大數據論文全文(5篇)

一、大數據時代的大學教育

1、對大學教育的影響

大學教育是第二次產業革命時為了適應工業所需的大量的技術人員的產物。當今，學生知識的來源不再局限于課堂，不再拘泥于某一個專業，他們可通過互聯網、微信、微博等信息平臺來獲取文本的、圖像的甚至是視頻的各種知識。學生的知識面將比以往的任何朝代更加寬范，對校園以外世界的了解將更加深入。比如現在的在線教育平臺edX和Mooc，上面有世界著名學府的各種課程，包括我國清華和北大的優秀課程。學生只要通過互聯網，就可以接受到名校的教育，在學習過程中，通過鼠標點擊的記錄，可以研究學習者的活動軌跡，發現不同的人對不同的知識點有何不同的反應，用了多少時間，哪些知識點需要重復或強調，哪種陳述方式或學習工具最有效。通過分析這種秩序和規律，在線學習平臺也在逐漸彌補沒有老師面對面交流指導的不足。同時現在的教育平臺還能通過虛擬現實進行實踐輔導。以麻省理工開放的電子電路課程為例，注冊這一門課的人比整個麻省理工所有在世校友總數還多。由此可見，許多學生已經把注意力放到了課堂之外。

2、如何積極應對

對于學校：在學生從課堂走到互聯網時，未來的學校存在的意義在哪兒，是學校更應該關注與關心的。學生可以在宿舍甚至在家就完成了各種課程的學習和同學之間的交流，那么對學生的考核和效果的評定也不再局限于某一個固定場所來進行。學校更應該重視圖書館電子資源的建設和開放，更應該重視實踐實驗室的建設，提供更多方便學生來進行實習和實踐訓練的場所和項目。對于教師：在大數據時代，教師的教與授又該體現在哪兒呢？我們更應該深刻思考，改變傳統的課堂教學的思維模式。我們可以將教的過程放在網絡平臺上，放在課前來進行，課堂中以學生做作業、教師指導和答疑為目的。這只是改變了傳統的教學模式，對于教師自身我們又該如何作呢？在面對豐繁復雜龐大的數據時，我們應積極跟進發展自我，重新進行定位。一類應加強自己的實踐操作能力，專業從事實踐輔導和教學；另外一類專業從事研究；另外一類抓住大數據所給予的機遇，發展自己，跟上時代步伐，成為專業化極強的教師，對專業進行解惑和學習方向的指導。對于學生：知識和信息量極大豐富，我們如何從中甄別出有利于自己的知識，對自己進行特色化的教育，需要自己的判斷力和教師、家長的指導。我們要關于利用已有的學習平臺和學習媒介，不斷提高自己的自學能力，發展自己的創造性和創新性的能力。

二、小結

大數據和大數據時代，數據量的指數級的增長，給我們帶來了無限的機遇，同時信息的準確和真實性也是需要我們不斷地發掘方法和技術進行改進的。高等學校的教師和學生如何應對這個新的時代，跟上時代的步伐是我們每一個都應該深思的問題。

摘要：隨著時代的進步，市場競爭日益嚴峻，現代企業治理結構日益完善，企業財務與經營管理情況備受企業領導與外部利益相關者重視。財務分析是對企業以往經營活動的一種總結，更是對未來財務狀況的一種預測，為企業經營決策提供重要數據保障，使得企業財務管理水平得到提高。本文針對大數據時代企業財務分析的現狀，提出了大數據時代企業財務分析的建議。

關鍵詞：大數據；財務分析；建議

一、大數據時代企業財務分析發展現狀

（一）缺乏統一口徑

大數據時代，企業財務分析工作中，財務統一口徑不統一問題比較常見。我國很多企業財務分析中，要求各部門依照各自口徑上報財務報表，此種情況下，企業實施具體財務分析工作時，因口徑不統一，無法有效保障財務分析的準確性，極易引起誤差。另外，因企業財務分析對報表有較高的準確性要求，但因口徑不統一，信息不夠集中，財務分析實際工作中，工作人員無法從零散信息中提取有效內容，同時沒有明確現有分析指標，使得財務分析結果有失偏頗，從而無法有效開展財務分析工作。

（二）缺乏完善的指標體系和風險控制意識

當前，我國很多企業財務分析工作中，缺乏完善的財務分析指標體系支撐，實際所用財務分析指標，多由某一部門制定，但從宏觀角度來看，大數據時代企業要想有效提高自身財務分析能力，完整指標支撐體系是非常重要的，事實上很多企業不滿足這一條件。此種情況下，大數據背景下企業難以有效開展財務分析工作。另外，部分企業內部財務分析工作中，從業人員缺乏風險控制意識，人員風險控制能力較低，對于風險控制對企業財務分析發展的作用認識不全面，無法滿足企業財務分析發展實際需求。

1計算機信息處理技術存在不足之處

大數據時代的到來，計算機信息處理技術也存在著很大風險，其中最突出的問題是計算機病毒以及惡意盜版軟件等，給用戶使用計算機產生了極大的消極影響。這些還是一些比較基礎的問題，隨著計算機技術的發展，還出現篡改數據、冒名頂替等問題，影響計算機技術服務質量，計算機信息處理技術受到了前所未有的考驗。另外，大數據時代的到來，還出現了許多新型網絡技術，針對一些繁瑣的問題能夠有效解決，提高了人們的工作效率，然而，這也在一定程度上降低了網絡的真實性，特別是在網絡交流和溝通日益緊密的前提下，導致網絡信息真假難分，不僅增加了信息搜索難度，而且致使人們無法快速獲得真實信息。因此，提高計算機信息處理技術至關重要。

2大數據時代計算機信息處理技術

2.1信息采集、加工方面

計算機信息處理技術要進行工作，首先，要采集數據信息，計算機技術都是建立在數據采集基礎之上的，數據采集主要是針對目標信息源進行實時的信息監督和控制，并將才覺得數據儲存在計算機數據庫中，為各個軟件提供信息支持，確保下一項工作順利進行；其次，對數據信息進行加工，按照用戶的要求，對數據信息進行加工；最后，將加工好的數據信系進行分類，最終傳送到用戶手中，實現數據采集、加工以及傳送目標。

2.2存儲方面

計算機存儲技術是將采集的信息儲存到計算機數據庫之中，在用戶需要某一項信息過程中，可以通過數據庫直接將數據調取出來，計算機以其儲存量大、速度快等優勢，受到人們越來越多的關注，另外，計算機技術還能夠實現長時間儲存。

1橋梁工程的大數據

在橋梁工程中，數據按時間上的劃分可以分為兩類，靜態數據與動態數據。靜態數據主要指橋梁的相關信息資料庫與科學實驗產生的數據。信息資料庫是一種相對靜態數據，因為這些數據資源每過一段時間將更新一次。各國家和各地方政府部門基本建立了橋梁工程資料庫及相關系統，列舉出主要國家和地方政府的橋梁管理系統，包括建成時間、系統功能、與建設部門等。除國家政府部門外，各科研單位也在完善各自的橋梁統計分析系統，系統中主要包括橋梁的橋型、跨徑、材料、建成時間等基本信息，還包括橋梁的病害、橋梁狀況評定等相關內容。橋梁的科學試驗數據主要來源于各大高校和科研單位科學研究中的模型試驗、振動臺試驗、風動實驗、橋梁的荷載試驗等產生的數據。這類數據的有效分析處理形成各類科學研究成果，但是此類數據的開放程度低，造成數據資源的極大浪費。橋梁的動態數據主要來自于橋梁的施工監控和成橋運營階段健康監測系統，此類數據由安裝在橋梁上的實時監測傳感器獲得，包括位移傳感器、速度傳感器、加速度傳感器、應變計、溫度計、風速儀、GPS等。統計了國內部分橋梁健康監測系統的傳感器數量以及安裝時間。各類傳感器配以相關的采集系統來獲得數據信息，再通過相關軟件分析、處理，從而掌握橋梁的實時健康狀況，對橋梁的狀態進行評估與預測。整個橋梁健康監測體系。

2開發橋梁工程領域大數據資源意義

利用橋梁的靜態數據庫，可以了解橋梁的基本信息，為全國的橋梁統計、普查與管理提供信息資源?？蒲袛祿拈_放有助于學術界的交流、創新，取得更為豐富的科研成果。橋梁動態數據包括施工監控數據與成橋運營階段的監測數據，充分利用與挖掘大數據資源，可以提高橋梁的施工質量、加快施工進度，提前預測和解決施工過程中可能出現的問題，減少質量事故和經濟損失。成橋運營階段的監測數據主要為橋梁的健康狀況評估提供依據，掌握橋梁所處的狀態，分析、處理數據資源，提高預測、分析、解決問題的能力?？蔀橥悩蛄旱氖┕す芾砼c養護等，提供寶貴經驗。同時大數據資源的開放、共享，有助于節約國家資金和社會資源。

3存在問題及解決方法

（1）最先遇到的也是最棘手的問題是數據的去冗、去噪，從海量數據中挖掘大數據資源價值。目前，所列一座特大橋上各類傳感器每天采集的數據達到幾個GB到幾十GB，甚至上百GB，如此海量的數據如何去處理，有效剔除無用的信息，找尋剩余有用的信息，從而產生新的價值、新的資源。這也是在大數據時代有效利用大數據資源要解決的首要問題。解決這一問題的主要途徑是編譯相關的去冗、去噪的智能分析軟件，同時可以利用云計算、云分析、云管理等方法來提高解決這一問題的效率，使大數據變為有用數據，做到真正智能化分析。

（2）現在各政府部門和科研單位，都在做自己的橋梁信息庫以及監測研發數據庫等，而且大多數數據庫都是相類似、重復的。這樣造成資源的極大浪費，包括勞動力、資金等。解決這一問題的有效途徑是加強政府部門、科研單位內部以及之間的相互合作，開放和共享數據資源，這也是大數據時代的必然趨勢。各部門和科研單位可以有步驟、分階段地開放共享各自所擁有的數據資源，不論是采用付費或免費的方式。

一、大數據時代經濟增長的大變革

由于互聯網的發展產生了大量的數據，對這些數據應用計算機技術、數學模型、統計分析等進行處理，就有可能成為有價值的、可銷售的數據產品，這種基于數字技術下的創新性信息使用方法，提高了決策者的決策效率及可信度，能夠引起整個服務業和制造業本質性的改變。因此大數據蘊含著極高的經濟和商業價值。對于大數據的概念，企業和學術界目前尚未形成統一的定義。研究機構Gartner將大數據定義為需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。美國國家科學基金會(NSF)將大數據定義為“由科學儀器、傳感設備、互聯網交易、電子郵件、音視頻軟件、網站點擊流等多種數據源生成的大規模、多元化、復雜的、長期的分布式數據集”。麥肯錫認為大數據是指無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行采集、存儲、管理和分析的數據集合。當前對于大數據的特點主要存在兩種觀點:Dumbill采用IBM公司的觀點，認為大數據具有“3V”特點，即數據量大(Volume)、數據類型復雜(Variety)、產生速度快(Velocity)。還有部分學者認為大數據具備“4V”特點，在3V的基礎上增加了價值性(Value)。

(1)數據量大(Volume):目前數據的計量單位用太字節、澤字節和堯字節計算。IDC《數字宇宙膨脹:到2020年全球信息增長預測》顯示，數字信息每年按照幾何級數態勢遞增，到2020年數字量將達到40ZB。

(2)數據類型復雜(Varie-ty):相對于傳統的便于存儲的結構化數據，大數據下非結構化數據越來越多，比如網絡瀏覽軌跡、視頻、音頻、圖片、地理位置信息等。數據類型的多樣性對數據的處理能力提出了更高的要求。

(3)產生速度快(Velocity):數據的產生和更新頻率快，每秒都在即時增加，因此大數據的存儲以及實時處理和分析能力是大數據背景下技術創新的關鍵要求。

(4)價值密度低(Value):存儲的數據量大，但是蘊含的價值低。比如一段監控視頻時間長達2個小時，但是有用的數據可能只有1～2分鐘。數字技術是指對產生于人機交互、物聯網等以結構、半結構、非結構形式存儲于數據庫中的數據，進行提取和集成，以模式識別、數據挖掘、可視化以及統計分析等技術手段，通過數字技術生成模塊化的專用數字技術處理軟件包，進一步通過模塊集成實現決策支持、智能生產、智能服務、預測等技術創新，實現大數據的價值化。根據大數據的特點可知大數據和傳統數據的差別主要體現在數據處理技術上，大數據下的數字技術包括傳統基本數據處理技術如模式識別、數據挖掘、可視化、統計分析，和高級數據處理技術如移動計算、社會化媒體、物聯網、云計算、分析和預測五種技術，這五種數字技術融合后方能產生巨大的技術創新。移動計算指的是計算的實時性、動態性，即人和計算機的實時交互，機器和周圍環境的實時交互，通過移動計算，增加了數據使用技術在地點和時間上的靈活性，數據的實時處理是大數據的最核心技術。社會化媒體是指人們可以在社會化媒體平臺信息、分享內容、互動交流。社會化媒體平臺的使用數據具有“流”的特性，大數據流的特性改變了人們收集和評價信息的方式，也改變了技術創新方式。物聯網描述的是物理對象間的連接，這種交互作用發生在機器與機器之間，對象與對象之間。物聯網的形成開啟了服務創新、生產創新和增值過程的新維度，是新的增值模式和商業模式的基礎。云計算指的是一種基于互聯網的計算方式，主要解決數據的結構問題和管理問題，共享的軟硬件資源和信息按需提供給不同的使用者，通過云計算加快對信息的發現、組織和協調并為技術創新提供服務。分析和預測是對大數據進行關聯、趨勢性等知識發現技術，由于大數據的海量性、動態性、類型多樣性和價值低密度性，有價值的信息隱藏于碎片化的數據關聯中，而且隨時間的流逝不斷減少，因此傳統的優化算法、抽樣學習的數據挖掘技術、統計分析方法已不適用，基于知識發現的分析和預測技術是大數據的關鍵技術。針對大數據下的這些數字技術融合就有可能產生技術創新，就可能實現服務智能化、生產智能化、決策智能化等等。大數據時代給經濟增長帶來了大的變革，這種變革體現在:一是信息化與工業化的融合，大數據時代的本質是互聯網基礎上的信息技術在經濟增長和工業化中的廣泛應用，其核心在于信息化與工業化的融合。大數據并不能生產出新的物質產品，也不能創造出新的市場需求，大數據的價值，不僅是大數據技術本身，更是應用創新產生的經濟社會價值，能夠讓生產效率大幅提升，從而使工業制造的生產效率得到大規模提升，并進一步促進經濟發展。二是促進產業融合。大數據時代信息化和智能化的廣泛使用，使得不同產業或同一產業不同行業相互滲透、相互交叉，最終融合為一體，逐步形成新的產業。在技術融合、數字融合基礎上所產生的產業邊界模糊化，產業由分立走向融合，產業融合能夠通過建立與實現產業、企業組織之間新的聯系而改變競爭范圍，經濟增長效率大幅度提高。三是技術創新發生變化。在大數據背景下科技創新與產業結合程度加強，而且由于信息化的廣泛使用，信息化和工業化的深度融合，技術創新的協同性和共享性加強，科技創新與產業結合對經濟增長的作用加強。

二、大數據下數字技術創新的新特點