技術，嘗試在盡可能少損失數據信息的同時最大化地隱藏用戶隱私。但是數據信息量和隱私之間是有矛盾的，因此尚未出現非常好的解決辦法。

（三）構建相關先行指標數據困難重重。大量實證檢驗證明，不論是非金融部門或更廣泛金融部門爆發的危機，如房地產泡沫，最終都會傳遞到銀行業，并變得更嚴重和更具有破壞力。因此對實體經濟統計數據信息采集覆蓋面低、相對匱乏和細化度不足，可追溯的歷史數據有限、以及不同行業數據難以滿足一致性要求等原因，對構建相關先行指標體系建設具有很大影響。

四、意見和建議

（一）重視細粒度數據的采集，內容從匯總指標發展到逐筆報送。近年來人民銀行統計數據采集原則發生了結構性的根本轉變，趨向富于彈性的逐筆報送模式，應用大數據開展宏觀審慎管理。人總行開展的存貸款抽樣綜合統計工作是對大數據時代數據采集、匯總、清洗、利用過程的一項探索工作。目前只是在部分省的金融機構開展試點。下一步要在全國各金融機構中推開，是開啟大數據時代的“敲門磚”。

（二）建立通用數據標準體系，提高整個金融業統計體系兼容性。

受數據標準不統一，數據記錄不全等因素影響，現有統計數據通常難以滿足可靠性、準確性、一致性等要求。因此，要開展金融統計標準化工作，確保各金融機構上報的數據源數據一致。主要是要規范以下三個方面的內容：一是要規范金融機構機構信息；二是規范金融工具信息；三是要規范金融計值。

第3篇：大數據時代的概述范文

 

2011年2月，國務院學位委員會進行了學科調整，統計學完全從數學和經濟學中獨立出來，上升為一級學科，設在理學門類中，編號為0714。統計學上升為一級學科后，下設的二級學科包括數理統計學、社會經濟統計學、生物衛生統計學、金融統計、風險管理和精算學、應用統計學。統計學上升為一級學科對統計學專業的教學帶來巨大影響。

 

同時，隨著大數據時代的到來，使得傳統的統計數據收集、處理與分析方法面臨新的挑戰，從而推動統計學的發展進入了一個全新的階段。在統計學上升為一級學科以及大數據時代已經到來的大背景下，統計學專業的課程教學也面臨著新的挑戰，需要進一步改革與調整。

 

一、大數據時代的到來

 

(一)大數據的生成

 

伴隨著人類對客觀世界各領域數字化程度的不斷提高，每天都有大量的數據產生，并且其產生的速度也越來越快。這些數據來源廣泛，其中最主要的來源有：科學研究(如天文學、生物學、高能物理等實驗數據)、社交網絡、電子商務、物聯網、移動通信等。

 

(二)大數據的定義

 

為了應對數據大規模增長帶來的機遇和挑戰，美國《Nature》雜志在2008年9月4日率先提出了“大數據”的概念。國際數據中心IDC 是研究大數據及其影響的先驅，在2011年的報告中定義了大數據：“大數據技術描述了一個技術和體系的新時代， 被設計于從大規模多樣化的數據中通過高速捕獲、發現和分析技術提取數據的價值”。但是大數據是一個新興而且內涵不斷發展的概念，尚沒有統一公認的定義，只能從其特點上加以認識。

 

(三)大數據的特點

 

與傳統數據相比，大數據的特征可以用五個“V”來表示，即Volume(容量大)、Variety(種類多)、Velocity(時效性強)、Value(價值高)、Visualization(可視化呈現)。大數據容量大是個相對的概念，受時間、行業和數據類型等因素的影響;種類多是指數據集的結構異質性，科技進步導致了結構化、半結構、非結構化數據的日益增多;時效性強是指大數據被生成、處理、移動的速度相當快，是區別于傳統數據最顯著的特征，這也增加了對即時分析、加工數據的需求;價值高是指大數據潛在的高價值能為評價和決策提供依據?？梢暬谴髷祿治龅年P鍵步驟，是對有價值信息加以提煉并顯示的過程。

 

(四)大數據的應用

 

大數據具有5Vs(Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity)特點，蘊含著巨大的社會價值、經濟價值和科研價值，已引起了產業界、學術界、政府部門和其他組織的高度關注和重視。

 

近年來，世界發達國家相繼布局大數據戰略，諸如聯合國“數據脈動”計劃、美國大數據戰略、英國“數據權”運動，大力推動大數據發展和應用。大數據已納入我國國家發展戰略，國務院2015年8月31日印發了《促進大數據發展行動綱要》的通知(國發[2015]50號)，指出：“大數據成為推動經濟轉型發展的新動力，大數據成為重塑國家競爭優勢的新機遇，大數據成為提升政府治理能力的新途徑。以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。探索發揮大數據對變革教育方式、促進教育公平、提升教育質量的支撐作用”

 

二、大數據給傳統統計學帶來的沖擊

 

(一)數據收集方法上

 

不同于傳統的調查抽樣方法獲取數據，大數據的收集來源渠道通常為現代網絡渠道，如互聯網、物聯網等。不同的數據源的數據采集需要專用數據采集技術， 如包含格式文本、圖像和視頻的網站數據，通常需要web爬蟲技術。

 

(二)數據存儲上

 

大數據的存儲不同于傳統的數據存儲方式，有固定的格式和結構，對于大數據的數據庫來說，可以直接將所探測到的信號自動容納到其中;大數據需要有先進的存儲設備，傳統的存儲設備已經不能容納如此大量的數據。

 

(三)數據分析上

 

傳統的統計分析方法，難以勝任對非結構化的大數據的分析。當前大數據分析技術的研究可以分為6個重要方向：結構化數據分析、文本數據分析、多媒體數據分析、web數據分析、網絡數據分析和移動數據分析。

 

(四)數據展示上

 

數據可視化的目標是以圖形方式清晰有效地展示數據的信息。一般來說，圖表和地圖可以幫助人們快速理解信息。但是，當數據量增大到大數據的級別，傳統的電子表格等技術已無法處理海量數據。大數據的可視化展示需要專業的軟件來完成。

 

三、大數據時代統計學專業教學改革

 

大數據時代的到來對統計學也帶來了新的機遇和挑戰，特別是大數據對于數據分析人才產生了巨大需求，同時也要求統計專業學生掌握更為復雜統計軟件的編程和操作。大數據背景下，統計學要適應新的形勢，需要對課程教學進行有針對性的改革。

 

(一)大數據時代統計學專業畢業生就業方向定位

 

大數據時代的到來，使各行各業，包括政府、企業、個人都希望能從大數據這座金礦中挖掘出對自己有價值的金子，從而增加了對統計專業畢業生的需求。一直以來，我國統計工作領域主要是政府統計、部門統計、民間統計。傳統意義上，政府及各個部門是統計學學生就業的首選。然而，隨著大數據時代的來臨，越來越多的畢業生選擇發展空間更為廣闊的民間統計。民間統計相對于政府統計來說，涉及范圍十分廣泛，包括各類統計咨詢公司、統計調查公司、統計研究院等，介于市場和企業、行業之間。民間統計的發展前景十分廣闊，可以預見，隨著大數據時代的來臨，統計學作用的提高，民間統計必會成為統計專業畢業生選擇就業的主要渠道之一。

 

(二)大數據時代統計學專業課程設置改革

 

大數據時代，在對統計數據分析人才需求增加的同時，也對統計專業畢業生的大數據處理能力提出了更高的要求，這就需要統計學專業在課程設置上，增加大數據處理與分析方法課程，如《大數據分析方法》、《數據挖掘》等，培養學生能夠使用專業統計軟件(R/SAS/Python)進行大數據的挖掘、清洗、分析等。

 

(三)大數據時代統計學專業學生實踐能力培養改革

 

在課堂教學之外，通過廣泛舉辦大數據技術創新大賽、大數據技術創新與創業大賽、數據挖掘挑戰賽，支持學生成立大數據研究協會，舉辦大數據相關講座論壇等方式，增強學生分析和處理大數據的能力。另外，還要加強校外大數據實踐教學基地建設，通過與通信、互聯網、電子商務等企業大數據開發中心以及大數據研究咨詢機構合作，為學生提供給更多的實習、實踐機會。

 

四、總結

 

總之，面對大數據時代的到來，統計學專業需要積極改革與調整課程的設置，注重學生實踐能力的培養，以適應各行各業對大數據分析與挖掘人才的需求。

 

作者簡介：

第4篇：大數據時代的概述范文

關鍵詞：大數據；數據分析；數理統計

基金項目：華北理工大學研究生教育教學改革項目資助（項目編號：K1503）

基金項目：華北理工大學教育教學改革研究與實踐重點項目資助（項目編號：Z1514-05；J 1509-09）

G643；O21-4

谷歌公司的經濟學家兼加州大學的教授哈爾?范里安先生過去說過統計學家將會成為像電腦工程師一樣受歡迎的工作。在未來10年里，人們獲得數據、處理數據、分析數據、判斷數據、提取信息的能力將變得非常重要，不僅僅在教育領域，各行各業都需要數據專家，“大數據”時代的到來使得數據處理與分析技術日新月異，深刻的影響著各個行業、領域及學科的發展，尤其是與數據關系密切的行業及學科，而作為工科各專業碩士研究生重要的公共基礎課數理統計學是天生與數據打交道的學科。

怎樣在“大數據”時代背景下培養出適應面向企業自主創新需求的數據分析人員或掌握現代數據處理技術的工程師，如何把當下流行的“大數據”處理技術與相關數理統計學課程教學有機的結合，以激發學生對數據處理與分析技術發展的興趣，這些都是我們在與數理統計學相關的課程教學中不得不思考的問題。然而，當前高校工科各專業碩士研究生數理統計教學的現狀卻與其重要程度相去甚遠，整個教學過程的諸多環節都存在較大的不足，主要表現為：1.教學內容偏重理論，學生學習興趣不高；2. 輕統計實驗；忽略對統計相關軟件的教學；3.沒有注重數理統計的學習與研究生專業相結合，實用性強調不夠。4. 輕能力培養；輕案例分析等。

這些現象導致的直接后果就是學生動手能力上的缺陷和創新能力的缺乏， 不能夠自覺利用數理統計知識解決實際問題， 尤其缺乏對統計數據的分析能力。因此，需要數理統計學隨著環境的變化不斷創新新的數理統計思維和教學內容。避免教學內容與大數據時代脫節。為此筆者在該課程的教學過程中，有意識地進行了一些教學改革嘗試。提出了幾點工科研究生數理統計教學的改革措施。

（1）調整教學內容，將與數理統計相關的大數據處理案例引進課堂。有很多有普遍性的應用統計實際案例，可以在本課程的教學過程中有選擇的引入介紹給學生，讓學生們了解利用所學統計方法進行實際數據分析的操作過程和得出結論的思維方法。以期解決工科研究生對確定性思維到隨機性思維方式的轉變的不適應性。

（2）適應大數據時代數理統計學課程的教學環境。實現教學方式的多樣性。大數據時代背景下，互聯網十分發達，學生根據自己的興趣去收集、整理和分析數據，既可以改變他們對統計方法的進一步認識，也可以增加他們的學習興趣。甚至可以以專業QQ群，郵件的方式和同學、老師之間相互交流，交流者處于相互平等的地位，可以暢所欲言，隨時隨地都可以交流，起到事半功倍的效果。這種交流使得教師不再是知識的權威，而是把教師上課作為一種更好自主學習的引導，這種交流使得他們的思想變得更加成熟。同時參與各種網絡論壇，貼吧回答問題等使得他們更能體現自己的價值，這種交流也使得學生的學習熱情和學習精神得到更好的激發。

（3）引導工科研究生開展與本專業相結合的課題研究，強調實用性，注重統計思維能力培養。適應大數據時代數理統計學課程教學環境，實現教學方式的多樣性。以期彌補學生缺少數據分析實例的訓練，解決學以致用的不足。在目前的數理統計教學安排下，受學時所限，如果相當一部分時間用來學習公式、定理的推導及證明，勢必沒有時間進行實際的數據分析練習。在大數據時代背景下，隨著海量數據、復雜形式數據的出現，使得統計方法的發展和以前有了很大的不同，沒有實際的數據分析訓練，學生們就無法對統計的廣泛應用性及重要性有深刻的體會，也不利于保持和提高他們的學習興趣。這要求具體工作者提出新的統計思想和方法，加深對已有統計思想的理解，以解決實際問題。

（4）改革成績評定方式。現有的考試模式為通過有限的一到兩個小時的期末考試，進行概念的辨析和理論及方法的推導計算，由此來判斷研究生關于數理統計課程的學習情況有很大的不足，特別是對可以利用軟件進行的某些實際數據分析的考察沒有辦法實現。因此，有必要通過日常課堂“論文選題―提交―討論”與期末理論考試相結合的形式對學生數理統計學習進行考核。加大對學生平時考察的力度，相應地減少期末考試成績的比重。讓學生選擇一些與自己專業有關的數據進行嘗試性的數據分析、一些統計科普著作的讀書報告等并寫成論文的形式提交，做為對學生成績的評定方式，更能綜合、客觀地評價學生的學習情況。

數據分析在現代生活中發揮的作用越來越大，而道磽臣品椒可以與數據分析有機的結合，從而在提高數據分析效率的同時，保持分析結果的有效性，為生產和實踐活動提供準確的參考。以上的思考和建議僅是我們在教學研究和教學過程中的一點體會，還有許多工作亟待深入，比如適合工科研究生數理統計課程的大數據案例選取，與課程內容的有效銜接；案例教學法如何實施；教學方式多樣化問題；課堂教學與網絡交流結合；理論介紹與軟件應用訓練結合問題等。教學改革與實踐是一項艱巨的任務，以培養學生的實際運用能力和正確解釋數據分析結果的能力為目的，強調統計思想和方法應用的培養，讓學生們了解利用所學統計方法進行實際數據分析的操作過程和得出結論的思維方法將是一項長期的工作。

參考文獻

[1].游士兵，張 佩，姚雪梅.大數據對統計學的挑戰和機遇[J].珞珈管理評論， 2013， （ 02）： 165-171.

第5篇：大數據時代的概述范文

關鍵詞：互聯網金融；課程改革；人才培養

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2015）32-0189-03

黨的十八屆三中全會對深化金融業改革進行了總體部署，隨著互聯網金融和大數據時代的到來，中國金融業呈現出一幅百花齊放、群芳爭艷的新局面，民資銀行粉墨登場、利率市場化改革快速推進，存款保險制度破冰出爐，股票期權交易上市，等等，面對互聯網金融快速發展的挑戰，傳統金融企業必須應對這些改革帶來的“顛覆性”沖擊。與此同時，金融業的創新與融合的新形勢也使金融人才培養與管理面臨新的問題與挑戰。高等院校的金融學課程體系設置和人才培養必須緊跟金融市場的變化，加快課程體系改革，著力培養適應互聯網和大數據新時代需求的金融專業人才。

一、互聯網金融新時代我國金融業發展特征

1.金融業務向網絡化、電子化發展。2014年12月，我國第一家民營銀行微眾銀行在深圳前海掛牌試營業。微眾銀行以“普惠金融”為目標、“個存小貸”為特色，致力于服務小微企業和普通民眾。銀行采取有別于傳統銀行的經營模式，無營業網點和柜臺，完全依托互聯網為目標客戶群各類金融業務提供服務，這是一種全新的經營模式。同時，另外一家民營銀行浙江網商銀行也已經通過國家審批等待開業，其負責人近日透露，網商銀行不經營現金業務，不設營業網點，“是一家純網絡銀行”。這種模式不受時間、地域限制，可以在任何時間、任何地點，以更便捷的方式為客戶提供全天候、全方位的金融服務。民營銀行的設立和全新的網絡化經營方式，對傳統金融服務提出了嚴峻挑戰。

2.金融業務全球化、國際化趨勢明顯加速。2014年11月，中國人民銀行了《中國銀行人民幣國際化業務白皮書（2014）》，從中可以看到，我國金融業務的全球化、國際化已經成為不可扭轉的趨勢。數據顯示，2014年境外企業進出口過程中使用人民幣結算比例超過15%的企業占比達26%，比2013年提升了10%，約有87%的境內企業和69%的境外企業打算在跨境交易中使用人民幣結算或進一步提升人民幣在收付結算中的使用比例，分別較2013年的調查結果上升了110%和8%。我國跨境人民幣結算量目前累計已經突破16萬億元，貨物貿易以人民幣結算的金額占同期海關進出口總額的比重提高到16%左右，人民幣成為中國對外經貿投資往來的第二大支付結算貨幣。隨著人民幣國際化快速發展，金融業務即將延伸到全球各個角落。

3.借助互聯網平臺，金融衍生工具迅速發展。以保證金和杠桿交易為特征的金融衍生品，一直伴隨著金融業創新而得到日新月異的發展，在全球金融市場上，每天成交的金融衍生工具合約金額高達數萬億美元。我國金融衍生產品也得到了快速發展，據銀監會統計，截止2014年，我國銀行業的金融衍生產品數量達到兩千余種，各家銀行不斷推出新的衍生產品適應客戶投資需求?；ヂ摼W金融的發展，使得金融投資產品組合更加便利化，金融衍生工具已經成為大眾化的投資工具。

4.互聯網金融發展為金融風險監管提出挑戰?；ヂ摼W金融是金融與高科技網絡的完美結合，它通過整合在線交易的海量數據，對客戶資信進行快捷化的審查，以電子支付方式完成信用消費、資金支付，讓客戶享受到便捷及時的金融服務?；ヂ摼W實現了無地域、無時限的全方位金融服務。但由于網絡技術的限制，網絡安全對互聯網金融提出了嚴峻挑戰，增加了金融業風險，其中包括信息風險、交易風險、監管風險等，迫切需要金融行業及監管部門強化風險管理意識，規避系統風險。近幾年，互聯網理財產品呈現井噴式增長，但其本質是借助電商平臺與基金公司合作，為客戶提供增值服務，仍然受利率和貨幣市場的影響，如果盲目追求高收益率，可能導致血本無歸的投資風險。

二、目前我國高校金融學專業本科生課程體系及人才培養存在的問題

互聯網金融新時代，金融業改革發展一日千里，銀行、證券、保險、信托等金融市場從分業經營趨向混業經營，如平安集團已經構建了全方位的金融投資平臺。金融業發展不僅需要從事金融研究和頂層設計的高級人才，同時還需要大量從事基層管理和實物操作的技術人才，因此，客觀上要求我國高等學校金融學教學課程體系和人才培養進行及時準確定位，人才培養目標和培養模式與課程體系設置相適應。但在現實中，我國高校金融學專業本科人才培養目標和培養模式與課程體系設置卻存在著較大的滯后性。具體表現在以下幾點。

（一）課程體系建設滯后，培養目標定位不明確

1.課程體系設計理念不明確，培養目標沒有準確定位。金融學的學科隸屬于經濟學還是管理學，這是我國學術界長期爭論的話題，對金融學科發展定位不準確，就會影響金融學課程體系的設計和人才培養目標的定位。經濟學科和管理學科在課程設置和培養方面各具側重點，需要在教學進度設計時重點考慮，但目前我國高校金融學課程設計的目標尚未明確[1]。

2.教學內容方面，宏觀金融與微觀金融內容比例不合理。我國金融學教學長期以貨幣銀行學和國際金融學為兩大核心課程體系，貨幣銀行學課程體系往往注重宏觀金融學方面的分析，以宏觀經濟學和金融學為主干課程；而以國際金融為主干課程體系的教學，集中反映公司財務、企業融資、企業財務管理等微觀方面的內容，課程設計主要圍繞公司金融、以資產定價為核心的投資學等，更加偏重市場投資、企業資產管理，偏重微觀金融的研究和教學。

（二）人才培養偏重理論教學，輕視應用能力培養

1.理論研究型人才還是實踐應用型人才的培養目標定位不準確。我國高校普遍存在專業定位及人才培養目標不明確的問題，理論研究型人才培養與金融業基層應用型人才培養方式和課程設置往往沒有明顯區別，人才培養缺乏特色目標，沒有根據金融市場需求設計培養方案。造成高校培養的學生與市場需求脫節的原因，一方面是金融業產品研發和基層管理人才缺乏，另一方面卻存在高校的大批金融學畢業生難以按期就業。

2.教學方法單一，學生缺少主動參與意識，實踐環節薄弱。金融學是應用性很強的學科，脫離實踐應用價值的教學是舍本逐末，因此，金融學本科教學的基本目標是側重能將理論知識轉化為實踐應用的能力。但是目前高校金融學教學普遍存在理論內容龐雜、教學方式以灌輸式為主、學生被動聽課、缺乏主動參與課堂的積極性、案例教學內容較少、討論式或研究式教學學時偏少等問題，總體上缺失實踐教學的設計與能力培養。

三、互聯網金融新時代對金融人才知識結構和能力結構的要求

在經濟全球化和金融國際化背景下，互聯網金融的發展使得國際金融市場一體化進程加快，金融對現代經濟生活的影響已經滲透到全球每個角落。金融業的新變化對金融人才知識和能力培養提出越來越高的要求，要求金融人才具備敏銳市場洞察力和較強的風險管理意識，同時具備多學科綜合應用和分析能力，能綜合應用計算機、英語、法律工具，具備較好的計量經濟學分析能力。

1.具備扎實的金融學理論基礎知識。互聯網金融市場瞬息萬變，要求金融從業者系統掌握經濟學和金融學的基本理論和基礎知識，對金融理論發展的脈絡有較深入了解，對現代金融理論及應用有充分認識，能夠對宏觀金融政策進行理論解讀，同時具備微觀金融理論知識與實踐緊密結合的能力，運用金融理論分析金融市場?；ヂ摼W金融將貨幣市場、資本市場、信貸市場緊密聯系成一個整體，金融從業者要具備交叉性、跨市場風險監管的能力，具備把握系統性互聯網金融產品風險檢測的時機和能力。

2.具備敏銳的金融市場分析能力。大資管時代，金融機構展開了以金融理財為主導產品的市場競爭，需要金融從業者具備敏銳的市場分析能力。我國金融市場投資工具日益豐富，與此同時，金融投資和管理的風險難度也在不斷增加，需要金融學專業培養的人才，要具備敏銳的市場判斷能力和批判性思維，準確把握國家金融經濟政策走向，必須把金融學理論與實踐緊密結合，鍛煉自己對金融市場的直覺和敏感性，具有良好的金融市場的洞察能力，具備風險預警和檢測能力，對可能存在的投資風險做好風險提示，保護投資者的利益，具有良好的金融服務意識。

3.富有創新精神和持續鉆研，多學科綜合應用能力?；ヂ摼W金融是社會科學創新的產物，網絡金融新時代意味著自然科學和社會科學將會更加融為一體，金融與經濟將會互相融合、互相促進，金融對人們經濟生活的影響將會更加普及，突破時空的限制。因此，要求培養的金融專業人才不可墨守成規，要具備創新精神，同時，要具備多學科綜合應用的能力，能夠將金融與統計學、數學、工程學、法學、社會學、心理學等互相交叉的邊緣科學進行融合，這是互聯網金融對金融行業從業者所具備的素養的基本要求。

4.具備基本的外語、計算機及法律應用技能。互聯網金融使得金融邁向全球化、國際化的步伐加快。金融人才全球化趨勢進一步增強，要求金融人才熟悉國際金融理論慣例，具備熟練的外語技能和溝通能力的要求，同時，適應金融國際化要求，為金融市場電子化、信息化、工程化做準備；要求金融人才熟練運用計算機工具，進行文字編輯和大數據信息處理和計算。目前，我國互聯網金融行業尚未出臺相關的法律法規，存在明顯的法律盲區，金融消費者權益保護面臨諸多問題，而互聯網理財業務本身也沒有一個成熟的模式，其過度擴張將引發一定的法律風險。這一現狀需要金融人員具備保護投資人利益以及較強的法律自律意識。

5.具有扎實的金融數學和計量分析能力。金融學科的研究越來越借助數學和計量分析工具，因而定量分析在金融學科研究中得到廣泛應用。最近推出的金融期權交易工具，對數學模型的分析依賴性更強，創新金融衍生產品，防范金融風險，進行金融產品精算，等等，都離不開金融數學和金融計量工具。這些都要求從業人員熟練應用數學工具，具備分析實踐能力，具備扎實的數學建模能力和計量分析能力，這是現代金融業發展對專業人員素質的基本要求。

四、互聯網金融新時代金融學課程改革及人才培養的建議

1.改革教學內容，增加互聯網金融業務及風險管理課程的內容。為了更好地把握金融業的發展趨勢，培養新形勢下的復合型、創新型人才，提升金融業管理水平，發展普惠金融，適應互聯網金融信息更新和傳播速度加快的需求，傳統課程的教學內容和教學方法無法適應快節湊的金融市場發展要求，必須加快改革。在教學內容上，改變原來以銀行貨幣信用為核心，貨幣、信用、銀行為主體的貨幣銀行學課程體系，增加以金融市場為主體，以貨幣經濟、金融經濟、金融工程為側重點的內容，以及金融產品精算、風險偏好測量、金融政策演變等方面的內容。在教學過程中針對互聯網金融的熱點問題，讓學生在尚未有成熟教材的情況下，用余額寶、P2P、眾籌等經典案例分析互聯網金融的營銷模式及風險管理案例，通過分析我國第一家民營銀行微眾銀行無網點、無需客戶面對面的純網絡金融服務經營模式，讓學生直觀感受互聯網金融的特點和經營流程[2]。

2.改革教學方式，適度增加案例教學和研討式教學方式。傳統的教學方式，主要是教師灌輸式教學，學生被動聽課，很少主動參與到課程中與老師一起形成討論和思考，這樣難以取得較好的教學效果，難以培養學生的專業興趣，難以調動學生參與課堂、與教師互動交流。如今互聯網金融快速發展，為教師在課程中增加案例提供了豐富的教學內容。教師可以先設定互聯網金融的某一熱點問題，讓學生課后查閱資料，撰寫案例分析報告，在課堂分享展示；教師也可以在課堂上將經典案例結合教學內容分享給學生，案例與討論結合，激發學生參與的熱情，培養學生判斷、處理問題的能力。案例教學需要教師下較大功夫搜集整理經典案例，精心設計教學內容，將案例作為“導入式”或“總結式”，需要根據課程內容情景與案例的結合程度來設計，案例分析的情景及過程需要抓住案例內容的精華，不可斷章取義，也不可花費太多時間講解案情，要突出案例教學的“真實性”、“可學性”和“內涵型”，以提高案例分析和討論式教學的效果。

3.對人才培養目標進行科學定位，著力培養學生分析解決實際問題的能力。金融業快速發展，需要研發型和高級管理的金融人才，但是基層管理和業務實踐型人才的需求量更大。因此，確定了培養金融業基層管理和應用性業務人員的目標，就會在課程設計和培養方式方面有的放矢，如課程內容增加實訓課程，校外參與金融企業實踐，讓學生了解金融市場政策及環境現狀，有選擇地儲備從事金融業的能力和資質，重點培養創新能力、分析能力和解決問題能力的綜合素質；針對一些互聯網金融熱點和銀行理財產品的經營實踐，可以聘請銀行業的專業人員走進校門開展講座，讓學生及時了解最新動態及發展方向。[3]

4.對教材選擇和考試制度進行創新改革，適應互聯網金融對專業人才基本素質的要求。金融市場快速發展，高校很難及時將反映市場特色的教材與課程相結合。因此要加快課程設置和教材配置步伐，教學方案和進度應該及時調整，教材選擇在尊重真實、客觀、準確反映金融學特征和規律基礎上，具有激發學生學習熱情、培養學生對學科的興趣的效果。教材的難易程度和要求方面，既要繼承發揚國外經典理論，讓學生奠定堅實的金融學理論基礎，也要有分析中國金融熱點和事務的內容，要將二者真正結合起來。教師可以指定主要教材和輔助教材，彌補一本教材難以達到理論與實踐結合的缺陷。

創新考試方式，避免高分低能的現象。要采用多種考試方式相結合，教師可以將學生參與課堂討論、平時作業完成情況、小組討論完成情況等均作為期末成績的組成部分。比如在金融理財課程考核中，教師將3名同學分成一個小組，一人扮演理財師，另兩位扮演客戶，要求就家庭理財中某一問題咨詢理財師。這樣的咨詢過程用手機錄制成視頻節目，作為期末考核的一項內容。學校應增加多種考核方式，注重過程考核環節，避免期末死記硬背，要綜合考評使得考核結果更加公平合理，也突出了學生應用能力的培養和考核。

參考文獻：

[1]史煥平，廖繼勝.金融學人才培養與課程體系設置的若干思考[J].華東交通大學學報，2006，（06）：45.

第6篇：大數據時代的概述范文

【關鍵詞】大數據技術；電子商務；研究與應用

引言

隨著大數據時代的到來，各類數據都處于不斷膨脹的狀態下，可以說數據已經逐漸滲透到各行各業的發展過程中，基于此，開始有越來越多的人意識到，僅僅對數據進行傳統的挖掘與分析已經無法滿足當今社會對數據的需求，而是需要通過對大數據技術的合理應用，將數據對社會發展所具有的推動作用進行充分的激發。

1.大數據技術的概述

大數據指的是無法應用常規工具進行收集、管理和分析的數據集合，因此，想要保證數據所具有的洞察力與決策力得到優化，其前提在于對處理模式進行優化。作為社會發展的必然趨勢，大數據時代最突出的特征為數據量的快速增加，但是這并不能夠代表各行各業對數據所具有的需求會隨之降低。通過對大數據時代的數據進行分析可以發現，數據價值密度較低，在數量巨大的數據之中，必然會有一部分無效數據存在，如果仍舊將傳統的數據統計分析法作為數據分析的主要方法，則難以保證所得出結論的科學性，因此，對大數據進行發展是非常有必要的[1]。

2.電子商務的概述

作為依托于互聯網所構建的多種商業模式中最具有代表性的一種，電子商務的基礎為電子技術，核心為商務。和傳統商業模式相比，電子商務較為突出的特征體現在對時間和空間所具有局限性的打破，也就是說，電子商務在對商品進行生產、管理與銷售過程中的整體水平，與傳統商業模式相比均具有較為明顯的提升，在對貿易活動所需成本進行降低的基礎上，提升顧客在購物過程中的滿意程度。

3.在電子商務中對大數據加以應用存在的不足

3.1應用效率低

現階段，我國電子商務系統所具有的特征主要為數據的異構和孤島，導致上述現象出現的原因在于操作系統所具有的多元化的發展趨勢，也就是說，不同的業務系統之間無法實現數據的共享、控制與交換。另外，對電子商務系統進行獨立的開發，也會致使大數據技術在應用過程中所需數據無法實現共享，進而影響大數據技術在電子商務中的應用效率。

3.2數據安全存在風險

一方面，由于不同的電子商務平臺所掌握的信息安全技術內容和水平均有所不同，因此，想要徹底杜絕涉及到企業或個人機密的數據和信息被不法分子竊取的可能，應用當前所掌握的技術是無法實現的；另一方面，大部分電子商務企業尚且不具備對敏感數據應用和所有權進行明確劃分的能力，導致在對大數據技術進行應用的過程中，對于與個體隱私有所關聯的問題無法妥善處理，進而對用戶隱私權造成了威脅[2]。想要從根本上解決這一問題，工作人員應當將關注的重點放在對交易過程進行保護的方面，通過對交易所需數據在傳輸過程中的安全程度進行提升，以及對所存儲數據進行高效保護的方式，保證在電子商務中對大數據技術進行應用時的安全性能的提升。

4.提升電子商務中大數據技術應用效率的方法

想要從根本上實現對大數據的應用效率進行提升這一目標，工作人員需要具備對云計算技術進行合理應用的能力，這是因為，云計算技術能夠通過對虛擬技術以及服務器集群加以利用的方式，保證數據處理能力的提升，從而構建起科學、統一、便捷、高效的大數據服務平臺。針對隸屬于不同互聯網合作商的數據而言，云計算技術可以在將其部署在相應數據中心之后，有針對性的對其進行整合與加工，甚至可以在一定程度上實現行業之間的數據共享，從而保證提供給用戶的服務具有集中的特點[3]。正是由于云計算技術具有上文所提及的種種特點，因此，通過對其加以應用的方式，能夠實現對電子商務企業所利用的信息系統進行開發、優化及維護過程中所需成本的有效降低，并且在保證運行負荷逐漸下降的前提下，將數據中心的可用程度進行提升。

5.電子商務中大數據技術的應用

5.1實現精準營銷

對電子商務企業而言，在開展市場營銷活動的過程中對大數據技術進行合理引進，能夠對市場影響所需的人力、物力和財力成本進行降低。企業員工可以根據電子市場的現狀以及企業的實際需求，有針對性的構建起分布式的存儲系統，通過大數據技術對市場營銷所涉及的海量數據進行挖掘與分析，對不同平臺中客戶所呈現出的瀏覽習慣、個人喜好與其他相關信息貼上相應的標簽，形成客戶畫像，為企業產品和服務的精準營銷工作提供科學、系統的參考依據。

5.2提升購物體驗

想要成功吸引客戶的注意力，在對大數據進行應用的過程中，電子商務企業的工作人員應當將關注的重點放在對相關平臺網站進行構造的方面。通過調查發現，大部分電子商務企業，出于對客戶交易體驗舒適程度進行提升的目的，通常會將大數據技術用于對客戶的消費行為與習慣進行建模，然后以此為基礎應用數據挖掘技術，完成對關鍵字的改進，從而達到對用戶所輸入關鍵字進行拓展的要求，這樣做不僅可以提升對商品信息進行檢索的速度與精確程度，還可以在檢索過程中完成商品的分類，將商品信息應當具有的瀏覽效果加以呈現[4]。以淘寶網為例，在對淘寶網頁面所涵蓋的廣告進行排版和布局的過程中，工作人員通常會以客戶對商品的瀏覽數量、訪問比例以及人群分類作為參考因素，對廣告的布局進行調整，只有這樣才能實現對廣告所具有投資回報率的有效增加。除此之外，對大數據技術進行合理應用，不僅能夠對顧客所具有的個性化需求加以滿足，還可以提升顧客在購物過程中的體驗，從而提高顧客購物滿意度。

5.3提升庫存管理

對于零售行業而言，想要保證所確定指標效率的準確性，前提在于明確商品銷量與庫存之間的比例。應用大數據技術完成庫存管理工作，可以提升工作人員對商品庫存進行追蹤的實時性與科學性，同時還可以通過對市場供求的變化趨勢加以分析的方式，對市場的發展方向進行準確把握，從而保證所制定生產計劃的合理性，最大限度降低庫存出現積壓情況的幾率，實現電子商務企業對資金進行周轉的能力的提升。

第7篇：大數據時代的概述范文

關鍵詞：圖書館；大數據時代；服務創新；發展

一、大數據時代概述

大數據是在種類繁多、數量龐大的多樣數據中進行的快速信息獲取，它不是定量描述數據量大小的名詞，一般產生于郵件、視頻、微博、帖子以及頁面點擊，是結構化數據、半結構化數據與非結構化數據的總和。大數據概念首先出自于天文學學科和基因學學科，最后廣泛應用開來，將計算機時代不斷增長的信息，應用到各行各業，發揮信息的自身價值。大數據具有4個特點，分別為：種類多、速度快、容量大以及價值大，取關鍵詞英語的首寫字母，具有4V特點。這些特點表示大數據將給IT行業帶來質的變革，讓形態多樣的信息且富有價值的數據通過一定的技術手段，進入數據處理、深入分析以及價值挖掘的信息業務發展過程。隨著信息技術帶來的強大的數據增長，數據無處不在，世界真正進入大數據時代，世界各地政府也開始關注大數據的核心科學與技術問題，促進了大數據學科的建設和發展。而作為信息儲存和利用的圖書館，大數據時代下，圖書館的信息資源面臨著巨大的挑戰，這就意味著圖書館要加大限度集成多源數據，并且建立多源數據之間的關聯，根據以上目標，還要創新圖書館的服務模式，使其在數據的基礎上實現智能化的目標。其次，通過大數據的技術手段，對利用圖書館進行知識挖掘的用戶的信息進行了解和探究，挖掘潛在的信息需求，研究閱讀者的興趣愛好，進而發展符合時代特征的新的信息資源，在服務體系上進行人性化改革，推動圖書館行業的發展。

二、大數據時代給圖書館發展帶來的影響與挑戰

大數據時代給圖書館的發展帶來了不少機遇和挑戰，在信息技術發展的進程中，大數據正在逐漸改變著圖書館，給圖書館的發展帶來了巨大的影響，以下是對其影響的具體分析。

1.對圖書館工作人員產生影響

大數據時代下，圖書館的服務結構發生了巨大的變化。大數據技術是基于網絡信息時代的，因此圖書館信息資源也將逐漸向智能化發展，這就意味著，圖書館的服務結構將由傳統的手工操作、人為管理轉換為自動化操作、計算機管理，對于圖書館工作人員來說，不僅要掌握圖書館基本業務的專業知識，還需要學習新型技術手段，實現圖書館數據分析智能化處理，這對于圖書館工作人員來說，無疑是巨大的挑戰。因此，隨著大數據時代的到來，圖書館館員人才隊伍要求的素質培養方向將會注重其對數據分析、管理以及應用能力，而非傳統對于圖書館信息資源的簡單整合和管理?；谝陨弦螅瑘D書館工作人員的組織結構也會發生變化，館員隊伍的層次結構也會更加多樣化，對專業技術水平的要求也會逐漸提高，進而影響原有工作人員的職業規劃。

2.對圖書館技術體系產生影響

大數據時代下，圖書館的信息服務職能也會面臨硬件以及軟件等技術的挑戰。大數據時代，信息資源主要通過硬件平臺來實現對信息數據的存儲和運算，因此圖書館原有的硬件系統需要更新換代，以滿足大數據時代下的硬件平臺運行的高要求，實現信息服務功能。其次，據調查顯示，現有圖書館運用的仍然是Web2.0技術基礎，采用的仍然為大型關系型數據庫作為后臺支撐，這在一定程度上阻礙了圖書館個性化服務體系的實現。原有的數據系統，很難應用大數據時代帶來的數據的價值，進而對圖書館的效益產生影響。

3.對圖書館業務功能產生影響

大數據不僅對信息資源具有收集、儲存的功能，還具有分析總結的功能。因此，在大數據時代下，圖書館的業務功能不能僅僅局限于對各種載體，如書、報、刊、音視頻資源等進行收集、整合和保存，還需要對用戶的信息和閱讀的頻率等數據進行收集整合，并建立數據庫，綜合展開分析，才能發揮圖書館時代性的業務功能特點。另外，大數據時代下，抓住有效的數據就能在眾多競爭中找到突破點，因此圖書館為了提高本館的服務特色，必須將圖書館原有基礎查閱服務功能轉變為對數據的加工和分析服務，了解閱讀者的閱讀頻率和閱讀偏重點，從而對原有服務進行拓寬和深化，讓閱讀者體驗到更加人性化的服務。

三、大數據時代下圖書館服務創新與發展的新方向

大數據時代下圖書館將面臨增長迅猛的海量復雜的數據處理，在服務功能上需要進行改革和創新，從而適應時代的發展需求，獲得長遠發展。由此，大數據時代下圖書館服務創新與發展的新方向主要有以下方面。

1.服務的智能化發展

圖書館服務的主體主要是用戶，在大數據時代下，要求圖書館在對用戶服務的過程中實現智能化程度，如通過大數據技術對復雜數據的自動化收集和處理基礎，實現用戶在查找圖書時能夠自動抽取關鍵詞、智能化抓取數據，進而對用戶的搜索需求進行自動分析和預測，最后根據圖書館已有資源給用戶提供幫助。這樣一來，避免了由于圖書館信息資源的龐大而帶來的搜索難度，提高圖書館給用戶搜索服務職能的效率。另外，智能化的信息服務還能夠將用戶潛在的信息需求轉化為實際信息需求，擴大了圖書館知識資源的價值范圍，同時也讓用戶實現發現知識、挖掘知識的功能。

2.查詢中形成解決方案

大數據時代下圖書館給用戶提供服務的過程中，不僅僅是對用戶提供知識查找和閱讀功能，還需要發揮圖書館對于知識解答的功能，讓用戶對于信息的獲取更加簡單和方便，對于知識的理解和吸收也更加容易。這就意味著圖書館信息服務需要在用戶進行信息查詢和搜索中，對同一用戶的不同信息需求進行分析和處理，進而得到用戶信息需求的解決方案，提供最佳的選擇方式，完成用戶的目標。

3.根據用戶的閱讀需求進行個性化推薦

圖書館的資源非常豐富，館藏量大，但并不是所有館藏的信息都能夠發揮知識價值，因此大數據時代下，需要圖書館對用戶的閱讀需求進行分析，進而推薦與用戶閱讀特點相關的但平時很難被用戶察覺的信息資源。就如同在淘寶過程中，淘寶會根據用戶搜索商品或者購買商品的記錄情況，通過一些提示語向用戶推薦一些相關的商品，“瀏覽了該商品的人還瀏覽了以下商品”。這種模式下，意味著圖書館需要對用戶進館的所有信息進行匯總分析處理，才能挖掘出不同用戶群體的查閱特點，進而實現個性化推薦，最終提高和拓寬圖書館資源的利用率。

4.信息的知識價值體現

大數據時代下圖書館信息的知識價值體現是圖書館今后發展的重要趨勢，大數據技術能夠讓圖書館大量顯性的、無序的數據信息進行有效的整理，為不同需求層次的用戶在信息資源的獲取上得到不同的服務。也就是說，根據對用戶信息需求的分析，能夠讓圖書館加強對信息的篩選和收集功能，并且加強從信息內部結構中深層次的提取知識，最大限度地發揮知識的價值。

四、大數據時代下圖書館服務創新和發展的具體建議

大數據時代給圖書館的發展帶來了新的機遇，也帶來一定的影響和挑戰。筆者根據大數據時代的特點，提出以下建議。

1.實現圖書館結構模式的轉變

大數據時代下，要求圖書館結構模式進行轉變，從傳統的圖書資源、電子資源以及機構庫等模式，增加大數據環境下的網絡信息資源和用戶日志數據資源的結構模式。實現質變和量變同時發生。圖書館可以根據大數據技術，對圖書館資源進行網絡化整合，對用戶進館信息形成電子化檔案，進而將用戶信息形成一個特殊數據庫，掌握用戶的搜索記錄，進而通過先進化的軟件技術讓圖書館信息資源與用戶的信息需求進行匹配，為圖書館特殊化服務提供依據。

2.實現圖書館管理模式的轉變

圖書館管理模式的轉變意味著圖書館管理模式需要從管理的信息化轉換為管理的數據化。在具體工作中，圖書館管理人員在為讀者提供服務的過程中，對自己的工作情況進行記錄，并將記錄的信息形成業務數據，這樣就能對工作人員的工作時間、工作內容以及服務質量等進行有效評估，從而確定績效指標。其次，讀者也可以對工作人員的業務數據進行閱讀，了解工作人員的信息，從而選擇合適的服務對象。這樣就能大大提高圖書館管理人員的工作效率和工作成績，也讓管理變得更加高效和客觀。

3.實現圖書館服務模式和內容的轉變

由于圖書館結構性質的變化，其數據性要求程度越來越高，圖書館的服務模式和服務內容也需要進行轉變。這就要求圖書館在給讀者提供服務時，要從原來的點對點、面對點、線對點的傳統服務模式轉換為一體化服務模式，要求圖書館對用戶信息進行有效追蹤，挖掘用戶的信息需求，從而實現對每個客戶的個性化服務，滿足用戶個性化需求。

現今社會，大數據已經深入到我們生活的各個層面，給我們的生活既帶來了便利也帶來了挑戰。大數據時代下，圖書館信息服務正面臨著新的挑戰，在信息的保存、開發以及利用過程中，如何利用大數據技術將圖書館大量的信息資源進行保存和分析、如何通過對用戶信息的識別和分析找出潛在信息需求、如何在新時代下創新圖書館的服務結構和模式，都成為當前圖書館發展中首先考慮的問題。圖書館在應對大數據環境時，要充分利用大數據的技術特點，對原來的服務體系進行重構，進而全面發揮圖書館信息資源的知識價值，得到長遠發展。

參考文獻：

[1]陳 茫，周力青，呂艷娥.大數據時代下的圖書館移動服務創新研究[J].圖書與情報，2014（01）：117―121.

[2]黃春英.探究大數據時代下圖書館的服務創新與發展[J].才智，2014（06）：290.

[3]彭文梅.大數據時代高校圖書館信息服務創新與發展[J].河北科技圖苑，2014（03）：14―16.

第8篇：大數據時代的概述范文

現今，大數據的使用越來越廣泛，它的使用讓圖書館煥然一新。最早提出“大數據”概念的是麥肯錫公司。2011年5月，麥肯錫公司在大數據報告中指出：“數據已滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要因素?！逼浜?，大數據迅速成為政務及信息科技等行業關注的熱點。

目前，大數據還沒有一個統一、固定的定義。從狹義上來看，我們可以把“大數據”理解成“為超出傳統數據管理工具處理能力的大規模、復雜的數據集合”。而一組名為“互聯網上一天”的數據可以明確地告訴我們大數據到底有多大：一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD;用它發出的郵件有2940億封之多……截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）級別。國際商業機器公司研究稱，整個人類文明獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。預計到2020年，全世界產生的數據規模將達到今天的44倍。

二、大數據時代下圖書館將遇到的挑戰

首先，傳統的網絡構架與“大數據”時代不相適應。大數據時代下的信息交換是服務器與服務器之間的交換，而傳統的服務器之間交換信息的程序十分復雜，且大數據時代下的存儲數據分布非常廣泛，各個服務器都有一定量的數據存儲。

其次，數據中心在大數據時代的催化下所要面對的巨大壓力。在大數據時代下，圖書館數據庫里的內容豐富多樣，包括辦公的文本文檔、圖表報表、音頻圖片等。如此之多的非機構化數據，移動或是修改它都需要耗費大量的人力、物力和財力，如果移動數據，又會降低它的讀取效率。

最后，在大數據時代下，雖然每天都會產生大量的新數據，然而真正可以利用的數據卻很少，無法形成系統的知識源以供研究人員進行使用。

三、大數據時代下圖書館應采取的應對策略

1.解決大數據存儲，建立超大型元數據倉儲

建立超大型元數據是未來數字圖書館整合資源的思路之一，有利于實現資源的統一聚合與一站式檢索。此外，我們還可以采用基于云計算的分布式存儲技術，利用它和一直相關聯的虛擬技術使圖書館數據更加有序、統一。

2.解決非結構優化數據的分析和挖掘問題

大數據規模龐大，數據分析和挖掘工作就顯得非常重要。在圖書館的大數據中，有待處理的非結構化數據與讀者的興趣是緊密相關的。為了給讀者提供個性化的服務，我們必須剖析、解讀讀者的顯性行為，并挖掘其隱性行為。

3.將知識圖譜可視化，實現個性化服務

大數據時代下的圖書館，需要提供統一的一站式服務，通過異構數字資源的融合、聚類和重組，使資源從數據層的揭示與展現轉向信息層、知識層的深度服務;利用時間軸、地域軸等知識譜可視化展示方式，將資源呈現給用戶;依托融合的物聯網、移動通信網以及互聯網進行傳播，最終為用戶提供電視、電腦、手機等多種終端的接收;加強分析用戶數據，實現個性化服務;促進業界的合作建設，實現共知共享。

四、結語

第9篇：大數據時代的概述范文

關鍵詞：大數據時代；營銷模式；創新

前言

信息技術和網絡技術的迅猛發展，進一步催生了大數據時代的到來，對我國社會發展、高校教育改革、人民生活方式等方面產生了至關重要的影響，現階段，我國正處于社會主義改革的攻堅階段，社會主義現代化發展的各項事業正在如火如荼地建設之中，特別是在大數據時代的影響之下企業要加強自身的改革創新，并將此作為目前企業轉型升級的重要任務。近年來，在大數據的沖擊之下，企業傳統化的營銷發展進程舉步維艱，對此，企業的營銷工作應以大數據時代為發展背景，對營銷數據、消費分析、組合資料進行優化配置，通過各項資源的高效整合加快企業營銷工作的數字化發展進程，降低企業的營銷成本，以最小的投入實現企業營銷效益的最大化。由此可見，在大數據時代之下對企業營銷模式進行創新研究則顯得至關重要。

1大數據的概述

大數據以信息網絡技術和信息科學技術為基礎，通過多元化的數據、信息、資料搜集方式將各項內容進行有效整合，進而組成信息龐大的數據系統。從技術層面來說，大數據與云計算存在必然聯系，以云計算方式為存在基礎對數據進行一系列的轉換、處理和存儲，以此來提升應用領域的數據價值。同時，大數據具有數量大、類型多、速度快和密度低的綜合特點。也正是因為大數據具有這四方面的特點，為人們獲得信息提供了更為廣闊的空間［1］。第一，數量大的特點。由最初的百萬兆字節升級為PB級別，以此來實現對數據的大容量存儲；第二，類型多的特點。在大數據時代之下，數據可以通過文字、數據、圖片、位置等形式進行科學存儲，形式和類型逐漸朝著多元化的方向發展；第三，速度快的特點。這是大數據時代與傳統數據處理技術最為本質的不同之處，在網絡系統處理的基礎上，互聯網、計算機、物聯網、手機等載體均是數據傳播和處理的主要方式；第四，密度低的特點。在大量的數據面前，不是所有的數據均具有較高應用價值。

2大數據對企業營銷模式的影響

2.1傳統營銷模式遭遇挑戰

傳統營銷模式以品牌推廣、廣告宣傳、人員推銷的形式對企業自身的產品進行有效地營銷，在這一過程中，消費者可以通過某些途徑和手段對產品信息進行有效地了解，從而做出購買決策。但是在大數據時代的影響之下，消費者可以通過網絡的方式進行購物，其中評價是影響營銷的主要因素，由此可見，在大數據時代的影響之下，企業的傳統營銷模式遭遇挑戰，陷入舉步維艱的兩難境地之中，難以從根本上提高營銷模式的科學性和實效性，進一步影響企業經濟效益的提升。

2.2營銷方式更加趨于個性化

企業營銷模式以消費者的現實需要為主要出發點，其中包括精神需要和物質需要兩方面，但是在數量龐大、需求多樣的消費者群體之中切實有效地滿足每位受眾需求，則存在一定的困難。但是在大數據時代的影響之下，企業可以對消費者的現實需要進行科學評估、系統分類，進一步提升了企業營銷方案的準確性和科學性。特別是在互聯網信息技術的基礎上，企業將信息錄入電腦系統之中，通過及時分析、動態監控、系統評估等方式分析消費者的決策階段，極大程度上提高了數據的處理效率，并且投入成本較低，使得營銷方式更加趨于個性化。

2.3營銷管理類型多元化

企業傳統化的營銷管理方式以零售、單品和分類管理三種方式為主，企業工作人員對營銷數據、銷售額進行實時分析，通過銷售記錄數據所呈現的走向及時了解產品的銷售情況，從而制定有針對性的營銷方案。但是在大數據時代之下，這種傳統化的營銷管理類型難以做到具體、全面，因此，企業要以大數據為契機，將相關產品的營銷方案納入管理之中，制定相關營銷策略，進一步掌握消費者的行為偏好，以此來實現企業營銷管理的最優配置，進而達到企業經濟效益最大化的目的。

3大數據時代企業營銷模式的創新途徑

3.1營銷組合

在大數據時代之下企業要創新營銷組合，以此來為企業營銷模式的可持續發展奠定重要基礎。第一，企業要以消費者偏好為基礎，制定有針對性的營銷組合方案，切實有效地滿足消費者的現實需求，從購買、使用、反饋和售后各個環節之中，不斷提高營銷質量和水平；第二，科學定價，企業可以以大數據信息平臺為基礎，根據市場反饋機制了解消費者的消費水平，由此制定與之相對應的產品價格；第三，創新渠道，構建線上線下消費一體化平臺，消費者可以根據自身的實際需求從各種渠道獲得產品信息、購買產品，并實現消費售后的雙向發展。

3.2服務體系

在大數據時代之下企業要創新服務體系，通過服務質量的提升打造良好的企業產品品牌，重視顧客的情感體驗，提高企業營銷服務的水平和效率。隨著信息網絡技術和移動終端技術水平地不斷提高，企業可以與消費者進行線上和線下的同時交流，準確了解客戶的切身需求，根據客戶的需求對產品進行重新定位和優化配置，從而制定與之相匹配的服務模式［3］。一般來說，傳統化的服務模式以售后為主，對此，企業要加強創新，構建售前、售中、售后全程服務模式，逐步完善企業營銷服務體系，以此來確保企業營銷模式的新發展。

3.3組織結構

在大數據時代之下企業要創新組織結構，通過企業內部營銷組織結構的優化配置和系統整合，提升營銷工作的水平和效率，進而為提高企業營銷效益提供重要的組織框架。相關管理者要重視大數據時代的信息搜集效率，企業要成立專門的信息搜集和處理部門，整合企業市場部門和銷售部門，兩者建立良好的溝通交流機制，以此來確保企業營銷信息的及時順暢。此外，重視數據分析部門的重要作用，提高相關工作人員的數據處理能力，進一步提高數據處理和搜集的效率。

3.4關聯營銷

大數據時代之下企業要重視關聯營銷，以消費者的行為偏好為基礎制定與之相關聯的營銷模式，對消費者消費的互補商品和替代商品加以了解，從而有效追求和掌握消費者行為的社會性。企業要加強科技創新，成立系統龐大、體系分明的數據處理信息中心，對消費者的基本信息進行有效調研，根據消費者所購買的產品逐步分析其群體行為偏好，并對預期的消費行為進行準確預測和系統評估，以此來提高企業的營銷利潤，在市場發展過程中居于有利地位。

總結：

綜上所述，大數據時代下企業營銷模式要不斷加強創新，從營銷組合、服務體系、組織結構和關聯營銷四方面入手，不斷提高營銷模式的現代化含量，以此來迎合當前時代的發展潮流，促進企業的可持續發展，為我國國民經濟的良性運行奠定基礎。

參考文獻：

［1］金曉彤,王天新,楊瀟.大數據時代的聯動式數據庫營銷模式構建［J］.中國工業經濟,2016,(06):122-134.

［2］張羽.大數據時代中國企業的營銷模式創新研究［J］.現代商業,2015,(13):53-55.