報告需要收集、整理和分析大量的數據和資料。那么我們該如何寫一份高質量的報告呢？首先，要明確報告的目的和受眾，確定所需要傳達的核心內容和關鍵信息。其次，要進行充分的調研和數據收集，確保報告的準確性和可信度。接下來，要合理組織報告的結構和篇章，包括引言、主體和結論等部分，使報告更具邏輯性和條理性。最后，要注意語言的準確性和表達的清晰性，避免使用專業(yè)術語和難懂的詞匯，使報告易于理解和接受。這些范文不僅可以提供寫作參考，還可以啟發(fā)讀者自主思考，培養(yǎng)自己的寫作能力和創(chuàng)造力。
大數據技術與應用實踐報告篇一
我是學院20xx級信息安全系的學生，在去前畢業(yè)后，我來到了**公司進行社會實踐工作，我主要做的是網站設計工作，我發(fā)現通過社會實踐工作，自身專業(yè)技術提高的非常快，通過在**公司進行工作，我學到了很多在學校接觸不到的東西，比如，學習能力、生存能力、與人溝通的能力等等?，F將我的社會實踐情況匯報如下，請老師點評。
我所在的這家公司，是一家做網上招商的商業(yè)網站，公司接收各種廠家提供的信息，然后由網絡的技術人員，將商家的信息做成網頁廣告，然后掛在我們的網站上，以此達到商業(yè)推廣的目的，類似我們公司的網站在同行業(yè)還有u88、28招商網等。
我和其它幾位同事做為網絡部的技術人員，主要的工作就是接收美工人員的網站模板，將其通過photoshop切片，然后導入dreamweaver進行排版，（排版主要使用css+span），并進一步的加以制作，完善美化，如加入js代碼，或透明flash，因為網頁是用css+span進行排版的，所以在最后一步的時候，我們還需要進行瀏覽器測試，因為css+span排版方式有一個最大的缺點就是：瀏覽器不兼容的問題，典型的如：ie與fireworks，因為各種瀏覽器使用的協(xié)議不同，所以會導致頁面在最終瀏覽的時候有一些小問題，如：頁面混亂，圖片、文字之間的距離過大或過小，頁面不美觀等等，做為一個新人，我在有些方面的技術還很不成熟，所以在技術總監(jiān)張偉的幫助下，解決了很多問題，所在我很感謝他，當每天我們做完網頁后，都會在代碼頁面加入注釋代碼，在里面寫上每個人姓名的漢語拼間和工作日期，這樣方便月底做統(tǒng)計工作，公司領導會根據每個人的工作數量進行獎勵，每做一個頁面會有2塊的提成，雖然少點，但是積少成多，也是很可觀的。
訓，合格扣就可以正式上班了。
三天后，我來到了公司，一看，來參加培訓的人有很多，大概在十多個人左右，其實所謂的培訓，就是讓大家先熟悉這家網站的工作，先做一些他們平時干的活，做一些廣告網頁，這些網頁都是靜態(tài)的，沒什么難度。我后來發(fā)現，自己在這些人當中，還是較較者，心里優(yōu)勢還挺好的。
三天的培訓后，我們迎來了最后的考核，合格的人會被留下，并得到一份為期一個月的社會實踐合同，然后會在根據你在社會實踐期的表現決定你的去留問題，最優(yōu)秀的人會轉正，得到很優(yōu)厚的待遇。
考核的內容，就是在公司的商務網站上任選一個頁面，然后在規(guī)定的時間內做完，我還不錯，技術比較熟練，是第四個做完的。當我們把網頁做完后由這家公司的經理進行審核，最后的結果是，最先做完的前8個人可以有底薪加提成，每人頁面的提成是2元錢，而后面做完的，只有提成，沒有底薪，他們的提成是每個頁面5元錢，最后的幾個人就被淘汰了，制度雖有點不近人情，但是剛畢業(yè)的學生能忍也就忍了，就這樣，我們每個人得到了一份一個月的臨時合同，正式開始了社會實踐工作。
我們每天的上班時間是從早上8：30分到下午的17：00，這是我見過最有激情的一些人了，年紀輕輕，干勁十足，來了以后就工作，連平時聊天的內容也和本行業(yè)分不開，我喜歡他（她）們，回為是社會實踐期，所以每天做的數量沒有太大要求，但是每個人都玩命似的干活，抓緊時間做網頁，我們做的網頁是比較簡單的從上到下式的網頁，通過css+span排版，這樣在后期瀏覽器兼容測試中，就好做的很多了，文字與圖片之間就不會有太多的麻煩，我干的很不錯，不過有些追求精致，我做網頁的速度慢了很多，最初每天只能做3——4個網頁，這對于我來說是不能接受的，后來我改變了工作方法，我第次工作的時候，先訂下計劃，比如今天做多少網頁，然后我將要做的所有網頁，先做好排版，這時的網頁雖然排過版，但是不美觀，因為沒有進行美化工作，然后我會在下午的時間，集中全力做美化工作，就這樣我的速度提高了很多，快了將近一倍多。只要更加熟練速度不會更快，我相信自己。
我喜歡的書，看上幾個小時。
社會實踐期結束后，我和其它同事得到了正式合同并留在了這家公司，通過這次工作，我得到的最大體會就是，如果一個人在社會上沒有一技之長，那他是沒有辦法很好的活下來的，只有不斷的加強自身專業(yè)技能學習才行。所以，尊敬的老師，我會在業(yè)余時間好好學習，加強自己的專業(yè)能力，使自己變得更強，只有這樣才能上到為國家、為社會做出貢獻，下到為自己、為父母、為學校交出一份滿意的答卷。
畢業(yè)實習是我們大學期間的最后一門課程，不知不覺我們的大學時光就要結束了，在這個時候，我們非常希望通過實踐來檢驗自己掌握的知識的正確性。在這個時候，我來到福建閩師教育培訓機構，在這里進行我的畢業(yè)實習。
福建閩師教育，2002年成立于福建師范大學實驗中心，是最早從事專升本輔導的機構之一，也是福建省專升本考前輔導聯盟辦公室推薦的文科類唯一輔導機構。福建專升本考前輔導聯盟辦公室還包括京榕教育，五州遠達教育，醫(yī)藥教育等培訓機構。
福建閩師教育地處福州中心鼓樓區(qū)，交通便捷，地理位置優(yōu)越，經過多年的沉淀已擁有龐大的師資力量，秉承“以人為本、誠信至上”的原則，致力于為報考福建師范大學的學生提供全面、細致、精確的專業(yè)文科類輔導，共培訓專升本學生7000多人，學生考試通過率高達70%以上。
在福建省福州市鼓樓區(qū)閩師教育培訓機構實習進行有關平面設計，網頁美工等工作。
在福建省福州市鼓樓區(qū)閩師教育培訓機構實習期間，我負責對機構的招生簡單設計及網站信息的更新及維護。
在福建省福州市鼓樓區(qū)閩師教育培訓機構實習期間，剛來公司時，因之前沒學過平面設計軟件的應用，我有點不知道所措，不知道自己要干什么，要怎么做。深深的知道所學知識與實踐的差距，領導覺著我對工作不太了解，只能讓我從事一些瑣碎的設計任務，如要我主要負責設計部的畫圖，修改圖像等等。然后領導根據我的能力讓我負責宣傳廣告的版面設計，包括廣告視覺傳達中的文字；廣告視覺傳達中的色彩；廣告視覺傳達中的形象，廣告畫面的編排等等。
而做這些設計都會讓自己壓力很大。總不自覺打起退堂鼓，開始想象著也許是我不太適合這個工作，而后，又一次又一次的否定這個想法，只要我努力就一定能完成。就這樣過了一個月，我也在工作的過程中體會到軟件操作的重要性和平面設計軟件運用的熟練程度，熟悉了公司項目的運行和操作，讓我知道自己所在的工作崗位的必要性。
公司并不像在學校老師讓我們作業(yè)的時候有足夠的時間去慢慢想，慢慢完成，相反公司對工作的要求是很嚴格的，尤其在時間的限制上。我也在此基礎對自己的不足進行彌補，學習，盡量達到公司的領導要求。
大數據技術與應用實踐報告篇二
隨著信息技術的快速發(fā)展和互聯網的普及，大數據已經成為我們生活中不可或缺的一部分。大數據的應用已經滲透到各個領域，為企業(yè)和個人帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。在大數據技術的實踐中，我不斷探索，積累了一些寶貴的經驗和心得體會。以下是我對于大數據技術實踐的一些思考。
首先，大數據技術的實踐需要有清晰的目標和明確的問題。在實踐過程中，我們需要明確自己想要解決的問題，并設定明確的目標。只有清晰的目標和問題，才能幫助我們選擇合適的方法和工具，以及采集、處理和分析數據的方式。例如，如果我們希望通過大數據技術提升企業(yè)銷售額，那么我們可以根據不同目標選擇不同的分析方法，如統(tǒng)計分析、機器學習等，從而更好地實現我們的目標。
其次，大數據技術的實踐需要有合適的數據集和工具支持。在大數據技術的實踐中，數據是至關重要的資源。只有充分利用和分析數據，才能獲得有價值的洞見和決策支持。因此，我們需要確保獲取到足夠規(guī)模的數據，并選擇合適的工具對數據進行處理和分析。常見的大數據工具包括Hadoop、Spark等，它們可以幫助我們處理大規(guī)模的數據集，加快數據分析的速度。同時，我們還可以利用可視化工具如Tableau等，將復雜的數據以直觀的方式展現出來，更好地理解數據。
第三，大數據技術的實踐需要注重數據質量和數據安全。在大數據技術的實踐中，數據質量和數據安全是非常重要的方面。一方面，我們需要確保數據的質量和準確性，以避免因為數據錯誤而導致的決策失誤。因此，我們需要在數據采集和處理過程中進行嚴格的數據清洗和驗證，確保數據的準確性和一致性。另一方面，我們還需要保護數據的安全，避免數據泄露和濫用。這需要我們采取措施保障數據的安全性，如加密數據、實施訪問控制等。
第四，大數據技術的實踐需要不斷嘗試和學習。在大數據技術的實踐中，我們需要保持持續(xù)的學習和嘗試的態(tài)度。由于大數據技術本身就是一個不斷演進的領域，所以我們需要不斷跟隨技術的發(fā)展，學習新的方法和工具，以及探索新的應用場景。同時，我們還需要進行實踐和實驗，不斷嘗試和驗證新的想法和方法。通過不斷學習和嘗試，我們可以不斷提升自己的技術能力和洞察力，更好地應對復雜多變的大數據環(huán)境。
最后，大數據技術的實踐需要注重團隊合作和溝通。在大數據技術的實踐中，團隊合作和溝通是非常重要的。大數據項目往往需要多個人的共同努力和協(xié)作才能完成，所以團隊合作能力是非常關鍵的。在團隊合作中，我們需要互相協(xié)作，分享經驗和資源，共同解決問題。同時，我們還需要進行有效的溝通，確保團隊成員之間的理解和協(xié)調。通過團隊合作和溝通，我們可以更好地發(fā)揮團隊的力量，提高大數據技術的實踐效果。
綜上所述，大數據技術的實踐是一個不斷探索和學習的過程。在實踐中，我們需要有清晰的目標和問題，選擇合適的數據集和工具支持，注重數據質量和數據安全，不斷嘗試和學習，以及注重團隊合作和溝通。通過這些經驗和體會，我們可以更好地應對復雜多變的大數據環(huán)境，發(fā)現新的機遇和挑戰(zhàn)，提升個人和團隊的競爭力。
大數據技術與應用實踐報告篇三
首先，想談一談何為大數據，何為大數據時代。大數據是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個信息化世界。為何說是一種新的思維方式：在信息缺乏的時代或模擬時代，我們更傾向于精確性的思維方式，就像是”釘是釘，鉚是鉚”，而在這種傳統(tǒng)的思維方式下，我們得到問題的答案只有一個。
而在大數據時代下，我們打破了這種思維方式，換句話說，我們接受結果的不確定性。簡言概括之，我認為大數據是一種預測模型。在大數據時代下，我們關注的不是因果，即為什么是這樣，而更關心”是什么”這種相關關系。換句話說，在這種新思維的思考方式下，我們探究問題背后的原因也是不可行的。我們所做的是利用大數據這種工具，讓數據自己說話!
其次，我想談下如何利用大數據提升我軍戰(zhàn)斗力。當然，大數據分析并不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大數據只能有利于我們理解現在和預測未來的可能性。
作為軍人，我所關注的是如何利用好大數據的工具提升我軍戰(zhàn)斗力，打贏這場信息化戰(zhàn)爭。毫無疑問，現在我們打的不是刀對刀，槍對槍的戰(zhàn)爭，更不是模擬時代，當代乃是數字時代，打的是信息化戰(zhàn)爭!
四次戰(zhàn)爭的大勝，美軍的戰(zhàn)爭形態(tài)從機械化轉向信息化，而且相應的在戰(zhàn)場取勝的時間也越來越短，這正是大數據時代下的必然結果。而我軍正在轉向信息化的過程中。
在此戰(zhàn)爭形態(tài)的過程中，我們需要更多的計算分析師，大數據分析師，數學家等高等技術性人才來打贏這場信息化戰(zhàn)爭。這正是大數據時代下我們不得不有的基礎。我軍戰(zhàn)斗力的提升迫在眉睫!
當然大數據是一把雙刃劍，利用好了取勝也是得心應手，相反，利用不好會導致不可估量的損失。
畢竟，這只是一種預測模型，得不到精準的預測結果。我們更要讓數據為我們所用，不要被龐大的數據庫框住我們的思維。為適應時代的發(fā)展，在這個適者生存，弱肉強食的世界，大數據時代下的殘酷競爭已經給我們敲響警鐘，一場悄無聲息的信息化戰(zhàn)爭已經打響!
大數據技術與應用實踐報告篇四
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。
維克托·邁爾舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業(yè)，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。
這位被譽為：大數據時代的。預言家“的牛津教授真牛!那么，這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
在第一部分”大數據時代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統(tǒng)計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思?！贝髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！案哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同?！辈皇且蚬P系，而是相關關系。“不需要知道”為什么“，只需要知道”是什么“。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關系，而是相關關系。“這一論斷時，他在書中還說道：”在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的“為什么”?！坝纱丝梢?，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可”量化“，大數據的定量分析有力地回答”是什么“這一問題，但仍然無法完全回答”為什么“。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創(chuàng)新可以創(chuàng)造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。
在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：”大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。
大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！爸x謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考的答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
大數據技術與應用實踐報告篇五
計算機
技術為基礎，并且軟硬件可裁剪，適用于應用系統(tǒng)對功能、可靠性、成本、體積、功耗有嚴格要求的專用計算機系統(tǒng)。嵌入式系統(tǒng)技術具有非常廣闊的應用前景，其應用領域包括：工業(yè)控制、交通管理、信息家電、家庭智能管理系統(tǒng)、電子商務、手持設備、機器人等等。
嵌入式系統(tǒng)是當前最熱門、最具發(fā)展前途的it應用領域之一。包括手機、電子字典、可視電話、數字相機(dc)、數字攝像機(dv)、u-disk、機頂盒(settopbox)、高清電視(hdtv)、游戲機、智能玩具、汽車電子、家電控制系統(tǒng)等都是典型的嵌入式系統(tǒng)。學生畢業(yè)后可以從事家用電子、汽車電子、醫(yī)療電子、電信等行業(yè)的計算機應用設計開發(fā),擔任嵌入式產品及應用系統(tǒng)的設計與開發(fā)工程師,從事嵌入式技術的應用項目設計開發(fā)、產品維護與技術服務等工作。
嵌入式技術與應用專業(yè)
畢業(yè)生
主要職業(yè)崗位:主要工作任務相關職業(yè)資格
證書
1．嵌入式軟件應用開發(fā)（核心崗位）搭建開發(fā)平臺和建立開發(fā)環(huán)境具備計算機軟硬件的基本知識用戶需求分析。
經驗
的高級嵌入式工程師年薪在30萬元左右。嵌入式技術與應用專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)概況為：從事嵌入式linux系統(tǒng)移植、驅動開發(fā)、應用開發(fā)。
嵌入式技術與應用專業(yè)怎么樣_主要課程_就業(yè)方向與前景
[關于嵌入式技術與應用專業(yè)就業(yè)方向與就業(yè)前景分析]
大數據技術與應用實踐報告篇六
讀完《大數據》，我才意識到這并不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術故事、商業(yè)故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。
我在想，大數據概念對于教育來說會產生什么樣的實用價值呢?一直以來，中國教育在研究教育的數字化，比如數字化校園，這個思路就是把我們教育的內容進行數字化，其結果指向的就是電子教材的研發(fā)或者是教學過程的數字化。美其名曰，這是教育技術的重要內涵。
在教學過程中，學生的行為表現都可以被數據化，而這項研究不是任何一個專業(yè)可以深入下去的，它的專業(yè)性太強，所以我才會想到，所謂教育技術與其研究教育的數字化，不如研究教育的數據化來得實在，來的有意義。長期以來，我們并不了解教育對一個人的影響具體會如何表現，我們有的只是一個輪廓，我們也并不確定一個教師的行為對學生具體產生了哪些影響。
所以，人們對教育一直有一個深深的質疑，它是不是科學的?大數據概念至少提出了關注“是什么”比“為什么”要有實際意義得多。
而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉移到“是什么”上面來，只有如此，才能把教育從為什么發(fā)展成“可能成為什么”上來，這會是一次思想上的革命。而對于現在地位岌岌可危的教育技術來說，把研究的重點從數字化轉移到數據化上面，這才是它的出路。
如何將數據融入教學，教育者首先通過標準化全科教學處方，實現了教師授課模板和教學內容的標準化，保證每個教學過程和內容是可控的，然后結合每天的教學內容，處理好面對的數據，處理好數據，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學體驗又以教學結果為導向的教學體系。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環(huán)境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的`教學去迎合將來的這個大數據時代。
大數據技術與應用實踐報告篇七
隨著互聯網技術和信息技術的迅猛發(fā)展，大數據技術正成為推動社會進步和經濟發(fā)展的重要力量。大數據技術可以幫助企業(yè)和機構更好地理解客戶需求，提高營銷效果；醫(yī)療行業(yè)可以利用大數據技術分析海量病例，提高疾病診斷準確度；政府可以利用大數據技術分析民眾需求，改善公共服務等等。在大數據技術的實踐過程中，我深刻體會到了其巨大的潛力和廣泛的應用領域。
第二段：挑戰(zhàn)與解決方案
在實踐中，我遇到了許多挑戰(zhàn)，最主要的是數據規(guī)模龐大和數據質量不一的問題。大數據往往包含海量的數據，如何處理這些數據成為一個巨大的挑戰(zhàn)。同時，數據的質量往往也不容忽視，不同數據源的數據質量參差不齊，如何提高數據的準確性和一致性也是一個重要問題。為了解決這些挑戰(zhàn)，我學習了各種大數據技術和工具，例如分布式存儲系統(tǒng)Hadoop、數據挖掘工具R和Python等，通過合理應用這些技術和工具，可以更好地處理大數據，并提高數據質量。
第三段：數據分析與洞察力提升
大數據技術的一大優(yōu)勢是可以對龐大的數據進行深入的分析，從中發(fā)現有價值的信息和洞察力。通過對數據進行統(tǒng)計和建模分析，可以得出對業(yè)務決策有指導意義的結論。例如，在營銷推廣方面，我利用大數據技術對客戶的行為數據進行分析，發(fā)現了一些潛在客戶群體和他們的消費偏好，從而能夠更有針對性地制定營銷策略。此外，大數據技術還可以幫助企業(yè)發(fā)現一些潛在的市場機會和創(chuàng)新點，提升企業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力。
第四段：數據隱私和安全保護
在大數據技術的實踐過程中，我們也要注意數據隱私和安全保護。大數據往往包含海量的個人、商業(yè)和機密信息，如果不加以保護，可能會導致個人隱私泄露和商業(yè)機密泄露等問題。因此，在實踐中，我們必須在遵守法律法規(guī)的前提下，采取必要的技術手段和管理措施，保護好大數據的安全和隱私。例如，加密敏感數據、建立權限管理體系、定期進行安全審計等等。
第五段：展望大數據技術的未來
大數據技術的發(fā)展?jié)摿薮?，未來將會呈現更加活躍和多樣化的發(fā)展態(tài)勢。隨著物聯網和人工智能的發(fā)展，數據的來源和規(guī)模將進一步擴大，大數據技術將得到更廣泛的應用和發(fā)展。同時，大數據技術也面臨更多的挑戰(zhàn)，例如數據隱私和安全問題、數據倫理和法律問題等。因此，我們需要不斷學習和實踐，不斷完善大數據技術的應用和規(guī)范，推動大數據技術的進一步發(fā)展和價值實現。
總結：大數據技術的實踐讓我深刻認識到了其潛力和應用廣泛性。通過合理應用大數據技術，我們可以更好地理解和滿足客戶需求，揭示數據背后的洞察力，創(chuàng)新市場機會和商業(yè)模式。但同時，我們也要注意數據隱私和安全保護，遵守法律法規(guī)，并不斷推進大數據技術的發(fā)展和應用規(guī)范，以實現大數據技術的長遠價值。大數據技術正成為推動社會進步和經濟發(fā)展的強大力量，相信在不久的將來，大數據技術將廣泛應用于各個行業(yè)，為社會帶來更多的價值和創(chuàng)新。
大數據技術與應用實踐報告篇八
1.使學生通過實踐性環(huán)節(jié)的訓練具備較強的實際動手開發(fā)能力。
2.培養(yǎng)全面的、面向從事實際工作、底層硬件和軟件開發(fā)的綜合素質人才。
3.能適應通信技術發(fā)展需要、能從事通信系統(tǒng)結構設計和優(yōu)化應用型人才。
二、以教學為中心，加強教學管理
1.積極開展教學管理及改革的研究。鼓勵和支持教學管理人員撰寫論文、參加學術會議，積極開展教學及管理研究。
2.積極開展教學管理及改革的實踐。進一步完善和改革教學管理體制，積極開展課程評估，學生評教，教學督導等，使得教學管理工作更趨科學、規(guī)范。
三、教材與輔助材料的選用
在已有學科發(fā)展規(guī)劃的基礎上，把握本專業(yè)的研究方向，確定教材，深入研究。通過教學實踐摸索、總結經驗，合理調整學科發(fā)展方向，優(yōu)化培養(yǎng)方案，在教材建設方面，需要遵循適用性原則、先進性原則、多樣性原則。主要選用高質量的全國優(yōu)秀規(guī)劃本科教材和教學參考書。
四、提高學生的綜合素質，促進人才全面發(fā)展
大數據技術與應用實踐報告篇九
關鍵詞：電子商務；大數據；服務模式；研究
較之于傳統(tǒng)的營銷市場而言，電子商務發(fā)生了非常大的改變，其主要是基于互聯網進行商業(yè)交易，原有數據分法已經無法有效滿足現代商務需求。電子商務可對各環(huán)節(jié)數據進行分析和存儲，改進企業(yè)不足之處，增加企業(yè)交易量。在當前大數據時代背景下，電子商務服務模式革新，主要表現在以下幾個方面。
1強化信息檢索，提供個性化服務
作為公共信息平臺，互聯網上有海量信息，消費者通過網絡可以購買所需的商品、服務，檢索是一種較為常用的方法。然而，大數據技術方法的運用，大大提高了信息檢索精度，從而讓用戶可在海量信息中快速找到所需的信息資源。在此過程中，電商企業(yè)應當不斷創(chuàng)新業(yè)務，提供服務定位準確度，并對產品進行細分、細化，從而使消費者在瀏覽網頁時精準定位服務，節(jié)省檢索時間。同時，還要為廣大消費者提供個性化服務，及時引導客戶，立足于個性化服務水平提高與提供第三方服務的有機結合，深挖導購型服務模式。需大數據集合體，比如消費者瀏覽、購買以及消費喜好等歷史記錄。電子商務本身也有短板，僅靠視覺、服務以及搜索引擎等營銷工具進行消費。比如，在銷售香水時，用戶不聞氣味是難以做出購買決定的。
對于這一交易瓶頸，電商企業(yè)應當抓住大數據競爭特點，針對大數據深挖數據，以此來創(chuàng)造商機。通過挖掘大數據，可導出個性化服務和導購方式。
一是，個性化廣告。在瀏覽網頁時看到某公司發(fā)布的廣告，而且該產品或者服務正是自己所需的。該種現象背后的主要原因在于利用了大數據，通過對消費者的網頁瀏覽分析，給用戶推薦廣告。以google為例，之所以adsense業(yè)務可以很好地提高所做廣告成效，究其原因，主要是對消費者或者潛在消費者進行搜索，并且深挖他們對網站的關注度，并在網上追蹤消費者的瀏覽動向，在聯盟網站上為消費者提供興趣匹配的產品和服務。
二是，個性化推薦。以京東網、淘寶網等較大的電商平臺網站為例，諸多產品使消費者舉棋不定，消費者常做的事情就是反復對比產品、服務的優(yōu)缺點，在查看買家評論以后，做出是否選擇購買的決定。然而，在此過程中用戶非常痛苦，若后臺可以對海量消費者行為信息數據及時、全面地進行分析，并且推薦階段性產品或者服務，則可以有效增加銷售額。從實踐來看，常用的推薦算法是物品相似度、用戶相似度基礎上的推薦，而多數電商平臺和網站上采用的是物品相似度推薦，如何對用戶興趣進行準確度量是一個非常難的課題。用戶相似度推薦多應用在新聞評論上，比如根據女性客戶所填寫的相關受孕信息，美國webmd就會定期給這些準媽媽們郵寄edm，并且提醒她們在各個孕期需要注意的相關事項，比如產前思想準備、心理和生理變化、需攝入哪些營養(yǎng)成分以及產后如何盡快恢復和嬰兒育養(yǎng)等內容。從國內市場來看，推薦業(yè)務的網站有“當當”“亞馬遜”等網站，主要針對的是消費者所需，給予他們動態(tài)的信息推薦。比如，亞馬遜網站的核心推薦引擎是消費者在過去某段時間內行為總結，其中包括消費者的收藏商品、喜歡商品以及瀏覽足跡等。
2降低流通環(huán)節(jié)成本，細化領域服務
大數據時代背景下的電子商務技術應用，使人們不再局限于時間、空間的約束，也不會出現傳統(tǒng)購物過程中的諸多限制，可按照個人的意愿網上購物，商家與消費者之間的`交流就會比較多。大數據時代，網絡成了一個“地球村”，商家可直面全球各地的消費者。對于各地區(qū)、各類型的消費者而言，商家可收集其信息資料，通過數據分析，快速找到與之相匹配的消費者或者消費人群，大大縮減了產品、服務的中間流通環(huán)節(jié)和成本。同時，還要進一步細分領域服務，并且立足于專業(yè)服務、中間服務之間的有機結合，深挖細分品牌電子商務服務模式。從國內限制來看，可用多頭壟斷來形容國內電商，比如京東、淘寶以及當當和亞馬遜等電商企業(yè)，它們占據了大半個市場，而中小型電商企業(yè)的崛起非常困難。
之所以會出現這樣的問題，很大程度上是因為物流、營銷成本之間不匹配。在當前大數據時代背景下，我們應當準確把握住垂直細分領域的各個環(huán)節(jié)，做精、做專，才有機會贏得一席之地。值得一提的是，行業(yè)垂直細分的電商網站規(guī)模一般都比較小，而且成本相對較低，可以有效發(fā)掘和分析消費者的信息資料，從而使之更加專注于為特定群體提供高質量的服務，而且也更能夠有效了解產業(yè)鏈上的客戶所需。以服裝行業(yè)為例，麥包包、凡客等，在網上已經找到了自己的垂直細分領域，并且與上下游企業(yè)共同打造產業(yè)鏈，從而實現了短周轉率、零庫存，大大降低了運營成本，提高了效率。再如，服務行業(yè)，最近一段時間名聲大噪的“嘀嘀打車”即為一個典型的案例。這款打車軟件與手機聯系起來，正在孕育一個細分市場，在前3個月時間里就積累了超過5000輛出租車，確保用戶在市區(qū)以及非交通高峰期，能夠在一分半時間內利用“嘀嘀打車”軟件成功打上車。利用手機軟件打車市場建立伊始，“嘀嘀打車”需要廣大出租車司機們認知、認同和應用，為司機們有效降低空載率、讓更多乘客受益，起到了非常重要的作用，同時這也是其服務模式革新的成功體現。
3保證云信息存儲及數據產品服務質量和效率
大數據時代，電商企業(yè)在其發(fā)展過程中需要存儲、處理大量的信息資料。傳統(tǒng)信息資料的存儲模式，已經無法有效滿足新時期電商企業(yè)的需求；然而，云存儲技術的應用，為其提供了安全、便捷的儲存空間和服務。為了滿足廣大客戶的存儲需求，科技公司紛紛推出云存儲，其功能非常強大，而且信息調用質量、效率以及安全性更高，深受電商企業(yè)歡迎。同時，數據產品服務也是大數據時代背景下電子商務服務模式革新的表現，其主要是基于基礎服務與自主服務之間的相關結合，充分挖掘數據服務模型。當前時代，數據的重要性不可估量，每一個電商企業(yè)都想獲取顧客信息，然而傳統(tǒng)模式下它們卻沒有預算、技術允許解讀大數據。在該種情況下，對于那些具有一定的平臺、資金的電商企業(yè)可利用自身優(yōu)勢，將所獲得的信息數據產品化包裝以后銷售給中小企業(yè)，這是電子商務服務模式的基本架構。比如，gnip基于若干個api的應用，將數據信息集合成統(tǒng)一格式，有利于twitter以及facebook和新浪的微博等網站進行數據挖掘；再如，淘寶基于專業(yè)數據挖掘技術的應用，形成了一個面向商家的數據產品，并且利用淘寶這一數據開發(fā)平臺形成的第三方數據進行新產品研發(fā)。大數據時代背景下的電商企業(yè)，對消費者數據信息的需求量更大，將數據信息構建需要搭接銷售環(huán)節(jié)，將成為新型數據服務模式。
4結語
總而言之，大數據時代的到來，使得大數據信息處理技術以及云存儲逐漸成為現代電商企業(yè)的競爭力所在，通過對收集到的數據信息分析研究，不斷革新電子商務服務模式，可以為電商企業(yè)帶來更多的發(fā)展思路。大數據時代背景下，電商企業(yè)如何利用先進的技術手段深入挖掘有價值的信息來提高服務質量，成為當前電商企業(yè)面臨的重要課題。
參考文獻：
[1]高小東。大數據時代下電子商務服務模式的創(chuàng)新探討[j]。知識經濟，2016（3）：34，66。
[2]高小東?；诖髷祿尘跋碌碾娮由虅漳Ｊ降膭?chuàng)新[j]。電子商務，（11）：7，15。
[3]蔡永鴻，劉瑩?；诖髷祿碾娚唐髽I(yè)管理模式研究[j]。中國商貿，（31）：74—75。
[4]馮芷艷，郭迅華，曾大軍，等。大數據背景下商務管理研究若干前沿課題[j]。管理科學學報，2013（1）：1—9。
大數據技術與應用實踐報告篇十
摘 要：畢業(yè)設計是高校重要的實踐教學環(huán)節(jié)，是提升學生綜合能力的主要途徑。文章從畢業(yè)設計管理現狀出發(fā)，提出了畢業(yè)設計信息管理系統(tǒng)的設計策略，并分析了該系統(tǒng)的應用前景，旨在優(yōu)化畢業(yè)設計管理過程，提高畢業(yè)設計質量。
關鍵詞：畢業(yè)設計；高校；信息管理學院
業(yè)設計是高校實踐教學環(huán)節(jié)的重要組成部分。畢業(yè)設計可以培養(yǎng)學生運用專業(yè)知識解決實際問題的能力及創(chuàng)新意識，加強學生的實踐操作能力，提高學生的專業(yè)素質[1]。在高校人才培養(yǎng)方案中，畢業(yè)設計學分最高、耗時最久、考核綜合性最強，是可以衡量和評價學生綜合水平及專業(yè)知識儲備量的重要教學實踐環(huán)節(jié)。因此，科學、合理、高效地管理畢業(yè)設計的是高校教學工作的重點。隨著工程化培養(yǎng)工作的推進及教學多元化的發(fā)展，新形勢下傳統(tǒng)的管理方式已不能滿足畢業(yè)設計的管理要求，本文將分析畢業(yè)設計的管理現狀，結合畢業(yè)設計的發(fā)展形勢，提出基于信息化管理模式的畢業(yè)設計管理方式及其信息系統(tǒng)的設計思想和技術路線。
一、畢業(yè)設計管理現狀問題
鑒于畢業(yè)設計在高校實踐教學工作中的重要地位，國內各大高校均高度重視畢業(yè)設計的管理工作，經過多年的積極實踐及探索，結合各自實際的教學管理模式，均制定了較為規(guī)范的畢業(yè)設計實施細則及管理制度[2-3]。但是，隨著科技不斷進步、教學工作的多元化發(fā)展，已構建的畢業(yè)設計管理模式不斷出現新的問題和挑戰(zhàn)，直接影響了畢業(yè)設計的質量。
（一）學生重視度低
（二）選題監(jiān)管不嚴
畢業(yè)設計選題階段目前普遍存在課題重復率較高、專業(yè)相關度較低、虛假課題等現象[4]。畢業(yè)設計是綜合使用專業(yè)知識解決實際問題的過程，若選擇陳舊、無前瞻性、無創(chuàng)新性可言的課題，或是不切實際的虛假課題，將限制學生的創(chuàng)新思維和實踐能力，不能發(fā)揮畢業(yè)設計的教學作用。
（三）畢業(yè)設計場所分散
隨著教學模式的不斷改革，校企合作作為高校推進工程化人才培養(yǎng)工作的重要舉措，逐步滲透到高校的教學工作中。校企合作不僅涉及課程企業(yè)化改革，高校也與企業(yè)共同組建畢業(yè)設計企業(yè)教師指導團隊，并由學生自主選擇企業(yè)進行畢業(yè)設計。但由于畢業(yè)設計場所分散，學生不能及時獲取校內關于畢業(yè)設計的相關通知，且學生與校內指導教師溝通不及時，致使學生畢業(yè)設計期間的過程監(jiān)督、管理效果較差，直接影響畢業(yè)設計質量。
（四）畢業(yè)設計過程管理松懈
大數據技術與應用實踐報告篇十一
大一新生入學都要對自己未來做一個職業(yè)生涯規(guī)劃，那么數據科學與大數據技術專業(yè)大學職業(yè)規(guī)劃一般是什么呢？思而思學教育網小編整理了關于大學數據科學與大數據技術專業(yè)職業(yè)生涯規(guī)劃書范文8篇，請仔細閱讀。
本科專業(yè)中和大數據相對應的是“數據科學與大數據技術”專業(yè)，它是2015年教育部公布的新增專業(yè)。2016年3月公布的《高校本科專業(yè)備案和審批結果》中，北京大學、對外經濟貿易大學和中南大學3所高校首批獲批開設“數據科學與大數據技術”專業(yè)。隨后第二年又有32所高校獲批“數據科學與大數據技術”專業(yè)。兩次獲批的名單中顯示，該專業(yè)學制為四年，大部分為工學。
本專業(yè)就是在此背景下設立的面向大數據時代巨大人才需求的新專業(yè)，旨在培養(yǎng)具有良好的科學素養(yǎng)和社會責任感與使命感，具有寬廣的國際視野，具有從事數據科學與大數據相關的軟硬件及網絡的研究、設計、開發(fā)以及綜合應用的高級工程技術人才。
本專業(yè)是一個軟硬件結合、兼顧數據科學理論與應用的以計算技術為基礎的、以數據科學與大數據技術為特色的寬口徑專業(yè)。
房祥忠、紀宏、林華珍等。
課程要求。
數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統(tǒng)計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。
善于做需求分析、寫代碼;善于與人溝通，喜歡探索未知;需要根據數據推演、分析、提出解決方案，有數據思維;需要持續(xù)保持學習狀態(tài);內性格上能動能靜。
1.具備扎實的數據基礎理論和基礎知識；
2.具有較強的思維能力、算法設計與分析能力；
3.系統(tǒng)掌握計算機科學與技術專業(yè)基本理論、基本知識和操作技能；
4.了解學科的知識結構、典型技術、核心概念和基本工作流程；
5.有較強的計算機系統(tǒng)的認知、分析、設計、編程和應用能力；
7.熟練掌握一門外語，能夠熟讀該專業(yè)外文書刊。
1、我的性格：
大家都說我是一個活潑開朗的人，很善于與人交流，人緣也比較好，但是很多時候在一些場合缺乏自信，有的時候患得患失，總是考慮的.太多，所以錯過了一些很好的機會。從小到大都比較要強，不服輸，總想必別人做的更好，不過來到大學，發(fā)現人外有人，天外有天，所以開始懂得只要自己努力了就不后悔，不管結果是不是第一，只要自己盡力了就是最好的了。性格比較直爽，有的時候容易傷人，雖然在盡力在改變，但是還需要進一步改善。我是個很好的合作伙伴，做事踏實認真，大家交給我的事情總能很好的完成，一絲不茍。
2、我的興趣：喜歡看電視，看報紙，上網，逛街，打羽毛球等。很喜歡玩，但是也很關心時事和政治方面的新聞，可以說愛好廣泛，但是沒有什么很專一能做好的事情。
3、我自己認為所具有的能力：現在在班級里擔任班長，所以在這一年里，自己的很多能力都有所提高。比如，在協(xié)調班級工作中，增強了合作意識，并提升了統(tǒng)籌規(guī)劃的能力，在工作中，可能會遇到一些摩擦，在解決這些小摩擦的過程中，我也提升了解決問題和矛盾的能力。也具有了一定的與人交流溝通和組織各種活動的能力。
4、我的價值觀：我自己感覺我的人生觀和價值觀都比較正確，信仰共產主義，而且一直堅信，人一生不能只為了錢去追逐，最有意義的一生是活的快樂幸福，而不是為了追逐金錢和奢侈的生活。
5、我的優(yōu)勢和劣勢：優(yōu)勢，我的人緣還可以，善于與人交流，還有在組織活動等方面有一定的組織能力，性格比較開朗，能夠很好的調節(jié)自己的心情。比較要強，做事踏實。劣勢，缺乏恒心，自制力也比較差，不能很好的控制自己，有的時候性格太直了，有什么說什么，容易傷害到別人。
6、我的技能：英語比較好，計算機常用軟件的使用，口語表達能力比較強，善于學習新事物。
7、在選擇職業(yè)時遇到的最大困難和困惑：我現在學習的專業(yè)是自動化專業(yè)，如果我從事本專業(yè)工作，那么就需要我有很扎實的專業(yè)基本功和基礎，但是現在我所學習的編程等內容對我自己來說有一定的難度，不而且對這些內容并沒有很深的興趣，只是在一點點的培養(yǎng)。第二，現在全國開展此專業(yè)的學校有很多，而對于此專業(yè)我們學校并沒有什么競爭力，所以不知道自己以后能不能找到合適的工作，也不知道今后能不能勝任自動化專業(yè)的工作。
8、與職業(yè)選擇目標的差距：主要是在專業(yè)知識上，還有很大的差距。第二，是耐心做事的能力，工程師，以后的工作很可能會比較枯燥，比較復雜，這就需要我有很強的耐心，和對工作的熱愛。這也需要我在今后的學習中不斷努力提高。
大數據技術與應用實踐報告篇十二
所謂電子商務，指的是以現代計算機網絡為平臺，使商業(yè)交易只需通過互聯網即可完成，電子商務的對象包含消費者與企業(yè)，使消費者和企業(yè)、企業(yè)與企業(yè)在互聯網開放的平臺中進行雙向互動，并促成雙方的交易與合作[1]。與傳統(tǒng)商業(yè)模式相比，電子商務的最大特點是使商業(yè)跨越時間與空間的界限，所有的商務活動都可以通過互聯網來實現。
1.2數據庫技術
簡單來講，數據庫技術就是對數據進行處理與應用的一門技術，為了實現這一功能，數據庫技術往往需要數據模型、數據庫系統(tǒng)以及練習分析處理等信息技術支撐。
大數據技術與應用實踐報告篇十三
摘要：數據挖掘就是對潛在的數據及數據關聯進行探索和發(fā)現。隨著信息技術的不斷發(fā)展，這一技術在電子商務領域逐漸得到普遍應用?；诖?，本文就數據挖掘在電子商務中的應用進行研究，首先就數據挖掘中的路徑分析技術、關聯分析技術、聚類分析技術和分類分析技術進行簡要介紹，然后分析數據挖掘在電子商務中的實際應用，從而提高數據挖掘技術的應用水平，增強電子商務的發(fā)展實力。
關鍵詞：數據挖掘；電子商務；潛在客戶
一、數據挖掘在電子商務中的技術應用
就現階段電子商務對數據挖掘技術的應用現狀來看，主要應用到的技術包括以下幾方面內容，分別是路徑分析技術、關聯分析技術、聚類分析技術和分類分析技術。就路徑分析技術來看，主要對客戶互聯網訪問路徑的頻繁性進行分析，通過大數據采集和處理，了解客戶對各種網絡頁面的喜好程度和特點，從而對自身的設計進行針對性的改進，為客戶提供更加人性化的服務；就關聯分析技術來看，主要指的是對隱藏數據之間的關聯進行分析，并且通過分析掌握其相互關聯的規(guī)律，并根據這一規(guī)律對網絡站點的結構進行相應的改進，使電子商務中存在相關性的商品能夠一起被搜索出來，既為客戶提供便利，同時提高交叉銷售的幾率；聚類分析技術指的是根據數據的信息，按照一定的'原則對數據進行分類。就分類分析技術而言，主要通過分析數據掌握分類規(guī)則，然后按照這一規(guī)則對數據進行分類。
二、數據挖掘在電子商務中的實際應用
1.對潛在客戶進行挖掘在電子商務中應用數據挖掘技術能夠對潛在客戶進行挖掘。例如商家可以對網站的日志記錄進行分析，探究該記錄中存在的規(guī)律，從而按照這一規(guī)律對網站的訪問客戶進行相應分類。在分類過程中，商家應該對客戶屬性和相關關系進行確定，對新客戶與老客戶之間存在重疊的屬性進行識別，從而實現對訪問網站新用戶快速分類，在分類完畢后，商家可以通過分析新客戶的屬性特點，從而對新客戶進行潛在性判斷，如果判斷新客戶可以被作為商家的潛在客戶，就可以為該客戶提供個性化的頁面服務，從而將新客戶發(fā)展成為老客戶。2.對駐留時間進行延長對于電子商務而言，商家必須提高客戶在商品頁面的駐留時間，并且使客戶的購買興趣和欲望得到激發(fā)。電子商務與傳統(tǒng)商務最大的不同在于銷售商具有虛擬性的特點，因此客戶在購物選擇時，對銷售商的印象是沒有差異的。銷售商在不斷提升自身服務水平的同時，應該對客戶的瀏覽行為和特點進行分析，從而對客戶的興趣和需求進行進一步的了解，以此為依據調整自身的商品頁面，用符合客戶需求的廣告和商品文案吸引客戶的駐留時間，從而提高交易的幾率。3.對網絡站點進行優(yōu)化電子商務主要依托于網站，因此網站優(yōu)化也是提高電子商務發(fā)展水平的有效措施。利用數據挖掘技術對網絡站點進行優(yōu)化主要由兩方面構成，一方面是對存在相關性的網頁進行鏈接設計。例如對用戶瀏覽頁面的幾率和特點進行分析，然后找出存在相關性的頁面，增加網頁鏈接這一功能，使客戶的搜索更加便捷；另一方面是對客戶的期望位置進行探索，例如對用戶頻率較高的訪問位置進行分析，從而將頻率較高的位置設置為客戶的期望位置，并且在實際位置與期望位置間建立鏈接。另外，可以對用戶的網頁瀏覽習慣和信息喜好進行分析，強化用戶在網頁中的自助服務，例如將網頁信息參照超市模式進行擺放，根據相關性分類，使用戶能夠通過自主瀏覽選擇到心儀的產品，從而提高交易的幾率。4.對營銷手段進行改進在電子商務的實際運營過程中，很多客戶都會在購買一種物品時同時選擇具有相關性的其他物品，因此銷售商應該對銷售方式進行改進，利用數據挖掘技術實現交叉銷售，從而提高營銷水平。在應用交叉銷售這一手段時，主要應該利用數據挖掘技術，對客戶的喜好進行分析，從而提供具有針對性的商品。
參考文獻：
大數據技術與應用實踐報告篇十四
測控技術與儀器專業(yè)在專業(yè)學科中屬于工學類中的儀器儀表類，其中儀器儀表類共2個專業(yè)，測控技術與儀器專業(yè)在儀器儀表類專業(yè)中排名第1，在整個工學大類中排名第72位。
在儀器儀表類專業(yè)中，就業(yè)前景比較好的專業(yè)有：測控技術與儀器，電子信息技術及儀器，材料成型及控制工程，軟件工程，土木工程，信息工程，寶石及材料工藝學，制造工程，電氣工程及其自動化等。
測控技術與儀器專業(yè)大學排名大學名稱1清華大學2上海交通大學3天津大學4東南大學5四川大學6吉林大學7浙江大學8西安交通大學9中國科學技術大學10北京航空航天大學11華中科技大學12廈門大學13哈爾濱工業(yè)大學14大連理工大學15重慶大學16北京理工大學17西北工業(yè)大學18北京科技大學19湖南大學20哈爾濱工程大學21南京理工大學22燕山大學23電子科技大學24南京航空航天大學25合肥工業(yè)大學26西安電子科技大學27中國礦業(yè)大學(北京)28中國礦業(yè)大學29中北大學30上海大學31桂林電子科技大學32沈陽工業(yè)大學33哈爾濱理工大學34長春理工大學35南昌航空大學36安徽工業(yè)大學37湖北工業(yè)大學38西安石油大學39中國計量學院40武漢大學41山東大學42中南大學43東北大學44貴州大學45北京化工大學46河北大學47中國石油大學(華東)48南昌大學49北京郵電大學50武漢理工大學51浙江工業(yè)大學52太原理工大學53西南交通大學54華東理工大學55東北大學秦皇島分校56北京交通大學57鄭州大學58安徽大學59中國地質大學(北京)60成都理工大學61天津工業(yè)大學62江蘇大學63昆明理工大學64北京工業(yè)大學65華北電力大學（北京）66遼寧大學67華僑大學68上海理工大學69哈爾濱工業(yè)大學（威海）70河南科技大學71上海電力學院72河北科技大學73遼寧工程技術大學74石家莊鐵道學院75蘭州理工大學76南京郵電大學77華北電力大學（保定）78東北電力大學79西安理工大學
大數據技術與應用實踐報告篇十五
隨著數據庫技術的快速發(fā)展，在電子商務行業(yè)中的重要性將更加突出，越來越多的學者以及商務人才把電子商務的發(fā)展瞄準數據庫技術市場。學者認為，現代電子商務信息系統(tǒng)應按照“以客戶為中心”的商業(yè)理念，建立系統(tǒng)高效的應用模塊，要求數據庫能夠營造出可以與用戶雙向交流互動的環(huán)境，基于此，現代互聯網也給企業(yè)與用戶雙向互動提供便捷通道，比如通過internet能夠實現one-onemarkting以及one-onebusiness，最終達到e-business的目標。因此現代數據庫技術在商務運作中發(fā)揮著不可替代的重要作用，使電子商務的運營更加順暢。隨著電子商務的逐漸完善，電子商務對信息處理的要求在不斷提高，這就需要數據庫技術適應電子商務的發(fā)展需求，朝著相應的方向不斷發(fā)展，以期為現代電子商務提供更好的服務?；陔娮由虅盏陌l(fā)展現狀及發(fā)展前景，要求數據庫技術為電子商務提供更加便捷的交易通道，使企業(yè)與個人、企業(yè)與企業(yè)之間的交流更加方便[5]。因此，在電子商務的未來發(fā)展中，數據庫技術應著眼于web。在web的基礎上，通過odbc與cgi的連接、html之間的連接，從而形成一個新型的數據庫技術體系。在web的開發(fā)上，智能化的編程語言將不斷優(yōu)化數據庫處理界面，使數據庫智能語言系統(tǒng)得到完善。與此同時，隨著現代asp以及ado等技術在電子商務中的廣泛應用，在未來的數據庫建設中，將著眼于交互數據的建設，借助java編程軟件，使交叉數據系統(tǒng)得到完善?？偟膩碚f，現代互聯網的快速發(fā)展，勢必對電子商務的發(fā)展帶來新的機遇，也為數據庫技術提出了新的要求，尤其是數據庫技術衍生出的人工智能技術以及萬維網的有效結合，因此數據庫技術的發(fā)展方向應始終跟隨電子商務發(fā)展的腳步，通過不斷提高數據庫功能，使數據庫技術為電子商務提供強大的支撐。相信在未來電子商務運行中，利用數據庫技術，使電子商務過程更加便捷，對數據的處理也將變得更加便捷。
5結語
總之，現在電子商務正在蓬勃發(fā)展，在電子商務運作中，數據庫技術為電子商務提供良好的支撐，通過對互聯網信息進行收集、分析與存儲，使電子商務過程更加合理，促進現代電子商務的不斷發(fā)展。所以，在未來，應不斷創(chuàng)新與完善數據庫技術，使數據庫對電子商務的支撐作用更加突出。
[參考文獻]
大數據技術與應用實踐報告篇十六
1.數據挖掘技術
1.1數據挖掘概述
所謂數據挖掘就是指在眾多數據中抽取有用資料的過程，這些有用的資料是在海量數據中經過篩選、過濾、清洗、提取出來的，能體現客戶潛在需求。數據挖掘與傳統(tǒng)的數據分析相比，數據挖掘具有預知性、有效性和實用性等特點。傳統(tǒng)的數據分析則是定向分析、費用高、不能及時有效的提供相關數據，具有一定的局限性。而數據挖掘通過利用多種分析工具,來對大量的數據進行抽取分析,發(fā)現數據中蘊含的關系或規(guī)則，對商業(yè)決策具有重要支持性作用。
1.2數據挖掘的功能
數據挖掘往往有兩類任務:一是描述，二是預測。對于描述性任務幾乎都是利用數據挖掘技術對數據刻畫其普遍特性，而預測性任務則是根據現有的數據進行分析預測。當前，數據挖掘功能有以下幾類：
1.2.1利用概念描述發(fā)現廣義知識
通過對某類對象進行細致描述，從而對該數據進行概括、提煉。而概念描述又分為兩類，一種是描述同類對象的共性,即為特征性描述。另一種是描述異類對象的異性，即為區(qū)別性描述。
1.2.2利用關聯分析發(fā)現關聯知識
利用不同變量的取值，發(fā)現他們存在某種關系,而這往往是屬于被發(fā)現的重要資料。這種關聯往往分成三類，即簡單關聯、時序關聯、因果關聯,等等。
1.2.3利用分類和聚類方法發(fā)現分類知識
將數據對象分類或者將數據對象分成多個簇，來發(fā)現其同類對象的共性和異類對象的異性相關知識。
1.2.4利用預測方法獲取預測型知識
利用過去或者當前的與時間有關的數據對未來的相關數據進行推測。
1.2.5采用偏差檢測來獲取偏差型知識
利用數據庫中的異常數據進行分析，解釋出現異?，F象的原因。
1.3數據挖掘過程
從查找數據開始，通過一定的算法或模型發(fā)現數據間的關聯性，并提取出新的知識或規(guī)律,從而得出新的結論。這一流程包括以下幾個步驟:首先，提出陳述的問題和要闡明的假設,從中發(fā)現問題,提出假設，利用相關數據去發(fā)現，去解釋其原因，從中得到完善。其次是收集數據。有關數據的收集分為兩類:一類是可控數據，另一類是不可控數據。采用不同的收集方法收集出來的結果也是不同的。因此,在收集過程中要知道數據收集是如何對其理論分布產生影響的，這樣才能在應用中順利進行。再次是數據的預處理。通過完成異常點的檢測和比例縮放、編碼和選擇特征等常見任務，來對數據挖掘過程中諸多預處理活動進行說明性例證。之后是對模型進行評估。先建立一些新模型，并進行評估選出最佳模型，數據挖掘技術利用該模型對數據進行分析。最后解釋模型得出結論。通過對模型的解釋使數據挖掘所得出來的結果更加容易理解，簡單明了，為決策者提供決策支持。
2.數據挖掘與電子商務
2.1電子商務發(fā)展中存在的問題
大量網絡商品的涌現，不論是買方或是賣方都會面臨著諸多問題。數據挖掘技術的出現為電子商務活動提供了強大的數據分析和技術支持。數據挖掘是面向應用的，電子商務的發(fā)展使得越來越多的企業(yè)開始網上交易，電子商務后臺數據庫中客戶相關的數據和大量的.交易記錄以及跟蹤用戶在web上的瀏覽行為等數據資源中所蘊含著大量的寶貴信息，有待于充分挖掘和利用。
2.2數據挖掘在電子商務應用發(fā)展現狀
在電子商務活動中，采用數據挖掘技術在國內尚屬于一個初步發(fā)展階段。雖然國內在這一相關領域的研究也取得了很大的進展，但仍存在一些不足之處：其一,實時性與推薦質量不平衡。其二，電子商務推薦體系結構不完善。其三，不能充分地對推薦結果進行解釋。其四，不能全面關注訪問者，只是片面地對銷售商品進行排比。國外利用數據挖掘技術來提高電子商務企業(yè)的經營效益已取得顯著的成效。據亞馬遜前科學家greglimlen介紹，亞馬遜至少有35%的銷售額來自于推薦系統(tǒng)。
2.3數據挖掘對電子商務的影響
通過電子商務與數據挖掘技術進行優(yōu)化配置，建立合理的電子商務推薦系統(tǒng)，采用有效的組合推薦,將所有的推薦模型進行統(tǒng)一管理，同時又能具體情況具體分析,從而對客戶提供精準推薦，讓消費者在較短的時間內獲得較多的“有用”信息，這樣既能增加用戶黏性，又讓商家提升銷量。
3.基于數據挖掘的電子商務推薦系統(tǒng)
3.1數據挖掘與推薦系統(tǒng)
推薦系統(tǒng)與數據挖掘在電子商務平臺中兩者相輔相成,聯系緊密^電子商務發(fā)展過程中積累了大量的商業(yè)數據,這些數據蘊含了大量的知識，需要數據挖掘技術進行提取分析。而推薦系統(tǒng)根據數據挖掘得來的知識，對消費者的興趣和需求進行及時的分析，支持商業(yè)決策。
3.2電子商務推薦系統(tǒng)設計
按照系統(tǒng)論的觀點，可將電子商務推薦系統(tǒng)分成四個組成部分:信息輸人、信息處理、模式發(fā)現與用戶反饋。首先,信息輸人主要來源于數據倉庫。其次,信息處理是基于各種不同的算法模型對數據倉庫里的數據進行分析和處理，挖掘出潛在的規(guī)律或模式,即模式發(fā)現。最后，用戶客觀公正的反饋是評價推薦系統(tǒng)準確性與可信性的主要依據?；跀祿诰虻碾娮由虅胀扑]系統(tǒng)設計邏輯模型如圖丨所示。
4.結語
隨著網絡科技的步伐不斷加快，人們對電子商務的需求也不斷加大，收集大量的用戶數據進行科學分析，挖掘客戶潛在需求，進行個性化的推薦?；跀祿诰蚣夹g的電子商務推薦系統(tǒng)搭建起客戶與商家的橋梁，其必然推動電子商務的進一步發(fā)展。
大數據技術與應用實踐報告篇十七
1中小型物流企業(yè)共同配送模式中存在的問題
1.1綜合服務能力不足
在我國目前存在著很多的中小物流企業(yè)，企業(yè)的發(fā)展其服務對象主要是電子商務的客戶。隨著經濟的發(fā)展，信息技術水平的提升個電子商務的發(fā)展帶來了廣闊的發(fā)展空間，電子商務的發(fā)展給物流行業(yè)帶來了巨大的發(fā)展契機，不少物流企業(yè)如雨后春筍般建立起來，但是很多問題也就隨之而來。我國電子商務服務的對象遍布全國各地，而且都是散客，客戶消費的產品量也比較小，服務這些散客無論是對于電子商務還是具體的物流企業(yè)，其利潤都是比較微薄的。中小物流企業(yè)要想服務與這些散客，就需要在全國很多區(qū)域都建立物流網點，但是，如果實現這些物流網點的建設，對于這些中小物流企業(yè)而言，其經營成本就會大大增加，成本和利潤形成了巨大的反差，再加上中小物流企業(yè)自身的經濟實力本身比較弱，很難實現在全國范圍內的網點建設和配送。因而，在中小物流企業(yè)的發(fā)展中，這種綜合服務的能力還比較差，成為制約中小物流企業(yè)發(fā)展的重要瓶頸。
1.2企業(yè)基礎設施薄弱競爭力低
從中小物流企業(yè)的發(fā)展情況來看，企業(yè)自身的能力差，競爭水平低，仍然是企業(yè)發(fā)展的一個重要制約內容。由于電子商務發(fā)展速度快，形勢看好，很多中小物流企業(yè)建立起來，但是這些企業(yè)自身的能力非常有限，運轉資金有限，而且在人力資源方面也存在很大的不足。物流行業(yè)對于人力資源的數量需求還是非常大的，但是很多中小企業(yè)網點少，人力資源人數比較少，這對于企業(yè)自身競爭力的融合還是比較不利的。同時，由于中小物流企業(yè)自身的能力不足，在企業(yè)的管理工作中，管理方式落后，不少企業(yè)的管理比較粗放，造成了一定程度的資源浪費，這也是造成企業(yè)競爭實力薄弱的重要原因。
2中小物流企業(yè)發(fā)展共同配送模式的特點
在電子商務環(huán)境下，企業(yè)應該選擇一種更為高效，價廉的配送模式。共同配送模式是將供應鏈集成化的模式，供應方，需求方以及第三方的生產信息，需求信息以及流通信鼠通過網絡的方式集合在一起，同時物流企業(yè)的功能、設備等資源要整合在—起。中小物流企業(yè)發(fā)展共同配送的方式，能夠實現配送的信息化。在企業(yè)進行配送中，可以利用數據庫，代碼等一些手段對配送信息進行具體的管理，保證配送信息的準確。同時，在這種配送模式下，也是實現配送的網絡化的重要手段。在現代化的物流配送體系中，網絡化也成為一個新的配送方式，實現物流配送的網絡化，不僅能夠提高配送的效率，同時，對于物流配送的監(jiān)控力度也會加強，對于現代物流業(yè)的發(fā)展具有促進意義。物流配送的網絡化同時連接的是實現物流配送的智能化，這也是現代物流配送中的另一大重要特點，同時這種智能化的物流配送模式也能夠解決很多傳統(tǒng)配送無法解決的問題，例如在物流配送中的庫存問題等等。除此之外，電子商務環(huán)境下的物流配送還可以實現物流的自動化等優(yōu)勢，如條碼自動識別系統(tǒng)、自動分揀系統(tǒng)、自動存取系統(tǒng)、貨物自動跟蹤系統(tǒng)等。
3未來中小物流企業(yè)電子商務應用的發(fā)展對策
中小物流企業(yè)在自身的發(fā)展中存在很多的不足，未來，這些企業(yè)要想更好地發(fā)展，就要借助于新的發(fā)展力量，特別是電子商務環(huán)境，在電子商務環(huán)境下，物流企業(yè)的發(fā)展有很多新的發(fā)展模式和優(yōu)勢需要中小物流企業(yè)來學習。
3.1充分利用電子商務環(huán)境，提升綜合服務能力水平對于中小物流企業(yè)而言，物流企業(yè)自身的發(fā)展和整體的經濟環(huán)境是離不開的。
針對當前中小物流企業(yè)的發(fā)展中，很多物流企業(yè)自身的`發(fā)展能力有限，在這樣的情況下，物流企業(yè)要借助電子商務的環(huán)境，強化對電子商務的信息系統(tǒng)的建設，實現物流企業(yè)的系統(tǒng)化運營和網絡化運營，同時，在電子商務模式的推動下，提升物流體系的智能化工作模式的建設，更好的提升物流企業(yè)的服務能力。由于中小企業(yè)人力物力資源有限，因此在物流企業(yè)的建設中，要充分利用電子商務的優(yōu)勢，提升企業(yè)自身的競爭能力。
3.2強化中小物流企業(yè)的基礎設施建設中小物流企業(yè)要加強自身的基礎設施的建設，拓展業(yè)務范圍，提升管理水平。
由于當前很多的中小物流企業(yè)的管理模式比較粗放，在這樣的情況下，就要提升物流企業(yè)的集約化管理，運用先進的管理模式，提升管理水平，運用多元化的管理手段，特別是在基礎設施的建設中，還要注重增加信息化基礎設施，保證電子商務模式下企業(yè)物流工作的建設和發(fā)展。
大數據技術與應用實踐報告篇十八
【摘要】在時代的不斷發(fā)展中，對于教學，人們逐漸提出了新的需求，將課堂內容融入生活是新課程標準提出的新要求，需要進行一定的關注。利用當地資源展開教學，可以更好地實現課堂效果。文章對教學中的方法以及策略展開討論，使大家對該項教育模式的認識進一步增強。
【關鍵詞】地理資源；初中；地理；教學
在進行地理教學過程中，與當地地理資源有效結合是新課標提出的要求，可以使學生的認識更加直觀具體，從而更好地實現課堂教學，真正意義上實現了“以人文本”的新課標理念。
一、教學方法
1.角色扮演法
角色扮演是使學生以一個全新的角度進行思考，換一個身份對問題展開思索可以更加全面地考慮，在進行教學的過程中，學生需要采用多種途徑進行信息的收集，包括閱讀文獻資料、實地勘察以及社會訪問等。在對收集到的信息進行分析之后，就某一項環(huán)境問題進行角色扮演，分析出不同的機構在進行問題處理時的責任與意義[1]。例如，在進行“世界的人口”一課的學習時，首先采用多種途徑進行信息采集，搜集世界人口的分布狀況以及因為人口的過快或過慢增長造成的各項問題，然后從不同的角度分析這些問題。對“人口過快增長”這一問題進行分析，一組學生扮演環(huán)境保護協(xié)會的成員進行分析，一組學生扮演國家福利機構進行分析。兩組學生分別從不同的角度進行探索，認識到該問題對不同方面造成的影響，從而提出針對性的解決策略，也使學生對課堂有了更多的興趣，實現了新課標的要求。
2.多媒體展開教學
在進行地理教學過程中，存在著很多的景觀是學生在生活中難以接觸到的，對其認識也具有一定的局限性，通過多媒體手段展開教學，可以使學生的認識更加直觀。利用多媒體展開教學可以使教學容量增大，將課堂內容現實化、簡單化，使學生更加真實的感受課堂所學內容，使其接收信息更加全面，尤其是面對一些自然災害的講解時，采用多媒體教學，可以使學生更加直觀地認識到環(huán)境問題帶來的惡劣影響，使課堂達到預期的目標。例如，在進行“中國的河流”的講解時，講述黃河部分時，首先可以利用多媒體設備使學生見識到黃河的氣勢恢宏，在講述到“地上河”的問題時，可以利用多媒體設備讓學生們對當地的土層進行觀察，認識到該問題的產生原因，然后利用多媒體演示在我國歷史上由于該分體產生的危害，使學生對其危害的認識進一步增強，最后多該項問題的治理進行一定的分析[2]。
3.辯論教學
辯論教學法是根據某一項問題，讓學生闡述自己的認識，分析自己的觀點對他人見解進行反駁，其目的是使學生對問題的認識深入，從而提出具有可行性的對策，在現代教學中，新課標提出了“以人為本”的教學理念，通過該方法展開教學，可以更好地使學生作為課堂主體，在進行學習時，也可以使學生掌握更多的主動權。例如，在進行“世界的人口”一課的學習時，教學可以就“人口增長過快及過慢哪一個危害更大？”這一問題讓學生展開辯論，勇于闡述自己的見解，使學生的信息處理能力、思維邏輯能力等方面都得到培養(yǎng)，同時也使其對人口問題的認識進一步增強。
二、課堂策略
1.理論聯系實際
教師在進行教學時，需要進行“鄉(xiāng)土地理”的教學模式，從學生身邊的真實案例入手，進行課堂的開展。利用該方法，可以使學生在進行學習的過程中，對課堂內容更好地把握，使課堂難度得到了一定程度的降低，同時還可以使學生發(fā)散思維得到培養(yǎng)，利用身邊的案例就可以映射出世界地理的大體局勢，基于此，在進行地理教學時，對當地的地理資源進行利用，實現地理教學的滲入是一項具有推廣意義的教學模式[3]。真正意義上實現了將地理學習融入生活的教學目標，使學生認識到進行地理學習的意義，從而更好地進行學習。例如，在進行地形的學習時，可以首先帶學生去當地的不同地形進行實地考察，對不同的環(huán)境條件下地形的情況進行具體的分析，從而映射出我國不同的地勢條件下不同的`地形環(huán)境，最好結合教材對映射出的關系進行驗證，如果驗證不一致，需要再次展開分析，對其不同進行深層次的挖掘，分析出其原因。通過該方法，可以使學生對課堂內容認識更加深刻。
2.把握滲透層次
在進行滲透的過程中，對于滲透的層次需要進行一定的把握，如在教學過程中，進行一些概念類的內容時，需要與教材相結合，進行深入的講解；在進行一些與環(huán)境保護密切相關的內容時，需要進行一定的擴展與補充；在面對一些與環(huán)境保護沒有直接關系，但是卻存在必然聯系的問題時，需要與現實環(huán)境相結合，對兩者聯系進行深層次的分析，使學生對環(huán)境的認識進一步加強[4]。新課程標準中，地理教學更加注重與環(huán)境的結合，強調了教學需要面向生活，同時也強調了從學生的生活中實現新內容的引入，對學生解決問題的能力也提出了一定的要求。在進行教學過程中，對當地的地理資源進行滲透，可以使課堂效率得到提高，促進了我國教育事業(yè)的有效發(fā)展，具有一定的發(fā)展意義。
【參考文獻】
大數據技術與應用實踐報告篇十九
畢業(yè)實訓是學生在校其間的最后一次實踐性教學環(huán)節(jié)，主要培養(yǎng)學生更快適應社會，熟悉各種工程設計規(guī)范，鍛煉學生走向社會的綜合技術技能和社交能力。本次實訓使我對電工工具、電器元件及線路安裝有一定的理論和實踐基礎，了解一些初步的線路原理以及通過線路圖安裝、調試、維修的方法;對電工技術等方面的專業(yè)知識做初步的理解;培養(yǎng)和鍛煉我們的實際動手能力，使我們的理論知識與實踐充分地結合，作到不僅具有專業(yè)知識，而且還具有較強的實踐動手能力，能分析問題和解決問題的高素質人才。
很多的東西我沒有接觸過，一山還有一山高的道理，現在才真切的體會到。通過這兩個月的電工技術實訓，我個人收獲頗豐，這些都是平時在課堂理論學習中無法學到的，我主要的收獲有以下幾點：
3.認識了許多在控制電路中的電器元件及其作用。
低壓抽屜式配電柜的原理及接線。
大數據技術與應用實踐報告篇一
我是學院20xx級信息安全系的學生，在去前畢業(yè)后，我來到了**公司進行社會實踐工作，我主要做的是網站設計工作，我發(fā)現通過社會實踐工作，自身專業(yè)技術提高的非常快，通過在**公司進行工作，我學到了很多在學校接觸不到的東西，比如，學習能力、生存能力、與人溝通的能力等等?，F將我的社會實踐情況匯報如下，請老師點評。
我所在的這家公司，是一家做網上招商的商業(yè)網站，公司接收各種廠家提供的信息，然后由網絡的技術人員，將商家的信息做成網頁廣告，然后掛在我們的網站上，以此達到商業(yè)推廣的目的，類似我們公司的網站在同行業(yè)還有u88、28招商網等。
我和其它幾位同事做為網絡部的技術人員，主要的工作就是接收美工人員的網站模板，將其通過photoshop切片，然后導入dreamweaver進行排版，（排版主要使用css+span），并進一步的加以制作，完善美化，如加入js代碼，或透明flash，因為網頁是用css+span進行排版的，所以在最后一步的時候，我們還需要進行瀏覽器測試，因為css+span排版方式有一個最大的缺點就是：瀏覽器不兼容的問題，典型的如：ie與fireworks，因為各種瀏覽器使用的協(xié)議不同，所以會導致頁面在最終瀏覽的時候有一些小問題，如：頁面混亂，圖片、文字之間的距離過大或過小，頁面不美觀等等，做為一個新人，我在有些方面的技術還很不成熟，所以在技術總監(jiān)張偉的幫助下，解決了很多問題，所在我很感謝他，當每天我們做完網頁后，都會在代碼頁面加入注釋代碼，在里面寫上每個人姓名的漢語拼間和工作日期，這樣方便月底做統(tǒng)計工作，公司領導會根據每個人的工作數量進行獎勵，每做一個頁面會有2塊的提成，雖然少點，但是積少成多，也是很可觀的。
訓，合格扣就可以正式上班了。
三天后，我來到了公司，一看，來參加培訓的人有很多，大概在十多個人左右，其實所謂的培訓，就是讓大家先熟悉這家網站的工作，先做一些他們平時干的活，做一些廣告網頁，這些網頁都是靜態(tài)的，沒什么難度。我后來發(fā)現，自己在這些人當中，還是較較者，心里優(yōu)勢還挺好的。
三天的培訓后，我們迎來了最后的考核，合格的人會被留下，并得到一份為期一個月的社會實踐合同，然后會在根據你在社會實踐期的表現決定你的去留問題，最優(yōu)秀的人會轉正，得到很優(yōu)厚的待遇。
考核的內容，就是在公司的商務網站上任選一個頁面，然后在規(guī)定的時間內做完，我還不錯，技術比較熟練，是第四個做完的。當我們把網頁做完后由這家公司的經理進行審核，最后的結果是，最先做完的前8個人可以有底薪加提成，每人頁面的提成是2元錢，而后面做完的，只有提成，沒有底薪，他們的提成是每個頁面5元錢，最后的幾個人就被淘汰了，制度雖有點不近人情，但是剛畢業(yè)的學生能忍也就忍了，就這樣，我們每個人得到了一份一個月的臨時合同，正式開始了社會實踐工作。
我們每天的上班時間是從早上8：30分到下午的17：00，這是我見過最有激情的一些人了，年紀輕輕，干勁十足，來了以后就工作，連平時聊天的內容也和本行業(yè)分不開，我喜歡他（她）們，回為是社會實踐期，所以每天做的數量沒有太大要求，但是每個人都玩命似的干活，抓緊時間做網頁，我們做的網頁是比較簡單的從上到下式的網頁，通過css+span排版，這樣在后期瀏覽器兼容測試中，就好做的很多了，文字與圖片之間就不會有太多的麻煩，我干的很不錯，不過有些追求精致，我做網頁的速度慢了很多，最初每天只能做3——4個網頁，這對于我來說是不能接受的，后來我改變了工作方法，我第次工作的時候，先訂下計劃，比如今天做多少網頁，然后我將要做的所有網頁，先做好排版，這時的網頁雖然排過版，但是不美觀，因為沒有進行美化工作，然后我會在下午的時間，集中全力做美化工作，就這樣我的速度提高了很多，快了將近一倍多。只要更加熟練速度不會更快，我相信自己。
我喜歡的書，看上幾個小時。
社會實踐期結束后，我和其它同事得到了正式合同并留在了這家公司，通過這次工作，我得到的最大體會就是，如果一個人在社會上沒有一技之長，那他是沒有辦法很好的活下來的，只有不斷的加強自身專業(yè)技能學習才行。所以，尊敬的老師，我會在業(yè)余時間好好學習，加強自己的專業(yè)能力，使自己變得更強，只有這樣才能上到為國家、為社會做出貢獻，下到為自己、為父母、為學校交出一份滿意的答卷。
畢業(yè)實習是我們大學期間的最后一門課程，不知不覺我們的大學時光就要結束了，在這個時候，我們非常希望通過實踐來檢驗自己掌握的知識的正確性。在這個時候，我來到福建閩師教育培訓機構，在這里進行我的畢業(yè)實習。
福建閩師教育，2002年成立于福建師范大學實驗中心，是最早從事專升本輔導的機構之一，也是福建省專升本考前輔導聯盟辦公室推薦的文科類唯一輔導機構。福建專升本考前輔導聯盟辦公室還包括京榕教育，五州遠達教育，醫(yī)藥教育等培訓機構。
福建閩師教育地處福州中心鼓樓區(qū)，交通便捷，地理位置優(yōu)越，經過多年的沉淀已擁有龐大的師資力量，秉承“以人為本、誠信至上”的原則，致力于為報考福建師范大學的學生提供全面、細致、精確的專業(yè)文科類輔導，共培訓專升本學生7000多人，學生考試通過率高達70%以上。
在福建省福州市鼓樓區(qū)閩師教育培訓機構實習進行有關平面設計，網頁美工等工作。
在福建省福州市鼓樓區(qū)閩師教育培訓機構實習期間，我負責對機構的招生簡單設計及網站信息的更新及維護。
在福建省福州市鼓樓區(qū)閩師教育培訓機構實習期間，剛來公司時，因之前沒學過平面設計軟件的應用，我有點不知道所措，不知道自己要干什么，要怎么做。深深的知道所學知識與實踐的差距，領導覺著我對工作不太了解，只能讓我從事一些瑣碎的設計任務，如要我主要負責設計部的畫圖，修改圖像等等。然后領導根據我的能力讓我負責宣傳廣告的版面設計，包括廣告視覺傳達中的文字；廣告視覺傳達中的色彩；廣告視覺傳達中的形象，廣告畫面的編排等等。
而做這些設計都會讓自己壓力很大。總不自覺打起退堂鼓，開始想象著也許是我不太適合這個工作，而后，又一次又一次的否定這個想法，只要我努力就一定能完成。就這樣過了一個月，我也在工作的過程中體會到軟件操作的重要性和平面設計軟件運用的熟練程度，熟悉了公司項目的運行和操作，讓我知道自己所在的工作崗位的必要性。
公司并不像在學校老師讓我們作業(yè)的時候有足夠的時間去慢慢想，慢慢完成，相反公司對工作的要求是很嚴格的，尤其在時間的限制上。我也在此基礎對自己的不足進行彌補，學習，盡量達到公司的領導要求。
大數據技術與應用實踐報告篇二
隨著信息技術的快速發(fā)展和互聯網的普及，大數據已經成為我們生活中不可或缺的一部分。大數據的應用已經滲透到各個領域，為企業(yè)和個人帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。在大數據技術的實踐中，我不斷探索，積累了一些寶貴的經驗和心得體會。以下是我對于大數據技術實踐的一些思考。
首先，大數據技術的實踐需要有清晰的目標和明確的問題。在實踐過程中，我們需要明確自己想要解決的問題，并設定明確的目標。只有清晰的目標和問題，才能幫助我們選擇合適的方法和工具，以及采集、處理和分析數據的方式。例如，如果我們希望通過大數據技術提升企業(yè)銷售額，那么我們可以根據不同目標選擇不同的分析方法，如統(tǒng)計分析、機器學習等，從而更好地實現我們的目標。
其次，大數據技術的實踐需要有合適的數據集和工具支持。在大數據技術的實踐中，數據是至關重要的資源。只有充分利用和分析數據，才能獲得有價值的洞見和決策支持。因此，我們需要確保獲取到足夠規(guī)模的數據，并選擇合適的工具對數據進行處理和分析。常見的大數據工具包括Hadoop、Spark等，它們可以幫助我們處理大規(guī)模的數據集，加快數據分析的速度。同時，我們還可以利用可視化工具如Tableau等，將復雜的數據以直觀的方式展現出來，更好地理解數據。
第三，大數據技術的實踐需要注重數據質量和數據安全。在大數據技術的實踐中，數據質量和數據安全是非常重要的方面。一方面，我們需要確保數據的質量和準確性，以避免因為數據錯誤而導致的決策失誤。因此，我們需要在數據采集和處理過程中進行嚴格的數據清洗和驗證，確保數據的準確性和一致性。另一方面，我們還需要保護數據的安全，避免數據泄露和濫用。這需要我們采取措施保障數據的安全性，如加密數據、實施訪問控制等。
第四，大數據技術的實踐需要不斷嘗試和學習。在大數據技術的實踐中，我們需要保持持續(xù)的學習和嘗試的態(tài)度。由于大數據技術本身就是一個不斷演進的領域，所以我們需要不斷跟隨技術的發(fā)展，學習新的方法和工具，以及探索新的應用場景。同時，我們還需要進行實踐和實驗，不斷嘗試和驗證新的想法和方法。通過不斷學習和嘗試，我們可以不斷提升自己的技術能力和洞察力，更好地應對復雜多變的大數據環(huán)境。
最后，大數據技術的實踐需要注重團隊合作和溝通。在大數據技術的實踐中，團隊合作和溝通是非常重要的。大數據項目往往需要多個人的共同努力和協(xié)作才能完成，所以團隊合作能力是非常關鍵的。在團隊合作中，我們需要互相協(xié)作，分享經驗和資源，共同解決問題。同時，我們還需要進行有效的溝通，確保團隊成員之間的理解和協(xié)調。通過團隊合作和溝通，我們可以更好地發(fā)揮團隊的力量，提高大數據技術的實踐效果。
綜上所述，大數據技術的實踐是一個不斷探索和學習的過程。在實踐中，我們需要有清晰的目標和問題，選擇合適的數據集和工具支持，注重數據質量和數據安全，不斷嘗試和學習，以及注重團隊合作和溝通。通過這些經驗和體會，我們可以更好地應對復雜多變的大數據環(huán)境，發(fā)現新的機遇和挑戰(zhàn)，提升個人和團隊的競爭力。
大數據技術與應用實踐報告篇三
首先，想談一談何為大數據，何為大數據時代。大數據是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個信息化世界。為何說是一種新的思維方式：在信息缺乏的時代或模擬時代，我們更傾向于精確性的思維方式，就像是”釘是釘，鉚是鉚”，而在這種傳統(tǒng)的思維方式下，我們得到問題的答案只有一個。
而在大數據時代下，我們打破了這種思維方式，換句話說，我們接受結果的不確定性。簡言概括之，我認為大數據是一種預測模型。在大數據時代下，我們關注的不是因果，即為什么是這樣，而更關心”是什么”這種相關關系。換句話說，在這種新思維的思考方式下，我們探究問題背后的原因也是不可行的。我們所做的是利用大數據這種工具，讓數據自己說話!
其次，我想談下如何利用大數據提升我軍戰(zhàn)斗力。當然，大數據分析并不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大數據只能有利于我們理解現在和預測未來的可能性。
作為軍人，我所關注的是如何利用好大數據的工具提升我軍戰(zhàn)斗力，打贏這場信息化戰(zhàn)爭。毫無疑問，現在我們打的不是刀對刀，槍對槍的戰(zhàn)爭，更不是模擬時代，當代乃是數字時代，打的是信息化戰(zhàn)爭!
四次戰(zhàn)爭的大勝，美軍的戰(zhàn)爭形態(tài)從機械化轉向信息化，而且相應的在戰(zhàn)場取勝的時間也越來越短，這正是大數據時代下的必然結果。而我軍正在轉向信息化的過程中。
在此戰(zhàn)爭形態(tài)的過程中，我們需要更多的計算分析師，大數據分析師，數學家等高等技術性人才來打贏這場信息化戰(zhàn)爭。這正是大數據時代下我們不得不有的基礎。我軍戰(zhàn)斗力的提升迫在眉睫!
當然大數據是一把雙刃劍，利用好了取勝也是得心應手，相反，利用不好會導致不可估量的損失。
畢竟，這只是一種預測模型，得不到精準的預測結果。我們更要讓數據為我們所用，不要被龐大的數據庫框住我們的思維。為適應時代的發(fā)展，在這個適者生存，弱肉強食的世界，大數據時代下的殘酷競爭已經給我們敲響警鐘，一場悄無聲息的信息化戰(zhàn)爭已經打響!
大數據技術與應用實踐報告篇四
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。
維克托·邁爾舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業(yè)，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。
這位被譽為：大數據時代的。預言家“的牛津教授真牛!那么，這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
在第一部分”大數據時代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統(tǒng)計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思?！贝髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！案哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同?！辈皇且蚬P系，而是相關關系。“不需要知道”為什么“，只需要知道”是什么“。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關系，而是相關關系。“這一論斷時，他在書中還說道：”在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的“為什么”?！坝纱丝梢?，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可”量化“，大數據的定量分析有力地回答”是什么“這一問題，但仍然無法完全回答”為什么“。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創(chuàng)新可以創(chuàng)造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。
在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：”大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。
大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！爸x謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考的答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
大數據技術與應用實踐報告篇五
計算機
技術為基礎，并且軟硬件可裁剪，適用于應用系統(tǒng)對功能、可靠性、成本、體積、功耗有嚴格要求的專用計算機系統(tǒng)。嵌入式系統(tǒng)技術具有非常廣闊的應用前景，其應用領域包括：工業(yè)控制、交通管理、信息家電、家庭智能管理系統(tǒng)、電子商務、手持設備、機器人等等。
嵌入式系統(tǒng)是當前最熱門、最具發(fā)展前途的it應用領域之一。包括手機、電子字典、可視電話、數字相機(dc)、數字攝像機(dv)、u-disk、機頂盒(settopbox)、高清電視(hdtv)、游戲機、智能玩具、汽車電子、家電控制系統(tǒng)等都是典型的嵌入式系統(tǒng)。學生畢業(yè)后可以從事家用電子、汽車電子、醫(yī)療電子、電信等行業(yè)的計算機應用設計開發(fā),擔任嵌入式產品及應用系統(tǒng)的設計與開發(fā)工程師,從事嵌入式技術的應用項目設計開發(fā)、產品維護與技術服務等工作。
嵌入式技術與應用專業(yè)
畢業(yè)生
主要職業(yè)崗位:主要工作任務相關職業(yè)資格
證書
1．嵌入式軟件應用開發(fā)（核心崗位）搭建開發(fā)平臺和建立開發(fā)環(huán)境具備計算機軟硬件的基本知識用戶需求分析。
經驗
的高級嵌入式工程師年薪在30萬元左右。嵌入式技術與應用專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)概況為：從事嵌入式linux系統(tǒng)移植、驅動開發(fā)、應用開發(fā)。
嵌入式技術與應用專業(yè)怎么樣_主要課程_就業(yè)方向與前景
[關于嵌入式技術與應用專業(yè)就業(yè)方向與就業(yè)前景分析]
大數據技術與應用實踐報告篇六
讀完《大數據》，我才意識到這并不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術故事、商業(yè)故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。
我在想，大數據概念對于教育來說會產生什么樣的實用價值呢?一直以來，中國教育在研究教育的數字化，比如數字化校園，這個思路就是把我們教育的內容進行數字化，其結果指向的就是電子教材的研發(fā)或者是教學過程的數字化。美其名曰，這是教育技術的重要內涵。
在教學過程中，學生的行為表現都可以被數據化，而這項研究不是任何一個專業(yè)可以深入下去的，它的專業(yè)性太強，所以我才會想到，所謂教育技術與其研究教育的數字化，不如研究教育的數據化來得實在，來的有意義。長期以來，我們并不了解教育對一個人的影響具體會如何表現，我們有的只是一個輪廓，我們也并不確定一個教師的行為對學生具體產生了哪些影響。
所以，人們對教育一直有一個深深的質疑，它是不是科學的?大數據概念至少提出了關注“是什么”比“為什么”要有實際意義得多。
而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉移到“是什么”上面來，只有如此，才能把教育從為什么發(fā)展成“可能成為什么”上來，這會是一次思想上的革命。而對于現在地位岌岌可危的教育技術來說，把研究的重點從數字化轉移到數據化上面，這才是它的出路。
如何將數據融入教學，教育者首先通過標準化全科教學處方，實現了教師授課模板和教學內容的標準化，保證每個教學過程和內容是可控的，然后結合每天的教學內容，處理好面對的數據，處理好數據，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學體驗又以教學結果為導向的教學體系。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環(huán)境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的`教學去迎合將來的這個大數據時代。
大數據技術與應用實踐報告篇七
隨著互聯網技術和信息技術的迅猛發(fā)展，大數據技術正成為推動社會進步和經濟發(fā)展的重要力量。大數據技術可以幫助企業(yè)和機構更好地理解客戶需求，提高營銷效果；醫(yī)療行業(yè)可以利用大數據技術分析海量病例，提高疾病診斷準確度；政府可以利用大數據技術分析民眾需求，改善公共服務等等。在大數據技術的實踐過程中，我深刻體會到了其巨大的潛力和廣泛的應用領域。
第二段：挑戰(zhàn)與解決方案
在實踐中，我遇到了許多挑戰(zhàn)，最主要的是數據規(guī)模龐大和數據質量不一的問題。大數據往往包含海量的數據，如何處理這些數據成為一個巨大的挑戰(zhàn)。同時，數據的質量往往也不容忽視，不同數據源的數據質量參差不齊，如何提高數據的準確性和一致性也是一個重要問題。為了解決這些挑戰(zhàn)，我學習了各種大數據技術和工具，例如分布式存儲系統(tǒng)Hadoop、數據挖掘工具R和Python等，通過合理應用這些技術和工具，可以更好地處理大數據，并提高數據質量。
第三段：數據分析與洞察力提升
大數據技術的一大優(yōu)勢是可以對龐大的數據進行深入的分析，從中發(fā)現有價值的信息和洞察力。通過對數據進行統(tǒng)計和建模分析，可以得出對業(yè)務決策有指導意義的結論。例如，在營銷推廣方面，我利用大數據技術對客戶的行為數據進行分析，發(fā)現了一些潛在客戶群體和他們的消費偏好，從而能夠更有針對性地制定營銷策略。此外，大數據技術還可以幫助企業(yè)發(fā)現一些潛在的市場機會和創(chuàng)新點，提升企業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力。
第四段：數據隱私和安全保護
在大數據技術的實踐過程中，我們也要注意數據隱私和安全保護。大數據往往包含海量的個人、商業(yè)和機密信息，如果不加以保護，可能會導致個人隱私泄露和商業(yè)機密泄露等問題。因此，在實踐中，我們必須在遵守法律法規(guī)的前提下，采取必要的技術手段和管理措施，保護好大數據的安全和隱私。例如，加密敏感數據、建立權限管理體系、定期進行安全審計等等。
第五段：展望大數據技術的未來
大數據技術的發(fā)展?jié)摿薮?，未來將會呈現更加活躍和多樣化的發(fā)展態(tài)勢。隨著物聯網和人工智能的發(fā)展，數據的來源和規(guī)模將進一步擴大，大數據技術將得到更廣泛的應用和發(fā)展。同時，大數據技術也面臨更多的挑戰(zhàn)，例如數據隱私和安全問題、數據倫理和法律問題等。因此，我們需要不斷學習和實踐，不斷完善大數據技術的應用和規(guī)范，推動大數據技術的進一步發(fā)展和價值實現。
總結：大數據技術的實踐讓我深刻認識到了其潛力和應用廣泛性。通過合理應用大數據技術，我們可以更好地理解和滿足客戶需求，揭示數據背后的洞察力，創(chuàng)新市場機會和商業(yè)模式。但同時，我們也要注意數據隱私和安全保護，遵守法律法規(guī)，并不斷推進大數據技術的發(fā)展和應用規(guī)范，以實現大數據技術的長遠價值。大數據技術正成為推動社會進步和經濟發(fā)展的強大力量，相信在不久的將來，大數據技術將廣泛應用于各個行業(yè)，為社會帶來更多的價值和創(chuàng)新。
大數據技術與應用實踐報告篇八
1.使學生通過實踐性環(huán)節(jié)的訓練具備較強的實際動手開發(fā)能力。
2.培養(yǎng)全面的、面向從事實際工作、底層硬件和軟件開發(fā)的綜合素質人才。
3.能適應通信技術發(fā)展需要、能從事通信系統(tǒng)結構設計和優(yōu)化應用型人才。
二、以教學為中心，加強教學管理
1.積極開展教學管理及改革的研究。鼓勵和支持教學管理人員撰寫論文、參加學術會議，積極開展教學及管理研究。
2.積極開展教學管理及改革的實踐。進一步完善和改革教學管理體制，積極開展課程評估，學生評教，教學督導等，使得教學管理工作更趨科學、規(guī)范。
三、教材與輔助材料的選用
在已有學科發(fā)展規(guī)劃的基礎上，把握本專業(yè)的研究方向，確定教材，深入研究。通過教學實踐摸索、總結經驗，合理調整學科發(fā)展方向，優(yōu)化培養(yǎng)方案，在教材建設方面，需要遵循適用性原則、先進性原則、多樣性原則。主要選用高質量的全國優(yōu)秀規(guī)劃本科教材和教學參考書。
四、提高學生的綜合素質，促進人才全面發(fā)展
大數據技術與應用實踐報告篇九
關鍵詞：電子商務；大數據；服務模式；研究
較之于傳統(tǒng)的營銷市場而言，電子商務發(fā)生了非常大的改變，其主要是基于互聯網進行商業(yè)交易，原有數據分法已經無法有效滿足現代商務需求。電子商務可對各環(huán)節(jié)數據進行分析和存儲，改進企業(yè)不足之處，增加企業(yè)交易量。在當前大數據時代背景下，電子商務服務模式革新，主要表現在以下幾個方面。
1強化信息檢索，提供個性化服務
作為公共信息平臺，互聯網上有海量信息，消費者通過網絡可以購買所需的商品、服務，檢索是一種較為常用的方法。然而，大數據技術方法的運用，大大提高了信息檢索精度，從而讓用戶可在海量信息中快速找到所需的信息資源。在此過程中，電商企業(yè)應當不斷創(chuàng)新業(yè)務，提供服務定位準確度，并對產品進行細分、細化，從而使消費者在瀏覽網頁時精準定位服務，節(jié)省檢索時間。同時，還要為廣大消費者提供個性化服務，及時引導客戶，立足于個性化服務水平提高與提供第三方服務的有機結合，深挖導購型服務模式。需大數據集合體，比如消費者瀏覽、購買以及消費喜好等歷史記錄。電子商務本身也有短板，僅靠視覺、服務以及搜索引擎等營銷工具進行消費。比如，在銷售香水時，用戶不聞氣味是難以做出購買決定的。
對于這一交易瓶頸，電商企業(yè)應當抓住大數據競爭特點，針對大數據深挖數據，以此來創(chuàng)造商機。通過挖掘大數據，可導出個性化服務和導購方式。
一是，個性化廣告。在瀏覽網頁時看到某公司發(fā)布的廣告，而且該產品或者服務正是自己所需的。該種現象背后的主要原因在于利用了大數據，通過對消費者的網頁瀏覽分析，給用戶推薦廣告。以google為例，之所以adsense業(yè)務可以很好地提高所做廣告成效，究其原因，主要是對消費者或者潛在消費者進行搜索，并且深挖他們對網站的關注度，并在網上追蹤消費者的瀏覽動向，在聯盟網站上為消費者提供興趣匹配的產品和服務。
二是，個性化推薦。以京東網、淘寶網等較大的電商平臺網站為例，諸多產品使消費者舉棋不定，消費者常做的事情就是反復對比產品、服務的優(yōu)缺點，在查看買家評論以后，做出是否選擇購買的決定。然而，在此過程中用戶非常痛苦，若后臺可以對海量消費者行為信息數據及時、全面地進行分析，并且推薦階段性產品或者服務，則可以有效增加銷售額。從實踐來看，常用的推薦算法是物品相似度、用戶相似度基礎上的推薦，而多數電商平臺和網站上采用的是物品相似度推薦，如何對用戶興趣進行準確度量是一個非常難的課題。用戶相似度推薦多應用在新聞評論上，比如根據女性客戶所填寫的相關受孕信息，美國webmd就會定期給這些準媽媽們郵寄edm，并且提醒她們在各個孕期需要注意的相關事項，比如產前思想準備、心理和生理變化、需攝入哪些營養(yǎng)成分以及產后如何盡快恢復和嬰兒育養(yǎng)等內容。從國內市場來看，推薦業(yè)務的網站有“當當”“亞馬遜”等網站，主要針對的是消費者所需，給予他們動態(tài)的信息推薦。比如，亞馬遜網站的核心推薦引擎是消費者在過去某段時間內行為總結，其中包括消費者的收藏商品、喜歡商品以及瀏覽足跡等。
2降低流通環(huán)節(jié)成本，細化領域服務
大數據時代背景下的電子商務技術應用，使人們不再局限于時間、空間的約束，也不會出現傳統(tǒng)購物過程中的諸多限制，可按照個人的意愿網上購物，商家與消費者之間的`交流就會比較多。大數據時代，網絡成了一個“地球村”，商家可直面全球各地的消費者。對于各地區(qū)、各類型的消費者而言，商家可收集其信息資料，通過數據分析，快速找到與之相匹配的消費者或者消費人群，大大縮減了產品、服務的中間流通環(huán)節(jié)和成本。同時，還要進一步細分領域服務，并且立足于專業(yè)服務、中間服務之間的有機結合，深挖細分品牌電子商務服務模式。從國內限制來看，可用多頭壟斷來形容國內電商，比如京東、淘寶以及當當和亞馬遜等電商企業(yè)，它們占據了大半個市場，而中小型電商企業(yè)的崛起非常困難。
之所以會出現這樣的問題，很大程度上是因為物流、營銷成本之間不匹配。在當前大數據時代背景下，我們應當準確把握住垂直細分領域的各個環(huán)節(jié)，做精、做專，才有機會贏得一席之地。值得一提的是，行業(yè)垂直細分的電商網站規(guī)模一般都比較小，而且成本相對較低，可以有效發(fā)掘和分析消費者的信息資料，從而使之更加專注于為特定群體提供高質量的服務，而且也更能夠有效了解產業(yè)鏈上的客戶所需。以服裝行業(yè)為例，麥包包、凡客等，在網上已經找到了自己的垂直細分領域，并且與上下游企業(yè)共同打造產業(yè)鏈，從而實現了短周轉率、零庫存，大大降低了運營成本，提高了效率。再如，服務行業(yè)，最近一段時間名聲大噪的“嘀嘀打車”即為一個典型的案例。這款打車軟件與手機聯系起來，正在孕育一個細分市場，在前3個月時間里就積累了超過5000輛出租車，確保用戶在市區(qū)以及非交通高峰期，能夠在一分半時間內利用“嘀嘀打車”軟件成功打上車。利用手機軟件打車市場建立伊始，“嘀嘀打車”需要廣大出租車司機們認知、認同和應用，為司機們有效降低空載率、讓更多乘客受益，起到了非常重要的作用，同時這也是其服務模式革新的成功體現。
3保證云信息存儲及數據產品服務質量和效率
大數據時代，電商企業(yè)在其發(fā)展過程中需要存儲、處理大量的信息資料。傳統(tǒng)信息資料的存儲模式，已經無法有效滿足新時期電商企業(yè)的需求；然而，云存儲技術的應用，為其提供了安全、便捷的儲存空間和服務。為了滿足廣大客戶的存儲需求，科技公司紛紛推出云存儲，其功能非常強大，而且信息調用質量、效率以及安全性更高，深受電商企業(yè)歡迎。同時，數據產品服務也是大數據時代背景下電子商務服務模式革新的表現，其主要是基于基礎服務與自主服務之間的相關結合，充分挖掘數據服務模型。當前時代，數據的重要性不可估量，每一個電商企業(yè)都想獲取顧客信息，然而傳統(tǒng)模式下它們卻沒有預算、技術允許解讀大數據。在該種情況下，對于那些具有一定的平臺、資金的電商企業(yè)可利用自身優(yōu)勢，將所獲得的信息數據產品化包裝以后銷售給中小企業(yè)，這是電子商務服務模式的基本架構。比如，gnip基于若干個api的應用，將數據信息集合成統(tǒng)一格式，有利于twitter以及facebook和新浪的微博等網站進行數據挖掘；再如，淘寶基于專業(yè)數據挖掘技術的應用，形成了一個面向商家的數據產品，并且利用淘寶這一數據開發(fā)平臺形成的第三方數據進行新產品研發(fā)。大數據時代背景下的電商企業(yè)，對消費者數據信息的需求量更大，將數據信息構建需要搭接銷售環(huán)節(jié)，將成為新型數據服務模式。
4結語
總而言之，大數據時代的到來，使得大數據信息處理技術以及云存儲逐漸成為現代電商企業(yè)的競爭力所在，通過對收集到的數據信息分析研究，不斷革新電子商務服務模式，可以為電商企業(yè)帶來更多的發(fā)展思路。大數據時代背景下，電商企業(yè)如何利用先進的技術手段深入挖掘有價值的信息來提高服務質量，成為當前電商企業(yè)面臨的重要課題。
參考文獻：
[1]高小東。大數據時代下電子商務服務模式的創(chuàng)新探討[j]。知識經濟，2016（3）：34，66。
[2]高小東?；诖髷祿尘跋碌碾娮由虅漳Ｊ降膭?chuàng)新[j]。電子商務，（11）：7，15。
[3]蔡永鴻，劉瑩?；诖髷祿碾娚唐髽I(yè)管理模式研究[j]。中國商貿，（31）：74—75。
[4]馮芷艷，郭迅華，曾大軍，等。大數據背景下商務管理研究若干前沿課題[j]。管理科學學報，2013（1）：1—9。
大數據技術與應用實踐報告篇十
摘 要：畢業(yè)設計是高校重要的實踐教學環(huán)節(jié)，是提升學生綜合能力的主要途徑。文章從畢業(yè)設計管理現狀出發(fā)，提出了畢業(yè)設計信息管理系統(tǒng)的設計策略，并分析了該系統(tǒng)的應用前景，旨在優(yōu)化畢業(yè)設計管理過程，提高畢業(yè)設計質量。
關鍵詞：畢業(yè)設計；高校；信息管理學院
業(yè)設計是高校實踐教學環(huán)節(jié)的重要組成部分。畢業(yè)設計可以培養(yǎng)學生運用專業(yè)知識解決實際問題的能力及創(chuàng)新意識，加強學生的實踐操作能力，提高學生的專業(yè)素質[1]。在高校人才培養(yǎng)方案中，畢業(yè)設計學分最高、耗時最久、考核綜合性最強，是可以衡量和評價學生綜合水平及專業(yè)知識儲備量的重要教學實踐環(huán)節(jié)。因此，科學、合理、高效地管理畢業(yè)設計的是高校教學工作的重點。隨著工程化培養(yǎng)工作的推進及教學多元化的發(fā)展，新形勢下傳統(tǒng)的管理方式已不能滿足畢業(yè)設計的管理要求，本文將分析畢業(yè)設計的管理現狀，結合畢業(yè)設計的發(fā)展形勢，提出基于信息化管理模式的畢業(yè)設計管理方式及其信息系統(tǒng)的設計思想和技術路線。
一、畢業(yè)設計管理現狀問題
鑒于畢業(yè)設計在高校實踐教學工作中的重要地位，國內各大高校均高度重視畢業(yè)設計的管理工作，經過多年的積極實踐及探索，結合各自實際的教學管理模式，均制定了較為規(guī)范的畢業(yè)設計實施細則及管理制度[2-3]。但是，隨著科技不斷進步、教學工作的多元化發(fā)展，已構建的畢業(yè)設計管理模式不斷出現新的問題和挑戰(zhàn)，直接影響了畢業(yè)設計的質量。
（一）學生重視度低
（二）選題監(jiān)管不嚴
畢業(yè)設計選題階段目前普遍存在課題重復率較高、專業(yè)相關度較低、虛假課題等現象[4]。畢業(yè)設計是綜合使用專業(yè)知識解決實際問題的過程，若選擇陳舊、無前瞻性、無創(chuàng)新性可言的課題，或是不切實際的虛假課題，將限制學生的創(chuàng)新思維和實踐能力，不能發(fā)揮畢業(yè)設計的教學作用。
（三）畢業(yè)設計場所分散
隨著教學模式的不斷改革，校企合作作為高校推進工程化人才培養(yǎng)工作的重要舉措，逐步滲透到高校的教學工作中。校企合作不僅涉及課程企業(yè)化改革，高校也與企業(yè)共同組建畢業(yè)設計企業(yè)教師指導團隊，并由學生自主選擇企業(yè)進行畢業(yè)設計。但由于畢業(yè)設計場所分散，學生不能及時獲取校內關于畢業(yè)設計的相關通知，且學生與校內指導教師溝通不及時，致使學生畢業(yè)設計期間的過程監(jiān)督、管理效果較差，直接影響畢業(yè)設計質量。
（四）畢業(yè)設計過程管理松懈
大數據技術與應用實踐報告篇十一
大一新生入學都要對自己未來做一個職業(yè)生涯規(guī)劃，那么數據科學與大數據技術專業(yè)大學職業(yè)規(guī)劃一般是什么呢？思而思學教育網小編整理了關于大學數據科學與大數據技術專業(yè)職業(yè)生涯規(guī)劃書范文8篇，請仔細閱讀。
本科專業(yè)中和大數據相對應的是“數據科學與大數據技術”專業(yè)，它是2015年教育部公布的新增專業(yè)。2016年3月公布的《高校本科專業(yè)備案和審批結果》中，北京大學、對外經濟貿易大學和中南大學3所高校首批獲批開設“數據科學與大數據技術”專業(yè)。隨后第二年又有32所高校獲批“數據科學與大數據技術”專業(yè)。兩次獲批的名單中顯示，該專業(yè)學制為四年，大部分為工學。
本專業(yè)就是在此背景下設立的面向大數據時代巨大人才需求的新專業(yè)，旨在培養(yǎng)具有良好的科學素養(yǎng)和社會責任感與使命感，具有寬廣的國際視野，具有從事數據科學與大數據相關的軟硬件及網絡的研究、設計、開發(fā)以及綜合應用的高級工程技術人才。
本專業(yè)是一個軟硬件結合、兼顧數據科學理論與應用的以計算技術為基礎的、以數據科學與大數據技術為特色的寬口徑專業(yè)。
房祥忠、紀宏、林華珍等。
課程要求。
數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統(tǒng)計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。
善于做需求分析、寫代碼;善于與人溝通，喜歡探索未知;需要根據數據推演、分析、提出解決方案，有數據思維;需要持續(xù)保持學習狀態(tài);內性格上能動能靜。
1.具備扎實的數據基礎理論和基礎知識；
2.具有較強的思維能力、算法設計與分析能力；
3.系統(tǒng)掌握計算機科學與技術專業(yè)基本理論、基本知識和操作技能；
4.了解學科的知識結構、典型技術、核心概念和基本工作流程；
5.有較強的計算機系統(tǒng)的認知、分析、設計、編程和應用能力；
7.熟練掌握一門外語，能夠熟讀該專業(yè)外文書刊。
1、我的性格：
大家都說我是一個活潑開朗的人，很善于與人交流，人緣也比較好，但是很多時候在一些場合缺乏自信，有的時候患得患失，總是考慮的.太多，所以錯過了一些很好的機會。從小到大都比較要強，不服輸，總想必別人做的更好，不過來到大學，發(fā)現人外有人，天外有天，所以開始懂得只要自己努力了就不后悔，不管結果是不是第一，只要自己盡力了就是最好的了。性格比較直爽，有的時候容易傷人，雖然在盡力在改變，但是還需要進一步改善。我是個很好的合作伙伴，做事踏實認真，大家交給我的事情總能很好的完成，一絲不茍。
2、我的興趣：喜歡看電視，看報紙，上網，逛街，打羽毛球等。很喜歡玩，但是也很關心時事和政治方面的新聞，可以說愛好廣泛，但是沒有什么很專一能做好的事情。
3、我自己認為所具有的能力：現在在班級里擔任班長，所以在這一年里，自己的很多能力都有所提高。比如，在協(xié)調班級工作中，增強了合作意識，并提升了統(tǒng)籌規(guī)劃的能力，在工作中，可能會遇到一些摩擦，在解決這些小摩擦的過程中，我也提升了解決問題和矛盾的能力。也具有了一定的與人交流溝通和組織各種活動的能力。
4、我的價值觀：我自己感覺我的人生觀和價值觀都比較正確，信仰共產主義，而且一直堅信，人一生不能只為了錢去追逐，最有意義的一生是活的快樂幸福，而不是為了追逐金錢和奢侈的生活。
5、我的優(yōu)勢和劣勢：優(yōu)勢，我的人緣還可以，善于與人交流，還有在組織活動等方面有一定的組織能力，性格比較開朗，能夠很好的調節(jié)自己的心情。比較要強，做事踏實。劣勢，缺乏恒心，自制力也比較差，不能很好的控制自己，有的時候性格太直了，有什么說什么，容易傷害到別人。
6、我的技能：英語比較好，計算機常用軟件的使用，口語表達能力比較強，善于學習新事物。
7、在選擇職業(yè)時遇到的最大困難和困惑：我現在學習的專業(yè)是自動化專業(yè)，如果我從事本專業(yè)工作，那么就需要我有很扎實的專業(yè)基本功和基礎，但是現在我所學習的編程等內容對我自己來說有一定的難度，不而且對這些內容并沒有很深的興趣，只是在一點點的培養(yǎng)。第二，現在全國開展此專業(yè)的學校有很多，而對于此專業(yè)我們學校并沒有什么競爭力，所以不知道自己以后能不能找到合適的工作，也不知道今后能不能勝任自動化專業(yè)的工作。
8、與職業(yè)選擇目標的差距：主要是在專業(yè)知識上，還有很大的差距。第二，是耐心做事的能力，工程師，以后的工作很可能會比較枯燥，比較復雜，這就需要我有很強的耐心，和對工作的熱愛。這也需要我在今后的學習中不斷努力提高。
大數據技術與應用實踐報告篇十二
所謂電子商務，指的是以現代計算機網絡為平臺，使商業(yè)交易只需通過互聯網即可完成，電子商務的對象包含消費者與企業(yè)，使消費者和企業(yè)、企業(yè)與企業(yè)在互聯網開放的平臺中進行雙向互動，并促成雙方的交易與合作[1]。與傳統(tǒng)商業(yè)模式相比，電子商務的最大特點是使商業(yè)跨越時間與空間的界限，所有的商務活動都可以通過互聯網來實現。
1.2數據庫技術
簡單來講，數據庫技術就是對數據進行處理與應用的一門技術，為了實現這一功能，數據庫技術往往需要數據模型、數據庫系統(tǒng)以及練習分析處理等信息技術支撐。
大數據技術與應用實踐報告篇十三
摘要：數據挖掘就是對潛在的數據及數據關聯進行探索和發(fā)現。隨著信息技術的不斷發(fā)展，這一技術在電子商務領域逐漸得到普遍應用?；诖?，本文就數據挖掘在電子商務中的應用進行研究，首先就數據挖掘中的路徑分析技術、關聯分析技術、聚類分析技術和分類分析技術進行簡要介紹，然后分析數據挖掘在電子商務中的實際應用，從而提高數據挖掘技術的應用水平，增強電子商務的發(fā)展實力。
關鍵詞：數據挖掘；電子商務；潛在客戶
一、數據挖掘在電子商務中的技術應用
就現階段電子商務對數據挖掘技術的應用現狀來看，主要應用到的技術包括以下幾方面內容，分別是路徑分析技術、關聯分析技術、聚類分析技術和分類分析技術。就路徑分析技術來看，主要對客戶互聯網訪問路徑的頻繁性進行分析，通過大數據采集和處理，了解客戶對各種網絡頁面的喜好程度和特點，從而對自身的設計進行針對性的改進，為客戶提供更加人性化的服務；就關聯分析技術來看，主要指的是對隱藏數據之間的關聯進行分析，并且通過分析掌握其相互關聯的規(guī)律，并根據這一規(guī)律對網絡站點的結構進行相應的改進，使電子商務中存在相關性的商品能夠一起被搜索出來，既為客戶提供便利，同時提高交叉銷售的幾率；聚類分析技術指的是根據數據的信息，按照一定的'原則對數據進行分類。就分類分析技術而言，主要通過分析數據掌握分類規(guī)則，然后按照這一規(guī)則對數據進行分類。
二、數據挖掘在電子商務中的實際應用
1.對潛在客戶進行挖掘在電子商務中應用數據挖掘技術能夠對潛在客戶進行挖掘。例如商家可以對網站的日志記錄進行分析，探究該記錄中存在的規(guī)律，從而按照這一規(guī)律對網站的訪問客戶進行相應分類。在分類過程中，商家應該對客戶屬性和相關關系進行確定，對新客戶與老客戶之間存在重疊的屬性進行識別，從而實現對訪問網站新用戶快速分類，在分類完畢后，商家可以通過分析新客戶的屬性特點，從而對新客戶進行潛在性判斷，如果判斷新客戶可以被作為商家的潛在客戶，就可以為該客戶提供個性化的頁面服務，從而將新客戶發(fā)展成為老客戶。2.對駐留時間進行延長對于電子商務而言，商家必須提高客戶在商品頁面的駐留時間，并且使客戶的購買興趣和欲望得到激發(fā)。電子商務與傳統(tǒng)商務最大的不同在于銷售商具有虛擬性的特點，因此客戶在購物選擇時，對銷售商的印象是沒有差異的。銷售商在不斷提升自身服務水平的同時，應該對客戶的瀏覽行為和特點進行分析，從而對客戶的興趣和需求進行進一步的了解，以此為依據調整自身的商品頁面，用符合客戶需求的廣告和商品文案吸引客戶的駐留時間，從而提高交易的幾率。3.對網絡站點進行優(yōu)化電子商務主要依托于網站，因此網站優(yōu)化也是提高電子商務發(fā)展水平的有效措施。利用數據挖掘技術對網絡站點進行優(yōu)化主要由兩方面構成，一方面是對存在相關性的網頁進行鏈接設計。例如對用戶瀏覽頁面的幾率和特點進行分析，然后找出存在相關性的頁面，增加網頁鏈接這一功能，使客戶的搜索更加便捷；另一方面是對客戶的期望位置進行探索，例如對用戶頻率較高的訪問位置進行分析，從而將頻率較高的位置設置為客戶的期望位置，并且在實際位置與期望位置間建立鏈接。另外，可以對用戶的網頁瀏覽習慣和信息喜好進行分析，強化用戶在網頁中的自助服務，例如將網頁信息參照超市模式進行擺放，根據相關性分類，使用戶能夠通過自主瀏覽選擇到心儀的產品，從而提高交易的幾率。4.對營銷手段進行改進在電子商務的實際運營過程中，很多客戶都會在購買一種物品時同時選擇具有相關性的其他物品，因此銷售商應該對銷售方式進行改進，利用數據挖掘技術實現交叉銷售，從而提高營銷水平。在應用交叉銷售這一手段時，主要應該利用數據挖掘技術，對客戶的喜好進行分析，從而提供具有針對性的商品。
參考文獻：
大數據技術與應用實踐報告篇十四
測控技術與儀器專業(yè)在專業(yè)學科中屬于工學類中的儀器儀表類，其中儀器儀表類共2個專業(yè)，測控技術與儀器專業(yè)在儀器儀表類專業(yè)中排名第1，在整個工學大類中排名第72位。
在儀器儀表類專業(yè)中，就業(yè)前景比較好的專業(yè)有：測控技術與儀器，電子信息技術及儀器，材料成型及控制工程，軟件工程，土木工程，信息工程，寶石及材料工藝學，制造工程，電氣工程及其自動化等。
測控技術與儀器專業(yè)大學排名大學名稱1清華大學2上海交通大學3天津大學4東南大學5四川大學6吉林大學7浙江大學8西安交通大學9中國科學技術大學10北京航空航天大學11華中科技大學12廈門大學13哈爾濱工業(yè)大學14大連理工大學15重慶大學16北京理工大學17西北工業(yè)大學18北京科技大學19湖南大學20哈爾濱工程大學21南京理工大學22燕山大學23電子科技大學24南京航空航天大學25合肥工業(yè)大學26西安電子科技大學27中國礦業(yè)大學(北京)28中國礦業(yè)大學29中北大學30上海大學31桂林電子科技大學32沈陽工業(yè)大學33哈爾濱理工大學34長春理工大學35南昌航空大學36安徽工業(yè)大學37湖北工業(yè)大學38西安石油大學39中國計量學院40武漢大學41山東大學42中南大學43東北大學44貴州大學45北京化工大學46河北大學47中國石油大學(華東)48南昌大學49北京郵電大學50武漢理工大學51浙江工業(yè)大學52太原理工大學53西南交通大學54華東理工大學55東北大學秦皇島分校56北京交通大學57鄭州大學58安徽大學59中國地質大學(北京)60成都理工大學61天津工業(yè)大學62江蘇大學63昆明理工大學64北京工業(yè)大學65華北電力大學（北京）66遼寧大學67華僑大學68上海理工大學69哈爾濱工業(yè)大學（威海）70河南科技大學71上海電力學院72河北科技大學73遼寧工程技術大學74石家莊鐵道學院75蘭州理工大學76南京郵電大學77華北電力大學（保定）78東北電力大學79西安理工大學
大數據技術與應用實踐報告篇十五
隨著數據庫技術的快速發(fā)展，在電子商務行業(yè)中的重要性將更加突出，越來越多的學者以及商務人才把電子商務的發(fā)展瞄準數據庫技術市場。學者認為，現代電子商務信息系統(tǒng)應按照“以客戶為中心”的商業(yè)理念，建立系統(tǒng)高效的應用模塊，要求數據庫能夠營造出可以與用戶雙向交流互動的環(huán)境，基于此，現代互聯網也給企業(yè)與用戶雙向互動提供便捷通道，比如通過internet能夠實現one-onemarkting以及one-onebusiness，最終達到e-business的目標。因此現代數據庫技術在商務運作中發(fā)揮著不可替代的重要作用，使電子商務的運營更加順暢。隨著電子商務的逐漸完善，電子商務對信息處理的要求在不斷提高，這就需要數據庫技術適應電子商務的發(fā)展需求，朝著相應的方向不斷發(fā)展，以期為現代電子商務提供更好的服務?；陔娮由虅盏陌l(fā)展現狀及發(fā)展前景，要求數據庫技術為電子商務提供更加便捷的交易通道，使企業(yè)與個人、企業(yè)與企業(yè)之間的交流更加方便[5]。因此，在電子商務的未來發(fā)展中，數據庫技術應著眼于web。在web的基礎上，通過odbc與cgi的連接、html之間的連接，從而形成一個新型的數據庫技術體系。在web的開發(fā)上，智能化的編程語言將不斷優(yōu)化數據庫處理界面，使數據庫智能語言系統(tǒng)得到完善。與此同時，隨著現代asp以及ado等技術在電子商務中的廣泛應用，在未來的數據庫建設中，將著眼于交互數據的建設，借助java編程軟件，使交叉數據系統(tǒng)得到完善?？偟膩碚f，現代互聯網的快速發(fā)展，勢必對電子商務的發(fā)展帶來新的機遇，也為數據庫技術提出了新的要求，尤其是數據庫技術衍生出的人工智能技術以及萬維網的有效結合，因此數據庫技術的發(fā)展方向應始終跟隨電子商務發(fā)展的腳步，通過不斷提高數據庫功能，使數據庫技術為電子商務提供強大的支撐。相信在未來電子商務運行中，利用數據庫技術，使電子商務過程更加便捷，對數據的處理也將變得更加便捷。
5結語
總之，現在電子商務正在蓬勃發(fā)展，在電子商務運作中，數據庫技術為電子商務提供良好的支撐，通過對互聯網信息進行收集、分析與存儲，使電子商務過程更加合理，促進現代電子商務的不斷發(fā)展。所以，在未來，應不斷創(chuàng)新與完善數據庫技術，使數據庫對電子商務的支撐作用更加突出。
[參考文獻]
大數據技術與應用實踐報告篇十六
1.數據挖掘技術
1.1數據挖掘概述
所謂數據挖掘就是指在眾多數據中抽取有用資料的過程，這些有用的資料是在海量數據中經過篩選、過濾、清洗、提取出來的，能體現客戶潛在需求。數據挖掘與傳統(tǒng)的數據分析相比，數據挖掘具有預知性、有效性和實用性等特點。傳統(tǒng)的數據分析則是定向分析、費用高、不能及時有效的提供相關數據，具有一定的局限性。而數據挖掘通過利用多種分析工具,來對大量的數據進行抽取分析,發(fā)現數據中蘊含的關系或規(guī)則，對商業(yè)決策具有重要支持性作用。
1.2數據挖掘的功能
數據挖掘往往有兩類任務:一是描述，二是預測。對于描述性任務幾乎都是利用數據挖掘技術對數據刻畫其普遍特性，而預測性任務則是根據現有的數據進行分析預測。當前，數據挖掘功能有以下幾類：
1.2.1利用概念描述發(fā)現廣義知識
通過對某類對象進行細致描述，從而對該數據進行概括、提煉。而概念描述又分為兩類，一種是描述同類對象的共性,即為特征性描述。另一種是描述異類對象的異性，即為區(qū)別性描述。
1.2.2利用關聯分析發(fā)現關聯知識
利用不同變量的取值，發(fā)現他們存在某種關系,而這往往是屬于被發(fā)現的重要資料。這種關聯往往分成三類，即簡單關聯、時序關聯、因果關聯,等等。
1.2.3利用分類和聚類方法發(fā)現分類知識
將數據對象分類或者將數據對象分成多個簇，來發(fā)現其同類對象的共性和異類對象的異性相關知識。
1.2.4利用預測方法獲取預測型知識
利用過去或者當前的與時間有關的數據對未來的相關數據進行推測。
1.2.5采用偏差檢測來獲取偏差型知識
利用數據庫中的異常數據進行分析，解釋出現異?，F象的原因。
1.3數據挖掘過程
從查找數據開始，通過一定的算法或模型發(fā)現數據間的關聯性，并提取出新的知識或規(guī)律,從而得出新的結論。這一流程包括以下幾個步驟:首先，提出陳述的問題和要闡明的假設,從中發(fā)現問題,提出假設，利用相關數據去發(fā)現，去解釋其原因，從中得到完善。其次是收集數據。有關數據的收集分為兩類:一類是可控數據，另一類是不可控數據。采用不同的收集方法收集出來的結果也是不同的。因此,在收集過程中要知道數據收集是如何對其理論分布產生影響的，這樣才能在應用中順利進行。再次是數據的預處理。通過完成異常點的檢測和比例縮放、編碼和選擇特征等常見任務，來對數據挖掘過程中諸多預處理活動進行說明性例證。之后是對模型進行評估。先建立一些新模型，并進行評估選出最佳模型，數據挖掘技術利用該模型對數據進行分析。最后解釋模型得出結論。通過對模型的解釋使數據挖掘所得出來的結果更加容易理解，簡單明了，為決策者提供決策支持。
2.數據挖掘與電子商務
2.1電子商務發(fā)展中存在的問題
大量網絡商品的涌現，不論是買方或是賣方都會面臨著諸多問題。數據挖掘技術的出現為電子商務活動提供了強大的數據分析和技術支持。數據挖掘是面向應用的，電子商務的發(fā)展使得越來越多的企業(yè)開始網上交易，電子商務后臺數據庫中客戶相關的數據和大量的.交易記錄以及跟蹤用戶在web上的瀏覽行為等數據資源中所蘊含著大量的寶貴信息，有待于充分挖掘和利用。
2.2數據挖掘在電子商務應用發(fā)展現狀
在電子商務活動中，采用數據挖掘技術在國內尚屬于一個初步發(fā)展階段。雖然國內在這一相關領域的研究也取得了很大的進展，但仍存在一些不足之處：其一,實時性與推薦質量不平衡。其二，電子商務推薦體系結構不完善。其三，不能充分地對推薦結果進行解釋。其四，不能全面關注訪問者，只是片面地對銷售商品進行排比。國外利用數據挖掘技術來提高電子商務企業(yè)的經營效益已取得顯著的成效。據亞馬遜前科學家greglimlen介紹，亞馬遜至少有35%的銷售額來自于推薦系統(tǒng)。
2.3數據挖掘對電子商務的影響
通過電子商務與數據挖掘技術進行優(yōu)化配置，建立合理的電子商務推薦系統(tǒng)，采用有效的組合推薦,將所有的推薦模型進行統(tǒng)一管理，同時又能具體情況具體分析,從而對客戶提供精準推薦，讓消費者在較短的時間內獲得較多的“有用”信息，這樣既能增加用戶黏性，又讓商家提升銷量。
3.基于數據挖掘的電子商務推薦系統(tǒng)
3.1數據挖掘與推薦系統(tǒng)
推薦系統(tǒng)與數據挖掘在電子商務平臺中兩者相輔相成,聯系緊密^電子商務發(fā)展過程中積累了大量的商業(yè)數據,這些數據蘊含了大量的知識，需要數據挖掘技術進行提取分析。而推薦系統(tǒng)根據數據挖掘得來的知識，對消費者的興趣和需求進行及時的分析，支持商業(yè)決策。
3.2電子商務推薦系統(tǒng)設計
按照系統(tǒng)論的觀點，可將電子商務推薦系統(tǒng)分成四個組成部分:信息輸人、信息處理、模式發(fā)現與用戶反饋。首先,信息輸人主要來源于數據倉庫。其次,信息處理是基于各種不同的算法模型對數據倉庫里的數據進行分析和處理，挖掘出潛在的規(guī)律或模式,即模式發(fā)現。最后，用戶客觀公正的反饋是評價推薦系統(tǒng)準確性與可信性的主要依據?；跀祿诰虻碾娮由虅胀扑]系統(tǒng)設計邏輯模型如圖丨所示。
4.結語
隨著網絡科技的步伐不斷加快，人們對電子商務的需求也不斷加大，收集大量的用戶數據進行科學分析，挖掘客戶潛在需求，進行個性化的推薦?；跀祿诰蚣夹g的電子商務推薦系統(tǒng)搭建起客戶與商家的橋梁，其必然推動電子商務的進一步發(fā)展。
大數據技術與應用實踐報告篇十七
1中小型物流企業(yè)共同配送模式中存在的問題
1.1綜合服務能力不足
在我國目前存在著很多的中小物流企業(yè)，企業(yè)的發(fā)展其服務對象主要是電子商務的客戶。隨著經濟的發(fā)展，信息技術水平的提升個電子商務的發(fā)展帶來了廣闊的發(fā)展空間，電子商務的發(fā)展給物流行業(yè)帶來了巨大的發(fā)展契機，不少物流企業(yè)如雨后春筍般建立起來，但是很多問題也就隨之而來。我國電子商務服務的對象遍布全國各地，而且都是散客，客戶消費的產品量也比較小，服務這些散客無論是對于電子商務還是具體的物流企業(yè)，其利潤都是比較微薄的。中小物流企業(yè)要想服務與這些散客，就需要在全國很多區(qū)域都建立物流網點，但是，如果實現這些物流網點的建設，對于這些中小物流企業(yè)而言，其經營成本就會大大增加，成本和利潤形成了巨大的反差，再加上中小物流企業(yè)自身的經濟實力本身比較弱，很難實現在全國范圍內的網點建設和配送。因而，在中小物流企業(yè)的發(fā)展中，這種綜合服務的能力還比較差，成為制約中小物流企業(yè)發(fā)展的重要瓶頸。
1.2企業(yè)基礎設施薄弱競爭力低
從中小物流企業(yè)的發(fā)展情況來看，企業(yè)自身的能力差，競爭水平低，仍然是企業(yè)發(fā)展的一個重要制約內容。由于電子商務發(fā)展速度快，形勢看好，很多中小物流企業(yè)建立起來，但是這些企業(yè)自身的能力非常有限，運轉資金有限，而且在人力資源方面也存在很大的不足。物流行業(yè)對于人力資源的數量需求還是非常大的，但是很多中小企業(yè)網點少，人力資源人數比較少，這對于企業(yè)自身競爭力的融合還是比較不利的。同時，由于中小物流企業(yè)自身的能力不足，在企業(yè)的管理工作中，管理方式落后，不少企業(yè)的管理比較粗放，造成了一定程度的資源浪費，這也是造成企業(yè)競爭實力薄弱的重要原因。
2中小物流企業(yè)發(fā)展共同配送模式的特點
在電子商務環(huán)境下，企業(yè)應該選擇一種更為高效，價廉的配送模式。共同配送模式是將供應鏈集成化的模式，供應方，需求方以及第三方的生產信息，需求信息以及流通信鼠通過網絡的方式集合在一起，同時物流企業(yè)的功能、設備等資源要整合在—起。中小物流企業(yè)發(fā)展共同配送的方式，能夠實現配送的信息化。在企業(yè)進行配送中，可以利用數據庫，代碼等一些手段對配送信息進行具體的管理，保證配送信息的準確。同時，在這種配送模式下，也是實現配送的網絡化的重要手段。在現代化的物流配送體系中，網絡化也成為一個新的配送方式，實現物流配送的網絡化，不僅能夠提高配送的效率，同時，對于物流配送的監(jiān)控力度也會加強，對于現代物流業(yè)的發(fā)展具有促進意義。物流配送的網絡化同時連接的是實現物流配送的智能化，這也是現代物流配送中的另一大重要特點，同時這種智能化的物流配送模式也能夠解決很多傳統(tǒng)配送無法解決的問題，例如在物流配送中的庫存問題等等。除此之外，電子商務環(huán)境下的物流配送還可以實現物流的自動化等優(yōu)勢，如條碼自動識別系統(tǒng)、自動分揀系統(tǒng)、自動存取系統(tǒng)、貨物自動跟蹤系統(tǒng)等。
3未來中小物流企業(yè)電子商務應用的發(fā)展對策
中小物流企業(yè)在自身的發(fā)展中存在很多的不足，未來，這些企業(yè)要想更好地發(fā)展，就要借助于新的發(fā)展力量，特別是電子商務環(huán)境，在電子商務環(huán)境下，物流企業(yè)的發(fā)展有很多新的發(fā)展模式和優(yōu)勢需要中小物流企業(yè)來學習。
3.1充分利用電子商務環(huán)境，提升綜合服務能力水平對于中小物流企業(yè)而言，物流企業(yè)自身的發(fā)展和整體的經濟環(huán)境是離不開的。
針對當前中小物流企業(yè)的發(fā)展中，很多物流企業(yè)自身的`發(fā)展能力有限，在這樣的情況下，物流企業(yè)要借助電子商務的環(huán)境，強化對電子商務的信息系統(tǒng)的建設，實現物流企業(yè)的系統(tǒng)化運營和網絡化運營，同時，在電子商務模式的推動下，提升物流體系的智能化工作模式的建設，更好的提升物流企業(yè)的服務能力。由于中小企業(yè)人力物力資源有限，因此在物流企業(yè)的建設中，要充分利用電子商務的優(yōu)勢，提升企業(yè)自身的競爭能力。
3.2強化中小物流企業(yè)的基礎設施建設中小物流企業(yè)要加強自身的基礎設施的建設，拓展業(yè)務范圍，提升管理水平。
由于當前很多的中小物流企業(yè)的管理模式比較粗放，在這樣的情況下，就要提升物流企業(yè)的集約化管理，運用先進的管理模式，提升管理水平，運用多元化的管理手段，特別是在基礎設施的建設中，還要注重增加信息化基礎設施，保證電子商務模式下企業(yè)物流工作的建設和發(fā)展。
大數據技術與應用實踐報告篇十八
【摘要】在時代的不斷發(fā)展中，對于教學，人們逐漸提出了新的需求，將課堂內容融入生活是新課程標準提出的新要求，需要進行一定的關注。利用當地資源展開教學，可以更好地實現課堂效果。文章對教學中的方法以及策略展開討論，使大家對該項教育模式的認識進一步增強。
【關鍵詞】地理資源；初中；地理；教學
在進行地理教學過程中，與當地地理資源有效結合是新課標提出的要求，可以使學生的認識更加直觀具體，從而更好地實現課堂教學，真正意義上實現了“以人文本”的新課標理念。
一、教學方法
1.角色扮演法
角色扮演是使學生以一個全新的角度進行思考，換一個身份對問題展開思索可以更加全面地考慮，在進行教學的過程中，學生需要采用多種途徑進行信息的收集，包括閱讀文獻資料、實地勘察以及社會訪問等。在對收集到的信息進行分析之后，就某一項環(huán)境問題進行角色扮演，分析出不同的機構在進行問題處理時的責任與意義[1]。例如，在進行“世界的人口”一課的學習時，首先采用多種途徑進行信息采集，搜集世界人口的分布狀況以及因為人口的過快或過慢增長造成的各項問題，然后從不同的角度分析這些問題。對“人口過快增長”這一問題進行分析，一組學生扮演環(huán)境保護協(xié)會的成員進行分析，一組學生扮演國家福利機構進行分析。兩組學生分別從不同的角度進行探索，認識到該問題對不同方面造成的影響，從而提出針對性的解決策略，也使學生對課堂有了更多的興趣，實現了新課標的要求。
2.多媒體展開教學
在進行地理教學過程中，存在著很多的景觀是學生在生活中難以接觸到的，對其認識也具有一定的局限性，通過多媒體手段展開教學，可以使學生的認識更加直觀。利用多媒體展開教學可以使教學容量增大，將課堂內容現實化、簡單化，使學生更加真實的感受課堂所學內容，使其接收信息更加全面，尤其是面對一些自然災害的講解時，采用多媒體教學，可以使學生更加直觀地認識到環(huán)境問題帶來的惡劣影響，使課堂達到預期的目標。例如，在進行“中國的河流”的講解時，講述黃河部分時，首先可以利用多媒體設備使學生見識到黃河的氣勢恢宏，在講述到“地上河”的問題時，可以利用多媒體設備讓學生們對當地的土層進行觀察，認識到該問題的產生原因，然后利用多媒體演示在我國歷史上由于該分體產生的危害，使學生對其危害的認識進一步增強，最后多該項問題的治理進行一定的分析[2]。
3.辯論教學
辯論教學法是根據某一項問題，讓學生闡述自己的認識，分析自己的觀點對他人見解進行反駁，其目的是使學生對問題的認識深入，從而提出具有可行性的對策，在現代教學中，新課標提出了“以人為本”的教學理念，通過該方法展開教學，可以更好地使學生作為課堂主體，在進行學習時，也可以使學生掌握更多的主動權。例如，在進行“世界的人口”一課的學習時，教學可以就“人口增長過快及過慢哪一個危害更大？”這一問題讓學生展開辯論，勇于闡述自己的見解，使學生的信息處理能力、思維邏輯能力等方面都得到培養(yǎng)，同時也使其對人口問題的認識進一步增強。
二、課堂策略
1.理論聯系實際
教師在進行教學時，需要進行“鄉(xiāng)土地理”的教學模式，從學生身邊的真實案例入手，進行課堂的開展。利用該方法，可以使學生在進行學習的過程中，對課堂內容更好地把握，使課堂難度得到了一定程度的降低，同時還可以使學生發(fā)散思維得到培養(yǎng)，利用身邊的案例就可以映射出世界地理的大體局勢，基于此，在進行地理教學時，對當地的地理資源進行利用，實現地理教學的滲入是一項具有推廣意義的教學模式[3]。真正意義上實現了將地理學習融入生活的教學目標，使學生認識到進行地理學習的意義，從而更好地進行學習。例如，在進行地形的學習時，可以首先帶學生去當地的不同地形進行實地考察，對不同的環(huán)境條件下地形的情況進行具體的分析，從而映射出我國不同的地勢條件下不同的`地形環(huán)境，最好結合教材對映射出的關系進行驗證，如果驗證不一致，需要再次展開分析，對其不同進行深層次的挖掘，分析出其原因。通過該方法，可以使學生對課堂內容認識更加深刻。
2.把握滲透層次
在進行滲透的過程中，對于滲透的層次需要進行一定的把握，如在教學過程中，進行一些概念類的內容時，需要與教材相結合，進行深入的講解；在進行一些與環(huán)境保護密切相關的內容時，需要進行一定的擴展與補充；在面對一些與環(huán)境保護沒有直接關系，但是卻存在必然聯系的問題時，需要與現實環(huán)境相結合，對兩者聯系進行深層次的分析，使學生對環(huán)境的認識進一步加強[4]。新課程標準中，地理教學更加注重與環(huán)境的結合，強調了教學需要面向生活，同時也強調了從學生的生活中實現新內容的引入，對學生解決問題的能力也提出了一定的要求。在進行教學過程中，對當地的地理資源進行滲透，可以使課堂效率得到提高，促進了我國教育事業(yè)的有效發(fā)展，具有一定的發(fā)展意義。
【參考文獻】
大數據技術與應用實踐報告篇十九
畢業(yè)實訓是學生在校其間的最后一次實踐性教學環(huán)節(jié)，主要培養(yǎng)學生更快適應社會，熟悉各種工程設計規(guī)范，鍛煉學生走向社會的綜合技術技能和社交能力。本次實訓使我對電工工具、電器元件及線路安裝有一定的理論和實踐基礎，了解一些初步的線路原理以及通過線路圖安裝、調試、維修的方法;對電工技術等方面的專業(yè)知識做初步的理解;培養(yǎng)和鍛煉我們的實際動手能力，使我們的理論知識與實踐充分地結合，作到不僅具有專業(yè)知識，而且還具有較強的實踐動手能力，能分析問題和解決問題的高素質人才。
很多的東西我沒有接觸過，一山還有一山高的道理，現在才真切的體會到。通過這兩個月的電工技術實訓，我個人收獲頗豐，這些都是平時在課堂理論學習中無法學到的，我主要的收獲有以下幾點：
3.認識了許多在控制電路中的電器元件及其作用。
低壓抽屜式配電柜的原理及接線。