大数据英语(通用18篇)

时间:2023-12-10 作者:字海

英语作为一门重要的学科,对我们未来的发展具有重要的影响。希望以下这些英语总结范文能够帮助大家更好地理解和掌握总结写作的要领和技巧。

大数据英语(通用18篇)篇一

盛总:

您好!

市场渠道部已经组建完成,目前需要购买真实、细致的湖南省内的企业数据做以下用途:

第一:以真实、具体的市场数据做支撑,来做出符合我们实际的渠道市场计划书。

第二:用最精准的数据来更好更准确的帮助我们市级代理做好市场分析和市场拓展。

第三:方便我们大客户组定位、寻找目标广告客户。

第四:方便招商会的目标广告客户拜访、邀请。

购买费用:__100__元/月。

恳请领导批准。

申请部门:市场渠道部申请人:黄龙泉日期:.05.15

大数据英语(通用18篇)篇二

传统教学中的高校英语教学课程大多数是以教师为主的固定教学模式,即在教学过程中教师重点教授以英语教材为主的相关内容,很少涉及、引用教材以外的相关内容;在封闭的传统英语教学模式中,因教学时间和教学内容有限,学生无法对知识进行吸收,同时因老师还要兼顾自身的科研教程,使得在教学过程中只能兼顾大部分学生,对少数不能及时吸收的学生不能进行单独辅导,这也是英语教师和学生之间没有过多的交流和沟通的主要原因。(郑玮,2016)“互联网+”是互联网思维在互联网实践发展领域的新业态,在推动经济生产过程中起到重要作用,其重点以促进云计算、物联网、大数据一系列新时代信息技术与现代制造业、生产性服务业等的融合创新,发展新兴业态(李洲,2016);通过全新运作在一定程度上对各个环节的要素进行优化,同时打造新的产业增长点,为大众创业创新提供环境,增强新的经济发展动力,促进国民经济提质增效升级。

2“互联网+”思维模式对高校英语的必要性。

信息技术的普及和网络技术的发展不仅为高校英语教学模式创造了新的空间,也对其教师和院校的教育教学模式提出了新的要求。(郑玮,2016)高校英语教学模式在新领域的转变过程中,以现代学习理论为指导,在借助网络技术领域中丰富的信息资源,第4期(总第088期)2018年4月术的传播教学理念对学生讲解相关内容,简化学生在教学课堂里接受课程任务的强度;以新模式构建的高效教学平台,强化教师与学生之间的互动和交流,实现优质教学资源的有效对接、传播和沟通。(杨春宇,2017)教师在新兴教学时代里不再占据课堂的`主体地位,随着各类信息技术和网络技术的引入和应用,教师可以通过多种教学方式,提高学生学习的积极性和主动性,让教师从课堂原来的主导者转化为引导者。学生在自主学习的环节里,课堂教学具备了双向知识传递的多项选择,加强了师生之间在学习相关知识后的互动交流,使教师能够及时掌握学生的学习进度,在学生出现疑问和疑惑时,教师也能通过有效的方式对学生在学习过程中出现的错误进行即时纠正,显著提升教学质量,同时也让教师的教育教学水平得到提高。(李洲,2016)随着高校英语教学模式逐渐向新领域和新形态转变,在新的教育模式下,教师通过现代学习理论的指导,借助网络时代下丰富的信息资源优势,能够通过数字技术传递教学内容,而不再必须要求学生在课堂上接受学习任务。新模式通过信息技术,构建新的、高效的教学平台,在此师生能够进行交流和互动,实现优质教学资源的有效沟通,并在新形势时代下构建出多元混合教学模式,即构建多元互动移动学习环境。

3“互联网+”模式下高校英语构建多元混合教学模式。

在新思维模式的学习和应用中,我们不禁要思考,将“互联网+”思维模式加入高校英语教学里改变了什么?笔者认为,教育不再以传输知识为主,而是在教学过程中赋予学生对于生命的理解和自我认知,培养学生在自我潜意识里的人格。如今大数据时代下社会高速发展,为高校的信息化建设提供了机遇,使高校在教学环境中不再局限于教室,通过环境的转换、改造构建出新的学习环境。(杨春宇,2017)构建新型的师生关系,加强互动交流,能够检验这样的课堂开设是否有效,是否促进了学生和老师之间的沟通和成长,实现有效的教学;互联网在缩小世界距离的同时,间接地使高校的教学环境扩大,无论是练习、卷子、阅读以及背后的评价数据,都能通过数据联系起来,教师可以通过教学的有效性和信息技术的有效运用使英语教学质量有效提高。构建以教材为主、以资源为中心的有效教学资源库,能够在大数据丰富的信息资源和网络资源背景下实现高效英语教学的教学目标。(郭汉存,2017)以互联网和高校教学平台这种新型现代教育技术设备及平台为例,以学生为研究主体,通过目前设计出的微课、录像课等数据化的网络信息教学方式方案,以学生自排自导英语情景剧等数据教育实践活动为途径,通过相关教学领域教师的引领,从应用和实践的角度,总结出以数字校园环境下的影视教育与英语学科深度融合的方法和规律。通过学习、拓展后建立起来的校园“互联网+”高校英语模式资源库,通过对英语教学的探索和分析,发挥学校在信息技术接收方面的力量,使其行之有效、持之以恒地发挥引领学生进行创新型思维的开拓和联想;依托蒙太奇在认知主义的学习和传播理论,使其以学生为主体、教师为引导,促进学生自主性和创新性发展,能通过信息技术与教育教学有机融合,及时有效的系统分析完善模式,成效评估,整合已有成果,形成最终的定论。利用对校园平台模式的建设、管理与运行、制作,对英语教师的教学专业技能和素养、学生的实习实践和创新精神进行培养和提升,使师生在相互影响的活动中,在新模式、新方法学习领域中得到迅速提高与发展。(郭汉存,2017)在“互联网+”思维模式下,要与时俱进地充分应用数据化和网络技术的优势,积极创建、引导、应用其高效的学习模式,突破在传统教学环境中无法进行交流的教学难点和重点,将信息技术和英语教学进行有机融合。

大数据英语(通用18篇)篇三

大数据技术是由数据采集、数据分析、数据挖掘、数据管理、数据共享、数据可视化等一系列技术的集合。数据的基本流程。1.数据采集技术英语教育中所形成的大数据,一个重要特点就来源广泛、类型多样,这就需要利用数据采集技术对数据进行有效的抽取与集成,并通过关联存储于数据库中,以方便对数据随时的提取与分析。目前,用于英语教育数据的采集技术,主要包括了:基于搜索引擎采集技术、基于数据流引擎采集技术、基于数据库采集技术、基于etl引擎采集技术等类型。2.数据分析技术数据分析技术也是英语教育数据处理流程的核心,其主要目的是根据教学的需求,对这些数据进行深入的挖掘、整理与分析。数据分析技术主要包括了数据挖掘技术、机器学习技术、统计分析技术等类型。其中,统计分析技术主要为云计算技术、分布式处理技术等。3.数据可视化技术数据可视化技术也被称为数据解释技术,它能通过对数据分析结果的可视化形象,向用户展示具体、形象的结果。在英语教育中,数据可视化技术不仅可全面、直观的呈现各类英语教育统计数据,而且也可通过可视化操作界面,远程操控英语教学设备。

1.在英语远程教育中的应用随着全球一体化时代的到来,熟练掌握英语已成为新时期、高素质人才日常生活、工作所需。为了更加便捷的学习英语,大量网络在线课堂、网络英语学习资源也应运而生,英语教学也逐渐由传统的课堂教学模式向着更加个性化、便捷化、网络化的教学方向转变,英语教育的远程化、网络化时代已然到来。近年来,由于新兴的远程化网络英语课程大量出现,随着而来也出现了大量的英语教育数据,再加上学生利用这些课程在网络中学习、互动、互助,也相应产生海量数据。因此,大数据技术在英语网络远程教育中也有了相应的用武之地。例如,通过数据采集技术,能统计学生在网络中对英语知识提问的次数、参与讨论的多少等等,然后在这些基础上,通过数据分析技术,能详细掌握学生的学习状态和英语水平,进而对学生的英语学习行为进行正确的诱导与评价。随着大数据技术在英语远程网络教育的应用,教师不再基于自己教学经验来分析学生在学习中的偏好、难点以及共同点,而只要通过分析与整合学生英语学习的状态与行为记录,就可轻易地掌握学生的英语学习规律与学习水平,然后再有的放矢,对不同的学生采用更加有针对性的帮助和辅导,这都有助于明显提升远程英语教育的效率与效果。

2.在英语课堂教育中的运用大数据技术除可应用于远程英语教育以外,在课堂教学中也有着广阔的应用空间。大数据技术在英语教育中的应用,最重要的目的就是提高学生英语学习的效果与效率,而通过大数据分析技术、采集技术的应用,对英语课堂的教学模式、教学方法以及学习行为都能形成有利的改变。通常而言,学生在课堂学习中作业信息、日常学习信息等重要信息,往往容易被忽视。而通过大数据采集技术与分析技术,则能及时发现与整理这些重要信息,不仅能为提高学生的英语成绩提供更加个性化的服务,也有助于提高学生英语考试的成绩、平时的出勤率、四六级通过率等。例如,通过大数据技术,能及时分析出某位学生英语成绩不佳的原因,是由于周围环境影响因素?是由于学习内容没掌握因素?或者是因生病缘故?等等,从而为教师提供有用的数据信息,以实现更加针对性的英语课堂教学。

3.在英语考试中的应用大数据技术还有助于让英语考试更加科学与合理,由于英语考题的设置,需要考虑到学生的英语学习水平、答题效率多种因素。在考试过程中,试卷的答题结果、班级成绩情况,也能为教师提供大量的数据信息。而通过数据采集技术、数据分析技术,则有助于详细了解学生的英语学习情况与记忆情况,在下一次出题时就能更加贴近于学习实际,并设置出更加适合学生的个性化问题,设计出能够促进英语记忆力的考题线索。

大数据英语(通用18篇)篇四

数据分析出现在新的计算技术实现以后,分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象,取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告,帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据,很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代。

2.0时代开始于20xx年,与分析1.0要求的公司能力不同,新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力,数据也不是只来源于公司内部,更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司,充分运用数据分析抢占先机,开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代。

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据,指导合适的商业决策。但是必须承认,随着数据的越来越大,更新速度越来越快,在带来发展机遇的同时,也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现,顾客角色和需求发生了转变,世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来,个人的行为不仅能够被量化搜集、预测,而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此,一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来,大数据冲击下,市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者。

传统的市场营销过程是通过市场调研,采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天,这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者,他们会主动搜寻商品信息,货比三家,严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传,虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者,消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能。

在大数据时代下,技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能,大数据不单单仅能了解细分市场的可能,更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析,企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性,有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌,顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值,那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且,企业不能奢望对顾客进行归类,因为每个顾客的需求都有差别。正是如此,大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好,为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为,大规模生产意味着标准化生产方式,无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产,但是只是小规模定制。说到底,大规模生产与定制化无法结合。但是在今天,大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理,以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城,涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里,京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的'规模。之所以占据这样的优势地位,得益于大数据的应用,即京东的jdphone的计划。

jdphone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力,以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中,通过对大数据的分析,内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息,例如:年龄、性别、喜好等类别的信息,然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段,有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此,通过对于后续用户购物完成的售后数据分析,精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据,而是共享实现价值共创。所以,京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流,间接促进生产厂商与消费者沟通,了解市场的需求,指导下一次产品的市场定位。总的来说,这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析,一方面指导自身精准营销,另一方面,影响供应商产品定位和企业规划,最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

(一)数据分析要树立以人为本的思维。

“以人为本”体现在两个方面,一方面是数据分析以客户为本,切实分析客户的需求,用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面,以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题,使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾。

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中,只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此,首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析,得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造。

单纯的企业内部数据已经无法满足今天市场上顾客多样性的需求,大数据的共享已经迫在眉睫。首先,可以通过扩展常规上下游渠道的数据。例如京东与上游供应商的合作。其次,与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体数据是外围数据的一个重要来源。但是如果只是搜集并没有把数据与企业本身营销策略或者数据发布者建立联系,那么数据就没有发挥其应有的价值。最后,虚拟人脉交换获取数据。比如建立企业自媒体收获粉丝获取数据等。

[1]岳占仁.大数据颠覆传统营销[j].it经理世界,20xx,17.

[2]单华.大数据营销带给我国网络自制剧的思考――以《纸牌屋》为例[j].青年记者,20xx,26.

[3]魏伶如.大稻萦销的发展现状及其前景展望.辽宁大学新华国际商学院.

大数据英语(通用18篇)篇五

毫无疑问,我们正处在一个真正意义上的大数据时代。徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发,面对信息技术的迅猛发展,存储能力的日渐膨胀,网络传输的高效便捷,我们当今时代的每个人都应该认清局势,顺势而为,主动驾驭数据,让数据创造更大价值。

对比《大数据》,结合平时工作和学习的实际情况,我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题:

一、什么是大数据?以前我们总认为不相关的数据是没有用,但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维,他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确,从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如:google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习,我深刻意识到大数据无处不在,只要我们细心,就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据,并做一些有意义的关联,就像书中说的那样,未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。

二、如何收集数据?

面对信息大爆炸时代的海量数据,我们必须充分利用高科技手段,高效有序地收集整理各种数据,以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此,建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度,建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据,通过纵横交错的数据网络,针对特定主题,持续不断地收集相关数据,增加现实工作的高效性和便捷性。

三、怎么利用数据?

收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明,财务三大报表,通过分析财务报表,阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌,大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会,依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革,我们可以大力引入中介机构,通过培训,定制软件等方式,向员工贯彻新理念,普及新知识,迅速改变落后工作状态,加快提升业务运行效率。

综上,大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势,身处其中的我们还有很多知识需要学习,许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流,迅速响应调整,才能在新一轮市场竞争中把握主动,脱颖而出。成就更伟大的事业,收获更宏伟的人生。

2015年11月23日。

大数据英语(通用18篇)篇六

短短几天把涂子沛先生的《大数据》这本书浏览一遍,结合去年北大继续教育学院进行现代管理学科学习时,老师介绍这本书时的精髓、内涵时的情景,写这篇。

心得体会。

现将浅薄体会与老师同学们一起交流,部分内容参考了书内容和涂子沛先生的观点,希望老师同学给予批评指正。

“一个真正的信息社会,首先是一个公民社会”,这是全书的一个出发点,这个出发点就是说,“信息社会最大的特点就是,信息的自由流动。”涂子沛在书中的观点是:如果没有人的平等,没有人的自由,信息能够自由流动吗?如果没有人的平等,我们这个社会彼此另外压抑另外一个人,我们的创造力怎么迸发出来?我们每个人都面临大数据时代思维变革的挑战。

涂先生在书中说出“大数据时代的公民生活”,题目他在书中来演绎公民生活的时候,它的背景是“大数据”时代。首先他讲了“什么是大数据时代”,在研究一个现象的时候,首先要研究它的定义,研究它的内涵,咱们就先把数据给它抽走,看看代表是什么。数据不是数字,数据是有跟列的数字,当他在书中谈到数据的时候,我们想到的是它代表计算,代表精确,代表理性,代表科学,代表事实。大家说姚明很高,到底有多高,你最后说两米多左右,这就是一个精确的事实。数据的出现也是人类认识这个世界,不断地向前推进的需要,人类发现需要精确的数字,就好像回到刚才的例子,你说很高很高,到底有多高,我们看,人类历史上很多重大的文明推进和演进都跟数据离不开,比如说度量衡的发明,货币的发明,再比如二进制的发明最后导致计算机的发明,最背后就是数据。

他在书中有一个新的词叫database--数据库。这个词完全是一个外来的词,1。

计算机最早是计算数字和处理数字,那时候就存在database,后来随着计算机能力的不断增强,它可以处理文字、图片、视频、声音等等,但所有这些都放在database,所以他在书中把这所有的一切都称为数据,这时候数据的内涵扩大了。其实大家要知道数据的内涵在扩大,还有一些其他的事情也在发生变化,就是说数据的容量在增大。八十年代的时候就有人提出bigdata这个概念,那时候的“大数据”的还不是现在“大数据”的概念。“大数据”这个概念不断的演变,最早有人就预见到说有一天数据会比程序更加重要,比软件更加重要,它是指重要性。所以我们往大了说,可以说这是一个大的机器,一个大的房子,也可以说是一个大容物。书中说的:到2000年的时候,宾夕法尼亚大学有一个教授出来定义,那时候企业的数据已经到泰了,他说200泰的数据就是大数据了,那泰到底是什么样的单位呢?比如全世界最大的图书馆是美国国会图书馆,美国国会图书印刷品的含量,不包括电子图书加起来是15泰,北师大应该是2个泰或者更少,这个数据就叫“泰”。

2代公民的生活。data在五年的时候,应该有一个创始人,他发现一个东西:同一个计算机芯片,同一个面积上晶体管的数量每一到两年就要增加一倍,这意味着什么?意味着计算机处理的能力越来越强,存储的能力也越来越强,同一个面积上东西越来越多,越来越密,一到两年就增加一倍,物力存在器的性能不断上升,价值不断的下降。有一个考证说,从五十年代起最早的存储器发明到现在,存储器的价格下降了300万倍,大家可以想想,历史上还有什么商品它的价格能在半个世纪下降300万倍?而摩尔定律也成为了一个代名词,呈指数形发展的变化,急剧变化的状态,剧变的变化。我们可以看看,这个图代表摩尔定律,是条直线,为什么是直线呢?因为没办法画,如果严格按刻度来画的话应该是一条横轴的曲线。涂先生在书中分析了:“1988年一个科学家提出了普适计算,普适计算提的不多,大家都提物联网。物联网是普适计算一个子概念,人家计算机的浪潮是分阶段的:第一个阶段是主机阶段,到80年代由于微软、苹果一直到个人电脑的阶段,88年互联网之后,科学家说这不是结果”。

“一个主动你就能改变的时代,因为资源就在那里,你不能去等其他的人”这是涂先生的观点。他说说影响公民的第一点:公民最主要的精神是什么?是积极地介入,积极地改变。影响我们公民的第二点,书里面有很多关于“大数据”时代的隐私文化,有的专家说87%都不能定位,只要通过“大数据”挖掘就会定位,这是影响我们公民生活的一个巨大的挑战,就是隐私权的挑战,而隐私权是一个非常重要的问题,是对个人自由的凭照。他为什么用这么大的篇幅来写隐私权利呢?也是因为我觉得,我们中国社会特别需要隐私权利,不仅是政府在侵犯公民的隐私权利,我们公民彼此之间也在不停地侵犯隐私权,而且大家习以为常。但是隐私权是一个文明社会的标志,越文明的社会,越注重隐私权,个人才越有自由,隐私权是把自己跟公共生活划分开的一条界线,保障个人的自由。社交媒体让我们进入一个前所未有人文相连的时代,这影不影响我们的公民生活?这是最大的隐患,为什么?它把我们人跟人连接起来,我们知道人跟人一旦连接起来,1+1大于2的作用。

总之,使我感受到当前我们正生活在,每天都不同、都高速度发展、激烈竞。

4争和大数据时代。我们每个人都必须面对大数据时代、结合实际面对挑战,要相信“想不到事情会发生,想不到的速度会发生”。要及时更新知识、广纳信息、梳理思维及时做出正确判断、做好工作学习生活中的精准决策。

大数据英语(通用18篇)篇七

一、为了提高我省工商行政管理机关电子政务应用水平,加强数据管理,明确数据传输、数据检查、数据库管理、数据安全工作的职责,制定本制度。

二、本制度所称数据传输是指我省各级工商行政管理机关对批量信息数据或规定信息数据的发送、接收过程;数据检查是指对要发送数据和已接收数据的正确性、完整性、逻辑性检查;数据库管理是指对本工商行政管理机关和所属下级工商行政管理机关数据库的管理;数据安全是指对于数据传输和数据库的信息安全管理。

三、各级工商行政管理机关信息中心(含信息化归口管理部门,以下简称信息中心)负责牵头实施数据管理,工商行政管理机关各工作部门应加强数据录入、数据更新工作,不断提高数据应用工作水平,配合做好相关数据管理和质量保证工作。

四、数据传输。

(一)信息中心应落实各级工商行政管理机关网络维护人员,明确管理职责,每日对网络运行情景进行检查,如实记录网络运行日志,发现网络运行故障及时予以排除,确保工商行政管理网络通畅运行。网络运行日志应包括运行日期、各个端口运行状况、服务器工作状况、通信设备工作状况、故障处理排除情景、职责人员签名等资料。

(二)网络维护人员对要发送信息、数据应进行最终检查,对有缺、错、漏项的应要求录入部门进行补正,对违反网络安全有关规定或存在安全隐患的应拒绝发送。信息数据发送完成后,应及时通知接收方查收。

(三)接收方网络维护人员应及时对接收数据进行检查,发现数据益出、数据断点、接收失败应及时排除问题并通知发送方重新发送,确保数据库的完整。

(四)不经过网络维护人员处理的直报信息、数据,由发送部门和接收部门按照上述要求进行处理,网络维护人员应给予技术帮忙。

(五)在启动应急预案时,网络维护人员应按照应急预案要求,确保网络畅通并及时发送、接收信息数据。

五、数据检查。

(一)各级信息中心应按照《贵州省工商行政管理机关数据质量检查制度》规定的办法,定期或不定期组织数据质量检查,经过坚持不懈的开展这项工作,促进工商行政管理机关数据质量的不断提高。

(二)数据检查项目,应根据上级金信工程建设要求和本地开展电子政务建设的实际,针对存在的问题具体拟订。

(三)对于在数据检查中发现的数据质量问题,应在三个工作日内及时通报相关单位进行补正和重传,相关单位接到通报后,应在七个工作日内完成补正和重传工作,确因工作量大等原因,不能在七个工作日内完成的,应及时报告上级信息中心,并组织力量在最短时光内完成补正和上传工作。

(四)对于在检查中发现的擅自改变数据指标体系,擅自违反或扩大数据指标逻辑内涵进行处理的数据,应比照前款规定及时予以纠正和补传。

(五)各有关部门对于数据质量检查和补正上传工作应当进取配合,不得设置人为障碍或无故拖延。

六、数据库管理。

(一)各级工商行政管理机关信息中心应指定专人负责对数据库的管理,数据库管理人员应明确管理职责,定时对数据库进行检查,检查情景应记入运行日志。

(二)数据库管理人员应视工作量情景,以不影响工作为原则,每1~5天进行一次数据备份。不得因数据备份不及时、不完整造成工作损失。

(三)数据库管理人员发现数据库不安全隐患或xx威胁时,应采取措施加以预防或制止,必要时能够切断用户接入并向有关领导报告,安全隐患或xx威胁消除后,应及时将切断用户接入。

(四)计算机使用人员应自觉理解数据库管理人员的监督,不得在非涉密计算机上录入、传输、查询、保存涉密信息数据,不得在非涉密计算机上安装、运行涉密程序、软件,不得使用非涉密计算机联接、访问涉密信息网络。未经许可,不得擅自下载、安装、使用与工作无关的程序、软件。

(五)数据库批量录入、查询必须做好书面记录,如实记载录入查询的时光、数量、录入查询人姓名等有关情景。

(六)数据库中的过期、冗余数据每半年进行一次清理,清理中发现需要删除的数据,应书面报省局信息中心,经核对批准后方能进行。未经正式批准,不得擅自删除数据。

(七)数据库上传和接收数据,按照本规定第四条办理。

七、各级信息中心应采取切实有效的措施,保证工商行政管理数据标准的贯彻执行。在应用中发现数据指标体系有不满足、不适应工作需要的问题,应及时书面报省局信息中心,由省局信息中心统一做出修改。不得擅自增加、减少或改变数据结构。

八、数据管理职责。

(一)因违反上述规定导致工商行政管理机关行政许可出现过错的,按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关行政许可过错职责追究暂行办法》追究有关人员的职责;因违反上述规定导致工商行政管理机关行政执法出现过错的,按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关执法过错职责追究办法》追究有关人员的职责。

(二)因违反上述第四条第(二)款、第六条第(三)款、第(四)款规定,造成泄密的,依据国家安全保密和计算机安全管理有关规定追究有关人员的职责。构成犯罪的,移送司法机关追究刑事职责。

(三)除以上情形以外,如违反上述规定,视情景每次扣减该单位绩效分1~5分,个人职责的追究办法,由被扣分单位研究决定。

九、本规定适用于我省各级工商行政管理机关的各类信息数据管理。

十、本规定自公布之日起执行。

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大数据英语(通用18篇)篇八

华尔街交易员的工作日通常是这样度过的:早晨起床后,从移动设备登录金融信息终端,开始浏览财经新闻,并检查前一日的证券交易状况。然后吃完早餐去上班。不论这名交易员属于买方还是卖方阵营,出于规范及安全角度的考虑,他最终都会端坐在一台金融终端前,了解全球市场的实时信息,继而开始新一天的交易。金融从业者几乎每天都要做出决定,是持有还是卖出证券,因此需要大量的市场数据帮助他们进行判断,这就为金融信息提供商奠定了生存基础。一些公司比如雅虎(yahoo),虽然也提供即时通讯服务,但不论从买方或是卖方角度讲,在全球拥有超过30多万订阅用户的彭博终端(bloombergprofessionalservice)仍是他们最主要的沟通网络。由于媒体业务的强大影响力,很多人会把彭博(bloomberg)误认为是一家媒体集团。事实上,媒体只占彭博总体业务的极小部分。,彭博整体营收约为80亿美金,其中82%来自彭博终端,另外14%来自与终端紧密相联的其他业务,比如企业解决方案及交易簿业务等。剩下仅有4%由媒体业务贡献,包括电视、广播、网络、杂志和移动平台等。显然,彭博的最核心业务仍然是提供各类金融资讯。我们把此种模式称为“四腿桌子”(afour-leggedtable)。这张桌子的“四条腿”分别是数据、分析、新闻报道以及客户服务。一方面,彭博与全球500多家交易所合作,将各交易所的实时信息和统计数据提供给金融从业者。另一方面,彭博还拥有数以百计的第三方数据提供商。由此,就可涵盖包括股票期货外汇交易市场、商品信息以及各类经济统计数据等在内的最全面的金融信息。当这些信息到达彭博的数据中心后,除了上传数据库之外,彭博也会将相关的分析实时提供给各地的客户。在保持金融市场透明度的同时,为交易员提供观点和分析。此外,彭博自己也会生产大量的金融信息。彭博新闻社在全球72个国家设置了146家分社,并拥有2300多名记者和媒体从业人员。这样每天就能产生超过5000篇新闻报道,内容从金融、艺术、时政再到体育,社会生活的.各个门类几乎都有涵盖。而在具体新闻的报道上,我们则沿用了彭博新闻创始人及总编辑马特・温克勒(mattwinkler)提出的“5f”原则,即新闻首发(first)、最快报道(fastest)、坚守事实(factual)、善于总结(final),以及富于前瞻(future)。至于新的发展策略,我可以举下面这个例子进行说明。全球桌面金融信息的市场约为150亿到160亿美金。大型金融机构会因技术需求进行基础设施建设,即将金融数据传输进他们的内部系统,并进行企业内或企业间的传播交流,那对金融机构而言将是一个更为庞大的市场。在此过程中,彭博可以帮助他们减少整体运营成本。从事金融行业的人,几乎都对中国的经济增长和资本市场抱有强烈期待,但本地市场又有其特点。在我看来,全球金融市场,不论哪个国家,都经历了一个进化成熟的过程,即从政府短期主导的债券市场,到国债市场,再到企业债券市场,直至股票市场等等。中国的特点是决策者在考虑如何让市场往前进化时,具备高度的深思熟虑,且尽量规避风险。部分新兴市场国家在开放资本市场时,不少因过于简单迅速,出现市场混乱。而中国则显得非常小心谨慎,遵循原则一步一步向前推进,对此我非常赞赏。中国的资本市场无疑正在经历一个激动人心的开放阶段,未来或许更值得我们期待。(采访整理/本刊记者杜秀)。

大数据英语(通用18篇)篇九

在大学英语教学改革中,应该明确大学英语教学的目标。在大学英语教学中,要切实提升学生的英语综合应用能力,发展学生的自主学习能力,提升学生对英语文化的感知能力。学生英语教学中重点是听说能力的培养,打破哑巴英语的局限性,提升学生的跨文化交际能力。

在听说能力培养的基础上,也应该提升学生的写作能力和翻译能力。在写作能力和翻译能力培养前,应该提升学生的阅读能力,通过阅读培养学生的语感,增加学生的词汇量。阅读是知识输入的方法,在语言知识和文化输入后,学生通过听说能力的训练,可以将知识输出。

(二)构建具有特色的大学英语课程体系。

在大学英语教学改革中,应该促进人才培养,从学校的办学特色和人才培养的.目标出发,构建具有特色的大学英语课程。在大学英语课程体系构建环节中,应该结合学校其他学科的需要,使大学生在四年的学习中都能接触到英语,提升他们的视野。在大学一年级和二年级,学生可以学习综合英语,大学三年级和四年级,学生可以针对自身专业的需要,学习专业英语。通过专业英语的学习,学生可以将自己的专业与语言融合,在今后的就业中发挥自己的强项。

高校可以构建具有特色的英语课程体系,把握好英语教学的改革方向。英语教师要了解各个专业的背景知识,将一些专业术语讲述给学生,推荐相关的专业教材让学生阅读,在专业英语的熏陶下,学生的专业知识和语言能力都能得到相应的提升。

(三)完善听说教学改革。

大学英语教学的目的在于提升学生的英语应用能力,尤其是听说能力,使学生在今后的工作中可以正常交流。所以,在教学中,教师要重点培养学生的听说能力。合理的选择听力和口语教材,在课堂上做到听说并举。在听力课程中完善听说训练,同时在阅读课程中也应该完善听说能力。教师在课外时间也要实施英语听说能力教学,指导学生在课外进行听力训练。高校内可以组织学生进行听力练习,教师可以为学生准备不同题材的听力材料,练习学生的听力。可以通过微信等建立听力平台,学生平时可以分享听力资料,每天养成听英语的习惯。

(四)培养自主课外阅读的习惯。

教师可以为学生推荐优秀的英语作品,学生在课外可以阅读,提升学生的语感和词汇量。语言知识的讲授要有一定的词汇作为依托,所以学生平时可以加大阅读量。通过阅读文学作品,提升自身的阅读能力,有助于提升学生的英语综合能力。

高校内部可以建立网络自主学台的方式,教师和学生可以在平台上进行互动。在平台上让学生进行更多的阅读实践,对学生的阅读能力进行系统性的评价。教育中坚持以学生为主体,在学生理解文章内容的基础上,教师可以对其中的重点词汇和语法点进行分析,通过互动的方式,提升学生的记忆力。在平台上,教师可以创设情境,使学生都参与其中,通过朗读竞赛的方式,提升学生的阅读兴趣。在阅读中,教师要制定分层目标,防止有些文章的难度太大,学生理解不了,产生抵触情绪。教师应该结合英语文学作品的难易程度,让学生完成阅读。通过制定计划的方式,每个学期让学生完成一定的阅读量。

大数据英语(通用18篇)篇十

美国国家标准和技术研究院对大数据做出了定义:“大数据是指其数据量、采集速度,或数据表示限制了使用传统关系型方法进行有效分析的能力,或需要使用重要的水平缩放技术来实现高效处理的数据。”我们认为大数据价值链可分为:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,是大数据价值的实现,是大数据应用的基础,其目的在于提取有用的值,提供论断建议或支持决策,通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。

虽然这些传统的分析方法已经被应用于大数据领域,但是它们在处理规模较大的数据集合时,效率无法达到用户预期,且难以处理复杂的数据,如非结构化数据。因此,出现了许多专门针对大数据的集成、管理及分析的技术和方法。

布隆过滤器:其实质是一个位数组和一系列hash函数。布隆过滤器的原理是利用位数组存储数据的hash值而不是数据本身,其本质是利用hash函数对数据进行有损压缩存储的位图索引。其优点是具有较高的空间效率和查询速率,缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器适用于允许低误识别率的大数据场合。

hash法,其本质是将数据转化为长度更短的定长的数值或索引值的方法。这种方法的优点是具有快速的读写和查询速度,缺点是难以找到一个良好的hash函数。

索引:无论是在管理结构化数据的传统关系数据库,还是管理半结构化和非结构化数据的技术中,索引都是一个减少磁盘读写开销、提高增删改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要额外的开销存储索引文件,且需要根据数据的更新而动态维护。

trie树:又称为字典树,是hash树的变种形式,多被用于快速检索,和词频统计。trie树的思想是利用字符串的公共前缀,最大限度地减少字符串的比较,提高查询效率。

并行计算:相对于传统的串行计算,并行计算是指同时使用多个计算资源完成运算。其基本思想是将问题进行分解,由若干个独立的处理器完成各自的任务,以达到协同处理的目的。

传统数据分析方法,大多数都是通过对原始数据集进行抽样或者过滤,然后对数据样本进行分析,寻找特征和规律,其最大的特点是通过复杂的算法从有限的样本空间中获取尽可能多的信息。随着计算能力和存储能力的提升,大数据分析方法与传统分析方法的最大区别在于分析的对象是全体数据,而不是数据样本,其最大的`特点在于不追求算法的复杂性和精确性,而追求可以高效地对整个数据集的分析。总之,传统数据方法力求通过复杂算法从有限的数据集中获取信息,其更加追求准确性;大数据分析方法则是通过高效的算法、模式,对全体数据进行分析。

[2]黄晓斌,钟辉新.基于大数据的企业竞争情报系统模型构建[j].情报杂志,20xx(03).

大数据英语(通用18篇)篇十一

数据,对于我们现代社社会来说,已经是再熟悉不过了。大量化(volume)、多样化(variety)、快速化(velocity)和大价值(value)。这四个v就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道,比如我们平常所说得“眼观六路,耳听八方,”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有,在我们平时的学习中,我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说,数据已经成为了我们的影子一样,无时无刻的在我们的身边活动。

拿到《大数据》这本书时,吸引我的不是书评的内容,而是书的封面上的一句话“除了上帝,任何人都可以用数据说话。”也就是说,上帝可以不用数据来说话,但是,作为一个平常人,我们做事,言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。

那么数据真的就是那么重要吗?其实不然,数据果真有那么的重要。作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下,是如何造福美国人的。使得美国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例,以及利用数据会有什么样的后果。当然,作者在书中也很明确的表达了自己观点,也就是数据要被人利用,利用的好了,造福人类,否则,祸害无穷。

毫无疑问,我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是,大数据浪潮的来龙去脉如何?数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正?又何以给我们带来无限的商机,既便利又危及我们每个人的生活?《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时,与其说这是个新概念,还不如说就是一个现实。信息技术的迅速发展和普遍应用,存储能力的膨胀,网络传输的便捷,必然产生巨大的数据量。即使是一个公司,经过多年的积累,产生的数据也是惊人的。每天繁多的数据,这就是要求企业要很好地存储数据,利用数据通过数据,使得数据说话,提升企业的业绩和知名度。

对于一个企业来说,比较实际的倒是关注一下企业微观大数据,如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据,采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念,筛选、组织、关联、分析,精细化管理和挖掘数据,探索规律性的东西,指导企业活动。尽可能多的获取数据,首先是要有心,对于公司员工来说,随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等,经过整理,把它变成公司的数据资产;然后是要有据,信息与数据最大的不同,就是数据是能够度量或者确定的信息,不能“毛估估”,收集数据要精细化,要准确;其次要有序,数据需要存储,更加需要整理,单个数据没有很大意义,静止的数据也没有很大意义,有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。一个大杂烩的数据库,在需要时让人找不到北,没有任何意义。再次,需要技术支持,大量的数据如何检索,如何关联,单靠人脑是不行的,需要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。对于一个企业,最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统,采用各种信息终端采集内部和外部信息,通过分析、归纳、筛选,形成管理数据,某些数据可以成为系统的“本能”,一旦触发能够自动做出反应;某些数据可以成为组合信息提交大脑综合分析,作出决策和反应。数据应该为人服务,这是一条基本原则。在大数据时代始终发挥人的主观能动性,采用先进的理念和技术驾驭数据,让人们生活更方便,工作效率更高,劳动强度降低,为社会创造更多的物质财富和精神财富。

在中国,统计部门提供的数据,是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。只有真实可靠统计数据,才能使政府决策有的放矢,人民了解国家经济与人民生活的真实状况。如果统计数据虚假不实,就会误导政府和人民,让政府失信于人民。因此,我们一定把握好数据的生命线—质量关,确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。

二、如何高效有序地收集数据?

收集数据的目的是为分析利用数据。通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素,提高政府管理、决策和人民生活水平,实现“用数据改进管理”。因此,作为统计人,不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确,更重要的是要善于分析利用数据,写好专业分析报告,发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。

此外我们还可以看到不少政府机构或者其他一些组织也在开始大数据解决他们遇到的一些问题。在本书的最后一章,作者告诉了我们大数据可能带来的坏处。如:通过大数据可能我们的个人各种信息、隐私会很容易地被大数据的拥有者找到,这些信息,可能被政府用来监管我们等;通过大数据可以预测可能发生的事,或者预测我们人个人本书即将做的行为,书中有个例子:警察通过大数据分析得出一个人即将可能犯罪,并把它逮捕了,但事实上这个人现在并没有犯罪。也许这就限制、约束了我们个人的自由。

看完这本书,颠覆了自己之前的一些想法:以前我们认为错误的数据是没有用,我们需要保证统计的数据的准确性,但是在大数据中,错误的数据也是有用的,它和其他所有相对正确的数据一起构成了整体,也就算不了什么了。我们同样可以从这些数据中得出比较正确的预测和分析。google利用人们搜索的关键字来预测和判断某个地区是否发生流感,google通过分析这个地区的人们搜索和流感有关的词的数量等来分析得出。google从互联网抓取数以亿记的各种语言、各种翻译水平的翻译结果,使用其翻译出来的准确率比那些微软使用正确的词库翻译出来的句子准备率更高。我自己的感想是,其实大数据无处不在,只要我们细心,我们就可以挖掘出身边的那些大数据,并做一些有意义的是,就像书中说的那样,我们不需要强求每条数据都那么真实准确,但是从大量的数据中我们就可以得出相对准备的结果。未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。

大数据英语(通用18篇)篇十二

(赵元)。

最近闲暇之余我读了徐子沛先生的《大数据》一书,真是让我受益匪浅。《大数据》又叫做《大数据:正在到来的数据革命》。全书通过讲述美国在过去的半个世纪里所发生的关于信息、技术方面的典型案例,来为读者剖析出一个浅显易懂的“大数据”。

《大数据》一书,之所以珍贵、便于阅读,在于徐子沛先生在写作过程之中,将原本高、精、尖的数据专业的专业术语,转而用浅显易懂的话语来表现,使得本书成为了一本平易近人的科普读物。使得阅读此书的读者无论年龄、专业、学识,都能最大限度的接触到书中所阐释的基本知识。而我作为一个农行从业四年的员工,当然也有属于我自己的一些感想:

《大数据》一书之中,所提出的一个关键性的问题就是为什么在近几年出现了“大数据”这一词语?作者举出了美国在2009年的相关数据,我从中发现了对该问题给出的一些答案。书中举例,麦肯锡《大数据:下一代创新,竞争和生产率的前沿》报告中进行估算,政府848pb,传媒行业715pb,离散制造业966pb。正是针对相关数据指标的增长,以及当前以全球化为背景的数据信息开放化,各类信息的自由化等原因,导致了面对数据的分析,以及数据的处理,数据的预测和数据的决策都有了更高的要求。这些要求导致我们在针对经济全球化,交流多元扩大化,各个专业管理与发展的精细化必须有一个相对宏观的经济分析头脑。书中使我感触最深的是,针对美国目前发展中的大事件以及现象,例如,美国矿难的悲情历史,街头警察的创新创奇,美国最热的交友信息平台facebook与推特,以及美国纠结百年的统一身份证的问题等,都一一分析了其背后所蕴含的经济学、金融学道理,以及这些时间的背后数据对于美国政府,公民以及社会的种种挑战。书中针对美国半个世纪的发展历程,逐一的分析其内涵,并将美国的发展与进步的基本原因归结为开放和创新。正是因为在这个时代美国强调对于互联网的最大利用化,才有了即使面对压力和强大的经济困难还在稳步前进的现代美国。

这本书给了我最大的启迪,说实话不是那些经济学案例,也不是那些几年前的数据信息。而是一种如何发展的理念。美国正是有了开放和创新才有了如今不断发展中的世界第一强国。而我们中国对于开放和创新却还没有做出最好的诠释。虽然我国的改革开放,技术创新已经取得了一定的成绩,但是面对发达国家我相信其中的差距也是不言而喻的。大到一个国家,小到一个集体,都离不开开放和创新。读了徐子沛先生的《大数据》,我思考最深的不是国家的改革与创新,而是我身处的农行的发展与创新。

作为一个在农行工作了四年的员工,我热爱的着我的岗位,也热爱着我为之努力奋斗的中国农业银行。面对农行未来的创新与发展,在对了这本书以后我针对自身的岗位得出了一些不尽成熟的想法:一方面,我们农行有自己的理财产品,而我行主要的营销方法还是有些被动,我的一点想法是可以多做集中性质的营销,例如在浦口区农行网点附近繁华地段发放宣传单,或者针对有需要的企业可以进行集体宣传,使我行的优质产品深入人心,从而也可以提升我行的基本效益。例如去年举行了几场“新老客户答谢会”,如果举办的次数再多一点,我觉得效果会更好。

另一方面,对于我行的创新产品我也有一些想法。创新是任何个人,企业,乃至国家的发展原动力。那么,我行也应该响应时代的召唤。近日,正值旅游的黄金时期,很多人选择出境旅游,但是有很多国家不支持银联卡,所以很多人想办理visa或mc的信用卡,但是信用卡办起来需要至少半个月的时间,且要求比较高。所以现在有的银行正在发行visa或mc的借记卡,且申领条件比较简单、速度快。我行可以参照并大力开发这一领域。

以上两点只是我个人的一点想法,虽然还有些稚嫩,有些不成熟,但是这两点是我看了徐子沛先生的《大数据》一书以后,基于我对农行的热爱,有感而发,由心而生的。

2013年09月。

大数据英语(通用18篇)篇十三

但没人做过。

每个人都以为其他人做过,

因为每个人都声称自己做过。

这个比喻为尚处在萌芽幼齿阶段的大数据蒙上了一层有趣且暧昧的意味。

在本次sdcc(中国软件开发者大会)上,一些真枪实弹地做过大数据的高中生行业精英,向小伙伴们普及了一些有趣的冷知识。

大数据的隐秘魅力就在于,他比你都了解你。你以为你每次按下手机按键的动作都是一样的吗?哈哈图样图森破。

来自今日头条的技术副总裁杨震原告诉童鞋们,他们正在测试的“黑科技”,恰恰能从你点击按键的时间和手指面积,推测出你当时的情绪。你的漫不经心、愤怒或者感动,都能够成为后台为你推送何种消息的依据。未来,如下场景可期:

那么这种“恰到好处“的情绪拿捏和大数据有什么关系呢?实际上对你情绪的推测是建立在对你多次正常点击的记录之上的。这种行为数据甚至在你还未意识到的时候,就“出卖”了你的情绪。

今日头条技术副总裁杨震原在分析一个按钮的平均触摸时间。

银行每天的交易账目流水的统计数据,并不是大数据,而每个用户在拿号之后等待了多久才排到,有多少用户骂娘,有多少用户过于焦急愤而离去,这些真正的行为才是大数据。

杨震原又举了今日头条在应用中的另一个例子。

实际上,你在一篇文章的什么位置停留多久,然后划动了多远,在新的位置停留了多久,是否看了评论,看了几条评论,都可以按顺序被记录下来。接下来就是通过算法评估读者的兴趣所在。

csdn创始人蒋涛也特别提到,美国电商平台wish正是用大数据的方法,根据每个人的数据不同,“看人下菜碟”地推荐你可能喜欢的货品,三年时间已经发展成北美最大的电商之一。

所以,一个悲伤的消息是:未来如果你要隐藏自己的身份,不仅仅要变装易容伪造指纹,甚至连点击手机,查看文章的习惯都要改变了。

如果要想知道有多大比例的人喜欢gv,那么只需要做好抽样调查就可以了,没有必要对所有人进行调查。但是如果你想要推销宅腐的周边智能硬件产品,则需要逐个排查每个人“独特”的兴趣爱好。

所有数据一个都不能少,这就是所谓的“全量加工”,这些数据的制造者正是各大厂商利润的源泉。

360商业产品首席架构师刘鹏是一名网红,他在很多场合都强调:全量加工才是大数据。他说,涉及到个性化推荐、计算广告、个人征信这些场景,大规模的计算就是无法避免的。

从技术角度来说,之所以大数据可以做到这么精准,也主要得益于技术的进步。感知设备被丰富地用在五花八门的硬件上,使得以前无法记录的数据,现在都可以被记录了。

大数据应该交给机器做决策,而不是交给人做决策。

这种洋溢着对人类深深不信任感的论断同样来自于刘鹏。在他眼中,大数据是为机器提供的食粮。而能够驾驭大数据的人类基本只有两种:数据科学家和统计工作者。

it企业中养一群科学家的可能性为零。而人类的判断往往基于宏观、战略,不可能有精力做到“因事而异”。相比之下机器的判断比人类更加细致。比如为每个用户比如画像、贴标签。所以,要想把大数据利用透彻,愚蠢的人类还是暂时靠边站吧。

“数据”这两个字,天然给人一种完美而且精准的感觉。在这方面,大数据要挑战你的底线。作为数字广告领域的大牛,刘鹏强调,大数据可以存在半一致性这样模棱两可的属性。换句话说,允许数据错误和丢失。

纳尼?错误的数据也是好数据吗?没错。由于数据量巨大,而且分析半天往往没什么有用的收获(价值密度低),分析者往往需要选取一些特征数据做加工,而对于这些特征数据,也许还要简化之后再加工。所以最终大数据要达到的结果是难得糊涂,却一针见血。

所以,如果有人向喜爱人民网的你推荐草榴的时候,先不要发火,你可能只是大数据的一个错误罢了。

如果你是一个鲁莽的人,最想知道这个情况的无疑是你的汽车保险公司,想必你的保费会居高不下;如果你是一个谨小慎微的人,最想知道的也是保险公司,因为它可以用打折的保费吸引你投保。

在你身上,甚至存在一个精确的“岀险率”数字。这个听上去很惊悚的数字恰恰是保险公司利润的来源。因为不掌握这样大数据的个人,是无法计算自己的岀险率的。保险公司恰恰利用这种信息不对称,给一个岀险率是万分之一的人开出了千分之一的保价,相当于赚了十倍的利润。

数据比它看上去的样子更险恶,这是大数据业内人士的普遍共识。即使隐去了你的姓名电话等等敏感信息,只保留你和其他人联系的记录,熟悉你的人完全可以猜到你的身份。目前大数据的安全性,在他人的恶意之下,显得力不从心。

隐私问题,制度只能解决20分,剩下的80分要靠技术进步来解决。

刘鹏如是说。期待市场倒退到前大数据时代,似乎没有希望了。

如何精确统计出有多少人喜爱苍井空,有多少人喜欢武藤兰,但是又不泄露到底是谁喜欢苍老师,谁喜欢武老师,这是目前大数据的最前沿研究。

有关大数据的政策再严格,没有一套可靠的保密技术,数据的安全都是无从谈起的。隐私算法、数据脱敏、数据隔离。都是研究的方向。在此之前,各位的大数据还都在相对危险的状态。这也是为什么目前法律没有禁止数据买卖,而各大巨头却不敢将数据出售的原因。当然,大数据库市场价目前比较低也是一个重要的原因。

大数据英语(通用18篇)篇十四

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。

大数据英语(通用18篇)篇十五

【百度大数据交响乐揭秘百度大数据的来历】近日,百度推出大数据奏鸣曲,运用百度指数平台分析热搜事件的涨跌态势,科学绘制大数据生成一条年度热搜事件曲线,并由专业音乐家整理、谱写成曲。据了解,在过去的一年里,百度平均每天接收到超过50亿次搜索需求,用户的每一次搜索点击都成为这首奏鸣曲的音符,13亿人共同奏响了2015时代之音。

这首宏大的年度交响乐曲特别邀请国家著名作曲人张朝谱曲,中国国家交响乐乐团担纲演奏。据了解,这个乐团与新中国共同成长,曾演绎过《梁祝》、《黄河钢琴协奏曲》等经典作品,代表着中国交响乐的最高水平,这也是中国交响乐团首次与百度跨界合作。

这部奏鸣曲信息量庞大,通过艺术的形式把原本冰冷的搜索数据多元化地展现出来。整部乐曲共分为五大部分,第一乐章,2015,从回家开始;第二乐章,重新出发;第三乐章,离别和考验;第四乐章,跋涉中的荣耀;以及第五乐章,永不止步。

乐曲根据搜索指数的曲线抑扬顿挫、婉转起伏,让我们随着音乐不自觉回想起2015共同经历的时代记忆。过去的2015,我们在行走中探索,在探索中改变,在改变中创新。科技的发展,让原本的绝无仅有逐渐变为生活中的习以为常。

大数据英语(通用18篇)篇十六

12月8日消息,第一财经商业数据中心发布的《中国互联网消费生态大数据报告》显示,中国7.1亿网民将成为潜在的互联网消费者。

80后、90后消费观念大不同。

报告显示,80后与90后作为互联网消费领域的核心消费人群,90后在线上拥有鲜明消费特征,主要的标签是娱乐至上、爱新鲜和个性化。90后在玩乐方面的兴趣广泛,既表现出对桌游、美食、夜生活的喜爱,也对二次元、游戏等虚拟领域有着更高的付费意愿。

相比较下,80后则更顾家,在互联网理财、互联网地产、电商等消费领域有显著的消费特征,是互联网消费的主力人群。从阅读内容方面看,80后更加偏爱看健身、旅游、时尚、房产等话题的资讯;购物方面看,80后也更偏爱大家电、汽车用品、童装等居家物品,由此可以看出,80后互联网消费者特征的关键词是家庭化、品质和资讯控。

网红借力电商成“吸金王”

今年电商和社交的融合成为一个典型现象。数据显示,红人经济的发展使得红人店铺的浏览成交高于一般女装店铺,近50%的粉丝有重复购买的行为,并且规模大的红人店铺比一般红人店铺转化率高出57%。可以看出电商红人的店铺具有粉丝粘性高、高浏览高转化以及销售爆发力强的优势。

便捷和品质成互联网消费核心诉求。

移动互联网的渗透和众多新应用的兴起使得我国互联网消费生态不断孕育繁衍,消费者的需求也因此更加清晰细分,便捷与品质的诉求是两大明显特征。

报告提出,消费趋势的便捷主要体现在降低门槛、资源优化、服务整合和随时随地四个特性。以滴滴出行为例,滴滴优化夜间运力资源极大满足了人们夜间个性化出行的需求。数据显示,机场、火车站、餐饮等夜间交通资源不足的地方,使用滴滴出行的偏好度均呈现上升趋势,体现出网约车满足了消费者的`交通需求。

需求“品质化”则大大促进了商家运营发展轨迹的高端化、定制化、专业化和服务化。报告数据显示,从趋势上看,飞猪三年跟团游的增幅高于自由行的增幅,且跟团游中有近8成的订单数是当地游,可以看出组件式的“diy自由行”已成为了消费者旅游出行的新风尚,同时也反映了多元化的自由行产品为消费者提供了更丰富的定制体验。

大数据英语(通用18篇)篇十七

今年,火车票预售期由春节前60天缩短至30天。昨天下午,去哪儿网通过对60多万条飞机航线、50余万条铁路客运线进行大数据计算,对外发布了《春运大交通数据报告》,为回家旅客提供参考。报告显示,20春运期间,预计铁路车票中高铁占比将超4成;航班出发最集中的日期是年1月24日,十大难买票航线中,北京占了一半。同时“怡起回家”福利通道已开启,将为旅客提供最高金额达100元的火车票减免优惠券等多项福利。

火车票。

超四成人将坐高铁。

铁路向来是春运客运量最高的交通工具,据去哪儿网大数据预测,2017年12月15日将进入旅客春运抢票高峰,此轮去程购票高峰将和去年一样,一直持续到春节前结束。

今年春运,铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市,外来人口集中,也是多条铁路线路的起始地。一个显著的变化是,购买快速铁路车票的用户比例不断增加,选择乘坐高铁的人数占比达到了41.5%,选择乘坐城际铁路的人群比例也达到了10.3%,整体超过了总数的一半。乘坐上海出发的高铁线路人数最多,杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。

飞机票。

北京飞佳木斯特难买。

2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日,已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期,全国重要的机场将进入到繁忙状态,返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。

北京至成都、深圳至重庆、上海至哈尔滨、北京至三亚、广州至重庆、深圳至成都、成都至北京、重庆至广州、北京至哈尔滨、上海至成都,这十条是往年最热门的空中回家路。据去哪儿网大数据统计,北京至佳木斯的航线,在众多热门航线中并不起眼,但订票时间却比其他航线早很多,平均会提前36天。而从深圳回海口更早,一般提前43天,堪称最难买航线。记者注意到,在“春运期间十大最难买线路”中,北京起飞地就占了一半。

接送站。

4点到11点为乘车高峰。

春运期间,95%的旅客会有行李箱、背包并携带各种礼品,专车接送机/站成为热门出行工具。北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。

在接送机/站的用户中,25至35岁年龄段人群最高,占比48%,35至45岁占比也超过两成。在预约时间上看,男性一般提前在出发前3.5天至4.1天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分,其预约时间在4.1天至5.6天。

从出行时段上看,4点至11点为旅客乘车去机场、火车站高峰,其中5至6点出发人群最高,高达6.9%;10至11点又会出现小的高峰,出行占比为5.1%。

发福利。

买火车票最高减100元。

由华润怡宝饮料(中国)有限公司和去哪儿网发起的2017“怡起回家”春节活动于昨天正式启动。即日起至2017年2月11日,旅客打开去哪儿网app找到“怡起回家”专题可以参加红包抽奖,覆盖去哪儿网旗下机票、火车票、汽车票、接送机租车、度假、门票、酒店等全线产品。

其中,活动力度最大的是乘坐比例最高的“火车票”,活动为旅客提供了最高金额达100元的火车票减免优惠券,并可直接用于购票抵扣,还有千张“1元机票”秒杀、4000份车车代金券、4万份出游保险等多种优惠。过年期间,旅客还将享受到国内外12条免费度假线路、3万份怡宝定制红包和1万份出游保险的额外奖项。

相关。

北京至昆明高铁首发。

记者从北京铁路局获悉,自2017年1月5日起,北京将首开昆明、福田和绍兴方向高铁列车,北京西至昆明南最快旅行时间较现行直达特快压缩约21小时,实现“朝发夕至”。

铁路部门提示,为了配合此次运行图和下一步春运运行图的调整,12月30日以后的火车票预售期调整为30天。按此计算,今日最远可以买到2017年1月4日的火车票,有出行需求的旅客,可登录中国铁路客户服务中心网站或通过车站窗口、火车票代售处、拨打北京铁路局订票电话(95105105)购买车票。

列车调整。

首开北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高铁列车2对;。

首开北京西至福田高铁列车2对,g71/2次、g79/80次;。

首开北京南至绍兴北高铁列车1对,g39/40次;。

增加1对北京南至商丘g1567/8次高铁列车;。

延长3对快速列车运行区段:北京西至桂林北k21/2次延长至南宁;保定至南京k849/52/49、k850/1/0次延长至上海;天津至大同k608/5次延长至朔州;大同至秦皇岛2604/1次改为朔州至秦皇岛。

大数据英语(通用18篇)篇十八

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。

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