Ⅰ 大數據時代，市場經濟會發生改變嗎，計劃經濟是否可能
在大數據時代，特別是萬物互聯的時代，人類獲得數據的能力遠遠超過大家想像內，人類取得對數據進行重新處理容以及處理的速度的能力也遠遠超過大家，不管是AI也好，MI也好，我們對世界的認識將會提升到一個新的高度。所以，我想說明的一個問題，由於大數據讓市場變得更加聰明。由於大數據，讓計劃和預判成為了可能。
Ⅱ 基於大數據的配電設備狀態可視化平台技術領域
1.一種基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述配電設備狀態可視化平台採用松耦合方式與眾多的信息系統連接，以進行交互，所述耦合方式為採用面向服務的體系結構SOA，所述SOA是一個組件模型，所述SOA用於通過定義的介面和契約將應用程序的不同功能單元聯系起來，所述介面採用中立的方式進行定義，並應該獨立於實現服務的硬體平台、操作系統和編程語言，以使得構建在各種這樣的系統中的服務通過統一和通用的方式進行交互，其中，所述配電設備狀態可視化平台包括：
數據處理模塊，用於獲取多平台數據，並對所述多平台數據進行處理，並展示處理後的數據，數據獲取包括信息內網數據獲取和信息外網數據獲取，其中數據獲取/轉換裝置部署在信息內網，通過安全隔離裝置、並基於安全的傳輸通道獲取處於信息外網的業務系統數據；所述數據獲取基於跨平台編程介面企業服務匯流排，採用數據介面、數據中心共享、網路隔離下的安全文件傳輸方式；具體地，介面的實現方式包括：Web Service服務調用介面、頁面嵌入集成介面、結構化數據獲取介面、非結構化數據獲取介面和電網空間數據獲取介面，其中，所述Web Service服務調用介面，對於配電設備狀態可視化平台需要在線監測未提供服務介面的數據，通過服務調用獲取狀態監測中的數據，且隨取隨用、對於配電設備狀態可視化平台，需要進一步處理的狀態監測信息，並且狀態檢測已經提供服務介面的，數據不在配電設備狀態可視化平台資料庫中存貯；所述頁面嵌入集成介面，對於配電設備狀態可視化平台，不需要進一步處理的狀態監測信息，且狀態檢測已經提供了相應的模塊頁面，則通過url調用相應的功能頁面；所述結構化數據獲取介面：針對常規關系型資料庫數據，採用JDBC/ODBC編程介面直接獲取資料庫數據，對於安全極別高、私密的數據，由業務系統提供介面由數據獲取/轉換裝置調用獲取或由業務系統主動推送，將相關數據發送到企業消息匯流排上，數據獲取/轉換裝置會對消息匯流排進行監聽以獲取數據；所述非結構化數據獲取介面：對於文檔、音頻、監控視頻、巡檢獲得的圖片非結構化數據，數據獲取/轉換裝置通過通用的文件傳輸協議直接讀取調用相關文件，並進行後續的相關清理、轉換處理工作；所述電網空間數據獲取介面：電網空間數據包含坐標軸、經緯度結構化數據，以及圖像、文本非結構化數據，數據獲取/轉換裝置根據不同的數據類型分別利用結構化數據介面和非結構化數據介面從系統中獲取數據，對於由數據獲取/轉換裝置調用編程介面或系統介面從業務系統中拉取的數據，在裝置中配置相關策略，定義好相關的介面、周期、調用頻率、調用對象相關參數，數據獲取/轉換裝置會自動執行相關任務，從業務系統中拉取數據；
數據分析模塊，用於進行大數據集成、存儲、檢索以及數據挖掘分析；
評估模塊，用於生成基於大數據的配電設備評估模型，並根據所述配電設備評估模型對配電設備進行評價，並根據評價結果生成相應的處理策略。
2.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述多平台數據至少包括：生產管理系統數據、在線監測系統數據、空間地理信息系統數據、氣象系統數據和視頻監控平台數據。
3.根據權利要求2所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述數據處理模塊用於對獲取到的多平台數據進行預處理和清洗，包括：
根據所述多平台數據所述的業務系統、類型、結構、大小，打上統一規范的標記，用於標識該數據的來源和種類，同時，結合預設的數據規則庫，根據數據的標記，將相應的規則與數據進行封裝，封裝完成的數據可識別、可控制並帶有相應清洗規則，可以送到數據清洗階段進行清洗工作。
4.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述數據分析模塊包括感知層、網路層和應用層，其中，
所述感知層用於進行數據採集；
所述網路層用於進行數據傳輸；
所述應用層進一步包括服務層、業務層、展現層、及一個工具集，所述服務層用於提供數據的挖掘分析能力，所述業務層用於實現具體產品的業務需求，所述展現層用於提供交互界面，所述工具集用於提供安裝部署工具、數據挖掘工具、業務建模工具、代碼生成工具。
5.根據權利要求4所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述感知層、網路層和應用層之間進行交互，所述交互包括消息流和數據流，通過所述消息流來控制數據流的處理。
6.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述配電設備評估模型至少包括：變壓器類設備故障預測模型、開關和組合電器類設備狀態的發展趨勢和故障概率動態預測模型、基於復雜關聯關系的輸電線路故障預測模型。
7.根據權利要求6所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述評估模塊用於採用融合多因素的狀態評價分析演算法，包括：
1)分析決策問題，構造出系統的命題集，即系統的識別框架Ω {A1，A2，……，Ak}；
2)針對目標信息系統，構造基於識別框架的證據體Ei(i 1，2，……，m)；
3)根據所收集到的各證據體的資料—全局全量數據，結合識別框架中各命題集合的特點，確定出各證據體的基本可信度分配mi(Aj)，j 1，2，……，K，表示不同狀態信息對設備狀態的反應能力；
4)根據基本可信度分配mi(Aj)，分別計算單證據體作用下識別框架中各命題的信度區間[Beli,Pli]；
5)利用D-S合成規則計算所有證據體聯合作用下的基本可信度分配m(Aj)和信度區間[Bel,Pl]；
6)根據具體問題構造相應的決策規則；
7)根據該決策規則得出決策結論。
8.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述評估模塊對配電設備進行評價，包括：
A)按照配電設備狀態評價導則中的相關要求，對應導則中的各個狀態量閾值逐一掃描數據，當任意一個數據超過導則中限定的閾值時，將該數據標記為異常值，與原始數據分離；
B)將數據變換為多元時間序列，計算出各一維時間序列的互協方差函數和互相關函數，從而得到傳遞函數分子、分母多項式的階數及延遲參數，然後擬合傳遞函數模型，最後根據模型殘差序列的ACF檢驗來判定干擾時刻及產生的異常數據；
C)基於增量遞推的最小二乘回歸參數估計和廣義似然比變化點檢測，採用增量機制確定數據序列回歸模型參數和分割點,實時提取數據趨勢特徵，將趨勢改變的數據標記為異常數據。
9.根據權利要求8所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，其中，配電線路在不同天氣條件下的故障率為將時間摺合成單位為年時故障發生的次數，以1個日歷年為單位時故障率的平均值可以表示為：
其中，N為正常天氣的期望持續時間，S為惡劣天氣的期望持續時間； λ表示正常天氣時元件故障率的期望值，λ′為惡劣天氣時元件故障率的期望值；
使用兩狀態天氣模型來描述變壓器的偶然失效模式故障率，其表達式為：
其中，為變壓器偶然失效的統計平均值，N為正常天氣的持續時間，S為惡劣天氣的持續時間，F為發生在惡劣天氣的故障的比例，w為變壓器當前所處的天氣狀況，正常天氣w 0，惡劣天氣w 1。
10.根據權利要求1所述的基於大數據的配電設備狀態可視化平台，其特徵在於，所述評估模塊還用於根據設備狀態和系統風險進行設備重要度評估，包括：
a)根據大數據狀態評價結果、運行信息、微氣象數據，利用PHM模型計算系統元件考慮大數據的實時故障概率；
b)使用枚舉法選擇系統狀態，枚舉至3階故障，形成預想故障事件，並計算故障事件發生的概率；
c)對選取的系統狀態進行靜態安全分析，利用最優潮流計算系統狀態是否滿足充裕性，如需切負荷那麼該系統狀態為緊急狀態，進入步驟d)，如不需切負荷則該系統狀態為警戒狀態或 健康 狀態，對系統進行N-1校驗，如果滿足安全准則，則為 健康 狀態，返回步驟b)，否則為警戒狀態，進入步驟d)；
d)計算該系統狀態下的緊急指數或警戒指數，利用風險追蹤模型計算該狀態下各個故障元件的貢獻值；
e)返回步驟b)直到遍歷預想故障集的所有故障事件；
f)計算系統總緊急指數和總警戒指數，並計算元件緊急重要度指標和警戒重要度指標，根據重要度指標排序，確定系統薄弱設備。
Ⅲ 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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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。
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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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Ⅳ K均值聚類分析的原理
在訓練圖像中,數據事件數量非常多。如果將這些數據事件逐一與模擬區域數據模式進行比對,對計算機性能要求高,計算效率低下。對數據事件分析發現,很多數據事件具有很高的相似性,可以將其劃分為同一類。這樣大大減少數據事件的個數,提高了運算效率。基於這樣考慮,聚類分析技術被引入到多點地質統計學中。
J.B.MacQueen在1967年提出的K-means演算法是到目前為止用於科學和工業應用的諸多聚類演算法中一種極有影響的技術。它是聚類方法中一個基本的劃分方法,常常採用誤差平方和准則函數作為聚類准則函數,誤差平方和准則函數定義為
多點地質統計學原理、方法及應用
式中:mi(i=1,2,…,k)是類i中數據對象的均值,分別代表K個類。
K-means演算法的工作原理:首先隨機從數據集中選取K個點作為初始聚類中心,然後計算各個樣本到聚類中的距離,把樣本歸到離它最近的那個聚類中心所在的類。計算新形成的每一個聚類的數據對象的平均值來得到新的聚類中心,如果相鄰兩次的聚類中心沒有任何變化,說明樣本調整結束,聚類准則函數已經收斂。本演算法的一個特點是在每次迭代中都要考察每個樣本的分類是否正確。若不正確,就要調整,在全部樣本調整完後,再修改聚類中心,進入下一次迭代。如果在一次迭代演算法中,所有的樣本被正確分類,則不會有調整,聚類中心也不會有任何變化,這標志著已經收斂,因此演算法結束。
基本步驟如下:
a.對於數據對象集,任意選取K個對象作為初始的類中心;
b.根據類中對象的平均值,將每個對象重新賦給最相似的類;
c.更新類的平均值,即計算每個類中對象的平均值;
d.重復b和c步驟;
e.直到不再發生變化。
圖2-7是利用K-means方法做的一個數據事件的聚類分析結果。數據類定義為10個。數據事件來自於圖2-8,採用的數據樣板是8×8的數據樣板。
K-means演算法優點為當聚類是密集的,且類與類之間區別明顯時,效果較好。對於處理大數據集,這個演算法是相對可伸縮和高效的,缺點主要有三個:
圖2-7 K-means方法聚類結果
圖2-8 用於聚類的訓練圖像,數據樣板選擇為8*8
1)在K-means演算法中K是事先給定的,這個K值的選定是非常難以估計的。很多時候,事先並不知道給定的數據集應該分成多少個類別才最合適。這是K-means演算法的一個不足。
2)在K-means演算法中,首先需要根據初始聚類中心來確定一個初始劃分,然後對初始劃分進行優化。這個初始聚類中心的選擇對聚類結果有較大的影響,一旦初始值選擇的不好,可能無法得到有效的聚類結果,這也成為K-means演算法的一個主要問題。
3)從K-means演算法框架可以看出,該演算法需要不斷地進行樣本分類調整,不斷地計算調整後的新的聚類中心,因此當數據量非常大時,演算法的時間開銷是非常大的。所以需要對演算法的時間復雜度進行分析、改進,提高演算法應用范圍。