浅谈大数据技术及应用教案资料
浅谈大数据技术及应
用
浅谈大数据技术及应用（黑体小二）
哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲
摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举
关键词：大数据云计算应用
浅谈大数据技术及应用
1 引言
大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。
大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，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。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。
2 大数据的定义
一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段: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。
3大数据的价值
大数据在投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。[3]
比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。从大数据的价值链条来分析，存在三种模式： 1手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。 2没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业。3既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
下面是大数据在当下的杰出表现：大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库
存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度，而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划。
4大数据应用
大数据应用,是利用大数据分析的结果,为用户提供辅助决策,发掘潜在价值的过程。
4.1 大数据分析的关键领域
根据数据的生成方式和结构特点不同,本文将数据分析划分为6个关键技术领域。
4.1.1结构化数据
一直是传统数据分析的重要研究对象,目前主流的结构化数据管理工具,如关系型数据库等,都提供了数据分析功能。
分析商业和科研领域会产生大量的结构化数据,而这些结构化数据的管理和分析依赖于数据库?数据仓库?OLAP和业务流程管理成熟商业化技术。得益于关系型数据库技术的发展,结构化数据的分析方法较为成熟,大部分都以数据挖掘和统计分析为基础。
2.1.2文本
是常用的存储文字?传递信息的方式,也是最常见的非结构化数据。
存储信息最常见的形式就是文本,例如电子邮件通信?公司文件到网站页面?社交媒体内容等。因此,文本分析被认为比结构化数据挖掘更具有商业化潜力。通常情况下,
对于大数据的认识和理解
对于大数据的认识和理解 这学期选修了网络工程这门课程，当时是抱着扫盲的态度选的这门课程，给自己定的目标不高，只需要对一些基础的概念和网络结构有些认识就可以，以免以后在人前谈论的时候不至于成为IT文盲，被一些专业性的技术人员所吓倒。事实证明，态度决定一切，由于自己刚开始设定的目标就比较低，所以注定能够上升到的水平也就不高。 经过这几周的学习，对计算机网络的基础知识和大致结构有了一个粗浅的认识。由于学生本身这方面的基础不扎实，知识结构在这方面比较薄弱，所以不能在技术方面进行深入的研究，只能对一些理论性的知识做一些了解和认识，建立起大概的知识框架。在学习过程中，魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻，关于大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣，越是自己私下里做了一些阅读和查询（主要是维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》和网络上查看的一些资料）。最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了他人关于大数据的一些理论后自身的认识。 在这之前，我发现身边很多人都提起过大数据，其中包括老师和同学。可是对于这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“无知”，因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感，别人知道的东西我不知道，就会感到焦
虑，无论这些信息对你有没有用；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。当然我也一样，虽然我希望能有些不一样，但是自己实在欠缺IT这方面的知识，所以也只能查阅一些资料，翻阅了最新的专业书籍，在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似于文献综述的报告，其实我很真诚的希望进入事物探寻本质。下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识 大数据的一些相关理论： 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“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。” 业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论这句话是谁说得，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感
浅谈大数据技术的行业应用
浅谈大数据技术的行业应用 其实在没上这门课之前我只是认为大数据无非是信息时代的自然产物，随着互联网的通畅自然会存在更为庞大的数据规模，只是没想过数据规模会如此的庞大，正如老师的PPT也指出人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟，每天会产生超过10TB 的数据，Twitter 每天就会生成超过7TB 的数据！天啊，这简直就是数据的汪洋大海，每个IT企业都在努力的在此间浮沉，努力不被数据大海淹没同时又奋力滑向那零零星星的富庶小岛。我不知道我刚才的比喻是否恰当，不过我想表达的就是数据虽然那么多，有海量的数据和各种不同类型的数据，但这并不是垃圾堆，其中其实掩藏着很多的金矿的。老师上课讲的关于算法来识别用户是否怀孕，进而不同声色的为她们推荐即将成为妈妈的各类产品诸如纸尿裤之类的让我非常感兴趣，让我发现原来营销可以做到这样的地步，利用算法提前预测用户与自己有关的一切消费行为然后加以利用转化为自己的实际发展利益，还有银行卡通过消费行为来判断预警依次来降低风险，这样内容着实让我开了眼。我也相信随着大数据技术处理的进步，大数据对于我们生活潜移默化，还有企业经营理念深刻的影响还会进一步加大的。我以前在网上也曾看过一个关于大数据处理用于音乐App歌曲推荐的算法，主要是通过你听歌曲的历史来记录分析找寻到与你相似品味的客户，然后把他们曾经听过的喜爱的歌曲再推荐给你，这个的确效果非常好，当然这个必须要依托大数据了。大数据其实还是对海量数据进行分发，处理和筛选，然后给下游的客户们来创造的价值。而获取新的客户，还是创造客户新的消费点和欲望方面大数据的确算是颠覆了之前的公司运营模式，不必依靠打折降价烧钱促销大面积撒网，而是通过大数据找到对应的客户进行精准营销等等，的确给公司带来很多便利又节约了很多的资源，人力物力和资金。但有些时候总有些事情不尽然如人意，比如之前携程的数据库不幸泄露，然后许多客户因其真实信息曝光遭到诈骗，而考虑到银行的数据如果操纵不当，那损失可算不可估量了，其实我们一直在一艘在海上摇摆的船上，不仅要享受因海水浮力带来的便利，更要关注大数据安全的问题来保证船的稳定航行，毕竟能载舟，亦能覆舟嘛~而老师在课上也算提到过提供大数据服务的公司是可以随便浏览其客户储存在上面的信息的，这种信息隐患也算是一种无奈吧。还有一个观点其实算我之前在网上看到的，也蛮有趣的。虽然通过大数据挖掘可以找到很多商机，但总有种知其然而不知其所以然之感，虽然我们知道这俩商品放在一种卖肯定会提升销量，但我说不出其中的原因，也无法此类现象之后的逻辑推理下来的发展演变。所以大数据挖掘出的信息在某些时候算是对现实世界的一种反馈，真正的预测决策还是要依靠人们自己的判断和主观能动性的。上述算是我思绪很乱随处敲敲打打写下我对于大数据行业应用的看法吧。
大数据技术与应用专业建设
大数据技术与应用专业建设 调研报告 自党的十八大以来，我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。国务院和相关部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016～2020年）》等指导性文件。各部门、各地方高度重视，据不完全统计，我国已有20多个省级地方和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划，我国大数据发展已经正式驶入快车道。 2015年9月5日经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大数据领域十大工程建设，将我国大数据发展推向了另一个制高点。 职业教育服务经济与社会发展，必须紧跟产业发展步伐，随着经济增长方式转变而“动”，跟着产业结构调整升级而“走”，围着企业技能型人才需求而“转”，适应市场的需求而“变”。在大数据技术飞速发展的今天，职业教育必须紧跟大数据产业发展步伐。为了更好地了解相关行业企业对大数据人才的需求，促进大数据技术与应用专业教学及专业建设，大数据技术与应用专业教学资源库建设团队在国内外针对大数据在行业企业的需求开展了调研。
一、调研目的 1、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才的需求倾向、人才需求规格预测、就业预测、人才的市场定位等； 2、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才培养模式、培养目标的意见，以及对专业知识、岗位分工、职业技能等的要求； 3、了解往届相关专业毕业生在工作单位的表现及用人单位对往届毕业生的工作、岗位能力评价； 4、与相关企业建立校企合作模式，促进教学与社会实践的联系，为大数据技术与应用专业教学资源库的专业建设、课程体系建设及培养模式寻找更完善的发展方向。 二、调研方式 1.问卷调查：印制问卷涵寄或面交，请企业相关人员作答。 2.实地调研：教师到企业和用人单位实地调研。 3.座谈调研：邀请用人单位的技术人员、管理人员到系里开展座谈交流。 4.网上调查：到网上搜索有关人才需求、课程设计、教学计划等信息。 三、国内外大数据发展现状 （一）大数据产业呈现爆炸式增长 由IDC和EMC联合发布的《The Digital Universe of Opportunities : Rich Data and the Increasing Value of Internet of Things》研究报告中指出，2011年全球数据总量已达到1.8ZB，并将以每两年翻一番的速度增长，
大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大数据分析技术与应用_实验2指导
目录 1实验主题 (1) 2实验目的 (1) 3实验性质 (1) 4实验考核方法 (1) 5实验报告提交日期与方式 (1) 6实验平台 (1) 7实验内容和要求 (1) 8实验指导 (2) 8.2 开启Hadoop所有守护进程 (2) 8.2 搭建Eclipse环境编程实现Wordcount程序 (3) 1.安装Eclipse (3) 2.配置Hadoop-Eclipse-Plugin (3) 3.在Eclipse 中操作HDFS 中的文件 (7) 4.在Eclipse 中创建MapReduce 项目 (8) 5.通过Eclipse 运行MapReduce (13) 6.在Eclipse 中运行MapReduce 程序会遇到的问题 (16)
1实验主题 1、搭建Hadoop、Eclipse编程环境 2、在Eclipse中操作HDFS 3、在Eclipse中运行Wordcount程序 4、参照Wordcount程序，自己编程实现数据去重程序 2实验目的 （1）理解Hadoop、Eclipse编程流程； （2）理解MapReduce架构，以及分布式编程思想； 3实验性质 实验上机内容，必做，作为课堂平时成绩。 4实验考核方法 提交上机实验报告，纸质版。 要求实验报告内容结构清晰、图文并茂。 同学之间实验报告不得相互抄袭。 5实验报告提交日期与方式 要求提交打印版，4月19日（第10周）之前交到软件学院412。 6实验平台 操作系统：Linux Hadoop版本：2.6.0或以上版本 JDK版本：1.6或以上版本 Java IDE：Eclipse 7实验内容和要求 （1）搭建Hadoop、Eclipse编程环境； （2）运行实验指导上提供的Wordcount程序； （3）在Eclipse上面查看HDFS文件目录； （4）在Eclipse上面查看Wordcount程序运行结果； （5）熟悉Hadoop、Eclipse编程流程及思想； 程序设计题，编程实现基于Hadoop的数据去重程序，具体要求如下： 把data1文件和data2文件中相同的数据删除，并输出没有重复的数据，自己动手实现，把代码贴到实验报告的附录里。 设计思路： 数据去重实例的最终目标是让原始数据中出现次数超过一次的数据在输出文件中只出现一次。具体就是Reduce的输入应该以数据作为Key，而对value-list则没有要求。当Reduce 接收到一个
浅谈大数据技术在安全生产工作中的现状与应用
浅谈大数据技术在安全生产工作中的现状与应用 随着信息化进程的发展，大数据技术在安全生产工作中的应用越来越广泛。文章从分析大数据技术在安全生产领域的应用现状、实施基础、实施关键入手，指出基层工作者如何应用大数据技术开展安全生产工作。 标签：安全生产；大数据；信息化 21世纪是信息时代，它象征着人类的时代跨越。最显著的特征是计算机技术的飞速发展，有效支撑大数据统计分析在各行业中的运用。大数据技术正在影响和改变人们的学习式和工作方式，传统的工作方式在信息化时代凸显出一些不足和弊端。所谓大数据，单从字面来看，它表示数据规模的庞大，并满足5个特点：规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）和真实性（veracity）。以下将浅谈大数据技术在安全生产工作中的价值与应用。 1 大数据技术在安全生产领域的应用现状 安全生产信息化是大数据技术在安全生产工作中的应用基础，安全生产信息化建设在各项安全生产工作顺利开展的过程中都起着重要的保障和支撑作用。20世纪90年代初，世界上一些发达国家已经建立了较为完善的政府安全生产信息系统。美国矿山安全信息中心建有安全生產业务信息系统，负责网络管理和数据处理，包括采集矿山危险源实时数据，对数据进行分析判断和预测，发现事故隐患，记录整改情况，通知现场安全监察员进行监察等。该系统还能在网上接受现场安全监察员每日的报告，对执法情况进行分析统计，确定工作重点，进行人员调配，发布每日安全生产信息，第一时间通报安全事故等业务，并对灾害事故救援采用了现代通信、信息网络、数据库技术，推行计算机模拟、虚拟现实等信息化新技术在矿山中的应用，大幅度减少了煤矿挖掘中的意外险请，不仅提高了矿山安全水平，还提高了数据效率。2010年，美国西弗吉尼亚州发生死亡29人的矿难，由于该煤矿的监管记录保存完整，每条记录都包括检查的时间、结果、违反的法律条款、处理的意见、罚款的多少、已缴纳的金额、煤矿是否申诉等记录。逾千条的监管记录为事故追责提供了重要证据，从而使调查当局迅速锁定责任方并予以正确处罚。 我国在2011年12月发布了国家安全生产信息化十二五规划，分析全国安全生产监管、煤矿安全监察、应急管理和煤矿、非煤矿山、危险化学品等高危行业（领域）及冶金等工贸行业安全生产面临的形势与挑战，以及加强新形势下安全生产工作对信息化建设的迫切需求的基础上，提出安全生产信息化工作的指导思想、目标、主要任务和重点工程，旨在实现安全生产领域信息资源的深度开发利用和共享，为政府创新安全监管监察方式、企业落实安全生产主体责任提供科学有效的保障手段，促进安全生产状况持续稳定好转，是各级安全监管监察机构和企业开展信息化建设和应用的重要依据。目前，在国家安全生产总局网站上，已经投入使用的数据库信息平台有安全生产综合统计信息直报系统、企业安全生产标准化信息管理系统、非煤矿山安全生产基本情况普查系统、安全生产隐患排查
浅析大数据技术的应用风险
郭晨晨山西师范大学数计学院 【摘要】从大数据的提出到现在仅仅几年时间，但已经成为整个社会各个领域的热门话题。从事大数据工作的人才更是受到了包括百度、腾讯、阿里巴巴等互联网掌舵公司的追捧。但是需要注意的是任何技术或者科学成果都有的局限性，让大数据更好的为人类服务需要我们更多的理性。 【关键词】大数据局限性理性 一、大数据时代的到来 提到“大数据”，需要对“数据”的重要性做简单的分析。本质上数据都是人创造的，它伴随人类历史的发展，从古至今一直影响着人类的思考、行为，改变着人类的世界观、价值观。大数据时代的核心仍然是数据。传统数据是一个个数字或者可以进行编码的简单文本，是一种结构化的信息量，分析起来要简单很多。 而大数据却包罗万象，以文本、图片、视频、音频等等众多形式出现。它包含很多非结构化数据和半结构化数据。 麦肯锡是研究大数据的先驱，在其报告中给出的大数据定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。但它同时强调，并不是说一定要超过特定TB 值的数据集才能算是大数据。 维基百科对于大数据的描述是在无法容许的时间里，用常规软件对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 大数据时代的到来与其说是人类智慧的创造性成果，不如说是对于信息爆炸时代处理海量信息的一种无奈的https://www.360docs.net/doc/8c12448973.html,解决方法。 二、大数据的技术特点 任何一种新技术的应用都是水到渠成的结果，假如环境没有准备好，无论什么样的技术想取得预期的效果都是极为困难的，大数据应用对于环境的要求是极其苛刻的。 V olume、Velocity、Variety、V eracity 是大数据的4V 特点，处理数量巨大、结构博闻新闻复杂、类型众多数据构成的数据集合自然不能仅仅使用单一简单的技术来完成。 大数据是基于云计算的移动互联网、物联网、社交网络、电子商务、智慧城市的跨界融合。云计算广泛应用了分布式技术，它是一个体系架构，包含分布是数据处理技术、分布式文件系统、分布式数据库等。 正是云技术给了人们廉价获取海量计算和存储的能力，使大数据处理技术成为可能。 三、大数据应用的副作用 3.1 大数据应用需要更多理性思考 大数据的热潮其提出之初就被人们所预料到。 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。” 然而，在大数据热一浪高过一浪之时，很需要给大数据泼一盆凉水降降温。 信息化宣传言过其实已经是“新常态”，人们宣传数据库、信息共享、物联网、云计算，发布会和研讨会上这些新事物、往往赋予了它超过现实本身的意义。 每次都会描述一个无限乐观的前景，然而现实的发展和人们本来的预期并不是同样的轨迹。信息化效益不是一个短期工程，技术亦不是最关键的因素，理性的思考才是长久之计。 3.2 大数据热产生的浮躁社会氛围 纵观人类历史，人们对于预测未知的热衷从未消失过。现实世界中，缺少实时记录的工具，许多行为看起来是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”，互联网“处处行迹处处痕”的特点确
浅谈大数据在物流管理中的运用
浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据；物流管理；运用 上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的
意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 （一）掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的信息并转化为对物流管理有价值的信息，从而掌握物流的运作模式和运作中出现的问题。 （二）为物流企业做出正确的决策提供依据
《大数据分析方法与应用》教学大纲
《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高
大数据技术与应用专业人才培养方案
附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。
①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语， 包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。
浅谈大数据技术及应用
浅谈大数据技术及应用（黑体小二） 哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲 摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举 关键词：大数据云计算应用 浅谈大数据技术及应用 1 引言 大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，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。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 2 大数据的定义 一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段: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
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据技术与应用专业讲课稿
大数据技术与应用专业 建设方案 北京四合天地科技有限公司 2018年6月
目录 1项目背景 (4) 1.1行业背景 (4) 1.2政策导向 (5) 2人才培养方案 (6) 2.1行业人才需求 (6) 2.2大数据岗位设置 (9) 2.2.1Hadoop运维工程师 (9) 2.2.2大数据开发工程师 (9) 2.2.3数据采集工程师 (10) 2.2.4系统开发工程师 (11) 2.3大数据人才基本技能要求 (11) 2.4人才培养目标 (12) 2.5人才培养策略 (12) 3教学现状分析 (13) 3.1教学科研难以保证 (13) 3.2实训环境缺失 (13) 3.3实训内容不足 (13) 4课程体系建设 (14) 4.1培养目标 (14) 4.2课程设置 (14) 5实训室建设 ............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1设计理念..................................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.1以就业为导向...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.2以能力为本.......................................................................................... 错误!未定义书签。
浅谈大数据技术及应用教案资料
浅谈大数据技术及应 用
浅谈大数据技术及应用（黑体小二） 哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲 摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举 关键词：大数据云计算应用 浅谈大数据技术及应用 1 引言 大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，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。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 2 大数据的定义 一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段: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,
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000
浅析大数据技术的发展与应用
2019年4月 是任意字符[3],比如“123456”,“abcd”等。但是不建议设置得太简单或者具备某种规律,这样会比较容易被他人破解。 约定签名方式:签名方式也是收发双方要事先约定好的,这个签名是对原始数据的内容进行一些调整。比如约定在每一项内容中间加竖线。那么“账户:张三,方式:存款,金额: 1000元”就被转化成“张三|存款|1000”。签名方式非常灵活,只要双方约定好就可以,但是建议不要过于复杂,最好具备一些规律,否则容易造成误解。 加密算法:加密算法就是生成数字签名的加密算法,可以是可逆加密算法,也可以是不可逆加密算法。 具备了以上4个必要条件,就可以生成数字签名了。方法就是将原文按照约定签名方式转化后的内容和签名秘钥进行一定的融合,然后使用加密算法得到密文。比如原文转化后的内容是“张三|存款|1000”,签名秘钥是“123456”,将它们两者进行拼接,得到“张三|存款|1000|123456”,再使用加密算法得到密文。接收方在获得原始数据和签名后,按照同样的签名方式对原始数据签名,然后对比与发送过来的签名是否一致,不一致则认为数据来源不可信赖,从而保障了系统安全[4]。 为什么需要如此复杂的签名过程呢?原因很简单,密文结合了原始数据,签名秘钥,签名方式和加密算法4种因素。不法分子即使破解了其中的一个因素,也依然无法得到正确的签名,除非不法分子同时知道了签名秘钥,签名方式和签名算法。使用数字签名大大降低了系统的风险。4结论与展望 目前互联网环境不是非常健康。互联网的应用,如果不采取各种手段来保护自己系统的网络安全,将会遭到各种各样的恶意攻击。但是目前的加密算法的安全性取决于当前设备的计算能力。如果有一台计算力超强的计算机可以在几小时内破解某个加密算法,那么这个加密算法就不再是一个安全的加密算法。所以随着设备计算能力的不断提高,加密算法也需要不断地进行改进和发展,否则互联网将不再安全可靠,甚至将成为个人信息泄露的重灾区。所以研究加密解密算法和网络安全手段目前来看是十分必要的,长远去看,这也将是一个持续进行和持续研究的方向。 参考文献 [1]张裔智,赵毅,汤小斌.MD5算法研究[J].计算机科学,2008,35(7): 295-297. [2]管莹,敬茂华.DES算法原理及实现[J].电脑编程技巧与维护,2009 (4):5-7. [3]易红军,佘名高.MD5算法与数字签名[J].计算机与数字工程,2006,34 (5):44-46. [4]洪琳,李展.数字签名、数字信封和数字证书[J].计算机应用, 2000,20(2):41-42. 收稿日期：2019-3-17 浅析大数据技术的发展与应用 杨家琳（天津市第二十一中学，天津市300052） 【摘要】大数据的快速发展，以及它在各方面带来的应用也逐渐增多，无形中大数据已经融入到我们的生活中，起到越来越重要的作用。本文主要介绍大数据的概念，数据大、速度快、数据类型多、价值密度低、真实性五大特点，以及大数据近代在世界的发展历程和国内发展立场，从中可看出大数据在短短十几年间发展之快，用处之广，简单介绍大数据在教育、医疗、交通行领域的应用及未来面临的挑战。 【关键词】大数据；云计算；发展历程；行业应用 【中图分类号】TP393.08【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）04-0032-02 引言 随着云时代的到来,数据变得庞大渐渐的超出传统数据软件的能力范围,从而促使人们必须研发一种新的技术与管理体系能快速完成任务,由此诞生了大数据技术。大数据已成为我们生活中最熟悉不过的词语,在各行各业中,大数据都起到了重要的作用。与传统数据相比,大数据的规模更大,流转速度更快,数据类型更加多样。大数据技术的发展使我们的生活更精准、更科学、更高效。通过研究大数据的发展历程和应用领域可以更好地了解大数据技术并将其应用到实际研究中。 张引在文献[1]中主要介绍了大数据分析方法、模式及工具,将大数据应用划分成了六个领域,并对大数据所面临的困难和挑战进行了总结;孟小峰在文献[2]中介绍了大数据的产生及应用,描述了大数据的处理框架和关键技术,总结大数据发展给人们带来的好处,理性分析大数据的不足以及未来讲遇到的问题;陈颖在文献[3]中简单介绍了大数据的概念及特点,详细描述了大数据主要的发展历程和现状,以期对大数据研究的相关人员提供一些参考。 本文首先介绍大数据的概念及特点,然后详细描述大数据的发展历程,大数据的产生及发展现状,重点分析大数据所应用的领域,从各个行业分析大数据与其相结合的应用现状及目前具有的优点和存在的问题及挑战。 1大数据技术概述 1.1大数据的概念 大数据在人们眼中是一个相对抽象的概念,并没有一个统一的定义,大数据一般是指传统数据软件无法在一定时间范围之内获取并高效处理分析的大量数据集合,它具有与传统数据不同的特点。 1.2大数据的特点 大数据主要分为5个特点,分别为数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、数据类型多(Variety)、价值密度低(Value)、真实性(Veracity)。大数据的特点如图1所示。 数据量大是指数据的获取、处理、存储的规模都很大。速度快是指对数据的搜集与处理能在很快的时间内完成。数据类型多是指与传统数据相比,大数据的数据类型更多,不仅包括结构化数据,还包括半结构化、非结构化数据。价值密度低是指所拥有的数据量多而复杂,在大量繁杂的数据中只有少量的有效数据,若用正确方式利用有效数据,则将给人们带来 通信设计与应用32