基于大数据下概率论与数理统计的研究与分析

发表时间：2018-07-06T10:49:47.157Z 来源：《防护工程》2018年第5期作者：王郅雄

[导读] 又要从大数据的角度出发正确认识到数据形态、数据存储和数据处理等环节发生的变化，深入理解数据价值的重要性。

北京计算机技术及应用研究所北京 100854

摘要：科技进步使得信息流通速度加快、数据量飞速增长，传统的数据处理模式瓶颈凸显，大数据时代随之来临，在政治、经济、军事等领域引导诸多变革，以数据为核心的原理得以重视，以可预测为目标的观念深入人心。而同样以数据为研究对象的统计学如何在大数据浪潮中顺流而上并一展身手是值得思考的问题，而原有统计学的理论体系与大数据思维是否兼容也必须考量。在统计学专业教学中，必须考虑把统计学与大数据背景相结合，既要从统计学的基本原理出发引导学生掌握数据统计分析的基本方法，又要从大数据的角度出发正确认识到数据形态、数据存储和数据处理等环节发生的变化，深入理解数据价值的重要性。

关键词：概率论；数理统计；大数据分析；大数据研究

大数据时代的来临，统计学在理论和方法等各个环节均受到了较大挑战，但同时又迎来一次重大的发展契机.统计学教育必须正确认识到大数据带来的影响，积极适应大数据时代的需求，以培养数据分析人才为目标，整合教育资源推动学科交叉，以实际应用为抓手推动行业融合，才能继续发挥统计学的数据分析主力军作用。

一、概述

大数据分析是一个越来越热门的研究方向，各行各业都在应用大数据分析的技术。大数据分析方法也随之迅速发展，其发展方向也是令人关心的一个课题。随着科学技术，新工艺的开发和应用新技术，大数据分析中引入了许多快速发展的新方法来开发新的研究技术，人们也将大数据分析与研究的成果运用到其他学科中。统计学是一个前景非常明朗的产业，各行各业都在应用统计学的技术。统计科学在如今的普及率越来越高，与许多其他科学的崛起一样，统计学也将带领人们的研究方向去往新的数据分析领域。统计学的分析与研究，不仅仅是纯数学上的计算，而是一种有着更具体、更适合用途的研究领域。统计是一门高瞻远瞩的学科，总是站在大的角度、高的角度看待问题。在研究方法上创新创造可能会改变整个统计学科的研究面貌，是一件重要而必要的事情。由于技术进步而带来的统计数据的潜在功能的不断提高，使得统计学的一些应用将被进一步挖掘。系统地认识和系统地分析数据复杂性增加了统计学中分析思考的新途径。随着不同学科之间的研究方向的交叉，和学科交叉潮流的兴起，统计研究一直延伸到许多学科研究的新领域，开始探索新的数据的统计方法。在海量数据的分析与研究中，运用概率论与数理统计的方法可以在复杂的数据中找到需要研究的大致方向，快速地进入到工作主题中。概率论与数理统计能够帮助人们更快地找到数据的规律，通过数据的分布规律，我们对于大数据的分析和研究就能更加方便和快捷。对于大数据的分析，统计科学、与统计学相关的一些其他科学的崛起和普及将使研究领域拓展到更多的方面去。统计数据的一些先进科技成果的引进，统计的发展和他们的互动将成为统计发展的趋势。一些学者已经开始向数据统计分析的研究中引入系统论，控制论，模糊理论，信息论，图论，混沌理论等方法和理论。大数据分析以庞大的基数和变幻莫测的趋势呈现着世界上的许多规律，对于数学上的这种魅力，我们总是想要寻求具体的规律，那么计算大数据分析中的概率来推测数据的变化趋势应该是比较好的手段。运用概率的理论来在大数据分析中研究与实践，学科交叉会碰撞出火花，基于大数据下概率论与数理统计的研究与分析，将会为两个学科带来意想不到的发展与创新。可以说，概率学的运用是大数据分析中的一个颇具新意的发展方向。想要更好地研究大数据，必定要引用更多、更合适的概率学模型和知识。对于大数据分析与研究，运用概率论与统计的方法，可能会创造出新的大数据分析方法，因此我们对于大数据的研究与分析也就不仅仅是在以前的模式中增删几个数字或者增加一些新奇的研究方向，而是站在更高的地方重新审视整个研究体系，从根本上发现问题，改变刻板教条的研究方法。与其他学科相比，大数据分析略有一年强过一年的趋势。大数据分析是一门非常庞大繁杂、分支很多的学科，因为大数据涉及方面的多样性，大数据分析结果可以应用在生产生活中的方方面面，包括我们在处理海量数据时难以发现规律而带来的一些问题，都可以运用概率论与数理统计中的一些方法来发现问题趋势，从而解决问题，事实上，概率论成了现实生活中很多问题的方法指引。但是从我们现如今的研究情况来看，不难看出，许多理论上不错的研究方法在实际运用中却并没有得到广泛的应用。这是因为这些方法还是具有一些短处，从而难以适应现如今大数据分析中的一些情况。即使运用概率论与数理统计的方法来研究大数据分析，可是还是有许多研究模式或者方法难以迅速地从理论转向实际生产。在如今的研究现状下，这样的回转也是让人遗憾的。因此我们需要发展出一套新的适用于当前状况的研究体系的创新型大数据探索模式。对于大数据分析中的概率事件进行了初步探讨，大数据分析的概率事件是非常复杂而且也非常多变的命题，庞大的大数据分析基数带来了难以数计的变化。因此，我们在研究大数据分析中的概率事件的过程中需要用到多种研究方法和研究理论，运用概率学是其中一种非常不错的手段。可以在定性的基础上，定量地研究需要研究的对象，从而验证假设是否正确，来进行科学的研究。

二、大数据时代的统计学

1.大数据和统计学的本质都是数据分析。统计学的研究对象是数据，研究数据的收集、整理及分析，目标为找出数据的隐含规律。从数据中寻找有价值的信息关键在于对数据进行正确的统计分析，研究结果一般建立在精确抽样和合理模型的基础上。大数据的核心是数据，狭义的大数据一般指数据的结构形式和规模具备多样性、规模性、价值性、实时性等特征，可简单理解为数据大到在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统的能力范围。广义的大数据除此之外还包括对应的数据处理技术，如大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等。从本质上看，统计分析和大数据在数据分析的很多根本性问题上变化不大，但由于数据本身发生了变化，使得数据分析的广度、深度和难度增大。因此可以形象地说，统计学是传统“小数据”时代的大数据，而现代大数据中的数据分析依然与统计学密切相关。

2.统计仍然是数据分析的灵魂。大数据时代并不意味着所有的问题都是大数据，也不意味着所有问题大数据都能解决，传统的统计理论和方法不是没有用武之地，而是要与现有的大数据思维融合，借助大数据的相关技术解决以前不能解决的问题。因此大数据对传统统计学意味着巨大的挑战，但同时也是一次难得的发展契机，应该有正确的认识，保持宽容的态度，学科的发展和融合本就是大势所趋，大数据不能替代传统统计学，而传统统计学也不能固步自封，必须不断发展完善，有所取舍。另一方面也必须意识到，大数据的有些思维模式

大数据分析研究现状、问题与对策

大数据分析研究现状、问题与对策随着大数据不断的持续发展，全世界越来越注重大数据的发展，大数据领域当中最为重视的问题在于如何进行对大数据科学有效的分析。经过研究发现，目前在进行大数据的研究当中还有一些问题没有得到解决，这些问题的存在会影响到大数据今后的发展。由此，下文主要对大数据的现状进行了阐述，针对其中存在的问题进行了深入的分析，并且提出了相应的解决对策，希望能够给予同行业工作人员相应的参考价值。标签：大数据；分析；现状；问题；对策前言：随着IT技术迅速的发展，各个领域的数据量都在持续的增加，只用人工的智能無法将大量的数据进行处理和分析。在2012年，美国的奥巴马政府在白宫网上将《大数据研究和发展倡议》公开发布，其目的是为了加强从大量复杂数据集合而获取的知识和见解的能力。这个倡议的发布，使得对大数据的研究在全球范围内产生了热议。由此，在大数据背景之下，我们要将大数据的采集、存储以及分析的问题进行探究。 1、大数据分析研究的现状 1.1研究大数据的方法在进行大数据的分析时，要选择有效的分析方式进行大数据的分析，这也是其中最为重要的研究内容。大数据的分析方法会影响到大数据最终的分析结果，并且针对不同的分析方法要对不同类型的大数据进行分析。复杂数据的识别技术和传统文本识别技术以及关系数据识别技术都是不同的，这就导致在进行分析大数据时有很大的难度。通常复杂数据所使用的技术是大都是XML数据、图数据以及网络上的复杂实体识别技术等。从大数据系统的构架来看，在进行大数据的分析时，主要是应用了九层构架的方式来进行的分析，但还要对其应用进行深入的探究。 1.2大数据分析驱动科学萌芽大数据技术会严重的影响到信息科学技术，大数据技术能够转变很多产业的发展方式，例如，在社会媒体中，大数据能够将传统媒体的受众分析和传播的方式进行更改。此外，在大数据的背景之下，也将客户的生命周期的理论进行了改变。并且大数据在进行实际的发展阶段，也给其他行业的发展带来了影响，由此，在这样的状态下，大数据在发展的同时要和各个行业共同发展，要将技术进行不断地更新，促使双方发展的更好。 2大数据面临的问题 2.1存储问题

大数据研究现状综述概要

大数据研究综述网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.网络大数据的规模和复杂度的增长超出了硬件能力增长的摩尔定律,给现有的IT架构以及机器处理和计算能力带来了极大挑战.同时,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,迫切需要探讨大数据的科学问题,发现网络大数据的共性规律,研究网络大数据定性、定量分析的基础理论与基本方法. 文中分析了网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性,总结了网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面的主要问题与研究现状,并对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式、新型的IT基础架构和数据的安全与隐私等方面的发展趋势进行了展望. 网络大数据的深挖掘、大规模利用是新兴产业界的立足点.即便针对大数据的研究目前还没有建立一套完整的理论体系,也缺少高效快速的处理、分析与挖掘的算法与范式,但大数据的应用前景毋庸置疑,因为大数据从根本上来说就是来源于应用的问题。网络大数据可为世界经济创造巨大价值,提高企业和公共部门的生产率和竞争力,并为消费者创造巨大的经济利益。大数据近期发展: 1.网络空间感知与数据表示 2.网络大数据存储与管理体系 3.网络数据挖掘 4.社会计算以及网络数据平台系统与应用以上四点见:网络大数据:现状与展望第3,4,5,6节作者:王元卓2013年

5.在大数据处理中,应用云计算技术,促进大数据处理系统的功能多样化。见: 讨论云计算技术下的大数据处理系统任量2014年

科技绘图必备工具——Origin5

. Orign5.0 应用介绍做化学工作，尤其是计算，没有它是个遗憾！我觉得它太好用了，你可以把EXCEL, GRAPHTOOLS, GRAPHER, 等等绘图计算软件扔到垃圾桶里去了！！！如果您已安装Orign5.0 ，您可以下载一个文件Orign.exe（246KB），先备份原文件，然后替换它就可以汉化了！ Orign5.0像word 、excel 等一样，是一个多文档界面（非常好学好用，只要您会word 就行了），它将所有工作都保存在后缀为opj的工程文件中，这点与Visual Basic等软件非常类似。保存文件时，各子窗口也随之一起存盘，另外各子窗口也可以单独保存，以便别的工程文件调用。一个工程文件可以包括多个子窗口，可以是工作表窗口、绘图窗口、函数图窗口、矩阵窗口、版面设计窗口等。一个工程文件中各窗口相互关联，可以实现数据适时更新，即如果工作表中数据被改动之后，其变化能立即反应到其他各窗口，比如绘图窗口中所绘数据点可以立即得到更新。然而，正因为它功能强大，其菜单界面也就较为繁复，且当前激活的子窗口类型也较多。 Orign5.0 强大的绘图功能。可以先在工作表窗口中选好要用的数据，点Plot菜单，将显示Orign5.0可以制作的各种图形，包括直线图、描点图、向量图、柱状图、饼图、区域图、极坐标图以及各种３D图表、统计用图表等。在TOOL菜单下选择Linear Fit、Polynomial Fit或Sigmoidal Fit，将分别调出线形拟合、多项式拟合、S形曲线拟合的工具箱。例如要对数据进行线形拟合，在Linear Fit工具箱上设置好各个选项后（或用缺省值），点Fit键，则弹出一个绘图窗口，给出拟合出来的曲线，同时在弹出的Script窗口中给出拟合参数，如回归系数、直线斜率、截距等。不论是在以上的Plot菜单选择某项，或是选用以上的某种拟合方式，都将弹出一个Graph窗口，此时主菜单、工具条结构都将发生变化。 2. Origin 科技绘图必备工具 Microcal Origin是Windows平台下用于数据分析、工程绘图的软件。它的功能强大，在各国科技工作者中使用较为普遍。下面将Origin 4.1版的基本功能向大家做一个介绍。 Origin像Microsoft Word、Excel等一样，是一个多文档界面（Multiple Document Interface，MDI)应用程序，如图一。它将用户所有工作都保存在后缀为OPJ的工程文件（Project）中，这点与Visual Basic等软件很类似。保存工程文件时，各子窗口也随之一起存盘；另外各子窗口也可以单独保存（File/Save Window ），以便别的工程文件调用。一个工程文件可以包括多个子窗口，可以是工作表窗口（Worksheet）、绘图窗口（Graph）、函数图窗口（Function Graph）、矩阵窗口（Matrix）、版面设计窗口（Layout Page）等。一个工程文件中各窗口相互关联，可以实现数据实时更新，即如果工作表中数据被改动之后，其变化能立即反映到其他各窗口，比如绘图窗口中所绘数据点可以立即得到更新。然而，正因为它功能强大，其菜单界面也就较为繁复，且当前激活的子窗口类型不一样时，主菜单、工具条结构也不一样。

科学史上最有名的数据分析例子

科学史上最有名的数据分析例子开普勒三定律数据来源：第谷?布拉赫（,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（年）观察记录了颗行星资料，位置误差不超过°。观测数据可以视为实验模型。数据处理：开普勒（，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念

（宇宙是一个和谐的整体），花了年（）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。开普勒三定律则为唯象模型。．数据分析法思想采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。数据分析法基础知识（）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出；（）数据分析（）是指分析数据的技术和理论；（）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律；（）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。（）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。（）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。（）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。

科学数据规范化分析与管理

科学数据规范化分析与管理
中国科学院计算机网络信息中心胡良霖 2008年05月

提纲
1. 2. 3.
基本概念科学数据的特点科学数据规范化
规范化分析 3.2 规范化管理
3.1
4. 5.
示例模型科学数据规范化工作模式

1. 基本概念
数据（data）对事实、概念或指令的一种形式化表示，适用于以人工或自动方式进行通信、解释或处理。数据集（dataset）可以标识的数据集合。注：数据集可以是一个数据库或一个或多个数据文件。元数据（metadata）
定义和描述其他数据的数据。
数据模型（data model）以反应信息结构的某种方式对数据组织的描述。描述数据、数据关系、数据语义以及一致性约束的概念工具的集合。[《数据库系统概念》（第三版）]
注：以上概念除特殊注明外均摘自GB/T18391.1-2002《信息技术的规范化与标准化第一部分：数据元的规范化与标准化框架》

1. 基本概念
数据元（data element）
用一组属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元，在一定语境下，通常用于构建一个语义正确、独立且无歧义的特定概念语义的信息单元。
注：数据元也是构建元数据和元数据实体的基本单元。
数据元目录（data element directory）
列出并定义了全部相关数据元的一种信息资源。
注：数据元目录可有不同层级，例如，ISO/IEC委员会级、国际协会级、行业部门级、公司级、应用系统级。
数据元值（data element value）
数据元允许值集合中的一个值。
数据元值的长度（data element value length）
数据元值中字符的数目。
注：按ASCII字符数目计算数据元值的长度，一个汉字相当于2个字符。
注：以上概念释义均出自GB/T18391.1-2002。

实验大数据误差分析报告与大数据处理

第一章实验数据误差分析与数据处理第一节实验数据误差分析一、概述由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，以及人的观察力，测量程序等限制，实验测量值和真值之间，总是存在一定的差异，在数值上即表现为误差。为了提高实验的精度，缩小实验观测值和真值之间的差值，需要对实验数据误差进行分析和讨论。实验数据误差分析并不是即成事实的消极措施，而是给研究人员提供参与科学实验的积极武器，通过误差分析，可以认清误差的来源及影响，使我们有可能预先确定导致实验总误差的最大组成因素，并设法排除数据中所包含的无效成分，进一步改进实验方案。实验误差分析也提醒我们注意主要误差来源，精心操作，使研究的准确度得以提高。二、实验误差的来源实验误差从总体上讲有实验装置（包括标准器具、仪器仪表等）、实验方法、实验环境、实验人员和被测量五个来源。 1.实验装置误差测量装置是标准器具、仪器仪表和辅助设备的总体。实验装置误差是指由测量装置产生的测量误差。它来源于：（1）标准器具误差标准器具是指用以复现量值的计量器具。由于加工的限制，标准器复现的量值单位是有误差的。例如，标准刻线米尺的0刻线和1 000 mm刻线之间的实际长度与1 000 mm单位是有差异的。又如，标称值为 1kg的砝码的实际质量（真值）并不等于1kg等等。（2）仪器仪表误差凡是用于被测量和复现计量单位的标准量进行比较的设备，称为仪器或仪表．它们将被测量转换成可直接观察的指示值。例如，温度计、电流表、压力表、干涉仪、天平，等等。由于仪器仪表在加工、装配和调试中，不可避免地存在误差，以致仪器仪表的指示值不等于被测量的真值，造成测量误差。例如，天平的两臂不可能加工、调整到绝对相等，称量时，按天平工作原理，天平平衡被认为两边的质量相等。但是，由于天平的不等臂，虽然天平达到平衡，但两边的质量并不等，即造成测量误差。（3）附件误差为测量创造必要条件或使测量方便地进行而采用的各种辅助设备或附件，均属测量附件。如电测量中的转换开关及移动测点、电源、热源和连接导线等均为测量附件，且均产生测量误差。又如，热工计量用的水槽，作为温度测量附件，提供测量水银温度计所需要的温场，由于水槽内各处温度的不均匀，便引起测量误差，等等。按装置误差具体形成原因，可分为结构性的装置误差、调整性的装置误差和变化性的装置误差。结构性的装置误差如：天平的不等臂，线纹尺刻线不均匀，量块工作面的不平行性，光学零件的光学性能缺陷，等等。这些误差大部分是由于制造工艺不完善和长期使用磨损引起的。调整性的装置误差如投影仪物镜放大倍数调整不准确，水平仪的零位调整不准确，千分尺的零位调整不准确，等等。这些误差是由于仪器仪表在使用时，未调整到理想状态引起的。变化性的装置误差如：激光波长的长期不稳定性，电阻等元器件的老化，晶体振荡器频率的长期漂移，等等。这些误差是由于仪器仪表随时间的不稳定性和随空间位置变化的不均匀性造成的。 2.环境误差环境误差系指测量中由于各种环境因素造成的测量误差。被测量在不同的环境中测量，其结果是不同的。这一客观事实说明，环境对测量是有影响的，是测量的误差来源之一。环境造成测量误差的主要原因是测量装置包括标准器具、仪器仪表、测量附件同被测对象随着环境的变化而变化着。测量环境除了偏离标准环境产生测量误差以外，从而引起测量环境微观变化的测量误差。 3.方法误差

数据科学与大数据技术专业解读与就业分析高考政策数据救专业解析

数据科学院大数据技术专业解读与就业分析什么是大数据？进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍；手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划；甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍：“现在的大数据包括来自于多种渠道的多类数据，其中主要来源网络数据。数据分析不是新的，一直都有，但是为什么叫大数据呢？主要是因为网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。对这些海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过‘加工’实现数据的‘增值’，更好地辅助决策。”数据科学与大数据技术专业本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。 “数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。像北京大学这个专业是放在理学下，授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下，授予的是工学学位。”华迎教授说：“数据科学很早就存在，是个比较经典

如何用EXCEL做数据线性拟合和回归分析

如何用Excel做数据线性拟合和回归分析我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel 就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。

在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。因为R2>0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。 “回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用

GIS空间数据与地图制图整合技术研究

GIS空间数据与地图制图整合技术研究摘要：在现代科学技术高速发展的势头下，地图制图的技术手段发展至今也已经快要走向一个新的高峰。本文把空间数据和地图制图的整合技术作为研究项目，对 GIS空间数据的相关特征及空间数据和地图对两者之间的关系表达展开了具体的解释，并且对空间数据和地图制图整合技术进行了一系列的探讨，希望对地图制图技术的发展有所贡献。关键词：GIS；空间数据；地图制图；整合；技术前言：作为一种描述和表达出人类所在环境的信息媒体，地图基于科学与艺术的结合，是人类生产与生活中不可或缺的重要工具。而在人类文明的不断跃迁和变化过程中，各种不同的科学技术不断涌现出来，不仅给地图绘制科学增加了机遇加挑战，还经历过一系列的变化，使得地图制图的技术手段有所替代，而长期的知识累积也对以手工制图到数字制图为技术手段的地图文化的形成埋下伏笔。GIS 主要是综合处理和分析空间数据的一种技术手段，它是建立在空间数据库的基础之上的，并且在计算机技术的掌控下，它对相关的空间数据加以采集、管理最终模拟释放等处理，以此实现地理信息的空间与动态多重效果，是为地理研究而设立的计算机系统。在地理信息工程的层层推动下，怎么样才可以有效利用已有的GIS 数据，采取高效快速的数据加工方案，在实用与科学性都能够有所保障的基础上，快速生产出高质量的地图已经成为制图行业任重而道远的热点研究课题。以下，我们就开始从GIS空间数据和地图制图的整合技术展开具体的研究措施，并且分析该技术在实际地图制作当中的一些实际应用手段，为研究合理的制图技术带来合理的依据。一、GIS 空间数据 1.概述在20世纪 80年代，我国国家地理信息系统就这样在一个小小的实验室中被开发出来。我国的GIS空间数据已经从最初的应用技术全面地发展到了一门具有完整理论体系的空间信息系统，在国家信息化、国土安全、经济建设以及重要的科研研究中都起到了非常关键性的价值。GIS 空间数据和地图制图的整合，足以彻底改变人们对地图制图的理解与实践方式，也引发了专业工作者对地图绘制

数据分析与数据科学的未来

数据分析与数据科学的未来根据IADSS联合创始人Usama Fayyad博士，在2019年波士顿ODSC大会上的主题演讲后的采访，我们了解到了数据科学当前和未来的问题以及可能的解决方案。凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）：鉴于人们在数据中所扮演的角色千差万别，因此将来会采用哪些行为改变或使用哪些工具？ Usama Fayyad：我认为组织中的工具和行为变更可能以比实际方式更昂贵的方式进行，这意味着它们正在经历聘用数据科学家的好与坏。他们中的一些人看到了价值，有些人看到了他们聘用中的不合适，现在他们不得不通过解雇或替换来从中调整，以获取更高的价值。我认为由此产生的结果是，项目组要开始进行更彻底的评估。如果你没有一个好的数据科学家，那么距离聘请另一个好的数据科学家的时间也就不远了。那么，如果你的部门一开始或者已经没有好的科学家在职，那你应该从哪里开始呢？这就是为什么你需要招募人才，对吗？你如何解决？我们认为，通过制定标准，对每个职员的角色，职位以及所需要的培训进行良好的描述，实际上才能使人们更容易地通过很多简历，然后选择那些看起来很有前途的工作，选择可能有价值的面试，知道在面试中可能会问些什么。我们分享了很多候选人的反馈，他们说：“嘿，我在十个不同的地方接受了同一份工作的面试。除了围绕编程的两个小问题外，面试几乎没有什么共同之处。”

凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）：好吧，我要说的是，如果有一个数据科学家需要回答的十个常见问题，你可以考虑将这些问题的答案发布到Google的某个地方。 Usama Fayyad：当然。这就是为什么没有其他替代方法可以进行实时跟踪，从而使你更加深入。仅仅问常见问题是不够的。当你进行视频采访时，有一些工具可以检查这些行为，以查看是否有人在看其他地方，或者其他人是否坐在后台窃窃私语。令我惊讶的是，现在有了技术，人们可以使用AI来检测是否在受监督的视频采访中有标记某项内容，并且是否有公司提供这些服务。当你收到一个红旗时，你会停下来并说：“你真的知道这个地区吗？让我问你一些后续问题。”通常，作弊的人会很快崩溃。凯特·斯特拉奇尼（Kate Strachnyi）：与我们所说的有关，有很多人想成为数据科学家，但是他们也在AI中发挥了很多技术创新作用，可以帮助数据科学家完成工作。那么，你是否认为，机器人正在接替我们的工作，并且技能差距将会缩小？这是个问题吗？ “ AI并不是要用机器人代替人类。它是要把机器人从人类身上带走。” Usama Fayyad：我认为这是MIT数据实验室或MIT媒体实验室提出的座右铭：“ AI并不是要用机器人代替人类，而是要把机器人从人类手中带走”。因此，我认为AI和许多此类技术正在使他们的工作更加轻松。实际上我根本不相信他们有能力取代我们的工作。可以替代的工作是非常平凡，非常机械化，非常重复的任务，这类工作我认为机器会比人类做得更好。我们需要人类，因为到目前为止。我们不知道如何构建一种具有大多数人拥有的东西的机器，这是常识，并且能够在新情况下快速做出判断。我喜欢用自动驾驶来举例子。我认为短期内我们不会看到自动驾驶。这项技术可能需要30多年的时间。但是我确实相信，今天在很多领域，这些AI算法都可以为我们提供很多帮助。因此，避免分心的驾驶员发生碰撞，提前给予警告并进行刹车操作，这些是十分有用的。对于许多人同时泊车的情况来说，可以帮助你完成任务的工具现在可以自动化，这是一件好事。因此，在这些区域中，你可以自动执行许多操作，但是到目前为止，我们还无法构建能预见我们可能遇到的情况的机器。之前没有看到过能迅速做出反应，能将来自另一种类似情况的知识映射到该情况并有效利用的例子。我有很多类似这种情况的例子，这也就是我为什么不相信自动驾驶将如何发生的原因，至少在我的一生中如此。但是我认为这些机器已经足够先进，可以执行许多平凡的任务，并在我分心，无能或有其他问题时为我提供帮助。

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/c413018243.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术 ——专业前身（管理科学）2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一本专业面向工业大数据、商业大数据、金融大数据、政府政务大数据与智慧城市大数据等不同行业，培养学生具备扎实的数学与计算机科学基础、基于统计与优化的数据分析与建模能力、基于专业化行业知识的数据应用解决方案设计能力，未来能够立足工商企业、金融机构、政府部门等不同行业、具备较强可塑性的数据分析与管理决策人才。培养目标分为两个层次：（1）面向特定行业需求，从事数据采集、分析和建模工作，进而提供管理决策支持的数据分析师；（2）面向不同行业需求和数据现状，从事个性化的数据应用解决方案设计与实施工作，进而实现业务资源优化配置的数据科学家。毕业时颁发数据科学与大数据技术本科毕业证书，符合学位授予条件的，授予理学学士学位。计算机科学与技术（财经大数据管理） —2016年江西省普通高校本科专业综合评价排名第二本专业依托学校财经学科优势，强化学科交叉，采用“厚基础、重工程、深融通、精方向”的培养模式，培养既熟练掌握计算机软件与硬件、程序设计与算法、数据库与数据挖掘、系统分析与集成等方面的专业知识和能力，又熟悉财经领域的组织与运营模式、理解财经领域业务流程及业务逻辑，能胜任在银行、证券、保险等财经领域从事数据分析与解读、数据挖掘、产品运营策划与咨询、数据可视化、大数据管理、大数据系统和金融信息系统的开发、维护、决策支持等工作，具有“信、敏、廉、毅”素质的卓越工程应用型人才。毕业时颁发计算机科学与技术（财经大数据管理）本科毕业证书，符合学位授予条件的，授予工学学士学位。信息管理与信息系统（金融智能）专业 ——2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一通过修读信息管理与信息系统、金融和人工智能相关课程，培养具有先进

海洋数据处理及可视化

海洋数据处理及可视化课程教学大纲撰写人：孟祥凤撰写时间：2006年7 月17 日开课院系：海洋环境学院，海洋系课程编号：0701******** 课程英文名称：Visualization and processing of Ocean Data 课程总学时： 51学时总学分：2 含实验或实践学时：34学时学分：1 课程教学目标与基本要求：《海洋数据处理及可视化》是海洋科学专业的一门辅助性专业课程，目标是培养和强化海洋学人才读取、处理和分析数据的能力以及绘图能力。通过学习该课程，要求学生系统掌握读取和处理多种类型海洋数据的方法以及几种通用绘图软件和专业绘图软件的基本使用方法；为将来顺利进行本科毕业论文以及研究生阶段的科研工作奠定基础。考试形式：考试授课内容教学目标授课模式学时第一章绪论了解海洋数据的常见存储形式；常见的几种通用绘图软件以及专业绘图软件；多媒体教学 2学时 2 第二章海洋数据§1 Ascii码； §2二进制格式；§3 netcdf格式；初步了解各种数据格式的生成、读取方法，以及采用这些格式的优、缺点。多媒体教学 2学时 2 第三章海洋数据读取、处理方法§1 Forthan读取、处理方法； §2 Matlab读取、处理方法掌握数据的读取、生成方法和编程要点多媒体教学4 学时上机 6学时 10 第四章通用绘图软件 §1 Origin；§2 Graher；§3 Surfer；§4 Matlab 绘图软件的获取和安装，数据加载方法和具体绘图形式的操作方法多媒体教学4 学时上机 6学时 10 第五章专业绘图软件 §1 GRADS； §2 Ferret 绘图软件的获取和安装，数据加载方法和具体绘图形式的操作方法多媒体教学5 学时上机 22学时 27 学习参考书（注明编者，出版社，出版时间及版次）： 1.《GRADS使用手册》，LASG，IAP，2003年。 2．《FERRT USER’S GUIDE》，NOAA/PMEL/TMAP, 2005年。 3．《精通MATLAB 6》，尹泽明，丁春利等编著，北京：清华大学出版社，2002。

科学探究中数据收集记录和分析能力的培养

科学探究中收集数据和分析数据能力的培养一、课题的现实背景及意义小学科学是以科学探究为核心，倡导多样化学习的一门学科。而在探究实验教学中，经常不可避免要用到数据。所谓数据主要指学生在科学探究中通过观察、实验等所得到的相关数据。数据是学生在观察和实验中最重要的实证之一，是作出解释最重要的依据，是学生形成正确科学认识的有利武器。小学科学教学中，我们要充分利用数据，用数据说话，用事实说话，用证据说话。在科学探究活动中利用各种方法及时收集记录大量数据，再通过整理和分析，发现彼此之间的联系，发现其中的规律，有时数据可能不可靠，还需要不断的进行重复研究，以期得到可靠的、具有一定信度的数据，不断提升数据的价值。合理、恰当、有效地运用学生搜集、整理、分析得到的数据，让学生自觉运用数据来解释相关的问题或现象，不断利用可靠的数据证明自己观点，推动学生思维不断向前发展，提高科学探究效率。收集实验数据?分析数据是学生实验中的一个重要环节。但是作为一线的科学教师，我发现：现在的孩子收集记录数据，分析数据的能力非常薄弱。所以我认为应该加强学生记录收集数据和分析数据能力的培养。在一次定美籍华人张红琴博士带来的几节美国的科学教学，发现美国老师在课堂上十分重视学生的数据记录收集习惯的培养，哪怕是一年级的小朋友，也要求学生在研究过程中自己得到的数据记录下来，再进行分析思考。这样，学生养成了这个习惯以后，为他们后续的研究、学习打下了扎实的基础。而在国内，很少有人关注学生记录这方面的培养，可以说在这一领域，还是一块空白。二?国内外同一研究领域现状与研究的价值 1、国外同一研究领域的现状综观国外同类课题研究的现状，美国《国家科学课程标准》中尤其强调科学教学中培养学生证据意识的重要性，而证据的许多方面需要用到数据。他们认为：在探究方面，对结论进行答辩之后通常由小组对数据进行分析和综合。国外很多国家都十分注重孩子记录分析能力的培养，也已经总结出一些非常好的经验，值得我们去借鉴。 2、国内同一研究领域的现状关于学生数据收集记录和分析能力的培养，在科学教学中，这方面的研究比较少,可以研究的空间还很大。随着新课程改革的不断深入，学生的学习范围也由

科学分析数据有效提高成绩

科学分析数据，精准提升质量一、什么是数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料有目的的进行收集、整理、加工，提炼有用信息和形成结论的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告。二、为什么要数据分析（一）功能决定管理的精细化必然要求评价指标化、数据化，现代学校管理非常重视利用数据信息实施管理。当然在大数据时代，数据的获得不再是难事，难的是如何科学的处理和分析数据，挖掘出数据背后隐藏的信息。尤其是在考试后的质量分析环节，通过对考试数据的汇总、整理和分析研究，不仅可以为教师改进教学提供重要信息，还可以指导学生的学习，更可以为教学管理者的决策提供可靠的依据。（二）现实需求我校目前质量分析的形式基本是各学科“一分两率”数据名次排序，教师习惯性数落学生差，家长弱，自己很努力，但是学生不争气。由于没有数据分析的支撑，所以学校也无法对每个教师的教学做出精准的评价，只能泛泛一说完事，对后期教师的教学指导和改进作用并不大。干部、教师普遍缺乏数据思维意识，缺乏竞争交流的氛围，成绩的好坏很大程度取决于生源的质量，这就造成备考策略单一，没有可持续性。（三）引领导向通过数据分析帮助教师看到自己的优势，建立自信，发现自己的问题，积极改进，看到他人的强项和劣势，看到学生存在的问题和发展的潜力，学会用积极的心态对待自身在教学中的问题，不抱怨不逆反，也使学校质量分析从“定性判断”开始向“定量诊断”转变，从而使管理和教学走向科学化，精准化。三、如何数据分析建立“五层二维”数据分析机制，实现质量分析从“经验型”向“数据型”的转变

大数据、数据科学和数据分析的定义

大数据、数据科学和数据分析的定义与应用数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。首先让我们开始理解这些概念是什么。一、数据科学在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。二、大数据大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。

Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用（1）互联网搜索搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。（2）数位广告整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。（3）推荐系统推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。五、大数据的应用（1）金融服务大数据信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不

大数据发展背景与研究现状

大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分 MGI）发 “赢技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系

统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在。2012年Gartner认为，不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点，海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式，才能为数据信息使用者提供有效的信息，使得企业洞察危险的能力增强，流程得以优化，决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀

时代要想得到有价值的信息，要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系，乐于加收纷繁复杂的数据，而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元，公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据，增加政府的开放和透明度可以给年9 展的进程。2017年8月30日，国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”，并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验，通过签署站多合作，可以实现资源共享，优势互 3国家十三五规划纲要