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大数据的心得体会论文
随着信息技术的发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。作为数据时代的核心，大数据不仅改变着人们的生活方式，也深刻影响着社会经济发展。在长时间的学习和实践中，我对大数据有了一些心得体会。本篇文章将从数据的来源、数据的处理、数据的应用、数据的挑战以及数据的未来五个方面，对大数据进行思考和总结。
首先，大数据的来源不仅包括了传统的企业内部数据，而且还包括了社交媒体、物联网、日志文件等非结构化和半结构化数据。与传统的数据相比，大数据具有体量大、速度快和多样性的特点，因此更加具有价值。大数据的产生与人们日常生活中的各个方面密不可分，例如我们在社交媒体上发布的照片、留言、评论等、在手机、电视、汽车等智能设备上的操作和行为也都产生了大量的数据。因此，我们要充分利用这些数据，挖掘出数据中的价值。
其次，对大数据的处理成为突破瓶颈之一。由于大数据的特点，传统的数据处理方法已经不能满足当前的需求。因此，人们开始采用云计算、分布式存储和分布式计算等新技术。云计算可以提供强大的计算和存储能力，分布式存储可以方便地处理大规模数据的存储，分布式计算可以加速大规模数据的处理。同时，机器学习和深度学习等算法的出现，为数据处理提供了新的思路。通过建立合适的模型和算法，可以更好地处理大数据，并从中发现隐藏的规律和关联。
第三，大数据的应用已经渗透到各个领域。在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解客户需求、优化产品设计、优化营销策略等，从而提高企业的竞争力。在医疗领域，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定个性化治疗方案。在城市管理中，大数据可以帮助政府更好地了解城市运行的状态，制定科学合理的城市规划和交通管理。在交通领域，大数据可以帮助交通公司更好地安排班车和线路，提高乘客的出行效率。
然而，大数据也面临着一些挑战。首先是数据安全和隐私问题。大数据的应用离不开个人信息的采集和存储，而这又与用户的隐私密切相关。因此，我们需要建立合理的数据保护机制，使用户数据安全可控。其次是数据质量问题。大数据的质量直接影响数据分析和决策的准确性和有效性。因此，我们需要加强数据质量的管理和控制。此外，大数据的运营和维护也需要相应的技术和人才支持，这对于很多企业来说是一个挑战。
最后，对于大数据的未来，我非常看好。随着技术的进步和应用场景的拓展，大数据将会有更广泛的应用。例如在智能家居领域，大数据可以帮助家庭更智能地控制和管理各类设备。在教育领域，大数据可以帮助教育机构更好地了解学生的学习情况和学习模式，从而制定更适合的教学方案。在环保领域，大数据可以帮助我们更好地了解环境污染的情况，从而制定合理的治理方案。
总之，大数据已经成为时代的潮流，对于社会发展和个人生活都起到了重要的推动作用。对于大数据的深入思考和理解，有助于我们更好地把握和利用数据，发现新的需求和机遇。希望未来大数据的应用能够更好地服务于人类的发展和进步。
大数据时代教学建设论文
3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据时代》读后感。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据时代》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！
张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据时代》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，身为阅读《大数据时代》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！
此次活动从寒假期间倡导读《大数据时代》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！
大数据与信息管理论文
随着时代的快速发展，招标代理企业的信息化进程是未来社会需求的必然产物，所以，企业只有不断提升信息化建设的速度、提高自动化运营的效率，才能与时代的发展保持一致，以免被社会所摒弃。在招标代理企业的信息化管理过程中，还必须引进先进的管理观念、高质量的人力资源以及科学的管理模式等。
信息化;招标代理;企业管理。
第一，重视程度不够。由于高校对档案管理重视程度不够，在档案管理工作中，沿用传统的工作模式，对档案进行人工检索、整理、立卷和归档。即使大部分高校引进了先进的计算机设备，但是仍然只是发挥基本的输入、输出功能。由于缺乏现代化的管理系统，使得高校的档案管理工作繁琐，效率低下，限制了档案管理的价值。教师及学生的档案采集不全，档案卷内目录填写不完整，档案序号、文件编号、责任者、卷内文件的起始时间等信息有遗漏，档案文件保密级别不限定。第二，从事档案管理的人员素质不够。部分高校没有严格按照规定，完成档案管理工作，甚至缺乏专门的档案管理，只是简单的将档案堆在墙角里，使得档案丢失，这给档案查找工作带来非常大的困难。而且从事档案管理的人员，大部分是为了解决高校代课老师或教授配偶的工作，临时安排的，他们大部分人员缺乏计算机操作技能，不能利用计算机技术对档案信息进行开发和研究，并且缺乏工作积极性。第三，档案管理平台不健全。近些年来，高校电子文档、表格、音频、视频等各种数据信息，种类繁杂，这些庞大的数据信息难以有效的管理及存储。高校档案数据资源不断扩张，若不引入虚拟云存储技术，就有可能引发资源存储容量不够，导致数据库膨胀危险。
大数据的意义不是数据信息庞大，而是对数据信息进行高质量的处理。面对大数据时代的到来，高校如何在招生、教学、管理、就业方面进行大数据整合和管理，为高校的发展提供技术支持，是学校发展的重点工作。目前，很多学校已经建立了信息门户、统一用户管理与身份认证、综合信息服务门户，已经在信息管理中取得了进步，但是目前高校档案管理仍存在很多挑战。第一，组织维度。高校内各个部门应该优势互补，实现不同类型的大数据资源的优质整合。例如在高校内各部门建立数据管理机构、将数据整合和管理常态化，该机构由各个部门分管领导直接负责，协调部门内部事务，并将数据整合工作纳入年终评价体系，保障数据整合工作的效果。为加强高校档案管理，建议高校成立活动领导小组和工作小组。如下：其一，领导小组。组长；副组长；成员；职责；其二，工作小组。组长；副组长；成员；职责：统筹安排档案管理，研究制定管理措施；负责对档案信息进行协调、监督、考核。工作小组办公室设在公司后勤，负责日常工作联系及相关组织工作。第二，数据维度。高校档案来源丰富，包括教师和学生的人事档案、学籍档案、医疗保健档案、试题库、学校的基建档案、学校的资产档案、财务原始报销凭证、公文、电子邮件等。在档案大数据应用时，要将档案资源进行数据模型的转换，将二维的信息转换为多维的模型。第三，技术维度。在高校大数据时代，信息应用服务引领高校档案由常规分析向广度、深度分析转变。师生用户可以共享档案信息，并从海量档案信息中，挖掘出自己可用的信息，并从这些信息资源中进行价值判断和趋势分析，找出用户和档案之间的逻辑关系。4g移动通信终端、云技术与云存储服务、校园app等媒介渠道的引入，可以解决档案资源存储的问题。
第一，增强服务意识，提高服务水平，争取领导重视。大数据时代的来临，档案管理工作会面临许多新情况、新特点、新问题。实现现代化的管理，需要提高领导干部的档案意识，配备先进的设备，实现档案管理的现代化，网络化。第二，加强档案管理教育培训，提高管理人员的综合素质。大数据的管理不在是传统的简单数据和信息的归集，在信息化管理工作中，提高管理人员的素质是有必要的。加强人才培养，实现竞争上岗，培训上岗，加强业务宣贯，为档案管理创造一个新台阶。第三，提高档案管理信息化利用水平。引进现代化档案管理设备，用于快速档案查阅、检索、分析，提高工作效率，实现档案管理的现代化办公。一是加大资金投入，不断完善档案信息数据库，不断摸索档案应用软件和实际工作的结合，建立可行的档案信息系统，提高档案数据的实用性，使得档案查阅更快捷、更方便、更可靠。二是建立规范的制度保障体系，提高信息化管理的技术水平。
今年两会，大数据第一次出现在政府的工作报告中，这表明，大数据已经上升到国家层面。为了适应大数据时期，档案管理工作对管理人员的要求越来越高，学习现代计算机技术、网络技术、多媒体技术，跟上当代时代的节拍，对高校的发展有着重要的意义。
作者:张贤恩高秀英单位:枣庄市团校。
[1]杨似海，闫其春.大数据背景下的高校图书馆档案管理策略研究[j].四川图书馆学报，2016，4（35）:81.
大数据时代教学建设论文
摘要：随着就业信息化建设的发展，信息技术已经被广泛应用于高校毕业生就业中，就业信息化建设是近年来大学生就业问题关注和努力的重点方向。但目前就业信息化建设中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平台功能不完善、信息交流不足、网络求职成功率偏低等。在当今大数据时代背景下，就业信息化建设迎来了新的发展机遇。
关键词：大数据;信息化;就业。
随着互联网的发展，信息技术被广泛用于生活、工作、学习、服务、交通、生产等各个领域，改变了世界，为人类带来了诸多便利。就业信息化建设对我国经济社会发展稳定具有重大战略意义。在各种信息化平台的帮助下，大学生能够更容易、更便捷地找到就业岗位，在我国高校扩招造成毕业生数量逐年递增的情况下，极大地缓解了社会的就业压力，为我国经济建设提供了各方面的劳动力和人才。因此国家高度重视就业信息化建设，21世纪以来，党中央、国务院、教育部多次下达指令，要求大力开展各项就业信息化建设工作。
一、目前我国就业信息化建设的现状及不足。
经过十几年的努力，目前我国就业信息化建设已经基本完善，形成了以各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生为核心的就业信息化体系，通过各种信息化平台，把各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生连接起来。各级政府就业指导部门网络平台、各高校就业指导中心网站、各种招聘信息、毕业生求职信息等信息化要素的相互作用，实现大学生完成就业。但目前我国就业信息化建设依然存在很多不足，主要有一下几点：
(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就业信息平台数量很多，各种就业平台发布的信息数量非常巨大，但信息分布松散，整合程度较低。比如，同一岗位的招聘信息，可能会在多个不同的招聘网站上看到，求职者需要到多个求职网站去搜寻。这就增加了求职者获得求职信息的时间成本，导致信息利用率低下。
(2)信息化建设视野狭窄，平台之间联系不够，信息交流不足。政府部门在信息化建设统一规划方面做得不好，没有从高的层面进行部署，建设视野不够宽广。各个信息平台一叶障目，平台之间的联系不够紧密，最终导致了信息交流不足。
(3)信息平台功能不完善，不能更好服务就业工作。目前大部分的信息平台以发布就业信息为主，一些平台具备网络简历投递的功能，但这些对于实现求职者顺利就业是不够的。求职者需要通过信息化平台了解到当前就业形势、各行业就业现状、薪酬水平、地域差异、前景分析等信息，需要得到实时疑问解答，进行广泛交流，这些都是当前的信息平台所缺乏的功能。
(4)网络求职成功率不高。十几年来信息化建设促进了大学生就业工作的开展，越来越多的求职者在网上进行简历投递等求职活动，但不可否认的一个事实是招聘会、宣讲会、人才市场对于就业依然作用突出。调查显示，很多求职者认为网络对于求职的最大帮助是提供便捷、高效、廉价的就业信息，而网络招聘中简历投递成功率太低，所以求职者更愿意到招聘现场去求职，各地招聘现场的火爆状况就是很好的证明。这也说明了目前信息化对求职的帮助仍然处于较低的水平。
随着信息化技术的发展，家用电脑、智能手机、宽带技术、移动互联网、物联网等数据来源及数据承载方式的高速发展，全球的信息数据量出现了跨越式增长，信息大爆炸成了时代的特征，大数据时代已经正式到来[1]。
大数据(bigdata，megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[2]。在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的特点可以概括为4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)、value(价值)。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。大数据技术可以从各种各样类型的数据中，快速获得有价值的信息。
利用大数据技术可以解决目前就业信息化建设中存在的种种不足，进一步加强就业信息化建设，更好帮助大学毕业生就业。
(1)加强预测分析，更好开展就业指导工作，加强就业针对性。大数据技术通过对国内国际形势、当前经济发展、过往就业信息、地域信息等大量数据进行分析，预测就业形势、各行业就业前景、薪酬水平、地域竞争状况、行业前景等能内容进行分析，给出可靠的预测数据，便于政府就业指导部门更好安排部署就业工作;企业可以合理安排招聘岗位，选择适合的求职者，避免员工频繁跳槽现象，节约招聘成本;高校可以更好地开展大学生就业指导工作，大学毕业生根据自己专业、兴趣、爱好、特长、个人发展规划，有针对性地明确求职目标，进行充分的求职准备。这些能加强各方面开展就业工作的针对性。
(2)高度整合信息，紧密联系信息平台，加强信息交流，提高信息利用效率。通过对大量信息的收集和分析，大数据平台可以完成信息的高度整合，使各个信息平台紧密联系在一起，平台之间的信息可以实现快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大数据的帮助下，求职者搜寻求职信息时，重复的信息可以自动合并，同一类信息可以全部展现，信息获取效率得以提高;求职者的简历、求职信等求职信息可以储存在云端，在需要时随时可用于不同的网络招聘，这样求职者可以省去大量重复写简历的时间;通过大数据综合分析，网络上的虚假招聘信息可以迅速被识别剔除，信息审核得以强化，避免求职者上当受骗。
(3)完善信息平台功能，扩展信息平台种类，提高网络求职成功率。大数据技术可以进一步完善各信息平台的功能。信息平台将不仅仅提供求职信息，还会增加就业分析预测、实时交流、就业指导、网络简历投递和筛选、视频面试等功能。
随着大数据技术的发展，信息的传播已经不只是依赖电脑，智能手机、便携平板电脑、智能穿戴设备都成了信息传播媒介，信息平台也不再局限于互联网网站，qq、微信、微博等实时交流工具和各种app应用也成了新的信息平台，更加方便、快捷地发挥作用，借助于这些平台，求职者可以随时、随地进行信息浏览、投递简历、疑难询问、交流沟通等，企业hr可以随时发布信息、筛选简历、疑问解答、视频面试等，极大地提高求职的便捷性和成功率。
总而言之，大数据时代的到来，为以后的就业信息化建设提供了新的发展机遇和发展思路，充分利用大数据技术的各种优点和优势，就业信息化建设将更好服务于就业工作。
参考文献：
[2]杨旭，汤海京，丁刚毅.数据科学导论[m].北京理工大学出版社，2014.
大数据的心得体会论文
在当今科技发展迅猛的时代，大数据已成为不可忽视的重要资源。它为我们的生活带来了很多改变，也给企业、政府和个人提供了更多机会。通过对大数据的学习和实践，我意识到了大数据的重要性和潜力。在这篇文章中，我将从数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用五个方面分享我对大数据的心得体会。
首先，数据收集是进行大数据分析的基础。无论是企业、政府还是个人，我们都应该积极参与数据收集。在大数据时代，每个人都是潜在的数据生成源。企业可以通过设备和传感器收集销售数据和用户行为数据，政府可以利用数据收集来改善公共服务，个人可以通过社交媒体和移动应用来分享自己的数据。数据的多样性和数量越大，分析结果越准确，应用场景也会更多。
其次，对数据进行分析是利用大数据的核心。大数据分析可以帮助企业和政府发现隐藏的模式和趋势，为决策提供有力支持。在我们的日常生活中，大数据分析也是无处不在的。我们可以通过购物网站推荐来发现感兴趣的产品，通过社交媒体的算法来找到和我们兴趣相投的人。然而，大数据分析不仅仅是利用算法和工具，还需要人的智慧去理解数据背后的故事。
第三，数据隐私是大数据时代面临的主要问题之一。随着数据的不断增长，隐私问题也日益突出。个人数据的泄露可能导致信息被滥用，对个人和社会带来无法估量的风险。因此，数据隐私保护应该成为我们在使用大数据时考虑的重要因素。政府需要制定相应的法律和法规来保护个人隐私，企业需要建立严格的数据使用和保护机制，个人也应该提高自我保护意识，选择安全可靠的应用和平台。
第四，数据治理是保障数据质量和安全的重要手段。数据治理是一种组织和管理数据的方式，涉及到数据的标准化、清洗、分类和存储等方面。数据治理的目标是确保数据可靠和可用，提高数据价值和利用率。在数据治理过程中，需要建立明确的责任和权限，制定相应的规范和流程，采用合理的技术手段来保护数据的完整性和安全性。
最后，大数据的应用是实现数据价值的最终目标。大数据的应用可以涵盖各个领域，如金融、医疗、交通和教育等。通过大数据分析，金融机构可以预测风险，提高客户满意度；医疗机构可以个性化治疗，提高疗效；交通部门可以优化交通流量，减少拥堵；教育部门可以根据学生的兴趣和能力提供个性化教育。大数据的应用可以为企业提供竞争优势，为政府提供决策支持，为个人提供个性化服务。
综上所述，大数据是当今信息社会的重要资源，对企业、政府和个人都具有重要意义。通过对大数据的学习和实践，我深刻认识到了数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用的重要性和挑战。在未来的发展中，我们需要更加重视数据的收集和利用，同时加强对数据隐私的保护和数据治理的规范，以实现大数据的最大价值。
大数据时代教学建设论文
大数据时代的来临，使企业进入战略绩效管理信息化时代加快了脚步，然而，企业cio在面对繁杂、庞大的数据信息时，如何做到价值最大化的被企业利用，为企业战略绩效管理系统服务，需要一套庞大、严谨的战略管理体系支撑，在以企业战略管理体系的框架支撑下，数据才能使管理系统如虎添翼，引领企业飞速发展。
研究esp系统发现，建立大数据时代下的战略绩效管理信息化系统，先要明确发展战略目标，在此基础上，为数据信息的价值实现构建管理体系框架，数据信息能否被有效利用取决于战略管理系统的体系设计。
大量的数据信息在全面、有序的企业战略管理框架中被归类、识别，并通过战略管理系统中的分析工具被分析、重置，再通过辅助保障系统将分析后的数据信息按流程、组织，系统的输送给终端。形成一整套企业战略管理信息化系统，以便于员工高效和正确的运用数据，真正实现数据可用性。
从管理信息化落地执行的角度看，esp的贡献在于能够帮助企业管理信息化高效的实现，全面落地、彻底执行并可视化监控和有效的评估，否则企业再好的战略、全面的管理体系落不了地、也不能产生很好的效果，更谈不上发展。
大数据论文报告范文
大数据或海量数据是指所涉及的海量数据，无法通过当前主流软件工具检索、管理、处理和整理成更活跃的信息，帮助企业在合理的时间内做出商业决策。以下是为大家整理的关于,欢迎品鉴！
摘要：近年来由于计算器技术和信息产业的快速发展，促使了相关的数据量也产生了极大的增长。然而面对这些庞大且杂乱的多维数据集，我们无法快速且有效的找到我们所需要的信息。因此我们必须要使用数据挖掘技术以从数据集中去提取我们所需要的资料，并且进行分析与处理。在本中，将介绍大数据挖掘分析软件rapidminer，并且与其他旧有的数据挖掘分析软件来做一个功能性的比较。
关键词：信息；rapi；dminer；大数据；挖掘；应用。
0引言。
透过线性回归、类神经网络、判定树和支持向量机，说明应用rapidminer进行大数据挖掘分析的运作流程，并介绍rapidminer的操作接口跟分析方法。本篇论文采用rapidminer的原因，主要是因为它拥有非常便捷的图形化接口，而且使用者在操作上不需要再额外去学习其它的程序语法，只需要透过选取组件以及设定参数的方式就可以完成。而且在分析结果的显示上也非常的多样化，可以让使用者自行选择要观看哪一种图形显示分析的结果。
1数据探勘流程探讨。
1.1资料清除。
是过滤掉数据当中的那些噪声和无法判别的资料跟不一致的数据，保留可用的且有效的数据。
1.2数据的整合。
不一定都来自相同的一个数据库，所以必须做数据的整合，将来自不同数据库的数据整合处理完后处理在我们的数据仓储。
1.3数据选择。
在数据探勘中是一个相当重要的环节，选到有用的数据可以提高分析预测的准确度，但是选到无用的数据却可能会拉低分析预测的准确度，所以在做数据的选择时必须先对这些数据有一定的认识，才能做出正确的选择。
1.4数据转换。
由于人类和计算机的沟通的语言不同，所以当我们要让计算机来处理事情时，必须先将手头的数据转换成计算机可以识别的资料格式，或合并成数据探勘所需的数据形式来让计算机判读，像是执行汇总与聚合。
1.5数据探勘引擎。
数据探勘系统在数据探勘中算是非常重要的一个环节，因为它包含了探勘工作所需要的功能，像是特征化、相关系数与相互关系分析、判别、预测、群组分析、分群、离异值分析与演化分析等等。
1.6样式评估。
样式评估根据某些有趣度量，来辨认代表知识的有趣样式，也可以说是评估数据跟数据之间的关联性是否是有用的、重要的、是否正确。
1.7用户接口。
这个模块让用户可以与数据探勘系统进行沟通，他允许使用者透过设定数据探勘查询或工作与系统进行互动、提供讯息来帮助搜寻，对暂时数据探勘结果进行探索性数据探勘。
2数据探勘工具。
2.1rapidminer。
rapidminer开源式框架，支持各种类型的数据挖掘像是文本、网络、图像或是链接开放式的数据挖掘[1]。透过它复杂的图形用户接口，数据挖掘的過程可以更加的简洁且快速，直观地实现和执行，并且不需要额外的程序语言编辑技术。
2.2weka。
weka用于数据挖掘任务的算法的集合，算法可以直接应用在数据集上，也可以从自己设计的jave代码调用[2]。weka它包含了数据的预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化的工具也就是图形接口，weka可以算是最古老，且最成功的开元数据挖掘库和软件，随后被集成为rapidminer和r的扩充软件，也因为rapidminer和r的出现，它们提供了使用者更加舒适且便利的使用环境，使得weka的用户开始大幅的下降。
2.3knime。
knime图形接口的自由开源信息汇整系统，它具有杰出的数据统合能力，并且可以运用在数据查询（datamining）、数据处理、数据分析、流程绘制以及流程规划与管理（workflow）等等各方面。
3数据探勘工具比较。
rapidminer：独立平台；使用者：学习者、高级用户、专业用户、企业用户；用户接口：主要是透过图形接口来做流程的设计，也可以同时开启多个窗口来做操作；功能：大于500种，可透过扩展来新增额外的功能，且可扩展weka和r作为它的扩充元件，并进行协同工作；操作接口：简洁易懂的操作接口，不需要额外的学习程序语言的编辑能力，使用者只需要透过拉取所需的原件并且将其连接起来即可使用，使用者可自由配置操作接口；支持的输入格式：csv、excel、xml、access、aml、arff、xrff、spss、sasdatabases、jdbc....；支持输出模型格式：模型可以导出为不同的档案格式，像是bmp、jpg、pdf、postscript、raw、xml等各种文件格式。
weka：独立开发平台；使用者：学习者、一般用户；用户接口：图形接口；功能：约500种；操作接口：有四种模式可供使用者选择使用，每种模式都各有其优缺点，使用者需挑选最合适的使用模式使用；支持的输入格式：arff、csv、c4.5、bsi、localfile、urls、jdbc..；支持输出模型格式：不支援。
knime：java平台；使用者：学习者、一般用户；用户接口：可在同一时间开启四个不同的视窗，用来做不同的功能；功能：约100种；操作接口：简洁易懂的使用接口，可以让使用者很容易得学会，也可以自由配置操作接口；支持的输入格式：arff，csv，pmml，localfiles，urls、jdbc..；支持输出模型格式：可以将档案汇出成压缩文件（zip），只有从knime导出的模型才可以再次汇入到knime中。
4结语。
现今是个信息科技的时代，几乎所有事情都是可以用数字和数据来解释的，每件事情的发生都会有它的前因后果，所以我们可以从这些数据当中找出这些因果关系，并且加以利用就可以预测出我们所要的结果，单单只有一大堆的数据是没用的，需要使用rapidminer这个数据挖掘分析软件，来从这些杂乱的数据库中萃取出我们所需要的信息，也就是从数据进行知识发掘，并且找出他们的相对应关系为我们使用。
参考文献。
[1]胡可云.数据挖掘理论与应用[m].清华大学出版社，2008.
摘要：我国大数据产业目前已进入快速推进阶段。对于企业来说，大数据是一项极其重要的战略资产。文章从大数据的起源及基本特征出发，分析大数据给企业财务信息管理带来的影响，并提出大数据时代加强企业财务信息管理的有效策略。
关键词：大数据；财务信息管理。
伴随互联网+、云计算、物联网、社交网络平台、传感技术等新兴技术与服务的出现，人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度呈爆发式增长和累积。据市场调研机构idc预计，未来全球数据总量年增长率将维持在50%左右，到2020年，全球数据总量将达到40zb，其中我国数据量将达到8.6zb，是2013年的10倍。海量数据的产生已经完全不受时间、地点的限制，其规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战。
大数据产生经历了被动-主动-自动三个发展阶段。第一阶段是数据库技术的出现。数据库技术被广泛应用于运营系统，数据伴随着系统的运转产生并被记录下来。这种数据的产生是被动的；第二阶段是互联网技术的诞生。新型社交平台的开发与各类便携式移动设备的使用，给人们更多的表达个人想法的途径与机会，这个阶段数据的产生方式是主动的；第三阶段是感知式系统的广泛应用。装配微型传感器的设备被广泛布置于社会的各个角落，这些设备源源不断记录下大量的新数据。这种数据的产生是自动的。这些被动-主动-自动记录与存储的数据共同构成了大数据的数据源。
关于大数据的特征，在国外大数据研究先河之作的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，作者指出，大数据是以4v为基本特征的数据集，即规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。而ibm认为，大数据还必然具有真实性（veracity）。维基百科则通过简单明了的描述，对大数据进行定义：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。2017年国际电信联盟首次以大数据作为世界电信日主题，提出了“发展大数据，扩大影响力”。
企业财务信息管理起源于16世纪初的西方资本主义萌芽时期，早期并没有形成专业、独立的财务信息管理系统。企业的业务单一，信息资料也比较笼统、简单。随着20世纪初期工业革命的成功，公司制企业迅速发展并成为主要的企业组织形式，财务管理和财务信息的重要性日益突出，财务管理理论、制度、法规逐步完善。政策法规对财务信息有了规范性的要求，甚至对财务信息的披露、存档时间、保存形式有了详细的规定。到20世纪90年代，微型计算机应用逐渐普及，财务信息由传统手工编制过渡到手工+计算机辅助编制。随着计算机应用软件技术的进步，专业性的财务软件逐步代替了手工记账方式，进入财务电算化时代。当前，随着互联网和云存储、指纹加密、人脸识别等信息技术的兴起，云算盘、精斗云、云账房等新型财信息管理系统已开始得到广泛应用。
在企业财务信息管理中，数据来源的真实、有效、可验证性，数据采集的及时性、数据与本企业经营决策的相关性，数据的可计量性等是企业做出正确经营决策和投资参照的重要基础，为明确企业财务现状和运营前景提供依据；先进设备与技术的应用，是企业财务信息管理的有力支撑；而信息管理制度及人才队伍的建设，更是企业财务信息管理的关键所在。在大数据时代，财务数据，设备与技术，制度与人才多项因素紧密相结合，对于促进企业快速、良性发展有着重要的意义。
1、财务信息来源增加。
在计划经济时代，财务信息最主要的来源是各项经营的收支，并以货币计量方式表达。在大数据时代，除了传统的纸质或电子形式存在的文字、表格，电子设备、传感器、刷卡机、收款机、网站浏览点击行为、电子地图、社交网络媒体互动等设施与平台记录下来的数据与信息都可成为影响企业经营决策的信息源。
2、财务信息类型增多。
传统财务信息管理主要是以货币形式出现的跟收入与支出相关的数据，信息类型单一。而大数据的基本特征之一是信息类型繁多，涵盖了文本、音频、图片、视频、模拟信号等。信息整合难度加大。
3、财务管理职能前置。
传统的财务管理是事后管理，且局限于对现有数据进行简单的统计分析、查询。大数据的应用能够对企业经营情况进行实时分析和及时预测，提供更具时效性、指标多样化、更贴近经营管理需求的财务管理动态分析报告。财务管理的职能前置到市场预测、产品设计、供应链建设等价值规划阶段，财务体系由核算型向价值型转变。
1、提高财务信息质量。
大数据时代，海量数据的价值性呈现低密度，高附加值特点。单个数据看起来价值很低，但同类型的数据规模增加到一定数量，就会有很高的商业价值，对企业经营决策的指导力越强。当前，财务信息来源可分为二个方面：一是企业经营过程中产生的信息，这类信息属于内部数据。除日常收支外，还应括用户注册信息、浏览记录、定位记录等；也包括构成产品价值链的各个环节产生的数据，比如研发记录、生产作业记录、采购过程动态监控记录、物资出入库数据、销售业务数据等；还包括人事、战略、公共策略、专业知识库、企业文化等非结构化信息数据。二是本行业及跨行业相关数据信息，这类信息属于外部数据。外部数据应注重从目标人群、行业、大环境等方面收集。伴随着各种随身设备、物联网、移动互联网等技术的发展，人成为了移动互联网的核心网络节点，通过用户点击行为、电子地图、社交网络行为等数据，可以对目标人群进行有效分析。行业数据既包括本行业的产品种类、销售状况、研发趋势、竞争对手情况等，还包括跨行业的关联性信息，以全面性提高数据的准确度和价值。大环境指所处社会的经济、政治、法律等环境。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出要稳步推动公共数据资源开放，这将成为重要的外部数据来源。
2、强化财务信息整合。
大数据搜集，重点不在于占有，而在于利用。而要利用好数量庞大，来源广泛，格式多样的财务信息数据，就必须对其进行实时整合，存储与管理。其方法主要是分类，聚类，存储。分类是找出大数据中的一类数据对象的共同点，通过分类模型将其划分为不同的类。同一类数据由于具有不同特征，可以被分到多个类别中去。聚类就是按照某个特定标准（如距离准则）把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大。存储则是以根据财务管理需要将大数据划分成分布式存储模块，如生产计划模块、销售管理模块、会计核算模块、资产管理模块、业绩评价模块和企业间关系模块等，以便数据管理和使用。
参考文献。
[2]东梅.论财会信息的现代化管理[j].北方经贸，2013（2）。
[3]何冰.大数据会计与财务信息相关性研究[j].会计之友，2017（7）。
[4]程平.云會计环境下人、数据和系统对会计信息质量的影响[j].重庆理工大学学报（社会科学版），2016（7）。
精准扶贫是政府提出的扶贫政策，其目的在于帮助贫困地区脱贫。精准扶贫中的扶贫资金，不仅涉及到政府管理部门，还涉及到社会各界及贫困地区经济发展，所以全面有效实施精准扶贫显得非常重。资料显示，大数据的应用能够使精准扶贫资金效益得到最大发挥，能够完善精准扶贫资金管理，使精准扶贫实现“真扶贫”。对此，笔者根据自己对“精准扶贫”及“大数据”的了解，分析了大数据助力精准扶贫的原理、问题及措施等。
“大数据”是社会经济及科学技术发展的产物，已经被应用于人们的生产及生活，对各大领域发展都起到了积极的推动作用。大数据是基于信息技术基础上对数据进行分析及整合的科学技术，其核心在于利用数据对信息进行分类、管理、整合、分析及处理，具有数据体量大、种类多、数据处理速度快及价值密度低等特点。
大数据助力精准扶贫时需要应用到信息技术，以获取准确的扶贫信息及数据;利用大数据能够对复杂的扶贫数据及信息进行分类、调整及分析，以了解多种影响因素，为精准扶贫的实施提供依据;当大数据被应用到精准扶贫时，需要相关部门对应用时产生的各种信息进行收录，并利用互联网进行整合、分析、挑选、筛查及汇总，以便于扶贫工作者利用这些数据对扶贫工作进行现实状况分析，最后找到有效的扶贫举措，提高扶贫决策的科学性及合理性，使精准扶贫得到实现。
第一，在大数据支持下，遥感技术、媒体信息技术、宽带网络技术等都能够应用到精准扶贫工作中，如可以用这些技术调查和分析扶贫产业、贫困人口和周边环境等数据。第二，利用大数据能够实现对农村基础设施与地理环境、交通等信息整合，从而全面了解贫困对象基本信息及生活需求等。第三，在大数据支持下能够了解贫困地区的人口及经济水平等信息，为精准扶贫工作提供重要依据。
第一，对贫困群体的精准识别基础工作不扎实，导致一些非贫困群体享受到帮扶待遇。第二，精准扶贫管理部门及相关工作者的职责界定不清晰，且资金审批、拨付等工作手续繁多，降低了扶贫工作效率。第三，没有按照国家相关规定及实际需要管理扶贫资金，导致部分扶贫资金被骗取和套取。
（一）对扶贫对象进行精准定位。第一，利用大数据下的媒体信息技术、通信技术及计算机技术等对贫困地区的人口进行调查，并确定符合扶贫要求的人群。第二，利用计算机信息技术对贫困对象进行建档立卡，并构建贫困人口的基本信息库，信息录入包括扶贫对象的年龄、工作、性别、年收入及家庭人口数量等。第三，信息录入后还需要进行基层走访、信息核实汇总，以保证扶贫对象信息的真实性，减少非贫困群体骗取和套取扶贫资金。
（二）利用大数据对扶贫工作进行动态跟踪管理。第一，利用大数据下的信息技术、遥感技术及媒体信息技术等，构建动态识别系统，以实现对扶贫对象的高效管理，同时还能够收集和分析相关数据，从而优化贫困户识别系统，提高精准扶贫工作质量及效率。第二，利用计算机信息技术及通信技术等，构建扶贫对象资源数据库，以提高识别系统准确性及扶贫对象信息数据完整性。第三，进行动态管理时，不仅需要对扶贫对象的基本信息进行动态监察，还需要管理扶贫资金流向和追踪扶贫资金使用方向等，以保证扶贫资金切实应用到扶贫对象身上。第四，通过实时更新扶贫对象信息系统，了解扶贫对象是否已经脱贫、是否进入帮扶范围等动态，以保证精准扶贫得到全面贯彻和实施。
（三）利用“大数据”预测贫困需求。第一，利用大数据下的数学方法来定位扶贫方向，并分析扶贫对象实际需求。第二，利用大数据对扶贫对象的基本信息进行分析，并利用数学法计算贫困事情发生率，以了解扶贫对象的贫困需求，从而制定具有针对性的扶贫对策。第三，利用大数据中的遥感技术、媒体信息技术等构建扶贫资金管理系统及监督系统，以实时了解扶贫资金的取向及利用率，以保证扶贫资金能够真的解决扶贫对象的实际问题，减少资金浪费，最终提高精准扶贫工作质量及效率。另外，在精准扶贫中还需要注意以下两点：第一，实行脱贫工作责任制，保证扶贫工作执行力。第二，积极转变贫困人口的思想，引导贫困人口通过自身努力实现小康生活。
总之，精准扶贫是针对我国贫困地区提出的扶贫政策，已经在很多贫困地区得到贯彻，而大数据则能够提高精准扶贫工作质量及效率，使贫困地区脱贫速度加快，加快我国小康社会发展。基于此，上文先简单概述了大数据，然后分析了大数据助力精准扶贫的原理以及对精准扶贫的技术支持，并探讨了精准扶贫中存在的问题，最后分析了大数据有效助力精准扶贫的措施。
【参考文献】。
[1]解静静.大数据助力精准扶贫问题研究[j].江西农业，2019（14）：131+135.
[3]李秀玲.大数据助力精准扶贫[j].中国国际财经（中英文），2018（07）：197.
大数据时代教学建设论文
20xx年5月世界著名咨询机构麦肯锡公司发布了《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》的研究报告，宣告“大数据”时代已经到来。大数据时代的到来对人力资源管理带来了新的变化和机会。通过运用大数据思维方式，利用移动互联网+的新技术、新方法能够进一步完善人力资源管理信息系统，使人力资源管理更加专业化、科学化，为人力资源管理信息化建设迈入4.0创造了条件。
二、人力资源管理信息化历程。
人力资源管理信息化，主要是指企业基于互联网，依托先进的人力资源管理理论，以软件系统为平台，通过信息技术对人力资源进行优化配置的动态过程。人力资源信息化是信息时代人力资源发展的必然趋势，是企业及时满足业务需求，实现企业高效的人力资源管理，增强企业核心竞争力的必然手段。笔者认为人力资源管理信息化随着信息技术的发展经历了1.0、2.0，3.0并在向4.0进发的历程。
人力资源管理信息化1.0阶段指的是上世纪80年代初，随着计算机在管理领域的普遍应用，国外一些先进的应用软件企业开始将关注点聚焦于人力资源管理领域。首先利用应用软件进行的是人力资源管理中最复杂最繁重的薪资管理，这大大降低了该项工作的繁冗程度并且提高了效率。由于当时计算机网络不是很普及，人力资源管理系统基本是孤立地、单一的软件。
随着数据技术、网络技术的发展，人力资源管理系统迈入2.0时代。人力资源管理信息化已经开始触及人力资源管理的各个方面。但是受限于数据计算能力和应用处理能力，对于大型集团的人力资源管理系统一般是按分支机构分别购置服务器部署运行，各分支机构定期汇总数据上报总部。人力资源管理系统2.0时代基本已经实现人力资源管理基础信息的电子化，使hr人员从繁重的基础信息处理工作解脱出来，有更多的时间去考虑组织及员工的发展需求。但是在2.0阶段，人力资源管理系统对于数据的分析和应用还停留在简单的报表阶段，还未形成对人力资源数据的预警、预测、数据挖掘和分析。
进入21世纪后，随着计算机和互联网技术的发展，人力资源管理系统采用数据大集中以及基于互联网访问的技术，从单一的人力资源部门的电子化软件扩展到涉及公司各个层面的关键信息系统。通过面向全员的信息化工具，人力资源管理系统3.0阶段一方面可以通过系统全面落实人力资源管理规划，另一方面通过延伸人力资源管理范围，提高各级人员参与人力资源管理的程度，有效地改善了人力资源部门的服务范围和服务质量。人力资源管理系统3.0阶段由于采用数据大集中技术，对数据的挖掘分析以及多维度的预警、预测已经成为可能。人力资源管理的数据优势已经在企业经营分析、管理决策中逐渐发挥出来。企业人力资源管理部门以及各级管理者已经开始利用人力资源数据提升经营决策的科学性。
随着大数据时代和移动互联网时代的到来，将大数据的概念和技术引入人力资源管理将进一步提升人力资源管理信息化水平，人力资源管理信息化将步入4.0时代。
大数据这一概念，首先要从“大”入手，“大”是指数据规模，大数据一般指在10tb（1tb=1024gb）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4v来总结，即体量大（volume），数据从tb级别跃升到pb级别，庞大且连续的数据流使得数据更具完整性；多样性（variety），数据类型繁多，数据来源及承载方式多样化；速度快（velocity），数据可以高速地存储，借助于云计算，即使在数据量非常庞大的情况下，也能做到实时处理；价值的稀疏性（value），信息海量但价值密度低，犹如大海捞针却弥足珍贵。
进入大数据时代，对人力资源管理及其信息化建设将带来巨大的机遇和挑战，人力资源信息化在4.0阶段将呈现出以下特点：
1.人力资源管理系统数据的多样化及社交化。
在大数据时代，忠实地采集、记录人类活动的一切数据是基础。人力资源管理系统数据在大数据时代将不再局限于人力信息档案或者“人事部门”的数据。企业的经营数据、利润数据等业务数据也将纳入人力资源管理数据范畴。同时员工的社交数据、地点数据、工作数据等碎片数据也将被系统采集和分析。人力资源管理系统的数据模型和数据存储方式将被重新定义以满足数据存储、处理和分析所必需的高速和敏捷。
2.人力资源管理系统“移动化”与安全性。
为了能够随时随地获取“与人相关”的数据，大数据的收集渠道将不再仅仅局限企业内部的信息系统，人力资源管理系统必须具有随时随地获取数据的能力。人力资源管理系统数据获取将更多地依靠移动端甚至是传感器等新技术的使用，人力资源信息化需要打造一条有效连接hr所服务的管理者和员工的信息高速公路。由于“人的数据”高度连接和聚合，数据的安全性和隐私保护将成为一个重要课题。有效地解决数据的公开和隐私的问题将是人力资源信息化建设者必须面对和解决的一个重要挑战。
3.人力资源管理系统工具的多样化。
在拥有和采集了大量人力资源日常数据后，对数据的分析、整理、整合的能力将至关重要。传统的、单一的人力资源管理系统将无法胜任如此庞大的.数据处理任务。通过采购第三方的数据处理、分析工具将有利于提升人力资源管理系统的数据分析能力，有利于企业通过数据驱动人力资源管理创新。
同时，在人力资源管理人才招聘、人才测评、薪酬管理、人才绩效等垂直应用方面，由于大数据分析强调预测性以及前瞻性管理，人力资源管理应用将更具有专业性，市场上将出现多种专业性的应用工具。在人力资源信息化建设上，企业可以根据自身需要自主、灵活地选择专业化的工具，满足企业个性化需求。
4.人力资源管理系统“云服务化”
随着大数据和互联网技术的不断融合，基于云计算、云平台的人力资源服务平台将不断涌现。数据按需计算，企业按需付费的模式将不断成熟。对于传统企业来说，人力资源信息化将有了更快捷、便利的选择。企业信息化部门在实施人力资源信息化时将不再需要购置大量设备、采购产品软件后进行个性化实施，而只需按照企业需要购买相应的云服务即可。同时，由于在大数据应用的复杂性，不具有很强技术实力的企业可以借助云计算能力充分挖掘数据的价值，突破企业计算能力的壁垒，实现人力资源大数据应用。
大数据时代，企业的竞争将是数据应用能力的竞争。人力资源信息化建设的从业者利用大数据技术建设更加专业化、智能化的信息系统，为人力资源管理服务提供更加客观、科学的数据服务将给企业创造出巨大的价值。人力资源信息化建设也会因为大数据技术的应用迈入一个崭新的时代。
参考文献。
[1]周光华.基于“大数据”价值对人力资源管理的思考。
[2]唱新.大数据在人力资源管理体系的应用。
[3]李柯.大数据时代人力资源管理的机遇、挑战与转型升级。
大数据时代教学建设论文
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”――这是《大数据时代》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。
美国是《大数据时代》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，web3・0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。
透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前――美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。
读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。
作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的.文化以及能用于教学的鲜活案例。
每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据时代》就这样在坚持中溶入我的思想。
统计学与大数据论文
探究式教学法是教师在教学过程中以问题为教学研究对象，组织教学内容，使学生通过对问题的了解、资料查询、阅读、思考、研究、探讨、交流和听讲，学会获取知识和应用知识，收集和辨析有效数据，系统地分析问题，获得解决问题的答案，并进行交流、评价的一种教学方法。其核心内容是通过问题的设定进而激发学生的学习热情，变被动为主动，把学生真正当成教学主体，培养学生养成创新思维模式。在摸索和探究中不断前行，从而系统地掌握课程知识内容并形成完整知识体系。
统计学原理课属于经济与管理类专业的一门必修基础课程。对构建学生基本知识体系，逐步形成分析和解决问题的方法体系尤为重要。然而该课程内容较多，包括了统计工作过程、综合指标体系、动态数列分析、指数分析、抽样调查推断、统计预测等多项内容。每一项内容均由完整的理论知识和独特的方法构成。知识点较多且晦涩难懂，学生不易理解掌握。尤其在以往的传统教学模式下，老师卖力地讲，拼命地试图将理论知识与生产生活实践相结合，却始终无法有效激发学生的学习热情。最终是“教师讲得累、学生打瞌睡”。鉴于此，我们结合经济与管理专业的非统计类专业特点，在我校四个经济与管理类专业的统计学原理教学中逐步引入“探究式教学”方法，把教学的主体定位到学生，充分挖掘学生的主观能动潜力，拓展学生的创新思维模式，增加学生实际动手能力。把教学课堂变成探究讨论场所，让传统的教学活动重新激起一个又一个的思维涟漪，收到了较好的教学效果。
一探究式教学法在统计学原理课程中的实施环节。
1问题选取。
要依据教学大纲的定位，同时又要结合非统计专业的现有实际，结合我校应用型本科的基本定位，选择难易适中且和工作实践紧密结合的内容。做到由易到难，逐渐加大难度，稳步推进，慢慢形成学生的探究思维定式。
在实施探究式教学的初期阶段，应选取单一的并能够在较短时间内完成的问题。最好是能够当堂形成结论且给学生较深的印象。随着探究问题的不断深入，结合教学大纲，问题的.选取进一步深化，逐步设置有一定探究压力但系统性不强并限定探究学习难度的问题。此时可以按照不同的抽样标准实施抽样，让各抽样小组分别观察其组内的方差水平。在此基础上一旦实施整群抽样，则误差水平可能的变动趋向。也可以就静态指标和动态指标的特点提出问题，让学生分别去对应会计课程的存量指标和流量指标，以学科之间的交叉和连贯激发学生的探究热情。等到学生逐步适应探究式学习这一新的学习模式后，教师就可以布置系统的、需要学生分组分任务在较长时间内才能完成的任务。
2布置问题。
将选取的问题布置给各个小组。小组根据问题的大小与多寡，通常5～6人为一个小组。对于较单一的问题，可以多分几个组，各组的问题不强调其唯一性，可以重复，以便于比较不同小组的完成质量。对于较为复杂的问题，可根据问题的数量和工作任务情况，先确定各组组长(初期组长可由教师根据学生的综合能力统一指定，但随着探究活动的逐步开展，组长应鼓励个人报名或学生推荐)，然后由学生根据自己的知识侧重和个人喜好选择小组成员。每一个小组承担不同的探究任务。但无论问题难易程度如何，都必须确保每一个学生分担不同的探究任务，不允许有学生轮空，也禁止探究能力较强的学生大包大揽(但不排除必要的协作)。
3迅速完成组内分工。
各组领取任务后，在较短时间内由组长在本组内根据个人的特长确定组内分工(3～5分钟即可)。制定抽样方案、实施抽样、搜集整理数据、查阅资料、分析推断、撰写报告等。对于具有共性并较为重要的知识点，应要求每一个学生都独自完成，不因分工而隔断知识体系。
4收集分工情况，据此串讲知识点，引导学生的工作方向。
教师可收集各组分工情况的书面结果，根据分工结果分别讲授各方面、各环节涉及的知识内容。讲解应详略得当，有针对性，可以打破书本固有的知识点顺序。告诉学生在各自的工作中可能涉猎的知识内容，资料查找的方向以及分析解决问题要用到的方法。说到统计指数，涉及同度量因素，就涉及了物量指标和价值指标问题，涉及派氏、拉氏指数的选取，常用的cpi确定方法同样会牵扯到基期的选择、权数的确定。因而鼓励学生去查找相应的文献资料，并进一步思索可能出现的新问题。拉氏、派氏指数分别代表了哪一种思维定势和探究趋向?指数体系的确立基于什么考量和出发点?指数体系的确立和因素分析的实际意义在哪里?等等。这种串讲，既为学生指明了工作的方向，帮助学生打开思路，同时又告知了基本的分析方法。
5文献检索，初步探究。
学生根据教师的点拨，依据各自工作任务，分头查阅相关文献资料。指导学生利用图书馆、互联网查阅相关的统计公报、统计年鉴、报纸杂志和相关学科的理论知识。并在此基础上对所持问题进行初步探究。资料文献的查阅也是一个循序渐进的过程。学生很可能在探究初期只是查阅了和问题直接相关的表象资料，而忽略了深层探究所需数据的收集，结果出现“头疼医头、脚疼医脚”的局面。
6集中讨论，相互激励，深入探究。
各小组成员在收集相关资料并形成初步意见后，可及时组织大家集中讨论。每个人均可阐述自己观点，对所选用数据资料的可信度，使用方法是否得当等，听取他人意见。讨论过程中可有效实施相互的智力激励，迸发出灵感火花，为进一步发现深层次问题，探究和解决深层问题打下良好基础。
7课堂交流、汇报。
学生在组内讨论探究的基础上，各自完成分工任务。形成统一意见后，应将成果制作成ppt文档。在规定时间内由教师组织集中进行课堂交流、汇报。由各组主讲人通过ppt演示本组工作过程和工作成果，允许组内其他成员加以补充完善。
8教师讲评。
根据各组汇报结果，教师要进行及时讲评。既要对学生的分析运用能力给予充分肯定，又要对其在方法、思路上存在的问题给予指正。指导学生及时转换思路，回归正确的探究方向。探究式教学虽能够有效激发学生的探究热情，但由于学生认识问题和所学知识的局限性，极易形成学生“钻进去、出不来”。问题的叠加效应可能会打击学生探究热情，或导致“不可知论”。教师的及时讲评和肯定，是进一步引导学生回归探究学习正途的指南针。
二探究式教学法在应用中应注意的几个问题。
探究式教学可以很好地调动学生的学习积极性，最大程度激发学生的探究创新活力，提升教学质量和强化教学效果。但是在实际应用时必须注意以下几个问题。
探究式教学从表面看是把探究学习的主体转化为学生，但实质上绳子的另一端是教师。教师的备课、引导、启发在整个教学环节中起着至关重要的作用。教师的备课任务不仅不能削弱，而且更应该得到加强。从问题的选取设定到最后的验收讲评，教学的主线仍然紧握在教师手中。哪些问题可以选来作为探究目标，什么样的问题可以实施分组讨论、协作完成，都需要教师精心设计。这就需要教师具备完备的知识体系和对教学方法的综合把控能力。需要教师不断充电并择机走向生产实践一线，了解学科发展动态，始终站在学术发展前沿。
2探究式教学需要教师的及时引导和启发。
在实施这种教学方法的初期，由于学生对新的教学模式一时难以适应，会因各小组组织不力，学生无从下手，不了解整个教学活动的核心内容，而产生畏惧情绪。因而教师要及时地加以引导，为学生指明工作的方向并及时答疑解惑。教师可以利用常规教学课堂平台，也可以利用互联网的相应沟通平台或手机飞信、微信等方式，收集学生意见和问题并及时给予指导，将学生引导到独立探究、合作探究的学习环境中，逐步形成探究式学习的良好氛围。
3探究式教学仍需要传统的课堂讲授模式加以配合。
对于学科的基础知识、基本概念我们很难将之归为探究式问题。加之学生在接收一门新的课程知识时往往出现短暂的不适应。因而教师仍要利用讲堂这一平台向学生讲解基础知识。教师在讲授这些内容的时候应着力使用启发式教学方法，多列举实例，多提出问题，逐步培养学生思考问题的能力，并产生探究问题的冲动和欲望。进而实现从传统教学模式向探究式教学的自然过渡。
4探究式教学课后占用时间较多，容易加大学生的学习负担。
教师要合理安排探究式教学内容。挑选有针对性和实际意义的内容作为选题，并适度调整教材体系中的相关章节。做到教学有重点、探究有实效。把一些容易理解和掌握的知识交给学生自我消化，或由教师使用传统方式串讲带过，把核心知识且具有探究的条件和意义的章节认真组织学生探究学习。避免全面开花、拘于形式，结果造成学生到最后劳神费力、难有所获。
统计学原理课程内容较多，结构复杂且难懂。但却是经济与管理类专业学生必修的一门方法论学科，在整个学科知识体系中占有重要位置。传统的课堂讲授模式无法激发学生的学习热情，很难收到良好的教学效果。实施探究式教学法，可以充分调动学生主观能动性，培养学生学习探究的良好习惯，为今后的实际工作和终身学习奠定基础。教师要先弄清楚探究式教学的真正意义，对探究式教学的实施环节、问题的选取、节奏的把控、效果的评定有着全面而深刻的认识。欲使探究式教学能够实现预期教学目的而非只是“标新立异”，则需要教师不断充实完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。
大数据的心得体会论文
随着信息时代的到来，人们生活中的各个方面都开始涌现出海量的数据。这些大数据以惊人的速度增长，使得人们需要运用更加高效的方法来处理和分析这些数据，从而获得有价值的信息和洞察。在我与大数据打交道的过程中，我深深领悟到了大数据的重要性和它对我们生活的影响力。在这篇文章中，我将分享我对大数据的心得体会。
首先，大数据为我们提供了更全面和准确的信息。在过去，我们往往只能凭经验和感觉来判断事物的发展趋势和决策的方向。然而，随着大数据的普及，我们可以通过收集、分析和挖掘大量的数据，了解事物的真相和本质。比如，在市场营销领域，大数据可以帮助企业分析用户购买行为、消费偏好和市场趋势，从而制定更加精准和有效的推广策略。在医疗健康领域，大数据可以帮助医生分析患者的病例和治疗效果，为患者提供更加个性化和有效的治疗方案。通过大数据，我们可以更加科学地进行决策和规划，使我们的行动更加明确和高效。
其次，大数据为我们提供了更深入和全面的洞察。传统的数据处理方法往往只能分析孤立的数据点，而难以发现数据之间的联系和规律。然而，大数据具有强大的处理能力，可以将各个领域的数据进行整合和分析，从而帮助我们发现隐藏在庞大数据中的规律和趋势。比如，交通领域的大数据可以帮助我们了解城市交通状况和交通拥堵的原因，从而优化交通管理和规划。而在科学研究领域，大数据可以帮助科学家们分析海量的实验数据，发现科学事实和新的知识。因此，只有运用大数据的方法，我们才能够获取到更加准确、全面和系统的洞察，为我们的工作和生活带来更大的价值。
第三，大数据为企业和组织提供了更广阔的发展空间。在信息时代，数据已经成为企业竞争的重要资源。通过收集和分析大数据，企业可以了解市场需求、优化产品和服务，并制定合适的商业策略。比如，Amazon通过分析用户购买记录和偏好，为用户推荐个性化的商品，提高销售效率和用户满意度。而在政府组织中，大数据可以帮助政府进行城市规划、资源分配和社会管理，提高行政效率和服务质量。此外，大数据还为创新提供了更多的可能性。通过挖掘大数据中的信息和资源，创业者可以发现新的商业机会和创新方向，为社会的发展带来新的动力和活力。
第四，大数据也带来了一系列的挑战和问题。首先，大数据的处理和分析需要高度的技术和运算能力。大数据往往以海量的形式存在，数据存储、处理和分析需要庞大的计算资源和算法模型。其次，大数据的安全和隐私问题也引起了人们的关注。随着大数据的应用，个人和机构的隐私面临着更大的风险，需要制定更加完善的数据保护和隐私政策。此外，大数据的分析和使用也需要遵守法律和伦理的规范，避免滥用和侵犯他人的权益。
综上所述，大数据对我们生活的影响力是巨大的。通过大数据的处理和分析，我们可以获得更全面、准确和深入的信息和洞察。大数据为企业和组织提供了更广阔的发展空间，也为创新提供了更多的可能性。然而，大数据的应用也面临着一系列的挑战和问题。因此，我们需要积极应对这些挑战，保障大数据的安全、隐私和合法性，从而更好地利用大数据的力量，为我们的社会和生活带来更大的进步和发展。
大数据和人工智能心得体会
随着互联网的发展，大数据和人工智能越来越受到人们的关注，它们对于各行各业的发展产生了巨大的影响。大数据提供了海量的数据资源，人工智能则通过机器学习、深度学习等技术将数据转化为智能，为人类带来了更多的便利和创新。在与这方面的学习和实践中，我深深地感受到了大数据和人工智能对未来社会的巨大作用和巨大的潜力。
第二段：大数据领域的思考。
大数据是革命性的技术，它正在深刻地改变着我们的生活和各行各业的发展。在学习大数据的过程中，我发现大数据关键技术和开发模式的掌握对于数据分析和挖掘至关重要。这需要我们不断地学习和积累知识，不断完善自己的技能和思维方式。同时，在应用大数据的过程中，我们要遵循数据驱动的原则，善于从数据中发现问题和机会，并提出有针对性的解决方案。
人工智能是未来的趋势，它具有极大的应用价值和发展潜力，正在为人类带来更多新的机遇和挑战。在研究人工智能的过程中，我发现人工智能需要很高的算法和编程技能，同时还需要掌握深度学习、神经网络等先进的技术。在实际应用中，需要结合业务场景进行精准分析和建模，结合大数据资源与云计算平台，实现高效的算法开发和优化。此外，在使用人工智能技术时，也要注重数据安全和隐私保护的问题。
在大数据和人工智能这两个领域的交叉融合中，出现了许多令人兴奋的应用场景。比如，在金融行业中，可以利用大数据筛选出精准的投资机会和风险；在医疗行业中，可以通过人工智能技术辅助医生进行诊断和治疗；在智慧城市建设中，可以利用大数据进行智能化管理和运营。这样的结合在未来会变得越来越重要，在实际应用过程中，我们需要不断创新和提高技能水平，以更好地为社会服务。
第五段：总结体会。
在学习和实践大数据和人工智能的过程中，我意识到这两者的融合是形势所趋。在未来的社会中，大数据和人工智能将以更加快速和广泛的方式渗透到各行各业。我们需要不断提高自己的技能和思维方式，不断创新和实践，才能更好地应对未来的挑战。大数据和人工智能的发展，不仅是科技的进步，更是我们时代的特征，带给我们的不仅仅是便利，更是一种深刻的改变。
大数据营销创新研究论文
大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用，标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化，本篇大数据论文的笔者认为，在享用大数据带来的便利同时，需要兼顾大数据带来的伦理问题。
近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展，it业又出现了一个新名词——大数据（bigdata），“大数据”（bigdata）的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革，且已在各行各业逐渐形成燎原之势，大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化，同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。
对于大数据的概念，迄今为止仍然没有形成统一的准确定义，francisdiebold是第一个提出“大数据”术语的学者，他认为：大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据，主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团（现为gartner）的分析师douglaslaney（）在研究报告中，就指出数量（volume）、速度（velocity）和种类（variety）的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的，但在此后的十年间很多企业如ibm和微软仍然使用这个“3vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见，大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司（idc）在20做的报告中定义大数据为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看，大数据的特点可以总结为4个v，即volume（数量），variety（种类），velocity（速度）和value（价值）。4vs和3vs的不同之处就是增加了一个价值，指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）对大数据的定义进行了统一：大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由于利益相关者的角度不同，因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同，但大数据的重要性却得到了一致的认同，即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态，也超出了现有的技术处理手段。
正是有了数据的爆炸式增长，大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。《nature》出版了专刊“bigdata”，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。年《science》推出关于数据处理的专刊“dealingwithdata”，讨论了数据洪流（datadeluge）所带来的机遇，同时也指出如果能够有效地利用好这些数据，人们将会得到更多的机遇，并能对社会发展产生巨大的推动作用。
国外学者danielnunan（）就指出了大数据可能会产生影响的五大领域：社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私，因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期，同时它也决定了未来商业的发展趋势，尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。
2-1营销活动将更科学化。
大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值，因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉，而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事，在20世纪末的美国沃尔玛超市中，超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中，后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布，顺便为自己购买啤酒，当然其中就用到了商品间的关联算法，而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。
2-2营销活动将更个性化。
随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高，大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化，而大数据恰好能够利用其显著的优势，从海量的数据中提取有用的信息，准确地把握客户的兴趣点，了解客户的个性偏好，因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。
2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开。
大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源，因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势，而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益，因此未来企业的营销人员的职能会发生转变，以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后发布报告称，数据科学家的需求将会持续扩大，未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。
2-4营销活动将可预测。
大数据是一场技术性的革命，海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程，而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争，谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜，因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值，而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大，能搜集全面和综合的数据，并再结合数据算法建模的使用，便能充分地挖掘数据间的相连性，从而来预测市场的发展趋势，帮助提升营销活动的'可预见性。
总之，大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候，有一个问题已慢慢引起了全世界的关注，即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。
3大数据时代面临的挑战。
3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏。
大数据的“大”是指数据量大，但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大，相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段，因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作，而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战，因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。
3-2数据的复杂化难以管理。
当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化，各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全，但这却不是一个实际的处理方案，一方面没有那么大的内存去存储；另一方面由于数据的珍贵，每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上，彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律，需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。
3-3公众和个人隐私问题日益凸显。
当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率（jacobs，），而目前这两种能力还不能有效的结合，使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上，而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如，很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售，甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等，这已给个人造成了严重的困扰。
3-4数据精准性与服务精准性不对称。
尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求，但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区，此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的，但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化，但却无法全面把握消费者的内心活动，因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”，他的购买行为是由很多因素综合决定的，可能是心理，可能是价格，还有可能是环境因素，等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字，但却很难提供精准的预测，这里面涉及了一个不可确定性因素，就是顾客的心理。
4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径。
大数据对于营销领域来说是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值，有效地提升企业的竞争力，同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此，本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。
4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为。
由于我国相对于西方发达国家来说，大数据营销起步较晚，因此相关的法律法规还不是很健全，许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说，国家是市场有序进行的保证，而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。
4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制。
由于法律仅仅是外在的约束因素，而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性，加强企业的内在道德观念，自觉的遵守道德约束。而事实证明，企业通过建立消费者隐私的保护机制，依法保障消费者的合法权益，是解决这些伦理问题的源头。（3）利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的，因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的，因为往往拒绝不了利益的诱惑，而法律的制定往往是滞后于技术的进步，人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律，事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会，因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。
5结论。
大数据与营销管理领域的结合也是时代发展的必然趋势，更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时，我们在享受大数据带来的巨大商业价值时，也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂，对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势，来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。
大数据和人工智能心得体会
近年来，大数据和人工智能这两个词频繁出现在各个领域。在我所学的计算机科学领域中，大数据和人工智能也显得格外重要。在面对这个新兴领域时，我思考了许多，以下是我的一些心得体会。
首先，对于大数据和人工智能，要先了解它们的定义和作用。大数据是指庞大、高增长和多样化的数据集合，可以用于数据分析、数据挖掘等等。而人工智能则是一种模拟人类智能的技术，在各种领域有广泛应用。
第二段：大数据具有重要意义。
大数据有很多重要的意义。首先，它可以帮助我们更好地了解客户需求和市场趋势。在商业领域中，可以利用大数据进行精准营销。其次，它也可以帮助我们更好地了解社会现象，例如疾病传播、人口分布等等。这些数据可以帮助政府科学决策。
人工智能在各种领域都有广泛应用。例如，在医疗领域中，人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗，甚至可以精确到单个细胞。在智能家居中，人工智能可以根据用户的行为和偏好，自动为用户打开家电。还有自动驾驶汽车等等，这些都是人工智能在实际中应用的例子。
第四段：需要加强的方面。
尽管大数据和人工智能带来了很多好处，但我们还需要在一些方面加强。首先是数据隐私保护问题。由于大数据需要采集大量的数据，因此可能有人滥用这些数据。其次，人工智能的智能水平还有待提升。一些人工智能系统仍然存在一定的错误率。
第五段：结论。
总结来说，大数据和人工智能是一个不可避免的趋势。我们需要认真思考如何应对这种趋势，并在实际运用中不断加强相应的应用和技术。同时，我们也要关注保护数据隐私、提高人工智能的准确性等方面的问题。只有这样我们才能够把大数据和人工智能的好处努力发挥出来。
大数据高等学校教学的论文
1.注重精神产品成本核算。
精神产品和物质产品的价值表现不同，同样的“所费”不一定取得同样的“所得”。高等学校的主要成果是人才不是物质产品，其价值就不能单纯用所耗活劳动和物化劳动的价值来表达。对于精神产品如何核算成本也只能是借助于“成本”的概念，在核算时与物质产品有其很明显的特殊性。物质生产部门对无意识的物体进行加工，投入多少活劳动与物化劳动一般是有固定比例的，其成本比较容易控制，而对人才的培养则不同，它受到多方面因素的控制和制约，如社会制度、社会环境、经济条件、科学文化水平等。高等学校成本核算不能单纯地被认为是费用的归集，它是指为了加强经济管理，培养合格的毕业生，在校期间发生的各种费用要有一个确定的标准来衡量。在评估上既要看到成本水平，又要考虑人才的质量和数量。
2.注重人才投资的预算。
通常计算大学生某年平均培养费用的方法是以某年经费实际支出数除以该年在校学生的平均人数计算，也只是人才投资的预算内部分，不能被认为是培养大学生的成本，因为基建投资、其他各项一次性投资都未反映在年终决算中，也就是说没有反映在当年的经费支出数之内；另外其他各项投资虽然都是为了开发学生的智力却不全为当年学生受益。所以高等学校所要核定的成本不象企业计算的那种“全部成本”，也不是为培养学生所耗费用的简单总和，而是一种部分的活动成本。高等学校的成本概念既是广义的，又是特指的。它是指高等学校为培养每一个合格的大学毕业生，在校期间发生的通过学校管理活动能够有效控制的那部分费用支出，全部成本法不能适用高等学校的成本核算，而活动成本法则能满足和适应高等学校成本核算的要求。
二、高等学校成本核算方法———“活动成本法”
活动成本法起源于美国本世纪30年代，在国外广泛运用，其主要特点是：第一，经济责任明确，便于成本管理。一般地讲活动成本是各基层单位的可控成本，固定成本是管理当局的可控成本。第二，没有强制性的统一会计制度，成本计算简单固定成本的必分摊。第三，活动成本法是一种部分成本法，它与全部成本法相对称，活动成本法是包括变动费用，只有与业务量有关的变动费用才构成产品的成本要素。可见，这些特点都是满足高等学校成本核算特点和管理要求的，在运用中可以扬其长、避其短，及时总结经验，为高等学校科学管理开辟一条新路子。深入研究成本习性，是正确划分活动成本和固定成本、用好活动成本法的关键所在。应用活动成本法的前提条件是将成本按其习性划分成活动成本和固定成本。所谓成本习性是指成本额对业务量总数的依存关系。凡成本总额随业务量的增减成正比例变动的是活动成本，凡成本总额不随业务量变动，在短期内相对稳定的是固定成本，介于两者之间的是混合成本，对于混合成本还要采取一定方法继续分解。这是关键的一步，也是困难较大、问题较多的一步。
从高等学校的经费分配角度来看，除一次性补助、基本建设投资外，基本上是“人头经费”，即上级主管单位按照当年在校学生人数的平均数乘以一定的预算标准计算出来的。学校得到这笔经费后，再按照先保证人员经费后，根据财力情况安排其他的原则进行经费再分配。从经费使用职能看，高等学校的经费可大致分为三大部分，即人员经费、公用经费和专项经费。而人员经费和公用经费合在一起就是前面所说的“人头经费”。其中人员经费中的本专科学生助学金，公用经费中的公务费、业务费、其他费用等开支状况除了很大程度上取决于预算定额和学生人数外，还与管理部门的管理水平有着非常密切的关系，所以以上这几项应是活动成本，人员经费中的工资则不同，虽然它也包括在“人头经费”中，但就其详细的开支内容来看，它与当年在校学生人数没有密切关系，是学校开办就必须按期开支的约束性成本，这种管理体制和性质是由我国现行的人事制度和工资政策所造成的。由于它一般不受基层管理活动的影响，所以是固定成本。人员经费中的补助工资、职工福利费、差额补助费等，也都是固定成本。高等学校的房屋、设备等固定资产具有同企业一样的性质，在其使用过程中能连续在若干个生产周期内发挥作用，并保持原有实物形态，其价值随着磨损程度逐渐消耗，并且消耗的价值要求得以充分的补偿。高等学校的这种补偿是靠国家拨款来实现的，它包括在每年的设备购置费和修缮费中，可见高等学校每年的'设备购置费和修缮费是为了当年保持学校一定的规模和能力以及发展需要的支出，包括补偿和发展两部分，类似企业中的大修理基金、折旧基金和企业生产发展基金，因此从这点分析，这两项的实标开支作为当年学生的培养成本是完全没有道理的。解决的办法是实行固定资产折旧制度，实行后提取的折旧费和大修理费才近似反映学校当年为培养学生用于固定资产方面的实际耗费，但现行的财务制度是高等学校的固定资产不实行折旧，因而设备购置费和修缮费也应是固定成本。到此为止，对高等学校的全部成本按其习性做以下划分：
(1)固定成本包括：工资、补助工资、职工福利费、设备购置费和修缮费；
(2)活动成本包括：人民助学金、公务费、业务费和其他费用等。这里提到的费用只是国家教育投资的一部分，如象离退休人员费用、科研课题费(包括补助费)等未涉及，因为它们与当年学生培养无关，应另法核算。
2.消耗性开支应该成为高等学校成本要素重点。
活动成本法将高等学校的人民助学金、公务费、业务费、其他费用等消耗性开支作为成本要素重点加以核算控制，符合“尽可能节省各项消耗性开支，保证重点开支的需要”的原则。据统计，高等学校以上这几类开支占全部教育事业费的三分之一左右。由于它们都是纯消耗性的费用，因此它们的节约是完全意义上的节约，是应该花大力气管好用好的。值得提到的是高等学校的广大财务工作者一直就比较重视对这类成本的控制，在实践中创造了许多行之有效的控制方法，只是由于没有重视从理论方面去总结，有了好经验，但因为是各自为政，自成体系，自立标准，不能说服人，在推广上受到了一定的限制。现在，活动成本法从理论上解决了这个问题。
3.成本资料可进行校际比较。
这是考核高等学校经济效益的指标之一。由于活动成本只将变动成本作为成本要素，故人才单位成本就等于总变动成本除以在校平均学生人数。这样计算排除了由于学校规模、投资、新老等因素不同而造成的成本差别，避免了按照传统方法(全部成本法)计算成本时最使人感到“问题多，而不好解决”的难题，为同类学校之间的成本比较提供了可能。一般地说，在同类学校中消耗性开支具有较大的共性，这部分费用消耗较低的应视为管理控制水平较高。目前各类高等学校消耗性费用存在较大的差异，除了地区、专业的原因外，主要是管理水平差异的反映。今后如果定期进行校际间横向比较，相信定会有成效。
4.活动成本法可以建立在高等学校现行会计科目上。
财务会计系统地提供单位管理活动的原始记录，活动成本法是将财务会计提供的资料作进一步加工和引伸，使之更好地满足管理需要的一种先进的成本核算办法。这里运用的活动成本法是按“会计科目”来划分活成本和固定成本的，为的是把它同现行的会计制度联系在一起，它虽然有一定的假定性，但符合高等学校的成本特点和管理要求。特别值得一提的是，免去了计算成本时将固定费用分摊的繁琐计算，在增加工作量不多的情况下开辟了新的管理途径。
作者:姚航单位:辽宁医学院财务处。
大数据桥梁工程的论文大数据在桥梁工程中的应用
在桥梁工程中，数据按时间上的划分可以分为两类，静态数据与动态数据。静态数据主要指桥梁的相关信息资料库与科学实验产生的数据。信息资料库是一种相对静态数据，因为这些数据资源每过一段时间将更新一次。各国家和各地方政府部门基本建立了桥梁工程资料库及相关系统，列举出主要国家和地方政府的桥梁管理系统，包括建成时间、系统功能、与建设部门等。除政府部门外，各科研单位也在完善各自的桥梁统计分析系统，系统中主要包括桥梁的桥型、跨径、材料、建成时间等基本信息，还包括桥梁的病害、桥梁状况评定等相关内容。桥梁的科学试验数据主要来源于各大高校和科研单位科学研究中的模型试验、振动台试验、风动实验、桥梁的荷载试验等产生的数据。这类数据的有效分析处理形成各类科学研究成果，但是此类数据的开放程度低，造成数据资源的极大浪费。桥梁的动态数据主要来自于桥梁的施工监控和成桥运营阶段健康监测系统，此类数据由安装在桥梁上的实时监测传感器获得，包括位移传感器、速度传感器、加速度传感器、应变计、温度计、风速仪、gps等。统计了国内部分桥梁健康监测系统的传感器数量以及安装时间。各类传感器配以相关的采集系统来获得数据信息，再通过相关软件分析、处理，从而掌握桥梁的实时健康状况，对桥梁的状态进行评估与预测。整个桥梁健康监测体系。
2开发桥梁工程领域大数据资源意义。
利用桥梁的静态数据库，可以了解桥梁的基本信息，为全国的桥梁统计、普查与管理提供信息资源。科研数据的开放有助于学术界的交流、创新，取得更为丰富的科研成果。桥梁动态数据包括施工监控数据与成桥运营阶段的监测数据，充分利用与挖掘大数据资源，可以提高桥梁的施工质量、加快施工进度，提前预测和解决施工过程中可能出现的问题，减少质量事故和经济损失。成桥运营阶段的监测数据主要为桥梁的健康状况评估提供依据，掌握桥梁所处的状态，分析、处理数据资源，提高预测、分析、解决问题的'能力。可为同类桥梁的施工管理与养护等，提供宝贵经验。同时大数据资源的开放、共享，有助于节约国家资金和社会资源。
3存在问题及解决方法。
（1）最先遇到的也是最棘手的问题是数据的去冗、去噪，从海量数据中挖掘大数据资源价值。目前，所列一座特大桥上各类传感器每天采集的数据达到几个gb到几十gb，甚至上百gb，如此海量的数据如何去处理，有效剔除无用的信息，找寻剩余有用的信息，从而产生新的价值、新的资源。这也是在大数据时代有效利用大数据资源要解决的首要问题。解决这一问题的主要途径是编译相关的去冗、去噪的智能分析软件，同时可以利用云计算、云分析、云管理等方法来提高解决这一问题的效率，使大数据变为有用数据，做到真正智能化分析。
（2）现在各政府部门和科研单位，都在做自己的桥梁信息库以及监测研发数据库等，而且大多数数据库都是相类似、重复的。这样造成资源的极大浪费，包括劳动力、资金等。解决这一问题的有效途径是加强政府部门、科研单位内部以及之间的相互合作，开放和共享数据资源，这也是大数据时代的必然趋势。各部门和科研单位可以有步骤、分阶段地开放共享各自所拥有的数据资源，不论是采用付费或免费的方式。
（3）由于大数据具有“4v”等特点，在大数据研究的初期阶段，大数据的价值还未充分体现时，要储存、分析、利用大数据资源，需有软件、硬件等基础设施的投入，国家和科研单位应提供专项资金的支持，同时国家可制定相关鼓励支持政策。
（4）在大数据时代成熟以后，应建立相关法规，规范和保护数据的开发利用，制订相关统一标准，提高数据的使用效率。
4结语。
本文首次在桥梁工程领域引入大数据概念，提倡用大数据的观察事物的方法和思维方式来分析、处理、挖掘早已在桥梁工程中应用的大数据资源。文章首先介绍大数据的概念及特点，和在桥梁工程领域产生的静态与动态数据的来源。其次、说明充分开发桥梁工程领域大数据资源的重要意义。最后，就目前在桥梁工程应用中存在的问题提出相关解决途径。
大数据时代的大数据管理研究论文
在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的'便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。
大数据和人工智能心得体会
大数据和人工智能已成为当今最热门的话题之一，也成为许多企业和学术界关注的焦点。大数据和人工智能的发展正在改变人们的生活方式，也对全世界的经济、政治、社会和文化产生着巨大的影响。作为一名技术爱好者，我认为大数据和人工智能是可以彼此交融的，而这种融合将会带来更加惊人的成果。
第二段：大数据的重要性。
随着互联网、智能手机等技术的普及，我们每天都会产生大量的数据，这些数据包含着宝贵的信息，如何高效地处理这些数据，将会对企业和社会产生重大的影响。大数据给人们带来了更快更准确的决策，而且可以帮助企业进行更精细的市场营销和客户服务，也可以帮助医疗、交通、教育等各行各业提高效率和便利性。同时，大数据也实现了对个人隐私的保护，确保数据的安全。
人工智能被誉为是未来重要的技术方向之一，随着机器学习和深度学习等技术的发展，人工智能已经实现了自然语言处理、图像识别等复杂任务，如AlphaGo在围棋领域的胜利引发了人们对人工智能的关注和讨论。人工智能的发展正在改变我们的生活方式，同时也带来了许多新的机会和挑战。我们可以看到，人工智能已经渗透到各个领域，如自动驾驶汽车、智能家居、金融风控、医疗诊断等。随着技术的发展和应用场景的不断扩大，人工智能的未来将会更加广阔。
大数据和人工智能本质上是相辅相成的。大数据可以为人工智能提供更多的数据源，为机器学习和深度学习提供更多的原始数据，从而提高人工智能的能力和效率。人工智能则可以对大数据进行更加精细的分类和分析，发现数据中隐藏的信息和规律，从而实现更加精准和高效的指导决策。在人工智能发挥越来越重要的作用的背景下，大数据和人工智能的未来看起来非常光明。
第五段：总结。
大数据和人工智能的发展正在改变我们的世界，为我们带来了许多新的机遇和挑战。承认这种发展趋势，抓住机遇，将两者结合起来，可以给我们创造出更为广大的未来。未来不仅要发掘出更多有价值的数据，更要让人工智能的应用覆盖到更多的业务场景中。只有这样，我们才能真正意义上探索出一个基于大数据和人工智能的全新的未来。
人工智能与大数据分析：大数据时代的人类行为预测
阅读下面的材料，根据要求作文。(60分)。
美国有句谚语：“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”人们不能漠视数据，数据是科学的度量。
有学者认为，我们正处在一个数据时代。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽的迅速提升，云计算、物联网的应用多样，数据的运用和创新给公民、政府、社会带来了种种的挑战和变革。
【优秀作文】。
近日，由于北方地区灰霾天气频发，被称为灰霾“元凶”的.细颗粒物(pm2.5)受到空前关注。许多人都在呼吁政府尽早出台pm2.5的评价标准。温家宝总理最近也表示，环境监测标准将逐步与国际接轨，使监测结果与人民群众对青山绿水蓝天白云的切实感受更加接近。
生活的经验告诉我们，凡事要做到心中有数。有“数”的标准，未必是感观上的眼见为实，而可能是习惯于对科学数据的求证。在各类统计数据中，常见到表格、数据、箭头、报表，把它们准确制成了柱状图、折线图、曲线图，于是，人们觉得生活获得了实证性，或者说科学性。
数据让生活变得可测量，有时候，符号化、数据化的结果，有可能偏离生活的真实。近期的例子就是pm2.5。
空气质量监测结果与老百姓感受不符，已表现突出。在一些城市，空气质量优良率多年保持90%以上高比例，优秀空气天数也呈逐年大幅增长的趋势，而与数据上的“大好形势”不相符的是，人们抬头见到蓝天的次数并未增多，在一些“光灰”城市中，甚至连10米以外的风景也无法辨识。
很难说，数据不符合人们的感受，就是有意为之，或者是欺骗。普通人通过蓝天可见度来界定空气质量，而掌握专业知识和一系列指标、数据的人，则通过收集和分析数据来判断空气质量。前者是生活的直观，后者是逻辑的结论。你说看不见蓝天，他告诉你数据说“空气质量良好”，甚至当你肉眼见到蓝天白云，数据仍可能告诉你说“还有浮尘”。这就是生活与数据之间的距离。事实上，pm2.5本身就是数据之一，在它之后，随着技术的进步，很可能有更多的检测手段与数据被“发明”出来。
科学技术使得生活感受得到量化，因而可以被测量。这是现代社会的一个基本特征，生活的数据化也许更趋于精确，但也可能背离人们的直观感受。
数据化的生活与感受的生活之间的距离，将会永远存在，不可能真正一致。就环境监测标准而言，正如温家宝总理所说，应尽可能地接近人们对蓝天白云的切实感受。
文档为doc格式。
大数据高等学校教学的论文
利用数据挖掘技术，比如可以对学生访问情况进行分析，跟踪、了解学生出勤情况。还可对学生年龄等个人情况进行分析，了解学生的组成、结构，为合理地安排课程设置提供依据。通过对学生考试情况的分析，并结合出勤情况，可作为考查学生学习的情况，为合理地评估学生综合素质提供依。对于挖掘出来的规则信息可以利用可视化技术，以图表或曲线等形式提供给教师，以使教师能充分利用学生的问题资源，从而提高教学质量。另外，数据挖掘可以应用于网上的考试系统，对考生情况和他取得的成绩进行挖掘，以帮助教师在以后的.教学中更好地让学生掌握知识。
3.2学生的学习特征。
学生特征包括两个方面:一是学习准备，一是学习风格。学习准备包括初始能力和一般特征两个方面。学生的初始能力是指学生在学习某一特定的课程内容时，已经具备的有关知识与技能的基础，以及他们对这些学习内容的认识和态度。学生的一般特征则是指在学习过程中影响学生的心理、生理和社会的特点，包括年龄、性别、年级、认知成熟度、智力才能、学习动机、个人对学习的期望、生活经验、文化、社会、经济等背景因素。学生的学习风格与学习活动有着密切的关系。对学生感知不同事物、并对不同事物做出反应这两方面产生影响的所有心理特征构成了学习风格。
利用数据挖掘功能分析学生特征，并在此基础上组织学习内容、阐明学习目标、确定教学策略、选择教学媒体，为学生创造出一个适合其内部条件的外部学习环境，使有效学习发生在每个学生的身上。
3.3预测学生和教师行为发生。
管理信息系统中记录着有关学生与教师在教学中发生的各种教学事故以及典型教学事例等教学运行信息，利用数据挖掘的关联分析与演变分析等功能，寻找师生各种行为活动之间的内在联系。如“当存在a，b时可以推出’c，这样的规则，即当有a行为和b行为发生时，还会有c行为。在教学过程中，如果发现学生或教师已有a，b行为时，马上可以分析其产生c行为的可能性，及时制定策略促进或制止c行为的发生。
3.4合理设置课程。
在学校，学生的课程学习是循序渐进的，而且课程之间有一定的关联与前后顺序关系。在学一门较高级课程之前必须先修一些先行课程，如果先行课程没有学好，势必会影响后续课程的学习。另外，同一年级学习同一课程的不同班级，由于授课教师、班级文化的不同，班内学生的总体成绩相差有时会很大。利用学校教学数据库中存放的历届学生各门学科的考试成绩，结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能，就能从这些海量数据中挖掘出有用的信息，帮助分析这些数据之间的相关性、回归性等性质，得出一些具有价值的规则和信息，最终找到影响学生成绩的原因。在此基础上，对课程设置做出合理安排。
3.5评价学生学习情况。
学习评价是教育工作者的重要职责之一。评定学生的学习行为，既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用，又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段，也是考查学生个别差异，便于因材施教的途径。
特别是对成绩管理数据库进行挖掘，其数据来源于成绩管理数据库，挖掘的任务就是从用户指定的数据库中以不同的角度或不同的层次上采掘出一系列的统计结果，如分布情况、关系，对比、显著性检验等，采掘结果用交叉表，特征规则，关联规则，统计的曲线、图表等表示，所以采用统计分析方法具有简单、方便、直观等优点，最为合适。
因此对学生学习行为和综合素质进行评价，一般采用模糊论中的模糊综合评判及模糊聚类的方法，对评价结果采用了对定性和定量指标加权平均算出综合素质评价得分并排名的方法，而且由于学生综合素质的评价指标是动态变化的，往往选用动态聚类法对评判结果进行动态聚类分析。
3.6评价教学质里。
教学评价是根据教育目标的要求，按一定的规则对教学效果做出描述和确定，是教学各环节中必不可少的一环。教学评价可以通过校园网收集学生对任课教师所讲授、辅导课程的意见、评价。有关学生座谈意见、学生打分评价、平时各项教学检查、相应课程期末考试班级成绩汇总等都是教学评价的内容，把这些数据要作为教师教授相应课程的档案数据全部存人数据库。
利用数据挖掘对数据库中有关教学的各项评价进行分析处理，可以确定教师的教学内容的范围和深度是否合适;选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象;讲解的时间是否恰到好处;教学策略是否得当等。从而可以及时的将挖掘出的规则信息反馈给教师，以期更好地提高其教学水平，更好地服务于学生。
4结束语。
总之，随着信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求，现在我们很难再依照传统方法在海量数据中寻找决策的依据，这就必须借助数据挖掘去发掘数据中隐藏的规律或模式，为决策提供更有效的支持。虽然数据挖掘作为一种工具，它永远也不能替代教师的地位，但是它可以为教师的决策提供科学的依据。数据挖掘技术本身就是人们大量实践的结晶，它为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。
大数据时代的大数据管理研究论文
在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
2。2开发与内容的管理形式。
在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。
大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。
其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。
在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。
与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。
3结语。
综上所述，大数据时代是信息技术时代不断发展的产物，不管对我国经济的发展，还是人们在日常工作、生活的过程中，都起到了重要的作用和意义。因此，本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析，并对大数据时代的大数据管理形式，提出了一些可参考性的建议，只有对大数据时代的大数据管理形式，进行不断的创新，对大数据时代的大数据管理框架，进行不断的构建，也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展，也为我国各行各业的发展，提供了重要的发展方向，对我国经济的发展，也起到了推动性的作用。
大数据论文范文
职责：
1、负责构建数据挖掘与数据分析体系，负责海量运营数据的分类汇总和分析研究；
3、负责数据管理团队的建设工作，有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展；
4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。
任职资格：
1、数学、统计学，计算机软件相关专业全日制本科及以上学历，至少4年相关工作经验；
4、对业务变化有敏锐的洞察力；能利用数据对于业务形态与商业模式有深入的理解；
5、数据敏感、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，具备较强的团队合作精神并能够承受较大工作压力。
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大数据高等学校教学的论文
我国高校自主招生政策的制定和执行，主要目的在于为高校选拨高质量生源，简化招生运行流程，为具有创新潜能的人才提供优先选择高校的途径。
显然，在这种政策制度下，高校教育成本的构成有所变化。
高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分为两个部分：招生成本和学生培养成本。
首先，自主招生制度下高校需要增加招生过程中的成本。
对于传统的高校教育而言，高校投入的招生成本较少，大部分成本是政府对于统一“高考”平台的构建和运行成本。
在自主招生制度下，高校需要完成包括入学标准制定、考生入学测试和招生录取实施在内的自主招生流程，如果参照“高考”标准严格执行笔试命题、笔试组织、笔试阅卷、面试执行、综合考评等，这其中涉及的人力成本和实际物质消耗成本均会大大提高高校的招生成本。
统计表明，[2]高校通过自主招生招收学生的人均成本是通过高考形式招收学生的人均成本的数倍乃至数十倍。
另外，自主招生制度无疑为考生提供了一个双向选择的机会，由于自主招生与高考并不冲突，这令大部分考生倾向于报考拥有较好口碑且实力较强的高校。
高校的教育质量不仅和教学过程相关，更和高校的公用资源紧密相关。
高等教育本身不仅需要独具优势的师资力量，更需要具有一流水平的硬件设施支持。
因此，高校要想吸引优质生源参加本校的自主招生并开展有针对性的人才培养，就必须要构建强大的师资队伍，并加大对公共资源的建设力度，这都需要加大教育成本投入。
其次，自主招生制度下高校需要提高学生的培养成本。
自主招生不仅仅是招收学生的途径，更是对学生进行选拔培养的重要方式。
虽然大部分高校并未设立单独的培养自主招生考生的机构，但部分国内一流高校都以因材施教、分流培养为基准，建立了重点培养创新意识和能力的独立学院，如清华大学的计算机科学实验班、北京大学的元培学院、浙江大学的竺可桢学院和哈尔滨工业大学的英才学院等。
高校也为这些面向优质生源的独立学院提供了更多的教学资源和优质的师资力量。
随着高校自主招生制度的确立，这些独立学院的招生名额逐年增加，而通过自主招生途径入学的学生占独立学院生源的比例也逐年增加。
换言之，自主招生制度为高校的这些独立学院提供了更多的生源选择，高校也间接为自主招生提高了教育成本投入。
二、构建高等学校自主招生的监督体系。
鉴于高校教育的特殊性，高校自主招生的具体教育成本核算难以像企业产品生产的成本核算那样明确、清晰，对于自主招生的公平性问题，则更加难以进行数字化的量化计算。
因此，提高高校自主招生的教育投入使用效益，保障高校自主招生过程中的教育公平，需要间接地从构建高校自主招生的监督体系入手，从而完善高校自主招生政策。
(一)招生环节的监督体系构建。
首先，构建和完善高等学校自主招生环节的内部约束监督机制。
高等学校自主招生针对的是具有创新能力和特殊才能的高中毕业生。
在招生中要明确统一的招考标准，严格执行招生简章的招考流程，构建科学合理的招考组织结构和权力网络，最大限度地实现招考过程的公开透明，从根源上杜绝权利寻租的空间。
同时，要依照《教育部关于实行高等学校招生工作责任制及责任追究暂行办法》等文件的相关规定，制定相应的工作细则，如相应的公示制度、回避制度等，并严格按照法律法规追究当事人及相关领导的责任。
其次，构建和完善高校自主招生环节的外部约束监督机制。
外部监督的主体既可以是高校主管部门或当地政府，也可以是公众百姓。
高校主管部门和当地政府可以成立专门的或者临时的监管机构，专职管理高校自主招生过程中的各种行为，并对违规行为进行查处。
同时，还要开通相应的监督举报通道，如电子信息平台、举x箱和监督热线等，为公众监督检举提供便捷的言路渠道。
相对政府部门而言，公众则能够更加直接地发挥更为有效的监督作用。
对高校自主招生环节的监督，不仅是公众的权利，某种程度上也是公民的义务。
作为高校自主招生的直接参与者和利益相关者，参加自主招生的考生和家长有权监督自主招生环节的全过程，提出存疑之处并加大约束力度。
而其他知情公众也有权参与监督，当发现高校实际操作与公开的基本标准和过程不相符时，应及时向相应部门或媒体提供真实、有效的监督举x息。
(二)学生培养环节的监督体系构建。
学生培养环节中的教育成本投入需要综合考虑教育的效率和公平性问题，该环节的监督体系主要体现在如何因材施教地构建和实现多元化的人才培养评价机制。
对于自主招生的优质生源，不采用专门的人才培养方案将大大降低人才培养的效率，同时为了兼顾教育公平性原则，应将人才培养方案同时面向所有入学学生，充分调动学生的积极性，令学生能够为了同样的优质教育资源进行公平竞争。
多元化的人才培养机制可以通过按大类进行低年级教育、按兴趣自主选择高年级专业、采用导师制和学分制的双重评判标准等方式实现。
高校要将优质的教育资源应用于具有潜力的学生群体中，在完成普及式高等教育的同时致力于创新人才的培养。
进而综合对高校培养优质生源的能力和方案有效性进行评估监控，以促进学生培养环节中教育成本投入的效果最大化。
另外，学校建设和人才培养是一个相辅相成的过程，构建高水平的师资队伍和建设一流的硬件设施不仅能够提高高校自主招生的吸引力，也有助于高端人才培养。