2023年人工智能與大數(shù)據(jù)論文2(精選16篇)

總結(jié)是一個(gè)人不斷進(jìn)步的飛躍點(diǎn)，也是未來規(guī)劃的引導(dǎo)。寫總結(jié)時(shí)可以采用時(shí)間線、主題分類等方式進(jìn)行組織。借鑒這些總結(jié)范文的優(yōu)點(diǎn)和特點(diǎn)，我們可以提升自己的總結(jié)寫作水平。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇一

大數(shù)據(jù)從被人們所熟知到現(xiàn)在各大領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，標(biāo)志著人類已經(jīng)正式走入“第三次工業(yè)革命”時(shí)代。大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷領(lǐng)域的應(yīng)用使傳統(tǒng)的營(yíng)銷活動(dòng)變得更加的科學(xué)化和個(gè)性化，本篇大數(shù)據(jù)論文的筆者認(rèn)為，在享用大數(shù)據(jù)帶來的便利同時(shí)，需要兼顧大數(shù)據(jù)帶來的倫理問題。

近些年隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算的迅猛發(fā)展，it業(yè)又出現(xiàn)了一個(gè)新名詞——大數(shù)據(jù)（bigdata），“大數(shù)據(jù)”（bigdata）的橫空出世是it行業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革，且已在各行各業(yè)逐漸形成燎原之勢(shì)，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)不僅給當(dāng)今世界帶來了翻天覆地的變化，同時(shí)也潛移默化的影響著人們生活的各個(gè)領(lǐng)域。

對(duì)于大數(shù)據(jù)的概念，迄今為止仍然沒有形成統(tǒng)一的準(zhǔn)確定義，francisdiebold是第一個(gè)提出“大數(shù)據(jù)”術(shù)語(yǔ)的學(xué)者，他認(rèn)為：大數(shù)據(jù)就是正在激增的數(shù)量和潛在的相關(guān)數(shù)據(jù)，主要是當(dāng)今空前發(fā)展的數(shù)據(jù)記錄和存儲(chǔ)技術(shù)。而meta集團(tuán)（現(xiàn)為gartner）的分析師douglaslaney（）在研究報(bào)告中，就指出數(shù)量（volume）、速度（velocity）和種類（variety）的增加可能是未來的一大趨勢(shì)。雖然這一描述最先并不是用來定義大數(shù)據(jù)的，但在此后的十年間很多企業(yè)如ibm和微軟仍然使用這個(gè)“3vs”模型來描述大數(shù)據(jù)。對(duì)此也出現(xiàn)了一些不同的意見，大數(shù)據(jù)及其研究領(lǐng)域具有影響力的領(lǐng)導(dǎo)者的國(guó)際數(shù)據(jù)公司（idc）在20做的報(bào)告中定義大數(shù)據(jù)為：“大數(shù)據(jù)技術(shù)描述了新一代的技術(shù)和架構(gòu)體系，通過高速采集、發(fā)現(xiàn)或分析，提取各種各樣的大量數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值?！睆倪@個(gè)定義來看，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以總結(jié)為4個(gè)v，即volume（數(shù)量），variety（種類），velocity（速度）和value（價(jià)值）。4vs和3vs的不同之處就是增加了一個(gè)價(jià)值，指出了大數(shù)據(jù)最為核心的問題就是如何從規(guī)模巨大、種類繁多、生成快速的數(shù)據(jù)集中挖掘價(jià)值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）對(duì)大數(shù)據(jù)的定義進(jìn)行了統(tǒng)一：大數(shù)據(jù)指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。由于利益相關(guān)者的角度不同，因此學(xué)者們對(duì)大數(shù)據(jù)定義的表述也不盡相同，但大數(shù)據(jù)的重要性卻得到了一致的認(rèn)同，即大數(shù)據(jù)在其數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)復(fù)雜性和傳播速度三大方面都顯著的超出了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)形態(tài)，也超出了現(xiàn)有的技術(shù)處理手段。

正是有了數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在學(xué)術(shù)領(lǐng)域、商業(yè)領(lǐng)域乃至政治領(lǐng)域都得到了密切的關(guān)注?！秐ature》出版了?？癰igdata”，從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)、超級(jí)計(jì)算、環(huán)境科學(xué)和生物醫(yī)藥等多個(gè)方面介紹了大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)。年《science》推出關(guān)于數(shù)據(jù)處理的?？癲ealingwithdata”，討論了數(shù)據(jù)洪流（datadeluge）所帶來的機(jī)遇，同時(shí)也指出如果能夠有效地利用好這些數(shù)據(jù)，人們將會(huì)得到更多的機(jī)遇，并能對(duì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生巨大的推動(dòng)作用。

國(guó)外學(xué)者danielnunan（）就指出了大數(shù)據(jù)可能會(huì)產(chǎn)生影響的五大領(lǐng)域：社交網(wǎng)、數(shù)據(jù)所有權(quán)、存儲(chǔ)問題、數(shù)據(jù)收集、公眾隱私，因此大數(shù)據(jù)時(shí)代各大領(lǐng)域都將迎來新一波的迅猛發(fā)展期，同時(shí)它也決定了未來商業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，尤其在營(yíng)銷領(lǐng)域大數(shù)據(jù)與營(yíng)銷的結(jié)合更是顛覆了傳統(tǒng)的營(yíng)銷模式。

2-1營(yíng)銷活動(dòng)將更科學(xué)化。

大數(shù)據(jù)的特征是容量大、種類多、高速度和有價(jià)值，因此大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷不再是基于經(jīng)驗(yàn)和直覺，而是基于科學(xué)的數(shù)據(jù)分析進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。曾經(jīng)有過一個(gè)經(jīng)典的大數(shù)據(jù)案例講的就是“啤酒與尿布”的故事，在20世紀(jì)末的美國(guó)沃爾瑪超市中，超市的管理人員意外的發(fā)現(xiàn)兩個(gè)毫無關(guān)聯(lián)的物品啤酒和尿布會(huì)經(jīng)常同時(shí)出現(xiàn)在一個(gè)購(gòu)物籃中，后續(xù)研究發(fā)現(xiàn)原來是因?yàn)槊绹?guó)一般都是年輕的爸爸出來為小嬰兒購(gòu)買尿布，順便為自己購(gòu)買啤酒，當(dāng)然其中就用到了商品間的關(guān)聯(lián)算法，而大數(shù)據(jù)正是通過海量的數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的營(yíng)銷為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)贏得先機(jī)。

2-2營(yíng)銷活動(dòng)將更個(gè)性化。

隨著數(shù)據(jù)的挖掘、采集、分析等環(huán)節(jié)的效率不斷地提高，大數(shù)據(jù)的大容量、高速度、多樣性以及高價(jià)值四個(gè)特點(diǎn)使得個(gè)性化的營(yíng)銷服務(wù)成為可能。營(yíng)銷的最終目的就是能夠準(zhǔn)確的了解每一個(gè)潛在的或者現(xiàn)實(shí)的客戶需求并為其提供滿意的產(chǎn)品和服務(wù)從而實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化，而大數(shù)據(jù)恰好能夠利用其顯著的優(yōu)勢(shì)，從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息，準(zhǔn)確地把握客戶的興趣點(diǎn)，了解客戶的個(gè)性偏好，因此大數(shù)據(jù)背景下利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)平臺(tái)提供個(gè)性化服務(wù)是未來的一大趨勢(shì)。

2-3企業(yè)營(yíng)銷組織機(jī)構(gòu)和人員工作職能將圍繞數(shù)據(jù)展開。

大數(shù)據(jù)時(shí)代下對(duì)于企業(yè)來說數(shù)據(jù)是最重要最珍貴的資源，因而數(shù)據(jù)的收集和整理以及數(shù)據(jù)的分析和處理將是營(yíng)銷人員制勝的關(guān)鍵。因此營(yíng)銷人員的工作將更多的是圍繞著數(shù)據(jù)的采集、分析和處理展開。在營(yíng)銷領(lǐng)域采用數(shù)據(jù)挖掘是營(yíng)銷發(fā)展到一定階段的必然趨勢(shì)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用能對(duì)企業(yè)的營(yíng)銷管理帶來很多顯著的利益，因此未來企業(yè)的營(yíng)銷人員的職能會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變，以數(shù)據(jù)挖掘、分析為主的組織機(jī)構(gòu)將會(huì)成為企業(yè)的重要職能部門。世界著名的管理咨詢公司埃森哲和麥肯錫都先后發(fā)布報(bào)告稱，數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求將會(huì)持續(xù)擴(kuò)大，未來如何培養(yǎng)高技能的數(shù)據(jù)人才會(huì)是各大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)公司的重中之重。

2-4營(yíng)銷活動(dòng)將可預(yù)測(cè)。

大數(shù)據(jù)是一場(chǎng)技術(shù)性的革命，海量的數(shù)據(jù)資源使得營(yíng)銷管理開啟量化的進(jìn)程，而運(yùn)用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策是大數(shù)據(jù)背景下營(yíng)銷模式的一個(gè)重要特征。未來企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)將是數(shù)據(jù)的競(jìng)爭(zhēng)，誰(shuí)能挖掘潛在的客戶掌握客戶的需求誰(shuí)將能取勝，因此企業(yè)營(yíng)銷活動(dòng)的成敗關(guān)鍵就在于是否能準(zhǔn)確地判斷顧客的價(jià)值，而大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得營(yíng)銷管理活動(dòng)能夠?qū)崿F(xiàn)精確的預(yù)測(cè)成為可能。大數(shù)據(jù)之“大”就是數(shù)據(jù)量大，能搜集全面和綜合的數(shù)據(jù)，并再結(jié)合數(shù)據(jù)算法建模的使用，便能充分地挖掘數(shù)據(jù)間的相連性，從而來預(yù)測(cè)市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，幫助提升營(yíng)銷活動(dòng)的'可預(yù)見性。

總之，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來給營(yíng)銷領(lǐng)域帶來了巨大的商機(jī)。可正當(dāng)人們還沉浸在大數(shù)據(jù)所帶來的各種便利和價(jià)值的時(shí)候，有一個(gè)問題已慢慢引起了全世界的關(guān)注，即大數(shù)據(jù)營(yíng)銷活動(dòng)中一些有悖于道德倫理問題的存在令人擔(dān)憂。

3大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的挑戰(zhàn)。

3-1數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題和數(shù)據(jù)人才的缺乏。

大數(shù)據(jù)的“大”是指數(shù)據(jù)量大，但數(shù)據(jù)量大不一定代表信息量大或者數(shù)據(jù)的價(jià)值大，相反由于數(shù)據(jù)量太大容易造成很多繁雜無用的垃圾數(shù)據(jù)的泛濫。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)發(fā)揮效能的重要手段，因此如何應(yīng)用相應(yīng)的技術(shù)手段對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工成為企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。同時(shí)由于大數(shù)據(jù)時(shí)代營(yíng)銷人員的職能已逐漸轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)相關(guān)的工作，而數(shù)據(jù)人才的缺乏也是當(dāng)今營(yíng)銷領(lǐng)域的一大挑戰(zhàn)，因此如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)人才充分利用數(shù)據(jù)的挖掘采集和分析技術(shù)來獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)信息是我們的當(dāng)務(wù)之急。

3-2數(shù)據(jù)的復(fù)雜化難以管理。

當(dāng)今世界對(duì)數(shù)據(jù)的爭(zhēng)奪問題已日趨白熱化，各大企業(yè)都為獲取有效的數(shù)據(jù)信息來贏得競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)。雖然數(shù)據(jù)就像黃金一樣把它們放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可以保證安全，但這卻不是一個(gè)實(shí)際的處理方案，一方面沒有那么大的內(nèi)存去存儲(chǔ)；另一方面由于數(shù)據(jù)的珍貴，每個(gè)企業(yè)都小心翼翼地將數(shù)據(jù)當(dāng)作財(cái)產(chǎn)一樣存儲(chǔ)在不同的服務(wù)器上，彼此之間互不連通形成一個(gè)個(gè)“數(shù)據(jù)孤島”。而大數(shù)據(jù)時(shí)代又需要廣泛的研究數(shù)據(jù)間的相關(guān)性才能從中發(fā)現(xiàn)客觀規(guī)律，需要個(gè)體和集體的配合才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化。

3-3公眾和個(gè)人隱私問題日益凸顯。

當(dāng)今數(shù)據(jù)的收集和存儲(chǔ)能力已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了數(shù)據(jù)的利用率（jacobs，），而目前這兩種能力還不能有效的結(jié)合，使得數(shù)據(jù)的利用率較低且數(shù)據(jù)的泛濫很可能會(huì)使得公眾的隱私受到侵犯。在大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷過程中很多用戶相關(guān)的信息都是以數(shù)據(jù)的形式存儲(chǔ)在電腦上，而互聯(lián)網(wǎng)的廣泛傳播使得數(shù)據(jù)的隱私問題越來越令人擔(dān)憂。例如，很多企業(yè)為了經(jīng)濟(jì)利益將用戶的個(gè)人資料私自出售，甚至還有一些不法分子竊取用戶的個(gè)人信息對(duì)用戶進(jìn)行詐騙等，這已給個(gè)人造成了嚴(yán)重的困擾。

3-4數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性與服務(wù)精準(zhǔn)性不對(duì)稱。

盡管大數(shù)據(jù)營(yíng)銷可以讓企業(yè)了解客戶的需求，但精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)不一定能全面把握客戶的心理活動(dòng)。比如說一個(gè)顧客一直徘徊在商場(chǎng)一樓的鞋子特價(jià)區(qū)，此時(shí)這個(gè)顧客的舉動(dòng)可能說明了這個(gè)顧客對(duì)鞋子是有需求的，但不能說明這個(gè)顧客一定是一個(gè)價(jià)格敏感者。盡管大數(shù)據(jù)的確能夠發(fā)現(xiàn)、跟蹤和分析消費(fèi)者的每個(gè)顯性變化，但卻無法全面把握消費(fèi)者的內(nèi)心活動(dòng)，因?yàn)轭櫩偷馁?gòu)買心理本來就是一個(gè)“暗箱”，他的購(gòu)買行為是由很多因素綜合決定的，可能是心理，可能是價(jià)格，還有可能是環(huán)境因素，等等。因此盡管大數(shù)據(jù)能夠提供精準(zhǔn)的數(shù)字，但卻很難提供精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，這里面涉及了一個(gè)不可確定性因素，就是顧客的心理。

4大數(shù)據(jù)背景下營(yíng)銷領(lǐng)域倫理問題的解決途徑。

大數(shù)據(jù)對(duì)于營(yíng)銷領(lǐng)域來說是一把雙刃劍，既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。它既能給企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價(jià)值，有效地提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)也可能因?yàn)榘踩[患問題給社會(huì)帶來極大的危害。因此，本文試著從國(guó)家、企業(yè)以及技術(shù)手段三個(gè)層面來探討如何有效地規(guī)避大數(shù)據(jù)自身帶來的倫理問題。

4-1國(guó)家應(yīng)當(dāng)制定相應(yīng)的法律法規(guī)來約束不法行為。

由于我國(guó)相對(duì)于西方發(fā)達(dá)國(guó)家來說，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷起步較晚，因此相關(guān)的法律法規(guī)還不是很健全，許多不法分子利用一些法律漏洞來竊取消費(fèi)者的隱私、侵害消費(fèi)者的利益。從宏觀層面來說，國(guó)家是市場(chǎng)有序進(jìn)行的保證，而法律是依靠國(guó)家的強(qiáng)制力來維護(hù)公共生活的秩序。因此國(guó)家應(yīng)加強(qiáng)相關(guān)的法律法規(guī)的建設(shè)來嚴(yán)厲打擊不法分子、保護(hù)消費(fèi)者的隱私安全。

4-2通過行業(yè)自律來約束自身的倫理機(jī)制。

由于法律僅僅是外在的約束因素，而要從根本上解決問題還需要加強(qiáng)行業(yè)的內(nèi)在自律性，加強(qiáng)企業(yè)的內(nèi)在道德觀念，自覺的遵守道德約束。而事實(shí)證明，企業(yè)通過建立消費(fèi)者隱私的保護(hù)機(jī)制，依法保障消費(fèi)者的合法權(quán)益，是解決這些倫理問題的源頭。（3）利用技術(shù)手段解決自身的問題。大數(shù)據(jù)的安全隱患問題是由大數(shù)據(jù)發(fā)展過程中自發(fā)產(chǎn)生的，因此可以充分的利用技術(shù)的優(yōu)勢(shì)有效的規(guī)避這些問題。人的自律行為是需要相當(dāng)大的決心的，因?yàn)橥芙^不了利益的誘惑，而法律的制定往往是滯后于技術(shù)的進(jìn)步，人們往往是等到出現(xiàn)了問題后才會(huì)想辦法制定相關(guān)法律，事實(shí)上也正是因?yàn)榧夹g(shù)的不完善才給了那些不法分子鉆空子的機(jī)會(huì)，因此依靠技術(shù)自身的優(yōu)勢(shì)來解決大數(shù)據(jù)背景下營(yíng)銷倫理問題是最切實(shí)有效的。

5結(jié)論。

大數(shù)據(jù)與營(yíng)銷管理領(lǐng)域的結(jié)合也是時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)，更是企業(yè)在激烈競(jìng)爭(zhēng)下取勝的關(guān)鍵舉措。與此同時(shí)，我們?cè)谙硎艽髷?shù)據(jù)帶來的巨大商業(yè)價(jià)值時(shí)，也應(yīng)客觀的認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)時(shí)代的安全相比傳統(tǒng)安全更加復(fù)雜，對(duì)此理應(yīng)結(jié)合法律的強(qiáng)制措施和行業(yè)的自律以及技術(shù)的顯著優(yōu)勢(shì)，來保障大數(shù)據(jù)背景下營(yíng)銷朝著正確的方向發(fā)展。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇二

探究式教學(xué)法是教師在教學(xué)過程中以問題為教學(xué)研究對(duì)象，組織教學(xué)內(nèi)容，使學(xué)生通過對(duì)問題的了解、資料查詢、閱讀、思考、研究、探討、交流和聽講，學(xué)會(huì)獲取知識(shí)和應(yīng)用知識(shí)，收集和辨析有效數(shù)據(jù)，系統(tǒng)地分析問題，獲得解決問題的答案，并進(jìn)行交流、評(píng)價(jià)的一種教學(xué)方法。其核心內(nèi)容是通過問題的設(shè)定進(jìn)而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，變被動(dòng)為主動(dòng)，把學(xué)生真正當(dāng)成教學(xué)主體，培養(yǎng)學(xué)生養(yǎng)成創(chuàng)新思維模式。在摸索和探究中不斷前行，從而系統(tǒng)地掌握課程知識(shí)內(nèi)容并形成完整知識(shí)體系。

統(tǒng)計(jì)學(xué)原理課屬于經(jīng)濟(jì)與管理類專業(yè)的一門必修基礎(chǔ)課程。對(duì)構(gòu)建學(xué)生基本知識(shí)體系，逐步形成分析和解決問題的方法體系尤為重要。然而該課程內(nèi)容較多，包括了統(tǒng)計(jì)工作過程、綜合指標(biāo)體系、動(dòng)態(tài)數(shù)列分析、指數(shù)分析、抽樣調(diào)查推斷、統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)等多項(xiàng)內(nèi)容。每一項(xiàng)內(nèi)容均由完整的理論知識(shí)和獨(dú)特的方法構(gòu)成。知識(shí)點(diǎn)較多且晦澀難懂，學(xué)生不易理解掌握。尤其在以往的傳統(tǒng)教學(xué)模式下，老師賣力地講，拼命地試圖將理論知識(shí)與生產(chǎn)生活實(shí)踐相結(jié)合，卻始終無法有效激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情。最終是“教師講得累、學(xué)生打瞌睡”。鑒于此，我們結(jié)合經(jīng)濟(jì)與管理專業(yè)的非統(tǒng)計(jì)類專業(yè)特點(diǎn)，在我校四個(gè)經(jīng)濟(jì)與管理類專業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理教學(xué)中逐步引入“探究式教學(xué)”方法，把教學(xué)的主體定位到學(xué)生，充分挖掘?qū)W生的主觀能動(dòng)潛力，拓展學(xué)生的創(chuàng)新思維模式，增加學(xué)生實(shí)際動(dòng)手能力。把教學(xué)課堂變成探究討論場(chǎng)所，讓傳統(tǒng)的教學(xué)活動(dòng)重新激起一個(gè)又一個(gè)的思維漣漪，收到了較好的教學(xué)效果。

一探究式教學(xué)法在統(tǒng)計(jì)學(xué)原理課程中的實(shí)施環(huán)節(jié)。

1問題選取。

要依據(jù)教學(xué)大綱的定位，同時(shí)又要結(jié)合非統(tǒng)計(jì)專業(yè)的現(xiàn)有實(shí)際，結(jié)合我校應(yīng)用型本科的基本定位，選擇難易適中且和工作實(shí)踐緊密結(jié)合的內(nèi)容。做到由易到難，逐漸加大難度，穩(wěn)步推進(jìn)，慢慢形成學(xué)生的探究思維定式。

在實(shí)施探究式教學(xué)的初期階段，應(yīng)選取單一的并能夠在較短時(shí)間內(nèi)完成的問題。最好是能夠當(dāng)堂形成結(jié)論且給學(xué)生較深的印象。隨著探究問題的不斷深入，結(jié)合教學(xué)大綱，問題的.選取進(jìn)一步深化，逐步設(shè)置有一定探究壓力但系統(tǒng)性不強(qiáng)并限定探究學(xué)習(xí)難度的問題。此時(shí)可以按照不同的抽樣標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施抽樣，讓各抽樣小組分別觀察其組內(nèi)的方差水平。在此基礎(chǔ)上一旦實(shí)施整群抽樣，則誤差水平可能的變動(dòng)趨向。也可以就靜態(tài)指標(biāo)和動(dòng)態(tài)指標(biāo)的特點(diǎn)提出問題，讓學(xué)生分別去對(duì)應(yīng)會(huì)計(jì)課程的存量指標(biāo)和流量指標(biāo)，以學(xué)科之間的交叉和連貫激發(fā)學(xué)生的探究熱情。等到學(xué)生逐步適應(yīng)探究式學(xué)習(xí)這一新的學(xué)習(xí)模式后，教師就可以布置系統(tǒng)的、需要學(xué)生分組分任務(wù)在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)才能完成的任務(wù)。

2布置問題。

將選取的問題布置給各個(gè)小組。小組根據(jù)問題的大小與多寡，通常5～6人為一個(gè)小組。對(duì)于較單一的問題，可以多分幾個(gè)組，各組的問題不強(qiáng)調(diào)其唯一性，可以重復(fù)，以便于比較不同小組的完成質(zhì)量。對(duì)于較為復(fù)雜的問題，可根據(jù)問題的數(shù)量和工作任務(wù)情況，先確定各組組長(zhǎng)(初期組長(zhǎng)可由教師根據(jù)學(xué)生的綜合能力統(tǒng)一指定，但隨著探究活動(dòng)的逐步開展，組長(zhǎng)應(yīng)鼓勵(lì)個(gè)人報(bào)名或?qū)W生推薦)，然后由學(xué)生根據(jù)自己的知識(shí)側(cè)重和個(gè)人喜好選擇小組成員。每一個(gè)小組承擔(dān)不同的探究任務(wù)。但無論問題難易程度如何，都必須確保每一個(gè)學(xué)生分擔(dān)不同的探究任務(wù)，不允許有學(xué)生輪空，也禁止探究能力較強(qiáng)的學(xué)生大包大攬(但不排除必要的協(xié)作)。

3迅速完成組內(nèi)分工。

各組領(lǐng)取任務(wù)后，在較短時(shí)間內(nèi)由組長(zhǎng)在本組內(nèi)根據(jù)個(gè)人的特長(zhǎng)確定組內(nèi)分工(3～5分鐘即可)。制定抽樣方案、實(shí)施抽樣、搜集整理數(shù)據(jù)、查閱資料、分析推斷、撰寫報(bào)告等。對(duì)于具有共性并較為重要的知識(shí)點(diǎn)，應(yīng)要求每一個(gè)學(xué)生都獨(dú)自完成，不因分工而隔斷知識(shí)體系。

4收集分工情況，據(jù)此串講知識(shí)點(diǎn)，引導(dǎo)學(xué)生的工作方向。

教師可收集各組分工情況的書面結(jié)果，根據(jù)分工結(jié)果分別講授各方面、各環(huán)節(jié)涉及的知識(shí)內(nèi)容。講解應(yīng)詳略得當(dāng)，有針對(duì)性，可以打破書本固有的知識(shí)點(diǎn)順序。告訴學(xué)生在各自的工作中可能涉獵的知識(shí)內(nèi)容，資料查找的方向以及分析解決問題要用到的方法。說到統(tǒng)計(jì)指數(shù)，涉及同度量因素，就涉及了物量指標(biāo)和價(jià)值指標(biāo)問題，涉及派氏、拉氏指數(shù)的選取，常用的cpi確定方法同樣會(huì)牽扯到基期的選擇、權(quán)數(shù)的確定。因而鼓勵(lì)學(xué)生去查找相應(yīng)的文獻(xiàn)資料，并進(jìn)一步思索可能出現(xiàn)的新問題。拉氏、派氏指數(shù)分別代表了哪一種思維定勢(shì)和探究趨向?指數(shù)體系的確立基于什么考量和出發(fā)點(diǎn)?指數(shù)體系的確立和因素分析的實(shí)際意義在哪里?等等。這種串講，既為學(xué)生指明了工作的方向，幫助學(xué)生打開思路，同時(shí)又告知了基本的分析方法。

5文獻(xiàn)檢索，初步探究。

學(xué)生根據(jù)教師的點(diǎn)撥，依據(jù)各自工作任務(wù)，分頭查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料。指導(dǎo)學(xué)生利用圖書館、互聯(lián)網(wǎng)查閱相關(guān)的統(tǒng)計(jì)公報(bào)、統(tǒng)計(jì)年鑒、報(bào)紙雜志和相關(guān)學(xué)科的理論知識(shí)。并在此基礎(chǔ)上對(duì)所持問題進(jìn)行初步探究。資料文獻(xiàn)的查閱也是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程。學(xué)生很可能在探究初期只是查閱了和問題直接相關(guān)的表象資料，而忽略了深層探究所需數(shù)據(jù)的收集，結(jié)果出現(xiàn)“頭疼醫(yī)頭、腳疼醫(yī)腳”的局面。

6集中討論，相互激勵(lì)，深入探究。

各小組成員在收集相關(guān)資料并形成初步意見后，可及時(shí)組織大家集中討論。每個(gè)人均可闡述自己觀點(diǎn)，對(duì)所選用數(shù)據(jù)資料的可信度，使用方法是否得當(dāng)?shù)?，聽取他人意見。討論過程中可有效實(shí)施相互的智力激勵(lì)，迸發(fā)出靈感火花，為進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)深層次問題，探究和解決深層問題打下良好基礎(chǔ)。

7課堂交流、匯報(bào)。

學(xué)生在組內(nèi)討論探究的基礎(chǔ)上，各自完成分工任務(wù)。形成統(tǒng)一意見后，應(yīng)將成果制作成ppt文檔。在規(guī)定時(shí)間內(nèi)由教師組織集中進(jìn)行課堂交流、匯報(bào)。由各組主講人通過ppt演示本組工作過程和工作成果，允許組內(nèi)其他成員加以補(bǔ)充完善。

8教師講評(píng)。

根據(jù)各組匯報(bào)結(jié)果，教師要進(jìn)行及時(shí)講評(píng)。既要對(duì)學(xué)生的分析運(yùn)用能力給予充分肯定，又要對(duì)其在方法、思路上存在的問題給予指正。指導(dǎo)學(xué)生及時(shí)轉(zhuǎn)換思路，回歸正確的探究方向。探究式教學(xué)雖能夠有效激發(fā)學(xué)生的探究熱情，但由于學(xué)生認(rèn)識(shí)問題和所學(xué)知識(shí)的局限性，極易形成學(xué)生“鉆進(jìn)去、出不來”。問題的疊加效應(yīng)可能會(huì)打擊學(xué)生探究熱情，或?qū)е隆安豢芍摗?。教師的及時(shí)講評(píng)和肯定，是進(jìn)一步引導(dǎo)學(xué)生回歸探究學(xué)習(xí)正途的指南針。

二探究式教學(xué)法在應(yīng)用中應(yīng)注意的幾個(gè)問題。

探究式教學(xué)可以很好地調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，最大程度激發(fā)學(xué)生的探究創(chuàng)新活力，提升教學(xué)質(zhì)量和強(qiáng)化教學(xué)效果。但是在實(shí)際應(yīng)用時(shí)必須注意以下幾個(gè)問題。

探究式教學(xué)從表面看是把探究學(xué)習(xí)的主體轉(zhuǎn)化為學(xué)生，但實(shí)質(zhì)上繩子的另一端是教師。教師的備課、引導(dǎo)、啟發(fā)在整個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)中起著至關(guān)重要的作用。教師的備課任務(wù)不僅不能削弱，而且更應(yīng)該得到加強(qiáng)。從問題的選取設(shè)定到最后的驗(yàn)收講評(píng)，教學(xué)的主線仍然緊握在教師手中。哪些問題可以選來作為探究目標(biāo)，什么樣的問題可以實(shí)施分組討論、協(xié)作完成，都需要教師精心設(shè)計(jì)。這就需要教師具備完備的知識(shí)體系和對(duì)教學(xué)方法的綜合把控能力。需要教師不斷充電并擇機(jī)走向生產(chǎn)實(shí)踐一線，了解學(xué)科發(fā)展動(dòng)態(tài)，始終站在學(xué)術(shù)發(fā)展前沿。

2探究式教學(xué)需要教師的及時(shí)引導(dǎo)和啟發(fā)。

在實(shí)施這種教學(xué)方法的初期，由于學(xué)生對(duì)新的教學(xué)模式一時(shí)難以適應(yīng)，會(huì)因各小組組織不力，學(xué)生無從下手，不了解整個(gè)教學(xué)活動(dòng)的核心內(nèi)容，而產(chǎn)生畏懼情緒。因而教師要及時(shí)地加以引導(dǎo)，為學(xué)生指明工作的方向并及時(shí)答疑解惑。教師可以利用常規(guī)教學(xué)課堂平臺(tái)，也可以利用互聯(lián)網(wǎng)的相應(yīng)溝通平臺(tái)或手機(jī)飛信、微信等方式，收集學(xué)生意見和問題并及時(shí)給予指導(dǎo)，將學(xué)生引導(dǎo)到獨(dú)立探究、合作探究的學(xué)習(xí)環(huán)境中，逐步形成探究式學(xué)習(xí)的良好氛圍。

3探究式教學(xué)仍需要傳統(tǒng)的課堂講授模式加以配合。

對(duì)于學(xué)科的基礎(chǔ)知識(shí)、基本概念我們很難將之歸為探究式問題。加之學(xué)生在接收一門新的課程知識(shí)時(shí)往往出現(xiàn)短暫的不適應(yīng)。因而教師仍要利用講堂這一平臺(tái)向?qū)W生講解基礎(chǔ)知識(shí)。教師在講授這些內(nèi)容的時(shí)候應(yīng)著力使用啟發(fā)式教學(xué)方法，多列舉實(shí)例，多提出問題，逐步培養(yǎng)學(xué)生思考問題的能力，并產(chǎn)生探究問題的沖動(dòng)和欲望。進(jìn)而實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)教學(xué)模式向探究式教學(xué)的自然過渡。

4探究式教學(xué)課后占用時(shí)間較多，容易加大學(xué)生的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)。

教師要合理安排探究式教學(xué)內(nèi)容。挑選有針對(duì)性和實(shí)際意義的內(nèi)容作為選題，并適度調(diào)整教材體系中的相關(guān)章節(jié)。做到教學(xué)有重點(diǎn)、探究有實(shí)效。把一些容易理解和掌握的知識(shí)交給學(xué)生自我消化，或由教師使用傳統(tǒng)方式串講帶過，把核心知識(shí)且具有探究的條件和意義的章節(jié)認(rèn)真組織學(xué)生探究學(xué)習(xí)。避免全面開花、拘于形式，結(jié)果造成學(xué)生到最后勞神費(fèi)力、難有所獲。

統(tǒng)計(jì)學(xué)原理課程內(nèi)容較多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜且難懂。但卻是經(jīng)濟(jì)與管理類專業(yè)學(xué)生必修的一門方法論學(xué)科，在整個(gè)學(xué)科知識(shí)體系中占有重要位置。傳統(tǒng)的課堂講授模式無法激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情，很難收到良好的教學(xué)效果。實(shí)施探究式教學(xué)法，可以充分調(diào)動(dòng)學(xué)生主觀能動(dòng)性，培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)探究的良好習(xí)慣，為今后的實(shí)際工作和終身學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。教師要先弄清楚探究式教學(xué)的真正意義，對(duì)探究式教學(xué)的實(shí)施環(huán)節(jié)、問題的選取、節(jié)奏的把控、效果的評(píng)定有著全面而深刻的認(rèn)識(shí)。欲使探究式教學(xué)能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期教學(xué)目的而非只是“標(biāo)新立異”，則需要教師不斷充實(shí)完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇三

在當(dāng)今科技發(fā)展迅猛的時(shí)代，大數(shù)據(jù)已成為不可忽視的重要資源。它為我們的生活帶來了很多改變，也給企業(yè)、政府和個(gè)人提供了更多機(jī)會(huì)。通過對(duì)大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，我意識(shí)到了大數(shù)據(jù)的重要性和潛力。在這篇文章中，我將從數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)應(yīng)用五個(gè)方面分享我對(duì)大數(shù)據(jù)的心得體會(huì)。

首先，數(shù)據(jù)收集是進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。無論是企業(yè)、政府還是個(gè)人，我們都應(yīng)該積極參與數(shù)據(jù)收集。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，每個(gè)人都是潛在的數(shù)據(jù)生成源。企業(yè)可以通過設(shè)備和傳感器收集銷售數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，政府可以利用數(shù)據(jù)收集來改善公共服務(wù)，個(gè)人可以通過社交媒體和移動(dòng)應(yīng)用來分享自己的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量越大，分析結(jié)果越準(zhǔn)確，應(yīng)用場(chǎng)景也會(huì)更多。

其次，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是利用大數(shù)據(jù)的核心。大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)和政府發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和趨勢(shì)，為決策提供有力支持。在我們的日常生活中，大數(shù)據(jù)分析也是無處不在的。我們可以通過購(gòu)物網(wǎng)站推薦來發(fā)現(xiàn)感興趣的產(chǎn)品，通過社交媒體的算法來找到和我們興趣相投的人。然而，大數(shù)據(jù)分析不僅僅是利用算法和工具，還需要人的智慧去理解數(shù)據(jù)背后的故事。

第三，數(shù)據(jù)隱私是大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的主要問題之一。隨著數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)，隱私問題也日益突出。個(gè)人數(shù)據(jù)的泄露可能導(dǎo)致信息被濫用，對(duì)個(gè)人和社會(huì)帶來無法估量的風(fēng)險(xiǎn)。因此，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)應(yīng)該成為我們?cè)谑褂么髷?shù)據(jù)時(shí)考慮的重要因素。政府需要制定相應(yīng)的法律和法規(guī)來保護(hù)個(gè)人隱私，企業(yè)需要建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)使用和保護(hù)機(jī)制，個(gè)人也應(yīng)該提高自我保護(hù)意識(shí)，選擇安全可靠的應(yīng)用和平臺(tái)。

第四，數(shù)據(jù)治理是保障數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全的重要手段。數(shù)據(jù)治理是一種組織和管理數(shù)據(jù)的方式，涉及到數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、清洗、分類和存儲(chǔ)等方面。數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)是確保數(shù)據(jù)可靠和可用，提高數(shù)據(jù)價(jià)值和利用率。在數(shù)據(jù)治理過程中，需要建立明確的責(zé)任和權(quán)限，制定相應(yīng)的規(guī)范和流程，采用合理的技術(shù)手段來保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性和安全性。

最后，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的最終目標(biāo)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以涵蓋各個(gè)領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、交通和教育等。通過大數(shù)據(jù)分析，金融機(jī)構(gòu)可以預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，提高客戶滿意度；醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以個(gè)性化治療，提高療效；交通部門可以優(yōu)化交通流量，減少擁堵；教育部門可以根據(jù)學(xué)生的興趣和能力提供個(gè)性化教育。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以為企業(yè)提供競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，為政府提供決策支持，為個(gè)人提供個(gè)性化服務(wù)。

綜上所述，大數(shù)據(jù)是當(dāng)今信息社會(huì)的重要資源，對(duì)企業(yè)、政府和個(gè)人都具有重要意義。通過對(duì)大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，我深刻認(rèn)識(shí)到了數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要性和挑戰(zhàn)。在未來的發(fā)展中，我們需要更加重視數(shù)據(jù)的收集和利用，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)和數(shù)據(jù)治理的規(guī)范，以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的最大價(jià)值。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇四

大數(shù)據(jù)或海量數(shù)據(jù)是指所涉及的海量數(shù)據(jù)，無法通過當(dāng)前主流軟件工具檢索、管理、處理和整理成更活躍的信息，幫助企業(yè)在合理的時(shí)間內(nèi)做出商業(yè)決策。以下是為大家整理的關(guān)于,歡迎品鑒！

摘要：近年來由于計(jì)算器技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，促使了相關(guān)的數(shù)據(jù)量也產(chǎn)生了極大的增長(zhǎng)。然而面對(duì)這些龐大且雜亂的多維數(shù)據(jù)集，我們無法快速且有效的找到我們所需要的信息。因此我們必須要使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以從數(shù)據(jù)集中去提取我們所需要的資料，并且進(jìn)行分析與處理。在本中，將介紹大數(shù)據(jù)挖掘分析軟件rapidminer，并且與其他舊有的數(shù)據(jù)挖掘分析軟件來做一個(gè)功能性的比較。

關(guān)鍵詞：信息；rapi；dminer；大數(shù)據(jù)；挖掘；應(yīng)用。

0引言。

透過線性回歸、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、判定樹和支持向量機(jī)，說明應(yīng)用rapidminer進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘分析的運(yùn)作流程，并介紹rapidminer的操作接口跟分析方法。本篇論文采用rapidminer的原因，主要是因?yàn)樗鼡碛蟹浅１憬莸膱D形化接口，而且使用者在操作上不需要再額外去學(xué)習(xí)其它的程序語(yǔ)法，只需要透過選取組件以及設(shè)定參數(shù)的方式就可以完成。而且在分析結(jié)果的顯示上也非常的多樣化，可以讓使用者自行選擇要觀看哪一種圖形顯示分析的結(jié)果。

1數(shù)據(jù)探勘流程探討。

1.1資料清除。

是過濾掉數(shù)據(jù)當(dāng)中的那些噪聲和無法判別的資料跟不一致的數(shù)據(jù)，保留可用的且有效的數(shù)據(jù)。

1.2數(shù)據(jù)的整合。

不一定都來自相同的一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，所以必須做數(shù)據(jù)的整合，將來自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)整合處理完后處理在我們的數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)。

1.3數(shù)據(jù)選擇。

在數(shù)據(jù)探勘中是一個(gè)相當(dāng)重要的環(huán)節(jié)，選到有用的數(shù)據(jù)可以提高分析預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，但是選到無用的數(shù)據(jù)卻可能會(huì)拉低分析預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，所以在做數(shù)據(jù)的選擇時(shí)必須先對(duì)這些數(shù)據(jù)有一定的認(rèn)識(shí)，才能做出正確的選擇。

1.4數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

由于人類和計(jì)算機(jī)的溝通的語(yǔ)言不同，所以當(dāng)我們要讓計(jì)算機(jī)來處理事情時(shí)，必須先將手頭的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的資料格式，或合并成數(shù)據(jù)探勘所需的數(shù)據(jù)形式來讓計(jì)算機(jī)判讀，像是執(zhí)行匯總與聚合。

1.5數(shù)據(jù)探勘引擎。

數(shù)據(jù)探勘系統(tǒng)在數(shù)據(jù)探勘中算是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，因?yàn)樗颂娇惫ぷ魉枰墓δ?，像是特征化、相關(guān)系數(shù)與相互關(guān)系分析、判別、預(yù)測(cè)、群組分析、分群、離異值分析與演化分析等等。

1.6樣式評(píng)估。

樣式評(píng)估根據(jù)某些有趣度量，來辨認(rèn)代表知識(shí)的有趣樣式，也可以說是評(píng)估數(shù)據(jù)跟數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性是否是有用的、重要的、是否正確。

1.7用戶接口。

這個(gè)模塊讓用戶可以與數(shù)據(jù)探勘系統(tǒng)進(jìn)行溝通，他允許使用者透過設(shè)定數(shù)據(jù)探勘查詢或工作與系統(tǒng)進(jìn)行互動(dòng)、提供訊息來幫助搜尋，對(duì)暫時(shí)數(shù)據(jù)探勘結(jié)果進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)探勘。

2數(shù)據(jù)探勘工具。

2.1rapidminer。

rapidminer開源式框架，支持各種類型的數(shù)據(jù)挖掘像是文本、網(wǎng)絡(luò)、圖像或是鏈接開放式的數(shù)據(jù)挖掘[1]。透過它復(fù)雜的圖形用戶接口，數(shù)據(jù)挖掘的過程可以更加的簡(jiǎn)潔且快速，直觀地實(shí)現(xiàn)和執(zhí)行，并且不需要額外的程序語(yǔ)言編輯技術(shù)。

2.2weka。

weka用于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的算法的集合，算法可以直接應(yīng)用在數(shù)據(jù)集上，也可以從自己設(shè)計(jì)的jave代碼調(diào)用[2]。weka它包含了數(shù)據(jù)的預(yù)處理、分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則和可視化的工具也就是圖形接口，weka可以算是最古老，且最成功的開元數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)和軟件，隨后被集成為rapidminer和r的擴(kuò)充軟件，也因?yàn)閞apidminer和r的出現(xiàn)，它們提供了使用者更加舒適且便利的使用環(huán)境，使得weka的用戶開始大幅的下降。

2.3knime。

knime圖形接口的自由開源信息匯整系統(tǒng)，它具有杰出的數(shù)據(jù)統(tǒng)合能力，并且可以運(yùn)用在數(shù)據(jù)查詢（datamining）、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、流程繪制以及流程規(guī)劃與管理（workflow）等等各方面。

3數(shù)據(jù)探勘工具比較。

rapidminer：獨(dú)立平臺(tái)；使用者：學(xué)習(xí)者、高級(jí)用戶、專業(yè)用戶、企業(yè)用戶；用戶接口：主要是透過圖形接口來做流程的設(shè)計(jì)，也可以同時(shí)開啟多個(gè)窗口來做操作；功能：大于500種，可透過擴(kuò)展來新增額外的功能，且可擴(kuò)展weka和r作為它的擴(kuò)充元件，并進(jìn)行協(xié)同工作；操作接口：簡(jiǎn)潔易懂的操作接口，不需要額外的學(xué)習(xí)程序語(yǔ)言的編輯能力，使用者只需要透過拉取所需的原件并且將其連接起來即可使用，使用者可自由配置操作接口；支持的輸入格式：csv、excel、xml、access、aml、arff、xrff、spss、sasdatabases、jdbc....；支持輸出模型格式：模型可以導(dǎo)出為不同的檔案格式，像是bmp、jpg、pdf、postscript、raw、xml等各種文件格式。

weka：獨(dú)立開發(fā)平臺(tái)；使用者：學(xué)習(xí)者、一般用戶；用戶接口：圖形接口；功能：約500種；操作接口：有四種模式可供使用者選擇使用，每種模式都各有其優(yōu)缺點(diǎn)，使用者需挑選最合適的使用模式使用；支持的輸入格式：arff、csv、c4.5、bsi、localfile、urls、jdbc..；支持輸出模型格式：不支援。

knime：java平臺(tái)；使用者：學(xué)習(xí)者、一般用戶；用戶接口：可在同一時(shí)間開啟四個(gè)不同的視窗，用來做不同的功能；功能：約100種；操作接口：簡(jiǎn)潔易懂的使用接口，可以讓使用者很容易得學(xué)會(huì)，也可以自由配置操作接口；支持的輸入格式：arff，csv，pmml，localfiles，urls、jdbc..；支持輸出模型格式：可以將檔案匯出成壓縮文件（zip），只有從knime導(dǎo)出的模型才可以再次匯入到knime中。

4結(jié)語(yǔ)。

現(xiàn)今是個(gè)信息科技的時(shí)代，幾乎所有事情都是可以用數(shù)字和數(shù)據(jù)來解釋的，每件事情的發(fā)生都會(huì)有它的前因后果，所以我們可以從這些數(shù)據(jù)當(dāng)中找出這些因果關(guān)系，并且加以利用就可以預(yù)測(cè)出我們所要的結(jié)果，單單只有一大堆的數(shù)據(jù)是沒用的，需要使用rapidminer這個(gè)數(shù)據(jù)挖掘分析軟件，來從這些雜亂的數(shù)據(jù)庫(kù)中萃取出我們所需要的信息，也就是從數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)發(fā)掘，并且找出他們的相對(duì)應(yīng)關(guān)系為我們使用。

參考文獻(xiàn)。

[1]胡可云.數(shù)據(jù)挖掘理論與應(yīng)用[m].清華大學(xué)出版社，2008.

摘要：我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)目前已進(jìn)入快速推進(jìn)階段。對(duì)于企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)是一項(xiàng)極其重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)。文章從大數(shù)據(jù)的起源及基本特征出發(fā)，分析大數(shù)據(jù)給企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理帶來的影響，并提出大數(shù)據(jù)時(shí)代加強(qiáng)企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理的有效策略。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；財(cái)務(wù)信息管理。

伴隨互聯(lián)網(wǎng)+、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、傳感技術(shù)等新興技術(shù)與服務(wù)的出現(xiàn)，人類社會(huì)的數(shù)據(jù)種類和規(guī)模正以前所未有的速度呈爆發(fā)式增長(zhǎng)和累積。據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)idc預(yù)計(jì)，未來全球數(shù)據(jù)總量年增長(zhǎng)率將維持在50%左右，到2020年，全球數(shù)據(jù)總量將達(dá)到40zb，其中我國(guó)數(shù)據(jù)量將達(dá)到8.6zb，是2013年的10倍。海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生已經(jīng)完全不受時(shí)間、地點(diǎn)的限制，其規(guī)模效應(yīng)給數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理以及數(shù)據(jù)分析帶來了極大的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)生經(jīng)歷了被動(dòng)-主動(dòng)-自動(dòng)三個(gè)發(fā)展階段。第一階段是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的出現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)伴隨著系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生并被記錄下來。這種數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是被動(dòng)的；第二階段是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的誕生。新型社交平臺(tái)的開發(fā)與各類便攜式移動(dòng)設(shè)備的使用，給人們更多的表達(dá)個(gè)人想法的途徑與機(jī)會(huì)，這個(gè)階段數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式是主動(dòng)的；第三階段是感知式系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。裝配微型傳感器的設(shè)備被廣泛布置于社會(huì)的各個(gè)角落，這些設(shè)備源源不斷記錄下大量的新數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是自動(dòng)的。這些被動(dòng)-主動(dòng)-自動(dòng)記錄與存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。

關(guān)于大數(shù)據(jù)的特征，在國(guó)外大數(shù)據(jù)研究先河之作的《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》一書中，作者指出，大數(shù)據(jù)是以4v為基本特征的數(shù)據(jù)集，即規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）、價(jià)值性（value）。而ibm認(rèn)為，大數(shù)據(jù)還必然具有真實(shí)性（veracity）。維基百科則通過簡(jiǎn)單明了的描述，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行定義：大數(shù)據(jù)是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時(shí)間超過可容忍時(shí)間的數(shù)據(jù)集。2017年國(guó)際電信聯(lián)盟首次以大數(shù)據(jù)作為世界電信日主題，提出了“發(fā)展大數(shù)據(jù)，擴(kuò)大影響力”。

企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理起源于16世紀(jì)初的西方資本主義萌芽時(shí)期，早期并沒有形成專業(yè)、獨(dú)立的財(cái)務(wù)信息管理系統(tǒng)。企業(yè)的業(yè)務(wù)單一，信息資料也比較籠統(tǒng)、簡(jiǎn)單。隨著20世紀(jì)初期工業(yè)革命的成功，公司制企業(yè)迅速發(fā)展并成為主要的企業(yè)組織形式，財(cái)務(wù)管理和財(cái)務(wù)信息的重要性日益突出，財(cái)務(wù)管理理論、制度、法規(guī)逐步完善。政策法規(guī)對(duì)財(cái)務(wù)信息有了規(guī)范性的要求，甚至對(duì)財(cái)務(wù)信息的披露、存檔時(shí)間、保存形式有了詳細(xì)的規(guī)定。到20世紀(jì)90年代，微型計(jì)算機(jī)應(yīng)用逐漸普及，財(cái)務(wù)信息由傳統(tǒng)手工編制過渡到手工+計(jì)算機(jī)輔助編制。隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件技術(shù)的進(jìn)步，專業(yè)性的財(cái)務(wù)軟件逐步代替了手工記賬方式，進(jìn)入財(cái)務(wù)電算化時(shí)代。當(dāng)前，隨著互聯(lián)網(wǎng)和云存儲(chǔ)、指紋加密、人臉識(shí)別等信息技術(shù)的興起，云算盤、精斗云、云賬房等新型財(cái)信息管理系統(tǒng)已開始得到廣泛應(yīng)用。

在企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理中，數(shù)據(jù)來源的真實(shí)、有效、可驗(yàn)證性，數(shù)據(jù)采集的及時(shí)性、數(shù)據(jù)與本企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的相關(guān)性，數(shù)據(jù)的可計(jì)量性等是企業(yè)做出正確經(jīng)營(yíng)決策和投資參照的重要基礎(chǔ)，為明確企業(yè)財(cái)務(wù)現(xiàn)狀和運(yùn)營(yíng)前景提供依據(jù)；先進(jìn)設(shè)備與技術(shù)的應(yīng)用，是企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理的有力支撐；而信息管理制度及人才隊(duì)伍的建設(shè)，更是企業(yè)財(cái)務(wù)信息管理的關(guān)鍵所在。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，設(shè)備與技術(shù)，制度與人才多項(xiàng)因素緊密相結(jié)合，對(duì)于促進(jìn)企業(yè)快速、良性發(fā)展有著重要的意義。

1、財(cái)務(wù)信息來源增加。

在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代，財(cái)務(wù)信息最主要的來源是各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)的收支，并以貨幣計(jì)量方式表達(dá)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，除了傳統(tǒng)的紙質(zhì)或電子形式存在的文字、表格，電子設(shè)備、傳感器、刷卡機(jī)、收款機(jī)、網(wǎng)站瀏覽點(diǎn)擊行為、電子地圖、社交網(wǎng)絡(luò)媒體互動(dòng)等設(shè)施與平臺(tái)記錄下來的數(shù)據(jù)與信息都可成為影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的信息源。

2、財(cái)務(wù)信息類型增多。

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)信息管理主要是以貨幣形式出現(xiàn)的跟收入與支出相關(guān)的數(shù)據(jù)，信息類型單一。而大數(shù)據(jù)的基本特征之一是信息類型繁多，涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號(hào)等。信息整合難度加大。

3、財(cái)務(wù)管理職能前置。

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理是事后管理，且局限于對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析、查詢。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠?qū)ζ髽I(yè)經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和及時(shí)預(yù)測(cè)，提供更具時(shí)效性、指標(biāo)多樣化、更貼近經(jīng)營(yíng)管理需求的財(cái)務(wù)管理動(dòng)態(tài)分析報(bào)告。財(cái)務(wù)管理的職能前置到市場(chǎng)預(yù)測(cè)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈建設(shè)等價(jià)值規(guī)劃階段，財(cái)務(wù)體系由核算型向價(jià)值型轉(zhuǎn)變。

1、提高財(cái)務(wù)信息質(zhì)量。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量數(shù)據(jù)的價(jià)值性呈現(xiàn)低密度，高附加值特點(diǎn)。單個(gè)數(shù)據(jù)看起來價(jià)值很低，但同類型的數(shù)據(jù)規(guī)模增加到一定數(shù)量，就會(huì)有很高的商業(yè)價(jià)值，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的指導(dǎo)力越強(qiáng)。當(dāng)前，財(cái)務(wù)信息來源可分為二個(gè)方面：一是企業(yè)經(jīng)營(yíng)過程中產(chǎn)生的信息，這類信息屬于內(nèi)部數(shù)據(jù)。除日常收支外，還應(yīng)括用戶注冊(cè)信息、瀏覽記錄、定位記錄等；也包括構(gòu)成產(chǎn)品價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比如研發(fā)記錄、生產(chǎn)作業(yè)記錄、采購(gòu)過程動(dòng)態(tài)監(jiān)控記錄、物資出入庫(kù)數(shù)據(jù)、銷售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等；還包括人事、戰(zhàn)略、公共策略、專業(yè)知識(shí)庫(kù)、企業(yè)文化等非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)。二是本行業(yè)及跨行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)信息，這類信息屬于外部數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)應(yīng)注重從目標(biāo)人群、行業(yè)、大環(huán)境等方面收集。伴隨著各種隨身設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，人成為了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，通過用戶點(diǎn)擊行為、電子地圖、社交網(wǎng)絡(luò)行為等數(shù)據(jù)，可以對(duì)目標(biāo)人群進(jìn)行有效分析。行業(yè)數(shù)據(jù)既包括本行業(yè)的產(chǎn)品種類、銷售狀況、研發(fā)趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情況等，還包括跨行業(yè)的關(guān)聯(lián)性信息，以全面性提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和價(jià)值。大環(huán)境指所處社會(huì)的經(jīng)濟(jì)、政治、法律等環(huán)境。國(guó)務(wù)院《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》提出要穩(wěn)步推動(dòng)公共數(shù)據(jù)資源開放，這將成為重要的外部數(shù)據(jù)來源。

2、強(qiáng)化財(cái)務(wù)信息整合。

大數(shù)據(jù)搜集，重點(diǎn)不在于占有，而在于利用。而要利用好數(shù)量龐大，來源廣泛，格式多樣的財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)，就必須對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)整合，存儲(chǔ)與管理。其方法主要是分類，聚類，存儲(chǔ)。分類是找出大數(shù)據(jù)中的一類數(shù)據(jù)對(duì)象的共同點(diǎn)，通過分類模型將其劃分為不同的類。同一類數(shù)據(jù)由于具有不同特征，可以被分到多個(gè)類別中去。聚類就是按照某個(gè)特定標(biāo)準(zhǔn)（如距離準(zhǔn)則）把一個(gè)數(shù)據(jù)集分割成不同的類或簇，使得同一個(gè)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象的相似性盡可能大。存儲(chǔ)則是以根據(jù)財(cái)務(wù)管理需要將大數(shù)據(jù)劃分成分布式存儲(chǔ)模塊，如生產(chǎn)計(jì)劃模塊、銷售管理模塊、會(huì)計(jì)核算模塊、資產(chǎn)管理模塊、業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)模塊和企業(yè)間關(guān)系模塊等，以便數(shù)據(jù)管理和使用。

參考文獻(xiàn)。

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精準(zhǔn)扶貧是政府提出的扶貧政策，其目的在于幫助貧困地區(qū)脫貧。精準(zhǔn)扶貧中的扶貧資金，不僅涉及到政府管理部門，還涉及到社會(huì)各界及貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，所以全面有效實(shí)施精準(zhǔn)扶貧顯得非常重。資料顯示，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠使精準(zhǔn)扶貧資金效益得到最大發(fā)揮，能夠完善精準(zhǔn)扶貧資金管理，使精準(zhǔn)扶貧實(shí)現(xiàn)“真扶貧”。對(duì)此，筆者根據(jù)自己對(duì)“精準(zhǔn)扶貧”及“大數(shù)據(jù)”的了解，分析了大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧的原理、問題及措施等。

“大數(shù)據(jù)”是社會(huì)經(jīng)濟(jì)及科學(xué)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，已經(jīng)被應(yīng)用于人們的生產(chǎn)及生活，對(duì)各大領(lǐng)域發(fā)展都起到了積極的推動(dòng)作用。大數(shù)據(jù)是基于信息技術(shù)基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及整合的科學(xué)技術(shù)，其核心在于利用數(shù)據(jù)對(duì)信息進(jìn)行分類、管理、整合、分析及處理，具有數(shù)據(jù)體量大、種類多、數(shù)據(jù)處理速度快及價(jià)值密度低等特點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧時(shí)需要應(yīng)用到信息技術(shù)，以獲取準(zhǔn)確的扶貧信息及數(shù)據(jù);利用大數(shù)據(jù)能夠?qū)?fù)雜的扶貧數(shù)據(jù)及信息進(jìn)行分類、調(diào)整及分析，以了解多種影響因素，為精準(zhǔn)扶貧的實(shí)施提供依據(jù);當(dāng)大數(shù)據(jù)被應(yīng)用到精準(zhǔn)扶貧時(shí)，需要相關(guān)部門對(duì)應(yīng)用時(shí)產(chǎn)生的各種信息進(jìn)行收錄，并利用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行整合、分析、挑選、篩查及匯總，以便于扶貧工作者利用這些數(shù)據(jù)對(duì)扶貧工作進(jìn)行現(xiàn)實(shí)狀況分析，最后找到有效的扶貧舉措，提高扶貧決策的科學(xué)性及合理性，使精準(zhǔn)扶貧得到實(shí)現(xiàn)。

第一，在大數(shù)據(jù)支持下，遙感技術(shù)、媒體信息技術(shù)、寬帶網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等都能夠應(yīng)用到精準(zhǔn)扶貧工作中，如可以用這些技術(shù)調(diào)查和分析扶貧產(chǎn)業(yè)、貧困人口和周邊環(huán)境等數(shù)據(jù)。第二，利用大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施與地理環(huán)境、交通等信息整合，從而全面了解貧困對(duì)象基本信息及生活需求等。第三，在大數(shù)據(jù)支持下能夠了解貧困地區(qū)的人口及經(jīng)濟(jì)水平等信息，為精準(zhǔn)扶貧工作提供重要依據(jù)。

第一，對(duì)貧困群體的精準(zhǔn)識(shí)別基礎(chǔ)工作不扎實(shí)，導(dǎo)致一些非貧困群體享受到幫扶待遇。第二，精準(zhǔn)扶貧管理部門及相關(guān)工作者的職責(zé)界定不清晰，且資金審批、撥付等工作手續(xù)繁多，降低了扶貧工作效率。第三，沒有按照國(guó)家相關(guān)規(guī)定及實(shí)際需要管理扶貧資金，導(dǎo)致部分扶貧資金被騙取和套取。

（一）對(duì)扶貧對(duì)象進(jìn)行精準(zhǔn)定位。第一，利用大數(shù)據(jù)下的媒體信息技術(shù)、通信技術(shù)及計(jì)算機(jī)技術(shù)等對(duì)貧困地區(qū)的人口進(jìn)行調(diào)查，并確定符合扶貧要求的人群。第二，利用計(jì)算機(jī)信息技術(shù)對(duì)貧困對(duì)象進(jìn)行建檔立卡，并構(gòu)建貧困人口的基本信息庫(kù)，信息錄入包括扶貧對(duì)象的年齡、工作、性別、年收入及家庭人口數(shù)量等。第三，信息錄入后還需要進(jìn)行基層走訪、信息核實(shí)匯總，以保證扶貧對(duì)象信息的真實(shí)性，減少非貧困群體騙取和套取扶貧資金。

（二）利用大數(shù)據(jù)對(duì)扶貧工作進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤管理。第一，利用大數(shù)據(jù)下的信息技術(shù)、遙感技術(shù)及媒體信息技術(shù)等，構(gòu)建動(dòng)態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)扶貧對(duì)象的高效管理，同時(shí)還能夠收集和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化貧困戶識(shí)別系統(tǒng)，提高精準(zhǔn)扶貧工作質(zhì)量及效率。第二，利用計(jì)算機(jī)信息技術(shù)及通信技術(shù)等，構(gòu)建扶貧對(duì)象資源數(shù)據(jù)庫(kù)，以提高識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確性及扶貧對(duì)象信息數(shù)據(jù)完整性。第三，進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理時(shí)，不僅需要對(duì)扶貧對(duì)象的基本信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)察，還需要管理扶貧資金流向和追蹤扶貧資金使用方向等，以保證扶貧資金切實(shí)應(yīng)用到扶貧對(duì)象身上。第四，通過實(shí)時(shí)更新扶貧對(duì)象信息系統(tǒng)，了解扶貧對(duì)象是否已經(jīng)脫貧、是否進(jìn)入幫扶范圍等動(dòng)態(tài)，以保證精準(zhǔn)扶貧得到全面貫徹和實(shí)施。

（三）利用“大數(shù)據(jù)”預(yù)測(cè)貧困需求。第一，利用大數(shù)據(jù)下的數(shù)學(xué)方法來定位扶貧方向，并分析扶貧對(duì)象實(shí)際需求。第二，利用大數(shù)據(jù)對(duì)扶貧對(duì)象的基本信息進(jìn)行分析，并利用數(shù)學(xué)法計(jì)算貧困事情發(fā)生率，以了解扶貧對(duì)象的貧困需求，從而制定具有針對(duì)性的扶貧對(duì)策。第三，利用大數(shù)據(jù)中的遙感技術(shù)、媒體信息技術(shù)等構(gòu)建扶貧資金管理系統(tǒng)及監(jiān)督系統(tǒng)，以實(shí)時(shí)了解扶貧資金的取向及利用率，以保證扶貧資金能夠真的解決扶貧對(duì)象的實(shí)際問題，減少資金浪費(fèi)，最終提高精準(zhǔn)扶貧工作質(zhì)量及效率。另外，在精準(zhǔn)扶貧中還需要注意以下兩點(diǎn)：第一，實(shí)行脫貧工作責(zé)任制，保證扶貧工作執(zhí)行力。第二，積極轉(zhuǎn)變貧困人口的思想，引導(dǎo)貧困人口通過自身努力實(shí)現(xiàn)小康生活。

總之，精準(zhǔn)扶貧是針對(duì)我國(guó)貧困地區(qū)提出的扶貧政策，已經(jīng)在很多貧困地區(qū)得到貫徹，而大數(shù)據(jù)則能夠提高精準(zhǔn)扶貧工作質(zhì)量及效率，使貧困地區(qū)脫貧速度加快，加快我國(guó)小康社會(huì)發(fā)展?；诖?，上文先簡(jiǎn)單概述了大數(shù)據(jù)，然后分析了大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧的原理以及對(duì)精準(zhǔn)扶貧的技術(shù)支持，并探討了精準(zhǔn)扶貧中存在的問題，最后分析了大數(shù)據(jù)有效助力精準(zhǔn)扶貧的措施。

【參考文獻(xiàn)】。

[1]解靜靜.大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧問題研究[j].江西農(nóng)業(yè)，2019（14）：131+135.

[3]李秀玲.大數(shù)據(jù)助力精準(zhǔn)扶貧[j].中國(guó)國(guó)際財(cái)經(jīng)（中英文），2018（07）：197.

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇五

職責(zé)：

1、負(fù)責(zé)構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析體系，負(fù)責(zé)海量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的分類匯總和分析研究；

3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)的建設(shè)工作，有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與挖掘團(tuán)隊(duì)支持和推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展；

4、協(xié)助完成業(yè)務(wù)關(guān)鍵目標(biāo)指標(biāo)制定、目標(biāo)達(dá)成過程管理。

任職資格：

1、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)，計(jì)算機(jī)軟件相關(guān)專業(yè)全日制本科及以上學(xué)歷，至少4年相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)；

4、對(duì)業(yè)務(wù)變化有敏銳的洞察力；能利用數(shù)據(jù)對(duì)于業(yè)務(wù)形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解；

5、數(shù)據(jù)敏感、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強(qiáng)，具備較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作精神并能夠承受較大工作壓力。

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人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇六

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，使企業(yè)進(jìn)入戰(zhàn)略績(jī)效管理信息化時(shí)代加快了腳步，然而，企業(yè)cio在面對(duì)繁雜、龐大的數(shù)據(jù)信息時(shí)，如何做到價(jià)值最大化的被企業(yè)利用，為企業(yè)戰(zhàn)略績(jī)效管理系統(tǒng)服務(wù)，需要一套龐大、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽?zhàn)略管理體系支撐，在以企業(yè)戰(zhàn)略管理體系的框架支撐下，數(shù)據(jù)才能使管理系統(tǒng)如虎添翼，引領(lǐng)企業(yè)飛速發(fā)展。

研究esp系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)，建立大數(shù)據(jù)時(shí)代下的戰(zhàn)略績(jī)效管理信息化系統(tǒng)，先要明確發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)，在此基礎(chǔ)上，為數(shù)據(jù)信息的價(jià)值實(shí)現(xiàn)構(gòu)建管理體系框架，數(shù)據(jù)信息能否被有效利用取決于戰(zhàn)略管理系統(tǒng)的體系設(shè)計(jì)。

大量的數(shù)據(jù)信息在全面、有序的企業(yè)戰(zhàn)略管理框架中被歸類、識(shí)別，并通過戰(zhàn)略管理系統(tǒng)中的分析工具被分析、重置，再通過輔助保障系統(tǒng)將分析后的數(shù)據(jù)信息按流程、組織，系統(tǒng)的輸送給終端。形成一整套企業(yè)戰(zhàn)略管理信息化系統(tǒng)，以便于員工高效和正確的運(yùn)用數(shù)據(jù)，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可用性。

從管理信息化落地執(zhí)行的角度看，esp的貢獻(xiàn)在于能夠幫助企業(yè)管理信息化高效的實(shí)現(xiàn)，全面落地、徹底執(zhí)行并可視化監(jiān)控和有效的評(píng)估，否則企業(yè)再好的戰(zhàn)略、全面的管理體系落不了地、也不能產(chǎn)生很好的效果，更談不上發(fā)展。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇七

隨著信息時(shí)代的到來，人們生活中的各個(gè)方面都開始涌現(xiàn)出海量的數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)以驚人的速度增長(zhǎng)，使得人們需要運(yùn)用更加高效的方法來處理和分析這些數(shù)據(jù)，從而獲得有價(jià)值的信息和洞察。在我與大數(shù)據(jù)打交道的過程中，我深深領(lǐng)悟到了大數(shù)據(jù)的重要性和它對(duì)我們生活的影響力。在這篇文章中，我將分享我對(duì)大數(shù)據(jù)的心得體會(huì)。

首先，大數(shù)據(jù)為我們提供了更全面和準(zhǔn)確的信息。在過去，我們往往只能憑經(jīng)驗(yàn)和感覺來判斷事物的發(fā)展趨勢(shì)和決策的方向。然而，隨著大數(shù)據(jù)的普及，我們可以通過收集、分析和挖掘大量的數(shù)據(jù)，了解事物的真相和本質(zhì)。比如，在市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)分析用戶購(gòu)買行為、消費(fèi)偏好和市場(chǎng)趨勢(shì)，從而制定更加精準(zhǔn)和有效的推廣策略。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以幫助醫(yī)生分析患者的病例和治療效果，為患者提供更加個(gè)性化和有效的治療方案。通過大數(shù)據(jù)，我們可以更加科學(xué)地進(jìn)行決策和規(guī)劃，使我們的行動(dòng)更加明確和高效。

其次，大數(shù)據(jù)為我們提供了更深入和全面的洞察。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法往往只能分析孤立的數(shù)據(jù)點(diǎn)，而難以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系和規(guī)律。然而，大數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大的處理能力，可以將各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和分析，從而幫助我們發(fā)現(xiàn)隱藏在龐大數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。比如，交通領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)可以幫助我們了解城市交通狀況和交通擁堵的原因，從而優(yōu)化交通管理和規(guī)劃。而在科學(xué)研究領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以幫助科學(xué)家們分析海量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)科學(xué)事實(shí)和新的知識(shí)。因此，只有運(yùn)用大數(shù)據(jù)的方法，我們才能夠獲取到更加準(zhǔn)確、全面和系統(tǒng)的洞察，為我們的工作和生活帶來更大的價(jià)值。

第三，大數(shù)據(jù)為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間。在信息時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的重要資源。通過收集和分析大數(shù)據(jù)，企業(yè)可以了解市場(chǎng)需求、優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，并制定合適的商業(yè)策略。比如，Amazon通過分析用戶購(gòu)買記錄和偏好，為用戶推薦個(gè)性化的商品，提高銷售效率和用戶滿意度。而在政府組織中，大數(shù)據(jù)可以幫助政府進(jìn)行城市規(guī)劃、資源分配和社會(huì)管理，提高行政效率和服務(wù)質(zhì)量。此外，大數(shù)據(jù)還為創(chuàng)新提供了更多的可能性。通過挖掘大數(shù)據(jù)中的信息和資源，創(chuàng)業(yè)者可以發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機(jī)會(huì)和創(chuàng)新方向，為社會(huì)的發(fā)展帶來新的動(dòng)力和活力。

第四，大數(shù)據(jù)也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，大數(shù)據(jù)的處理和分析需要高度的技術(shù)和運(yùn)算能力。大數(shù)據(jù)往往以海量的形式存在，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析需要龐大的計(jì)算資源和算法模型。其次，大數(shù)據(jù)的安全和隱私問題也引起了人們的關(guān)注。隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，個(gè)人和機(jī)構(gòu)的隱私面臨著更大的風(fēng)險(xiǎn)，需要制定更加完善的數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私政策。此外，大數(shù)據(jù)的分析和使用也需要遵守法律和倫理的規(guī)范，避免濫用和侵犯他人的權(quán)益。

綜上所述，大數(shù)據(jù)對(duì)我們生活的影響力是巨大的。通過大數(shù)據(jù)的處理和分析，我們可以獲得更全面、準(zhǔn)確和深入的信息和洞察。大數(shù)據(jù)為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間，也為創(chuàng)新提供了更多的可能性。然而，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也面臨著一系列的挑戰(zhàn)和問題。因此，我們需要積極應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，保障大數(shù)據(jù)的安全、隱私和合法性，從而更好地利用大數(shù)據(jù)的力量，為我們的社會(huì)和生活帶來更大的進(jìn)步和發(fā)展。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇八

在大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理形式不斷發(fā)展過程中，給企業(yè)發(fā)展帶來沖擊非常巨大。因此，企業(yè)要根據(jù)我國(guó)信息技術(shù)不斷發(fā)展的形式，對(duì)大數(shù)據(jù)管理框架進(jìn)行全面的設(shè)計(jì)和創(chuàng)新，如圖1所示。在大數(shù)據(jù)的處理的過程中，主要是圍繞著數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行管理的，同時(shí)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理制度，進(jìn)行全面的規(guī)劃行、設(shè)計(jì)、創(chuàng)新，這樣對(duì)其它信息技術(shù)管理領(lǐng)域，提供了便利的條件。其實(shí)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理最主要的目的，就是將大數(shù)據(jù)的價(jià)值進(jìn)行充分的展現(xiàn)。另外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理框架不斷創(chuàng)新的過程中，有效的實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)共享等性能，不斷擴(kuò)大了大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理的內(nèi)容，對(duì)我國(guó)現(xiàn)代化信息技術(shù)的發(fā)展，起到了重要的作用和意義。

2。2開發(fā)與內(nèi)容的管理形式。

在不斷提高大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理形式的過程中，可以從兩個(gè)方面進(jìn)行，一是大數(shù)據(jù)開發(fā)管理，二是內(nèi)容管理。其中大數(shù)據(jù)開發(fā)管理注重于大數(shù)據(jù)管理的定義，和管理解決策略，對(duì)其大數(shù)據(jù)的存在價(jià)值，進(jìn)行有效的開發(fā)。換句話說，其實(shí)也就是在大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理的過程中，對(duì)其管理形式的開發(fā)，對(duì)大數(shù)據(jù)的功能和價(jià)值，進(jìn)行充分的理解。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理中的內(nèi)容管理是指：企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷的獲取、使用、存儲(chǔ)、維護(hù)等工作活動(dòng)。因此，傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理形式，已經(jīng)無法滿足對(duì)這個(gè)時(shí)代發(fā)展需求。因此，在時(shí)代快速發(fā)發(fā)展的推動(dòng)下，要對(duì)開發(fā)管理和內(nèi)容管理，進(jìn)行全面的創(chuàng)新和設(shè)計(jì)，對(duì)需要專門設(shè)定的管理形式，要給予高度的重視，可以利用的集合型的保存形式，進(jìn)行全面的保存。

其實(shí)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理主要是為企業(yè)提供重要的發(fā)展方向，為企業(yè)提供重要的價(jià)值信息。大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理在數(shù)據(jù)應(yīng)用和開發(fā)的過程中，起到了重要的銜接作用，也為我國(guó)信息技術(shù)的發(fā)展，打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理的過程中，數(shù)據(jù)框架管理起到了重要的作用，并且與大數(shù)據(jù)開發(fā)的過程中，有很多相似的地方。在傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理的過程中，對(duì)其數(shù)據(jù)的開發(fā)、處理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)架構(gòu)管理的過程中，對(duì)其操作形式，進(jìn)行了全面的管理創(chuàng)新，避免受到范圍的限制。另外，隨著大數(shù)據(jù)不斷的增加，大數(shù)據(jù)構(gòu)架管理可以根據(jù)大數(shù)據(jù)的用途，質(zhì)量良好的應(yīng)用形態(tài)。例如：社交網(wǎng)絡(luò)等形式。

與此同時(shí)，在最近幾年的發(fā)展中，大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理形式，也面臨著新的挑戰(zhàn)基機(jī)遇。以此，只有對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理形式，對(duì)個(gè)人信息、隱私等進(jìn)行全面的管理，避免個(gè)人信息、隱私等發(fā)生泄露、不對(duì)稱等現(xiàn)象的發(fā)生，這樣不僅僅企業(yè)在發(fā)展的過程中，提供了最大程度上的安全保障，也為大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展，帶來了新的發(fā)展篇章。

3結(jié)語(yǔ)。

綜上所述，大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息技術(shù)時(shí)代不斷發(fā)展的產(chǎn)物，不管對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，還是人們?cè)谌粘９ぷ?、生活的過程中，都起到了重要的作用和意義。因此，本文對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理發(fā)展的歷程進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分析，并對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理形式，提出了一些可參考性的建議，只有對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理形式，進(jìn)行不斷的創(chuàng)新，對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的大數(shù)據(jù)管理框架，進(jìn)行不斷的構(gòu)建，也只有這樣的才能在最大程度上促進(jìn)了我國(guó)信息技術(shù)的發(fā)展，也為我國(guó)各行各業(yè)的發(fā)展，提供了重要的發(fā)展方向，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，也起到了推動(dòng)性的作用。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇九

近年來，大數(shù)據(jù)和人工智能這兩個(gè)詞頻繁出現(xiàn)在各個(gè)領(lǐng)域。在我所學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中，大數(shù)據(jù)和人工智能也顯得格外重要。在面對(duì)這個(gè)新興領(lǐng)域時(shí)，我思考了許多，以下是我的一些心得體會(huì)。

首先，對(duì)于大數(shù)據(jù)和人工智能，要先了解它們的定義和作用。大數(shù)據(jù)是指龐大、高增長(zhǎng)和多樣化的數(shù)據(jù)集合，可以用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等。而人工智能則是一種模擬人類智能的技術(shù)，在各種領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

第二段：大數(shù)據(jù)具有重要意義。

大數(shù)據(jù)有很多重要的意義。首先，它可以幫助我們更好地了解客戶需求和市場(chǎng)趨勢(shì)。在商業(yè)領(lǐng)域中，可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。其次，它也可以幫助我們更好地了解社會(huì)現(xiàn)象，例如疾病傳播、人口分布等等。這些數(shù)據(jù)可以幫助政府科學(xué)決策。

人工智能在各種領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域中，人工智能可以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療，甚至可以精確到單個(gè)細(xì)胞。在智能家居中，人工智能可以根據(jù)用戶的行為和偏好，自動(dòng)為用戶打開家電。還有自動(dòng)駕駛汽車等等，這些都是人工智能在實(shí)際中應(yīng)用的例子。

第四段：需要加強(qiáng)的方面。

盡管大數(shù)據(jù)和人工智能帶來了很多好處，但我們還需要在一些方面加強(qiáng)。首先是數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題。由于大數(shù)據(jù)需要采集大量的數(shù)據(jù)，因此可能有人濫用這些數(shù)據(jù)。其次，人工智能的智能水平還有待提升。一些人工智能系統(tǒng)仍然存在一定的錯(cuò)誤率。

第五段：結(jié)論。

總結(jié)來說，大數(shù)據(jù)和人工智能是一個(gè)不可避免的趨勢(shì)。我們需要認(rèn)真思考如何應(yīng)對(duì)這種趨勢(shì)，并在實(shí)際運(yùn)用中不斷加強(qiáng)相應(yīng)的應(yīng)用和技術(shù)。同時(shí)，我們也要關(guān)注保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、提高人工智能的準(zhǔn)確性等方面的問題。只有這樣我們才能夠把大數(shù)據(jù)和人工智能的好處努力發(fā)揮出來。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇十

摘要：隨著就業(yè)信息化建設(shè)的發(fā)展，信息技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于高校畢業(yè)生就業(yè)中，就業(yè)信息化建設(shè)是近年來大學(xué)生就業(yè)問題關(guān)注和努力的重點(diǎn)方向。但目前就業(yè)信息化建設(shè)中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平臺(tái)功能不完善、信息交流不足、網(wǎng)絡(luò)求職成功率偏低等。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，就業(yè)信息化建設(shè)迎來了新的發(fā)展機(jī)遇。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);信息化;就業(yè)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，信息技術(shù)被廣泛用于生活、工作、學(xué)習(xí)、服務(wù)、交通、生產(chǎn)等各個(gè)領(lǐng)域，改變了世界，為人類帶來了諸多便利。就業(yè)信息化建設(shè)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展穩(wěn)定具有重大戰(zhàn)略意義。在各種信息化平臺(tái)的幫助下，大學(xué)生能夠更容易、更便捷地找到就業(yè)崗位，在我國(guó)高校擴(kuò)招造成畢業(yè)生數(shù)量逐年遞增的情況下，極大地緩解了社會(huì)的就業(yè)壓力，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)提供了各方面的勞動(dòng)力和人才。因此國(guó)家高度重視就業(yè)信息化建設(shè)，21世紀(jì)以來，黨中央、國(guó)務(wù)院、教育部多次下達(dá)指令，要求大力開展各項(xiàng)就業(yè)信息化建設(shè)工作。

一、目前我國(guó)就業(yè)信息化建設(shè)的現(xiàn)狀及不足。

經(jīng)過十幾年的努力，目前我國(guó)就業(yè)信息化建設(shè)已經(jīng)基本完善，形成了以各級(jí)政府就業(yè)指導(dǎo)部門、用人單位、高校、畢業(yè)生為核心的就業(yè)信息化體系，通過各種信息化平臺(tái)，把各級(jí)政府就業(yè)指導(dǎo)部門、用人單位、高校、畢業(yè)生連接起來。各級(jí)政府就業(yè)指導(dǎo)部門網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、各高校就業(yè)指導(dǎo)中心網(wǎng)站、各種招聘信息、畢業(yè)生求職信息等信息化要素的相互作用，實(shí)現(xiàn)大學(xué)生完成就業(yè)。但目前我國(guó)就業(yè)信息化建設(shè)依然存在很多不足，主要有一下幾點(diǎn)：

(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就業(yè)信息平臺(tái)數(shù)量很多，各種就業(yè)平臺(tái)發(fā)布的信息數(shù)量非常巨大，但信息分布松散，整合程度較低。比如，同一崗位的招聘信息，可能會(huì)在多個(gè)不同的招聘網(wǎng)站上看到，求職者需要到多個(gè)求職網(wǎng)站去搜尋。這就增加了求職者獲得求職信息的時(shí)間成本，導(dǎo)致信息利用率低下。

(2)信息化建設(shè)視野狹窄，平臺(tái)之間聯(lián)系不夠，信息交流不足。政府部門在信息化建設(shè)統(tǒng)一規(guī)劃方面做得不好，沒有從高的層面進(jìn)行部署，建設(shè)視野不夠?qū)拸V。各個(gè)信息平臺(tái)一葉障目，平臺(tái)之間的聯(lián)系不夠緊密，最終導(dǎo)致了信息交流不足。

(3)信息平臺(tái)功能不完善，不能更好服務(wù)就業(yè)工作。目前大部分的信息平臺(tái)以發(fā)布就業(yè)信息為主，一些平臺(tái)具備網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)歷投遞的功能，但這些對(duì)于實(shí)現(xiàn)求職者順利就業(yè)是不夠的。求職者需要通過信息化平臺(tái)了解到當(dāng)前就業(yè)形勢(shì)、各行業(yè)就業(yè)現(xiàn)狀、薪酬水平、地域差異、前景分析等信息，需要得到實(shí)時(shí)疑問解答，進(jìn)行廣泛交流，這些都是當(dāng)前的信息平臺(tái)所缺乏的功能。

(4)網(wǎng)絡(luò)求職成功率不高。十幾年來信息化建設(shè)促進(jìn)了大學(xué)生就業(yè)工作的開展，越來越多的求職者在網(wǎng)上進(jìn)行簡(jiǎn)歷投遞等求職活動(dòng)，但不可否認(rèn)的一個(gè)事實(shí)是招聘會(huì)、宣講會(huì)、人才市場(chǎng)對(duì)于就業(yè)依然作用突出。調(diào)查顯示，很多求職者認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)對(duì)于求職的最大幫助是提供便捷、高效、廉價(jià)的就業(yè)信息，而網(wǎng)絡(luò)招聘中簡(jiǎn)歷投遞成功率太低，所以求職者更愿意到招聘現(xiàn)場(chǎng)去求職，各地招聘現(xiàn)場(chǎng)的火爆狀況就是很好的證明。這也說明了目前信息化對(duì)求職的幫助仍然處于較低的水平。

隨著信息化技術(shù)的發(fā)展，家用電腦、智能手機(jī)、寬帶技術(shù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)承載方式的高速發(fā)展，全球的信息數(shù)據(jù)量出現(xiàn)了跨越式增長(zhǎng)，信息大爆炸成了時(shí)代的特征，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)正式到來[1]。

大數(shù)據(jù)(bigdata，megadata)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)[2]。在維克托?邁爾-舍恩伯格及肯尼斯?庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以概括為4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(價(jià)值)。大數(shù)據(jù)最核心的價(jià)值就是在于對(duì)于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值的信息。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以解決目前就業(yè)信息化建設(shè)中存在的種種不足，進(jìn)一步加強(qiáng)就業(yè)信息化建設(shè)，更好幫助大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)。

(1)加強(qiáng)預(yù)測(cè)分析，更好開展就業(yè)指導(dǎo)工作，加強(qiáng)就業(yè)針對(duì)性。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過對(duì)國(guó)內(nèi)國(guó)際形勢(shì)、當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展、過往就業(yè)信息、地域信息等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)就業(yè)形勢(shì)、各行業(yè)就業(yè)前景、薪酬水平、地域競(jìng)爭(zhēng)狀況、行業(yè)前景等能內(nèi)容進(jìn)行分析，給出可靠的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，便于政府就業(yè)指導(dǎo)部門更好安排部署就業(yè)工作;企業(yè)可以合理安排招聘崗位，選擇適合的求職者，避免員工頻繁跳槽現(xiàn)象，節(jié)約招聘成本;高校可以更好地開展大學(xué)生就業(yè)指導(dǎo)工作，大學(xué)畢業(yè)生根據(jù)自己專業(yè)、興趣、愛好、特長(zhǎng)、個(gè)人發(fā)展規(guī)劃，有針對(duì)性地明確求職目標(biāo)，進(jìn)行充分的求職準(zhǔn)備。這些能加強(qiáng)各方面開展就業(yè)工作的針對(duì)性。

(2)高度整合信息，緊密聯(lián)系信息平臺(tái)，加強(qiáng)信息交流，提高信息利用效率。通過對(duì)大量信息的收集和分析，大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以完成信息的高度整合，使各個(gè)信息平臺(tái)緊密聯(lián)系在一起，平臺(tái)之間的信息可以實(shí)現(xiàn)快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大數(shù)據(jù)的幫助下，求職者搜尋求職信息時(shí)，重復(fù)的信息可以自動(dòng)合并，同一類信息可以全部展現(xiàn)，信息獲取效率得以提高;求職者的簡(jiǎn)歷、求職信等求職信息可以儲(chǔ)存在云端，在需要時(shí)隨時(shí)可用于不同的網(wǎng)絡(luò)招聘，這樣求職者可以省去大量重復(fù)寫簡(jiǎn)歷的時(shí)間;通過大數(shù)據(jù)綜合分析，網(wǎng)絡(luò)上的虛假招聘信息可以迅速被識(shí)別剔除，信息審核得以強(qiáng)化，避免求職者上當(dāng)受騙。

(3)完善信息平臺(tái)功能，擴(kuò)展信息平臺(tái)種類，提高網(wǎng)絡(luò)求職成功率。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以進(jìn)一步完善各信息平臺(tái)的功能。信息平臺(tái)將不僅僅提供求職信息，還會(huì)增加就業(yè)分析預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)交流、就業(yè)指導(dǎo)、網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)歷投遞和篩選、視頻面試等功能。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，信息的傳播已經(jīng)不只是依賴電腦，智能手機(jī)、便攜平板電腦、智能穿戴設(shè)備都成了信息傳播媒介，信息平臺(tái)也不再局限于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站，qq、微信、微博等實(shí)時(shí)交流工具和各種app應(yīng)用也成了新的信息平臺(tái)，更加方便、快捷地發(fā)揮作用，借助于這些平臺(tái)，求職者可以隨時(shí)、隨地進(jìn)行信息瀏覽、投遞簡(jiǎn)歷、疑難詢問、交流溝通等，企業(yè)hr可以隨時(shí)發(fā)布信息、篩選簡(jiǎn)歷、疑問解答、視頻面試等，極大地提高求職的便捷性和成功率。

總而言之，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，為以后的就業(yè)信息化建設(shè)提供了新的發(fā)展機(jī)遇和發(fā)展思路，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的各種優(yōu)點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，就業(yè)信息化建設(shè)將更好服務(wù)于就業(yè)工作。

參考文獻(xiàn)：

[2]楊旭，湯海京，丁剛毅.數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論[m].北京理工大學(xué)出版社，2014.

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇十一

職責(zé)：

1、根據(jù)分析要求，制定數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)和目標(biāo)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯處理。

2、分析企業(yè)客戶數(shù)據(jù)，構(gòu)建客戶畫像，構(gòu)建企業(yè)和個(gè)人信用評(píng)分模型，支持運(yùn)營(yíng)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和調(diào)取。

3、通過對(duì)公司運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)研究，提出改善運(yùn)營(yíng)質(zhì)量的方法和建議，搭建數(shù)據(jù)分析體系，為企業(yè)各級(jí)決策者提供支持。

4、熟悉數(shù)據(jù)挖掘建模過程及主流算法，具有大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)能力，熟悉spark等分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架，熟悉hadoop/hbase/hive等大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。

任職要求：

1、本科及以上學(xué)歷，金融、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等理工科相關(guān)專業(yè)。

2、1-3年金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析，建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉邏輯回歸，決策樹等建模方法。

3、有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠快節(jié)奏地學(xué)習(xí)，研究，產(chǎn)出并能獨(dú)立開展工作。

4、對(duì)于數(shù)據(jù)有敏銳的直覺，能夠自主挖掘數(shù)據(jù)背后的市場(chǎng)方向、規(guī)律、為業(yè)務(wù)部門提供決策依據(jù)。

5、有軟件開發(fā)，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)庫(kù)，hadoop/hive經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇十二

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)和人工智能越來越受到人們的關(guān)注，它們對(duì)于各行各業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響。大數(shù)據(jù)提供了海量的數(shù)據(jù)資源，人工智能則通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能，為人類帶來了更多的便利和創(chuàng)新。在與這方面的學(xué)習(xí)和實(shí)踐中，我深深地感受到了大數(shù)據(jù)和人工智能對(duì)未來社會(huì)的巨大作用和巨大的潛力。

第二段：大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的思考。

大數(shù)據(jù)是革命性的技術(shù)，它正在深刻地改變著我們的生活和各行各業(yè)的發(fā)展。在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的過程中，我發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)和開發(fā)模式的掌握對(duì)于數(shù)據(jù)分析和挖掘至關(guān)重要。這需要我們不斷地學(xué)習(xí)和積累知識(shí)，不斷完善自己的技能和思維方式。同時(shí)，在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的過程中，我們要遵循數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的原則，善于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題和機(jī)會(huì)，并提出有針對(duì)性的解決方案。

人工智能是未來的趨勢(shì)，它具有極大的應(yīng)用價(jià)值和發(fā)展?jié)摿?，正在為人類帶來更多新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在研究人工智能的過程中，我發(fā)現(xiàn)人工智能需要很高的算法和編程技能，同時(shí)還需要掌握深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)的技術(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，需要結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行精準(zhǔn)分析和建模，結(jié)合大數(shù)據(jù)資源與云計(jì)算平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)高效的算法開發(fā)和優(yōu)化。此外，在使用人工智能技術(shù)時(shí)，也要注重?cái)?shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的問題。

在大數(shù)據(jù)和人工智能這兩個(gè)領(lǐng)域的交叉融合中，出現(xiàn)了許多令人興奮的應(yīng)用場(chǎng)景。比如，在金融行業(yè)中，可以利用大數(shù)據(jù)篩選出精準(zhǔn)的投資機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)；在醫(yī)療行業(yè)中，可以通過人工智能技術(shù)輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療；在智慧城市建設(shè)中，可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化管理和運(yùn)營(yíng)。這樣的結(jié)合在未來會(huì)變得越來越重要，在實(shí)際應(yīng)用過程中，我們需要不斷創(chuàng)新和提高技能水平，以更好地為社會(huì)服務(wù)。

第五段：總結(jié)體會(huì)。

在學(xué)習(xí)和實(shí)踐大數(shù)據(jù)和人工智能的過程中，我意識(shí)到這兩者的融合是形勢(shì)所趨。在未來的社會(huì)中，大數(shù)據(jù)和人工智能將以更加快速和廣泛的方式滲透到各行各業(yè)。我們需要不斷提高自己的技能和思維方式，不斷創(chuàng)新和實(shí)踐，才能更好地應(yīng)對(duì)未來的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，不僅是科技的進(jìn)步，更是我們時(shí)代的特征，帶給我們的不僅僅是便利，更是一種深刻的改變。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇十三

閱讀下面的材料，根據(jù)要求作文。(60分)。

美國(guó)有句諺語(yǔ)：“除了上帝，任何人都必須用數(shù)據(jù)來說話?！比藗儾荒苣晹?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是科學(xué)的度量。

有學(xué)者認(rèn)為，我們正處在一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)代。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的逐漸成熟，移動(dòng)帶寬的迅速提升，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用多樣，數(shù)據(jù)的運(yùn)用和創(chuàng)新給公民、政府、社會(huì)帶來了種種的挑戰(zhàn)和變革。

【優(yōu)秀作文】。

近日，由于北方地區(qū)灰霾天氣頻發(fā)，被稱為灰霾“元兇”的.細(xì)顆粒物(pm2.5)受到空前關(guān)注。許多人都在呼吁政府盡早出臺(tái)pm2.5的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。溫家寶總理最近也表示，環(huán)境監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)將逐步與國(guó)際接軌，使監(jiān)測(cè)結(jié)果與人民群眾對(duì)青山綠水藍(lán)天白云的切實(shí)感受更加接近。

生活的經(jīng)驗(yàn)告訴我們，凡事要做到心中有數(shù)。有“數(shù)”的標(biāo)準(zhǔn)，未必是感觀上的眼見為實(shí)，而可能是習(xí)慣于對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)的求證。在各類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，常見到表格、數(shù)據(jù)、箭頭、報(bào)表，把它們準(zhǔn)確制成了柱狀圖、折線圖、曲線圖，于是，人們覺得生活獲得了實(shí)證性，或者說科學(xué)性。

數(shù)據(jù)讓生活變得可測(cè)量，有時(shí)候，符號(hào)化、數(shù)據(jù)化的結(jié)果，有可能偏離生活的真實(shí)。近期的例子就是pm2.5。

空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)結(jié)果與老百姓感受不符，已表現(xiàn)突出。在一些城市，空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率多年保持90%以上高比例，優(yōu)秀空氣天數(shù)也呈逐年大幅增長(zhǎng)的趨勢(shì)，而與數(shù)據(jù)上的“大好形勢(shì)”不相符的是，人們抬頭見到藍(lán)天的次數(shù)并未增多，在一些“光灰”城市中，甚至連10米以外的風(fēng)景也無法辨識(shí)。

很難說，數(shù)據(jù)不符合人們的感受，就是有意為之，或者是欺騙。普通人通過藍(lán)天可見度來界定空氣質(zhì)量，而掌握專業(yè)知識(shí)和一系列指標(biāo)、數(shù)據(jù)的人，則通過收集和分析數(shù)據(jù)來判斷空氣質(zhì)量。前者是生活的直觀，后者是邏輯的結(jié)論。你說看不見藍(lán)天，他告訴你數(shù)據(jù)說“空氣質(zhì)量良好”，甚至當(dāng)你肉眼見到藍(lán)天白云，數(shù)據(jù)仍可能告訴你說“還有浮塵”。這就是生活與數(shù)據(jù)之間的距離。事實(shí)上，pm2.5本身就是數(shù)據(jù)之一，在它之后，隨著技術(shù)的進(jìn)步，很可能有更多的檢測(cè)手段與數(shù)據(jù)被“發(fā)明”出來。

科學(xué)技術(shù)使得生活感受得到量化，因而可以被測(cè)量。這是現(xiàn)代社會(huì)的一個(gè)基本特征，生活的數(shù)據(jù)化也許更趨于精確，但也可能背離人們的直觀感受。

數(shù)據(jù)化的生活與感受的生活之間的距離，將會(huì)永遠(yuǎn)存在，不可能真正一致。就環(huán)境監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)而言，正如溫家寶總理所說，應(yīng)盡可能地接近人們對(duì)藍(lán)天白云的切實(shí)感受。

文檔為doc格式。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇十四

3月11日下午兩節(jié)課后，我校全體教師和受邀而來的金南學(xué)區(qū)各友好學(xué)校的領(lǐng)導(dǎo)及教師匯聚于多媒體教室，共同分享、交流《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感。

老師們從：何謂大數(shù)據(jù)；立足國(guó)情對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行探討；大數(shù)據(jù)在教育教學(xué)中的主要應(yīng)用等幾個(gè)方面暢談了自己的感悟。

張萌老師說：大數(shù)據(jù)體量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、是產(chǎn)生巨大價(jià)值的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)這種方法在中國(guó)的國(guó)情下需要以更加科學(xué)、合適的方式進(jìn)行實(shí)踐，不可生搬硬套。

董譯雯老師說：在你我感嘆《大數(shù)據(jù)時(shí)代》里深植于美國(guó)民眾血液中的自由、民主、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膬r(jià)值觀的同時(shí)，可否想過中國(guó)教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨(dú)立與自我意識(shí)？作為典型的八零后，我們這一代人身上最缺失的便是獨(dú)立思考能力。但愿，我的學(xué)生哪怕是因?yàn)槲宜龅囊稽c(diǎn)點(diǎn)努力而開始思考“我”這個(gè)字的含義，足矣！

張紅杰老師說：很感謝校長(zhǎng)給我們推薦了《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書。在教學(xué)工作中，應(yīng)該有大數(shù)據(jù)意識(shí)，創(chuàng)新意識(shí)。學(xué)習(xí)一些專業(yè)的教學(xué)統(tǒng)計(jì)法、數(shù)據(jù)分析法，從中發(fā)現(xiàn)一些教育現(xiàn)象，并采取相應(yīng)的策略。讓我們的教育教學(xué)工作少一些隨意和盲目，多一份嚴(yán)謹(jǐn)與科學(xué)。

白媛媛老師通過文中的三個(gè)事例，結(jié)合教學(xué)實(shí)際，談了自己教學(xué)中對(duì)數(shù)據(jù)使用的價(jià)值；結(jié)合自己的工作，談了如何實(shí)現(xiàn)工作的最高境界。

交流活動(dòng)尾聲，身為閱讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的倡議者、發(fā)起者、以及忠實(shí)的讀者韓校長(zhǎng)幽默風(fēng)趣的同大家分享了他讀后的感悟：我們心中要裝著學(xué)校，因?yàn)槲覀儌€(gè)人的命運(yùn)依賴群體的命運(yùn)；工作要追求精細(xì)化，不能做胡適書中的“差不多”先生；尊重?cái)?shù)據(jù)，擁有數(shù)據(jù)意識(shí)，建立數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)！

此次活動(dòng)從寒假期間倡導(dǎo)讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書，到開學(xué)伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現(xiàn)已圓滿告一段落。相信此次活動(dòng)定會(huì)增強(qiáng)我校全體教師的數(shù)據(jù)意識(shí)，掌握大數(shù)據(jù)，運(yùn)用大智慧助推我校的教育教學(xué)上一個(gè)新的臺(tái)階！

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇十五

伴隨著科技進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，云計(jì)算大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，人們的生活正在被數(shù)字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背后隱藏著巨大的經(jīng)濟(jì)和政治利益。大數(shù)據(jù)猶如一把雙刃劍，它給予我們社會(huì)及個(gè)人的利益是不可估量的，但同時(shí)其帶來個(gè)人信息安全及隱私保護(hù)方面的問題也正成為社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)。今年兩會(huì)期間，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全被首次寫入政府。

工作報(bào)告。

全國(guó)政協(xié)委員、聯(lián)想集團(tuán)董事長(zhǎng)兼ceo楊元慶也在會(huì)議上呼吁“政府對(duì)個(gè)人信息安全立法，加強(qiáng)監(jiān)管，并在整個(gè)社會(huì)中樹立起誠(chéng)信文化”大數(shù)據(jù)時(shí)代下維護(hù)個(gè)人安全成為重中之重。

(一)數(shù)據(jù)采集過程中對(duì)隱私的侵犯。

大數(shù)據(jù)這一概念是伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展而產(chǎn)生的，其數(shù)據(jù)采集手段主要是通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。用戶在上網(wǎng)過程中的每一次點(diǎn)擊，錄入行為都會(huì)在云端服務(wù)器上留下相應(yīng)的記錄，特別是在現(xiàn)今移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)智能手機(jī)大發(fā)展的背景下，我們每時(shí)每刻都與網(wǎng)絡(luò)連通，同時(shí)我們也每時(shí)每刻都在被網(wǎng)絡(luò)所記錄，這些記錄被儲(chǔ)存就形成了龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。從整個(gè)過程中我們不難發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)的采集并沒有經(jīng)過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)商采集，但又無法阻止。因此，這種不經(jīng)用戶同意私自采集用戶數(shù)據(jù)的行為本身就是對(duì)個(gè)人隱私的侵犯。

(二)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過程中對(duì)隱私的侵犯。

互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)商往往把他們所采集的數(shù)據(jù)放到云端服務(wù)器上，并運(yùn)用大量的信息技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)。但同時(shí)由于基礎(chǔ)設(shè)施的脆弱和加密措施的失效會(huì)產(chǎn)生新的風(fēng)險(xiǎn)。大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需要嚴(yán)格的訪問控制和身份認(rèn)證的管理，但云端服務(wù)器與互聯(lián)網(wǎng)相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認(rèn)證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數(shù)據(jù)安全。近些年來，受到大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)使，眾多網(wǎng)絡(luò)黑客對(duì)準(zhǔn)了互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)商，使得用戶數(shù)據(jù)泄露事件時(shí)有發(fā)生，大量的數(shù)據(jù)被黑客通過技術(shù)手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個(gè)人信息安全。

(三)數(shù)據(jù)使用過程中對(duì)隱私的侵犯。

互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)商采集用戶行為數(shù)據(jù)的目的是為了其自身利益，因此基于對(duì)這些數(shù)據(jù)分析使用在一定程度上也會(huì)侵犯用戶的權(quán)益。近些年來，由于網(wǎng)購(gòu)在我國(guó)的迅速崛起，用戶通過網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物成為新時(shí)尚也成為了眾多人的選擇。但同時(shí)由于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實(shí)姓名、身份證號(hào)、收貨地址、聯(lián)系電話，甚至用戶購(gòu)物的清單本身都被存儲(chǔ)在電商云服務(wù)器中，因此電商成為大數(shù)據(jù)的最大儲(chǔ)存者同時(shí)也是最大的受益者。電商通過對(duì)用戶過往的消費(fèi)記錄以及有相似消費(fèi)記錄用戶的交叉分析能夠相對(duì)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)你的興趣愛好，或者你下次準(zhǔn)備購(gòu)買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購(gòu)買，難怪有網(wǎng)友戲稱“現(xiàn)在最了解你的不是你自己，而是電商”。當(dāng)然我們不能否認(rèn)大數(shù)據(jù)的使用為生活所帶來的益處，但同時(shí)也不得不承認(rèn)在電商面前普通用戶已經(jīng)沒有隱私。當(dāng)用戶希望保護(hù)自己的隱私，行使自己的隱私權(quán)時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)這已經(jīng)相當(dāng)困難。

(四)數(shù)據(jù)銷毀過程中對(duì)隱私的侵犯。

由于數(shù)字化信息低成本易復(fù)制的特點(diǎn)，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)一旦產(chǎn)生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對(duì)用戶隱私的侵犯將是一個(gè)長(zhǎng)期的過程。大數(shù)據(jù)之父維克托?邁爾-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)認(rèn)為“數(shù)字技術(shù)已經(jīng)讓社會(huì)喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”[1]。當(dāng)用戶的行為被數(shù)字化并被存儲(chǔ)，即便互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)商承諾在某個(gè)特定的時(shí)段之后會(huì)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行銷毀，但實(shí)際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協(xié)助執(zhí)法等要求，各國(guó)法律通常會(huì)規(guī)定大數(shù)據(jù)保存的期限，并強(qiáng)制要求互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)商提供其所需要的數(shù)據(jù)，公權(quán)力與隱私權(quán)的沖突也威脅到個(gè)人信息的安全。

(一)將個(gè)人信息保護(hù)納入國(guó)家戰(zhàn)略資源的保護(hù)和規(guī)范范疇。

大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人信息是構(gòu)成現(xiàn)代商業(yè)服務(wù)以及網(wǎng)絡(luò)社會(huì)管理的基礎(chǔ)，對(duì)任何國(guó)家而言由眾多個(gè)人信息組成的大數(shù)據(jù)都是研究社會(huì)，了解民情的重要戰(zhàn)略資源。近年來大數(shù)據(jù)運(yùn)用已經(jīng)不再局限于商業(yè)領(lǐng)域而逐步擴(kuò)展到政治生活等方方面面。國(guó)家也越來越重視通過對(duì)大數(shù)據(jù)的分析運(yùn)用從而了解這個(gè)社會(huì)的變化以及人民的想法，甚至從中能夠發(fā)現(xiàn)很多社會(huì)發(fā)展過程中的問題和現(xiàn)象，這比過去僅僅依靠國(guó)家統(tǒng)計(jì)部門的數(shù)據(jù)來的更真實(shí)全面，成本也相對(duì)較小，比如淘寶公布的收貨地址變更數(shù)據(jù)在一定程度上揭示了我國(guó)人口的遷移，這些信息對(duì)于我國(guó)的發(fā)展都是至關(guān)重要的。

因此將個(gè)人信息保護(hù)納入國(guó)家戰(zhàn)略資源的保護(hù)和規(guī)劃范疇具有重要的意義。2017年政府工作報(bào)告首次提出了“維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全”這一表述意味著網(wǎng)絡(luò)安全已上升國(guó)家戰(zhàn)略。這是我國(guó)在大數(shù)據(jù)時(shí)代下對(duì)個(gè)人信息保護(hù)的重要事件，也具有里程碑的意義。

(二)加強(qiáng)個(gè)人信息安全的立法工作。

大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)個(gè)人信息安全保護(hù)僅僅依靠技術(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，關(guān)鍵在于建立維護(hù)個(gè)人信息安全的法律法規(guī)和基本原則。這方面立法的缺失目前在我國(guó)是非常嚴(yán)重，需要積極推動(dòng)關(guān)于個(gè)人信息安全的法律法規(guī)的建立，加大打擊侵犯?jìng)€(gè)人信息安全的行為。2017年兩會(huì)期間全國(guó)政協(xié)委員、聯(lián)想集團(tuán)董事長(zhǎng)兼ceo楊元慶呼吁政府加強(qiáng)對(duì)個(gè)人信息安全的立法和監(jiān)督，引起了社會(huì)各界廣泛關(guān)注和重視，這充分說明這個(gè)問題已經(jīng)成為一個(gè)重要的社會(huì)問題。我本人對(duì)個(gè)人信息安全立法工作有以下幾點(diǎn)建議：第一，必須在立法上明確個(gè)人信息安全的法律地位。個(gè)人信息安全與隱私權(quán)“考慮到法律在一般隱私權(quán)上的缺乏，要對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱私權(quán)加以規(guī)范就有必要先完善一般隱私權(quán)的規(guī)定，因此首先應(yīng)通過憲法明確規(guī)定公民享有隱私權(quán)。[2]”第二，必須從法律上明確采集數(shù)據(jù)的權(quán)利依據(jù)。由于在數(shù)據(jù)采集過程中經(jīng)常發(fā)生對(duì)個(gè)人信息的侵害，因此無論是政府還是互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)商都必須遵循一定的原則和依據(jù)。政府采集數(shù)據(jù)的行為應(yīng)該符合憲法的要求，而互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)商采集數(shù)據(jù)必須要經(jīng)過當(dāng)事人同意。第三，制定關(guān)于個(gè)人信息安全的專門法律。2017年國(guó)務(wù)院信息辦就委托中國(guó)社科院法學(xué)所個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法研究課題組承擔(dān)《個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)法》比較研究課題及草擬一份專家建議稿。2017年，最終形成了近8萬(wàn)字的《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法(專家建議稿)及立法研究報(bào)告》。但到目前為止我國(guó)的個(gè)人信息保護(hù)法仍沒有立法，因此加快這個(gè)立法過程是當(dāng)務(wù)之急。

人工智能與大數(shù)據(jù)論文2篇十六

摘要：傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議作為傳感器與傳感器之間，傳感器與用戶之間的通信媒介，在數(shù)據(jù)傳輸過程中因缺乏數(shù)據(jù)管理，經(jīng)常導(dǎo)致傳輸給用戶的數(shù)據(jù)是混亂的。針對(duì)上述問題，研究一種基于數(shù)據(jù)管理的傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。該協(xié)議采用分層思想，將傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分為四層：物理層、訪問控制層、網(wǎng)絡(luò)層以及應(yīng)用層，并將傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議層集合成網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧，完成數(shù)據(jù)有序傳輸。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)管理；傳感器；網(wǎng)絡(luò)協(xié)議；協(xié)議層；協(xié)議棧。

目前存在的傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議由于層次劃分的并不明確，經(jīng)常導(dǎo)致采集到的數(shù)據(jù)出現(xiàn)混亂，不利于后期的數(shù)據(jù)管理（存儲(chǔ)、處理和應(yīng)用等）[1]。因此為方便后期數(shù)據(jù)管理，在數(shù)據(jù)管理的前提下，對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行研究，以期解決數(shù)據(jù)混亂的問題。首先構(gòu)建傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議層，協(xié)議層主要包括物理層、訪問控制層、網(wǎng)絡(luò)層以及應(yīng)用層；然后將各層組合在一起構(gòu)建傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧，協(xié)議棧主要為各層之間的數(shù)據(jù)傳輸提供軟件方面的指導(dǎo)?；跀?shù)據(jù)管理的傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議研究，為數(shù)據(jù)通信工作奠定基礎(chǔ)，加快了數(shù)據(jù)的`獲取，方便了數(shù)據(jù)傳輸。

一、傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議研究。

傳感器網(wǎng)絡(luò)是微電子技術(shù)、嵌入式信息處理技術(shù)、傳感器技術(shù)等幾種結(jié)合并構(gòu)建的一種屬于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)量大且繁雜是當(dāng)代大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)，如果不對(duì)數(shù)據(jù)加以處理，人們要想快速、有效獲得自己需要的數(shù)據(jù)，無疑大海撈針的，因此為應(yīng)對(duì)當(dāng)前傳感器網(wǎng)絡(luò)存在的問題，將設(shè)計(jì)好的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議嵌入其中是當(dāng)前研究的重點(diǎn)課題之一[2]。

（一）傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議層。

為解決傳統(tǒng)傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議劃分不明確，導(dǎo)致數(shù)據(jù)混亂，不利于數(shù)據(jù)管理的問題。本次研究的傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議明確劃分為4個(gè)層次，每個(gè)層次負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理過程中的不同步驟，以規(guī)范數(shù)據(jù)流向。下圖1為是傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議結(jié)構(gòu)圖。從圖1中可以看出，本次研究的傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議一共分為4層：物理層、訪問控制層、網(wǎng)絡(luò)層以及應(yīng)用層[3]。（1）物理層。傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議物理層主要負(fù)責(zé)定義物理通信信道和與訪問控制層之間的連接。簡(jiǎn)單的說，就是接收或發(fā)送傳感器前端攝像頭采集到的數(shù)據(jù)，以及維護(hù)由以上數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)。（2）訪問控制層。傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議物理層主要負(fù)責(zé)物理層中數(shù)據(jù)的分類管理和傳輸。分類管理主要根據(jù)采集的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行分類確認(rèn)，而傳輸主要是將分類結(jié)果進(jìn)行傳輸。（3）網(wǎng)絡(luò)層。傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議網(wǎng)絡(luò)層是整個(gè)協(xié)議中的核心層次，主要負(fù)責(zé)傳感器與傳感器、傳感器與觀察者之間的通信以及信息交流。在網(wǎng)絡(luò)層中可以實(shí)現(xiàn)多種異構(gòu)數(shù)據(jù)的兼容、融合以及轉(zhuǎn)換、傳輸，為后續(xù)數(shù)據(jù)管理做好前期的工作準(zhǔn)備，使得不必在后期進(jìn)行二次處理[4]。（4）應(yīng)用層。傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議網(wǎng)絡(luò)層是整個(gè)協(xié)議中的最后一個(gè)層次，主要負(fù)責(zé)與用戶之間的數(shù)據(jù)交互，也就是將以上幾層的數(shù)據(jù)分析結(jié)果按照用戶的請(qǐng)求發(fā)送給用戶。

（二）傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧。

協(xié)議棧，又被稱為協(xié)議堆疊，是上述介紹的4個(gè)層次的總和，其實(shí)質(zhì)反應(yīng)了數(shù)據(jù)的往復(fù)傳輸過程。從下層協(xié)議的數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)傳輸再到上層協(xié)議的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，之后又從上層協(xié)議發(fā)出命令，命令下層傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧協(xié)調(diào)了不同層級(jí)之間的數(shù)據(jù)屬性，在協(xié)議體系中，數(shù)據(jù)按照規(guī)定的格式加入自己的信息，形成數(shù)據(jù)位流，在各層級(jí)之間傳遞[5]。傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)采用了ieee802.15.4標(biāo)準(zhǔn)，各層級(jí)之間利用接入點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交流和管理，一般接入點(diǎn)有兩個(gè)，一個(gè)接入點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傳輸，另一個(gè)接入點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理。在傳感器運(yùn)行過程中，各種不同屬性的數(shù)據(jù)在不同層級(jí)上奉行不同命令。這樣做有利于數(shù)據(jù)的有效分類，使得數(shù)據(jù)管理更為方便。

二、結(jié)束語(yǔ)。

傳感器能夠監(jiān)測(cè)外部環(huán)境信息并按一定規(guī)律變換成為電信號(hào)或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲(chǔ)、顯示、記錄和控制等要求，廣泛應(yīng)用工業(yè)生產(chǎn)、機(jī)械器件制造、災(zāi)害監(jiān)測(cè)、氣象預(yù)測(cè)等諸多領(lǐng)域。但是由于傳感器的監(jiān)測(cè)是實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，所以數(shù)據(jù)量過于龐大，如果不加以管理，將會(huì)直接影響后期數(shù)據(jù)分析結(jié)果。本次研究針對(duì)上述問題，將數(shù)據(jù)管理作為中心指導(dǎo)思想，進(jìn)行傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議研究，以期為數(shù)據(jù)管理做出技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)。