淺談交通運輸行業與大數據的關系

A. 談談交通運輸管理中信息技術的應用

談談交通運輸管理中信息技術的應用

導語：隨著我國社會經濟的發展，人們的生活水平日益提高，越來越多的人開始購買交通運輸工具，交通運輸工具數量的增加，為交通運輸的管理工作增加了一定的難度。

談談交通運輸管理中信息技術的應用 篇1

【摘要】 交通運輸是我國城鎮建設和發展中的重要組成部分，在社會經濟的發展中發揮著重要的作用。高效的交通運輸能力，是我國推動區域經濟同步發展的有效措施。信息技術是一項具有比較高的滲透性和集成能力的技術，在我國的社會經濟發展中有著廣泛的應用。在交通運輸管理中應用信息技術，為交通運輸信息系統的建立提供了充分的技術依據，可以實現交通運輸資源的優化配置，減輕交通運輸的交通壓力。

【關鍵詞】 交通運輸;管理;信息技術;應用

隨著我國社會經濟的發展和科學技術的進步，信息化和網路化技術迅速發展，在我國的不同領域得到了廣泛的應用。交通運輸管理作為社會經濟發展的一項重要基礎設施，在我國的社會經濟發展中，發揮了重要的作用。在交通運輸管理中應用信息技術，可以提高交通運輸的管理水平，實現交通運輸的信息化發展。

1、信息技術在交通運輸管理中應用的范圍

交通運輸的管理內容有很多，針對不同的方面實施有效的管理，才能全面的提高交通運輸的管理水平，推動我國交通運輸的發展。交通運輸管理中對信息技術的應用，也包括很多不同的內容。例如，信息技術可以在交通運輸管理中的車輛收費系統、車輛導航系統、智能警察、調度系統和交通事故處理系統中應用，發揮有效的作用，提高交通運輸的管理水平，推動交通運輸的發展。

1.1信息技術在車輛調度中的應用

車輛調度是交通運輸管理中的重要組成部分，在交通運輸的管理中，是一項比較困難的管理工作。隨著我國社會經濟的發展，人們的生活水平日益提高，越來越多的人開始購買交通運輸工具，交通運輸工具數量的增加，為交通運輸的管理工作增加了一定的難度。信息技術的應用，為交通運輸中的通訊聯系提供了重要的技術支持，是交通運輸車輛調度管理中有效的信息傳遞策略。信息技術在車輛調度中的應用，主要表現在交通運輸之間通訊，已經從僅僅是提供聽覺信息的語音傳輸逐漸實現可以提供視覺信息的信息傳輸。例如，信息技術中的交通運輸車輛調度，可以直接對交通運輸的車輛信息進行統計和分析，綜合考慮之後，向不同的交通運輸部門傳遞調度信息。

1.2信息技術在交通事故處理中的應用

交通運輸的管理過程中，對交通事故的處理管理十分重要，是維持交通運輸秩序的有效措施。隨著我國交通運輸事業的迅速發展，越來越多的人開始使用交通運輸工具。因此，我國的交通擁堵狀況比較嚴重。當某一時間段內，在一條道路中行駛的交通運輸車輛過多的時候，或者交通信號燈發生故障的時候，就會容易造成交通運輸事故。我國交通事故的頻繁發生，需要交通運輸管理部門加強對交通事故的管理。信息技術在交通事故處理的過程中，可以對交通事故的發生進行實驗模擬，結合在事故現場所勘查到的資料，實現對交通事故的處理，可以提高交通事故處理的科學性和合理性。

2、信息技術應用過程中存在的理由

信息技術在交通運輸的管理的應用過程中，可以提高交通運輸的管理水平，保證交通運輸的有效管理，實現交通運輸管理的信息化發展。但是，在交通運輸管理的信息化系統建立的過程中，對信息技術的應用，還存在一定的理由。例如，缺乏完善的信息技術考核制度、信息系統的整體規劃不足等。

2.1缺乏完善的信息技術考核制度

信息技術在交通運輸管理的應用過程中，可以建立信息化的交通運輸管理系統，實現交通運輸管理的信息化發展。但是，交通運輸管理的過程中，一些管理人員對信息化的認識不足，沒有建立完善的信息化考核機制，不能實現信息技術應用的良好效果。例如，一些交通運輸管理部門，雖然在交通運輸的管理過程中，實現了對信息技術的應用，但是卻沒有把對信息技術的應用納入考核中。交通運輸管理人員對信息技術的應用不夠重視，影響了信息技術在交通運輸管理中發揮的應用效果。

2.2信息系統的整體規劃不足

隨著社會經濟的發展和科學技術的進步，人們對交通運輸管理的要求正在不斷提高。在交通運輸的管理中應用信息化技術，可以提高交通運輸的管理水平，推動交通運輸管理的信息化發展。但是一些交通運輸管理部門對信息技術的應用不足，投入的信息設備比較落後或者設備老化，在基層工作中網路的接入量比較差，設備的故障維護條件也受到一定的限制，不利於交通運輸的信息化管理。

3、信息技術應用理由解決的有效措施

3.1提高信息化認識

在交通運輸管理中加強對信息技術的應用，建立完善的信息考核制度，實現信息技術在交通運輸管理中的有效運用，可以提高交通運輸的管理水平，推動交通運輸管理的信息化發展，適應更多的交通運輸管理要求。在信息技術的應用過程中，交通運輸管理部門應該提高對應用信息技術，實現信息化發展重要性的認識，採取有效的措施，實現信息技術在交通運輸管理中的有效應用。例如，交通運輸管理部門可以建立相關的信息技術應用管理機構和實施機構，及時的解決信息技術在交通運輸管理應用過程中所出現的理由，保證信息技術在交通運輸管理中的順利應用，才能發揮信息技術的重要作用，實現交通運輸的管理和信息化發展。

3.2實現多元化發展

交通管理的信息化建設和發展，需要發揮交通行業和社會各個方面的積極性，為交通運輸的管理提供一些相關的政策和法規保障，形成多元化和多層次的發展模式。為了適應日益增加的交通運輸管理要求，交通運輸管理部門應該採取有效的措施，結合不同方面的交通運輸管理內容和要求，為信息技術在交通運輸管理中的應用提供良好的條件。隨著信息技術的進步和發展，我國在應用信息技術的過程中，在很多的領域都實現了智能化發展。在交通運輸的管理過程中，實現信息技術的應用，可以推動交通運輸管理的信息化發展，實現交通運輸管理的智能化發展。例如，交通運輸管理部門在應用信息技術的過程中，可以在應用RFID技術，實現對交通的智能管理，應用ITS技術，實現對運輸的智能管理。

3.3加強交通運輸管理的基礎工作

在交通運輸管理中應用信息技術，是實現交通運輸管理系統的智能化發展的有效途徑，是交通運輸管理的技術革新和內部管理機制的創新。實現信息化發展，不僅僅是在交通運輸管理的過程中應用信息技術，還要轉變交通運輸的管理思想和理念，從基礎工作中實現對信息技術的應用，加強對交通運輸的管理。

4、總結

信息化和網路化時代的到來，為交通運輸的管理提供了重要的技術支持。在交通運輸的管理過程中，應用信息技術，可以提高交通運輸的管理水平，推動交通運輸管理的信息化發展，為交通運輸管理的智能化發展奠定基礎。

【參考文獻】

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[2]徐麗敏.淺談加快道路運輸管理信息化建設中存在的理由[J].大觀周刊，2012，36(22)：14-15.

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[4]劉冰.淺談在道路運輸系統中應用計算機信息技術的重要性[J].科技創新導報，2011，36(33)：231-232.

談談交通運輸管理中信息技術的應用 篇2

摘要： 交通運輸對提高我國國民經濟水平具有十分重要的意義。提高交通運輸的效率是我國一直以來的一個戰略目標，隨著我國計算機信息技術水平的不斷提高，將計算機技術應用到交通運輸領域中，為提升交通運輸效率提供了一個可行性方案，一方面可以拓寬交通運輸的管理空間，另一方面也可以滿足社會發展對交通運輸的總體要求。總之，為了保障交通運行的安全性和穩定性，引入計算機信息技術確有必要。

關鍵詞： 交通運輸；信息技術；應用

我國正處於高速發展的信息化時代，大量的信息不斷地充溢著我們的生活，從中可以感受到信息技術的積極作用。將計算機信息技術融入交通運輸工程，為我國交通運輸業的發展提供了強有力的技術支撐，為我國實現交通強國這一目標提供了有力支持。對於交通強國來說，不只是要強交通，即建立現代交通運輸體系；更在一定程度上對國家起到積極的促進作用，能夠支撐國家重大戰略的實施。現在，在高速公路總里程，以及高速鐵路總里程方面，中國已經位列世界首位，並且在全社會客運量、貨運量方面也走到了國際前列，將中國稱之為交通大國名副其實。為了將交通工程信息技術發展的更好引入信息技術這一理念確有必要，只有這樣我國的交通運輸行業才能夠不斷地發展、完善，才能讓我們的日常出行更加便利。

1我國信息技術的發展現狀

1.1信息技術簡介。信息技術主要是通過高端、機密的計算機應用技術對電路進行信息採集，然後對信息進行一系列的分析、處理，得出准確的信息數據。該技術主要以電子信息為基礎，將多種電子設備融為一體，形成高端的電子信息工程。在現代社會中，信息技術應用的范圍十分廣泛，像大數據分析、軍事科技、雲計算、信息管理等多種行業都可以看到信息技術的身影。所以，國家十分重視信息技術的發展及應用，相信信息技術行業未來的發展前景十分美好。1.2信息技術發展的重要性。信息技術在我國的發展十分廣闊，在軍事領域、科技領域、生活領域、經濟領域等多方面都可以應用信息技術，推動了我國社會的不斷發展。信息技術可以幫助我國收集、分析、整合各方面的信息，維護社會的治安，對軍隊或是執法部門的積極意義十分遠大；信息技術還可以不斷地推動我國科技領域的發展，為科技的發展提供便利；信息技術還在不斷地影響著人們的日常生活，為人們的日常生活提供了方便，改善工作效率，促進社會的良性發展，不斷地提高我國的經濟水平。總而言之，信息技術對人們的日常生活甚至是國家的未來發展都具有深遠的影響，所以我國未來要不斷提高對信息技術發展的重視，讓信息技術在各行各業發揮更大的價值。

2信息技術在交通運輸工程中應用的價值與意義

2.1有利於我國現代物流行業的發展。隨著科技的不斷發展，各行各業也隨之不斷進步。將信息技術在物流行業進行應用，對發展勢頭正盛的物流行業起到積極的促進作用，物流行業中的交易、運輸、儲存三大重點模塊都可以運用到信息技術，通過信息技術對物品的運輸過程進行監控、管理，增強物流的管控性。信息技術在物流運輸管理中的價值主要體現在電子商務的發展，電子商務的興起給物流行業帶來更大的發揮空間，為實現物流行業的重大價值奠定了基礎。2.2促進交通運輸工程管理的科學性。信息技術的融入使得交通工程管理更加科學、全面。信息技術主要是通過把收集到的各方面信息進行分析、整合、再分配，然後輸出到交通運輸的各個環節，使交通運輸管理更加科學、規范、有章可循。在交通工程運輸過程中使用信息技術，還可以對重要信息進行提煉、監控，比如對各個路段實際情況進行實時監控，提高交通運輸工程的運行效率，減少意外事故發生的可能。

3信息技術在我們國家交通運輸管理工作中的實際應用

3.1信息技術在車輛管理中的具體應用（EVR）。車輛管理主要表現在車輛收費、車輛導航、車輛調度三個方面。在車輛收費中使用信息技術可以建立信息化的車輛收費系統，整個系統應該包括車輛識別系統、車道系統、監控系統和計算機網路系統四個部分，只有這樣才可以在實際收費過程中用計算機將人工取代，將車輛收費變得更加智能與高效，大大節省了過往車輛的通行時間，保障了交通的順利通行，提高了車輛管理中車輛收費這一環節的工作效率。另外，在車輛導航中應用信息技術可以更加准確的測量出車輛彼此之間空間距離的遠近，可以為車主提供安全距離的范圍，保障行車安全。在車輛調度中信息技術可以起到的主要作用就是收集信息，傳輸給信息使用部門，實現車輛調度的合理性、科學性。3.2電子不停車收費（ETC）。電子不停車收費系統（ETC）是交通運輸管理中一個較新的應用，是一種自動識別過往車輛的收費系統。在城市的很多方面都可以看到ETC的具體應用，如高速公路、隧道、大橋等進出站口，甚至有些城市的收費停車場也使用到ETC。使用ETC系統可以減少收費人員的工作量，收費人員不用進行任何收費操作，駕駛員也不用停車就可以自動根據記錄時間長短進行收費扣款，大大緩解了收費口的交通壓力。3.3信息技術在交通事故現場還原中的應用。在傳統的交通事故中，主要是有交警對事故現場進行勘察，分析事故發生的原因，人為地根據勘察的結果進行合理推斷，分析出事故的責任認定，這種交通事故處理方式有人為的主觀性，很大程度上影響責任認定的准確程度。然而，在交通事故的處理過程中應用信息技術可以調取事故發生時的圖像、視頻信息，還原事故現場，交警就可以更為客觀、准確的處理交通事故，極大程度上避免了主觀因素的影響。3.4城市交通調度管理系統（TMS）。城市車輛調度管理系統又稱TMS，是城市智能交通系統中非常重要的一部分。主要是通過信息技術對道路交通信息各種實時情況進行收集，並以此分析車輛行駛路線通暢程度，以此來規劃最為順暢的出行方式，避免交通擁堵，提高車輛行駛速度，實現城市的智能交通成果。3.5在軌道交通中的應用。軌道交通中的通信必須保證運營管理的高效、准確，以此來保證列車的正常運行、保證列車的各種調配、保證所提供的服務質量，所以在城市軌道交通領域中不論是國內還是國外，都融合了許多先進的通信技術，以保障信息在傳輸、使用過程中能夠快速運行。比如在通訊技術中應用信號系統，可以形成自動化的信息系統，自動完成信息的傳輸、分析、指揮和控制。通訊與計算機及其網路緊密結合，可以形成集現代化運營、管理於一體的服務系統。軌道交通中對通信的要求不僅局限在電話語音、信息方面，更多的表現在數據、圖像、監控信號的傳輸處理方面。所以通信必須滿足可以提供多種通信方式的服務，多種通信方式相結合，合成一個完整的軌道交通通信網路。運行中的列車處於一個動態的過程，在站點與站點之間列車在運行中若想要進行通信只在站點之間建立有線電話通信和數據通信是不夠的，必須要引入無線通訊技術和衛星通信技術以及移動通信技術的網路，在室內進行通訊時還可以將光線通信技術與程式控制交換技術相結合，保障各個角落都可以進行通信的網路，極大程度上提高了通訊的及時性與准確性，為列車的安全行駛提供有力支撐。交通工程中的通信技術已經深入到我們生活之中，比如在城市地鐵上、地鐵站台中來回滾動傳遞信息的數字化顯示屏，使乘客能夠十分容易掌握自己的出行信息，這種信息技術帶來的人性化改變大大方便了我們的日常生活，提高了日常出行的效率與准確性。3.6其他的信息技術。信息技術在交通運輸工程中的應用不僅僅局限在以上幾個方面。如企業計算機管理信息技術GMS和全球定位系統GPS以及MCS移動通訊技術中都有使用信息技術。企業計算機管理信息技術GMS多與衛星通訊系統相結合使用，形成全球移動通訊技術，該技術的出現實現了人們的跨地域交流。GPS技術最早是由美國發明在軍事領域中使用的，隨著社會的進步，GPS技術被應用到民間的許多領域中，比如運動導航、周邊信息查詢、大地測量等多種領域，都是通過使用信息技術基於定位或者定位延伸為原理的。信息技術已經融入到我們的生活當中，不僅僅是交通運輸方面，還有很多其他方面也依靠信息技術的發展。

4結束語

總而言之，在信息化時代，信息技術應用領域越來越多，在各行各業中都能看到信息技術的身影，信息技術的實用價值是不可估量的，尤其是對交通工程方面的意義十分巨大。在交通工程中使用信息技術不僅可以提高交通工程的運輸效率，提升經濟效益；還可提高交通工程的管理能力，提升我國交通運輸工程的競爭水平；更在一定程度上保證了交通運輸的安全，保障了人的生命財產安全，促進我國社會的和諧發展。

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B. 淺談對數據分析、數據挖掘以及大數據的認識

【導讀】可以說，我們每天都被大量的數據充斥著，生活以及工作時時刻刻離不開數據也離不了數據，不過在大數據領域里，數據分析、數據挖掘以及大數據他們是不一樣的，很多人在剛入門的時候，這幾個概念經常會分不清，問十個人這幾個詞的意思，你可能會得到十五種不同的答案。今天小編就通過一種比較牽線的例子來和大家聊聊對數據分析、數據挖掘以及大數據的認識。

首先來介紹一下數據與信息之間的區別。

數據是什麼，信息又是什麼，其實最本質的區別就是，數據是存在的，有跡可循的，不需要進行處理的，而信息是需要進行處理的。

例如你想要為家裡買一個新衣櫃，那麼首先就是要去測量室內各處的長、寬、高，對於這些數據，只要我們測量就可以得到准確的值，因為這些數據是客觀存在的，這些客觀存在的值就是數據。

而信息卻不同，你來到傢具商場購買衣櫃，你會說，我們放3米的衣櫃放在房間剛剛好，2米的有些短，看著不大氣，4米的又太大了，不劃算。那這種就屬於信息，這些時候經過大腦進行了思考，進行了主觀判斷的，而你得出這些信息的依據就是那些客觀存在的數據。

其次，數據分析是對客觀存在的或者說已知的數據，通過各個維度進行分析，得出一個結論。

例如我們發現公司的APP用戶活躍度下降：

從區域上看，某區域的活躍度下降的百分比

從性別方面看，男生的活躍度下降的百分比

從年齡來看，20歲~30歲的活躍度下降的百分比

等等，這樣不同的業務類型去看過去一段時間發展的趨勢來做結論判斷。

數據挖掘不僅僅用到統計學的知識，還要用到機器學習的知識，這里會涉及到模型的概念。數據挖掘具有更深的層次，來發現未知的規律和價值。而且更注重洞察數據本身的關系，從而獲得一些非顯型的結論，這是我們從數據分析中無法得到了，例如關聯分析可以知道啤酒與尿布的關系、決策樹可以知道你購買的概率、聚類分析可以知道你和誰類似，等等，重在從各個維度去發現數據之間的內在聯系

因此兩者的目的不一樣，數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據發挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。

例如一個人想找一個女朋友，他可以很快很容易的了解到其外在相關因素情況，例如身高、體重、收入、學歷等情況，但是他沒有辦法從這些數據中知道這個女孩是否適合自己、她的性格與自己是否能夠相處融洽……這時我他就需要從一些日常行為的數據進行推斷，一種是主觀的推斷，他覺得、他估計、他認為，能不能在一起。

另一種是客觀+主觀的推斷，比如整合社交平台數據(可以知道朋友圈、微博的日常內容、興趣愛好等等)，和自己的行為進行數據挖掘，來看看數據內在的匹配度有多少，這時候，他就可以判斷出，他們在一起的概率有99%，從而建立信心，開始行動.....

當然統計學上講，100%的概率都未必發生，0%的概率都未必不發生，這只是小概率事件，不要讓這個成為你脫單的絆腳石。

最後，思考的方式不同，一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

我們經常做分析的時候，數據分析需要的思維性更強一些，更多是運用結構化、MECE的思考方式，類似程序中的假設

分析框架(假設)+客觀問題(數據分析)=結論(主觀判斷)

而數據挖掘大多數是大而全，多而精，數據越多模型越可能精確，變數越多，數據之間的關系越明確

什麼變數都要，先從模型的意義上選變數(大而全，多而精)，之後根據變數的相關系程度、替代關系、重要性等幾個方面去篩選，最後全扔到模型裡面，最後從模型的參數和解讀的意義來判斷這種方式合不合理。

分析更多依賴於業務知識，數據挖掘更多側重於技術的實現，對於業務的要求稍微有所降低，數據挖掘往往需要更大數據量，而數據量越大，對於技術的要求也就越高需要比較強的編程能力，數學能力和機器學習的能力。如果從結果上來看，數據分析更多側重的是結果的呈現，需要結合業務知識來進行解讀。而數據挖掘的結果是一個模型，通過這個模型來分析整個數據的規律，一次來實現對於未來的預測，比如判斷用戶的特點，用戶適合什麼樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析要更深一個層次。數據分析是將數據轉化為信息的工具，而數據挖掘是將信息轉化為認知的工具。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「淺談對數據分析、數據挖掘以及大數據的認識」的相關內容，希望對大家有所幫助。想了解更多關於數據分析及人工智慧就業崗位分析，關注小編持續更新。

C. 得數據者得天下——淺談大數據思維

「三分技術，七分數據」，今後得數據者得天下。

維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。

書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值，比如預測某地流感爆發的趨勢；Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量；Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適。

什麼是大數據思維？維克托·邁爾-舍恩伯格認為：

需要全部數據樣本而不是抽樣；

關注效率而不是精確度；

關注相關性而不是因果關系。

阿里巴巴的王堅對於大數據也有一些獨特的見解，比如：

「今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。」

「非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。」

「你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。」

特別是最後一點，我是非常認同的，大數據的真正價值在於創造，在於填補無數個還未實現過的空白。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。

大數據在投資者眼裡是金光閃閃的兩個字：資產。比如，Facebook上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。

如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

D. 工業大數據大有可為，淺談製造業7大應用場景

工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。本文我們講就工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。

一、加速產品創新

客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的「大數據電動車」。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對於司機很有用，但數據也傳回福特工程師那裡，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處於靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話。

這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息，而位於底特律的工程師匯總關於駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，並實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。

二、設備故障分析及預測

在製造業生產線上，工業生產設備都會受到持續的振動和沖擊，這導致設備材料和零件的磨損老化，從而導致工業設備容易產生故障，而當人們意識到故障時，可能已經產生了很多不良品，甚至整個工業設備已經奔潰停機，從而造成巨大的損失。

如果能在故障發生之前進行故障預測，提前維修更換即將出現問題的零部件，這樣就可以提高工業設備的壽命以及避免某個設備突然出現故障對整個工業生產帶來嚴重的影響。隨著工業4.0的到來，智能工廠的工業設備都配上了各種感應器，採集其振動、溫度、電流、電壓等數據顯得輕而易舉，通過分析這些實時的感測數據，對工業設備進行故障預測將是一種行之有效的措施。

因此設備故障預測方案成為了製造行業所青睞的解決方案，其具備的核心功能有：

1、故障超前預警，減少設備停機時間；

2、分析結果實時推送，減少人工成本；

3、適用於企業各種類型的設備，通用性強。

三、工業物聯網生產線的大數據應用

現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。

首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標准工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，模擬並優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

四、產品銷售預測與需求管理

近年來，保險業加速了數字化進程，大數據與保險營銷深度融合，成為現代化保險營銷的重要武器。慧都大數據助力保險行業精準營銷，並成功幫助中意人壽保險有限公司更好地服務客戶和發揮忠誠客戶，提高銷售效率及客戶復購率。

五、工業供應鏈的分析與優化

當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

六、生產計劃與排程

製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的 歷史 數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現 歷史 預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。

七、生產質量分析與預測

在工業生產中，設備失效、人員疏忽、參數異常、原材料差異、環境波動等因素而導致質量偏離，引起質量等級的缺陷和損失非常巨大。工藝流程復雜的大型製造業，如鋼鐵、 汽車 、電子、服裝等行業，信息數據孤島凸顯，導致質量問題頻發，尤其需要「及時發現和預測異常，迅速控制和分析質量異常的原因，進行生產過程改進，穩定生產過程，減少產品質量波動」。

生產質量分析，從工廠訂單下單-訂單生產-流入市場， 針對整個生產鏈進行全面的質量分析。其中，打通質量和人、機、料、法、環等數據，各生產數據環環相扣，聚焦質量管理的全量數據分析，幫助企業快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通質量和人、機、料、法、環，對影響質量的全量數據進行交互分析， 探索 相互關系，挖掘數據背後的真實原因，獲取結果「是什麼」，回答「為什麼」。

2、將傳統的靜態匯報模式，改為互動式動態會議，隨時隨地可以組織生產、質量相關專題會議。通過對維度展示生產和質量KPI，實時預警、掌握產線運營狀況。

3、簡單易上手的質量分析工具，員工只需對數據進行選取、拖曳，自助靈活地達成期望的數據結果。

4、摒棄以往靜態的數據報表，整合多個業務系統數據，多場景數據大屏，自適應多屏，進行綜合展示分析，讓決策更清晰。

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E. 大數據來自哪裡大數據會去哪裡

大數據來自哪裡?大數據會去哪裡?
初識大數據，首先我們需要知道什麼是大數據呢？用通俗一點的話來說就是一堆一堆又一堆的、海量的數據。通過網路我們知道「大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。」
在當下的互聯網飛速發展的時代，任何一個技術都是為了達到某種目的而發展的，而大數據從根本上來說就是為了做決定存在的，大數據為企業的決策提供有力的依據。比如市場方針的制定，精準營銷的目標群體、營銷數據等等。大數據的存在不僅是為企業提供了數據支撐，而且為用戶提供了更為便捷的信息和數據服務。
大數據體現的是數據的數量多，數據類型豐富。我們需要通過對數據的關系的的挖掘，才能最終將數據進行更好地利用。
誰是物聯網？
物聯網是什麼呢？通俗的概念來講，物聯網就是通過網路信息技術和工業自動化控制技術將硬體和網路進行有效的集合並通過感測器進行對應的信息控制，以此達到對物件的自動控制的混合網路。通過網路我們知道「物聯網（The Internet of things）就是物物相連的互聯網」。這有兩層意思：第一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；第二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。物聯網通過智能感知、識別技術與普適計算、泛在網路的融合應用。」
隨著工業控制、信息識別和互聯網網路的發展，物聯網將是下一個信息浪潮。
大數據與物聯網的聯系既有區別也關聯。以小編的個人愚見，物聯網行業如果需要有較好的發展，那麼需要大數據強力的支持，而針對物聯網行業的大數據，則是不斷來源於物聯網超級終端的數據採集。所以，物聯網對大數據的要求相比於大數據對物聯網的依賴更為嚴重。
大數據來自哪裡？大數據會去哪裡？
淺談大數據的來源
大數據的來源這個問題其實很簡單，大數據的來源無非就是我們通過各種數據採集器、資料庫、開源的數據發布、GPS信息、網路痕跡（購物，搜索歷史等）、感測器收集的、用戶保存的、上傳的等等結構化或者非結構化的數據。
淺談大數據能夠帶給我們什麼
大數據能給我們帶來什麼？很多公司現在都在炒大數據的概念，但是真正能做好的有幾個呢？大數據重在積累、強在分析、利於運用。沒有經過多年的有意的數據收集、沒有經過嚴謹細心的數據分析。那麼，如何來談論大數據能給企業或者個人來帶來便捷呢？
大數據能帶給企業的項目立項的數據支撐、精準化營銷、電商的倉位儲備等等。但是針對個人用戶有時候就是麻煩了，因為你隨時都可以接收到很多的營銷簡訊、隱私暴露太多。另外對於個人用戶大數據的好處是可以快速找到自己想要東西、為用戶提供信息服務、獲取消費指導等等。換個角度看問題的話，小編認為應該是利大於弊。
大數據是怎麼帶給我們想要的支撐？
龐大的數據需要我們進行剝離、整理、歸類、建模、分析等操作，通過這些動作後，我們開始建立數據分析的維度，通過對不同的維度數據進行分析，最終我們才能得到我們想到的數據和信息。
1、 項目立項前的市場數據分析為決策提供支撐；
2、 目標用戶群體趨勢分析為產品提供支撐和商務支撐；
3、 通過對運營數據的挖掘和分析為企業提供運營數據支撐；
4、 通過對用戶行為數據進行分析，為用戶提供生活信息服務數據支撐和消費指導數據支撐。
如何通過大數據挖掘潛在的價值？
模型對於大數據的含義
模型有直觀模型，物理模型，思維模型，符合模型等。我們在進行數據挖掘前需要考慮我們需要用這些數據來干什麼？需要建立怎麼樣的模型？然後根據模型與數據的關系來不斷優化模型。
只有建立了正確的模型才能讓數據的挖掘和分析更有便捷。

F. 淺談大數據對網路營銷的影響

淺談大數據對網路營銷的影響

大數據的使用將貫穿整個網路營銷過程，為企業的管理及決策提供有力的依據與支撐，能有效降低企業運營成本，改進企業管理，提高營銷決策效率，提高企業的經營效益。以下是我將大數據分析納入企業未來業務營銷計劃的五大好處。

1.有價值的見解

當企業使用預測分析時，它可以幫助公司進行長遠規劃。通過預測分析，企業可以查明趨勢，了解客戶，提高業務績效，納入戰略決策，最終預測客戶和競爭對手的行為。使用預測分析工具，企業能夠預測什麼類型的客戶更有可能購買哪種類型的'產品。這些有價值的見解將有助於指導整個企業的營銷策略。

2.減少障礙

在營銷中，障礙可以被視為阻礙企業進入某一領域或業務行業的事務。大數據可以幫助企業減少這些障礙，使企業能夠更好地與客戶和社區建立聯系。這個數據營銷時代已經開始接觸創業公司和小企業，他們現在面臨的市場准入壁壘比過去要低。

由於從大數據獲得的見解，企業更好地了解他們的消費者。擁有這種新知識，他們可以避開典型的障礙，如針對錯誤的市場，缺少他們的廣告上的標志，或由於缺乏理解，導致其他簡單的錯誤。

3.滿足客戶購買旅程的消費需求

數字革命已經改變了客戶購買路徑，從線性層次化流程改變為圓形的接觸點模式。隨著媒體數量的增加，無論是社交媒體還是在線評論，客戶都會體驗到探索公司的新方式。企業應對這種新的消費模式的最佳方法是在這些不同的點上滿足客戶。

信息技術，智能視頻分析，以及數據收集的進步使企業有可能創建定製的服務，消費者將被吸引。利用大數據使客戶提供無法抵抗的產品，可以幫助企業繼續蓬勃發展。這些基於大數據提供的洞察力的交易和產品允許企業開發和發布更有可能贏得消費者青睞的產品。

4.客戶忠誠度

使用大數據分析提供的洞察力來推動企業採取營銷活動的營銷人員可以更好地理解和滿足他們的消費者。預測消費者的行為並滿足他們的需求，有助於發展品牌和消費者之間的關系。大數據的洞察力允許企業培養和滋養這些關系，同時最終提高客戶忠誠度。

5.收入增長

通過利用上面的大數據優勢，可實現實質性收入增長。當利用從大數據分析收集的洞察力時，企業可以通過減少障礙，與客戶進行戰略性互動以及提高客戶信賴度來增長收入。

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G. 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。

參考文獻：

[1]魯宛生.淺談網路安全分析中大數據技術的應用[J].數碼世界，2017.

[2]王帥,汪來富,金華敏等.網路安全分析中的大數據技術應用[J].電信科學，2015.

[3]孫玉.淺談網路安全分析中的大數據技術應用[J].網路安全技術與應用，2017.

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H. 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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