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旅游大数据论文（实用19篇）篇一
3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据时代》读后感。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据时代》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！
张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据时代》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，身为阅读《大数据时代》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！
此次活动从寒假期间倡导读《大数据时代》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！
旅游大数据论文（实用19篇）篇二
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。
旅游大数据论文（实用19篇）篇三
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作――舍恩佰格的《大数据时代》。维克托・迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的。预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。
在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。
我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。
在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文・凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”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，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
旅游大数据论文（实用19篇）篇四
大数据或海量数据是指所涉及的海量数据，无法通过当前主流软件工具检索、管理、处理和整理成更活跃的信息，帮助企业在合理的时间内做出商业决策。以下是为大家整理的关于,欢迎品鉴！
摘要：近年来由于计算器技术和信息产业的快速发展，促使了相关的数据量也产生了极大的增长。然而面对这些庞大且杂乱的多维数据集，我们无法快速且有效的找到我们所需要的信息。因此我们必须要使用数据挖掘技术以从数据集中去提取我们所需要的资料，并且进行分析与处理。在本中，将介绍大数据挖掘分析软件rapidminer，并且与其他旧有的数据挖掘分析软件来做一个功能性的比较。
关键词：信息；rapi；dminer；大数据；挖掘；应用。
0引言。
透过线性回归、类神经网络、判定树和支持向量机，说明应用rapidminer进行大数据挖掘分析的运作流程，并介绍rapidminer的操作接口跟分析方法。本篇论文采用rapidminer的原因，主要是因为它拥有非常便捷的图形化接口，而且使用者在操作上不需要再额外去学习其它的程序语法，只需要透过选取组件以及设定参数的方式就可以完成。而且在分析结果的显示上也非常的多样化，可以让使用者自行选择要观看哪一种图形显示分析的结果。
1数据探勘流程探讨。
1.1资料清除。
是过滤掉数据当中的那些噪声和无法判别的资料跟不一致的数据，保留可用的且有效的数据。
1.2数据的整合。
不一定都来自相同的一个数据库，所以必须做数据的整合，将来自不同数据库的数据整合处理完后处理在我们的数据仓储。
1.3数据选择。
在数据探勘中是一个相当重要的环节，选到有用的数据可以提高分析预测的准确度，但是选到无用的数据却可能会拉低分析预测的准确度，所以在做数据的选择时必须先对这些数据有一定的认识，才能做出正确的选择。
1.4数据转换。
由于人类和计算机的沟通的语言不同，所以当我们要让计算机来处理事情时，必须先将手头的数据转换成计算机可以识别的资料格式，或合并成数据探勘所需的数据形式来让计算机判读，像是执行汇总与聚合。
1.5数据探勘引擎。
数据探勘系统在数据探勘中算是非常重要的一个环节，因为它包含了探勘工作所需要的功能，像是特征化、相关系数与相互关系分析、判别、预测、群组分析、分群、离异值分析与演化分析等等。
1.6样式评估。
样式评估根据某些有趣度量，来辨认代表知识的有趣样式，也可以说是评估数据跟数据之间的关联性是否是有用的、重要的、是否正确。
1.7用户接口。
这个模块让用户可以与数据探勘系统进行沟通，他允许使用者透过设定数据探勘查询或工作与系统进行互动、提供讯息来帮助搜寻，对暂时数据探勘结果进行探索性数据探勘。
2数据探勘工具。
2.1rapidminer。
rapidminer开源式框架，支持各种类型的数据挖掘像是文本、网络、图像或是链接开放式的数据挖掘[1]。透过它复杂的图形用户接口，数据挖掘的過程可以更加的简洁且快速，直观地实现和执行，并且不需要额外的程序语言编辑技术。
2.2weka。
weka用于数据挖掘任务的算法的集合，算法可以直接应用在数据集上，也可以从自己设计的jave代码调用[2]。weka它包含了数据的预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化的工具也就是图形接口，weka可以算是最古老，且最成功的开元数据挖掘库和软件，随后被集成为rapidminer和r的扩充软件，也因为rapidminer和r的出现，它们提供了使用者更加舒适且便利的使用环境，使得weka的用户开始大幅的下降。
2.3knime。
knime图形接口的自由开源信息汇整系统，它具有杰出的数据统合能力，并且可以运用在数据查询（datamining）、数据处理、数据分析、流程绘制以及流程规划与管理（workflow）等等各方面。
3数据探勘工具比较。
rapidminer：独立平台；使用者：学习者、高级用户、专业用户、企业用户；用户接口：主要是透过图形接口来做流程的设计，也可以同时开启多个窗口来做操作；功能：大于500种，可透过扩展来新增额外的功能，且可扩展weka和r作为它的扩充元件，并进行协同工作；操作接口：简洁易懂的操作接口，不需要额外的学习程序语言的编辑能力，使用者只需要透过拉取所需的原件并且将其连接起来即可使用，使用者可自由配置操作接口；支持的输入格式：csv、excel、xml、access、aml、arff、xrff、spss、sasdatabases、jdbc....；支持输出模型格式：模型可以导出为不同的档案格式，像是bmp、jpg、pdf、postscript、raw、xml等各种文件格式。
weka：独立开发平台；使用者：学习者、一般用户；用户接口：图形接口；功能：约500种；操作接口：有四种模式可供使用者选择使用，每种模式都各有其优缺点，使用者需挑选最合适的使用模式使用；支持的输入格式：arff、csv、c4.5、bsi、localfile、urls、jdbc..；支持输出模型格式：不支援。
knime：java平台；使用者：学习者、一般用户；用户接口：可在同一时间开启四个不同的视窗，用来做不同的功能；功能：约100种；操作接口：简洁易懂的使用接口，可以让使用者很容易得学会，也可以自由配置操作接口；支持的输入格式：arff，csv，pmml，localfiles，urls、jdbc..；支持输出模型格式：可以将档案汇出成压缩文件（zip），只有从knime导出的模型才可以再次汇入到knime中。
4结语。
现今是个信息科技的时代，几乎所有事情都是可以用数字和数据来解释的，每件事情的发生都会有它的前因后果，所以我们可以从这些数据当中找出这些因果关系，并且加以利用就可以预测出我们所要的结果，单单只有一大堆的数据是没用的，需要使用rapidminer这个数据挖掘分析软件，来从这些杂乱的数据库中萃取出我们所需要的信息，也就是从数据进行知识发掘，并且找出他们的相对应关系为我们使用。
参考文献。
[1]胡可云.数据挖掘理论与应用[m].清华大学出版社，2008.
摘要：我国大数据产业目前已进入快速推进阶段。对于企业来说，大数据是一项极其重要的战略资产。文章从大数据的起源及基本特征出发，分析大数据给企业财务信息管理带来的影响，并提出大数据时代加强企业财务信息管理的有效策略。
关键词：大数据；财务信息管理。
伴随互联网+、云计算、物联网、社交网络平台、传感技术等新兴技术与服务的出现，人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度呈爆发式增长和累积。据市场调研机构idc预计，未来全球数据总量年增长率将维持在50%左右，到2020年，全球数据总量将达到40zb，其中我国数据量将达到8.6zb，是2013年的10倍。海量数据的产生已经完全不受时间、地点的限制，其规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战。
大数据产生经历了被动-主动-自动三个发展阶段。第一阶段是数据库技术的出现。数据库技术被广泛应用于运营系统，数据伴随着系统的运转产生并被记录下来。这种数据的产生是被动的；第二阶段是互联网技术的诞生。新型社交平台的开发与各类便携式移动设备的使用，给人们更多的表达个人想法的途径与机会，这个阶段数据的产生方式是主动的；第三阶段是感知式系统的广泛应用。装配微型传感器的设备被广泛布置于社会的各个角落，这些设备源源不断记录下大量的新数据。这种数据的产生是自动的。这些被动-主动-自动记录与存储的数据共同构成了大数据的数据源。
关于大数据的特征，在国外大数据研究先河之作的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，作者指出，大数据是以4v为基本特征的数据集，即规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。而ibm认为，大数据还必然具有真实性（veracity）。维基百科则通过简单明了的描述，对大数据进行定义：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。2017年国际电信联盟首次以大数据作为世界电信日主题，提出了“发展大数据，扩大影响力”。
企业财务信息管理起源于16世纪初的西方资本主义萌芽时期，早期并没有形成专业、独立的财务信息管理系统。企业的业务单一，信息资料也比较笼统、简单。随着20世纪初期工业革命的成功，公司制企业迅速发展并成为主要的企业组织形式，财务管理和财务信息的重要性日益突出，财务管理理论、制度、法规逐步完善。政策法规对财务信息有了规范性的要求，甚至对财务信息的披露、存档时间、保存形式有了详细的规定。到20世纪90年代，微型计算机应用逐渐普及，财务信息由传统手工编制过渡到手工+计算机辅助编制。随着计算机应用软件技术的进步，专业性的财务软件逐步代替了手工记账方式，进入财务电算化时代。当前，随着互联网和云存储、指纹加密、人脸识别等信息技术的兴起，云算盘、精斗云、云账房等新型财信息管理系统已开始得到广泛应用。
在企业财务信息管理中，数据来源的真实、有效、可验证性，数据采集的及时性、数据与本企业经营决策的相关性，数据的可计量性等是企业做出正确经营决策和投资参照的重要基础，为明确企业财务现状和运营前景提供依据；先进设备与技术的应用，是企业财务信息管理的有力支撑；而信息管理制度及人才队伍的建设，更是企业财务信息管理的关键所在。在大数据时代，财务数据，设备与技术，制度与人才多项因素紧密相结合，对于促进企业快速、良性发展有着重要的意义。
1、财务信息来源增加。
在计划经济时代，财务信息最主要的来源是各项经营的收支，并以货币计量方式表达。在大数据时代，除了传统的纸质或电子形式存在的文字、表格，电子设备、传感器、刷卡机、收款机、网站浏览点击行为、电子地图、社交网络媒体互动等设施与平台记录下来的数据与信息都可成为影响企业经营决策的信息源。
2、财务信息类型增多。
传统财务信息管理主要是以货币形式出现的跟收入与支出相关的数据，信息类型单一。而大数据的基本特征之一是信息类型繁多，涵盖了文本、音频、图片、视频、模拟信号等。信息整合难度加大。
3、财务管理职能前置。
传统的财务管理是事后管理，且局限于对现有数据进行简单的统计分析、查询。大数据的应用能够对企业经营情况进行实时分析和及时预测，提供更具时效性、指标多样化、更贴近经营管理需求的财务管理动态分析报告。财务管理的职能前置到市场预测、产品设计、供应链建设等价值规划阶段，财务体系由核算型向价值型转变。
1、提高财务信息质量。
大数据时代，海量数据的价值性呈现低密度，高附加值特点。单个数据看起来价值很低，但同类型的数据规模增加到一定数量，就会有很高的商业价值，对企业经营决策的指导力越强。当前，财务信息来源可分为二个方面：一是企业经营过程中产生的信息，这类信息属于内部数据。除日常收支外，还应括用户注册信息、浏览记录、定位记录等；也包括构成产品价值链的各个环节产生的数据，比如研发记录、生产作业记录、采购过程动态监控记录、物资出入库数据、销售业务数据等；还包括人事、战略、公共策略、专业知识库、企业文化等非结构化信息数据。二是本行业及跨行业相关数据信息，这类信息属于外部数据。外部数据应注重从目标人群、行业、大环境等方面收集。伴随着各种随身设备、物联网、移动互联网等技术的发展，人成为了移动互联网的核心网络节点，通过用户点击行为、电子地图、社交网络行为等数据，可以对目标人群进行有效分析。行业数据既包括本行业的产品种类、销售状况、研发趋势、竞争对手情况等，还包括跨行业的关联性信息，以全面性提高数据的准确度和价值。大环境指所处社会的经济、政治、法律等环境。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出要稳步推动公共数据资源开放，这将成为重要的外部数据来源。
2、强化财务信息整合。
大数据搜集，重点不在于占有，而在于利用。而要利用好数量庞大，来源广泛，格式多样的财务信息数据，就必须对其进行实时整合，存储与管理。其方法主要是分类，聚类，存储。分类是找出大数据中的一类数据对象的共同点，通过分类模型将其划分为不同的类。同一类数据由于具有不同特征，可以被分到多个类别中去。聚类就是按照某个特定标准（如距离准则）把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大。存储则是以根据财务管理需要将大数据划分成分布式存储模块，如生产计划模块、销售管理模块、会计核算模块、资产管理模块、业绩评价模块和企业间关系模块等，以便数据管理和使用。
参考文献。
[2]东梅.论财会信息的现代化管理[j].北方经贸，2013（2）。
[3]何冰.大数据会计与财务信息相关性研究[j].会计之友，2017（7）。
[4]程平.云會计环境下人、数据和系统对会计信息质量的影响[j].重庆理工大学学报（社会科学版），2016（7）。
精准扶贫是政府提出的扶贫政策，其目的在于帮助贫困地区脱贫。精准扶贫中的扶贫资金，不仅涉及到政府管理部门，还涉及到社会各界及贫困地区经济发展，所以全面有效实施精准扶贫显得非常重。资料显示，大数据的应用能够使精准扶贫资金效益得到最大发挥，能够完善精准扶贫资金管理，使精准扶贫实现“真扶贫”。对此，笔者根据自己对“精准扶贫”及“大数据”的了解，分析了大数据助力精准扶贫的原理、问题及措施等。
“大数据”是社会经济及科学技术发展的产物，已经被应用于人们的生产及生活，对各大领域发展都起到了积极的推动作用。大数据是基于信息技术基础上对数据进行分析及整合的科学技术，其核心在于利用数据对信息进行分类、管理、整合、分析及处理，具有数据体量大、种类多、数据处理速度快及价值密度低等特点。
大数据助力精准扶贫时需要应用到信息技术，以获取准确的扶贫信息及数据;利用大数据能够对复杂的扶贫数据及信息进行分类、调整及分析，以了解多种影响因素，为精准扶贫的实施提供依据;当大数据被应用到精准扶贫时，需要相关部门对应用时产生的各种信息进行收录，并利用互联网进行整合、分析、挑选、筛查及汇总，以便于扶贫工作者利用这些数据对扶贫工作进行现实状况分析，最后找到有效的扶贫举措，提高扶贫决策的科学性及合理性，使精准扶贫得到实现。
第一，在大数据支持下，遥感技术、媒体信息技术、宽带网络技术等都能够应用到精准扶贫工作中，如可以用这些技术调查和分析扶贫产业、贫困人口和周边环境等数据。第二，利用大数据能够实现对农村基础设施与地理环境、交通等信息整合，从而全面了解贫困对象基本信息及生活需求等。第三，在大数据支持下能够了解贫困地区的人口及经济水平等信息，为精准扶贫工作提供重要依据。
第一，对贫困群体的精准识别基础工作不扎实，导致一些非贫困群体享受到帮扶待遇。第二，精准扶贫管理部门及相关工作者的职责界定不清晰，且资金审批、拨付等工作手续繁多，降低了扶贫工作效率。第三，没有按照国家相关规定及实际需要管理扶贫资金，导致部分扶贫资金被骗取和套取。
（一）对扶贫对象进行精准定位。第一，利用大数据下的媒体信息技术、通信技术及计算机技术等对贫困地区的人口进行调查，并确定符合扶贫要求的人群。第二，利用计算机信息技术对贫困对象进行建档立卡，并构建贫困人口的基本信息库，信息录入包括扶贫对象的年龄、工作、性别、年收入及家庭人口数量等。第三，信息录入后还需要进行基层走访、信息核实汇总，以保证扶贫对象信息的真实性，减少非贫困群体骗取和套取扶贫资金。
（二）利用大数据对扶贫工作进行动态跟踪管理。第一，利用大数据下的信息技术、遥感技术及媒体信息技术等，构建动态识别系统，以实现对扶贫对象的高效管理，同时还能够收集和分析相关数据，从而优化贫困户识别系统，提高精准扶贫工作质量及效率。第二，利用计算机信息技术及通信技术等，构建扶贫对象资源数据库，以提高识别系统准确性及扶贫对象信息数据完整性。第三，进行动态管理时，不仅需要对扶贫对象的基本信息进行动态监察，还需要管理扶贫资金流向和追踪扶贫资金使用方向等，以保证扶贫资金切实应用到扶贫对象身上。第四，通过实时更新扶贫对象信息系统，了解扶贫对象是否已经脱贫、是否进入帮扶范围等动态，以保证精准扶贫得到全面贯彻和实施。
（三）利用“大数据”预测贫困需求。第一，利用大数据下的数学方法来定位扶贫方向，并分析扶贫对象实际需求。第二，利用大数据对扶贫对象的基本信息进行分析，并利用数学法计算贫困事情发生率，以了解扶贫对象的贫困需求，从而制定具有针对性的扶贫对策。第三，利用大数据中的遥感技术、媒体信息技术等构建扶贫资金管理系统及监督系统，以实时了解扶贫资金的取向及利用率，以保证扶贫资金能够真的解决扶贫对象的实际问题，减少资金浪费，最终提高精准扶贫工作质量及效率。另外，在精准扶贫中还需要注意以下两点：第一，实行脱贫工作责任制，保证扶贫工作执行力。第二，积极转变贫困人口的思想，引导贫困人口通过自身努力实现小康生活。
总之，精准扶贫是针对我国贫困地区提出的扶贫政策，已经在很多贫困地区得到贯彻，而大数据则能够提高精准扶贫工作质量及效率，使贫困地区脱贫速度加快，加快我国小康社会发展。基于此，上文先简单概述了大数据，然后分析了大数据助力精准扶贫的原理以及对精准扶贫的技术支持，并探讨了精准扶贫中存在的问题，最后分析了大数据有效助力精准扶贫的措施。
【参考文献】。
[1]解静静.大数据助力精准扶贫问题研究[j].江西农业，2019（14）：131+135.
[3]李秀玲.大数据助力精准扶贫[j].中国国际财经（中英文），2018（07）：197.
旅游大数据论文（实用19篇）篇五
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”――这是《大数据时代》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《大数据时代》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。
每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据时代》就这样在坚持中溶入我的思想。
旅游大数据论文（实用19篇）篇六
摘要：随着就业信息化建设的发展，信息技术已经被广泛应用于高校毕业生就业中，就业信息化建设是近年来大学生就业问题关注和努力的重点方向。但目前就业信息化建设中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平台功能不完善、信息交流不足、网络求职成功率偏低等。在当今大数据时代背景下，就业信息化建设迎来了新的发展机遇。
关键词：大数据;信息化;就业。
随着互联网的发展，信息技术被广泛用于生活、工作、学习、服务、交通、生产等各个领域，改变了世界，为人类带来了诸多便利。就业信息化建设对我国经济社会发展稳定具有重大战略意义。在各种信息化平台的帮助下，大学生能够更容易、更便捷地找到就业岗位，在我国高校扩招造成毕业生数量逐年递增的情况下，极大地缓解了社会的就业压力，为我国经济建设提供了各方面的劳动力和人才。因此国家高度重视就业信息化建设，21世纪以来，党中央、国务院、教育部多次下达指令，要求大力开展各项就业信息化建设工作。
一、目前我国就业信息化建设的现状及不足。
经过十几年的努力，目前我国就业信息化建设已经基本完善，形成了以各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生为核心的就业信息化体系，通过各种信息化平台，把各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生连接起来。各级政府就业指导部门网络平台、各高校就业指导中心网站、各种招聘信息、毕业生求职信息等信息化要素的相互作用，实现大学生完成就业。但目前我国就业信息化建设依然存在很多不足，主要有一下几点：
(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就业信息平台数量很多，各种就业平台发布的信息数量非常巨大，但信息分布松散，整合程度较低。比如，同一岗位的招聘信息，可能会在多个不同的招聘网站上看到，求职者需要到多个求职网站去搜寻。这就增加了求职者获得求职信息的时间成本，导致信息利用率低下。
(2)信息化建设视野狭窄，平台之间联系不够，信息交流不足。政府部门在信息化建设统一规划方面做得不好，没有从高的层面进行部署，建设视野不够宽广。各个信息平台一叶障目，平台之间的联系不够紧密，最终导致了信息交流不足。
(3)信息平台功能不完善，不能更好服务就业工作。目前大部分的信息平台以发布就业信息为主，一些平台具备网络简历投递的功能，但这些对于实现求职者顺利就业是不够的。求职者需要通过信息化平台了解到当前就业形势、各行业就业现状、薪酬水平、地域差异、前景分析等信息，需要得到实时疑问解答，进行广泛交流，这些都是当前的信息平台所缺乏的功能。
(4)网络求职成功率不高。十几年来信息化建设促进了大学生就业工作的开展，越来越多的求职者在网上进行简历投递等求职活动，但不可否认的一个事实是招聘会、宣讲会、人才市场对于就业依然作用突出。调查显示，很多求职者认为网络对于求职的最大帮助是提供便捷、高效、廉价的就业信息，而网络招聘中简历投递成功率太低，所以求职者更愿意到招聘现场去求职，各地招聘现场的火爆状况就是很好的证明。这也说明了目前信息化对求职的帮助仍然处于较低的水平。
随着信息化技术的发展，家用电脑、智能手机、宽带技术、移动互联网、物联网等数据来源及数据承载方式的高速发展，全球的信息数据量出现了跨越式增长，信息大爆炸成了时代的特征，大数据时代已经正式到来[1]。
大数据(bigdata，megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[2]。在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的特点可以概括为4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)、value(价值)。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。大数据技术可以从各种各样类型的数据中，快速获得有价值的信息。
利用大数据技术可以解决目前就业信息化建设中存在的种种不足，进一步加强就业信息化建设，更好帮助大学毕业生就业。
(1)加强预测分析，更好开展就业指导工作，加强就业针对性。大数据技术通过对国内国际形势、当前经济发展、过往就业信息、地域信息等大量数据进行分析，预测就业形势、各行业就业前景、薪酬水平、地域竞争状况、行业前景等能内容进行分析，给出可靠的预测数据，便于政府就业指导部门更好安排部署就业工作;企业可以合理安排招聘岗位，选择适合的求职者，避免员工频繁跳槽现象，节约招聘成本;高校可以更好地开展大学生就业指导工作，大学毕业生根据自己专业、兴趣、爱好、特长、个人发展规划，有针对性地明确求职目标，进行充分的求职准备。这些能加强各方面开展就业工作的针对性。
(2)高度整合信息，紧密联系信息平台，加强信息交流，提高信息利用效率。通过对大量信息的收集和分析，大数据平台可以完成信息的高度整合，使各个信息平台紧密联系在一起，平台之间的信息可以实现快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大数据的帮助下，求职者搜寻求职信息时，重复的信息可以自动合并，同一类信息可以全部展现，信息获取效率得以提高;求职者的简历、求职信等求职信息可以储存在云端，在需要时随时可用于不同的网络招聘，这样求职者可以省去大量重复写简历的时间;通过大数据综合分析，网络上的虚假招聘信息可以迅速被识别剔除，信息审核得以强化，避免求职者上当受骗。
(3)完善信息平台功能，扩展信息平台种类，提高网络求职成功率。大数据技术可以进一步完善各信息平台的功能。信息平台将不仅仅提供求职信息，还会增加就业分析预测、实时交流、就业指导、网络简历投递和筛选、视频面试等功能。
随着大数据技术的发展，信息的传播已经不只是依赖电脑，智能手机、便携平板电脑、智能穿戴设备都成了信息传播媒介，信息平台也不再局限于互联网网站，qq、微信、微博等实时交流工具和各种app应用也成了新的信息平台，更加方便、快捷地发挥作用，借助于这些平台，求职者可以随时、随地进行信息浏览、投递简历、疑难询问、交流沟通等，企业hr可以随时发布信息、筛选简历、疑问解答、视频面试等，极大地提高求职的便捷性和成功率。
总而言之，大数据时代的到来，为以后的就业信息化建设提供了新的发展机遇和发展思路，充分利用大数据技术的各种优点和优势，就业信息化建设将更好服务于就业工作。
参考文献：
[2]杨旭，汤海京，丁刚毅.数据科学导论[m].北京理工大学出版社，2014.
旅游大数据论文（实用19篇）篇七
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧―。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：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4v特点：volume、velocity、variety、veracity这个好像是ibm的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
3、大数据带来的影响。
1）预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
旅游大数据论文（实用19篇）篇八
20xx年5月世界著名咨询机构麦肯锡公司发布了《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》的研究报告，宣告“大数据”时代已经到来。大数据时代的到来对人力资源管理带来了新的变化和机会。通过运用大数据思维方式，利用移动互联网+的新技术、新方法能够进一步完善人力资源管理信息系统，使人力资源管理更加专业化、科学化，为人力资源管理信息化建设迈入4.0创造了条件。
二、人力资源管理信息化历程。
人力资源管理信息化，主要是指企业基于互联网，依托先进的人力资源管理理论，以软件系统为平台，通过信息技术对人力资源进行优化配置的动态过程。人力资源信息化是信息时代人力资源发展的必然趋势，是企业及时满足业务需求，实现企业高效的人力资源管理，增强企业核心竞争力的必然手段。笔者认为人力资源管理信息化随着信息技术的发展经历了1.0、2.0，3.0并在向4.0进发的历程。
人力资源管理信息化1.0阶段指的是上世纪80年代初，随着计算机在管理领域的普遍应用，国外一些先进的应用软件企业开始将关注点聚焦于人力资源管理领域。首先利用应用软件进行的是人力资源管理中最复杂最繁重的薪资管理，这大大降低了该项工作的繁冗程度并且提高了效率。由于当时计算机网络不是很普及，人力资源管理系统基本是孤立地、单一的软件。
随着数据技术、网络技术的发展，人力资源管理系统迈入2.0时代。人力资源管理信息化已经开始触及人力资源管理的各个方面。但是受限于数据计算能力和应用处理能力，对于大型集团的人力资源管理系统一般是按分支机构分别购置服务器部署运行，各分支机构定期汇总数据上报总部。人力资源管理系统2.0时代基本已经实现人力资源管理基础信息的电子化，使hr人员从繁重的基础信息处理工作解脱出来，有更多的时间去考虑组织及员工的发展需求。但是在2.0阶段，人力资源管理系统对于数据的分析和应用还停留在简单的报表阶段，还未形成对人力资源数据的预警、预测、数据挖掘和分析。
进入21世纪后，随着计算机和互联网技术的发展，人力资源管理系统采用数据大集中以及基于互联网访问的技术，从单一的人力资源部门的电子化软件扩展到涉及公司各个层面的关键信息系统。通过面向全员的信息化工具，人力资源管理系统3.0阶段一方面可以通过系统全面落实人力资源管理规划，另一方面通过延伸人力资源管理范围，提高各级人员参与人力资源管理的程度，有效地改善了人力资源部门的服务范围和服务质量。人力资源管理系统3.0阶段由于采用数据大集中技术，对数据的挖掘分析以及多维度的预警、预测已经成为可能。人力资源管理的数据优势已经在企业经营分析、管理决策中逐渐发挥出来。企业人力资源管理部门以及各级管理者已经开始利用人力资源数据提升经营决策的科学性。
随着大数据时代和移动互联网时代的到来，将大数据的概念和技术引入人力资源管理将进一步提升人力资源管理信息化水平，人力资源管理信息化将步入4.0时代。
大数据这一概念，首先要从“大”入手，“大”是指数据规模，大数据一般指在10tb（1tb=1024gb）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4v来总结，即体量大（volume），数据从tb级别跃升到pb级别，庞大且连续的数据流使得数据更具完整性；多样性（variety），数据类型繁多，数据来源及承载方式多样化；速度快（velocity），数据可以高速地存储，借助于云计算，即使在数据量非常庞大的情况下，也能做到实时处理；价值的稀疏性（value），信息海量但价值密度低，犹如大海捞针却弥足珍贵。
进入大数据时代，对人力资源管理及其信息化建设将带来巨大的机遇和挑战，人力资源信息化在4.0阶段将呈现出以下特点：
1.人力资源管理系统数据的多样化及社交化。
在大数据时代，忠实地采集、记录人类活动的一切数据是基础。人力资源管理系统数据在大数据时代将不再局限于人力信息档案或者“人事部门”的数据。企业的经营数据、利润数据等业务数据也将纳入人力资源管理数据范畴。同时员工的社交数据、地点数据、工作数据等碎片数据也将被系统采集和分析。人力资源管理系统的数据模型和数据存储方式将被重新定义以满足数据存储、处理和分析所必需的高速和敏捷。
2.人力资源管理系统“移动化”与安全性。
为了能够随时随地获取“与人相关”的数据，大数据的收集渠道将不再仅仅局限企业内部的信息系统，人力资源管理系统必须具有随时随地获取数据的能力。人力资源管理系统数据获取将更多地依靠移动端甚至是传感器等新技术的使用，人力资源信息化需要打造一条有效连接hr所服务的管理者和员工的信息高速公路。由于“人的数据”高度连接和聚合，数据的安全性和隐私保护将成为一个重要课题。有效地解决数据的公开和隐私的问题将是人力资源信息化建设者必须面对和解决的一个重要挑战。
3.人力资源管理系统工具的多样化。
在拥有和采集了大量人力资源日常数据后，对数据的分析、整理、整合的能力将至关重要。传统的、单一的人力资源管理系统将无法胜任如此庞大的.数据处理任务。通过采购第三方的数据处理、分析工具将有利于提升人力资源管理系统的数据分析能力，有利于企业通过数据驱动人力资源管理创新。
同时，在人力资源管理人才招聘、人才测评、薪酬管理、人才绩效等垂直应用方面，由于大数据分析强调预测性以及前瞻性管理，人力资源管理应用将更具有专业性，市场上将出现多种专业性的应用工具。在人力资源信息化建设上，企业可以根据自身需要自主、灵活地选择专业化的工具，满足企业个性化需求。
4.人力资源管理系统“云服务化”
随着大数据和互联网技术的不断融合，基于云计算、云平台的人力资源服务平台将不断涌现。数据按需计算，企业按需付费的模式将不断成熟。对于传统企业来说，人力资源信息化将有了更快捷、便利的选择。企业信息化部门在实施人力资源信息化时将不再需要购置大量设备、采购产品软件后进行个性化实施，而只需按照企业需要购买相应的云服务即可。同时，由于在大数据应用的复杂性，不具有很强技术实力的企业可以借助云计算能力充分挖掘数据的价值，突破企业计算能力的壁垒，实现人力资源大数据应用。
大数据时代，企业的竞争将是数据应用能力的竞争。人力资源信息化建设的从业者利用大数据技术建设更加专业化、智能化的信息系统，为人力资源管理服务提供更加客观、科学的数据服务将给企业创造出巨大的价值。人力资源信息化建设也会因为大数据技术的应用迈入一个崭新的时代。
参考文献。
[1]周光华.基于“大数据”价值对人力资源管理的思考。
[2]唱新.大数据在人力资源管理体系的应用。
[3]李柯.大数据时代人力资源管理的机遇、挑战与转型升级。
旅游大数据论文（实用19篇）篇九
在当今科技发展迅猛的时代，大数据已成为不可忽视的重要资源。它为我们的生活带来了很多改变，也给企业、政府和个人提供了更多机会。通过对大数据的学习和实践，我意识到了大数据的重要性和潜力。在这篇文章中，我将从数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用五个方面分享我对大数据的心得体会。
首先，数据收集是进行大数据分析的基础。无论是企业、政府还是个人，我们都应该积极参与数据收集。在大数据时代，每个人都是潜在的数据生成源。企业可以通过设备和传感器收集销售数据和用户行为数据，政府可以利用数据收集来改善公共服务，个人可以通过社交媒体和移动应用来分享自己的数据。数据的多样性和数量越大，分析结果越准确，应用场景也会更多。
其次，对数据进行分析是利用大数据的核心。大数据分析可以帮助企业和政府发现隐藏的模式和趋势，为决策提供有力支持。在我们的日常生活中，大数据分析也是无处不在的。我们可以通过购物网站推荐来发现感兴趣的产品，通过社交媒体的算法来找到和我们兴趣相投的人。然而，大数据分析不仅仅是利用算法和工具，还需要人的智慧去理解数据背后的故事。
第三，数据隐私是大数据时代面临的主要问题之一。随着数据的不断增长，隐私问题也日益突出。个人数据的泄露可能导致信息被滥用，对个人和社会带来无法估量的风险。因此，数据隐私保护应该成为我们在使用大数据时考虑的重要因素。政府需要制定相应的法律和法规来保护个人隐私，企业需要建立严格的数据使用和保护机制，个人也应该提高自我保护意识，选择安全可靠的应用和平台。
第四，数据治理是保障数据质量和安全的重要手段。数据治理是一种组织和管理数据的方式，涉及到数据的标准化、清洗、分类和存储等方面。数据治理的目标是确保数据可靠和可用，提高数据价值和利用率。在数据治理过程中，需要建立明确的责任和权限，制定相应的规范和流程，采用合理的技术手段来保护数据的完整性和安全性。
最后，大数据的应用是实现数据价值的最终目标。大数据的应用可以涵盖各个领域，如金融、医疗、交通和教育等。通过大数据分析，金融机构可以预测风险，提高客户满意度；医疗机构可以个性化治疗，提高疗效；交通部门可以优化交通流量，减少拥堵；教育部门可以根据学生的兴趣和能力提供个性化教育。大数据的应用可以为企业提供竞争优势，为政府提供决策支持，为个人提供个性化服务。
综上所述，大数据是当今信息社会的重要资源，对企业、政府和个人都具有重要意义。通过对大数据的学习和实践，我深刻认识到了数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用的重要性和挑战。在未来的发展中，我们需要更加重视数据的收集和利用，同时加强对数据隐私的保护和数据治理的规范，以实现大数据的最大价值。
旅游大数据论文（实用19篇）篇十
如果把“数据化”作为人类社会走向信息时代的初级阶段，那么大数据技术的出现则可视为“数据颠覆传统”的中级阶段。在这一阶段，信息无所不在无所不包，随着技术的进步以及大数据的运用，改变了传统认识论模式，出现了从因果关系到相关关系的思维变革，大数据为我们的研究和管理工作带来了“三大变化”：第一，数据只求规模，不求样本；第二，数据求杂求量，不苛求精确度；第三，分析和处理数据只求相关性，不求原因。从教育行业来看，大数据技术将会为教育的发展带来新的挑战与机遇。高等学校在信息化的过程中会产生大量的数据，这当中包含了教师与学生的交流的信息、注册与选课信息、学籍与成绩信息以及各种校园卡信息等，这些大数据完整且客观性强，有非常高的应用价值，应用前景更加广阔。利用大数据技术，可以在很大程度上帮助学校对资源管理、教学模式、教学内容、教学方法进行创新，提升教育理念，进而满足社会对高等教育的个性化需求，为社会培养出更加优秀的人才。目前，高等学校的信息化系统建设正不断发展和完善，除了校园网络、各种数据管理系统、远程教学系统之外，还有数字化校园、图书馆信息管理系统等，如何对这些系统所产生的海量数据进行综合分析，为学校管理提供决策支持和帮助，建立高效的智慧化校园，已成为一个非常突出的问题。数据的价值是巨大的，虽然也会产生大量冗余信息，但是通过精准的分析，大数据将产生巨大作用。从高等教育的角度来看，教育管理、思维方式、学习行为、教学评估等，无不受到大数据的影响。
旅游大数据论文（实用19篇）篇十一
我国中央经济会议明确指出解决“三农”问题是现阶段工作中的重点内容，这进一步体现出我国对农村旅游发展的重视。基于时代背景给予农村旅游发展的支持，进一步促进了农村产业结构的调整与农村经济的良好发展。在时代的背景下，农业旅游这种新兴的旅游模式顺应市场的需求得以产生和发展。不仅能够切实的促进农民的收入取得相应的提高，还能够进一步促进农村地区的全面发展。农业资源作为农业旅游发展的主要资源，农村旅游的开发能够有效的保障农村土地的经济性质，进而对耕地数量的保护起着强有力的保障作用。
一、探讨农业旅游开发管理的模式。
1、农户分散经营模式。
目前，在我国农业旅游发展的基础阶段是由农户作为农业旅游开发的主体，农业旅游的经营模式主要是以分散式经营模式为主。以农户为主体进行经营直接具有一定的弊端，一是开发的规模相对较小并且分散，而一些农户为了追求短期的利益没有对农业旅游资源进行合理的开发，而相应附属农产品的开发也因为缺乏科学理论支持出现单一缺乏吸引力的情况。二是农户缺乏雄厚的经济实力，在农业旅游开发中没有足够的资金投入。这直接影响着产品的开发和宣传。除此之外，经营者缺乏统一的规划，对原有的田园风光进行过度的修建，从而导致环境污染更加严重[1]。
2、企业主导经营模式。
分散的农户经营模式为农业旅游开发和经营带来严重的外部问题。而通过引进有经济实力和市场经营能力的企业进行农业旅游的开发，能够在一定程度上解决这些外部问题。但引进的企业作为外来者很难考虑到乡村公共资源对后代具有的重要作用，因此仍然可能导致对农业资源进行过度的开发利用和破坏[2]。
3、村民自主开发模式。
以村民自主开发模式作为农业旅游经营模式中的主体，主要基于具有一定规模的社区内，村民自发联合形成的农业旅游开发组组织。一般情况下，会成立相应的管理委员会对农业旅游资源的占用、供应等活动进行组织和监督。并结合相应的规章制度对农业旅游资源和乡村整体文化环境进行合理的使用和维护。这一经营模式是目前比较符合我国农业旅游开发的模式[3]。
二、分析农业旅游开发管理现存问题及形成原因。
1、农业旅游开发管理现存的问题。
我国农业旅游发展相对较晚，大部分地区都处在基础发展阶段。对于现阶段农业旅游开发中普遍存在的问题主要有三种，一是农民的收入提高效果不明显。二是农村的乡土民俗和自然资源环境遭到严重的破坏，三是对于农业旅游资源很难实现可持续发展。
通过对现阶段我国农业旅游开发管理中存在问题的分析可以总结出，形成这些问题的原因主要有四个方面。一是经营者的思想观念没有跟随时代的发展进行及时的更新，这直接导致产品类型较少。二是对农业旅游开发和管理没有进行长期的规划，缺乏相应的品牌产品和足够的营销力度。三是人才和资金的短缺导致旅游市场淡季和旺季差距较大。四是相关的基础设施和配套设施不完善，并且缺乏相应的体制，导致市场形成严重的无序竞争。
三、探究农业旅游开发管理相关对策。
1、正确认识农业旅游。
农业旅游的开发和管理要以正确的思想观念作为前提指导，因此要想确保农业旅游能够保持正确的发展方向就要对其具有正确的认识。农业旅游的开发和管理一定要树立正确的旅游资源观念，打破传统观念的限制，对农业旅游资源存在的本质内涵和具有的重要价值进行充分的认识，改进和创新农业旅游开发和管理意识。相关部门和所涉及人员应该投入更多的精力对于农业旅游进行合理的开发和科学的管理，从而为农业旅游发展质量提供强有力的基础保障。
2、农业旅游规划开发。
农业旅游主要是向游客展示出农村生产生活的整体，让游客能够感受到传统的乡土民俗文化和农业资源。这也要求我们要通过有效的开发和管理形成一个综合的资源系统，必须要从整体上对农业旅游进行合理的规划和科学的开发。对于农业旅游的规划和开发不仅要保护地区生物多样性好农村生态系统，还要重视农业科学配置，保证农业旅游资源的完整性和合理性。
3、加强相应制度规范。
现阶段，我国农业旅游开发管理十分需要建立相关的制度规范。这不仅有利于农业旅游开发主体在使用公共资源时能够主动考虑社会成本，进而对公共资源的消费数量进行合理的限制。还能够在一定程度上保证农业旅游经营组织在进行科学健康的可持续发展。
4、加强旅游人才培养。
加强对农村旅游人才的培养可以从三个方面入手，一是组织相应的旅游知识培训。二是要与相应的旅游企业和高等院校建立紧密的合作，为农村旅游人才提供更多的培训机会。三是要充分结合现代化信息技术手段，一方面要利用现代化网络信息技术拓宽农村旅游人才的知识面，另一方面还要利用网络信息技术倡导农民不断加强自身的学习，从而使农民的整体素质取得提高。
四、结语。
农业旅游作为新农村建设和发展的重要内容，推动着人民生活水平的提高和国家经济的发展，要想更好的进行农业旅游的开发和管理，我们要明确目前我国农业旅游发展管理模式存在的不足，正确的认识农业旅游的重要性。要加强对其规划开发，并建立相应的制度规范对旅游人才的培养，从而促进农业旅游的可持续发展。
旅游大数据论文（实用19篇）篇十二
在桥梁工程中，数据按时间上的划分可以分为两类，静态数据与动态数据。静态数据主要指桥梁的相关信息资料库与科学实验产生的数据。信息资料库是一种相对静态数据，因为这些数据资源每过一段时间将更新一次。各国家和各地方政府部门基本建立了桥梁工程资料库及相关系统，列举出主要国家和地方政府的桥梁管理系统，包括建成时间、系统功能、与建设部门等。除政府部门外，各科研单位也在完善各自的桥梁统计分析系统，系统中主要包括桥梁的桥型、跨径、材料、建成时间等基本信息，还包括桥梁的病害、桥梁状况评定等相关内容。桥梁的科学试验数据主要来源于各大高校和科研单位科学研究中的模型试验、振动台试验、风动实验、桥梁的荷载试验等产生的数据。这类数据的有效分析处理形成各类科学研究成果，但是此类数据的开放程度低，造成数据资源的极大浪费。桥梁的动态数据主要来自于桥梁的施工监控和成桥运营阶段健康监测系统，此类数据由安装在桥梁上的实时监测传感器获得，包括位移传感器、速度传感器、加速度传感器、应变计、温度计、风速仪、gps等。统计了国内部分桥梁健康监测系统的传感器数量以及安装时间。各类传感器配以相关的采集系统来获得数据信息，再通过相关软件分析、处理，从而掌握桥梁的实时健康状况，对桥梁的状态进行评估与预测。整个桥梁健康监测体系。
2开发桥梁工程领域大数据资源意义。
利用桥梁的静态数据库，可以了解桥梁的基本信息，为全国的桥梁统计、普查与管理提供信息资源。科研数据的开放有助于学术界的交流、创新，取得更为丰富的科研成果。桥梁动态数据包括施工监控数据与成桥运营阶段的监测数据，充分利用与挖掘大数据资源，可以提高桥梁的施工质量、加快施工进度，提前预测和解决施工过程中可能出现的问题，减少质量事故和经济损失。成桥运营阶段的监测数据主要为桥梁的健康状况评估提供依据，掌握桥梁所处的状态，分析、处理数据资源，提高预测、分析、解决问题的'能力。可为同类桥梁的施工管理与养护等，提供宝贵经验。同时大数据资源的开放、共享，有助于节约国家资金和社会资源。
3存在问题及解决方法。
（1）最先遇到的也是最棘手的问题是数据的去冗、去噪，从海量数据中挖掘大数据资源价值。目前，所列一座特大桥上各类传感器每天采集的数据达到几个gb到几十gb，甚至上百gb，如此海量的数据如何去处理，有效剔除无用的信息，找寻剩余有用的信息，从而产生新的价值、新的资源。这也是在大数据时代有效利用大数据资源要解决的首要问题。解决这一问题的主要途径是编译相关的去冗、去噪的智能分析软件，同时可以利用云计算、云分析、云管理等方法来提高解决这一问题的效率，使大数据变为有用数据，做到真正智能化分析。
（2）现在各政府部门和科研单位，都在做自己的桥梁信息库以及监测研发数据库等，而且大多数数据库都是相类似、重复的。这样造成资源的极大浪费，包括劳动力、资金等。解决这一问题的有效途径是加强政府部门、科研单位内部以及之间的相互合作，开放和共享数据资源，这也是大数据时代的必然趋势。各部门和科研单位可以有步骤、分阶段地开放共享各自所拥有的数据资源，不论是采用付费或免费的方式。
（3）由于大数据具有“4v”等特点，在大数据研究的初期阶段，大数据的价值还未充分体现时，要储存、分析、利用大数据资源，需有软件、硬件等基础设施的投入，国家和科研单位应提供专项资金的支持，同时国家可制定相关鼓励支持政策。
（4）在大数据时代成熟以后，应建立相关法规，规范和保护数据的开发利用，制订相关统一标准，提高数据的使用效率。
4结语。
本文首次在桥梁工程领域引入大数据概念，提倡用大数据的观察事物的方法和思维方式来分析、处理、挖掘早已在桥梁工程中应用的大数据资源。文章首先介绍大数据的概念及特点，和在桥梁工程领域产生的静态与动态数据的来源。其次、说明充分开发桥梁工程领域大数据资源的重要意义。最后，就目前在桥梁工程应用中存在的问题提出相关解决途径。
旅游大数据论文（实用19篇）篇十三
大数据时代的教育管理在履行教育管理职能的过程中将更加凸显管理的及时性、前瞻性、区分性、整合性、权变性等特点，为教育管理的变革带来了大机遇。
2.1利用数据挖掘技术改革教学模式和教学方法。
高等学校是培养人才的场所，教育的出发点是希望通过知识的传授对学生成长产生影响，而知识的形成是一个长期的过程，模式一旦固定下来，改变就变得缓慢。在传统的教育过程中，对学生的影响大部分都是预先设定好的，在教学计划的指引下，教师与学生按部就班地开展教学活动。大数据完全有可能为这种教学活动重新注入新的活力，利用数据挖掘技术，对在纷繁复杂的日常教学中产生的数据进行综合分析，归纳出具有预测性的内容。例如，可以了解什么样的教学方法更适合学生的实际；当前上课的内容在哪个时间段更容易被学生接受；每个学生通过怎样独特的方式更容易掌握当前所学的内容；用什么方式巩固提高知识更有效等等。甚至还可以通过对教学行为中产生数据的分析，归纳出学生最近的学习、思想和行为倾向，有效地预防教学活动中不当行为的出现。应用教学数据分析，一方面，课程教学活动会根据数据分析产生的新情况进行调整；另一方面，新的知识与新的教学方法会随时被归纳出来，学习的内容更具有前瞻性。
2.2重视学习分析，促进教与学的融合。
学习分析主要是对学生在学习中所形成的数据进行研究，对学生未来的学习表现以及潜在的问题进行合理的预测。学习分析在高等教育中的应用具有很多优势，在解决目前高校有关学习和教育经验等诸多问题时具有巨大潜力。学习分析包含了学生在学习方面有何特点、学习方法怎样、习惯怎样、兴趣如何，成绩如何等内容，通过校园的信息化系统不仅能获取学生的显性行为数据，如作业完成的情况、实验技能的情况、考核结果及考试成绩，而且还能获取学生的隐性行为数据，如参加课外及社团活动、互联网社交情况等，根据数据可以预测建立学生在课程学习过程中额外教学资源支持的需求模型、测量学生特别的潜质、构建能够改进和提高教学效率的弹性模式等，让学生拓展在当前学习环境下的理解能力，鼓励学生对自己的课程学习负责，增强学生自主管理学业发展的能力，为学生创造个性化的教育条件。对学生来说，学习分析能够让他们更好地了解自己在课程学习中所存在的问题，同时可以对自己的学习行为及习惯进行优化，掌握学习的主动权，自主开展个性化的学习;对于教师与管理者来说，可以利用学习分析结果对课程质量进行综合评估，从而能更加有效地改进教学方法、教学手段和教学内容，促进教与学的融合。
2.3不断提升教师的综合素质，重视数据分析能力的培养。
教师的综合素质包含许多内容，以往我们强调的是专业知识，因为这是教师展开正常教学，保证基本的教学品质的必备条件。不可否认，教师的专业知识是影响教学活动最重要的`因素，也是学生衡量一个教师优劣的重要标准。但在大数据时代，未来的教学活动，教师除了要具备丰富的专业知识外，还需掌握一项重要的技能，即对教育数据的分析和研判，这或许成为教师在教学活动中关乎成败的重要因素。大数据时代下教学活动将产生海量的教育数据，如何从中寻找出具有教学价值的内容，成为教师在教学活动中一项非常重要任务。通过对教育数据的挖掘和处理，教师能够对学生各种相关数据进行综合分析、关联，并能及时采取应对措施使教学活动更加适应学生的需求，这样既能激发学生的学习兴趣，提高学习成绩，也能促进学生身心健康发展。因此，为了迎接大数据带来的新挑战，高校要做好教师队伍的建设工作，积极培养教育数据分析人才，应该尽早开设数据分析课程，以适应社会的发展和市场的需要。大数据技术的兴起，高等教育将面临着极大的挑战，高等教育能否抓住机遇持续发展，直接影响到国家长远的发展与兴衰。随着信息时代的发展，高等教育中对信息技术的应用也将越来越先进，越来越广泛，大数据技术的推广和应用已成燎原之势，大数据管理必将渗透到高等学校教学管理的各个方面。同时，大数据技术将进一步促进学校和社会的互动，使高校和社会之间的关系更加紧密，学校教育与社会发展可以相互支撑，学校可实时把握社会需求，根据社会的实际需求来完成和制定教学规划和进行相应的改革，而社会也能及时掌握高等教育人才培养的新动向，及时把新的教育成果应用到各个领域的生产、管理等过程当中。总之，通过大数据管理，学校、学生、社会三者能有机地联系在一起，相互依赖，相互影响，相互促进，共同进步，为构建和谐社会做出应有的贡献。
旅游大数据论文（实用19篇）篇十四
1.注重精神产品成本核算。
精神产品和物质产品的价值表现不同，同样的“所费”不一定取得同样的“所得”。高等学校的主要成果是人才不是物质产品，其价值就不能单纯用所耗活劳动和物化劳动的价值来表达。对于精神产品如何核算成本也只能是借助于“成本”的概念，在核算时与物质产品有其很明显的特殊性。物质生产部门对无意识的物体进行加工，投入多少活劳动与物化劳动一般是有固定比例的，其成本比较容易控制，而对人才的培养则不同，它受到多方面因素的控制和制约，如社会制度、社会环境、经济条件、科学文化水平等。高等学校成本核算不能单纯地被认为是费用的归集，它是指为了加强经济管理，培养合格的毕业生，在校期间发生的各种费用要有一个确定的标准来衡量。在评估上既要看到成本水平，又要考虑人才的质量和数量。
2.注重人才投资的预算。
通常计算大学生某年平均培养费用的方法是以某年经费实际支出数除以该年在校学生的平均人数计算，也只是人才投资的预算内部分，不能被认为是培养大学生的成本，因为基建投资、其他各项一次性投资都未反映在年终决算中，也就是说没有反映在当年的经费支出数之内；另外其他各项投资虽然都是为了开发学生的智力却不全为当年学生受益。所以高等学校所要核定的成本不象企业计算的那种“全部成本”，也不是为培养学生所耗费用的简单总和，而是一种部分的活动成本。高等学校的成本概念既是广义的，又是特指的。它是指高等学校为培养每一个合格的大学毕业生，在校期间发生的通过学校管理活动能够有效控制的那部分费用支出，全部成本法不能适用高等学校的成本核算，而活动成本法则能满足和适应高等学校成本核算的要求。
二、高等学校成本核算方法———“活动成本法”
活动成本法起源于美国本世纪30年代，在国外广泛运用，其主要特点是：第一，经济责任明确，便于成本管理。一般地讲活动成本是各基层单位的可控成本，固定成本是管理当局的可控成本。第二，没有强制性的统一会计制度，成本计算简单固定成本的必分摊。第三，活动成本法是一种部分成本法，它与全部成本法相对称，活动成本法是包括变动费用，只有与业务量有关的变动费用才构成产品的成本要素。可见，这些特点都是满足高等学校成本核算特点和管理要求的，在运用中可以扬其长、避其短，及时总结经验，为高等学校科学管理开辟一条新路子。深入研究成本习性，是正确划分活动成本和固定成本、用好活动成本法的关键所在。应用活动成本法的前提条件是将成本按其习性划分成活动成本和固定成本。所谓成本习性是指成本额对业务量总数的依存关系。凡成本总额随业务量的增减成正比例变动的是活动成本，凡成本总额不随业务量变动，在短期内相对稳定的是固定成本，介于两者之间的是混合成本，对于混合成本还要采取一定方法继续分解。这是关键的一步，也是困难较大、问题较多的一步。
从高等学校的经费分配角度来看，除一次性补助、基本建设投资外，基本上是“人头经费”，即上级主管单位按照当年在校学生人数的平均数乘以一定的预算标准计算出来的。学校得到这笔经费后，再按照先保证人员经费后，根据财力情况安排其他的原则进行经费再分配。从经费使用职能看，高等学校的经费可大致分为三大部分，即人员经费、公用经费和专项经费。而人员经费和公用经费合在一起就是前面所说的“人头经费”。其中人员经费中的本专科学生助学金，公用经费中的公务费、业务费、其他费用等开支状况除了很大程度上取决于预算定额和学生人数外，还与管理部门的管理水平有着非常密切的关系，所以以上这几项应是活动成本，人员经费中的工资则不同，虽然它也包括在“人头经费”中，但就其详细的开支内容来看，它与当年在校学生人数没有密切关系，是学校开办就必须按期开支的约束性成本，这种管理体制和性质是由我国现行的人事制度和工资政策所造成的。由于它一般不受基层管理活动的影响，所以是固定成本。人员经费中的补助工资、职工福利费、差额补助费等，也都是固定成本。高等学校的房屋、设备等固定资产具有同企业一样的性质，在其使用过程中能连续在若干个生产周期内发挥作用，并保持原有实物形态，其价值随着磨损程度逐渐消耗，并且消耗的价值要求得以充分的补偿。高等学校的这种补偿是靠国家拨款来实现的，它包括在每年的设备购置费和修缮费中，可见高等学校每年的'设备购置费和修缮费是为了当年保持学校一定的规模和能力以及发展需要的支出，包括补偿和发展两部分，类似企业中的大修理基金、折旧基金和企业生产发展基金，因此从这点分析，这两项的实标开支作为当年学生的培养成本是完全没有道理的。解决的办法是实行固定资产折旧制度，实行后提取的折旧费和大修理费才近似反映学校当年为培养学生用于固定资产方面的实际耗费，但现行的财务制度是高等学校的固定资产不实行折旧，因而设备购置费和修缮费也应是固定成本。到此为止，对高等学校的全部成本按其习性做以下划分：
(1)固定成本包括：工资、补助工资、职工福利费、设备购置费和修缮费；
(2)活动成本包括：人民助学金、公务费、业务费和其他费用等。这里提到的费用只是国家教育投资的一部分，如象离退休人员费用、科研课题费(包括补助费)等未涉及，因为它们与当年学生培养无关，应另法核算。
2.消耗性开支应该成为高等学校成本要素重点。
活动成本法将高等学校的人民助学金、公务费、业务费、其他费用等消耗性开支作为成本要素重点加以核算控制，符合“尽可能节省各项消耗性开支，保证重点开支的需要”的原则。据统计，高等学校以上这几类开支占全部教育事业费的三分之一左右。由于它们都是纯消耗性的费用，因此它们的节约是完全意义上的节约，是应该花大力气管好用好的。值得提到的是高等学校的广大财务工作者一直就比较重视对这类成本的控制，在实践中创造了许多行之有效的控制方法，只是由于没有重视从理论方面去总结，有了好经验，但因为是各自为政，自成体系，自立标准，不能说服人，在推广上受到了一定的限制。现在，活动成本法从理论上解决了这个问题。
3.成本资料可进行校际比较。
这是考核高等学校经济效益的指标之一。由于活动成本只将变动成本作为成本要素，故人才单位成本就等于总变动成本除以在校平均学生人数。这样计算排除了由于学校规模、投资、新老等因素不同而造成的成本差别，避免了按照传统方法(全部成本法)计算成本时最使人感到“问题多，而不好解决”的难题，为同类学校之间的成本比较提供了可能。一般地说，在同类学校中消耗性开支具有较大的共性，这部分费用消耗较低的应视为管理控制水平较高。目前各类高等学校消耗性费用存在较大的差异，除了地区、专业的原因外，主要是管理水平差异的反映。今后如果定期进行校际间横向比较，相信定会有成效。
4.活动成本法可以建立在高等学校现行会计科目上。
财务会计系统地提供单位管理活动的原始记录，活动成本法是将财务会计提供的资料作进一步加工和引伸，使之更好地满足管理需要的一种先进的成本核算办法。这里运用的活动成本法是按“会计科目”来划分活成本和固定成本的，为的是把它同现行的会计制度联系在一起，它虽然有一定的假定性，但符合高等学校的成本特点和管理要求。特别值得一提的是，免去了计算成本时将固定费用分摊的繁琐计算，在增加工作量不多的情况下开辟了新的管理途径。
作者:姚航单位:辽宁医学院财务处。
旅游大数据论文（实用19篇）篇十五
随着信息时代的到来，人们生活中的各个方面都开始涌现出海量的数据。这些大数据以惊人的速度增长，使得人们需要运用更加高效的方法来处理和分析这些数据，从而获得有价值的信息和洞察。在我与大数据打交道的过程中，我深深领悟到了大数据的重要性和它对我们生活的影响力。在这篇文章中，我将分享我对大数据的心得体会。
首先，大数据为我们提供了更全面和准确的信息。在过去，我们往往只能凭经验和感觉来判断事物的发展趋势和决策的方向。然而，随着大数据的普及，我们可以通过收集、分析和挖掘大量的数据，了解事物的真相和本质。比如，在市场营销领域，大数据可以帮助企业分析用户购买行为、消费偏好和市场趋势，从而制定更加精准和有效的推广策略。在医疗健康领域，大数据可以帮助医生分析患者的病例和治疗效果，为患者提供更加个性化和有效的治疗方案。通过大数据，我们可以更加科学地进行决策和规划，使我们的行动更加明确和高效。
其次，大数据为我们提供了更深入和全面的洞察。传统的数据处理方法往往只能分析孤立的数据点，而难以发现数据之间的联系和规律。然而，大数据具有强大的处理能力，可以将各个领域的数据进行整合和分析，从而帮助我们发现隐藏在庞大数据中的规律和趋势。比如，交通领域的大数据可以帮助我们了解城市交通状况和交通拥堵的原因，从而优化交通管理和规划。而在科学研究领域，大数据可以帮助科学家们分析海量的实验数据，发现科学事实和新的知识。因此，只有运用大数据的方法，我们才能够获取到更加准确、全面和系统的洞察，为我们的工作和生活带来更大的价值。
第三，大数据为企业和组织提供了更广阔的发展空间。在信息时代，数据已经成为企业竞争的重要资源。通过收集和分析大数据，企业可以了解市场需求、优化产品和服务，并制定合适的商业策略。比如，Amazon通过分析用户购买记录和偏好，为用户推荐个性化的商品，提高销售效率和用户满意度。而在政府组织中，大数据可以帮助政府进行城市规划、资源分配和社会管理，提高行政效率和服务质量。此外，大数据还为创新提供了更多的可能性。通过挖掘大数据中的信息和资源，创业者可以发现新的商业机会和创新方向，为社会的发展带来新的动力和活力。
第四，大数据也带来了一系列的挑战和问题。首先，大数据的处理和分析需要高度的技术和运算能力。大数据往往以海量的形式存在，数据存储、处理和分析需要庞大的计算资源和算法模型。其次，大数据的安全和隐私问题也引起了人们的关注。随着大数据的应用，个人和机构的隐私面临着更大的风险，需要制定更加完善的数据保护和隐私政策。此外，大数据的分析和使用也需要遵守法律和伦理的规范，避免滥用和侵犯他人的权益。
综上所述，大数据对我们生活的影响力是巨大的。通过大数据的处理和分析，我们可以获得更全面、准确和深入的信息和洞察。大数据为企业和组织提供了更广阔的发展空间，也为创新提供了更多的可能性。然而，大数据的应用也面临着一系列的挑战和问题。因此，我们需要积极应对这些挑战，保障大数据的安全、隐私和合法性，从而更好地利用大数据的力量，为我们的社会和生活带来更大的进步和发展。
旅游大数据论文（实用19篇）篇十六
随着我国的旅游业的迅猛发展，旅游产业正迈向国际化的轨道,传统旅游业积累的海量数据,没有被有效利用,资源被极大浪费。将数据挖掘引入到旅游产业是大势所趋。当前数据挖掘在旅游信息化建设中的应用与研究情况主要集中在高校理论界的研究,大多数研究仅仅是学术研究,真正运用到旅游行业的文章多是从某个具体的方面出发,针对个别应用进行数据挖掘的融合。笔者主要研究决策树方法在旅游信息化建设中的应用。目前,决策树算法有cls算法、id3算法、c4.5算法、cart算法、sliq算法、z统计算法、并行决策树算法和sprint算法等。不同算法在执行效率、输出结果、可扩容性、可理解性、预测的准确性等方面各不相同。总的来说,这么多决策树算法各有优缺点，真正将数据挖掘运用到整个旅游信息化建设中还有很多问题需要解决。
数据挖掘中常用的基本分类算法有决策树、贝叶斯、基于规则的算法等等。其中，决策树是目前主流的分类技术,己经成功的应用于更多行业的数据分析。在关联规则挖掘研究中,最重要的是apriori算法,这个算法后来成为绝大多数关联规则分类的基础。聚类算法也是数据挖掘技术中极为重要的组成部分。与分类技术不同的是,聚类不要求对数据进行事先标定,就数据挖掘功能而言,聚类能够可以针对数据的相异度来分析评估数据,可以作为其他对发现的簇运行的数据挖掘算法的预处理步骤。各种算法分类模型建立有所不同,但原理是大致相同的。笔者考虑决策树算法结构简单,便于理解,且很擅长处理非数值型数据,建模效率高,分类速度快,特别适合大规模的数据处理的优点,结合旅游产业数据特点,故作重点分析。
旅游业数据挖掘系统的基本特点如下：统计旅游兴趣；购物消费趋向；推荐其感兴趣的旅游景点；在后台管理中,通过决策树算法对游客数量、平均年龄、景点收费、游客来自地区等进行分析总结,为旅游消费者和旅游管理者提供服务：为消费者提供吃住行购娱乐天气各方面信息查询、机票、车船票、酒店、景区门票、餐饮等方面的预定与现金支付、第三方支付、消费者评价、在线咨询等方面的便利、快捷服务。为管理者提供推荐、游客管理、线路管理、景点管理、特色服务管理、机票管理、在线咨询管理、旅游客户关系管理等服务，提高整体服务效率和水平。
旅游业信息管理系统包括游客信息管理与游客信息分析两个子模块。根据系统日常运行出现的问题及时对系统进行维护,如添加或者删除某个模块功能,系统整体运行速度的更近等。系统运用数据库层、持久化层、业务逻辑层、表示层四层体系结构,主要利用id3算法达到旅游数据信息的快速、准确分类。考虑了游客与酒店之间的关系、游客与旅游路线之间的关系、游客与旅游景点之间的关系、游客与机票、车票之间的关系、管理员与游客之间的关系、逻辑结构设计。程序之间的独立性增加,易于扩展,规范化得到保证的同时提高了系统的安全性。详细功能设计包括：用户登录、用户查询、预定及支付、后台管理、旅游客户管理和数据分析等方面。本系统中主要运用java语言就行逻辑上的处理。系统主要使用struts2和hibernate这两个框架来进行整个系统的搭建。其中struts2主要处理业务逻辑,而hibernate主要是处理数据存储、查询等操作。系统采用tomcat服务器。系统模块需要实现酒店推荐实现、景点推荐实现、天气预报实现、旅游线路实现、特产推荐、数据分析展现功能、报表数据获取、景区客流量变化分析实现等。需要进行后台信息管理等功能测试以及时间测试、数据测试等性能测试。
在对数据挖掘的基本方法与技术进行总结的基础上，结合当今数据挖掘的发展方向和研究热点，可以发现旅游业数据挖掘算法系统有待进一步完善之处：订票系统尚待完善。界面美化需要进一步改进。数据表之间的结构关系需要优化，以提高数据处理能力和效率。数据挖掘工具及算法有待精细化改进。
作者：朱晖单位：河南职业技术学院。
文档为doc格式。
旅游大数据论文（实用19篇）篇十七
随着信息技术的发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。作为数据时代的核心，大数据不仅改变着人们的生活方式，也深刻影响着社会经济发展。在长时间的学习和实践中，我对大数据有了一些心得体会。本篇文章将从数据的来源、数据的处理、数据的应用、数据的挑战以及数据的未来五个方面，对大数据进行思考和总结。
首先，大数据的来源不仅包括了传统的企业内部数据，而且还包括了社交媒体、物联网、日志文件等非结构化和半结构化数据。与传统的数据相比，大数据具有体量大、速度快和多样性的特点，因此更加具有价值。大数据的产生与人们日常生活中的各个方面密不可分，例如我们在社交媒体上发布的照片、留言、评论等、在手机、电视、汽车等智能设备上的操作和行为也都产生了大量的数据。因此，我们要充分利用这些数据，挖掘出数据中的价值。
其次，对大数据的处理成为突破瓶颈之一。由于大数据的特点，传统的数据处理方法已经不能满足当前的需求。因此，人们开始采用云计算、分布式存储和分布式计算等新技术。云计算可以提供强大的计算和存储能力，分布式存储可以方便地处理大规模数据的存储，分布式计算可以加速大规模数据的处理。同时，机器学习和深度学习等算法的出现，为数据处理提供了新的思路。通过建立合适的模型和算法，可以更好地处理大数据，并从中发现隐藏的规律和关联。
第三，大数据的应用已经渗透到各个领域。在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解客户需求、优化产品设计、优化营销策略等，从而提高企业的竞争力。在医疗领域，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定个性化治疗方案。在城市管理中，大数据可以帮助政府更好地了解城市运行的状态，制定科学合理的城市规划和交通管理。在交通领域，大数据可以帮助交通公司更好地安排班车和线路，提高乘客的出行效率。
然而，大数据也面临着一些挑战。首先是数据安全和隐私问题。大数据的应用离不开个人信息的采集和存储，而这又与用户的隐私密切相关。因此，我们需要建立合理的数据保护机制，使用户数据安全可控。其次是数据质量问题。大数据的质量直接影响数据分析和决策的准确性和有效性。因此，我们需要加强数据质量的管理和控制。此外，大数据的运营和维护也需要相应的技术和人才支持，这对于很多企业来说是一个挑战。
最后，对于大数据的未来，我非常看好。随着技术的进步和应用场景的拓展，大数据将会有更广泛的应用。例如在智能家居领域，大数据可以帮助家庭更智能地控制和管理各类设备。在教育领域，大数据可以帮助教育机构更好地了解学生的学习情况和学习模式，从而制定更适合的教学方案。在环保领域，大数据可以帮助我们更好地了解环境污染的情况，从而制定合理的治理方案。
总之，大数据已经成为时代的潮流，对于社会发展和个人生活都起到了重要的推动作用。对于大数据的深入思考和理解，有助于我们更好地把握和利用数据，发现新的需求和机遇。希望未来大数据的应用能够更好地服务于人类的发展和进步。
旅游大数据论文（实用19篇）篇十八
职责：
1、负责构建数据挖掘与数据分析体系，负责海量运营数据的分类汇总和分析研究；
3、负责数据管理团队的建设工作，有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展；
4、协助完成业务关键目标指标制定、目标达成过程管理。
任职资格：
1、数学、统计学，计算机软件相关专业全日制本科及以上学历，至少4年相关工作经验；
4、对业务变化有敏锐的洞察力；能利用数据对于业务形态与商业模式有深入的理解；
5、数据敏感、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，具备较强的团队合作精神并能够承受较大工作压力。
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旅游大数据论文（实用19篇）篇十九
利用数据挖掘技术，比如可以对学生访问情况进行分析，跟踪、了解学生出勤情况。还可对学生年龄等个人情况进行分析，了解学生的组成、结构，为合理地安排课程设置提供依据。通过对学生考试情况的分析，并结合出勤情况，可作为考查学生学习的情况，为合理地评估学生综合素质提供依。对于挖掘出来的规则信息可以利用可视化技术，以图表或曲线等形式提供给教师，以使教师能充分利用学生的问题资源，从而提高教学质量。另外，数据挖掘可以应用于网上的考试系统，对考生情况和他取得的成绩进行挖掘，以帮助教师在以后的.教学中更好地让学生掌握知识。
3.2学生的学习特征。
学生特征包括两个方面:一是学习准备，一是学习风格。学习准备包括初始能力和一般特征两个方面。学生的初始能力是指学生在学习某一特定的课程内容时，已经具备的有关知识与技能的基础，以及他们对这些学习内容的认识和态度。学生的一般特征则是指在学习过程中影响学生的心理、生理和社会的特点，包括年龄、性别、年级、认知成熟度、智力才能、学习动机、个人对学习的期望、生活经验、文化、社会、经济等背景因素。学生的学习风格与学习活动有着密切的关系。对学生感知不同事物、并对不同事物做出反应这两方面产生影响的所有心理特征构成了学习风格。
利用数据挖掘功能分析学生特征，并在此基础上组织学习内容、阐明学习目标、确定教学策略、选择教学媒体，为学生创造出一个适合其内部条件的外部学习环境，使有效学习发生在每个学生的身上。
3.3预测学生和教师行为发生。
管理信息系统中记录着有关学生与教师在教学中发生的各种教学事故以及典型教学事例等教学运行信息，利用数据挖掘的关联分析与演变分析等功能，寻找师生各种行为活动之间的内在联系。如“当存在a，b时可以推出’c，这样的规则，即当有a行为和b行为发生时，还会有c行为。在教学过程中，如果发现学生或教师已有a，b行为时，马上可以分析其产生c行为的可能性，及时制定策略促进或制止c行为的发生。
3.4合理设置课程。
在学校，学生的课程学习是循序渐进的，而且课程之间有一定的关联与前后顺序关系。在学一门较高级课程之前必须先修一些先行课程，如果先行课程没有学好，势必会影响后续课程的学习。另外，同一年级学习同一课程的不同班级，由于授课教师、班级文化的不同，班内学生的总体成绩相差有时会很大。利用学校教学数据库中存放的历届学生各门学科的考试成绩，结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能，就能从这些海量数据中挖掘出有用的信息，帮助分析这些数据之间的相关性、回归性等性质，得出一些具有价值的规则和信息，最终找到影响学生成绩的原因。在此基础上，对课程设置做出合理安排。
3.5评价学生学习情况。
学习评价是教育工作者的重要职责之一。评定学生的学习行为，既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用，又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段，也是考查学生个别差异，便于因材施教的途径。
特别是对成绩管理数据库进行挖掘，其数据来源于成绩管理数据库，挖掘的任务就是从用户指定的数据库中以不同的角度或不同的层次上采掘出一系列的统计结果，如分布情况、关系，对比、显著性检验等，采掘结果用交叉表，特征规则，关联规则，统计的曲线、图表等表示，所以采用统计分析方法具有简单、方便、直观等优点，最为合适。
因此对学生学习行为和综合素质进行评价，一般采用模糊论中的模糊综合评判及模糊聚类的方法，对评价结果采用了对定性和定量指标加权平均算出综合素质评价得分并排名的方法，而且由于学生综合素质的评价指标是动态变化的，往往选用动态聚类法对评判结果进行动态聚类分析。
3.6评价教学质里。
教学评价是根据教育目标的要求，按一定的规则对教学效果做出描述和确定，是教学各环节中必不可少的一环。教学评价可以通过校园网收集学生对任课教师所讲授、辅导课程的意见、评价。有关学生座谈意见、学生打分评价、平时各项教学检查、相应课程期末考试班级成绩汇总等都是教学评价的内容，把这些数据要作为教师教授相应课程的档案数据全部存人数据库。
利用数据挖掘对数据库中有关教学的各项评价进行分析处理，可以确定教师的教学内容的范围和深度是否合适;选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象;讲解的时间是否恰到好处;教学策略是否得当等。从而可以及时的将挖掘出的规则信息反馈给教师，以期更好地提高其教学水平，更好地服务于学生。
4结束语。
总之，随着信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求，现在我们很难再依照传统方法在海量数据中寻找决策的依据，这就必须借助数据挖掘去发掘数据中隐藏的规律或模式，为决策提供更有效的支持。虽然数据挖掘作为一种工具，它永远也不能替代教师的地位，但是它可以为教师的决策提供科学的依据。数据挖掘技术本身就是人们大量实践的结晶，它为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。