大数据论文3000字Word文件下载.docx
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4.速度快、时效高（Velocity）
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。
可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
大数据时代的机遇
大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。
建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。
对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。
在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽略，企业数据被谈及的更多。
企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。
随着互联网的快速发展，在企业数据还没有井喷的时候，我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了，比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据。
此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘，无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。
很多时候，也许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。
因此，对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。
比如说，在淘宝庞大的用户群中，淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求？
一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求？
越来越多的应用需求推动着大数据的发展。
更主要的是，未来可能各种传感器会出现在社会的各个地方，数据会更多，比如交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。
如此巨量的数据，处理难度可想而知。
大数据给中国市场带来什么？
大数据应用需求在中国更加明显。
中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；
大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网开始成型?
?
如何应对机遇与挑战
大数据时代，人们能做些什么？
大数据产生和存在于各行各业，尽管分析和处理困难，但也可以通过相关性的技术手段对大数据进行统计分析，应用其结果。
例如：
在教育领域使用大数据来分析学生的个性和爱好，真正做到因材施教，提高教学质量；
在企业管理领域应用大数据分析，真正将粗放型管理变为精细型管理，提高效率，节省开支，并应对公司在发展进程中带来的管理问题。
在企业生产中应用大数据分析，优化各项生产、工作流程提高效率效益。
在商业领域应用大数据分析商品销售热点和了解顾客即时需求。
今后，在大数据技术领域的竞争将直接关系到国家安全和未来，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力。
美国已率先将大数据应用从商业行为上升到国家意志：
2021年3月29日，美国奥巴马政府投资2亿美元启动“大数据研究与开发计划”，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式”。
在我国，与大数据相关的产业刚刚起步，无疑将迎来很好的发展机遇！
保障数据及应对人隐私泄露的解决办法有：
①通过物理隔离以及与权限控制相结合，实现对数据的
隔离，保证数据不被非法访问并保证用户数据的隐私。
②通过信息加密的功能，防止用户信息被盗取。
用户的关
键信息，如登录密码和系统访问等其他鉴权信息，无论是传输
时还是在存储时必须加密。
③通过对硬盘实施有效的保护：
保证即使硬盘被窃取，非
法用户也无法从硬盘中获取有效的用户数据。
将数据切片存
储在不同的云存储节点和硬盘上，数据无法通过单个硬盘恢
复。
故障硬盘无需进行数据清除即可直接废弃，用户数据不会
通过硬盘泄露。
④通过立法来保障企业的商业机密及个人隐私不被非法
应用。
大数据时代的挑战
大数据面临的挑战是多方面的：
（1）数据的快速增长对存储空间、存储技术、数据压缩技术、能源消耗的挑战：
大数据需要占用大量的存储空间，尽管
存储性价比在提高，压缩技术也在不断发展，但保存数据所消
耗能也在大量增长。
解决办法是研制出新一代高密度、低能耗
存储设备。
（2）数据本身安全及个人隐私泄露面临的挑战：
在海量数据洪流中，在线对话与在线交易活动日益增加，其安全威胁更
为严峻。
大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了
解用户行为和喜好，严重的将导致企业的商业机密及个人隐
私泄露。
（3）网络带宽能力与对数据处理能力面临的挑战：
网络带
宽是瓶劲，尤其表现在各网络接入商之间的互联互通出口上；
大数据时代网络必须有足够的带宽支持，才能保证数据实时
性。
数据计算能力是应对数据洪流时的又一挑战，采用分布式
计算可以解决其中的一些问题，但部署相对较复杂。
（4）有效数据撷取面临的挑战：
从海量数据中提取隐含在其中的、潜在有用信息和知识的过程十分复杂的，需要反复
“去伪存真”。
通常要经过业务理解、数据理解、数据准备、建立挖掘模型、评估和部署等多个步骤。
即在开始数据分析之前，我们必须了解业务需求，根据需求明确业务目标和要求；
接下来便是对现有数据进行评估，并对原始数据进行组织、清理、集成、变换等一系列数据收集和预处理工作；
在搞好数据清理的基础上，应用相关算法和工具建立分析模型；
之后对所建立的模型进行评估，重点具体考虑得出的结果是否符合最初的业务目标；
最后，便可将发现的结果以及过程利用各种可视化技术（报表、报告、图形等）呈现出来。
大数据给人文社会科学带来哪些挑战？
大数据时代的来临,数据逐渐成为重要的生产要素。
而传统人文社科普遍数据采集能力不足,只有通过技术创新和方法上的创新,文科与理科、工科相结合,才能带来质的突破。
大数据时代为突发公共事件的舆情带来什么机遇和挑战？
数据的最终作用是为领导者决策或执行部门的行动提供参考,如何有效整合大数据,首先要做到快速分析、及时反应和动态应用,其次是在技术上实现对海量数据和信息的存储、深度挖掘和实时监测,实现精准地采集和预警。
目前人民网已建立了基于全网大数据内容的突发公共事件舆情应对方案,可通过信息化的手段对全网大数据信息进行一小时实时监测,能从海量信息中及早发现可能引起民众广泛关注的突发公共事件潜在源头,进行实时预警。
总之，大数据时代已经到来，它带给人类的机遇和挑战是前所未有的，在一些关键行业和关键领域，大数据的分析和处理问题已经突现，例如：
颇受争议的春节售票系统。
只有提前认识大数据、全面勇敢地迎接它带来的挑战，才能在大数据时代不至于落后挨打。
篇二：
大数据论文。
zj
大数据时代的信息分析实
训报告
1、严格按下面的模板做（包括标点、字体、字号、段落、行间距等），正文使用数字番号为“一、
（一）、1、
（1）”。
字数要求在3000字以上，正文一律4号字宋体。
这部分所占分数为30分，按是否符合要求给分。
2、必须有摘要、关键词、必须有实训模拟过程的描述、必须有自己的心得体会、必须有一定逻辑性。
如有三处以上错别字及语句不通者，则酌情扣分。
西南财经大学天府学院
学生姓名：
张洁
所在班级：
会计电算化05班
摘要
对于数据分析，这无疑是一个前所未有的黄金时代。
现在，几乎每个人的衣袋都有一部可以随时联网的智能手机，更强大的平板电脑则安静的躺在数亿人的手提包里，加之久久没有退出历史舞台的个人电脑和方兴未艾的物联网中的电子设备，这个世界，每时每刻有数以百亿计的电子精灵在产生数据，一个崭新的数据爆炸时代正喷薄而出。
本文以大数据和大数据分析来写，从了解大数据的概念、大数据与传统数据库应用的比较，大数据与大数据分析的概念来了解什么是大数据，通过实训模拟来进一步描述我们所了解的大数据，从我们的实训模拟中来得出的大数据来知道现在这个信息发达的时代什么是需要的、什么是我们可以通过数据去完成的。
然后在文中也写到了大数据的两面性，我们要合理利用大数据。
关键词：
大数据数据爆炸数据分析
Abstract
Fordataanalysis,thisisahithertounknownofthegoldenage.Now,almosteveryonehasamobilephonepocketintelligentcanbenetworked,flatcomputermorepowerfulquietlylyinginthehundredsofmillionsofpeopleshandbag,andforalongtimewithoutelectronicequipment,quitthestageofhistoryofthepersonalcomputerandtheInternetofthingsbejustunfoldingintheworld,allelectronicelvestensofbillionsofinthedata,aneweraofinformationexplosionisgushingout.Basedontheanalysisoflargedataanddatatobewrittento,fromconcept,largedataoflargedataandtraditionaldatabaseapplications,conceptanalysisdataanddatato
understandwhatisthebigdata,largedatafurtherdescribedbytrainingsimulation,weknow,bigdatafromourtrainingsimulationatfromnowtoknowthisinformationdevelopederaofwhatisneeded,whatwecanthroughthedatatocompletethe.Thenwrotetwosidesoflargedatainthispaper,weshouldmakeuseofthelargedata.
Keywords:
BigdataThedataexplosion
摘要..................................................................................................................3
Abstract.............................................................................................................4正文......................................................................................错误！
未定义书签。
引言......................................................................................错误！
一、大数据............................................................................错误！
（一）什么是大数据...............................................................错误！
（二）大数据与大数据分析.....................................................错误！
二、实训模拟.........................................................................错误！
（一）实训模拟过程描述.........................................................错误！
（二）实训模拟心得体会.........................................................错误！
（三）实训模拟结语...............................................................错误！
三、总结................................................................................错误！
四、文献................................................................................错误！
引言
篇三：
大数据论文
大数据
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据有四个基本特征：
一、数据体量巨大（Vomule），二、数据类型多样（Variety），三、处理速度快（Velocity），四、价值密度低（Value）。
在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术，这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。
大数据处理一般有以下几种关键性技术:
大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
大数据处理之一：
采集。
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。
比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。
并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：
导入和预处理。
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：
统计和分析。
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：
挖掘。
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。
数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。
并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处
理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。
批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。
重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务，分别单独进行处理，并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算，而是将计算方法（通常是计算函数——映射并简化）作用到这些数据块最终得到结果。
当前，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。
面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；
可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；
可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；
在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；
在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。
在大数据时代，可通过实时监测，跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用，公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。
5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。
学术界整合出2021年H5N1禽流感感染风险地图，研究发行此次H7N9人类病例区域。
社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得院外临床效果统计数据。
基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。
在医药研发方面，大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理，对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能，挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等，找到更符合其特点或症状的药品和服务，并针对性的调整和优化。
在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段，能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势，确定更为有效率的投入产品比，合理配置有限研发资源。
除研发成本外，医药公司能够优化物流信息平台及管理，更快地获取回报，一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。
在疾病诊治方面，可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据，居民可以随时查阅，了解自身健康程度。
同时，提供专业的在线专家咨询系统，由专家对居民健康程度做出诊断，提醒可能发生的健康问题，避免高危病人转为慢性病患者，避免慢性病患者病情恶化，减轻个人和医保负担，实现疾病科学管理。
对于医疗卫生机构，通过对远程监控系统产生数据的分析，医院可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。
武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系，并将在未来提供“从医院到家”的服务。
在医疗卫生机构，通过实时处理管理系统产生的数据，连同历史数据，利用大数据技术分析就诊资源的使用情况，实现机构科学管理，提高医疗卫生服务水平和效率，引导医疗卫生资源科学规划和配置。
大数据还能提升医疗价值，形成个性化医疗，比如基于基因科学的医疗模式。
在公共卫生管理方面，大数据可以连续整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报和预警能力，防止疫情爆发。
公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信
息数据库，快速监测传染病，进行全面疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，进行快速响应，这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。
通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。
在居民健康管理方面，居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础%
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