毕业论文是学生在毕业之前，对所学专业进行深入研究和实践应用的机会，有助于提升学生的学术造诣和职业能力。下面是一些来自不同专业的毕业论文摘要，希望能为大家的写作提供一些启示。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇一
4月13日下午，在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习，使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊，机遇和挑战。在写心得体会前，我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。
首先，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又it行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业it架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
其次，进入20xx年，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》20xx年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
最后，随着云时代的来临，大数据(bigdata)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像mapreduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张dvd;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……，截止到20xx年，数据量已经从tb(1024gb=1tb)级别跃升到pb(1024tb=1pb)、eb(1024pb=1eb)乃至zb(1024eb=1zb)级别。国际数据公司(idc)的研究结果表明，20xx年全球产生的数据量为0.49zb，20xx年的数据量为0.8zb，20xx年增长为1.2zb，20xx年的数量更是高达1.82zb，相当于全球每人产生200gb以上的数据。而到20xx年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200pb，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5eb。ibm的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了20xx年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势，可以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生，只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。
第二，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防，就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防，就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力。
三、怎么保护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避免信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来保护自己真实ip地址，提高网络安全的可靠性，加强对联网信息的管理和保护。
不论我们情不情愿，大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代，其实大数据时代已经向我们走来，所以与其被动接受，不如主动学习，从中找到自己的出路，成为大数据时代的建设者和受益者。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇二
摘要：传感器网络协议作为传感器与传感器之间，传感器与用户之间的通信媒介，在数据传输过程中因缺乏数据管理，经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题，研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想，将传感器网络协议分为四层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层，并将传感器网络协议层集合成网络协议栈，完成数据有序传输。
关键词：数据管理；传感器；网络协议；协议层；协议栈。
目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确，经常导致采集到的数据出现混乱，不利于后期的数据管理（存储、处理和应用等）[1]。因此为方便后期数据管理，在数据管理的前提下，对传感器网络协议进行研究，以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层，协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层；然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈，协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究，为数据通信工作奠定基础，加快了数据的`获取，方便了数据传输。
一、传感器网络协议研究。
传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点，如果不对数据加以处理，人们要想快速、有效获得自己需要的数据，无疑大海捞针的，因此为应对当前传感器网络存在的问题，将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。
（一）传感器网络协议层。
为解决传统传感器网络协议划分不明确，导致数据混乱，不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次，每个层次负责数据管理过程中的不同步骤，以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出，本次研究的传感器网络协议一共分为4层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。（1）物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说，就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据，以及维护由以上数据构建的数据库。（2）访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认，而传输主要是将分类结果进行传输。（3）网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次，主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输，为后续数据管理做好前期的工作准备，使得不必在后期进行二次处理[4]。（4）应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次，主要负责与用户之间的数据交互，也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。
（二）传感器网络协议栈。
协议栈，又被称为协议堆叠，是上述介绍的4个层次的总和，其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现，之后又从上层协议发出命令，命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性，在协议体系中，数据按照规定的格式加入自己的信息，形成数据位流，在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准，各层级之间利用接入点实现数据交流和管理，一般接入点有两个，一个接入点负责数据传输，另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中，各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类，使得数据管理更为方便。
二、结束语。
传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测，所以数据量过于庞大，如果不加以管理，将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题，将数据管理作为中心指导思想，进行传感器网络协议研究，以期为数据管理做出技术支持。
参考文献。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇三
2012年以后，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。
数据库营销。
关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”
拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。
数据挖掘通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。
crisp-dm（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中dm不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。
crisp-dm将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。
通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现模型自动化处理。而数据分析结果的使用则需要开发相应的展示系统或者在各系统中（boss系统、经分系统、大客户管理系统、客服系统等）嵌入相应的模块。
精准营销理论。
1999年，美国的莱斯特·伟门提出了精准营销的概念。精准营销被定位为一个营销的学科和理论：是以科学管理为基础，以消费者洞察为手段，恰当而贴切地对市场进行细分，并采取精耕细作式的营销操作方式，将市场做深做透，进而获得预期效益。通常可以划分成五个阶段：
1.收集并整理目标客户的相关信息，建立一个客户数据库；2.对数据进行分析，加深客户理解，整理出细分客户群体的差异化需求；3.为不同的细分客户群体需求设计差异化的产品和服务；4.提供满足不同细分客户群体的差异化产品和服务；5.通过各种营销活动的反馈，进一步深化对客户本质需求以及客户购买和使用习惯的理解。具体的内容包括：
（1）客户信息收集与处理。
所有的方案注重的都是目标，营销方案也一样。一个好的营销方案必须聚焦到某个目标客户群，然后将营销方案都往目标客户群聚焦。太阳表面的温度在10000度以上，但却连地球上的一张纸也点不着，如果使用一个放大镜，就可以把纸点燃，区别就在于是否聚焦。同样只有做到聚焦，营销的效率才能够提升到最大。筛选出目标客户群是第一步，企业可以围绕客户战略和当前营销工作重点来确定目标客户群。根据目标客户群营销活动的目标，设计有针对性的营销活动创意（包括产品的组合、渠道的选择等）及定价，并就各方案进行评估，挑选出最佳创意，形成最终营销方案（包括针对性的产品组合方案、产品组合价格方案、渠道方案）。
营销活动结束后，应对营销活动执行过程中收集到的各种数据进行综合分析，对营销活动的执行、渠道、产品和广告的有效性进行评估，总结经验和教训，寻找需要改进和优化的关键点，为下一阶段的营销活动打下良好的基础。简言之，评估是营销活动的终点，也是下一轮精准营销活动的起点。
精准营销模式。
精准营销模式可以概括为5w营销分析框架，在合适的时机（when），将合适的业务（which），通过合适的渠道（where），采取合适的行动（what），营销合适的客户（who）。在整个过程中贯彻“以客户为中心”的理念，实现营销管理的持续改善。
精准营销模式实施框架，可以将精准营销理解成一个ppt框架，即将以客户为本作为核心价值观，从策略、流程、技术三方面着手，实现精准营销。其中策略指营销策略；流程是包括客户获取、客户培育、客户挽留组成的最佳管理实践流程；技术则是基于用户信息之上的数据分析和数据挖掘。
策略、流程与技术是实现精准营销的三大要素。首先要保证精准营销理念在整个组织中有效贯彻，以保证战略决策者、方案制定者和活动执行者必须充分理解和认可精准营销的理念，并能做到融会贯通，可以制定彰显这一理念的相应的营销策略和方案；其次通过流程穿越、流程改造等方式，在不断的创新和探索中建立起有效的与客户互动的行为模式；最后，不断提升技术水平，充分利用技术。坚实的技术后盾是精准营销理论落实的保障，使之具有可操作性，并在很大程度上推动了营销精准化的进程。整体而言，策略、流程和技术组成了电信业精准营销的基本架构，促进了精准营销的驱动者、行动方案和可行性保障三方面的紧密结合。同时坚守以客户为出发点，确保客户在整个精准营销活动中始终处于核心地位。策略、流程、技术三个方面的能力是精准营销能力的有机组成，三者相辅相成，缺一不可。策略对流程有战略性的指导意义，因为策略条线中的营销策略是建立在最佳管理实践的流程之上的；流程必须建立在技术的基础上，因为数据挖掘与分析模型是客户细分与分析的基础，而后者则贯穿最佳管理实践流程始终；数据挖掘与分析所使用的海量数据则来源于业务系统中沉淀的用户信息。精准营销模式的核心是“以客户为中心”，更加注重“目标客户”，在识别出目标消费者后，聚焦目标客户群，分析目标客户群的需求，然后为这一特定群体推出最适合的细分产品，制定适应目标客户群的价格，通过相应的渠道和传播、促销方式进行产品营销。要达到这一目的，就需要对客户的特征进行具体的分析。
目前移动各种增值业务非常繁多，之前的彩铃业务营销通过捆绑、大面积的促销让用户去选择，虽然带来的增值业务普及率的提升，但沉默用户增多，客户投诉增加。江苏移动通过精准营销找准目标客户，发展彩铃业务，激活沉默用户，发展新彩铃用户，取得了良好的效果。
1.整合各大数据源，建立统一的用户增值业务行为分析视图，为精准营销应用打下基础。
增长业务的数据虽然有相应规范进行统一，但是因增值业务更新比较快，数据源尚未覆盖全部业务，离当前的应用需求有一定差距；业务子系统，尤其是小业务系统的数据源缺乏梳理，需进一步加强。从数据出发，以用户为中心，从用户特征角度将运营商可能有的数据归类整理，输出用户特征分析表；对照运营商的数据实际具备情况，对数据的可获得性进行标注。
从营销出发，从进行新业务营销的目标出发，推导对支持信息及源数据的需求，确定数据使用方法，输出营销特征分析表；对照运营商的数据实际具备情况，对必要但暂不可获得的数据提出规划需求。《数据源整合需求报告》中，除了对经分系统现有数据源进行梳理外，还对misc、彩信、彩铃、wap、小区短信、短信网关、enumber邮箱、12580、爱贝通、小额支付平台、ussd、手机杂志、lcs等13个业务平台的数据进行了梳理整合。
建立基于用户人性特点的14类人群细分模型，对增值业务的目标客户进行细分，共分为以下几种类型：
基于用户人性特点将客户细分为低潜力型、超前消费型、虚荣跟风型、精明尝鲜型、盲从型、吝啬型、精打细算型、理性跟从型、中潜力型、精明时尚型、传统保守型、感性跟随型、高潜力型、时尚中高端。基于彩铃用户生命周期将客户细分为，彩铃潜在用户、彩铃新开通用户、彩铃普通用户、彩铃活跃用户、彩铃沉默用户、彩铃流失用户、潜在高概率用户、流失高概率用户。在用户细分的基础上，建立彩铃潜在用户预测模型（模型略）。
2.建立用户新业务行为属性标签，动态触发的精准营销策略。
基于用户统一视图，结合实际情况进行用户属性标签构建。对彩铃的目标客户，当订购了其他增值业务和拨打了有彩铃客户的电话时，对其进行触发式的短信推荐，对彩铃沉默用户和流失用户，则采取外呼+营业厅的方式进行主动关怀，最终形成针对目标客户的彩铃业务精准营销模式。
3.营销执行。
通过精准平台将客户需求及针对性营销方案推送到一线。比如根据用户历史铃音使用记录总结出铃音偏好，帮助一线人员进行针对性的铃音推荐；根据用户历史获取铃音的渠道总结出用户的渠道偏好等。而且流失概率、影响力指数等分析成果也能在清单中罗列出来。
4.应用效果评估彩铃沉默用户推活跃度提升活动执行效果。对40000户彩铃沉默、半沉默用户开展付费铃音下载用户数提升，营销成功数为22560，成功率为56.4%；月均彩铃下载用户数kpi指标完成率由91.11%提高到104.02%。经验总结：在营销中发现该部分用户主要由于不了解铃音下载的方式或或认为铃音设置麻烦造成，因此，在营销推介上对不了解铃音下载方式的用户应重点推介简单便捷的铃音下载方式，对认为设置较麻烦的用户可以推介音乐盒，让用户感受使用彩铃的便捷与乐趣。彩铃已流失用户挽留活动执行效果。对8000户彩铃已流失用户开展外呼挽留，营销成功2772户，成功率为34.65%；月均彩铃付费用户数完成当月计划的130%，完成指标125.43%；当月付费用户到达数较上月增长3.6万户。
目前人员技能差异比较大，成功率最高达32%，最低只有19%，相差13个百分点；拒绝率最低的只有7%，最高的则有24%，相差17个百分点；考虑使用的用户比例较高，成功率提升空间仍比较大。20世纪最具影响力的创新莫过于人类拥有了能处理大量数字化信息的it技术，为了从大数据集中提取用户可理解和适用的知识，人们研究并发展了数据挖掘技术，它以崭新的方式来总结原始数据。以此为基础的营销工作面临着着精准与保护客户隐私之间平衡的问题，从技术实现方式上通过改进挖掘算法、关联规则等方面来优化数据库。同时在使用数据的时候，也要保护顾客的隐私。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇四
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。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇五
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。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇六
汽车，至今已经历了100多年的发展，成为人们社会生活不可缺少的工具。下面小编带来的是关于汽车营销毕业。
论文。
希望对你有帮助。
摘要：我国汽车营销，严格地说是在九十年代初期的物资流通体制改革之后发展起来的。而进入21世纪之后，特别是在中国加入wto之后，汽车营销格局才加快形成。一方面，在过去的5年中，中国汽车市场以每年24%的速度高速增长，并于2010年已经取代美国成为世界最大的新车市场，私人购车已成为主流。另一方面，各种资本纷纷进入汽车行业，新车型频频推出，车市价格战连绵不断，大部分汽车厂家也开始尝试各种营销手段，打造一批强势汽车品牌，中国的汽车普及率至今仍然较低，只有5%左右，这标志着中国汽车业真正进入营销时代。
关键词：汽车；营销模式。
一、影响汽车营销模式的因素，企业实力决定营销体系的制定。
对于不同实力的生产企业，它们的生产规模、资本实力、产品开发能力、企业名声、产品品种等各方面都会存在差异，这就决定了它们的市场营销的策略会有较大的差别。相对于实力弱企业而言，综合实力强的企业就易于组建自销渠道，建立规模大、功能齐全、覆盖面广的汽车营销网络和售后服务体系。
不同的汽车种类导致其价格、产品储运和技术服务要求等方面存在差异，围绕主导产品，发展产品系列，以利于主导产品的市场营销。市场特性产品销售的地域，购买者的层次、分布状况和购买习惯，以及市场竞争状况等因素，也影响着市场营销的建立和发展。并且，各企业针对的目标市场不同也决定了其营销特点不同。
促销策略的建立考虑客户个性化、多样化的基础上交通基础设施和城市的规划建设情况也制约着汽车营销的发展，汽车工业的发展离不开城市规划、公路建设以及交通网络，而汽车的发展也极大地推动了城市规划的发展、交通网络的完善，加快公路的建设，三者是一个有机的整体。扩大城市规模，完善城市交通网络和加强公路建设成了轿车工业发展的重要组成部分，它们是相辅相成，互相制约的。
汽车税收也是影响营销市场的一个因素，汽车税征收过高大大增加购车者的经济承受能力，影响消费者的购车意向，在我国严重影响汽车工业的发展之一的因素就是税费过高，养车的费用支出偏高，再就是收费乱，停车费以及各种高速公路费用，过路过桥费用的增多，也影响了购车者的购买欲望。
二、汽车营销模式现状汽车营销模式主要包括三个要素，即：营销理念、营销组织和营销手段，三部分是相互影响、相辅相成的。
其中营销理念是战略层，营销组织是战术层，营销手段是具体操作层。所谓营销理念，就是企业在开展营销活动的过程中，在处理企业，顾客和社会三者利益方面所持的态度，思想和观念。这里所说的营销组织是指汽车制造商和经销商之间存在的组织关系，也可以理解为销售渠道的模式。营销手段是指营销过程中所采用的方法手段，也包括广告促销等活动。营销组织和营销手段往往决定于营销理念，营销理念起指导作用。
发达国家的汽车主要营销模式是特许经营。
特许经营源自1865年美国胜家缝纫机公司的分销模式，是指特许人和特许经营人之间的一种契约式联合，具有三个特点：特许人将自己所拥有的商标等许可给被特许人使用，并收取一定的费用；被特许人为获得特许经营需要支付一笔费用；特许人向被特许人提供市场经营体系。
汽车特许经营营销模式兴起于世纪初，汽车工业发展、生产规模的不断扩大，要求产品能够及时、大量的销售，特许经营适应了这种需求并迅速发展起来。这种特许经营大致分为两种形式，即只销售一个制造商汽车的排他性特许经销商、不同制造商同时授权的特许经销商，加上制造商直销或专卖店，汽车销售形成三大渠道。
在美国，汽车市场主流的营销模式就是特许经营模式，并有新车经销商和二手车经销商两类。在欧洲，大多数零售商都具备新车销售、旧车回收及销售、零配件供应、维修服务和信息反馈等功能，简称为5s功能。
我国现阶段汽车营销体系中汽车制造商实力最强大，直接影响着汽车营销模式发展。
从汽车制造商授权的汽车4s专卖店，到有形的汽车交易市场，再到汽车连锁经营，汽车经销商是在汽车制造商制订的规则下生存，这些现有的汽车营销模式都在国内外汽车制造商掌控之下。同时，大量的汽车有形市场在各大中城市生存。大概分为以下三种经营模式：一是以管理服务为主。即管理者不参与经营销售，由经销商进场经营售车，市场只做好硬件建设及完善的管理服务；二是以自营为主，其他的入市经销商少，即市场管理者同时也是主要汽车销售者，该类型约占有形市场的80%――90%；三是从销量上看，自营与其他的入市经销商各占50%。目前绝大部分的大中城市至少都有3家到4家交易市场，有的甚至多达10多家，当地现有的交易市场已完全能满足当地的购车需求。同时，厂家大力推广的专卖店体系也对有形市场的功能与发展提出了更高的要求。而在地方汽车交易市场规模增长变化不大、厂家大力推广专卖体系的压力下，沈阳、上海、西安、深圳等城市仍斥巨资正在大建、特建大型或超大型的汽车交易市场，有的甚至宣称将是中国最大或亚洲最大的汽车交易市场。
报告预测，从2011年至2020年，suv销量的年复合增长率预计将升至13%，超出所有其他细分市场的增长速度。未来10年，随着富裕型消费者不断增多，suv年销量将增至现在的3倍。
和过去相比，中国消费者在今后10年购买25万元到80万元人民币高价汽车的可能性将增加。一方面原因是居民收入提高，另一方面原因是随着车主将入门级汽车更新换代，高端品牌将展开更强劲的市场营销和销售活动。
中国市场将在未来进一步差异化。企业将面对不同地区的各式消费者，他们对汽车产品有着相异的需求。汽车企业应该以更精细的、分区域的视角看待市场，深入分析细分市场特点，平衡自身产品组合，在维护好现有客户的基础上拓展新客户，以积极备战未来不断增长的中国市场，应对可能的不确定因素带来的挑战。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇七
文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体;要效率不要绝对精确;要相关不要因果;第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力;最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。
引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是20__年h1n1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与20__年、20__年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事长马云通过大量数据分析得出20__年经济疲弱，为其商家提前做好迎接经济危机提供了时间缓冲。(补充并清晰描述详细)关于大数据在商业领域的应用，farecast公司是一个成功的典型范例。该公司由奥伦·埃齐奥尼创办，利用机票的销售数据来预测未来的机票价格，旨在帮助用户在购买机票方面做出预测，并对机票价格走势预测的可信度标示出来供消费者查考。farecast系统利用近十万亿条价格记录预测的准确度达75%，使得使用farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票节约50美元。而处理如此多的数据离开了大数据技术将无法进行。
也正是由于我们进入了一个前所未有的信息化时代，人们拥有了如此多的数据，才提供给我们利用大数据的分析处理手段，创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。其实大数据技术早已渗透到我们中间，它被应用在垃圾邮件的过滤，新浪微博技术平台，谷歌翻译以及输入文字的自动纠错等。
文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。
关于不是随机样本而是整体数据中。作者指出了随机取样是小数据时代用最少的数据获取最大价值的做法。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义。乔布斯成为世界上第一个对自身所有dna和肿瘤dna进行排序的人。乔布斯曾开玩笑说“我要么是第一个通过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一个因为这种方式死于癌症的人”。虽然最后难免死于癌症但这种获得所有数据而不是仅样本的方法将他的生命延长了几年。同样，从事跨境汇款业务的xoom公司侦破一起犯罪集团的诈骗也是由于使用了整体数据。初此之外，他还列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。
作者同时也指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。作者特别举了谷歌翻译成功的例子。谷歌翻译之所以优于ibm的candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制。和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。(其语库来自于未经过滤的网页内容，会包含一些不完整的句子、拼写错误、语法错误以及其他各种错误)。
在不是因果关系，而是相关关系的篇章中。作者指出在大数据时代往往知道是什么要比知道为什么来的更实在。作者列举了林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的先锋和代表，从以前广为人事的啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于其策略的帮助。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。aviva保险公司利用几百种生活方式的数据，如爱好、长浏览网页等间接的预测出哪些人更可能患高血压、糖尿病和抑郁症。ups国家快递公司通过使用预测性分析检测其全美6万辆车队。进行防御性的修理，节约巨大得的成本。这些都充分显示了大数据在预测方面的优势。
本书第二部分讲的是大数据时代的商业变革。
作者用莫里绘制导航图的例子告诉我们，远在信息数字化之前，对数据的运用就已经开始了。莫里利用大量的人力去分析多年保存的航海记录，他从这些大量的数据中获取到新的利用价值。绘制的图表帮助商人节约一大笔钱，使年轻的海员们间接获取了成千上万名经验丰富的航海家的指导。日本先进工业技术研究所越水重臣教授通过安装压力传感器将人屁股特征数据化，进而形成对乘客身份的特征识别。这项技术为汽车防盗系统提供了方案。公司，致力于为顾客预测商品的价格，通过收集处理海量的价格信息，预测准确率高达77%，帮助顾客在购买一个产品时节约了大约100美元。r部门通过分析来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，分析得出商业发展和客户消费趋势，如通过分析发现如果一个人下午四点左右给汽车加油的话，他很可能在接下来的一个小时内去购物或者去餐馆吃饭，且在这一小时里大约花费35到40美元。商家正可以利用这个分析结果，在加油的小票背面附加上附近商店的优惠券。
这些例子都证明了大数据蕴藏着巨大的商业价值。根据提供价值的不同来源，大数据价值链包括三大构成部分。包括第一种是基于数据本身的公司。这些公司拥有大量数据或者至少可以收集到大量数据，却不一定有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。它们掌握了专业技能但并不一定拥有数据或者提出数据创性用途的才能。比如说，沃尔玛和pop-tarts这两个零售商就是借助天睿公司的分析来获得营销点子，天睿就是一家大数据分析公司。第三种是基于思维的公司。皮特.华登，jetpac的联合创始人，就是通过想法获得价值的一个例子，他通过用户分享到网上的旅行照片来为人们推荐下一次旅行目的地。对于某些公司来说，数据和技能并不是成功的关键。挖掘数据的新价值的创新思维才是这些公司脱颖而出的优势所在。
大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。当然公司要根据自己的情况进行调整。大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司(如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司)提出了挑战。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着技术的发展，西方世界在大数据技术的优势将会慢慢消失。对于大公司而言，好消息是大数据技术可以加剧优胜劣汰。一旦公司掌握了大数据，它不但可能超过对手还可能遥遥领先。
文章第三部分讲了大数据带来无数好处的同时带来的不良影响以及如何面对这些影响。包括如数据的收益的处理问题以及数据中用户资料的隐私和决策过程带来的影响。作者在保护个人隐私方面提出了几种想法。一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。作者同时也指出了这两种方式的难度。一方面收集到的数据可能会被后续的多次利用。另一方面，匿名化会在数据收集越来越多和数据的相互结合关联使用时变得无效。作者列列举电影《少数派报告》的情节说明越来越依赖数据时，大数据可能将我们禁锢在可能性之中。当然通过分析犯罪的常发地与常发时间，合理安排警力会对治安防范提供不小的帮助。作者还指出不能尽信数据的分析结果，因为不能保证获取分析结果来源的数据准确性。大数据在给我们生活提供便利的同时，也让隐私保护的法律手段失去了作用。我们必须杜绝对数据的过分依赖。
在高速迈进大数据时代的同时，人类信息管理准则需要重新定位，这将带动社会核心价值观的转变。大数据时代，对原有规范的修修补补已经不足以抑制大数据带来的风险。保护个人隐私就需要对个人数据处理器对其政策和行为承担更多责任。同时必须重新定义公正的概念，以确保人类行为的自由。作者提出了解决这些问题的方向。如个人隐私保护方面，可以让使用者承担更多的社会责任。将责任从民众转移到数据使用者有很多意义，也有充分的理由。因为他们更清楚将如何使用数据且是数据应用最大的受益者。关于公正方面简单的讲就是个人可以并应为他们的行为而非倾向负责。就像公司有内部会计和外部审计人员一样，大数据时代，公司将设置专门的人员--内部和外部算法师对大数据活动进行监督。还有可能出现第三方的机构对大数据行为进行监督和衡量。作者甚至考虑到对大数据存在的垄断情况进行分析并在反垄断反面给了建议。最后结语中作者提出大数据提供给人们的只是参考答案，提醒我们在利用这个工具时要铭记人类的作用是无法完全替代的。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向，冲破与西方国家的差距。对于一个国家如此，对于一个企业亦是如此。在如此快速的到来的大数据时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。公司的规划中，也需充分考虑到大数据对于公司的未来发展所带来的机遇和挑战。对于掌握大量数据的公司，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途?比如国内目前的社交网站，购物网站等都掌握了用户的大量的数据信息。在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给其他企业或个人带来价值。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇八
伴随着科技进步，互联网及移动互联网的快速发展，云计算大数据时代的到来，人们的生活正在被数字化，被记录，被跟踪，被传播，大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。大数据犹如一把双刃剑，它给予我们社会及个人的利益是不可估量的，但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点。今年两会期间，维护网络安全被首次写入政府。
工作报告。
全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆也在会议上呼吁“政府对个人信息安全立法，加强监管，并在整个社会中树立起诚信文化”大数据时代下维护个人安全成为重中之重。
(一)数据采集过程中对隐私的侵犯。
大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的，其数据采集手段主要是通过计算机网络。用户在上网过程中的每一次点击，录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录，特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下，我们每时每刻都与网络连通，同时我们也每时每刻都在被网络所记录，这些记录被储存就形成了庞大的数据库。从整个过程中我们不难发现，大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集，但又无法阻止。因此，这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。
(二)数据存储过程中对隐私的侵犯。
互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上，并运用大量的信息技术对这些数据进行保护。但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理，但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大，账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。近些年来，受到大数据经济利益的驱使，众多网络黑客对准了互联网运营服务商，使得用户数据泄露事件时有发生，大量的数据被黑客通过技术手段窃取，给用户带来巨大损失，并且极大地威胁到了个人信息安全。
(三)数据使用过程中对隐私的侵犯。
互联网运营服务商采集用户行为数据的目的是为了其自身利益，因此基于对这些数据分析使用在一定程度上也会侵犯用户的权益。近些年来，由于网购在我国的迅速崛起，用户通过网络购物成为新时尚也成为了众多人的选择。但同时由于网络购物涉及到的很多用户隐私信息，比如真实姓名、身份证号、收货地址、联系电话，甚至用户购物的清单本身都被存储在电商云服务器中，因此电商成为大数据的最大储存者同时也是最大的受益者。电商通过对用户过往的消费记录以及有相似消费记录用户的交叉分析能够相对准确预测你的兴趣爱好，或者你下次准备购买的物品，从而把这些物品的广告推送到用户面前促成用户的购买，难怪有网友戏称“现在最了解你的不是你自己，而是电商”。当然我们不能否认大数据的使用为生活所带来的益处，但同时也不得不承认在电商面前普通用户已经没有隐私。当用户希望保护自己的隐私，行使自己的隐私权时会发现这已经相当困难。
(四)数据销毁过程中对隐私的侵犯。
由于数字化信息低成本易复制的特点，导致大数据一旦产生很难通过单纯的删除操作彻底销毁，它对用户隐私的侵犯将是一个长期的过程。大数据之父维克托・迈尔-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)认为“数字技术已经让社会丧失了遗忘的能力，取而代之的则是完美的记忆”[1]。当用户的行为被数字化并被存储，即便互联网运营服务商承诺在某个特定的时段之后会对这些数据进行销毁，但实际是这种销毁是不彻底的，而且为满足协助执法等要求，各国法律通常会规定大数据保存的期限，并强制要求互联网运营服务商提供其所需要的数据，公权力与隐私权的冲突也威胁到个人信息的安全。
(一)将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规范范畴。
大数据时代个人信息是构成现代商业服务以及网络社会管理的基础，对任何国家而言由众多个人信息组成的大数据都是研究社会，了解民情的重要战略资源。近年来大数据运用已经不再局限于商业领域而逐步扩展到政治生活等方方面面。国家也越来越重视通过对大数据的分析运用从而了解这个社会的变化以及人民的想法，甚至从中能够发现很多社会发展过程中的问题和现象，这比过去仅仅依靠国家统计部门的数据来的更真实全面，成本也相对较小，比如淘宝公布的收货地址变更数据在一定程度上揭示了我国人口的迁移，这些信息对于我国的发展都是至关重要的。
因此将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴具有重要的意义。2017年政府工作报告首次提出了“维护网络安全”这一表述意味着网络安全已上升国家战略。这是我国在大数据时代下对个人信息保护的重要事件，也具有里程碑的意义。
(二)加强个人信息安全的立法工作。
大数据时代对个人信息安全保护仅仅依靠技术是远远不够的，关键在于建立维护个人信息安全的法律法规和基本原则。这方面立法的缺失目前在我国是非常严重，需要积极推动关于个人信息安全的法律法规的建立，加大打击侵犯个人信息安全的行为。2017年两会期间全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆呼吁政府加强对个人信息安全的立法和监督，引起了社会各界广泛关注和重视，这充分说明这个问题已经成为一个重要的社会问题。我本人对个人信息安全立法工作有以下几点建议：第一，必须在立法上明确个人信息安全的法律地位。个人信息安全与隐私权“考虑到法律在一般隐私权上的缺乏，要对网络隐私权加以规范就有必要先完善一般隐私权的规定，因此首先应通过宪法明确规定公民享有隐私权。[2]”第二，必须从法律上明确采集数据的权利依据。由于在数据采集过程中经常发生对个人信息的侵害，因此无论是政府还是互联网运营服务商都必须遵循一定的原则和依据。政府采集数据的行为应该符合宪法的要求，而互联网运营服务商采集数据必须要经过当事人同意。第三，制定关于个人信息安全的专门法律。2017年国务院信息办就委托中国社科院法学所个人数据保护法研究课题组承担《个人数据保护法》比较研究课题及草拟一份专家建议稿。2017年，最终形成了近8万字的《中华人民共和国个人信息保护法(专家建议稿)及立法研究报告》。但到目前为止我国的个人信息保护法仍没有立法，因此加快这个立法过程是当务之急。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇九
系别：汽车技术与服务专业班级：
学生学号：xxxxxx学生姓名：xxx。
指导教师：xxx。
什么是大数据呢？大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的3v特点：volume（数量巨大）、velocity（产生速度快）、variety（离散的）。对于这个解释，我们可以这样理解：企业的正常经营数据是一个铁矿，单一而容易开采提炼，价格不高。而大数据好比是一个稀土矿，虽然在地球上储量非常巨大，但冶炼提纯难度较大，蕴藏着大量的贵金属，应用价值非常高。在数字信息化急速发展的时代，技术的进步让我们能够完成前人无法完成的工作——提炼、分析、创造价值。
那么，大数据在汽车这个较为传统的产业上有什么价值呢？回答这个问题，我们首先要明确的是大数据能否适用于汽车行业。
我们前面提到，大数据的特点：大、快、广（离散），反观汽车行业，首先是数据量，根据世界著名的美国汽车行业杂志wardsauto公布，截至2011年8月16日，全球处于使用状态的各种汽车，包括轿车、卡车以及公共汽车等的总保有量已突破10亿辆。美国是目前最大的汽车拥有国，其汽车注册量达2.4亿辆；中国次之，汽车拥有量为7800万辆；日本的汽车拥有量为7400万辆。如此惊人的汽车保有量，同时每辆汽车涉及的数据元素也极为庞大，这些数据综合起来，为汽车大数据提供了量的基础。
再说速度快，根据2012年中国汽车产销突破1900万来算，中国平均每天有超过5万辆汽车进入市场，同时市场上近亿的车辆每天都有新的数据信息产生，每辆车涉及的数据是纷繁复杂，有些数据（如车辆使用、维修保养）又是随时发生的，因此，汽车业数据增长可以用爆发式来形容。
最后是数据广度，上文已提到，每辆汽车涉及的数据极为复杂，从设计、采购、生产、物流环节的海量数据信息，到成千上万个车身零件信息带来的大体量字节，再到车辆在终端环节的庞大信息量，包括渠道、价格、用户资料、车辆使用、保养维修、保险、汽车社交„„而对于这些数据，对于涉及面如此广的数据信息，我们如何科学的开发利用，是汽车大数据主要解决的课题。
核心的问题是：既然大数据技术能够应用到汽车行业，那么我们如何用大数据？大数据如何创造价值？如何通过大数据提升企业竞争力？下面我们将针对这些问题进行探讨和展望。
在探讨问题之前，我们有必要介绍一项新的技术：车联网。作为未来汽车智能必不可少的一项技术，车联网已经引起越来越多的企业的重视，而且已形成快速发展的市场。车联网，就是是由车辆位置、速度、路线、车况等信息构成的巨大交互网络。举个例子，一个搭载了车联网系统的车辆，车主可以通过网络或电话方便知道自己的车在哪里，能够远程监控、操作汽车，在驾驶过程中，能够实时了解交通情况，汽车在导航过程中能够自动计算出平均时速与油耗，设计出经济最优路线，同时还能得到更多的增值服务，如爱车定期体检报告，驾驶习惯纠正，故障预警，差异化定制保养等。此外，车联网的汽车还具有更多的网络功能，如社交、购物、信息搜索等功能等。而汽车企业与经销商则可以实时掌握自己的产品的全方位信息，并能够对这些信息进行深入分析。可以说，车联网为用户的汽车智能生活和企业的大数据营销提供了无限可能性。
下面我们来谈一下汽车企业如何利用大数据创造价值，打造核心竞争力。前文提到，一辆汽车从研发到采购，再到生产到物流，最后到营销、服务以及后市场，所涉及的数据信息量是极为巨大的，大数据技术完全可以应用在全价值链体系中，通过大数据可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程、改进业务模式、提升效益。比如福特汽车就已经在利用大数据分析，通过对海量加工数据及汽车内部的详细输出数据的研究，探索最佳工艺指标，改进或帮助改变其业务模式。丰田汽车也在今年宣布通过收集汽车的位置和速度等庞大的“大数据”，开发出可提供交通量和行驶线路等交通信息服务。我们下面将通过一些实际应用来展现汽车大数据带给企业的利益与冲击。
一、市场反应更快,决策更清晰。
现在几乎所有汽车制造商都意识到，如果要生产真正适合市场需求、满足消费者喜好的汽车，就必须对汽车消费者进行真正的了解。汽车大数据分析可以通过互联网、车联网搜集客户对汽车的消费、使用偏好，进而制定更为有效的产品策略，快速调整开发、生产以及各项资源分配。
互联网方面，汽车企业通过第三方公司对某一时段互联网搜索量进行分析，确定市场人气、关注车型、地域关注度等信息，同时，通过对论坛、微博、微信等社交媒体的分析，如把一款车型@给10个好友再加上他们的评语就能判断出这款汽车在市场上的受欢迎程度，从而采取相应的市场策略。
车联网方面，企业可以真正的做到实时监控自己的产品在市场上的分布、使用情况，如采集车辆can总线信息，同时结合产品的地理位置，来分析各个地区购买产品的用户的驾龄、驾驶习惯，以及地区路况、车况等，调整产品车型与区域的市场策略。
二、营销更精准,成交率更高。
现有汽车企业在对车辆信息分析的过程中，主要是针对标准的业务数据，如产品信息、用户档案信息、售后业务信息等，再深入一些就是用户交互信息（电话、潜客、网络反馈等）。多数企业近年在引入crm系统后，能够把这些信息进行有效整合，进行关系营销。这种模式有较大的局限性：首先，汽车企业所得到的信息源极为有限，所有的营销活动都是由已发生的业务信息为基础，在深度、广度上都不够。其次，采集的数据不一定能够反映用户真实的需求，比如现在多数公司都在进行用户调查，希望用设计好的问题来得到用户的真实想法，结果往往事与愿违，得到的结果与实际情况差别很大。
在大数据广泛应用之后，现有营销模式将产生质的飞跃。海量的数据源能够给营销工作提供更大的支撑，企业可以通过网络数据分析，得到用户的行为倾向，比如根据用户在某个车型网页停留的时间，同一用户浏览一个网页的次数，可以得到该用户的购买意愿，然后通过推送促销信息来提高用户的成交可能性。同样的，通过对社交媒体的用户关注与转发进行分析，来确定该用户的购买可能，从而制定精准的促销策略。
析出用户的消费习惯。另一方面，通过对行车数据的分析，汽车企业能够分析现在已有客户的车辆状况，能够得到有换车需求的用户，从而开展二次购车营销工作。当然，由于汽车大数据需要采集用户用车信息、车辆的地理位置信息，用户隐私的保护成为一个不可回避的问题，企业可采取在服务协议中加入信息保密条款，或设置用户可选择性功能屏蔽的方式来解决用户隐私的问题。
三、成本费用大幅降低。
前文已提到，企业通过对大数据的分析，可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程。比如，通过对车辆运行和维修保养信息进行采集分析，了解各个产品的质量在市场上的表现，这些数据对研发部门、生产部门、采购部门、营销部门都有极大的价值。下面我们来看看车联网、大数据分析在营销服务环节成本费用控制的积极作用。
首先，通过对待售产品的地理位置信息进行分析，可以对企业物流情况进行评估，从而提升物流水平，缩短交付时间，降低库存成本，并能够结合业内先进的otd(ordertodelievery)模式，大幅缩减企业成本。其次，由于大数据分析能够让企业做到精准营销，产品推广资源也能够得到高效利用，无形中节省了大笔的营销费用。最后，在汽车售后环节，通过对市场车辆的运行情况进行分析，能够第一时间掌握已售产品的质量状况，从而快速进行技术支持、备件储备，同时能够对故障隐患车辆进行预警，在降低用户车辆风险的同时，减少了厂家的维修成本。
四、创新模式与利润的大幅增长。
在汽车大数据时代，企业不只是产品制造商和提供商，还是服务和解决方案提供商，企业通过对大数据、车联网的应用，为客户创造更多的价值体验。比如通过对用户车辆的运行状况进行定期分析，定期提供车辆“体检表”，进行定制化保养，对用户驾驶习惯分析与纠正。通过车辆地理位置和行车路线行为分析，为用户提供方便的出行指南与实时路况信息。甚至可以与餐饮、娱乐、零售、酒店等行业进行合作，打造全新的的车生活模式。
最后，我们来探讨一下车企业需要具备什么样的条件，才能顺利应对即将到来的大数据浪潮，并保持领先地位。以下五点供企业管理者参考：
一是领导力。领导者必须具备大数据时代所必须的视野与洞察力，能够设定清晰的目标，能够使团队充满激情的、全身心的投入到大数据工作中，能够快速的将结果应用到决策过程。同时，因为汽车大数据是不断的从海量数据中挖掘新的价值模式的过程，领导者还应具有创新精神和包容心态,通过不断开发、不断创新，确保企业价值链最优。
二是人才。汽车大数据时代最关键的要素非人才莫属，因为我们要面对技术的革新（车联网、互联网）、处理海量的信息（销售信息、售后服务信息、车辆使用信息、产品地理信息„„），同时要结合汽车产业特色提供解决方案与创新模式，因此我们需要三类人才：数据分析人才、专业营销人才和汽车技术专家，通过这三种人才的紧密协作，大数据的价值才能被深度的开发出来。
三是技术。汽车大数据需要先进的技术做支撑，可以说技术的革新是汽车大数据时代的主要推动力，车联网、云计算、人工智能等技术的应用会越来越多的渗透到汽车产业与人们的汽车生活当中。而这些技术由于来自多个领域，开放平台、跨界合作将成为必然趋势，这就要求企业不能固步自封、闭门造车，而应该快速的将新技术应用到用户价值提升和模式创新上，进而提升企业竞争力和产品竞争力。
四是管理结构。在汽车大数据时代，企业需要快速的将信息和决策权统在一起，以提高效能。这就要求企业采取灵活的组织形式，尽量避免“自主研发综合症”，强化跨部门协作，以数据信息为圭臬，以客户价值提升为宗旨，将数据决策结果快速实施到各个价值链环节中。
五是企业文化。大数据需要深入进企业的基因，企业不能再跟着感觉走，要时刻问自己“我们知道什么？”而不是“我们怎么想？”。这就要求企业要具有理性客观的文化。真正形成以数据驱动为导向的决策与大数据和汽车车联网注定带来一次革命以及生活方式的改变，当人们生活在智慧的城市，用智慧的交通工具，过智慧的信息化生活，企业也必将通过先进的工具应对智慧的市场。大数据时代充满了激动人心的机会和未知的挑战，汽车企业需要主动拥抱它的来临。
【参考文献】。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇十
“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出，可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候，瞬间引起了轰动。随即，各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面，在搜索框中搜索“大数据”三个字，就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是，有一个很有趣的现象就是：几乎所有的平台上，出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去，这本书推荐栏里的第一句话就是：迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时，为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高，评价最好。
我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书，整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的，整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲，阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华，只是很想知道对于这么一个很直白的名词，作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚，可就是这种“愚蠢”的好奇心，让我更透彻的看到书中的精华。
在看《大数据时代》这本书之前，我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感，除了观点碰撞之外，我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书，已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!
大数据时代的入门书。
看完这本书，我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念，同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处，影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分，后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书，是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大，并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变：1、大数据利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据，不再依赖于随机采样。2、大数据数据多，不再热衷于追求精确性，也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系，而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。
既然一直都在强调大数据对我们的意义，总要有具体体现。整本书中，我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现：新品发布的时候，旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出，旧产品就会便宜，从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的，而且如果不用数据来证明，直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变，往往就会引起整个社会的大变动。
大数据这个概念的出现，让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上，数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展，越来越多的公司都能收集到大量的数据，这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中，不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司，一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司，另一种就是拥有超前思维，懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内，我们可能会感觉拥有创新思维，懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后，所有人都知晓了大数据的意义，所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时，随着科技的进步，掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来，整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候，大数据的公开性也就越来越小。
在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后，作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处，同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪，这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会，大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下，我想到那时候，别说我们每个人的隐私已经没有的了，严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中，自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时，由于数据是永久保存，大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断，所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有，从现在各种大数据预测的结果来看，很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征，这也是书中自相矛盾的地方。
对于一个新事物，如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣，这已经算是一本不错的入门书了。
从小到大，鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了，喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了，看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年，人们生活水平提高了，营养富余，鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样，心灵鸡汤也是如此。
心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来，心灵鸡汤很大的一个特征就是：立人的志，但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤，希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶，感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想，你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义，当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是，整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物，即使向读者讲技术，也没有几个人看得懂，可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题，大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时，在本书中文译作者写的序里，强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论，结果，看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。
之所以我称之为“心灵鸡汤”，还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用，事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。
大数据的“传销手册”
看到这个标题，大家可能会觉得我夸大其词，受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达，我只想说两点：1、此说法仅代表我个人观点，是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。
我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的，也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物，最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式，前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念，作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者，可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的，所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。
大数据时代是未来的趋势，这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活，改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界，它都没有错，因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候，人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇十一
读完《大数据时代》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇十二
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”――这是《大数据》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》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。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇十三
本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格，是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出：“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念，它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来，它的关键是在“大”，数据存储量越大，价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”，引申出“规划”与“解决方案”，也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、o2o、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值：一是时间，二是金钱。要知道“时间就是金钱，效率就是生命。”
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：采样数据向全部数据转变；精确制导向方向引领转变；因果关系向相关关系转变。
1.不再局限随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们有更多的数据可以分析，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样，这也是通过大数据打通的传统壁垒。
2.不再局限精确性数据，而是混杂性数据：以前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着数据的积累，数据库的完善，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
3.不再局限因果关系数据，而是相关关系数据：在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系，相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因，但是它会提醒我们事件的发生。
思考：大数据在农业领域建设。近年来，我国数字农业发展方兴未艾，从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业，到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑，数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说，我认为数字农业就是有一块地，你种什么，种多少，施什么肥，打什么药，卖给谁，都用数据来表达，以大数据来支撑决策，通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲，数字农业是指以数据为关键要素，以数字技术与农业融合发展为重点，以数字产业化、产业数字化为路径，实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。
当前，我国已进入加快发展数字农业的新时期，发展数字农业有条件、有需求，恰逢其时，势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命，如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异，全球数据爆发增长、海量集聚，数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透，让传统农业插上数字化的翅膀，培育了经济新增长点和发展新引擎，数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革，创造千载难逢的历史机遇。（张洋）。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇十四
本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格，是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出：“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念，它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来，它的关键是在“大”，数据存储量越大，价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”，引申出“规划”与“解决方案”，也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、o2o、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值：一是时间，二是金钱。要知道“时间就是金钱，效率就是生命。”
大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。
1.不再局限随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们有更多的数据可以分析，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样，这也是通过大数据打通的传统壁垒。
2.不再局限精确性数据，而是混杂性数据：以前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着数据的积累，数据库的完善，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
3.不再局限因果关系数据，而是相关关系数据：在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系，相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因，但是它会提醒我们事件的发生。
思考：大数据在农业领域建设。近年来，我国数字农业发展方兴未艾，从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业，到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑，数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说，我认为数字农业就是有一块地，你种什么，种多少，施什么肥，打什么药，卖给谁，都用数据来表达，以大数据来支撑决策，通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲，数字农业是指以数据为关键要素，以数字技术与农业融合发展为重点，以数字产业化、产业数字化为路径，实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。
当前，我国已进入加快发展数字农业的新时期，发展数字农业有条件、有需求，恰逢其时，势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命，如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异，全球数据爆发增长、海量集聚，数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透，让传统农业插上数字化的翅膀，培育了经济新增长点和发展新引擎，数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革，创造千载难逢的历史机遇。(张洋)。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇十五
当看完一本著作后，相信你心中会有不少感想，需要好好地就所收获的东西写一篇读后感了。那么我们该怎么去写读后感呢？下面是小编为大家收集的《大数据时代》读后感，希望对大家有所帮助。
如今一提起互联网和新媒体，就不得不提到“大数据”，在多数人印象中，这是个很宽泛的定义，大数据到底是什么，对我们的工作生活又产生了哪些影响，在拜读《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》后，思路仿佛逐渐清晰。
对于大数据，研究机构给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。作者舍恩伯格在书中前瞻性的指出大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
一直以来，人类都在利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济、文化等各方面进行预测以期达到选择最优。进入大数据时代，人类所掌握的数据以爆炸性的速度增长，数据的存储和分析数据的方法成了释放大数据能量的关键。例如，微博、微信、抖音等推送的消息无处不在，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。毫无疑问，在大数据时代，人们与现实的距离被网络拉近了，周围一切的人和事物都变得触手可及起来，如同舍恩伯格所言“开启了一次重大时代转型，就像望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜让我们看清微生物一样，大数据要改变的是，我们的生活方方面面以及理解世界的方式。”
大数据意味着全体数据，而不是随机样本，以前没有获得和处理大数据的技术，只能采用随机采样，用最少的数据获得最多的信息，随着大数据时代的到来，采用所有数据的方法取代了随机分析法这样的捷径。当然，大数据也是泥沙俱下的，所有数据里面包含了更加复杂的成分，混杂的不精确数据占了所有数据的一部分，如何去伪存真更高效的使用大数据，成为所有人需要思考的课题。
大数据时代，比知道“为什么”更重要更有价值的是知道“是什么”，大数据体现的不是因果关系，而是相关关系，很多时候我们不是非得知道现象背后的原因，让数据告诉我们相关的现象就足以帮助我们做出选择和决策。传统的统计调查数据可以描述事物发展的趋势，对未来的预测起到重要作用，现在有了大数据，这种相关趋势就可以得到更加完整的拟合，有利于数据的佐证，更有利于数据解读工作。
大数据非常强大，可以在社会的方方面面帮助我们，但是这种帮助只是暂时的，大数据不能为我们提供最终答案，只能是参考答案，人类本身的作用是无法被大数据所完全替代的，将来，更好的`方法和答案将在人类的作用下一步一步到来。大数据作为一种资源，也是一种工具，它改造我们的生活，它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益，但是它对社会的促进是有限的，社会的发展和进步源自于我们人类的独创性，这种独创性包括创意、直觉、冒险精神和知识野心等，在大数据时代，这些人类特性的培养依旧显得尤为重要。
海南自由贸易港是习近平总书记亲自谋划、亲自部署、亲自推动的改革开放重大举措，自贸港建设正在如火如荼的进行中，建设体现中国特色、践行社会主义核心价值观的新时代重要开放门户，需要勇于创新，也要坚持底线思维，作为这场改革浪潮的参与者，大数据时代带来的既是机遇也有挑战，要更好的发挥统计监督作用，对海南自由贸易港进行统计监测，运用翔实统计数据准确全面反映自贸港建设的进展情况及建设成果，我们要善于合理利用大数据，不完全把它作为统计分析的判断依据，而是作为一项参考指标，要有自己独立判断，利用大数据中最有价值的部分。
大数据毕业论文大数据时代范文（16篇）篇十六
当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。
大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。
第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（样本=总体）。
第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。
第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。
正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与“过去的经验或积累的部分知识”相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实（当作没有看见）；或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际（产生错觉）。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。
所以作者称之为revolution。
公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。
扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述。
在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。----所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。
书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，“哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动”，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。
最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。
大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。
无论如何，大家看到这四个是不是有种，不管我上面扯得有没有道理，通不通顺，下面的话，会很有道理的样子的错觉（抄袭于《栋笃笑》）ok，无论如何，日子还是得照过。施主，我看你骨骼惊奇，是个练武奇才，最后送上《九阳神功》心法，以后维护世界和平的重任就交给你了。
他强由他强，清风抚山冈。
他横由他横，明月照大江。
他自狠来他自恶，我自一口真气足。