大數據應用參考文獻

『壹』 淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文推薦

在學習和工作中，大家總少不了接觸論文吧，論文的類型很多，包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。為了讓您在寫論文時更加簡單方便，以下是我精心整理的淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

淺談基於大數據時代的機遇與挑戰論文

1、大數據的基本概況

大數據(Big Data)是指那些超過傳統資料庫系統處理能力的數據，其具有以下四個基本特性，即海量性、多樣性、易變性、高速性。同時數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高等也是其主要特徵。

2、大數據的時代影響

大數據，對經濟、政治、文化等方面都具有較為深遠的影響，其可幫助人們進行量化管理，更具科學性和針對性，得數據者得天下。大數據對於時代的影響主要包括以下幾個方面：

(1)「大數據決策」更加科學有效。如果人們以大數據分析作為基礎進行決策，可全面獲取相關決策信息，讓數據主導決策，這種方法必將促進決策方式的創新和改變，徹底改變傳統的決策方式，提高決策的科學性，並推動信息管理准則的重新定位。2009 年爆發的甲型H1N1 流感就是利用大數據的一個成功範例，谷歌公司通過分析網上搜索的大量記錄，判斷流感的傳播源地，公共衛生機構官員通過這些有價值的數據信息採取了有針對性的行動決策。

(2)「大數據應用」促進行業融合。雖然大數據源於通信產業，但其影響絕不局限於通信產業，勢必也將對其他產生較為深遠的影響。目前，大數據正逐漸廣泛應用於各個行業和領域，越來越多的企業開始以數據分析為輔助手段加強公司的日常管理和運營管理，如麥當勞、肯德基、蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是基於大數據分析完成選址的，另外數據分析技術在零售業也應用越來越廣泛。

(3)「大數據開發」推動技術變革。大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。相信隨著時代的不斷發展，計算機系統的數據分析和數據挖掘功能將逐漸取代以往單純依靠人們自身判斷力的領域應用。藉助這些創新型的大數據應用，數據的能量將會層層被放大。

另外，需要注意的是，大數據在個人隱私的方面，容易造成一些隱私泄漏。我們需要認真嚴肅的對待這個問題，綜合運用法律、宣傳、道德等手段，為保護個人隱私，做出更積極的努力。

3、大數據的應對策略

3.1 布局關鍵技術研發創新。

目前而言，大數據的技術門檻較高，在這一領域有競爭力的多為一些在數據存儲和分析等方面有優勢的信息技術企業。為促進產業升級，我們必須加強研究，重視研發和應用數據分析關鍵技術和新興技術，具體可從以下幾個方面入手：第一，夯實發展基礎，以大數據核心技術為著手點，加強人工智慧、機器學習、商業智能等領域的理論研究和技術研發，為大數據的應用奠定理論基礎。二是加快基礎技術(非結構化數據處理技術、可視化技術、非關系型資料庫管理技術等)的研發，並使其與物聯網、移動互聯網、雲計算等技術有機融合，為解決方案的制定打下堅實基礎。三是基於大數據應用，著重對知識計算( 搜索) 技術、知識庫技術、網頁搜索技術等核心技術進行研發，加強單項技術產品研發，並保證質量的提升，同時促使其與數據處理技術的有機結合，建立科學技術體系。

3.2 提高軟體產品發展水平。

一是促進以企業為主導的產學研合作，提高軟體發展水平。二是運用雲計算技術促進信息技術服務業的轉型和發展，促進中文知識庫、資料庫與規則庫的建設。三是採取鼓勵政策引導軟硬體企業和服務企業應用新型技術開展數據信息服務，提供具有行業特色的系統集成解決方案。四是以大型互聯網公司牽頭，並聚集中小互聯網信息服務提供商，對優勢資源進行系統整合，開拓與整合本土化信息服務。五是以數據處理軟體商牽頭，這些軟體商必須具備一定的基礎優勢，其可充分發揮各自的數據優勢和技術優勢，優勢互補，提高數據軟體開發水平，提高服務內容的精確性和科學性。同時提高大數據解決方案提供商的市場能力和集成水平，以保障其大數據為各行業領域提供較為成熟的解決方案。

3.3 加速推進大數據示範應用。

大數據時代，我們應積極推進大數據的示範應用，可從以下幾個方面進行實踐：第一，對於一些數據量大的領域(如金融、能源、流通、電信、醫療等領域)，應引導行業廠商積極參與，大力發展數據監測和分析、橫向擴展存儲、商業決策等軟硬體一體化的行業應用解決方案。第二，將大數據逐漸應用於智慧城市建設及個人生活和服務領域，促進數字內容加工處理軟體等服務發展水平的提高。第三，促進行業資料庫(特別是高科技領域)的深度開發，建議針對不同的行業領域建立不同的專題資料庫，以提供相應的內容增值服務，形成有特色化的服務。第四，以重點領域或重點企業為突破口，對企業數據進行相應分析、整理和清洗，逐漸減少和去除重復數據和噪音數據。

3.4 優化完善大數據發展環境。

信息安全問題是大數據應用面臨的主要問題，因此，我們應加強對基於大數據的情報收集分析工作信息保密問題的研究，制定有效的防範對策，加強信息安全管理。同時，為優化完善大數據發展環境，應採取各種鼓勵政策(如將具備一定能力企業的數據加工處理業務列入營業稅優惠政策享受范圍)支持數據加工處理企業的發展，促使其提高數據分析處理服務的水平和質量。三是夯實大數據的應用基礎，完善相關體制機制，以政府為切入點，推動信息資源的集中共享。

做到上面的幾點，當大數據時代來臨的時候，面臨大量數據將不是束手無策，而是成竹在胸，而從數據中得到的好處也將促進國家和企業的快速發展。

大數據為經營的橫向跨界、產業的越界混融、生產與消費的合一提供了有利條件，大數據必將在社會經濟、政治、文化等方面對人們生活產生巨大的影響，同時大數據時代對人類的數據駕馭能力也提出了新的挑戰與機遇。面對新的挑戰與發展機遇，我們應積極應對，以掌握未來大數據發展主動權。

結構

論文一般由名稱、作者、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻和附錄等部分組成，其中部分組成（例如附錄）可有可無。

1、論文題目

要求准確、簡練、醒目、新穎。

2、目錄

目錄是論文中主要段落的'簡表。（短篇論文不必列目錄）

3、內容提要

是文章主要內容的摘錄，要求短、精、完整。

4、關鍵詞定義

關鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的，是對表述論文的中心內容有實質意義的詞彙。關鍵詞是用作計算機系統標引論文內容特徵的詞語，便於信息系統匯集，以供讀者檢索。每篇論文一般選取3-8個詞彙作為關鍵詞，另起一行，排在「提要」的左下方。

主題詞是經過規范化的詞，在確定主題詞時，要對論文進行主題分析，依照標引和組配規則轉換成主題詞表中的規范詞語。（參見《漢語主題詞表》和《世界漢語主題詞表》）。

5、論文正文

（1）引言：引言又稱前言、序言和導言，用在論文的開頭。引言一般要概括地寫出作者意圖，說明選題的目的和意義, 並指出論文寫作的范圍。引言要短小精悍、緊扣主題。

（2）論文正文：正文是論文的主體，正文應包括論點、論據、論證過程和結論。主體部分包括以下內容：

a.提出問題-論點；

b.分析問題-論據和論證；

c.解決問題-論證方法與步驟；

d.結論。

6、參考文獻

一篇論文的參考文獻是將論文在研究和寫作中可參考或引證的主要文獻資料，列於論文的末尾。參考文獻應另起一頁，標注方式按進行。

7、論文裝訂

論文的有關部分全部抄清完了，經過檢查，再沒有什麼問題，把它裝成冊，再加上封面。論文的封面要樸素大方，要寫出論文的題目、學校、科系、指導教師姓名、作者姓名、完成年月日。論文的題目的作者姓名一定要寫在表皮上，不要寫裡面的補頁上。

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『貳』 淺談計算機與大數據的相關論文

在大數據環境下，計算機信息處理技術也面臨新的挑戰，要求計算機信息處理技術必須不斷的更新發展，以能夠對當前的計算機信息處理需求滿足。下面是我給大家推薦的計算機與大數據的相關論文，希望大家喜歡!

計算機與大數據的相關論文篇一
淺談“大數據”時代的計算機信息處理技術

[摘 要]在大數據環境下，計算機信息處理技術也面臨新的挑戰，要求計算機信息處理技術必須不斷的更新發展，以能夠對當前的計算機信息處理需求滿足。本文重點分析大數據時代的計算機信息處理技術。

[關鍵詞]大數據時代;計算機;信息處理技術

在科學技術迅速發展的當前，大數據時代已經到來，大數據時代已經佔領了整個環境，它對計算機的信息處理技術產生了很大的影響。計算機在短短的幾年內，從稀少到普及，使人們的生活有了翻天覆地的變化，計算機的快速發展和應用使人們走進了大數據時代，這就要求對計算機信息處理技術應用時，則也就需要在之前基礎上對技術實施創新，優化結構處理，從而讓計算機數據更符合當前時代發展。

一、大數據時代信息及其傳播特點

自從“大數據”時代的到來，人們的信息接收量有明顯加大，在信息傳播中也出現傳播速度快、數據量大以及多樣化等特點。其中數據量大是目前信息最顯著的特點，隨著時間的不斷變化計算機信息處理量也有顯著加大，只能夠用海量還對當前信息數量之大形容;傳播速度快也是當前信息的主要特點，計算機在信息傳播中傳播途徑相當廣泛，傳播速度也相當驚人，1s內可以完成整個信息傳播任務，具有較高傳播效率。在傳播信息過程中，還需要實施一定的信息處理，在此過程中則需要應用相應的信息處理工具，實現對信息的專門處理，隨著目前信息處理任務的不斷加強，信息處理工具也有不斷的進行創新[1];信息多樣化，則也就是目前數據具有多種類型，在龐大的資料庫中，信息以不同的類型存在著，其中包括有文字、圖片、視頻等等。這些信息類型的格式也在不斷發生著變化，從而進一步提高了計算機信息處理難度。目前計算機的處理能力、列印能力等各項能力均有顯著提升，尤其是當前軟體技術的迅速發展，進一步提高了計算機應用便利性。微電子技術的發展促進了微型計算機的應用發展，進一步強化了計算機應用管理條件。

大數據信息不但具有較大容量，同時相對於傳統數據來講進一步增強了信息間關聯性，同時關聯結構也越來越復雜，導致在進行信息處理中需要面臨新的難度。在 網路技術 發展中重點集中在傳輸結構發展上，在這種情況下計算機必須要首先實現網路傳輸結構的開放性設定，從而打破之前計算機信息處理中，硬體所具有的限製作用。因為在當前計算機網路發展中還存在一定的不足，在完成雲計算機網路構建之後，才能夠在信息處理過程中，真正的實現收放自如[2]。

二、大數據時代的計算機信息處理技術

(一)數據收集和傳播技術

現在人們通過電腦也就可以接收到不同的信息類型，但是在進行信息發布之前，工作人員必須要根據需要採用信息處理技術實施相應的信息處理。計算機採用信息處理技術實施信息處理，此過程具有一定復雜性，首先需要進行數據收集，在將相關有效信息收集之後首先對這些信息實施初步分析，完成信息的初級操作處理，總體上來說信息處理主要包括：分類、分析以及整理。只有將這三步操作全部都完成之後，才能夠把這些信息完整的在計算機網路上進行傳播，讓用戶依照自己的實際需求篩選滿足自己需求的信息，藉助於計算機傳播特點將信息數據的閱讀價值有效的實現。

(二)信息存儲技術

在目前計算機網路中出現了很多視頻和虛擬網頁等內容，隨著人們信息接收量的不斷加大，對信息儲存空間也有較大需求，這也就是對計算機信息存儲技術提供了一個新的要求。在數據存儲過程中，已經出現一系列存儲空間無法滿足當前存儲要求，因此必須要對當前計算機存儲技術實施創新發展。一般來講計算機數據存儲空間可以對當前用戶關於不同信息的存儲需求滿足，但是也有一部分用戶對於計算機存儲具有較高要求，在這種情況下也就必須要提高計算機數據存儲性能[3]，從而為計算機存儲效率提供有效保障。因此可以在大數據存儲特點上完成計算機信息新存儲方式，不但可以有效的滿足用戶信息存儲需求，同時還可以有效的保障普通儲存空間不會出現被大數據消耗問題。

(三)信息安全技術

大量數據信息在計算機技術發展過程中的出現，導致有一部分信息內容已經出現和之前信息形式的偏移，構建出一些新的計算機信息關聯結構，同時具有非常強大的數據關聯性，從而也就導致在計算機信息處理中出現了新的問題，一旦在信息處理過程中某個信息出現問題，也就會導致與之關聯緊密的數據出現問題。在實施相應的計算機信息管理的時候，也不像之前一樣直接在單一數據信息之上建立，必須要實現整個資料庫中所有將數據的統一安全管理。從一些角度分析，這種模式可以對計算機信息處理技術水平有顯著提升，並且也為計算機信息處理技術發展指明了方向，但是因為在計算機硬體中存在一定的性能不足，也就導致在大數據信息安全管理中具有一定難度。想要為數據安全提供有效保障，就必須要注重數據安全技術管理技術的發展。加強當前信息安全體系建設，另外也必須要對計算機信息管理人員專業水平進行培養，提高管理人員專業素質和專業能力，從而更好的滿足當前網路信息管理體系發展需求，同時也要加強關於安全技術的全面深入研究工作[4]。目前在大數據時代下計算機信息安全管理技術發展還不夠成熟，對於大量的信息還不能夠實施全面的安全性檢測，因此在未來計算機信息技術研究中安全管理屬於重點方向。但是因為目前還沒有構建完善的計算機安全信息管理體系，因此首先應該強化關於計算機重點信息的安全管理，這些信息一旦發生泄漏，就有可能會導致出現非常嚴重的損失。目前來看，這種 方法 具有一定可行性。

(四)信息加工、傳輸技術

在實施計算機信息數據處理和傳輸過程中，首先需要完成數據採集，同時還要實時監控數據信息源，在資料庫中將採集來的各種信息數據進行存儲，所有數據信息的第一步均是完成採集。其次才能夠對這些採集來的信息進行加工處理，通常來說也就是各種分類及加工。最後把已經處理好的信息，通過數據傳送系統完整的傳輸到客戶端，為用戶閱讀提供便利。

結語：

在大數據時代下，計算機信息處理技術也存在一定的發展難度，從目前專業方面來看，還存在一些問題無法解決，但是這些難題均蘊含著信息技術發展的重要機遇。在當前計算機硬體中，想要完成計算機更新也存在一定的難度，但是目前計算機未來的發展方向依舊是雲計算網路，把網路數據和計算機硬體數據兩者分開，也就有助於實現雲計算機網路的有效轉化。隨著科學技術的不斷發展相信在未來的某一天定能夠進入到計算機信息處理的高速發展階段。

參考文獻

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[2] 詹少強.基於“大數據”時代剖析計算機信息處理技術[J].網路安全技術與應用，2014，(08)：49-50.

[3] 曹婷.在信息網路下計算機信息處理技術的安全性[J].民營科技，2014， (12)：89CNKI

[4] 申鵬.“大數據”時代的計算機信息處理技術初探[J].計算機光碟軟體與應用，2014，(21)：109-110
計算機與大數據的相關論文篇二
試談計算機軟體技術在大數據時代的應用

摘要：大數據的爆炸式增長在大容量、多樣性和高增速方面，全面考驗著現代企業的數據處理和分析能力;同時，也為企業帶來了獲取更豐富、更深入和更准確地洞察市場行為的大量機會。對企業而言，能夠從大數據中獲得全新價值的消息是令人振奮的。然而，如何從大數據中發掘出“真金白銀”則是一個現實的挑戰。這就要求採用一套全新的、對企業決策具有深遠影響的解決方案。

關鍵詞：計算機 大數據時代 容量 准確 價值 影響 方案

1 概述

自從計算機出現以後，傳統的計算工作已經逐步被淘汰出去，為了在新的競爭與挑戰中取得勝利，許多網路公司開始致力於數據存儲與資料庫的研究，為互聯網用戶提供各種服務。隨著雲時代的來臨，大數據已經開始被人們廣泛關注。一般來講，大數據指的是這樣的一種現象：互聯網在不斷運營過程中逐步壯大，產生的數據越來越多，甚至已經達到了10億T。大數據時代的到來給計算機信息處理技術帶來了更多的機遇和挑戰，隨著科技的發展，計算機信息處理技術一定會越來越完善，為我們提供更大的方便。

大數據是IT行業在雲計算和物聯網之後的又一次技術變革，在企業的管理、國家的治理和人們的生活方式等領域都造成了巨大的影響。大數據將網民與消費的界限和企業之間的界限變得模糊，在這里，數據才是最核心的資產，對於企業的運營模式、組織結構以及 文化 塑造中起著很大的作用。所有的企業在大數據時代都將面對戰略、組織、文化、公共關系和人才培養等許多方面的挑戰，但是也會迎來很大的機遇，因為只是作為一種共享的公共網路資源，其層次化和商業化不但會為其自身發展帶來新的契機，而且良好的服務品質更會讓其充分具有獨創性和專用性的鮮明特點。所以，知識層次化和商業化勢必會開啟知識創造的嶄新時代。可見，這是一個競爭與機遇並存的時代。

2 大數據時代的數據整合應用

自從2013年，大數據應用帶來令人矚目的成績，不僅國內外的產業界與科技界，還有各國政府部門都在積極布局、制定戰略規劃。更多的機構和企業都准備好了迎接大數據時代的到來，大數據的內涵應是數據的資產化和服務化，而挖掘數據的內在價值是研究大數據技術的最終目標。在應用數據快速增長的背景下，為了降低成本獲得更好的能效，越來越趨向專用化的系統架構和數據處理技術逐漸擺脫傳統的通用技術體系。如何解決“通用”和“專用”體系和技術的取捨，以及如何解決數據資產化和價值挖掘問題。

企業數據的應用內容涵蓋數據獲取與清理、傳輸、存儲、計算、挖掘、展現、開發平台與應用市場等方面，覆蓋了數據生產的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系統YARN，以及Spark等新型系統架構介紹外，還將探討研究流式計算(Storm，Samza，Puma，S4等)、實時計算(Dremel，Impala，Drill)、圖計算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新進展。在大數據時代，借力計算機智能(MI)技術，通過更透明、更可用的數據，企業可以釋放更多蘊含在數據中的價值。實時、有效的一線質量數據可以更好地幫助企業提高產品品質、降低生產成本。企業領導者也可根據真實可靠的數據制訂正確戰略經營決策，讓企業真正實現高度的計算機智能決策辦公，下面我們從通信和商業運營兩個方面進行闡述。

2.1 通信行業：XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取 措施 ，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。中國移動通過大數據分析，對 企業運營 的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。

2.2 商業運營：辛辛那提動物園使用了Cognos，為iPad提供了單一視圖查看管理即時訪問的遊客和商務信息的服務。藉此，動物園可以獲得新的收入來源和提高營收，並根據這些信息及時調整營銷政策。數據收集和分析工具能夠幫助銀行設立最佳網點，確定最好的網點位置，幫助這個銀行更好地運作業務，推動業務的成長。

3 企業信息解決方案在大數據時代的應用

企業信息管理軟體廣泛應用於解決欺詐偵測、雇員流動、客戶獲取與維持、網路銷售、市場細分、風險分析、親和性分析、客戶滿意度、破產預測和投資組合分析等多樣化問題。根據大數據時代的企業挖掘的特徵，提出了數據挖掘的SEMMA方法論――在SAS/EM環境中，數據挖掘過程被劃分為Sample、Explore、Modify、Model、Assess這五個階段，簡記為SEMMA：

3.1 Sample 抽取一些代表性的樣本數據集(通常為訓練集、驗證集和測試集)。樣本容量的選擇標准為：包含足夠的重要信息，同時也要便於分析操作。該步驟涉及的處理工具為：數據導入、合並、粘貼、過濾以及統計抽樣方法。

3.2 Explore 通過考察關聯性、趨勢性以及異常值的方式來探索數據，增進對於數據的認識。該步驟涉及的工具為：統計 報告 、視圖探索、變數選擇以及變數聚類等方法。

3.3 Modify 以模型選擇為目標，通過創建、選擇以及轉換變數的方式來修改數據集。該步驟涉及工具為：變數轉換、缺失處理、重新編碼以及數據分箱等。

3.4 Model 為了獲得可靠的預測結果，我們需要藉助於分析工具來訓練統計模型或者機器學習模型。該步驟涉及技術為：線性及邏輯回歸、決策樹、神經網路、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近鄰法以及其他用戶(包括非SAS用戶)的模型演算法。

3.5 Assess 評估數據挖掘結果的有效性和可靠性。涉及技術為：比較模型及計算新的擬合統計量、臨界分析、決策支持、報告生成、評分代碼管理等。數據挖掘者可能不會使用全部SEMMA分析步驟。然而，在獲得滿意結果之前，可能需要多次重復其中部分或者全部步驟。

在完成SEMMA步驟後，可將從優選模型中獲取的評分公式應用於(可能不含目標變數的)新數據。將優選公式應用於新數據，這是大多數數據挖掘問題的目標。此外，先進的可視化工具使得用戶能在多維直方圖中快速、輕松地查閱大量數據並以圖形化方式比較模擬結果。SAS/EM包括了一些非同尋常的工具，比如：能用來產生數據挖掘流程圖的完整評分代碼(SAS、C以及Java代碼)的工具，以及交換式進行新數據評分計算和考察執行結果的工具。

如果您將優選模型注冊進入SAS元數據伺服器，便可以讓SAS/EG和SAS/DI Studio的用戶分享您的模型，從而將優選模型的評分代碼整合進入 工作報告 和生產流程之中。SAS模型管理系統，通過提供了開發、測試和生產系列環境的項目管理結構，進一步補充了數據挖掘過程，實現了與SAS/EM的無縫聯接。

在SAS/EM環境中，您可以從SEMMA工具欄上拖放節點進入工作區的工藝流程圖中，這種流程圖驅動著整個數據挖掘過程。SAS/EM的圖形用戶界面(GUI)是按照這樣的思路來設計的：一方面，掌握少量統計知識的商務分析者可以瀏覽數據挖掘過程的技術方法;另一方面，具備數量分析技術的專家可以用微調方式深入探索每一個分析節點。

4 結束語

在近十年時間里，數據採集、存儲和數據分析技術飛速發展，大大降低了數據儲存和處理的成本，一個大數據時代逐漸展現在我們的面前。大數據革新性地將海量數據處理變為可能，並且大幅降低了成本，使得越來越多跨專業學科的人投入到大數據的開發應用中來。

參考文獻：

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計算機與大數據的相關論文篇三
淺談利用大數據推進計算機審計的策略

[摘要]社會發展以及時代更新，在該種環境背景下大數據風潮席捲全球，尤其是在進入新時期之後數據方面處理技術更加成熟，各領域行業對此也給予了較高的關注，針對當前計算機審計(英文簡稱CAT)而言要想加速其發展腳步並將其質量拔高就需要結合大數據，依託於大數據實現長足發展，本文基於此就大數據於CAT影響進行著手分析，之後探討依託於大數據良好推進CAT，以期為後續關於CAT方面研究提供理論上參考依據。

[關鍵詞]大數據 計算機審計 影響

前言：相較於網路時代而言大數據風潮一方面提供了共享化以及開放化、深層次性資源，另一方面也促使信息管理具備精準性以及高效性，走進新時期CAT應該融合於大數據風潮中，相應CAT人員也需要積極應對大數據帶了的機遇和挑戰，正面CAT工作，進而促使CAT緊跟時代腳步。

一、初探大數據於CAT影響

1.1影響之機遇

大數據於CAT影響體現在為CAT帶來了較大發展機遇，具體來講，信息技術的更新以及其質量的提升促使數據方面處理技術受到了眾多領域行業的喜愛，當前在數據技術推廣普及階段中呈現三大變化趨勢：其一是大眾工作生活中涉及的數據開始由以往的樣本數據實際轉化為全數據。其二是全數據產生促使不同數據間具備復雜內部關系，而該種復雜關系從很大程度上也推動工作效率以及數據精準性日漸提升，尤其是數據間轉化關系等更為清晰明了。其三是大眾在當前處理數據環節中更加關注數據之間關系研究，相較於以往僅僅關注數據因果有了較大進步。基於上述三大變化趨勢，也深刻的代表著大眾對於數據處理的態度改變，尤其是在當下海量數據生成背景下，人工審計具備較強滯後性，只有依託於大數據並發揮其優勢才能真正滿足大眾需求，而這也是大數據對CAT帶來的重要發展機遇，更是促進CAT在新時期得以穩定發展重要手段。

1.2影響之挑戰

大數據於CAT影響還體現在為CAT帶來一定挑戰，具體來講，審計評估實際工作質量優劣依託於其中數據質量，數據具備的高質量則集中在可靠真實以及內容詳細和相應信息准確三方面，而在CAT實際工作環節中常常由於外界環境以及人為因素導致數據質量較低，如數據方面人為隨意修改刪除等等，而這些均是大數據環境背景下需要嚴格把控的重點工作內容。

二、探析依託於大數據良好推進CAT措施

2.1數據質量的有效保障

依託於大數據良好推進CAT措施集中在數據質量有效保障上，對數據質量予以有效保障需要從兩方面入手，其一是把控電子數據有效存儲，簡單來講就是信息存儲，對電子信息進行定期檢查，監督數據實際傳輸，對信息系統予以有效確認以及評估和相應的測試等等，進而將不合理數據及時發現並找出信息系統不可靠不準確地方;其二是把控電子數據採集，通常電子數據具備多樣化採集方式，如將審計單位相應資料庫直接連接採集庫進而實現數據採集，該種直接採集需要備份初始傳輸數據，避免數據採集之後相關人員隨意修改，更加可以與審計單位進行數據採集真實性 承諾書 簽訂等等，最終通過電子數據方面採集以及存儲兩大內容把控促使數據質量更高，從而推動CAT發展。

2.2公共數據平台的建立

依託於大數據良好推進CAT措施還集中在公共數據平台的建立，建立公共化分析平台一方面能夠將所有採集的相關數據予以集中化管理存儲，更能夠予以多角度全方面有效分析;另一方面也能夠推動CAT作業相關標准予以良好執行。如果將分析模型看作是CAT作業標准以及相應的核心技術，則公共分析平台則是標准執行和相應技術實現關鍵載體。依託於公共數據平台不僅能夠將基礎的CAT工作實現便捷化以及統一化，而且深層次的實質研究有利於CAT數據處理的高速性以及高效性，最終為推動CAT發展起到重要影響作用。

2.3審計人員的強化培訓

依託於大數據良好推進CAT措施除了集中在上述兩方面之外，還集中在審計人員的強化培訓上，具體來講，培訓重點關注審計工作於計算機上的具 體操 作以及操作重點難點，可以構建統一培訓平台，在該培訓平台中予以多元化資料的分享，聘請高技能豐富 經驗 人士予以平台授課，提供專業技能知識溝通互動等等機會，最終通過強化培訓提升審計人員綜合素質，更加推動CAT未來發展。

三、結論

綜上分析可知，當前大數據環境背景下CAT需要將日常工作予以不斷調整，依託於大數據促使審計人員得以素質提升，並利用公共數據平台建立和相應的數據質量保障促使CAT工作更加高效，而本文對依託於大數據良好推進CAT進行研究旨在為未來CAT優化發展獻出自己的一份研究力量。

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『叄』 「互聯網+」健康醫療大數據產生的影響

隨著「互聯網+」戰略的不斷推進,我國的醫療行業迎來了「互聯網+」醫療時代。 「互聯網+」是互

聯網在各個領域的創新應用,以互聯網為載體,以新信息技術為手段，在醫療領域的應用，涵蓋了醫療的健康教育、信息查詢、健康檔案、疾病風險評估、在線咨詢、遠程會診、遠程醫療、疾病康復等諸多方面。醫療大數據是在醫療服務過程中產生的與臨床和管理相關的數據,時序性、隱私性、不完整性等醫療領域獨有特徵。

2018 年 4 月 29 日國務院辦公廳正式發布《關於促進「互聯網+醫療健康」發展的意見》,提出「健全基於互聯網、大數據技術的分級診療信息系統,推動各級各類醫院逐步實現電子健康檔案、電子病歷、檢驗檢查結果的共享,推動大數據在不同等級醫療衛生機構間的授權訪問和利用。」

目前,醫療大數據已在優化資源配置、解決信息孤島問題、輔助決策應用等方面呈現出巨大作用。總結下來，產生如下影響：

1、提升就醫體驗

「就醫難」是國內醫療面臨的最大問題。 以互聯網為載體的就醫過程，優化了就診流程,縮減等待時間,還能有效提升患者就醫體驗，貫穿醫療服務的全過程，涵蓋了醫療資源查找與匹配、網上掛號、在線問診、遠程診療、醫葯電商、移動醫療等領域。

2、推進精準醫療

精準醫療強調以個體化醫療為基礎,包括精準診斷和精準治療兩個方面。 互聯網環境下,醫療服務的逐步數字化將極大地促進醫生與患者之間的相互了解。

3、促進醫療體系的協同

分級診療制度是當前衛生行政部門深化醫葯衛生體制改制的重要內容。 分級診療能夠合理配置醫療資源、促進基本醫療衛生服務均等化。 「互聯網+」醫療環境下，藉助互聯網手段實現分級診療成為醫改的核心。 醫院的「信息孤島」 問題在很大程度上阻礙了分級診療制度的推進，因此打破醫療信息孤島是「互聯網+」醫療發展的基礎。

4、推動個性化醫療發展

未來將建成各種數據無縫流轉，以患者為中心的覆蓋全生命周期的醫療健康管理服務，多個機構、多個角色可基於個體的完整健康數據實施共同管理，實現對患者的個性化治療。

參考文獻：段金寧.「互聯網+」醫療環境下的健康醫療大數據應用[J].中華醫學圖書情報雜志,2018,27(06):49-53

『肆』 hadoop參考文獻有哪些

《大數據技術原理與應用—概念、存儲、處理、分析與應用》。hadoop參考文獻有《大數據技術原理與應用—概念、存儲、處理、分析與應用》，Hadoop是一個開源的框架，可編寫和運行分布式應用處理大規模數據。

『伍』 大數據時代企業人力資源績效管理創新論文

摘要： 在互聯網技術的發展和各種數據信息化、共享化的背景之下， 大數據時代得到了應用與發展。在現代的生活之中，我們可以明顯的 看到，在人們的日常生活或者在各行各業的管理之中大數據時代得到 了廣泛的應用與發展。在這些的領域之中，大數據時代發展的最為理 想的就是在企業大的管理之中。大數據時代的運用使得企業的人力資 源大的管理更加的優化。

關鍵字： 大數據時代；電力供電企業；人力資源；績效管理；

正文：

一、大數據對供電企業績效管理的影響

（一）職位多元化

大數據時代可能促進新職位的產生，如首席數據官、數據科學家、數據分析師等，他們的主要職責是管理供電企業擁有的及其他的數據資源，挖掘、分析和利用這些數據為供電企業創造價值。因此，面對供電企業復雜多樣的績效管理數據，人力資源部門無需進行分析和解讀，只需進行簡單地收集和提取，這樣他們將從以往重復且低效的績效管理任務中跳脫出來，從而大大提高管理效率。

（二）管理工具高效化，

傳統人力資源管理部門對績效相關信息的處理效率低，同時處理手段過於主觀粗糙，很難對員工的績效、素質等內容做出客觀公正的評價。大數據時代下，績效管理工具將變得更加多元且高效，如績效儀表盤、基於「雲計算」技術下的「共同體GTT供電企業雲管理平台」等。

（三）考核目的多元化，

大數據時代下考核結果不僅是薪酬獎金、職務晉升的可靠依據，更是成為員工職業發展的指導標桿。一方面，通過對績效數據的收集處理，測試員工和崗位的匹配度，幫助供電企業了解員工並將其調整到更適合的位置；另一方面，員工可通過考核反饋了解自己的興趣，並且充分利用供電企業中的發展機會。

二、我國供電企業人力資源績效管理現狀分析

（一）績效考核的主觀性較強，缺乏客觀數據認識

績效管理是部門領導對該部門員工的考核和評價過程。目前，我國大部分供電企業的人力資源管理系統是通過管理部門把數據導出，利用資料庫或EXCEL辦公軟體進行處理，最終得出績效考核的結果，而部門領導在面對該考核結果時往往容易看重員工在某一方面或某一時期的表現，因此，這在很大程度上容易受上級觀念的影響，從而使考核結果具有片面性和主觀隨意性。

（二）供電企業缺乏數據復合型人才，智能化程度較低

傳統供電企業信息處理局限於某一職位人的單項工作，且由於受到晉升機制和管理的束縛，企業無法引進高素質人才，數據復合型人才匱乏。同時，許多供電企業的績效管理成為一種形式，大多數時候僅僅在月末及季末、年終的時候進行績效考核，相關領導也只是憑借有限的材料對員工的表現進行總結和評價。

（三）管理者對數據的挖掘不夠深入，績效管理成果沒有得到充分應用

對於績效信息的處理和分析結果，諸多企業高層並未進行深入挖掘，他們對資料庫中的數據關聯了解不透徹，只單一注重供電企業的年度財務報表和供電企業的利潤情況，而不對數據存在的問題進行分析，忽視一些看似不相關的數據，如飲食情況、工作環境等。實際上，這些信息如若經過整合分析，將能夠更合理地解釋員工現階段的績效情況，並有利於供電企業改進人力資源管理的方法。

三、在大數據時代下對於供電企業人力資源績效管理的新舉措

（一）充分的數據信息

為了進一步提升供電企業中人力資源的管理水平，各供電企業管理階層除了要進一步完善供電企業內部的管理機制和運行方式，最重要的就是要及時利用各種數據對人員進行管理。而在大數據時代之下，利用其特點，可以充分的利用其所能提供的相關數據信息，根據具體詳盡的數據信息對人員進行進一步的管理。在人力資源管理中，主要是注意以下3個方面的數據信息。

1、客觀的基礎數據信息。這些信息主要是在人力資源管理中最為基礎的信息。這些信息都是員工們最客觀的基本信息。主要包括員工的姓名、性別、年齡、籍貫、學歷、特長和工作時間等。根據這些最為基本的信息，了解員工最基本的`情況，同時人力資源部門要將這些信息進一步記錄存檔，進一步完善，做好整理工作，為以後的人員的管理提供相應的數據支持。

2、人員變動情況的相關信息。人員的變動情況主要有調動、辭退、招聘和重新分配等。人力資源部門在對這些信息進行整理時，要著重關心員工的變動情況，一名員工何時參加工作，何時進行崗位調動，何時提升崗位等。

3、人員的質量信息所謂的人員的質量信息是指員工在供電企業的工作過程中，對於供電企業的奉獻的情況，以及員工對於供電企業的人力資源管理的滿意度的情況。在了解這些數據和信息的基礎之上，有利於企業進一步了解員工的向心力和內在的優勢。只有在了解這些數據的基礎之上，才能准確的運用員工的特點進行人員的管理，進一步完善人力資源績效的管理。

（二）進一步創新人力資源績效管理的方式方法

在大數據時代之下，供電企業的人力資源績效管理得到了進一步的發展。為了進一步提升供電企業的人員績效管理的能力，全面的發揮大數據時代的有利作用。在人力資源績效管理方面還需要從幾個方面進行進一步的考慮優化。主要表現在以下幾個方面：

1、進一步創新人力資源績效的管理辦法。在之前的一般的供電企業的考評時，對於員工的考評主要是一句員工對於供電企業的奉獻和年終的表現情況進行考核評價。這樣的考核方法一定程度上是可以表現員工的總體的貢獻的，但是由於數據考慮的不慎全面，對於員工的考核也是存在一定的不平等。

2、建立健全供電企業績效考核體系。在對員工進行績效考核是，對於一些具體的數據和信息的收集對於供電企業員工的績效公平的管理也是十分重要的。只有在全面的核查過每一位員工和供電企業相關的具體信息之後才能進一步完善員工的考核體系。在考核體系進一步確定的基礎之上才能實現對於供電企業中人力資源績效管理工作的優化。

3、合理的利用全面的考核方法。在對於供電企業的員工進行考評時，供電企業的管理部門還可以改變考核方法，完善考核機制。其中360度考核方法就是一種對於員工的全面的考核方法。

參考文獻：

[1] 劉雅輝，張鐵贏，靳小龍等.大數據時代的個人隱私保護[J].計算機研究與發展，2015，52（1）：229-247.

[2] 盧黎歌，吳歡.基於大數據時代的大學生價值觀教育[J].西安交通大學學報（社會科學版），2016，36（6）.

[3] 何振，周芳檢，楊文等.大數據時代城市應急管理行業協作體制創新研究？[J].湘潭大學學報（哲學社會科學版），2016，40（6）：26-31.DOI：10.3969/j.issn.1001-5981.2016.06.006.

[4] 孫光寧.大數據時代對司法審判的沖擊及其應對——從指導性案例29號切入[J].湖北社會科學，2016，（5）.

『陸』 數據挖掘的演算法及技術的應用的研究論文

數據挖掘的演算法及技術的應用的研究論文

摘要： 數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中發現隱含的、規律性的、人們事先未知的, 但又是潛在有用的並且最終可被理解的信息和知識的非平凡過程。任何有數據管理和知識發現需求的地方都可以藉助數據挖掘技術來解決問題。本文對數據挖掘的演算法以及數據挖掘技術的應用展開研究, 論文對數據挖掘技術的應用做了有益的研究。

關鍵詞： 數據挖掘; 技術; 應用;

引言: 數據挖掘技術是人們長期對資料庫技術進行研究和開發的結果。起初各種商業數據是存儲在計算機的資料庫中的, 然後發展到可對資料庫進行查詢和訪問, 進而發展到對資料庫的即時遍歷。數尺念據挖掘使資料庫技術進入了一個更高級的階段, 它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷, 並且能夠找出過去數據之間的潛在聯系, 從而促進信息的傳遞。

一、數據挖掘概述

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中發現隱含的、規律性的、人們事先未知的, 但又是潛在有用的並且最終可被理解的信息和知識的非平凡過程。

二、數據挖掘的基本過程

(1) 數據選擇:選擇與目標相關的數據進行數據挖掘。根據不同的數據挖掘目標, 對數據進行處理, 不僅可以排除不必要的數據干擾, 還可以極大地提高數據挖掘的效率。 (2) 數據預處理:主要進行數據清理、數據集成和變換、數據歸約、離散化和概念分層生成。 (3) 模式發現:從數據中發現用戶感興趣的模式的過程.是知識發現的主要的處理過程。 (4) 模式評估:通過某種度量得出真正代表知識的模式。一般來說企業進行數據挖掘主要遵循以下流程——准備數據, 即收集數據並進行積累, 此時企業就需要知道其所需要的是什麼樣的數據, 並通過分類、編輯、清洗、預處理得到客觀明確的目標數據。數據挖掘這是最為關鍵的步驟, 主要是針對預處理後的數據進行進一步的挖掘, 取得更加客觀准確的數據, 方能引入決策之中, 不同的企業可能採取的數據挖掘技術不同, 但在當前來看暫時脫離不了上述的挖掘方法。當然隨著技術的進步, 大數據必定會進一步成為企業的立身之本, 在當前已經在很多領域得以應用。如市場營銷, 這是數據挖掘應用最早的領域, 旨在挖掘用戶消費習慣, 分析用戶消費特徵進而進行精準營銷。就以令人深惡痛絕的彈窗廣告來說, 當消費者有網購習慣並在網路上搜索喜愛的產品, 當再一次進行搜索時, 就會彈出很多針對消費者消費習慣的商品。

三、數據挖掘方法

1、聚集發現。

聚集是把整個資料庫分成不同的群組。它的目的是要群與群之間差別很明顯.而同一個群之間的數據盡量相似.聚集在電子商務上的典型應用是幫助市場分析人員從客戶基本庫中發現不同的客戶群, 並且用購買模式來刻畫不同客戶群的特徵。此外聚類分析可以作為其它演算法 (如特徵和分類等) 的預處理步驟, 這些演算法再在生成的簇上進行處理。與分類不同, 在開始聚集之前你不知道要把數據分成幾組, 也不知道怎麼分 (依照哪幾個變數) .因此在聚集之後要有一個對業務很熟悉的人來解釋這樣分群的意義。很多情況下一次聚集你得到的分群對你的業務來說可能並不好, 這時你需要刪除或陵裂困增加變數以影響分群的方式, 經過幾次反復之後才能最終得到一個理想的結果.聚類方法主要有兩類, 包括統計方法和神經網路方法.自組織神經網路方法和K-均值是比較常用的`聚集演算法。

2、決策樹。

這在解決歸類與預測上能力極強, 通過一系列的問題組成法則並表達出來, 然後經過不斷詢問問題導出所需的結果。典型的決策樹頂端是一個樹根, 底部擁有許多樹葉, 記錄分解成不同的子集, 每個子集可能包含一個簡單法則。

四、數據挖掘的應用領域

4.1市場營銷

市場銷售數據採掘在銷售業上的應用可分為兩類:資料庫銷售和籃子數據分析。前者的任務是通過互動式查詢、數據分割和模型預測等方法源旦來選擇潛在的顧客以便向它們推銷產品, 而不是像以前那樣盲目地選擇顧客推銷;後者的任務是分析市場銷售數據以識別顧客的購買行為模式, 從而幫助確定商店貨架的布局排放以促銷某些商品。

4.2金融投資

典型的金融分析領域有投資評估和股票交易市場預測, 分析方法一般採用模型預測法。這方面的系統有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任務是使用神經網路模型選擇投資, 後者則使用了專家系統、神經網路和基因演算法技術輔助管理多達6億美元的有價證券。

結論:數據挖掘是一種新興的智能信息處理技術。隨著相關信息技術的迅猛發展, 數據挖掘的應用領域不斷地拓寬和深入, 特別是在電信、軍事、生物工程和商業智能等方面的應用將成為新的研究熱點。同時, 數據挖掘應用也面臨著許多技術上的挑戰, 如何對復雜類型的數據進行挖掘, 數據挖掘與資料庫、數據倉庫和Web技術等技術的集成問題, 以及數據挖掘的可視化和數據質量等問題都有待於進一步研究和探索。

參考文獻

[1]孟強, 李海晨.Web數據挖掘技術及應用研究[J].電腦與信息技術, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系統中數據挖掘技術的應用研究[J].數字技術與應用, 2016 (5) :108-108.

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『柒』 大數據技術在網路營銷中的策略研究論文

大數據技術在網路營銷中的策略研究論文

從小學、初中、高中到大學乃至工作，說到論文，大家肯定都不陌生吧，論文的類型很多，包括學年論文、畢業論文、學位論文、科技論文、成果論文等。那要怎麼寫好論文呢？以下是我幫大家整理的大數據技術在網路營銷中的策略研究論文，歡迎閱讀與收藏。

摘要：

當今，隨著信息技術的飛速發展，互聯網用戶的數量日益增加，進一步促進了電子商務的快速發展，並使企業能夠更准確地獲取消費者數據，大數據技術應運而生。該技術已被一些企業用於網路營銷，並取得了顯著的營銷效果。本文基於大數據的網路營銷進行分析，分析傳統營銷存在的問題和挑戰，並對大數據技術在網路營銷中的作用進行研究，最後針對性地提出一些基於大數據的網路營銷策略，以促進相關企業在大數據時代加強網路營銷，並取得良好的營銷效果。

關鍵詞：

大數據；網路營銷；應用策略；營銷效果；

一、前言

現代社會已經完全進入了信息時代，在移動互聯網和移動智能設備飛速發展與普及之下，消費者的消費數據都不斷被收集、匯總並處理，這促進了大數據技術的發展。大數據技術可以精準的分析消費者的習慣，藉助大數據技術，商家可以針對顧客進行個性化營銷，極大地提高了精準營銷的效果，傳統的營銷方式難以做到這一點。因此，現代企業越來越重視發展網路營銷，並期望通過大數據網路營銷以增加企業利潤。

二、基於大數據的網路營銷概述

網路營銷是互聯網出現之後的概念，初期只是信息爆炸式的轟炸性營銷。後來隨著移動智能設備的普及、移動互聯網的發展以及網路數據信息的海量增長，大數據技術應運而生。大數據技術是基於海量的數據分析，得出的科學性的結果，出現伊始就被首先應用於網路營銷之中。基於大數據的網路營銷非常精準，是基於海量數據分析基礎上的定向營銷方式，因此也叫著數據驅動營銷。其主要是針對性對顧客進行高效的定向營銷，最為常見的就是網路購物App中，每個人得到的物品推薦都有所區別；我們瀏覽網路時，會不斷出現感興趣的內容，這些都是大數據營銷的結果。

應用大數據營銷，企業可以精準定位客戶，並根據客戶的喜好與類型對產品與服務進行優化[1]，然後向目標客戶精準推送。具體來說，基於大數據技術的精準網路營銷過程涉及三個步驟：首先是數據收集階段。企業需要通過微博、微信、QQ、企業論壇和網站等網路工具積極收集消費者數據；其次，數據分析階段，這個階段企業要將收集到的數據匯總，並進行處理形成大數據模型，並通過數據挖掘技術等高效的網路技術對數據進行處理分析，以得出有用的結論，比如客戶的消費習慣、消費能力以及消費喜好等；最後，是營銷實施階段，根據數據分析的結果，企業要針對性地制定個性化的營銷策略，並將其積極應用於網路營銷以吸引客戶進行消費。基於大數據的網路營銷其基本的目的就是吸引客戶主動參與到營銷活動之中，從而提升營銷效果和經濟收益。

三、傳統網路營銷存在的一些問題

(一)傳統網路營銷計劃主要由策劃人主觀決定，科學性不足

信息技術的迅速發展，使得很多企業難以跟上時代的步伐，部分企業思想守舊，沒有跟上時代潮流並開展網路營銷活動，而是仍然繼續使用傳統的網路營銷模型和方式。即主要由策劃人根據自己過去的經驗來制定企業的營銷策略，存在一定的盲目性和主觀性，缺乏良好的信息支持[2]。結果，網路營銷計劃不現實，難以獲得有效的應用，導致網路營銷的效果不好。

(二)傳統網路營銷的互動性不足，無法進行准確的產品營銷

傳統的網路營銷互動性較差，主要是以即時通信軟體、郵箱、社交網站以及彈窗等推送營銷信息，客戶只能被動的接受信息，無法與企業進行良性互動和溝通，無法有效的表達自己的訴求，這導致了企業與客戶之間的割裂，極大的影響了網路營銷的效果。此外，即使一些企業獲得了相關數據，也沒有進行科學有效的分析，但卻沒有得到數據分析的結果，也沒有根據客戶的需求進行有效的調整，從而降低了營銷活動的有效性。

(三)無法有效分析客戶需求，導致客戶服務質量差

當企業進行網路營銷時，缺乏對相關技術的關注以及對客戶需求的分析的缺乏會導致企業營銷策略無法獲得預期的結果。因此，企業只能指望出於營銷目的向客戶發布大量營銷內容。這種營銷效果非常糟糕。客戶不僅將無法獲得有價值的信息，而且此類信息的「轟炸」也會使他們感到煩躁和不耐煩，這將適得其反，並降低客戶體驗[3]。

四、將基於大數據的網路營銷如何促進傳統的網路營銷

(一)使網路營銷決策更科學，更明智

在傳統的網路營銷中，經理通常根據過去的經驗來制定企業的營銷策略，盲目性和主觀性很多，缺乏可靠的數據。基於大數據的網路營銷使用可以有效地收集有關市場交易和客戶消費的數據，並利用數據挖掘技術等網路技術對收集到的數據進行全面科學的分析與處理，從中提取有用的相關信息，比如客戶的消費習慣、喜好、消費水平以及行為特徵等，從而制定針對客戶的個性化營銷策略，此外，企業還可以通過數據分析獲得市場發展變化的趨勢以及客戶消費行為的趨勢，從而對未來的市場形勢作出較為客觀的判斷，進而幫助企業針對未來一段時間內的行為制定科學合理的'網路營銷策略，提升企業的效益[4]。

(二)大大提高了網路營銷的准確性

如今，大數據驅動的精準網路營銷已成為網路營銷的新方向。為了有效地實現這一目標，企業需要在啟動網路營銷之前依靠大數據技術來准確分析大量的客戶數據，以便有效地捕獲客戶的消費需求，並結合起來制定準確的網路營銷策略[5]。此外，在實施網路營銷策略後，積極收集客戶反饋結果並重新分析客戶評論，使企業對客戶的實際需求有更深刻的了解，然後制定有效的營銷策略。如果某些企業無法有效收集客戶反饋信息，則可以收集客戶消費信息和歷史消費信息，然後對這些數據進行准確的分析，從而改善企業的原始網路營銷策略並進行促銷以獲取准確的信息，進而制定有效的網路營銷策略。

(三)顯著提高對客戶網路營銷服務水平

通過利用大數據進行准確的網路營銷，企業可以大大改善客戶服務水平。這主要體現在兩個方面：一方面可以使用大數據准確地分析客戶的實際需求，以便企業可以進行有針對性的的營銷策略，可以大大提高客戶服務質量。另一方面，使企業可以有效地吸收各種信息，例如客戶興趣、愛好和行為特徵，以便向每個客戶發布感興趣的推送內容，以便客戶可以接收他們真正需要的信息，提高客戶滿意度。

五、基於大數據的網路營銷優勢

(一)提高網路營銷廣告的准確性

在傳統的網路營銷中，企業傾向於使用大量無法為企業帶來相應經濟利益的網路廣告進行密集推送，效率低下。因此，必須充分利用大數據技術來提高網路營銷廣告的准確性。首先，根據客戶的情況制定策略並推送合適的廣告，消費場景在很大程度上影響了消費者的購買情緒，並可以直接確定消費者的購買行為。如果客戶在家中購買私人物品，則他們第二天在公司工作時，卻同送前一天相關私人物品的各種相關的廣告。前一天的搜索行為引起的問題可能會使消費者處於非常尷尬的境地，並影響他們的購買情緒。這表明企業需要有效地識別客戶消費場景並根據這些場景發布更准確的廣告[6]。一方面，通過IP地址來確定客戶端在網路上的位置。客戶在公共場所時，廣告內容應簡潔明了。另一方面，可以通過指定時間段來確定推送通知的內容。在正確的時間宣傳正確的內容。其次，提高客戶選擇廣告的自主權。在傳統的網路營銷中，企業通常採用彈出式廣告，插頁式廣告和浮動廣告的形式來強力吸引客戶的注意力，從而引起強烈的客戶不滿。一些客戶甚至會毫不猶豫地購買廣告攔截軟體，以防止企業廣告。在這方面，大數據技術可用於改善網路廣告的形式和內容並提高其准確性。

(二)提高網路營銷市場的定位精度

在諸如電子郵件營銷和微信營銷之類的網路營銷方法中，一個普遍現象是企業擁有大量的粉絲，並向這些粉絲發送了大量的營銷信息，但是卻沒有得到較好的反饋，營銷效果較差。造成這種現象的主要原因是企業產品的市場定位不正確。可以通過以下幾個方面來提高網路營銷市場中的定位精度：

1、分析客戶數據並確定產品在市場上的定位：

首先，收集大量基本數據並創建客戶資料庫。在此過程中，應格外小心，以確保收集到的有關客戶的信息是全面的。因此，可以使用各種方法和渠道來收集客戶數據。例如，可以通過論壇、企業官方網站、即時通信軟體以及購物網站等全面的收集客戶的各種信息。收集完成後利用高效的數據分析處理技術對信息進行處理，並得出結果，包括客戶的年齡、收入、習慣以及消費行為等結果，然後根據結果對企業的產品進行定位，並與客戶的需求相匹配，進而明確市場[7]。

2、通過市場調查對產品市場定位進行驗證：

在利用大數據及時對企業產品進行市場定位之後，有必要對進一步進行市場調查，以進一步清晰產品的市場定位，如果市場調查取得較為滿意的效果，則表明網路營銷策略較為成功，可以加大推廣力度以促進產品的銷售，如果效果不滿意，則要積極分析問題，尋找原因並提出針對性的解決改進措施，以獲得較為滿意的結果[8]。

3、建立客戶反饋機制：

客戶反饋機制可以有效的幫助企業改進產品營銷策略，主要體現有兩個主要功能：一是營銷產品在市場初步定為成功後可以通過客戶反饋積極征詢客戶的意見，並進一步改進產品，確保產品更適應市場；二是如果營銷產品市場定位不成功，取得的效果不佳，可以通過客戶反饋概括定位失敗的原因，這將有助於將來的產品准確定位。

(三)增強網路營銷服務的個性化

為了增強網路營銷服務的個性化，企業不僅必須能夠使用大數據識別客戶的身份，而且還必須能夠智能地設計個性化服務。首先，通過大數據了解客戶的身份。一方面，隨著網路的日益普及，企業可以在網路上收集客戶各個方面的信息。但是，眾所周知，由於互聯網管理的不規范與復雜性，大多數信息不是高度可靠的，甚至某些信息之間存在著極為明顯的矛盾。因此，如果企業想要通過大數據來了解其客戶的身份，則必須首先確保所收集的信息是可信且准確的。另一方面，企業必須能夠從大量的客戶信息中選擇最能體現其個性的關鍵信息，並降低分析企業數據的成本[9]。二是合理設計個性化服務。個性化服務的合理設計要求企業在兩個方面進行運營：一方面，由於現實環境的限制，企業無法一一滿足所有客戶的個性化需求。這就要求企業盡一切努力來滿足一部分客戶的個性化需求，並根據一般原則開發個性化服務。另一方面，如果完全根據客戶的個人需求向他們提供服務，則企業的服務成本將不可避免地急劇上升。因此，企業應該對個性化客戶服務進行詳細分析，並嘗試以適合其個人需求的方式為客戶提供服務，而不會給企業造成太大的財務負擔。

六、基於大數據網路營銷策略

使用大數據的准確網路營銷模型基本上包括以下步驟。首先，收集有關客戶的大量信息；其次，通過數據分類和分析選擇目標客戶；第三，根據分析的信息制定準確的網路營銷計劃；第四，執行營銷計劃；第五，評估營銷結果並計算營銷成本；第六，在評估過程的基礎上，進一步改善，然後更准確地篩選目標客戶。在持續改進的過程中，上述過程可以改善網路營銷。因此，在大數據時代，電子商務企業必須突破原始的廣泛營銷理念，並採用新的營銷策略。

(一)客戶檔案策略

客戶檔案意味著在收集了有關每個人的基本信息之後，可以大致了解每個人的主要銷售特徵。客戶檔案是准確進行電子商務促銷的重要基礎，也是實現精確營銷目標的極其重要的環節。電子商務企業利用客戶檔案策略可以獲得巨大收益。首先，藉助其專有的銷售平台，電子商務企業可以輕松，及時且可靠地收集客戶使用情況數據。其次，在傳統模型中收集數據時，由於需要控製成本，因此經常使用抽樣來評估數據的一般特徵[10]。大數據時代的數據收集模型可以減少錯誤並提高數據准確性。當分析消費者行為時最好以目標消費者為目標。消費者行為分析是對客戶的消費目的和消費能力的分析，可幫助電子商務企業更好地選擇合適的目標客戶。在操作中，電子商務企業需要在創建資料庫後繼續優化分析結果，以最大程度地分析消費者的偏好。

(二)滿足需求策略

為了滿足多數人的需求，傳統的營銷方法逐漸變得更加同質。結果，難以滿足少數客戶的特殊需求，並且導致利潤損失。基於大數據客戶檔案技術的電子商務企業可以分析每個客戶的需求，並採取差異化人群的不同需求最大化的策略，從而獲取較大的利潤。為了滿足每個客戶的需求，最重要的是實現差異化，而不僅僅是滿足多數人的需求，因此必須准確地分析客戶的需求，還必須根據客戶的需求提供更多個性化的產品[11]。比如當前，定製行業非常流行，賣方可以根據買方提供的信息定製獨特的產品，該產品的利潤率遠高於批量生產線。

(三)客戶服務策略

隨著網路技術的逐步發展，電子商務企業和客戶可以隨時進行通信，這基本上消除了信息不對稱的問題，使客戶可以更好地了解他們想要購買的產品以及遇到問題時的情況。當出現問題時，可以第一時間解決，提高交易速度。因此，當電子商務企業制定用於客戶服務的營銷策略時，一切都以客戶為中心。為了更好地實施此策略，必須首先改善資料庫並加深對客戶需求的了解[12]。二是提高售前、售後服務質量，開展集體客戶服務培訓，縮短客戶咨詢等待時間，改善客戶服務。最後，我們必須高度重視消費者對產品和服務的評估，及時糾正不良評論，並鼓勵消費者進行更多評估，良好的服務態度和高質量的產品可以大大提高目標客戶對產品的忠誠度，並且可以吸引消費者進行第二次購買。

(四)多平台組合策略

在信息時代，人們可以在任何地方看到任何信息，這也將分散他們的注意力，並且重新定向他們的注意力已經成為一個大問題。如果希望得到更多關注，則可以組合跨多個平台的營銷策略，並在網路平台和傳統平台上混合營銷。網路平台可以更好地定位自己並吸引更多關注，而傳統平台則可以更好地激發人們的購買慾望。平台融合策略可以幫助電子商務企業擴大獲取客戶的渠道，不同渠道的用戶購買趨勢不同，可以改善資料庫[13]。

七、結語

總體而言，大數據時代不僅給網路營銷帶來了挑戰，而且還帶來了新的機遇。大數據分析不僅可以提高准確營銷的效果，更好地服務消費者，改變傳統的被動營銷形式，並提升網路營銷效果。

參考文獻

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『捌』 網路安全與大數據技術應用探討論文

網路安全與大數據技術應用探討論文

摘要： 隨著互聯網技術的高速發展與普及，現如今互聯網技術已經廣泛應用於人們工作與生活之中，這給人們帶來了前所未有的便利，但與此同時各種網路安全問題也隨之顯現。基於此，本文主要介紹了大數據技術在網路安全領域中的具體應用，希望在網路系統安全方面進行研究的同時，能夠為互聯網事業的持續發展提供可行的理論參考。

關鍵詞： 網路安全；大數據技術；應用分析

前言

隨著近年來互聯網技術的不斷深入，網路安全事故也隨之頻頻發生。出於對網路信息安全的重視，我國於2014年成立了國家安全委員會，正式將網路安全提升為國家戰略部署，這同時也表示我國網路信息安全形勢不容樂觀，網路攻擊事件處於高發狀態。木馬僵屍病毒、惡意勒索軟體、分布式拒絕服務攻擊、竊取用戶敏感信息等各類網路攻擊事件的數量都處於世界前列。時有發生的移動惡意程序、APT、DDOS、木馬病毒等網路攻擊不僅會嚴重阻礙網路帶寬、降低網路速度、並且對電信運營商的企業聲譽也會產生一定影響。根據大量數據表明，僅僅依靠傳統的網路防範措施已經無法應對新一代的網路威脅，而通過精確的檢測分析從而在早期預警，已經成為現階段網路安全能力的關鍵所在。

1網路安全問題分析

網路安全問題不僅涉及公民隱私與信息安全，更關乎國事安全，例如雅虎的信息泄露，導致至少五億條用戶信息被竊；美國棱鏡門與希拉里郵件門等等事件都使得網路安全問題進一步升級、擴大。隨著互聯網構架日益復雜，網路安全分析的數據量也在與日俱增，在由TB級向PB級邁進的過程，不僅數據來源豐富、內容更加細化，數據分析所需維度也更為廣泛。伴隨著現階段網路性能的增長，數據源發送速率更快，對安全信息採集的速度要求也就越高，版本更新延時等導致的Odav等漏洞日漸增多，網路攻擊的影響范圍也就進一步擴大；例如APT此類有組織、有目標且長期潛伏滲透的多階段組合式攻擊更加難以防範，唯有分析更多種類的安全信息並融合多種手段進行檢測抵禦。在傳統技術架構中，大多使用結構化資料庫來進行數據存儲，但由於數據存儲的成本過高，系統往往會將原始數據進行標准化處理後再進行存儲，如此易導致數據的丟失與失真以及歷史數據難以保存而造成的追蹤溯源困難；同時對於嘈雜的大型、非結構化數據集的執行分析以及復雜查詢效率很低，導致數據的實時性及准確性難以保證，安全運營效率不高，因此傳統網路安全技術已經難以滿足現階段網路安全分析的新要求。大數據技術這一概念最初由維克托.邁爾.舍恩伯格與肯尼斯.庫克耶在2008年出版的《大數據時代》一書中提出的，大數據是指不採用隨機分析法，而是對所有的數據進行綜合分析處理。大數據技術作為現階段信息架構發展的趨勢之首，其獨有的高速、多樣、種類繁多以及價值密度低等特點，近年來被廣泛應用於互聯網的多個領域中。大數據的戰略意義在於能夠掌握龐大的數據信息，使海量的原始安全信息的存儲與分析得以實現、分布式資料庫相比傳統資料庫的存儲成本得以降低，並且數據易於在低廉硬體上的水平擴展，極大地降低了安全投入成本；並且伴隨著數據挖掘能力的大幅提高，安全信息的採集與檢測響應速度更加快捷，異構及海量數據存儲的支持打造了多維度、多階段關聯分析的基礎，提升了分析的深度與廣度。對於網路安全防禦而言，通過對不同來源的數據進行綜合管理、處理、分析、優化，可實現在海量數據中極速鎖定目標數據，並將分析結果實時反饋，對於現階段網路安全防禦而言至關重要。

2大數據在網路安全中的應用

將大數據運用到網路安全分析中，不僅能夠實現數據的優化與處理，還能夠對日誌與訪問行為進行綜合處理，從而提高事件處理效率。大數據技術在網路安全分析的效果可從以下幾點具體分析：

2.1數據採集效率

大數據技術可對數據進行分布式地採集，能夠實現數百兆/秒的採集速度，使得數據採集速率得到了極大的提高，這也為後續的關聯分析奠定了基礎。

2.2數據的存儲

在網路安全分析系統中，原始數據的存儲是至關重要的，大數據技術能夠針對不同數據類型進行不同的數據採集，還能夠主動利用不同的方式來提高數據查詢的效率，比如在對日誌信息進行查詢時適合採用列式的存儲方式，而對於分析與處理標准化的數據，則適合採用分布式的模式進行預處理，在數據處理後可將結果存放在列式存儲中；或者也可以在系統中建立起MapRece的查詢模塊，在進行查詢的時候可直接將指令放在指定的節點，完成處理後再對各個節點進行整理，如此能夠確保查詢的速度與反應速度。

2.3實時數據的分析與後續數據的處理

在對實時數據的分析中，可以採用關聯分析演算法或CEP技術進行分析，如此能夠實現對數據的採集、分析、處理的綜合過程，實現了更高速度以及更高效率的處理；而對於統計結果以及數據的處理，由於這種處理對時效性要求不高，因此可以採用各種數據處理技術或是利用離線處理的方式，從而能夠更好地完成系統風險、攻擊方面的分析。

2.4關於復雜數據的分析

在針對不同來源、不同類型的復雜數據進行分析時，大數據技術都能夠更好的完成數據的分析與查詢，並且能夠有效完成復雜數據與安全隱患、惡意攻擊等方面的處理，當網路系統中出現了惡意破壞、攻擊行為，可採用大數據技術從流量、DNS的角度出發，通過多方面的數據信息分析實現全方位的防範、抵禦。

3基於大數據技術構建網路系統安全分析

在網路安全系統中引入大數據技術，主要涉及以下三個模塊：

3.1數據源模塊

網路安全系統中的`數據及數據源會隨著互聯網技術的進步而倍增技術能夠通過分布式採集器的形式，對系統中的軟硬體進行信息採集，除了防火牆、檢測系統等軟體，對設備硬體的要求也在提高，比如對伺服器、存儲器的檢查與維護工作。

3.2數據採集模塊

大數據技術可將數據進行對立分析，從而構建起分布式的數據基礎，能夠做到原始數據從出現到刪除都做出一定說明，真正實現數據的訪問、追溯功能，尤其是對數據量與日俱增的今天而言，分布式數據存儲能夠更好地實現提高資料庫的穩定性。

3.3數據分析模塊

對網路安全系統的運營來說，用戶的業務系統就是安全的最終保障對象，大數據分析能夠在用戶數據產生之初，及時進行分析、反饋，從而能夠讓網路用戶得到更加私人化的服務體驗。而對於用戶而言，得其所想也會對網路系統以及大數據技術更加的信任，對於個人的安全隱私信息在系統上存儲的疑慮也會大幅降低。當前網路與信息安全領域正在面臨著全新的挑戰，企業、組織、個人用戶每天都會產生大量的安全數據，現有的安全分析技術已經難以滿足高效率、精確化的安全分析所需。而大數據技術靈活、海量、快速、低成本、高容量等特有的網路安全分析能力，已經成為現階段業界趨勢所向。而對互聯網企業來說，實現對數據的深度「加工處理」，則是實現數據增值的關鍵所在，對商業運營而言是至關重要的。

4結語

在當下時代，信息數據已經滲透到各個行業及業務領域中，成為重要的社會生產因素。正因如此，互聯網數據產生的數量也在與日倍增中，這給網路安全分析工作帶來了一定難度與壓力，而大數據技術則能夠很好的完善這一問題。在網路系統中應用大數據技術不僅能夠滿足人們對數據處理時所要求的高效性與精準性，並且能夠在此基礎上構建一套相對完善的防範預警系統，這對維護網路系統的安全起著非常關鍵的作用，相信大數據技術日後能夠得到更加廣泛的應用。

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『玖』 大數據時代電力營銷管理創新研究論文

大數據時代電力營銷管理創新研究論文

摘要： 對電力企業來說，大數據營銷能基於海量數據的分析，為其制定營銷戰略提供依據，而如何在大數據基礎上進行電力營銷管理創新是亟待解決的大問題。本文首先闡述了目前基於大數據電力營銷管理的弊端；其次分析了基於大數據的電力營銷管理面臨的機遇和挑戰；最後提出了基於大數據的電力營銷管理創新，以促進電力企業穩定、長久發展。

關鍵詞： 大數據；電力營銷管理；創新

在當前的大數據環境下，電力系統既面臨新的發展機遇，也面臨著新的挑戰。對電力系統來說，大數據不僅是科技生產力進步的具體體現，也是新形勢下電力系統發展、管理及技術改革的重要依據，電力系統的大數據包括生產、運營和管理三方面。電力營銷是電力系統的重要部分，對提高企業的核心競爭力及確保企業的可持續發展具有十分重要的作用。然而由於各種因素的影響，電力營銷管理目前存在諸多弊端，在大數據時代，對電力營銷創新管理模式進行研究迫在眉睫，基於此，筆者對基於大數據的電力營銷管理創新進行研究。

1.基於大數據的電力營銷管理的弊端

在大數據背景下，國內電力企業營銷管理存在諸多弊端，具體表現在下述幾方面：

第一，電力營銷管理理念亟待改進。電力行業長久以來屬於國家的壟斷行業，而隨著各種新型能源的不斷出現，電能面臨著巨大的競爭，然而其營銷設計仍以業務導向為核心，很少考慮市場的競爭狀況和客戶的需求，沒有建立一種以客戶為核心的營銷管理機制；

第二，電力營銷業務功能亟待完善。電力系統的營銷政策、技術研究、運維及市場開拓等方面的機構不完善，不健全，部分功能缺失；

第三，電力營銷運營效率亟待提升。電能計量檢定、人員及相關設備重復配置；規劃、生產的部門對電力營銷管理支持力度較弱；故障搶修、業擴報裝等服務流程不協同。綜上所述，電力營銷管理亟待進行創新，以適應新形勢下客戶對供電服務的要求。

2.基於大數據的電力營銷管理面臨的機遇和挑戰

2.1機遇

在大數據快速發展的背景下，電力系統營銷管理面臨的機遇主要表現為：

第一，國內經濟穩定發展，電力需求仍持續增加；

第二，國家實施節能減排，電能應用范圍更加廣泛；

第三，國家電網創建「雙一流」，為加快營銷發展注入新動力。

2.2挑戰

在大數據快速發展的背景下，電力系統營銷管理也面臨諸多挑戰，具體表現為：

第一，國家經濟轉型期的'結構優化調整及節能減排戰略的實施，國家控制能源消費總量，大工業用電比重會呈現一定程度的下降。循環經濟、節能環保產業、分布式電源等會日益增加，對電力營銷市場的發展帶來威脅，影響電能的市場佔有率；

第二，國家大力開發低碳技術，清潔能源要求必須建立一種新型的供用電模式，而現有的供電模式要滿足這些應用需要法律、政策、技術等眾多方面的支持才能實現；

第三，國家電網推進「三集五大」要求電力系統必須要轉變營銷發展方式。目前電力系統的營銷仍然資源分散、管理層級多，亟待進行整合；營銷管理的專業化、組織結構扁平化、管理層級等方面亟待改進，集約化、智能化的服務手段亟待提升等，使得目前電力系統的營銷管理面臨巨大挑戰。

3.基於大數據的電力營銷管理創新研究

在大數據及信息化背景下，電力企業要提高核心競爭力，必須要順應時代潮流，及時對傳統的營銷管理體系進行重構，通過利用大數據分析研究結果進行電力營銷，具有極大的市場價值。

3.1通過大數據分析客戶的潛在需求行為

大數據最主要的特徵之一是海量的數據，電力企業要獲取比較精準的數據，必須進行大量數據的分析研究尋找客戶的潛在需求。所以對電力企業來說要重建營銷管理體系，提高核心競爭力必須要制定多種方案，通過大數據的分析結果尋找潛在的客戶需求，站在用戶的角度，分析用戶的電能消費行為和特點，通過這些分析及時改變自己的營銷管理模式，提升服務質量，提高客戶滿意度和忠誠度，最終提高電力企業的知名度。

3.2通過大數據分析精準定位消費客戶，進行個性化營銷

從大數據提供的海量信息中分析客戶的消費行為，找出電力系統最精準的用戶，以便電力企業的營銷能實現精準化，同時根據精準化消費群體的特徵建立針對性的營銷方式，從而能劃分出精準的消費客戶，進行個性化營銷。隨著經濟的發展和用戶需求的提升，電力企業也逐漸重視電力營銷的精準化，而大數據的出現不僅使精準化營銷變得更加高效，也極大地提升了服務和產品質量，使得消費者市場也發生一定程度的變化。消費者市場的劃分必須要經過大數據才能實現精準的分析，這種分析結果面臨的是個體消費者，而並非是群體，在這種情況下，電力系統的個性化營銷在不久的將來一定會成為電力系統的營銷主體。

3.3運用大數據分析，製品新產品，拓展新市場

對電力系統來說，傳統的以業務導向為核心的營銷管理已經難以滿足現代化的需求，通過大數據分析結果制定針對性的營銷策略是十分重要的，這對於電力企業開拓市場和業務起著決定性作用。如騰訊在開發游戲時，總是先通過大數據對游戲用戶行為進行精準的分析然後再推出產品，通過這種方法能使其在推出手游時更具有針對性和精準性。因此電力企業通過使用大數據分析客戶的消費行為，開拓新業務、新市場是未來發展的必然趨勢，根據大數據分析的結果為客戶制定更加個性化的需求，並進一步制定針對性的營銷渠道，拓寬產品領域。

3.4依靠互聯網技術，合作開展大數據營銷，開展多元化服務

隨著互聯網營銷的風靡，很多行業越來越重視網路營銷，他們通過使用大數據進行網路營銷。電力系統要想持續、穩定、可持續發展，必須要充分利用互聯網進行大數據營銷，除了要在電力系統領域建立相關的資料庫，利用資源優勢外，還要不斷拓展業務，通過業務延伸實現電力企業的多元化發展模式。多樣化服務的開展可從下述幾方面著手：客戶經理對客戶的用電狀況進行詳細的統計和分析，提出的建議中不僅要有生產班次的安排，還必須要為客戶的用電狀況提供針對性的無功補償。站在客戶角度為客戶節約電費著想，為客戶的用電負荷進行合理、科學的指導，這不僅能有效地節約電費，還能有效減少設備的能耗。電力企業還要在基於自身優勢的基礎上，不定期檢查用電設備的運營狀況，及時排查運行過程中存在的安全隱患，這對確保配電網的穩定運行具有重要作用。要對所在區域的電網進行改造時，要及時通知大客戶，並將規劃改造的詳細情況與大客戶進行溝通交流，以得到客戶的理解和支持，這對電力企業的穩定發展意義重大。

3.5與稅務部門合作減小電費回收風險

對電力企業來說，電費能否正常回收是確保其正常運作和提高經濟效益的關鍵環節，尤其是大客戶的電費回收，由於受到各種因素的影響，電費回收難一直是難以解決的難題。目前多數電力企業為了加強電費回收，通常採取如下措施：強化合同管理、建立信用評級制度、嚴格客戶資質審核、高壓用戶電費擔保模式等，在這些措施中，高壓用戶擔保模式具有較好的效果，然而也存在一定的不足之處。對電力企業來說，僅僅具有採集客戶的用電信息數據，對客戶的資金信息難以准確把握，高壓用戶擔保模式雖然讓電力企業通過銀行掌握相關的資金信息，然而很多企業的現金流並不通過銀行，因此獲得信息並不準確，在一定程度上影響電費回收風險的控制效果。為了有效解決這種弊端，可建立一種能將用電企業的資金流動信息整合到電力系統大資料庫的營銷管理中，而與稅務部門進行合作能達到此目的。具體實施措施如下：首先，與稅務部門協調，將電力系統大數據平台增加一個調取用電企業每月納稅信息的模塊；其次，根據用電企業的納稅和銀行信貸狀況，計算電費回收風險指數，評估風險；最後，根據評估結果建立預警機制，對於部分電費回收風險較大的企業可採取各種手段介入電費回收。

4結束語

綜上所述，大數據時代的來臨給傳統企業和互聯網企業的營銷管理帶來巨大的沖擊，越來越多的企業開始利用大數據進行營銷管理，電力企業也要與時俱進，持續改革，在大數據時代下重構營銷管理體系，以提高其核心競爭力和經濟效益。

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『拾』 大數據和人工智慧論文

隨著大數據和人工智慧技術的發展，未來的保險保障將不僅僅能提供經濟補償，還能實現損失干預，具體到人身險方面，以下是我精心整理的大數據和人工智慧論文的相關資料，希望對你有幫助!

大數據和人工智慧論文篇一

基於大數據和人工智慧的被保險人行為干預

【摘要】隨著大數據和人工智慧技術的發展，未來的保險保障將不僅僅能提供經濟補償，還能實現損失干預，具體到人身險方面，則可以實現對被保險人行為的干預，降低給付發生的概率和額度，提高人民健康水平。基於此，文章介紹了利用大數據和人工智慧技術對被保險人行為干預的優點及干預方式，並預期可能實現的干預結果，最後對保險公司進行被保險人行為干預提出了階段建議。

【關鍵詞】大數據 人工智慧 行為干預

近年來隨著大數據和人工智慧技術的發展，越來越多的領域應用這些技術來提高自身的專業水平。保險作為基於大數法則進行風險管理的一種方式，對數據的處理和應用要求更高。目前大數據技術在保險業的應用主要是精準營銷、保險產品開發和理賠服務等，但在保險中的防災防損方面的應用還不夠。如果能夠深入挖掘大數據在被保險人行為方面的研究，再結合人工智慧進行智能幹預，則可以對被保險人實現有效的風險管理，提高被保險人的身體健康狀況，從而極大程度的提升客戶效用，提高社會整體福利水平。

一、被保險人行為干預簡介

行為干預是通過對環境進行控制從而使個體產生特定行為的方式，目前主要在教育，醫療等方面發揮作用。但在被保險人管理方面，行為干預應用很少。現行的對被保險人的管理主要集中在投保審核的過程中，而在投保後提供的服務和干預很少，一般也就是提供健康體檢等服務，而對被保險人投保後的日常生活行為方式，健康隱患則基本處於放任自流的狀況。而被保險人行為干預則是通過對被保險人日常生活行為，飲食習慣等進行實時數據收集和分析，然後制定干預方式進行針對化管理的模式。

二、利用大數據和人工智慧進行被保險人行為干預的優點

實現精準、良好的對被保險人的行為干預，需要利用大數據和人工智慧技術。大數據相比傳統數據具有海量、高速、多樣等特點，它實現了對信息的全量分析而不是以前的抽樣分析。在被保險人行為干預模式中，需要對每一個個體的日常生活作息，行為，飲食，身體健康指標的進行實時數據採集，然後進行分析，這用傳統的數據統計方法是難以做到的。利用大數據技術進行分析能從海量信息中獲取被保險人的風險狀況，從而為精準干預提供基礎。簡單的干預難以實現特定的干預結果，而人工智慧則讓干預顯得更加自然，讓被保險人更加易於接受，從而很大程度上提高了干預效果。

三、如何利用大數據和人工智慧進行被保險人行為干預

利用大數據和人工智慧進行被保險人的行為干預主要有以下步驟：

首先利用人工智慧設備進行被保險人數據收集，除了目前的手機APP，網路等軟體和設備上的數據能夠被收集外，未來人工智慧家居能提供更多的被保險人信息。例如提供體重、坐姿等數據的椅子，提供飲食時間和品種的筷子，提供身體運動和健康數據的智能穿戴式設備等等。數據收集後，需要利用大數據技術對海量數據進行清洗，去噪等技術處理，然後對數據進行分析。第三步是根據數據分析結果，制定具體的行為干預方案。最後一步是根據制定的方法，利用人工智慧進行干預，如智能椅子調整坐姿，智能廚具減少含油量，針對性的健康食譜推薦，鍛煉提醒，智能家居輔助鍛煉等等。與此同時，新一輪的數據收集又開始了，整個過程是連續進行，不斷循環的。

四、利用大數據和人工智慧進行被保險人行為干預的預期成果

對被保險人來說，這種干預方式能有效的進行健康管理。未來的健康保險將成為個人真正的健康管家，從日常生活行為，到身體機能都能提供很好的干預，並且讓良好生活方式的養成更加容易，從而提高自身的健康狀況，達到更好的生活狀況。但另一方面，全面數據化，智能化的方式可能會帶來很大的數據泄露風險，所以如果保護客戶私密數據是另一個值得研究的問題。另外，對於投保前健康狀況較差的客戶，或者是對行為干預較為抵制，干預效果較差的客戶，可能需要承擔更多的保費。當然對於優質客戶和樂於提升和改變的客戶則可以享受到更加優惠的費率。也就是說在大數據和人工智慧技術下，客戶進行了進步一步細分。

對保險人來說，行為干預能夠降低被保險人的風險，很多疾病能實現防範於未然，降低賠償程度。另外，藉助大數據和人工智慧，保險人還能根據分析結果，被保險人對干預的反應等進行客戶的進一步分類，從而實現區塊化管理。但這對保險公司也提出了更高的技術要求，尤其在前期，可能會帶來加大的成本。

五、保險公司推進被保險人行為干預的建議

對於保險公司來說，目前的一些人工智慧技術還未能實現，或者成本高昂，難以普及。所以現階段對保險公司來說首先是提高大數據能力。

具體來說，首先是利用大數據對公司已有客戶信息進行數據挖掘，包括承保數據，理賠數據等，從而一定程度挖掘出客戶的特徵，並提供服務。如根據挖掘出的性別差異，地區差異，年齡差異等，提供不同的生活建議。

如果公司已經充分進行了自身客戶已有數據的挖掘，則可以利用目前的手機APP，佩戴設備進行數據的進一步收集。例如，利用薄荷、飲食助手、微信運動、春雨掌上醫生、血糖記錄、小米手環等數據進行用戶數據收集。同時可以針對被保險人開發專門的手機APP，集數據收集和服務於一身。

更進一步，保險公司可以嘗試與其他高科技企業合作，開發一些智能穿戴式設備，智能家居等，逐步實現對被保險人的行為干預。

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