如何成功实施ERP(下)

如何成功实施ERP(下)
如何成功实施ERP(下)

如何成功实施ERP项目?(下)

一、项目启动环节

启动阶段工作一般包括确定项目组织机构、召开启动大会、项目调研。其中,项目机构确定是最重要的,启动大会只是形式。项目调研虽然重要,但由于在调研时,初访者对ERP的认识是很有限的,也不懂软件功能,经常会出现问非所答,所以调研报告的水分是很高的,只能作为实施过程的参考,并不能按调研报告去实施,否则实施过程必会出现过多的反复。调研报告水分高的另一个致命原因是被访者报喜不报忧。

所以该环节主要是确立一个有力的ERP组织机构,记录入档作为将来考核与提拔人才的依据。启动大会是一个隆重的仪式,以示ERP项目正式启动,使各部门知道ERP工作已开展。项目调研作为项目总体进度计划的依据。

二、培训环节

培训工作是渐序前进的ERP认识过程,贯穿于整个ERP实施过程及应用过程。分为顾问对企业的培训及企业内部培训两大类。

-顾问对企业的培训又包括:ERP理念培训、ERP软件功能培训、ERP处理流程培训。

-企业内部培训包括:对最终用户的功能培训和流程培训、对领导的培训。

-某些项目会议也是培训的另一种方式。

特别强调的是在顾问对软件进行培训的时候,项目核心成员必须全过程参与,切忌断章取义,认为只需培训自己关心的某一部份即可,这样会给后期做流程或进行部门间协调时带来障碍。在对最终用户培训时,尽量做到一次到位,不要培训完了长时间不用又忘记了,必须把握培训时机,并做好考核工作,不过关的或不愿意做该项工作的应及早淘汰。

领导必要的培训不应该缺席,推卸的理由只是间接反映了对项目重视程度。

三、功能模拟环节

功能模拟主要目的是使企业业务与ERP软件联系起来,并从软件中找中合适的途径以实现企业业务处理,这种途径根据ERP的实施和应用程度将有不同的选择。

功能模拟环节必须注意几点:

模拟应该以ERP软件功能为主,在实施顾问的指导下去采集业务进行,而不是由实施人员(项目核心成员)将各部门的业务全部拿过来做模拟,因为部门的某些业务并不需要利用ERP软件功能来实现。

功能模拟环节也应分开阶段,在不同的阶段模拟的内容可能是不一样的,但在层次上会越来越深。

在初期的功能模拟时应把握好模拟深度的控制,既不要太粗,也不要太细,主要的流程走通就可以了,不必细到流程的所有入口及出口,或者期望在模拟阶段就将未来的执行流程全部定好。如果模拟得太细,会拖延实施进度,也会影响效果,容易引起ERP难实施的错觉。如果模拟太粗,只了解软件功能,而不拿实际业务来模拟,相当于只停留在表面,到了开展实际工作时才发现软件与业务没法结合或者不知如何做等问题。

在进行功能模拟时应及时总结处理流程,并形成文档,作为下一步对最终用户培训及系统运作的基础。

四、数据初始化环节

数据初始化环节是ERP实施很重要的环节,初始化数据包括系统参数、静态数据、期初数据。系统参数和静态数据根据不同的软件,格式和内容有较大差异,一般包括:物料资料、供应商资料、客户资料、计量单位及转换资料、会计科目表、会计期及制造期、物料成本及价格资料、各种处理码等等。期初数据主要包括:库存结存(按仓库及货位、可用和不可用分开)、车间在制品(分在制量及在制值)、科目余额、应收余额(分已开票和待开票)、应付余额(分已开票和待开票)、未发货的销售订单、未到货的采购单等。数据初始化环节必须注意如下几个问题:

系统参数由核心成员负责,设置时必须慎重,应先形成文档,经审核后再输入到系统中,每次修改时,注意关联影响并做好更改记录。

静态数据的收集、整理是一项很烦琐的工作,工作量大,涉及面广。企业管理方式以及企业管理水平的差异,静态数据的完整性也存在着较大的差异。对于静态数据不完整的企业,必须规定格式进行收集;对于已有静态数据的企业(或在旧系统上已使用的)须按照ERP软件要求重新整理,并由部门进行整理,切忌将手工或旧系统的数据提交项目核心组成员整理的方式。数据收集、整理时应在顾问的指导下运用一些技巧,有些可以先输入电脑再打印出来检查,有些必须先形成文档再输入电脑,而不可千篇一律,否则会浪费大量的纸张和人力。

期初数据处理时要考虑期初数据的截数点和时间差,如应收、应付的结帐日期可能与库存的结帐日期差异。录入时也要考虑好顺序。

数据初始化的过程中,必须按天排好进度要求,并落实责任人。但在这过程中,经常会碰到因“特殊”情况而未能按计划执行的,必须及时组织会议,增加人力或加班使计划不受影响。特别是期初数据的收集及录入工作,更不能拖,否则期初又会失去意义了,因为我们都清楚,企业的业务是不能停止的,数据是动态的,如果期初录入拖期,系统只能采用补入期初至当前的发生数,拖期越长补的工作量就会越大,而且还会影响到月底的截数。

初始化成功的有效方法是保证计划可以按期执行,要保证计划按期执行必须制定好奖罚制度,并由项目核心组跟进,发现不按时或数据不准确的情况,及时提出应变处理方法,必要时交决策者裁定执行。

五、系统并行环节

系统并行环节与数据初始化环节是密不可分的,一些功能的并行可以和其它功能的初始化工作同时进行。同时在初始化时也离不开并行的,因为初始化的时间是可能会长一些,而期初的时间是很短暂的。

并行环节最主要的是控制好时间,有必要的情况下可将会计期限定为半个月。并行时间越短,ERP项目的成功率就越大。有几个方面原因:并行时期,工作量是很大的,时间长了,业务人员都干疲了,甚至会对ERP 系统产生反感情绪。

并行时期业务部门一般都是先做旧系统的,再做ERP系统,这时他们并没习惯看ERP系统的数据,而仍是以旧系统数据为准,所以ERP系统的数据有可能得不到及时跟踪,时间长了,ERP系统数据的垃圾会越来越多,甚至变成了一套无用的系统。

并行时期,为核对ERP系统余额与旧系统余额,必须指定截数点,将业务停下来进行核对。当出现差异时还需调整,这是要花费一定的时间的,所以每月都会有补数、入数的过程,相当于经常要将多天的工作压在一、两天内补做完成,如果月月如此,业务人员会很累的,项目核心组的跟进也会很累的。

并行时间太长,说明ERP系统还不能使用或看不到明显的效果,特别是在这个时候得不到决策者支持时,就会出现人心焕散的局面。

所以并行时间不能拖太长,最好不要超过三个月。

六、二次开发环节

要实施和应用好ERP软件,一些必要的二次开发是不可避免的,但必须把握好开发过程和开发量,从不同的实施阶段、开发的难度、对改进流程的帮助程度等方面来考虑二次开发的必要性,并做好控制。下面是ERP系统二次开发的一些注意事项:

二次开发的原则是只改格式,不改数据定义。如涉及到要增改字段时,尽量使用系统已有的备用字段,灵活使用系统的备用字段,以不动数据库为基本原则。所以这也要求在选型时应充分了解软件的内涵。

开发的时间性应该控制好,尽量不要在并行运行前就进行二次开发,实践证明这种二次开发多数是失败的,很容易导致二次开发没完没了,甚至将ERP系统改得面目全非,但结果是ERP系统还是没能实施成功。因为这时期的开发多数是基于对ERP系统功能还没有充分的了解或者不愿意改变传统的习惯而产生的。

尽量劝服业务部门习惯使用ERP系统原有的功能跟踪数据,使用ERP系统的报表作为企业内部的传递表格。这是企业业务部门改进现状最基本的,如果连这点都做不到,要改进企业流程就更难了。

二次开发的另一个基本原则是对实施起到积极的推进作用才做,有时一个报表、一个字段用途的改变可能直接影响到该部分功能是否能用起来,在这种情况下,仍需做二次开发,目的也是为了方便操作,减少业务人员的工作量,甚至是起到理顺管理环节的效果。

七、系统改进环节

随着ERP应用的不断深入,不断挖掘ERP系统功能,灵活应用ERP系统功能以满足企业不断挖掘潜在效益的需要是项目核心组的一项目重要工作。ERP 系统改进过程是不断体现ERP应用效果的过程,在这个环节主要是进一步完善制度管理,按制度执行,并确定考核指标,做到奖罚分明。

实施ERP是一项繁重的工作,没有任何捷径,从选型到实施各阶段任何一个环节都应该控制好,否则是很难成功的。再次强调的是ERP能否成功关键在于企业自身,特别是决策者。

大数据背景下经济统计的机遇与挑战

大数据背景下经济统计的机遇与挑战 kxgdy 经济统计的发展是建立在社会技术发展基础之上的,不同时期,面对不同的客观需要不断发展自身,以满足人们研究和社会管理的需求。随着大数据时代的到来,面对海量的数据,经济统计必然面临新的机遇和挑战。 经济统计更多的时候作为一门方法学科被应用到经济、社会等问题的研究中。从其发展的历史可以看到,一方面社会管理的需求对其不断提出更高的要求;另一方面随着统计概念在实际社会生活中的推广,也不断丰富经济统计的方法和内容。这两者之间也有着相辅相成的关系,他们的共同作用使得经济统计越来越在政策制定、问题研究中突显出其重要性 随着大数据时代的到来,每天产生的数据越来越多,我们对于数据的接触也越来越方便,可以说我们现在处于一个数据爆炸的时代。这种情况随着对于大量、多样数据的存储技术的进步以及对于信息技术的推广变得越来越严重。在这种情况下,对于经济统计不仅会提出更高的要求,也会给提供更多的机遇。 大数据背景下的经济数据特征分析 1.数据统计刻度变小 由于技术手段的限制,历史上的多数经济统计数据往往以较大的数据可读进行统计,如年、月等。随着大数据时代的到来,我们相信对于经济数据的统计刻度将不断的缩小。实际上,已经存在对于股票交易数据的分时统计了,而对于高频交易而言数据的统计刻度就更加的小了。 2.样本群体扩大

从以往来看,搜集大量样本的相关信息是一种成本巨大的工作,所以统计中的样本替代总体也是在这样的背景下发展起来的。随着互联网的发展和信息技术的普及,对于大样本数据的观测和统计不再是一项难以完成的任务。 3.样本信息扩大 大样本统计的巨大成本使得我们无法更多的获得样本更多的信息,而只能针对一些关键信息进行统计。随着现在对于数据统计成本的降低,我们不但可以对我们关心的关键数据进行采集和统计,而且对于非关键信息也可以进行统计,这样可以为我们的研究工作提供更多的选择空间。当然,这里的信息扩大也涵盖了对于信息多样化扩大的含义,不久的将来对于经济信息的统计将会以更多的形式呈现。 4.数据的优良性得到改善 在现有的经济数据中从在很多的断层和不连续性,很多是由于历史的原因造成的。随着对于数据存储技术的发展,我们可以获得更 多、更优质的数据。其优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。大数据时代会有更多的数据已更加标准化的形式产生和存储,降 低我们在对于数据筛选和处理过程中所话费的成本。 5.宏观与微观统计关系更加密切 现在看来,对于宏观经济指标体系是通过微观样本统计得来的,但是宏观经济指标体系只关注特定的一些经济指标,而忽略了大多数 微观个体产生的经济信息,且两者之间的关系也相对复杂,我们不能 很直观的从宏观信息中得出关于相关微观个体经济特征的信息。随着 大数据时代的到来,统计样本数量和层次的增加,将会使得宏观统计 更加具有现实的微观基础,使得宏观统计的准确信以及与微观统计的 关联性有更大的提高。 利用现代数据机遇,强化经济统计发展 1.利用现代数理技术,充实经济理论

大数据时代下可能出现的工作变化

大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代,以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发,人与人,以及人与物,物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化;未来学习越来越个性化;未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人,相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力,带来了教育的新期待,站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚,教师教育也要顺势而为,思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 (一)教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境,使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面,社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求;另一方面,科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起,构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式,需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要,教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化,学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造,互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 (二)教育系统变革的内动力

大数据时代下数据分析的变化

大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性-定量-再定性”,第一个定性是为定量分析找准方向,主要靠经验判断,一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代,可以直接通过数据分析做出判断,所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系,然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量-定性”。在实证分析上,传统思路通常是“假设-验证”,先根据最终的研究目的提出假设性意见,然后收集分析数据,进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响,得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下,得出的结论更是毫无用处,甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代,可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制,然后得出结论,分析的思路可以概括为“发现-总结”。 (二)研究对象的变化 首先,从数据来源上看,传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定,随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限,抽样结果经不起细分;纠偏成本高,可塑性弱。而在大数据时代,更多的是将总体直接作为研究对象,摒弃了抽样样本的研究,传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次,对于数据类型而言,传统数据通常是结构型的,即

定量数据加上少量的定性数据,格式化,有标准,可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据,多样化、无标准,很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究,通常是根据内容提出假设意见,然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言,信息资源充足,可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发,需要验证的假设比传统经济学研究多出很多,不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化

浅析大数据时代下的统计工作.docx

浅析大数据时代下的统计工作 随着我国大数据时代的到来,呈现给我们的时更加丰富多彩和广阔的世界,同时还改变了我们的工作方式,进一步地促进了人类社会的变革。因此面对如此庞大的大数据时代,从而也就繁衍了数据统计工作,并且如今在大数据时代下的统计工作主要的目的就是在大量的数据信息中收集和整理重要的信息,最终将这些数据信息反映到电子计算机设备中,在通过大量的数据对其进行深入的分析,从而得出来的重要的且具有一定价值的结论,紧接着,再根据这些结论在其中找到相应的规律,最后才能合理的运用总结出来的规律开展相应的工作以及生活。大数据时代下,使得信息化数据信息正在成倍的向上增加,因此在面对这一特殊的情况,统计人员需要不断更新统计工作的方式和方法,为了能够更好地满足大数据时代统计工作的需求。 一、大数据时代统计工作的重要性 大数据时代的到来,带给我们的不仅是工作、生活上的便捷,更重要的是带动了我国全面的发展,与此同时大数据时代也伴随着问题带给我们,一个国家在面对如此庞大的大数据信息网络系统,最重要的就是对其中重要的信息进行相应的统计,由此可见统计工作在大数据时代中的重要性,在大数据时代中,通过统计工作而展开的各项数据进行深入的整理和分析,同时为各项决策方案提供较为全面的真实性的依据,从而进一步的促进国家各个方面的全面发展。 二、大数据时代下给统计工作带来的挑战 (一)对数据源采集的智能化的要求更高如今的大数据时代统计

工作与传统的统计工作进行相应的对比可以发现,传统的统计工作主要是通过数据信息相关的报表来进行数据信息的统计工作的,而且在统计工作调查的过程中仍然存在着许多主观性的因素,当然这些主观上的因素必然会影响到统计报表的准确性。如今伴随着大数据时代的到来,便可以有效地避免此类问题的发生,而且,数据信息统计的来源完全是信息技术的记录形成的,并且其记录的数据一般都是最原始的数据信息,这样做的目的就是为了不采取其他的途径,也能有效的保证各项原始信息数据的质量,进一步的保障了大数据时代下的统计工作的质量。 (二)要求及时更新统计的方法和统计的制度大数据时代下对于统计工作的方法和制度有了一定程度的提升,因此,根据大数据时代对统计工作的方法和制度进行深入的完善以及不断地更新,目的就是为了能时刻的满足大数据时代对统计工作的需求。就好比传统的统计工作中的统计报表基本上都是纸质的报表,是需要一层一层的向上级汇报以及分析的,这样的统计方法不仅延长了统计工作的时间,同时还不能确保报表的质量。因此,随着大数据时代的到来,传统的统计报表的统计方法已经无法满足现阶段的统计工作的需求,那么这个时候就需要统计工作的方法和制度在一定的基础上进行深入的改善和更新,并最终达到完全适应现阶段大数据时代的统计工作需求。 (三)对统计数据的搜集流程带来了巨大的挑战现如今的大数据时代对数据的统计和搜集提出了巨大的挑战,而且传统的数据搜集通常是根据研究项目的目的以及对象展开的,进而对其进行设计相应的

在“互联网+”时代下煤矿大数据应用

在“互联网+”时代下煤矿大数据应用本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 为充分发挥“互联网+”的优势,在2015 年的人大会议上,李克强总理在政府的工作报告中首次提出了“互联网+”的概念。为此,国务院也正式印发了《关于积极推进“互联网+”的指导意见》。那么随着“互联网+” 的不断提出与深化,越来越多的关于互联网的产品应运而生。这为此给许多传统行业和生产厂商带来了新的机遇与挑战。如果懂得按照国家的发展趋势的大力发展互联网络,那么其市场就会是一片光明。若错过了此时机,那就是与这个“互联网+”的时代脱轨。比如煤矿行业,是一个具有高危险系数的行业。既要懂得抓住科技的利器组成“互联网+煤矿”的发展格局,也要顺势而为。 一、“互联网+”到底是什么 (一)概念今天这个世界上所有的传统服务和应用都在被互联网颠覆和改变。我们已经能显而易见的看见的就是传统市集加上互联网摇身一变就是现在的淘宝,传统的百货商场加上互联网就是现在

的京东,传统的银行业加上互联网就是现在的支付宝,而传统的红娘加上现在的互联网则成就了百合网、世纪佳缘这样的网站。所以你可以看到,每一种传统行业加上互联网都是改变了一个模样。具体来讲,就是原有的传统行业加上互联网时,改变了原有的思维模式,变得更具前沿性。再原有的基础销售渠道和服务上,增加了互联网的概念,实现了线上线下的大融合。 首先有一点是需要我们明确的,虽然在今天的中国“互联网+”和互联网思维仍然都很火,但实质上二者之间的调性是不相同的。“互联网+”是政府部门提出来的政府概念,而互联网思维是一些像小米等互联网科技公司逐渐宣传与传播处理的一种概念。“互联网+” 是通过互联网把我们生活所需要应用的各方面的事物结合在一切,形成一个局域网一样的系统,应用到的我们的生活、交通、医疗等等一切与我们密切相关的地方。换句话说,利用应用而应用的存在,就是使我们以后的生活有了更加方便的途径。 (二)特征与组成要素以互联网为主要发展方向,在功能上主要由原来的辅助变为现在的引导。“颠覆”、“改变”、“冲击”、“影响”每一

大数据时代下统计学的挑战与发展-精选文档

大数据时代下统计学的挑战与发展 、大数据时代下统计学概念概述 教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析 随机性数据, 对考察问题给出推断与预测, 最终为行动提供数据 支持”,这就是统计学。从根本上看,统计学是一门与数据有关 的学科。众所周知, 美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连 任的机会,阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。 随着我们走进大数据时代, 网络科技给搜集数据带来方便, 的设备已经无法容纳大量的数据, 我们对其进行更新, 通过对大 数据的分析,我们为社会传递出有效的、有价值的信息,这一切 为社会的发展起到了不可替代的推动作用。 统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素, 在商品交换过 程中,统计有先导作用,市场经济信息也需要统计学的帮助,大 数据时代, 我们的统计数据不再局限于随机抽样调查, 等高成本的搜集方式, 通过互联网及移动终端, 我们可以获得更 多数据样本, 可以说我们的社会进入高速发展的时期, 大数据时 代下的统计学也进入全新的发展阶段。 二、统计学在大数据时代影响下的变革 1. 从样本的角度看,样本概念得到深化 我们知道统计学离不开样本,有效的样本能够正确反映情 况,大数据时代样本概念与传统不再相同, 通常我们得到诸多网 络数据,一种为静态,即直接在客户端创建的数据,无需提取即 可使用,成本低,另一种为动态数据,即数据随着时间的推移而 变化,最终表现为所有数据的总和, 可见此时的样本不局限于随 机抽样,直接可以做选定分析。 2. 从类型方面看,呈扩大之势 在过去数据通常指结构化数据, 有固定的标准, 大数据时代 数据传统 电话调查

大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进,没有数据也不可能完成统计,所以二者缺一不可。在大数据时代,统计学必须与时俱进,跟上时代发展的脚步,勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革,才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学,两者是无法离开的,只有在共同学习进步下,才能够实现双赢,成为主宰。 关键词:大数据时代;统计学;影响分析 引言 对于大数据(Big data),可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系,所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种,如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代,用数字代表的信息越来越多,科技迅速发展,互联网时代高速运转,在许多公司用来统计数据的时候,都用的电子表格,进行整理分析。在把它们汇总起来,就成了统计。数据是统计的本质,统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母,统计就是英语单词,通过整理分析,把字母拼成一个具有意义的单词,这就是数据和统计的意义。只有相互依存,你中有我我中有你。 (二)大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表,有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便,这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中,工作人员根据超市销售的数据进行整理分析,在汇总起来就是统计,最终他们看得都是统计整理得出的数,分析的也是统计后的数据。因此,统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制,我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代,越来越多的东西可以用数据表示,几乎全部的信息资料都

数据挖掘在大数据时代下的应用

数据挖掘在大数据时代下的应用 【摘要】数据挖掘一直是各个行业的关注的重点。 近几年,数据挖掘伴随着大数据的火热开始迎来更大的机遇。本文介绍了数据挖掘相关的概念,一些常用的数据挖掘的分析方法,最后介绍了数据挖掘技术几个常见的应用领域。 【关键词】数据挖掘分析方法应用 一、基本概念介绍 1、大数据。2011 年5 月,麦肯锡全球研究院在《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出,大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产要素;而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据估计,在未来,数据将至少保持每年50%的增长速度。 2、数据挖掘。数据挖掘是一门新兴的学科,它诞生于20 世纪80 年代,主要面向商业应用的人工智能研究领域. 从技术角度看,数据挖掘就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、

有潜在价值的信息和知识的过程.从商业角度来说,数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值,从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。 二、数据挖掘的基本分析方法 分析方法是数据挖掘的核心工作,通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘,找出数据中潜在的规律。通过不同的分析方法,将解决不同类型的问题,在现实中针对不同的分析目标,找出相对应的方法。目前常用的分析方法主要有聚类分析、分类和预测、关联分析等。 1、聚类分析。聚类分析就是将物理或抽象对象的集合进行分组,然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程,其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。它是一种无先前知识,无监督的学习过程,从数据对象中找出有意义的数据,然后将其划分在一个未知的类。这不同于分类,因为它无法获知对象的属性。“物以类聚,人以群分”,通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律。聚类分析广泛运用于心理学、统计学、医学、生物学、市场销售、数据识别、机器智能学习等领域。聚类分析根据隶属度的取值范??可分为硬聚类和模糊聚类两种方法。硬聚类就是将对象划分到距离最近聚类的类,非此即彼,也就是说属于一类,就必然不属于另一类。模糊聚类就是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类。一个样本可能属于多个类。常见的聚类算法主

大数据时代下统计方法研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/d39498671.html, 大数据时代下统计方法研究 作者:孔社霞 来源:《财讯》2018年第03期 大数据统计方法研究企业管理 大数据时代下的统计发展 (1)我国传统的统计方法发展现状 全球经济活动呈现多元化、多样化和复杂化发展。传统的统计方法很难精确、全面获得在经济、信息资源全球化中占据主导地位所需要的各项统计数据信息。 在大数据时代下,数据的容量变得非常巨大,且种类多样,有价值的数据密度相对变低,需要处理数据的速度变快。而我国传统统计存在一些固有的缺陷,影响企业对经济市场的判断。首先,我国传统的统计方法与国际通行的指标体系不接轨,专业统计制度与核算统计制度之间的矛盾日益突出,使得我国统计制度与方法难以保障未来发展中的科学性。其次,现有的统计方法缺乏活力。伴随着信息数据的大量增加,我国统计人员习惯了统计抽样、线性回归分析等方法,但这些方法已经不适合大数据时代的要求。我国统计方法主要以描述为主,不能准确的分析出我国国民经济体系中的每个统计数据指标的关系,对有效信息的抓取也比较困难。最后,统计服务工作滞后,收集的数据质量普遍较低,致使分析出的结果很难对经济发展和人们的日常生活提供有力的保障。因此,我国传统的统计方法在大数据时代的潮流下,需要做出改变。 (2)大数据时代对统计方法的影响 大数据时代对统计方法的影响是多方面的,尤其是对经济统计的影响是非常深远的。首先,大数据时代的到来,改变了数据的收集方式。传统的数据收集方法是进行普查、问卷调查和抽样调查等。面对当今海量的数据形势,传统的数据收集方法已经无法满足客户对数据的收集速度和数量的要求。这就促使了数据的收集和处理方式的转变。使数据的处理模式能够适应当前的海量的数据形势。其次,数据的分析模式发生了改变。传统的数据在收集之后,进行随机的抽样分析。大数据时代的来临,抽样的分析模式已经无法适应时代对数据的准确性的要求。海量数据进行分析的系统模式逐渐形成了全数据的分析模式,使其准确性和时效性得到了很大的提高。最后,数据之间的因果关系淡化。传统的少量数据中存在着明显的因果关系,而大数据时代的到来,数据之间的因果关系淡化,需要用户在进行数据的分析时关注数据的相关的信息关系,从而实现数据的价值化。 统计方法改革的必要性 (1)统计方法的变革是政府工作的需要

大数据时代下计算机软件技术的应用

大数据时代下计算机软件技术的应用 摘要:在大数据时代下计算机软件得到充分的发展,现阶段其主要的类型包含虚拟化技术,云储存技术以及信息安全技术,这三种技术在实际应用的过程中,能够在数据开发,监控管理,信息查询与储存等方面发挥极大的优势。辅助人们更好的通过计算机进行数据的管理工作,进而利用高质量的数据管理提升人们自身以及企业与社会的适配度,让人们以及企业能在更加复杂的社会环境中更好的发展与完善。 关键词:大数据时代; 计算机软件;计算机软件应用 伴随时代的发展,我国已经逐步进入了大数据时代,而大数据时代给我国信息化管理带来更大的挑战。相比于传统的数据管理体系而言,大数据时代背景下计算机软件应用能够在其他程度上提升数据的分析管理质量,从而在源头上提升现代信息化管理质量,为企业的发展提供了更加高质量的数据支持。而伴随着计算机技术的不断发展,其功能也在不斷的进行细化。企业在发展的过程中,可以根据自身发展的实际需求,合理地进行计算机的设计与应用。使计算机应用更加符合企业发展实际情况,提升企业发展质量。 1 大数据时代背景下计算机软件技术类型 1.1 虚拟化技术 虚拟技术在实际应用的过程中是,利用虚拟的数据创建虚拟平台,进而使人们能够更加直观的对数据进行分析与判断。现如今社会虚拟技术的使用,在其他程度上提升了现金社会资源使用效率,满足企业发展以及个人发展,在不同场景下的实际需求,在较大程度上降低人力物力的消耗,提升企业经济发展效益。虚拟化技术在实际应用的过程中,其主要的设备有输入设备,输出设备,储存器,CPU。通过设备之间的相互关联,保证设备能够在使用的过程中,按照用户的实际需求发挥其应有的效果。 1.2 云储存技术 云储存技术是现阶段我国发展过程中应用的重要技术,其技术被广泛地应用于智能化的发展中,极大程度上提升智能化以及自动化应用质量与水平。这种技术简单的来说是一种网上在线储存的模式,人们可以将自身的数据,储存在第三方委托的虚拟服务器中,云储存相比于原有的储存方式而言,其在应用的过程中所耗费的能源更低,储存信息量更大更佳的满足于现在人们的实际需求。 现阶段我国云储存技术在实际应用的过程中,其应用优势主要表现在三个方面,第一,云储存技术能够在现阶段自动化以及智能化的发展过程中发挥其重要的作用,能够将存储资源进行整合,辅助自动化与智能化设备,按照储存资源进行工作。第二,提升储存的质量与效率。云储存是将储存数据虚拟化,降低储户存空间的浪费,其他程度上提升储存空间的使用效率。第三,云储存技术在实际应用的过程中其成本更低,相比于传统的储存技术而言,其多数数据都在虚拟平台中,耗费资源较低,成本较低。第四,数据共享相比于其他的储存形式而言,云储存技术在实际应用的过程中,能够利用网络进行快速的数据共享工作,提升数据共享的质量与效率。 1.3 信息安全技术 在大数据时代的背景下,我国信息的共享程度在不断的提升,而在这种情况下,网络安全问题更加的突出。而部分不良分子在发展的过程中,会使用计算机系统的漏洞攻击计算机系统,进行网络病毒的宣传或者是进行信息的窃取,在极

大数据时代下数据可视化应用

大数据时代下数据可视化应用 发表时间:2017-09-22T11:49:13.987Z 来源:《基层建设》2017年第15期作者:胡博 [导读] 大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前,使人们在多感官全面了解事物的同时,能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态,从而更好的支持事物全寿命过程的把握。 重庆汇锦电子工程有限公司重庆 400005 摘要:随着全球信息技术的发展,人们对生活中事物认知度要求也随着技术的发展而不断提高,而大数据分析处理的性能正好较好的满足了人们这一需求,大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前,使人们在多感官全面了解事物的同时,能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态,从而更好的支持事物全寿命过程的把握。 关键词:大数据时代;数据可视化;应用 引言 大数据时代背景下,数据收集的质量和数量,数据分析的速度和精度是保证整个产品在全寿命过程中质量的重要保障。在实际生活中,人们对产品可视化的要求非常高,对直观感觉的依赖非常大,因此,质量较好、结果科学的数据可视化处理工作是未来产品研发和营销的趋势。 一、数据可视化的概念与意义 大数据时代背景下的数据可视化的一般定义可被概述为,充分利用计算机的能力,设计符合计算机性能和操作经济性的通用软件,采用计算机辅助设计的形式,配合一定的图像和音频,尽量直观的了解事物,利用多感官的体验对事物进行全面的认识的过程,在该过程中,大数据处理不但会帮助设计人员更好的展现设计理念,帮助人们更为现实的了解事物的实际形态,还可以以更好的图像和音频形态展现事物,同时还可以通过云计算等形式,较为快速的对事物进行更为全面立体的分析。不仅在感官上给予人美好的感受,还给予人们以科学的数据,帮助人们更好的了解事物的原理、作用和使用过程中会发生的问题,不断优化事物全寿命过程的质量,在一定程度上使产业更加标准化,发展趋势更加清晰化,运行目的更加实用化,设计理念更加超前化。 二、大数据时代的机遇与挑战 大数据处理背景下的事物展现过程不但能够将事物较好的展现在人们眼前,还可以对用户的需求、用户对事物功能的偏好倾向、用户选择时的侧重点、产品继续改进的方面进行尽量多样本数据的收集,对分析结果的精确度起到积极的作用。设计人员可以根据实际数据反映的情况,对产品意见和建议较多的方面进行设计和工艺上的改进,不断完善设计中人和物的协调功能。在工艺方面,可以根据数据反应的情况更换更加符合客户需求的材料,并且在实际的工艺加工过程中能够进行有针对性的改进,保证物品的质量和触感能够更好的迎合受众需求。使整个产品从研发到设计再到生产最后再到销售整个流程都能得到科学的指导,最大限度的满足市场需求,能够保证产品改进、生产和维护的科学性,对产品的性能能够进行较为精确的全寿命过程工作指导。 三、数据环境下的数据可视化技术发展趋势 1、即时的数据关联趋势可视化服务 数据可视化除单纯呈现数据状态之外,还有一个非常实用的功能,就是通过对若干存在关联性的可视化数据进行比较中,能够挖掘出数据之间的重要关联或者是呈现一个有理有据的数据发展趋势。在大数据环境下,这种数据可视化服务已经能够轻松做到即时生成。也就是说,数据采集完成后可以立刻生成可视化方案。某电子钱包的一项电子对账单服务就是这样,通过用户使用该电子钱包交易所产生的数据信息,月末自动生成出一套属于用户个性化的数据图表,用户借由这组数据图可以轻松地分析出自身的消费状况,即时地做出调整与规划。 2、多维叠加式数据可视化应用 这类数据可视化应用常见为社交网络或者生活消费类应用与数字地图的叠加,这种叠加模式针对年轻化的人群很有吸引力,基于地理位置的网络数据信息分享传播具有某种互动娱乐性。比如在微信这款应用中,用户可以依靠对方和自己的距离信息来筛选好友:在世纪佳缘网上,有一种地图搜索的模式,用户可以通过其他人所标注的地理信息来对一张交友地图进行搜索;在大众点评这款智能手机应用中,可以基于地理信息轻松找到附近的酒店、餐厅,用户可以在地图上对店铺进行留言评价,还可以在地图的对应位置留下图片供其他用户参考。在此类数据可视化应用中,用户所获取的视觉信息不再是单一维度而是多维的。 四、大数据时代背景下的web数据可视化 1、基于web的数据可视化的参考模型 基于web的数据可视化主要有以下四种参考模型: 1.1在服务器端生成描述数据的图形,然后在客户端实现图形的显示,客户端用浏览器来显示; 1.2服务器端以HTMLFoms或JavaApplet方式提供可视化控制页面,浏览器客户下载控制页面,实现对可视化过程的控制; 1.3服务器端经过可视化映射后,输出ⅥlML成Java3D格式的3D模型,返回给客户,客户端利用支持VRML或Java3D的浏览器来绘制和操纵3D模型,这种方式的交互局限于绘制阶段; 1.4客户下载数据,在客户端执行可视化流水线,利用JavaApplet实现可视化计算,客户还可以下载可视化软件。虽然客户端可以完全控制可视化过程,但对客户端的硬件、软件资源要求高,并且对大规模过程的控制;模型1使用Tee ChanPro Aetivex控件,可以直接安装在服务器端,在服务器端动态生成图形文件(JPEG格式),然后将图形传回客户端,在浏览器中显示出来,方法可以适用于任何流行的客户端浏览器;模型2和模型3需要针对具体的应用编制Java绘图程序,模型4采用了复杂的可视化计算在服务器端处理,避免了客户端较高的资源要求,同时客户端又能完成可视化结果的交互绘制,具有较好的交互性以及计算负荷分摊的优点,但同样编制程序复杂。 2、大数据的web数据可视化方法流程 2.1发现问题 数据可视化都是为了解决某个问题的。所以,面对海量的数据,首先要思考如何针对领域问题合理抽取对应的数据。为创建信息可视化而提出问题时,我们应该尽可能地关注以数据为中心的问题。而对于以“为什么”开头的问题则要格外小心,它意味着你对数据的较为正式

大数据时代的统计学

大数据时代的统计学 摘要:本文主要围绕“大数据”展开话题,结合“统计学”专业,论述了什么是大数据,什么是统计学,在对概念的了解基础上掌握大数据的发展历程以及统计学的发展历程。从中找出大数据与统计学的联系,然后进一步了解在大数据时代下统计学所处的地位以及大数据时代下统计学的变化和发展。在前人的研究基础上,我们进一步的发现问题并探讨问题,运用统计学方法去解决大数据时代下的一些问题,并提出自己的看法。 关键词:大数据;统计学;数据挖掘;数据分析 引言 本文写作的目的在于阐述大数据的定义、历史发展及趋势、运用领域等有关大数据的问题,以及阐述统计学的定义、发展趋势、运用领域等有关统计方面的问题。在此基础上探析大数据时代下的统计学发生的变化,带来的影响,以及所导致的统计学的发展趋势。 有关大数据的文献很多,涉及的领域也相当广泛,如互联网、天文学、大气科学、基因组学、大规模电子商务等等,都离不开计算机作为载体,它们都成为了大数据的来源。本文写作主要基于运用统计学知识去处理大数据所涉及问题,而运用统计方法分析问题所涉及的范围也相当广泛。对于大数据的到来,对于统计学来说是福音,因为它为大数据时代处理大数据问题带来了有效的解决方法。 本文所引用文献主要来自于2011年到2015年的国内外有关大数据的期刊文献,从不同角度描述了大数据对当今时代的影响,尤其是对本文的另一位主角--统计学的影响。而对于一个统计学专业出身的人,对于大数据时代下统计学的发展有喜有忧,大数据时代的到来在一定程度上促进了统计学的发展,同样的也带来了巨大的挑战。这些都需要我们一步步的解决并完善。 正文 1 大数据的来源与发展历程 “大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时,大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System (GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还

大数据时代下的生活方式

论文简介 本论文第一部分介绍了大数据的定义及特征以及如何使用大数据;第二部分分别介绍了大数据在商业预测、体育领域、购物等方面的应用;第三部分介绍了大数据带来的风险和隐私问题;最后一段总结全文内容。 大数据时代下的生活方式 从2012年开始,大数据一次开始明显的受到广泛关注。通常“大数据”一词,给人的感觉就是信息时代下产生的海量的数据,这是我们最直观的感受。如果要给大数据一个比较专业的定义的话,可以这样描述:大数据,是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。国际数据公司也给出了大数据的四大特征:海量的数据规模(vast)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)。从大数据的特征中我们可以看出,大数据强调数据的海量还流转。在我们现在身处的互联网时代,我们每打开一个网页,搜索一个关键字,网购一件商品,都会产生大量的数据,海量的数据似乎就是这个时代的产物。同时,即使在线下,我们随身穿戴的智能设备,比如手机、手环等,也在实时的上传数据到云端,网络互连也让数据更加方便快捷的流动。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 大数据中虽然蕴含着海量的信息,但其价值并不体现于此。数据之海量,包含着许多无用的信息,如何处理大数据,获得有用信息才能体现大数据的价值。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,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”。目前,国内外的一些大公司都已经具备了一定的对大数据的“加工能力”,他们正在利用大数据的价值提升自身的服务以及改善我们的生活。 大数据在商业制作的案例 2013年出品的美国政治题材电视剧《纸牌屋》受到广泛好评,就连美国总统奥巴马也是《纸牌屋》的粉丝。然而一部《纸牌屋》,就让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台Netflix在一季度新增超300万流媒体用户,第一季财报公布后股价狂飙26%,达到每股217美元,较去年8月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切,都源于《纸牌屋》的诞生是从3000万付费用户的数据中总结收视习惯,并根据对用户喜好的精准分析进行创作。 《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。最终,拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播,都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化,每一步都由精

大数据时代下的统计新思维

魏强:大数据时代下的统计行业新思维 发布时间:2013.11.19 09:06 来源:赛迪网作者:烨岚 【赛迪网讯】11月19日消息,统计行业是与国家发展和居民生活情况等息息相关的行业,统计的基本任务是对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析,提供统计信息和咨询意见,实现统计监督,为各级政府部门的决策提供依据。随着新一代信息技术的不断发展,统计信息化水平取得快速发展,也赋予了“统计现代化”更多内涵。尤其是大数据技术理念的推广和普及,给多年来与数据打交道的统计行业带来了更加深刻的变革。 统计行业的“四大工程” 国家统计局在《“十二五”时期统计发展和改革规划纲要》中明确提出,把建设以企业一套表为核心的四大工程作为推动“十二五”统计建设与发展的重要抓手,是当前统计系统的“第一号任务”。所谓四大工程建设:一是建设真实完整、及时更新的基本单位名录库;二是建立规范统一、方便企业填报的企业一套表制度;三是建设功能完善、统一兼容的数据采集处理软件系统;四是建设安全畅通、便捷高效的联网直报系统。 基本单位名录库是我国所有法人单位、产业活动单位(分支机构)基本信息的数据库,通过对每个企业进行编号形成名录库。企业一套表则是一种制度,将之前混乱无序的统计表格模型打乱,用元数据的技术重新构建一套表,表内的内容则用指标去描述。数据采集处理软件系统通过整合打破了信息孤岛,统一了软件平台和填报方法。联网直报系统统一了网络,改变了手工报数的原始方式。由此可见,四大工程是管理业务的大变革,是统计制度的革新,是基于信息化的现代化的统计方法,真正实现了用信息化带动业务模式的创新。 时至今日,企业一套表的建设任务已基本完成,那么接下来要做什么呢?统计信息化要如何规划未来的发展呢?带着这个问题,记者采访了常年与国家统计局进行深入合作的统计行业专家——同方物联网本部数据资源工程事业部副总经理魏强,听他讲述了大数据时代下的统计行业新思维。 同方物联网本部数据资源工程事业部副总经理魏强 大数据时代下的统计行业新思维 四大工程是统计制度和管理业务的大变革 同方参与了四大工程建设中的企业一套表和数据采集处理软件系统两大工程,魏强认为四大工程不仅仅是一个软件,而是一套非常先进的管理模式和管理理念,这套管理模式将给统计行业带来深刻变革,也给地方统计局带来了更多的机遇与挑战。对于地方统计局来说,一是对国家统计局,二是对地方,两个方向的工作都非常重要,而双方的需求则不尽相同。例如,国家统计局更加关注涉及国民经济的三上企业,而地方则更关心能带动当地发展的文化、旅游等产业,面对这些地方政府的个性化需求,地方统计局需要将四大工程这套先进的管理模

大数据时代下统计学面临的挑战-2019年精选文档

大数据时代下统计学面临的挑战 随着科技的发展,大数据已经成为信息时代的一场技术革 命。大数据是指传统数据库管理工具难以处理的大量的、 多样化 的数据。当前普遍认为大数据有 3 个特点:第一,数据量非常大; 第二,数据增长速度非常快;第三,数据类型越来越多样化 零售业作为传统的线下实体经营行业, 积累了大量的消费者以及 管理层的数据,如果依靠传统的统计学模型对这些数据进行分 析,很难得出可以用于企业经营管理的有效信息, 加上年轻一代 消费者越来越追求个性化, 所以传统统计学所采用的根据部分样 本推断总体的分析方法已经无法满足市场的个性化需求,因此, 传统统计学要想跟上时代发展的步伐, 就必须做出与之相适应的 改变。 1 零售行业里大数据与传统统计学的区别 维克多 ?迈克尔在《大数据时代》一书中提出了大数据思维 的 3 个最显著的变化: 一是样本等于总体。 这与过去基于样本进 往往存在“噪音”和罕见事件,这样的数据影响了结果的精确 力更多地放在“是什么”而不是“为什么” [2] 。大数据的以上 特性在零售行业同样适用, 零售行业的大数据与传统统计学的区 别有以下 3 点。 [1] 。 行统计分析的思维截然不同; 二是不再追求精确性。 在大数据中 性;三是相关分析比因果分析更重要, 在大数据时代我们将注意

第一,大数据收集总体数据,而传统统计学多采用抽样的方式收集部分数据。传统统计学在做统计分析时首先针对某一个问题提出假设,然后确定需要调查对象的总体,由于数据采集存在一定的难度,所以统计分析采取从总体中随机抽样选取一部分数据作为分析的对象,如此的话对随机抽样的方法与数据采集的准 确性要求是非常高的。而大数据收集的是数据“总体”,在进行 分析的时候不会人为进行假设,排除了人的干扰因素,仅仅从数 据本身出发进行数据分析。在零售行业如果能运用大数据思维分析数据,从产生数据的顾客行为本身出发,针对不同顾客做出个性化营销,而不是人为假设的话,管理层就可以根据数据进行预测,避免了主观的经验与直觉的判断。沃尔玛作为零售行业的巨头,运用大数据分析得出的著名的啤酒与尿布理论可以证明这一点。 第二,大数据注重个体行为的研究,统计学用样本数据推断总体行为。传统的统计学采用抽样调查的方式对样本数据进行分析,用样本推断总体,那些在图表上反映出来的异常数据被排除在外。大数据包容一切数据,其中包括各种结构化、半结构化、非结构化甚至是异构数据。对于零售行业而言,顾客的总体行为表现是没有意义的,因为每个顾客的需求不同,在不同的时间和地点需要的商品都不同,只有根据每位顾客的不同行为进行个性化服务才能让线下的零售行业有优势可言。美国高档连锁百货 Nordstorm 最近开始采用线下实体店客流分析服务供应商

大数据时代下计算机软件技术的应用

大数据时代下计算机软件技术的应用 近年来,随着我国信息技术的不断发展,我们所生活的时代已经逐渐变成了被信息所包围的大数据时代,各种各样类型信息不断涌现,这也引发了当前社会对计算机相关软件技术和服务质量要求更高。软件作为计算机实现各项功能运行和提供服务的基础设施,它的服务能力和应用水平通常对大数据时代发展有着至关重要的联系,如果想在大数据时代对数据进行有效利用,就必须依附于计算机软件功能的提升,从而实现数据化、智能化、信息化社会的发展目标,扩展计算机软件技术和大数据的应用范围。本文将针对大数据时代背景下,计算机软件技术的开发和应用进行分析。 标签:大数据时代;计算机软件技术;应用 引言:计算机的发展是与时俱进的,在当下经济和科技飞速发展的社会中,不乏计算机领域的人才,他们对于计算机竭尽全力的研究,促使着金算计技术的飞速发展。随着计算机技术的不断进步和完善,计算机在生活和工作中的应用已经变得十分普遍了。在大数据时代的到来之后又对企业使用计算机技术提出了严格的要求,为了适应于大数据时代,企业不得不做出改变,针对计算机技术进行改进,紧跟其步伐,以便更好地服务于企业自身的工作,推动着企业经济的发展。 一、大数据的内涵特点 一般来说,大数据的特点是海量的储存空间,其中并且包含没有办法利用现有的计算机硬件设备和软件系统处理的,总的来说就是数据容量在10TB-1PB之间,也就被称为大数据,并且与普通的数据信息来比,大数据有几个特别明显的特点:首先是信息容量非常大,在如今大数据时代的背景下,计算机的信息容量一般可以达到1ZP(约为1.0×1012GB)的数量级别,这也就是说超过普通数量的1TB,二是处理信息的效率非常高,在大数据时代中较多的信息是可以通过实际计算来进行储存的,并且利用网络来进行数据的传输工作,那么在这种情况下若想达到数据流的需要就需要企业按照大数据的需要进行软件的开发,第三点则是信息结构的多样化,在如今的大数据时代中数据的信息还包括了多种内容,比如音频、视频、图像等对信息内容加以处理,这种方式虽然可以为人们提供了较为方便的服务,但同时也增加了一定的难度。在如今信息时代下的今天,软件的开发和应用需要借助大数据信息的处理技术,主要如大数据中的数据挖掘,以及数据中存在的分析方法等。数据挖掘技术是在20世纪末开始,首先的使用范围是商业领域,如果从技术角度对其进行分析,数据挖掘是从大量较为复杂且不规则的对数据中提炼出有效的数据讯息,然后再从中通过转换向商业提供出有商业价值的信息,供企业有更好的发展,这也是大数据如何更适应时代发展的原因之一。 二、大数据时代下计算机软件技术的应用 (一)虚拟化技术

大数据在日常生活中的应用及其影响

大数据在日常生活中的应用及其影响摘要:数据的概念虽已经有被炒作过度的嫌疑,但是毋庸置疑的一点是,国内国外的数据量正以一个惊人速度增长,世界正在高速数字化。而且继云计算、物联网之后,大数据在人们毫无察觉的情况下已经悄悄住进了人们的生活,大数据的应用给人们的生活带来了便利,改善了人们的生活质量,与此同时,大数据也存在着海量管理、信息安全等方面的问题。下面介绍一些已经改变我们日常生活中大数据应用。关键词:大数据;日常生活;应用;影响 大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇,甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样,但是大数据到底是什么呢?作为一个普通人,并不是展业的IT人才,怎样了解大数据?大数据和云计算是不是一样的,它们两个有区别吗?这样那样的疑问很多,可是又听说大数据在生活中的应用很多,随处可见,就连我们的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢?大数据给我们的生活带来了哪些影响?下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。 1.大数据的概念及解释 大数据(bigdata),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信

息资产。 首先大数据要大,大体现在数据的“海量”上,这个“海量”不仅仅指的是数据的多,还有数据的多种多样,复杂程度等。并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。大数据的特点可归纳为4个“V”——V olume(大量)、Velocity(高速)、V ariety(多样)、Veracity(精确)。第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,数据来源于各种各样的渠道。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2大数据和云计算的关系和区别 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。哪里有大数据那里必然有云计算的出现。这是因为大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,云计算的特色是分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术,这刚刚好是云计算可以满足的。 从时间上讲,随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为

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