最新 分析大数据时代信息经济发展趋势及应对措施-精品

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分析大数据时代信息经济发展趋势及应

对措施

摘要:大数据时代的不断发展,推动着企业经济不断上升。大数据时代的数据处理技术逐渐走向主导地位,隐私信息安全不容忽视,如若泄露,后果不可估计,所以保护信息安全十分关键,但在发展的过程中缺少人才。综上分析大数据时代信息正在带动经济发展,只是存在一些不足,并提出时效性应对措施,为大数据时代信息经济发展趋势提供参考意见。

关键词:大数据时代信息经济发展趋势应对措施

如今早已是信息引导的社会,我们感知这个社会也都是来源数据信息,整个社会的发展,信息数据发挥着不可替代的作用。大数据信息时代对国家经济宏观调控有很大的帮助,价值观以及方法论所产生的科技效果是这场变革的巨大推动力。大数据是占领经济市场的必要因素,也是推动国家经济发展的核心武器。

一、大数据时代的概述

1.大数据的内容

数据现已占领到各行各业,大数据相对于大多数人来说都不太熟悉,这是一个没有定义的抽象词语,目前大数据整个过成就是运用信息技术进行数据分析,把大量混乱复杂的数据进行整理,然后提取有价值信息并展示。

2.大数据的特征

大数据的特征在含义中就能一目了然,主要体现在四大方面:数据信息量大,数据各种各样,数据整理快速,数据规模大。这些都是最显著的特征,这些特征都是在说明现在的大数据正在一步一步的完善,慢慢走向成熟。

3.大数据的影响

伴随着互联网的快速发展,我们迎来了云时代,与此同时大数据也是吸引了众人的眼球。现在的21世纪大数据已经占有绝对的优势,也是涉及到了各个领域,目前就淘宝的应用就是一个实例,淘宝就是属于和物流配送的结合体,阿里巴巴企业利用大数据时代信息不断地发展新型业务。

二、大数据时代信息经济发展的趋势

1.信息技术

大数据的技术主要包括收集信息、及时处理信息、信息结果展示等三个过程。随着社交软件的广泛应用,数据的收集就已经变成自动收集模式。在海量的信息中筛选出有用的信息,过滤掉错误的信息数据。通过上述方式把最有价值的信息展现出来。即便是现在最完善的筛选技术和应用系统,这样浩大的工程也是一个巨大的挑战。由于数据分析筛选没有主要的结构,展示的结果会误导很多用户,大部分用户感到非常困惑。因此,对于大数据应用技术的研究既是热点也是难点。

2.数据保护

网络中的大数据来源甚广,非常容易被人发现,所有企业最最看重的就是信息的安全。信息的不外泄不仅仅体现在企业内部,对于信息的保护,网络系统的安全更是不容忽视。而传统的网络可视化,在大数据时代没有显著的效果,面对人们对大数据的日益重视,网络攻击已经把矛头指向大数据,面对所有隐私信息泄露的危险,数据的拥有者要把硬件系统和软件系统建立安全机制,保证数据信息的安全不外泄。

3.人才培养

社会的根基是什么?那回答一定是人才。所有的都离不开人才,大数据信息时代同样也是需要大量的数据人才,然而我国的问题是,大数据发展战略培训只在企业内部,传统的数据用户没有能力开发大数据,没有专业的培训课程,专业人才就会出现大缺口。当前行业要把人才的培养作为重要项目,帮助用户真正过渡到大数据信息时代。

三、大数据信息时代经济发展的趋势

最早发现大数据的是阿尔文·托夫勒,其次在麦肯锡发布报告之后,大数据时代才被揭下面纱,全球的数据正在以倍数在上涨,在这个大数据的时代运用新的数据处理技术,推动经济社会发展,大数据时代信息在全球各个领域都在发生变化。

面对着大数据带来的巨大利润,各个企业更是着重于大数据挖金中,根据企业的不同大数据所处商业实践也不同,提供的服务也有所不同。例如谷歌是一个拥有海量用户信息的大平台,在美国流感病毒

爆发期间,谷歌就比官方提前两个星期准确预测病毒爆发时间。企业以大数据时代信息商业实践为核心,未来大数据时代信息与企业互利共赢。

四、大数据时代信息经济发展应对措施

1.以协同带动发展

在这个大数据统领的时代,企业与之相互作用,大数据能够全面分析企业在时间和空间存在的问题,从而提供出完善的解决办法。在企业日常的工作中,工作人员要对所有大数据收集的信息进行归纳整理,数据信息需要企业及时存储,用适当的方式方法整理信息,进行分类,保证所有数据的时效性,这样确保大数据系统能够准确的分析出企业存在的隐形问题。

构建一套完整的大数据生态系统,完善技术能够保证大数据生态系统能够稳定的运行。在保障双方利益的前提下,鼓励企业和相关技术机构都进行大数据研究,在大数据时代能够取得成绩,并给与奖励支持。加快云时代相关技术的发展,这样能够为大数据的的发展奠定基础。

2.保护隐私

对于隐私侵犯问题,在大数据的使用过程中也是经常发生,目前的解决办法也就是运用杀毒软件和建立防火墙,这样做并不能真正的解决问题,要想保护隐私仅靠软件保护是不够的,还要运用到法律手段来保护隐私不被侵犯。

企业现以大数据信息安全为中心,展开详细的调查与检测,不同时期收集不同的数据信息,用适当的方式方法对不同的信息数据严格处理,从而得出在不同时期大数据信息的安全隐患,并且有效的排除大数据信息的安全隐患,并制定完善的防御措施保护大数据信息安全。(1)用户信息安全是大数据时代所有用户所担心的问题,因此要加强大数据信息安全措施。组织人员不断地开发和研究安全技术,在各个方面(人力、物理、财力)给予资助,确保用户的信息能够安全地在大数据时代里保存。(2)内部做好一系列的安全措施还不够,还应当采取一些适当的手段,让人们意识到信息安全的重要性。因为这种意识不是所有人都有,所以就要做一些宣传,例如电视广告宣传,可以把这种安全意识做成公益广告,这样让人们重视大数据时代信息的安全(3)对整理好的数据信息妥善管理,严格完善企业和个人对大

数据操作的规范,这样可以保护用户信息数据的安全,大范围的实现大数据时代的发展。(4)坚持加强对安全防御的工作,不能遗漏任何一个重要环节,对各个环节的数据做好保护措施,尽最大的可能保护信息数据的安全。

3.人才以市场培育为主

人才在各行各业发挥着作用,市场的发展更是离不开人才的培养,云时代的大数据更是需要各类人才。那么想要更多的人才就要扩大校企的合作,在这个庞大的大数据时代,对于人才各个方面要求很高,在面临黑客攻击时考验人才的灵活性,在繁多数据内容整理时考验人才的清晰地思路和记忆力,因此更要加强培养敏感数据监控的人才。

在数据管理和监督时都能够充分锻炼人才,例如上海交通大学的计算机科学与软件技术专业与百度企业合作,遵循市场的需求,适当的调整教学内容,来配合企业的发展,企业通过锻炼来培养实用型人才,所以校企的相结合是培养人才的关键方法。

结束语:现代大数据时代的到来正在影响企业的发展,颠覆了传统的信息收集技术。我国的大数据时代属于起步阶段,还需要进一步加深研究。企业的发展离不开数据信息的支持,大数据时代信息经济发展能够促进企业未来的发展。在整个发展过程中要让企业和个人都有保护隐私安全的意识,也要运用法律手段来提高企业和个人的隐私保护能力。

大数据时代的Excel统计与分析定制

大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据? 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK()函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言:常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表:饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具,您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练:分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程

2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析

2018年度大数据时代的互联网信息安全 1.我们经常从网站上下载文件、软件,为了确保系统安全,以下哪个处理措施最正确。(B )(单选题2分) A.直接打开或使用 B.先查杀病毒,再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份,如有异常恢复系统 2.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?(A )(单选题2分) A.允许“回复陌生人自动添加为朋友” B.取消“允许陌生人查看10张照片”功能 C.设置微信独立帐号和密码,不共用其他帐号和密码 D.安装防病毒软件,从官方网站下载正版微信 3.日常上网过程中,下列选项,存在安全风险的行为是?(B )(单选题2分) A.将电脑开机密码设置成复杂的15位强密码 B.安装盗版的操作系统 C.在QQ聊天过程中不点击任何不明链接 D.避免在不同网站使用相同的用户名和口令 4.我国计算机信息系统实行(B )保护。(单选题2分) A.主任值班制 B.安全等级 C.责任制 D.专职人员资格 5.重要数据要及时进行(C ),以防出现意外情况导致数据丢失。(单选题2分) A.杀毒 B.加密 C.备份 D.格式化 6.小强接到电话,对方称他的快递没有及时领取,请联系XXXX电话,小强拨打该电话后提供自己的私人信息后,对方告知小强并没有快递。过了一个月之后,小强的多个账号都无法登录。在这个事件当中,请问小强最有可能遇到了什么情况?(B )(单选题2分) A.快递信息错误而已,小强网站账号丢失与快递这件事情无关 B.小强遭到了社会工程学诈骗,得到小强的信息从而反推出各种网站的账号密码 C.小强遭到了电话诈骗,想欺骗小强财产 D.小强的多个网站账号使用了弱口令,所以被盗。 7.没有自拍,也没有视频聊天,但电脑摄像头的灯总是亮着,这是什么原因(A )(单选题2分) A.可能中了木马,正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 8.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏,突然弹出一个窗口,提示:特大优惠!1元可购买10000元游戏币!点击链接后,在此网站输入银行卡账号和密码,网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。结合本实例,对发生问题的原因描述正确的是?(C )(单选题2分)A.电脑被植入木马

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题(共80题) 1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年 级110人。则年级属性的众数是: (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学 科研训练(论文)题目:大数据时代运营商的SWOT分析 院(系):经济与管理学院(工商管理系) 专业:人力资源管理 班级:1102班 学生姓名:刘丹 导师姓名:尹丽英职称:讲师 起止时间:2013年9月16日至12月6日

科研训练(论文)成绩鉴定表 指导教师评语

目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要 近年来,大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展,催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言,需要思考如何应用这些新技术,解决在大数据时代背景下所面临的挑战,从而提升企业价值。本文立足于电信行业,通过分析大数据的现状及发展趋势,利用SWOT分析模型,阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势,以及所面临的机遇与挑战,并提出相关应对策略,最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词:大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析 主讲教师:侯振兴 1.传统供应链分析 供应链从企业的范围,可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业,供给原来的上游企业,销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系:二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说,内部供应链是外部供应链的缩小化。 (1)供应链分析的目的是满足客户需求,降低成本,实现利润: ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标,供应链管理和优化的一切方式方法,都是朝向这个目标而努力的,这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计,这对提高企业管理水平和管理流程,具有不可或缺的作用。同时,随着企业供应链流程的推进和实施、应用,企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进,这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本,缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界,供应商能够随时掌握存货信息,组织生产,及时补充,因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如:丰田零库存。 ⑤降低采购成本,促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息,应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来,从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化,预测的精确度将大幅度的提高,这将导致企业不仅能生产出需要的产品,而且能减少生产的时间,提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸,企业能履行它们的合同,增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络,一个企业建立了自己的供应链系统,本身就已经建立起了业务网络。 (2)供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础,是实行产品增值的关键环节,其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理:循环库存的部署策略,安全库存的部署策略,季节库存的部署策略。 运输管理:运输方式的选择如何,路径和网络选择如何,自营与外包,反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理:订单生产,按库存生产。 信息传递:与进行供应链协调与信息共享。 (六)预算分析 1.《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算,是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理,至少应当关注下列风险: (一)不编制预算或预算不健全,可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 (二)预算目标不合理、编制不科学,可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 (三)预算缺乏刚性、执行不力、考核不严,可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导,明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责,其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

大数据分析报告调研报告材料模版

数据分析调查报告模版 下面是我对数据分析的一些格式及规范要求 数据分析应当包括以下几个主要部件: 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析 以图表加文字的方式呈现数据分析的结果,并对结果简单的解释与说明。(1)表格设计的要求 表格应为三线表(自动套用格式中的“简明Ⅰ型”),表格应当包括表序号、表题目,及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号,表格序号在报告中进行统一设计与安排,且表格题目应当在表格的正中上方。 图表的设计要求,图表设计大小应当与正文的文字大小匹配,图表应当包括图序号,图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排,但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方,图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。 一些简单与明白的数据结果,仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂,数据结果比较繁多,那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息,亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。 (2)结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构,分专题进行结果分析。每个专题结束之后,应当进行简要的总结与归纳,突出其中一些主要或令人意外的结果。最后,在所有的专题分析完之后,应当有一个综合的分析,并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。 (3)结果分析中,禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述,请大家尽量使用

简洁与简单的方式陈述结果,但也不能只为追求很少的文字,对一些内容结果进行有选择性的删除,务必做到二者的平衡。 (4)调查报告中,如果有引入统计符号,所有的统计符号均为斜体表示。 请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例,然后再参考下面的一份调查报告样例: 浙江农村广播调查报告 一、调查背景 …… 二、调查方法 1.取样情况 本次抽样的范围?,抽样方式?,实施过程? 本次调查发放问卷?份,共回收问卷60份,有效率达到?,参与本次调查的受访者基本情况如表1所示。 由表1可知,参与本次调查的大部分为男性,受访者的教育程度均在高中或中专以上,且大部分均为乡镇广播台的工作人员。 表1 调查样本的基本情况一览表(n=60) 性别男58 96.7

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/9a10143465.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

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

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9a10143465.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者:单海波 来源:《科技创新与应用》2016年第24期 摘要:随着改革开放的进一步深化,以及经济全球化的快速发展,我国各行各业都有了 质的飞跃,发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及,更是促进了各领域的不断发展,各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下,数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展,促使经济社会发生了翻天覆地的变化,同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言,数据已经改变传统的结构模式,在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化,以及非结构化的数据模式方向转换,改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象,逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论,并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则,希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示,仅供参考。 关键词:大数据;数据分析;数据挖掘;体系建设 引言 进入21世纪以来,随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势,我国国民经济迅速增长,各行业、领域的发展也颇为迅猛,人们生活水平与日俱增,在物质生活得到极大满足的前提下,更加追求精神层面以及视觉上的享受,这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代,数据信息的作用和地位是不可小觑的,处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件,是发展各学科科技交融的前提。 然而,世界上的一切事物都包含着两个方面,这两个方面既相互对立,又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性,我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件,促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时,还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷,需要其客观、正确地使用、处理数据信息,完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段,通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据,做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下,我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步,使其发展更加全面化、科学化、专业化,切实提升了我国经济的迅猛发展,从而形成了一个最佳的良性循环,我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言,数据分析环节是必不可少的组成部分,只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选,才能使其更好地服务于社会,服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知,大数据具有明显

大数据分析报告调研报告材料模版

数据分析调查报告模版 F面是我对数据分析的一些格式及规范要求 数据分析应当包括以下几个主要部件: 1?样本情况分析及调查工具说明 2?调查结果分析 以图表加文字的方式呈现数据分析的结果,并对结果简单的解释与说明。 (1)表格设计的要求 表格应为三线表(自动套用格式中的“简明I型”),表格应当包括表序号、表题目,及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号,表格序号在报告中进行统一设计与安排,且表格题目应当在表格的正中上方。 图表的设计要求,图表设计大小应当与正文的文字大小匹配,图表应当包括图序号,图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排,但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方,图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。 一些简单与明白的数据结果,仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂, 数据结果比较繁多,那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息,亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。 (2)结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构,分专题进行结果分析。每个专题结束之后,应当进行简要的总结与归纳,突出其中一些主要或令人意外的结果。最后,在所有的专题分析完之后,应当有一个综合的分析,并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。 (3)结果分析中,禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述,请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果,但也不能只为追求很少的文字,对一些内容结果进行有选择性的删除,务必做到二者的平衡。

(4)调查报告中,如果有引入统计符号,所有的统计符号均为斜体表示。 请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例,然后再参考下面的一份调查 报告样例: 浙江农村广播调查报告 、调查背景 二、调查方法 1.取样情况 本次抽样的范围?,抽样方式?,实施过程? 本次调查发放问卷?份,共回收问卷60份,有效率达到?,参与本次调查的受访者基本情况如表1所示。 由表1可知,参与本次调查的大部分为男性,受访者的教育程度均在高中或中专以上,且大部分均为乡镇广播台的工作人员。 表1调查样本的基本情况一览表(n =60)

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 (江苏省科学技术情报研究所,江苏南京210042) 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源,如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程,概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据;现状;趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟,以及智能移动终端的普及,全社会的数据量呈指数型增长,全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念,信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题,人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库,为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术,而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义,各行各业有着自己的见解,但总体而言,其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司(IDC)给出的报告指出,大数据技术描述了一种新一代技术和构架,以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章,但是当数据累积到一定程度时,就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析,利用大数据分析技术,从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势,最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为:“大数据开启了一次重大的时代转型”,他指出大数据将带来巨大的变革,改变人们的生活、工作和思维方式,改变人们的商业模式,影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代,“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念,他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文,使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义,还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期,在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注,相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年,Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年,大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年,Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟,一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今,是大数据发展的成熟阶段,越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度,一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村(1985-),男,山东临沂人,江苏省科学技术情报研究所实习研究员,从事电子政务相关工作。 - 115 -

大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念: "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念: "大数据"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。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义:大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术,当这种现象出现时,定义就变得很混乱。" Kelly说:"大数据是可能不包含所有的信息,但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于,它是如此之大,分析它需要多个工作负载,这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 大数据分析的五个基本方面: 1、可视化分析Analytic Visualizations

浅谈大数据时代聊聊小数据

浅谈大数据时代聊聊小数据 现在好像人人都爱说大数据,就像平时我去开会,不是用大数据分析这个,就是用大数据建构那个。可是我最近看《美国计算机学会通讯》(CACM)上面提到了几次小数据,我觉得大家也有必要了解一下这个有趣的概念。 大数据其实就是一个特别大的数据库,大到用现有的技术无法处理,因此计算机行业的人谈大数据,指的是大数据技术。而生命科学领域的人谈大数据是指该领域的大数据分析,搞大数据设备和管理的人不见得会分析,因为这需要专业。 还有一股力量也将改变我们关于健康的想法和实践,那就是由个人数字跟踪驱动的小数据。基于某种云应用,随时间连续地、安全地、私人地分析你工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯的数字追踪,而得到关于你的健康的画面。这里需要私人的装置和网络服务,特别是自跟踪。譬如昨天我有点胃痛,于是想:前天和大前天有何不同呢?啊!明白了,我每天喝一两酒,前天喝的酒不同,换了一个牌子,可能就是这个新牌子的酒引起我胃痛。这个小数据提供了分析我健康情况的依据。 大数据开启了一个时代的转型,给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。 什么是小数据?小数据就是个体化的数据,是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒,突然有天喝完酒了胃疼,我就想了,这天和之前有何不同?原来,这天喝的酒是个新牌子,可能就是喝了这个新牌子的酒让我胃疼。这就是我生活中的小数据,它不比大数据那样浩瀚繁杂,却对我自己至关重要。 第一个意识到小数据重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了,而早在父亲去世之前几个月,这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同他不再发送电子邮件,不去超级市场买菜,到附近散步的距离也越来越短。然而,这种逐渐衰弱的状态,真到医院去检查心电图,却不一定能看出来。到急诊室检查的时候,不管是测脉搏还是查病历,这个90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可

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

大数据时代数据分析与信息安全

大数据时代数据分析与信息安全 目前,中国已进入大数据时代,科学的大数据管理对于我国实现网络强国目标具有重要意义。本文基于目前全球数据发展的推动作用,结合中国大数据时代的具体特点,分析、探讨大数据时代背景下的信息安全特点,并作简要讨论。 标签:大数据;信息安全;数据分析 大数据是社会科学技术发展和工业化的融合,目前随着全球化进程的加剧,数据信息的增加,其发展规模和速度都发生了巨大变化。全球化的大数据融合,必然会引起各国对信息安全的高度重视,尤其是与其他国家相连接和互动的国际信息。这些信息不仅会影响我国的外交、经济、军事、政治和文化,更会给我国的信息安全管理工作带来巨大挑战。本文通过分析大数据时代的发展趋势,着重探索其特点和安全要求。 一、大数据时代的发展趋势 近年来,相关业界和学术界提出了大数据的讨论,大数据时代已经到来。大数据给学术界带来了新的思路,且颠覆了很多传统的行业模式,并为之带来了新的发展变化。据预测,大数据将成为企业、政府、研究、教育、医疗和其他行业的新挑战。大数据的核心技术是对信息的存储和传输进行整理分析,要求做到数据实时处理、真实有效。相比于传统信息的挖掘和应用,大数据更具优势,打破了传统数据源的局限性,给全世界的商业模式带来了新的机遇和挑战,其潜在的价值也将带来新的市场空间。与此同时,无处不在的数据,也对信息安全提出了新的标准和要求。与大数据技术相关的产业链将迎来一个新的发展时期,美国在20世纪90年代就提出了“信息高速公路”项目和技术,此外,日本、英国、澳大利亚和其他国家都已出台了战略举措和相应的大数据技术。 大数据属于数据集,其特点是种类多、容量大、应用方便、存取方便、发展速度快,大数据的科学管理方法已成为新一代的重要信息技术。在大数据背景下逐渐形成的万物互联的发展趋势促进了全球经济的发展。国际经济新格局的发展趋于网络化、智能化,数据共享日益方便,因此互联网信息安全也进入大数据时代。发达国家相继出台与大数据相关的政策,使大数据成为经济发展和转型的新动力,并且给国家带来新的发展机遇。2014年中国正式提出行动数据大计划,将发展大数据作为未来发展的重要战略目标。在大数据时代,我国的信息安全管理工作也将迎来新的发展机遇和挑战,政府和各行业间的信息资源,将通过整合、共享、相互渗透,实现数据间的有效连接,由此将会带来信息安全保证的挑战,促使信息安全管理变得更加全面,使人们不得不树立新的信息安全管理意识。 二、数据分析现状及发展 大数据的价值不可估量,并且被誉为“未来石油”。企业通过海量的数据信息挖掘,从中发现商机、明确客户需求,从而准确锁定目标客户。大数据产业具有

大数据和小数据的应用区别只是分享

大数据和小数据的应用区别 《大数据时代》一书的核心观点是说:“在大数据时代,我们正经历着一场生活、工作与思维的大变革。 大数据技术的出现带给人们的思维方式、行为方式、媒体传播方式及社会治理方式等都诸多方面带来了革命性的变革。 我们没必要非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己发声。”在大数据时代,相关关系能够帮助我们更好地了解这个世界,建立在相关关系分析法上面的预测是大数据的核心,通过找到“关联物”并监控它,我们就能够预测未来。 作者还提出了“大数据三原则”:要全体不要抽样,要效率不要精确,要相关不要因果。虽说该书作者提出的“要相关不要因果”的观点还值得商榷,但“相关性”观点还是从某个层面上说出了大数据时代的核心特征。大数据是往往是商业自动化产生的数据,又具有实时在线的特征。 与大数据概念相对应的,在这之前的数据似乎就是所谓小数据,如果有所谓的小数据概念的话,应该特指采用调查方法获得的抽样数据,或者是结构化的海量数据。对于小数据的分析通常采用的是传统的统计分析方法,是一种自上而下的实证研究方法论。小数据往往依托数理统计的大数定律,描述了抽样理论下样本最终服从中心极限定

理的正态分布理论,强调描述性统计学和推断统计学。 大数据重预测,小数据重解释 大数据的开放性、公开性和易获得性,社交网络每天产生的大数据可以在一定规则开放性下,通过应用程序接口(API)和爬虫技术采集,一些商业机构和政府组织也向社会研究机构提供各种海量数据源,特别是政府开始提供权威开放数据源。大数据往往带有时间标签,更具预测性。国内外众多机构开始采集海量Twitter和微博上的传播信息和个人属性特征和标签,期望预测社会舆情和社会情感、预测电影票房、预测商业机会,进而期望预测人们的态度和行为。开放、公开易获得数据源是大数据时代的基本特征和产生社会影响本质。 大数据重发现,而小数据重实证 传统的小数据重实证研究,强调在理论的前提下建立假设,收集数据,证伪理论的适用性,采用随机抽样的定量调查问卷获取数据,验证假设。这是一种自上而下的决策和思维过程。而大数据重发现知识,预知未来,为探索未知的社会现象和发展规律带来机遇。这种预见性是一种自下而上的知识发现过程,是在没有理论假设的前提下去预知社会和洞察社会现象、趋势和规律。 大数据重相关,小数据重因果 大数据重关系,而不关心因果,关注是什么而不关心为什么,尽

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