一個不可忽視的事實是，我們生活中總會遇到各種各樣的問題。編寫完美的總結還需要注意結構的完整性，每個部分都應該有明確的內容和觀點?？鞓穪碓从趦刃?，我們應該學會發(fā)現身邊的小確幸，讓自己擁有快樂的生活態(tài)度。
大數據概述論文篇一
經濟發(fā)展迅速的今天，在各行各業(yè)都會應用到數據信息處理技術以及計算機技術、通信技術等對相關數據做出一定的有效處理，當下看來，海量信息顯然單靠計算機無法滿足其處理操作，類似存儲、計算等，這一背景下，基于云計算環(huán)境的分布存儲技術研究應運而生，首先研究其可擴展性。研究之前先分析傳統(tǒng)的數據存儲計算，其通過冗余的磁盤實現相關要求，那種采取與流行時進行提高數據存儲可擴展性的方式雖然確實實用了一定時間，它在一定程度上實現滿足了數據的存儲空間，只是基于云計算之中的龐大的海量的數據節(jié)點，其存儲的數據規(guī)模以及相關數據中心的規(guī)模仍然處在不斷擴大的趨勢之上，不斷增長的需求存儲容量顯然不能由磁盤預留方式來實現了。因此，云計算環(huán)境下的分布存儲技術又到達了一個致高點。云服務提供商的數據中心不可能采取冗余磁盤預留的方式來擴展存儲空間，并且它也不可能在建立之初將所有的操作都完完全全規(guī)劃好，譬如說谷歌當前看來，已經在全球的數據中心就有36個，并且每一個數據中西所包含的計算機節(jié)點達到了數百萬個；再譬如微軟的數據中心，對外宣稱其將會在全球建設多余二十個數據中心，同時在九月份已經在芝加哥形成了全球最大的模塊化數據中心，其中包含了二百二十多個集裝箱，同時每一個集裝箱中機器數都在兩千作用，其服務器還會以十四個月為周期進行成倍增長，趕超摩爾定律增長速度，因此，基于數據中心的網絡可擴展性進行研究意義十分重大，以期能夠適應當下不斷增長、擴展的應用需求。
2.2容錯性研究
云計算提供商僅僅依靠傳統(tǒng)的提高容錯性的方法進行操作顯然滿足不了當下的需求，這是因為傳統(tǒng)的容錯性提高辦法是經由高性能的服務器、raid技術或者是專用的存儲設備來進行相關操作，完成這一內容的成本十分高昂，根本無法滿足現今云計算提供商的要求，除上述之外云計算之中龐大的節(jié)點以及數據規(guī)模注定了極高的失效概率。在云計算這一大環(huán)境下，操作失效非常常見。譬如在谷歌公司中，就曾在零六年做出過一份報告，即在云計算環(huán)境的分布存儲技術的數據中心內部，平均每一個mapreduce作業(yè)的運行過程之中就包含了五個失效的節(jié)點；每一個擁有著四千個節(jié)點金星運行的mapreduce作業(yè)的相關數據中心中，幾乎平均六個小時中就有一個小時的磁盤失效時間，這無疑會給云服務的提供商和資源應用者帶來不同程度的麻煩和損失。除了上述之外，還有很多情形下會造成失效的結果?？偠灾?，云計算環(huán)境下分布存儲的頻頻失效必將帶來不同程度上的損失，其程度不可估量，因此當下而言，容錯成為云計算環(huán)境之下分布存儲所面臨的一項巨大挑戰(zhàn)，同時其亟待解決。關于云計算環(huán)境下的分布存儲，想要更為徹底有效科學的提高其容錯性，單研究節(jié)點之間的相互關聯關系，以提高在屋里拓撲結構上的容錯性是遠遠不夠的，與此同時，必須同時研究在節(jié)點上存儲著的數據的相關組織和管理操作，以提高數據容錯性，達到最終目的。
2.3成本控制方面
云計算環(huán)境下的數據存儲技術之所以需要在成本控制方面做出一定的研究，是因為傳統(tǒng)的分布存儲所需要管理組織的節(jié)點和數據的規(guī)模都非常顯，能耗相對也自然比較小，同時于企業(yè)而言，低消耗下他們是愿意通過成本輸入來交換可靠性能以及效率的。然而，在云計算環(huán)境下的分布存儲，其能耗是非常大的，同時為了使設備處在正常運轉的狀態(tài)之下，能耗還要增加很大一部分。在24*7的運行模式下，在數據中心的存儲開銷中非常重要的一個組成部分就是能耗。曾有研究人員作出相關研究發(fā)現，基本上每一臺服務器四年的能耗與其相關硬件的成本不相上下，而且一旦能耗有所降低，在很大程度上還可以提高磁盤等一些硬件設備的運行壽命，這些都會大幅縮減整個數據中心的成本，因此就可以說，當下云計算環(huán)境下的分布存儲面臨的又一大挑戰(zhàn)就是如何降低能耗進而降低成本，相繼會產生的優(yōu)良效果就是能源得到節(jié)約，環(huán)境得到保護。總而言之，云計算環(huán)境下的分布存儲需要研究的重大內容即盡可能多角度的對設備的制冷消耗進行研究，從而期望在更大程度上降低云計算的成本費用。
3數據中心網絡構件技術
3.1以服務器為中心
之所以會研究到數據中心網絡構件技術，是因為數據中心是使得云計算得以正常運行的基礎所在，通常來說，它主要的包括著兩個部分，分別是軟件和硬件，軟件即數據中心提供出服務時所應用到的`軟件；硬件即數據中心的相關計算機設備以及支撐系統(tǒng)的一些基礎設施。以服務器為中心的結構，主要即是在每一個數據中心的相關服務中都會安裝網卡，且數量較大，然后運用網線把網卡和服務器進行連接，繼而成為一個完整的網絡整體，這樣做的目的之一是增大數據中心的存儲功能。以服務器為中心的結構在結構的組成以及線路的連接兩個方面都比較簡單，從而達到確保網絡底層與服務器之間的有效數據交互，當前看來還有功能更甚強大的路由算法，然而這一結構自身也存在著一定的不足，即由于數據信息會占據相當大的服務器計算資源，就會導致存在一些鏈路無法實現功能，繼而使得服務器的數據壓力更大，服務器的計算速率自然受到一定程度的影響，成本的費用以及功能的損失兩方面來說都產生了一定的消極影響。
3.2以交換機為中心
以交換機為中心的網絡構件結構其實最主要就是對于交換機的應用，交換機將每一個服務器的數據中心有效地連接，再通過交換機進行數據包轉發(fā)，當然，云計算環(huán)境下的分布存儲，相關的服務器負責的功能有所不同，其只是對于數據信息的存儲以及處理負責。通常以交換機為中心的網絡構件被交換機分成了三層，最為主要的分別是核心層、邊緣層以及聚合層。云計算環(huán)境下的數據中心中，經由交換機作為中心的網絡構件結構具有的優(yōu)點有操作簡便，穩(wěn)定高效，同時還可以通過交換機的應用實現一些擴展功能，然而，這一結構也存在著一些難以避免的缺陷，比如由于交換機的使用，導致整個數據中心的操作具有不夠良好的靈活性、較低的服務器利用效率以及交換機資源的浪費等，通常而言，這一結構在傳統(tǒng)的數據中心網絡構件中應用較多。
3.3混合模式
混合模式顧名思義就是將上述兩種數據中心網絡結構進行有機的結合，進而形成一種功能上更加強大，實現互補的新型結構。在混合模式的結構中，主要是將交換機作為將服務器進行連接的節(jié)點，同時配合安裝在服務器中的多個網卡，除此之外，混合模式的網絡結構中實現了特定場景下的網絡結構，它綜合上述兩種結構的優(yōu)勢，因此比其更加的靈活自由，同等性能的條件下，對于數據中心的成本而言有一定的降低功能。
4結束語
總而言之，云計算中龐大的數據節(jié)點以及相關的網絡設備進行有效的有機結合，進而就形成了一個或者是一些較為大規(guī)模的數據中心點，從而達到向用戶提供一些基本性質的服務，使得客戶的使用需求得到滿足?？偠灾朴嬎悱h(huán)境下的分布存儲技術使得龐大的數據信息得以存儲，存儲位置即為數據中心內部中的眾多節(jié)點中的不同節(jié)點之上，更為甚者會存儲到在不同數據中心的不同節(jié)點上。整體來說，基于云計算環(huán)境的分布存儲技術它所研究的主要內容即上述內容，如何實現有效地組織和管理在數據中心中進行存儲的大量數據信息。
參考文獻：
大數據概述論文篇二
探究式教學法是教師在教學過程中以問題為教學研究對象，組織教學內容，使學生通過對問題的了解、資料查詢、閱讀、思考、研究、探討、交流和聽講，學會獲取知識和應用知識，收集和辨析有效數據，系統(tǒng)地分析問題，獲得解決問題的答案，并進行交流、評價的一種教學方法。其核心內容是通過問題的設定進而激發(fā)學生的學習熱情，變被動為主動，把學生真正當成教學主體，培養(yǎng)學生養(yǎng)成創(chuàng)新思維模式。在摸索和探究中不斷前行，從而系統(tǒng)地掌握課程知識內容并形成完整知識體系。
統(tǒng)計學原理課屬于經濟與管理類專業(yè)的一門必修基礎課程。對構建學生基本知識體系，逐步形成分析和解決問題的方法體系尤為重要。然而該課程內容較多，包括了統(tǒng)計工作過程、綜合指標體系、動態(tài)數列分析、指數分析、抽樣調查推斷、統(tǒng)計預測等多項內容。每一項內容均由完整的理論知識和獨特的方法構成。知識點較多且晦澀難懂，學生不易理解掌握。尤其在以往的傳統(tǒng)教學模式下，老師賣力地講，拼命地試圖將理論知識與生產生活實踐相結合，卻始終無法有效激發(fā)學生的學習熱情。最終是“教師講得累、學生打瞌睡”。鑒于此，我們結合經濟與管理專業(yè)的非統(tǒng)計類專業(yè)特點，在我校四個經濟與管理類專業(yè)的統(tǒng)計學原理教學中逐步引入“探究式教學”方法，把教學的主體定位到學生，充分挖掘學生的主觀能動潛力，拓展學生的創(chuàng)新思維模式，增加學生實際動手能力。把教學課堂變成探究討論場所，讓傳統(tǒng)的教學活動重新激起一個又一個的思維漣漪，收到了較好的教學效果。
一探究式教學法在統(tǒng)計學原理課程中的實施環(huán)節(jié)
1問題選取
要依據教學大綱的定位，同時又要結合非統(tǒng)計專業(yè)的現有實際，結合我校應用型本科的基本定位，選擇難易適中且和工作實踐緊密結合的內容。做到由易到難，逐漸加大難度，穩(wěn)步推進，慢慢形成學生的探究思維定式。
在實施探究式教學的初期階段，應選取單一的并能夠在較短時間內完成的問題。最好是能夠當堂形成結論且給學生較深的印象。隨著探究問題的不斷深入，結合教學大綱，問題的.選取進一步深化，逐步設置有一定探究壓力但系統(tǒng)性不強并限定探究學習難度的問題。此時可以按照不同的抽樣標準實施抽樣，讓各抽樣小組分別觀察其組內的方差水平。在此基礎上一旦實施整群抽樣，則誤差水平可能的變動趨向。也可以就靜態(tài)指標和動態(tài)指標的特點提出問題，讓學生分別去對應會計課程的存量指標和流量指標，以學科之間的交叉和連貫激發(fā)學生的探究熱情。等到學生逐步適應探究式學習這一新的學習模式后，教師就可以布置系統(tǒng)的、需要學生分組分任務在較長時間內才能完成的任務。
2布置問題
將選取的問題布置給各個小組。小組根據問題的大小與多寡，通常5～6人為一個小組。對于較單一的問題，可以多分幾個組，各組的問題不強調其唯一性，可以重復，以便于比較不同小組的完成質量。對于較為復雜的問題，可根據問題的數量和工作任務情況，先確定各組組長(初期組長可由教師根據學生的綜合能力統(tǒng)一指定，但隨著探究活動的逐步開展，組長應鼓勵個人報名或學生推薦)，然后由學生根據自己的知識側重和個人喜好選擇小組成員。每一個小組承擔不同的探究任務。但無論問題難易程度如何，都必須確保每一個學生分擔不同的探究任務，不允許有學生輪空，也禁止探究能力較強的學生大包大攬(但不排除必要的協(xié)作)。
3迅速完成組內分工
各組領取任務后，在較短時間內由組長在本組內根據個人的特長確定組內分工(3～5分鐘即可)。制定抽樣方案、實施抽樣、搜集整理數據、查閱資料、分析推斷、撰寫報告等。對于具有共性并較為重要的知識點，應要求每一個學生都獨自完成，不因分工而隔斷知識體系。
4收集分工情況，據此串講知識點，引導學生的工作方向
教師可收集各組分工情況的書面結果，根據分工結果分別講授各方面、各環(huán)節(jié)涉及的知識內容。講解應詳略得當，有針對性，可以打破書本固有的知識點順序。告訴學生在各自的工作中可能涉獵的知識內容，資料查找的方向以及分析解決問題要用到的方法。說到統(tǒng)計指數，涉及同度量因素，就涉及了物量指標和價值指標問題，涉及派氏、拉氏指數的選取，常用的cpi確定方法同樣會牽扯到基期的選擇、權數的確定。因而鼓勵學生去查找相應的文獻資料，并進一步思索可能出現的新問題。拉氏、派氏指數分別代表了哪一種思維定勢和探究趨向?指數體系的確立基于什么考量和出發(fā)點?指數體系的確立和因素分析的實際意義在哪里?等等。這種串講，既為學生指明了工作的方向，幫助學生打開思路，同時又告知了基本的分析方法。
5文獻檢索，初步探究
學生根據教師的點撥，依據各自工作任務，分頭查閱相關文獻資料。指導學生利用圖書館、互聯網查閱相關的統(tǒng)計公報、統(tǒng)計年鑒、報紙雜志和相關學科的理論知識。并在此基礎上對所持問題進行初步探究。資料文獻的查閱也是一個循序漸進的過程。學生很可能在探究初期只是查閱了和問題直接相關的表象資料，而忽略了深層探究所需數據的收集，結果出現“頭疼醫(yī)頭、腳疼醫(yī)腳”的局面。
6集中討論，相互激勵，深入探究
各小組成員在收集相關資料并形成初步意見后，可及時組織大家集中討論。每個人均可闡述自己觀點，對所選用數據資料的可信度，使用方法是否得當等，聽取他人意見。討論過程中可有效實施相互的智力激勵，迸發(fā)出靈感火花，為進一步發(fā)現深層次問題，探究和解決深層問題打下良好基礎。
7課堂交流、匯報
學生在組內討論探究的基礎上，各自完成分工任務。形成統(tǒng)一意見后，應將成果制作成ppt文檔。在規(guī)定時間內由教師組織集中進行課堂交流、匯報。由各組主講人通過ppt演示本組工作過程和工作成果，允許組內其他成員加以補充完善。
8教師講評
根據各組匯報結果，教師要進行及時講評。既要對學生的分析運用能力給予充分肯定，又要對其在方法、思路上存在的問題給予指正。指導學生及時轉換思路，回歸正確的探究方向。探究式教學雖能夠有效激發(fā)學生的探究熱情，但由于學生認識問題和所學知識的局限性，極易形成學生“鉆進去、出不來”。問題的疊加效應可能會打擊學生探究熱情，或導致“不可知論”。教師的及時講評和肯定，是進一步引導學生回歸探究學習正途的指南針。
二探究式教學法在應用中應注意的幾個問題
探究式教學可以很好地調動學生的學習積極性，最大程度激發(fā)學生的探究創(chuàng)新活力，提升教學質量和強化教學效果。但是在實際應用時必須注意以下幾個問題。
探究式教學從表面看是把探究學習的主體轉化為學生，但實質上繩子的另一端是教師。教師的備課、引導、啟發(fā)在整個教學環(huán)節(jié)中起著至關重要的作用。教師的備課任務不僅不能削弱，而且更應該得到加強。從問題的選取設定到最后的驗收講評，教學的主線仍然緊握在教師手中。哪些問題可以選來作為探究目標，什么樣的問題可以實施分組討論、協(xié)作完成，都需要教師精心設計。這就需要教師具備完備的知識體系和對教學方法的綜合把控能力。需要教師不斷充電并擇機走向生產實踐一線，了解學科發(fā)展動態(tài)，始終站在學術發(fā)展前沿。
2探究式教學需要教師的及時引導和啟發(fā)
在實施這種教學方法的初期，由于學生對新的教學模式一時難以適應，會因各小組組織不力，學生無從下手，不了解整個教學活動的核心內容，而產生畏懼情緒。因而教師要及時地加以引導，為學生指明工作的方向并及時答疑解惑。教師可以利用常規(guī)教學課堂平臺，也可以利用互聯網的相應溝通平臺或手機飛信、微信等方式，收集學生意見和問題并及時給予指導，將學生引導到獨立探究、合作探究的學習環(huán)境中，逐步形成探究式學習的良好氛圍。
3探究式教學仍需要傳統(tǒng)的課堂講授模式加以配合
對于學科的基礎知識、基本概念我們很難將之歸為探究式問題。加之學生在接收一門新的課程知識時往往出現短暫的不適應。因而教師仍要利用講堂這一平臺向學生講解基礎知識。教師在講授這些內容的時候應著力使用啟發(fā)式教學方法，多列舉實例，多提出問題，逐步培養(yǎng)學生思考問題的能力，并產生探究問題的沖動和欲望。進而實現從傳統(tǒng)教學模式向探究式教學的自然過渡。
4探究式教學課后占用時間較多，容易加大學生的學習負擔
教師要合理安排探究式教學內容。挑選有針對性和實際意義的內容作為選題，并適度調整教材體系中的相關章節(jié)。做到教學有重點、探究有實效。把一些容易理解和掌握的知識交給學生自我消化，或由教師使用傳統(tǒng)方式串講帶過，把核心知識且具有探究的條件和意義的章節(jié)認真組織學生探究學習。避免全面開花、拘于形式，結果造成學生到最后勞神費力、難有所獲。
統(tǒng)計學原理課程內容較多，結構復雜且難懂。但卻是經濟與管理類專業(yè)學生必修的一門方法論學科，在整個學科知識體系中占有重要位置。傳統(tǒng)的課堂講授模式無法激發(fā)學生的學習熱情，很難收到良好的教學效果。實施探究式教學法，可以充分調動學生主觀能動性，培養(yǎng)學生學習探究的良好習慣，為今后的實際工作和終身學習奠定基礎。教師要先弄清楚探究式教學的真正意義，對探究式教學的實施環(huán)節(jié)、問題的選取、節(jié)奏的把控、效果的評定有著全面而深刻的認識。欲使探究式教學能夠實現預期教學目的而非只是“標新立異”，則需要教師不斷充實完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。
大數據概述論文篇三
去年的“云計算”炒得熱火朝天的，今年的“大數據”又突襲而來。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數據”來了。于是乎，各企業(yè)的cio也將熱度紛紛轉向關注“大數據”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業(yè)云計算，大數據的現狀。
不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。
當然，很多it知名人士也大力推薦，寫了好多讀后感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的bi，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘?？催^此書后，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧―。巨量的數據，而另一前：著眼于數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時bi的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向于數據的精確性。
看完此書，我心中的一些問題：
1、什么是大數據？
查了查百度百科，是這樣定義的：大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。大數據的4v特點：volume、velocity、variety、veracity這個好像是ibm的定義吧。
以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。
2、大數據適合什么樣的企業(yè)？
誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業(yè)化的處理，讓其為企業(yè)產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業(yè)，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業(yè)呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。
3、大數據帶來的影響
1）預測未來書中以google成功預測了未來可能發(fā)生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。
3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。
大數據概述論文篇四
摘要：隨著就業(yè)信息化建設的發(fā)展，信息技術已經被廣泛應用于高校畢業(yè)生就業(yè)中，就業(yè)信息化建設是近年來大學生就業(yè)問題關注和努力的重點方向。但目前就業(yè)信息化建設中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平臺功能不完善、信息交流不足、網絡求職成功率偏低等。在當今大數據時代背景下，就業(yè)信息化建設迎來了新的發(fā)展機遇。
關鍵詞：大數據;信息化;就業(yè)
隨著互聯網的發(fā)展，信息技術被廣泛用于生活、工作、學習、服務、交通、生產等各個領域，改變了世界，為人類帶來了諸多便利。就業(yè)信息化建設對我國經濟社會發(fā)展穩(wěn)定具有重大戰(zhàn)略意義。在各種信息化平臺的幫助下，大學生能夠更容易、更便捷地找到就業(yè)崗位，在我國高校擴招造成畢業(yè)生數量逐年遞增的情況下，極大地緩解了社會的就業(yè)壓力，為我國經濟建設提供了各方面的勞動力和人才。因此國家高度重視就業(yè)信息化建設，21世紀以來，黨中央、國務院、教育部多次下達指令，要求大力開展各項就業(yè)信息化建設工作。
一、目前我國就業(yè)信息化建設的現狀及不足
經過十幾年的努力，目前我國就業(yè)信息化建設已經基本完善，形成了以各級政府就業(yè)指導部門、用人單位、高校、畢業(yè)生為核心的就業(yè)信息化體系，通過各種信息化平臺，把各級政府就業(yè)指導部門、用人單位、高校、畢業(yè)生連接起來。各級政府就業(yè)指導部門網絡平臺、各高校就業(yè)指導中心網站、各種招聘信息、畢業(yè)生求職信息等信息化要素的相互作用，實現大學生完成就業(yè)。但目前我國就業(yè)信息化建設依然存在很多不足，主要有一下幾點：
(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就業(yè)信息平臺數量很多，各種就業(yè)平臺發(fā)布的信息數量非常巨大，但信息分布松散，整合程度較低。比如，同一崗位的招聘信息，可能會在多個不同的招聘網站上看到，求職者需要到多個求職網站去搜尋。這就增加了求職者獲得求職信息的時間成本，導致信息利用率低下。
(2)信息化建設視野狹窄，平臺之間聯系不夠，信息交流不足。政府部門在信息化建設統(tǒng)一規(guī)劃方面做得不好，沒有從高的層面進行部署，建設視野不夠寬廣。各個信息平臺一葉障目，平臺之間的聯系不夠緊密，最終導致了信息交流不足。
(3)信息平臺功能不完善，不能更好服務就業(yè)工作。目前大部分的信息平臺以發(fā)布就業(yè)信息為主，一些平臺具備網絡簡歷投遞的功能，但這些對于實現求職者順利就業(yè)是不夠的。求職者需要通過信息化平臺了解到當前就業(yè)形勢、各行業(yè)就業(yè)現狀、薪酬水平、地域差異、前景分析等信息，需要得到實時疑問解答，進行廣泛交流，這些都是當前的信息平臺所缺乏的功能。
(4)網絡求職成功率不高。十幾年來信息化建設促進了大學生就業(yè)工作的開展，越來越多的求職者在網上進行簡歷投遞等求職活動，但不可否認的一個事實是招聘會、宣講會、人才市場對于就業(yè)依然作用突出。調查顯示，很多求職者認為網絡對于求職的最大幫助是提供便捷、高效、廉價的就業(yè)信息，而網絡招聘中簡歷投遞成功率太低，所以求職者更愿意到招聘現場去求職，各地招聘現場的火爆狀況就是很好的證明。這也說明了目前信息化對求職的幫助仍然處于較低的水平。
二、大數據時代的到來，為就業(yè)信息化建設提供了新的發(fā)展機遇
隨著信息化技術的發(fā)展，家用電腦、智能手機、寬帶技術、移動互聯網、物聯網等數據來源及數據承載方式的高速發(fā)展，全球的信息數據量出現了跨越式增長，信息大爆炸成了時代的特征，大數據時代已經正式到來[1]。
大數據(big data， mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產[2]。在維克托?邁爾-舍恩伯格及肯尼斯?庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的特點可以概括為4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(價值)。大數據最核心的價值就是在于對于海量數據進行存儲和分析。大數據技術可以從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值的信息。
利用大數據技術可以解決目前就業(yè)信息化建設中存在的種種不足，進一步加強就業(yè)信息化建設，更好幫助大學畢業(yè)生就業(yè)。
(1)加強預測分析，更好開展就業(yè)指導工作，加強就業(yè)針對性。大數據技術通過對國內國際形勢、當前經濟發(fā)展、過往就業(yè)信息、地域信息等大量數據進行分析，預測就業(yè)形勢、各行業(yè)就業(yè)前景、薪酬水平、地域競爭狀況、行業(yè)前景等能內容進行分析，給出可靠的預測數據，便于政府就業(yè)指導部門更好安排部署就業(yè)工作;企業(yè)可以合理安排招聘崗位，選擇適合的求職者，避免員工頻繁跳槽現象，節(jié)約招聘成本;高?？梢愿玫亻_展大學生就業(yè)指導工作，大學畢業(yè)生根據自己專業(yè)、興趣、愛好、特長、個人發(fā)展規(guī)劃，有針對性地明確求職目標，進行充分的求職準備。這些能加強各方面開展就業(yè)工作的針對性。
(2)高度整合信息，緊密聯系信息平臺，加強信息交流，提高信息利用效率。通過對大量信息的收集和分析，大數據平臺可以完成信息的高度整合，使各個信息平臺緊密聯系在一起，平臺之間的信息可以實現快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大數據的幫助下，求職者搜尋求職信息時，重復的信息可以自動合并，同一類信息可以全部展現，信息獲取效率得以提高;求職者的簡歷、求職信等求職信息可以儲存在云端，在需要時隨時可用于不同的網絡招聘，這樣求職者可以省去大量重復寫簡歷的時間;通過大數據綜合分析，網絡上的虛假招聘信息可以迅速被識別剔除，信息審核得以強化，避免求職者上當受騙。
(3)完善信息平臺功能，擴展信息平臺種類，提高網絡求職成功率。大數據技術可以進一步完善各信息平臺的功能。信息平臺將不僅僅提供求職信息，還會增加就業(yè)分析預測、實時交流、就業(yè)指導、網絡簡歷投遞和篩選、視頻面試等功能。
隨著大數據技術的發(fā)展，信息的傳播已經不只是依賴電腦，智能手機、便攜平板電腦、智能穿戴設備都成了信息傳播媒介，信息平臺也不再局限于互聯網網站，qq、微信、微博等實時交流工具和各種app應用也成了新的信息平臺，更加方便、快捷地發(fā)揮作用，借助于這些平臺，求職者可以隨時、隨地進行信息瀏覽、投遞簡歷、疑難詢問、交流溝通等，企業(yè)hr可以隨時發(fā)布信息、篩選簡歷、疑問解答、視頻面試等，極大地提高求職的便捷性和成功率。
總而言之，大數據時代的到來，為以后的就業(yè)信息化建設提供了新的發(fā)展機遇和發(fā)展思路，充分利用大數據技術的各種優(yōu)點和優(yōu)勢，就業(yè)信息化建設將更好服務于就業(yè)工作。
參考文獻：
[2] 楊旭， 湯海京， 丁剛毅. 數據科學導論[m]. 北京理工大學出版社， 2014.
大數據概述論文篇五
大數據環(huán)境云計算中，電子商務的未來發(fā)展也受到了一定程度的影響，主要在關系型數據庫和搜索引擎方面實現優(yōu)質的發(fā)展，分析如下：
2.1關系型數據庫影響
電子商務的關系型數據庫，運行在分布式的環(huán)境內，屬于云計算提供的運行條件。云計算對電子商務關系型數據庫的影響，促使電子商務業(yè)務能幫分布在不同的服務器內，利用關鍵對象，即可獲取電子商務的業(yè)務信息。云計算在電子商務關系型數據庫的未來運行中，打破了空間、時間的限制，減少了電子商務運行響應的時間，促使電子商務的數據庫，始終保持在高效運行的狀態(tài)，保持數據同步，數據庫在不同的單位內，也能明確電子商務數據庫之間的關系。如果云計算無法把控電子商務的關系型數據庫，就會影響電子商務在大數據環(huán)境中的狀態(tài)。由此，大數據環(huán)境下云計算對電子商務關系型數據庫的未來影響，決定了電子商務業(yè)務的發(fā)展方向，強調電子商務在云計算環(huán)境中的安全性。
2.2搜索引擎的影響
云計算對電子商務未來的影響，效益最高的是搜索引擎方面。云計算對電子商務搜索引擎的未來影響，能夠幫助電子商務準確的識別搜索請求，判斷搜索引擎中的隱藏信息。大數據環(huán)境下的云計算，在電子商務的搜索引擎中，提供了網頁搜索服務、整合搜索服務、語言機器翻譯服務和語音搜索服務功能，在電子商務業(yè)務中，實現了多樣化、多渠道的搜索服務，保障電子商務在各種各樣的搜索下，均能為用戶提供指定的服務，以免增加電子商務搜索引擎的服務壓力，體現大數據環(huán)境云計算的未來影響。
3結束語
大數據環(huán)境下的云計算，為電子商務的運作提供了資源和條件，改善了電子商務的運行環(huán)境。大數據環(huán)境云計算對電子商務的影響，體現在多個方面，促進了電子商務的未來發(fā)展。大數據環(huán)境云計算的運用，提高了電子商務的發(fā)展效率，在此基礎上，降低了電子商務的成本與資源消耗。
參考文獻:
[2]宋星,陳姣.云計算環(huán)境下大數據對電子商務的影響研究[j].科技展望,2016(21):5.
大數據概述論文篇六
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?！安恍枰馈睘槭裁础?，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’。“[i]由此可見，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。
大數據概述論文篇七
“除了上帝，任何人都必須用數據來說話。”――這是《大數據時代》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對于有些人來說，數據無意義，而對于有些人來說，數據，即真相。
美國是《大數據時代》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創(chuàng)新的歷史，公共財政透明的曲折、《數據質量法》背后的隱情、全民醫(yī)改法案的波瀾、統(tǒng)一身份證的百年糾結、街頭警察的創(chuàng)新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，web3?0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創(chuàng)新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰(zhàn)和變革。
透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前――美國人民執(zhí)著于個人隱私的保護，卻又不遺余力地推動著政府信息的透明與公開。
讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點。
作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的.文化以及能用于教學的鮮活案例。
每天能用來閱讀的時間很少，總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據時代》就這樣在堅持中溶入我的思想。
大數據概述論文篇八
職責：
1、依據客戶需求完成大數據項目的數據分析及建模;
2、進行大數據核心算法的編寫;
3、參與項目的需求分析、系統(tǒng)設計、編碼工作;
4、參與開發(fā)過程中相關新技術的研究和驗證。
5.協(xié)助承擔架構性的體系設計和改造工作，配合制定技術實施方案，按照總體設計組織子系統(tǒng)的設計和開發(fā)。
任職要求：
4、具有對大型hadoop集群的硬件規(guī)劃能力;
大數據概述論文篇九
摘要：文章首先對網絡安全的威脅因素進行簡要分析，在此基礎上對大數據技術在網絡安全分析中的應用進行論述。期望通過本文的研究能夠對網絡安全性的提升有所幫助。
關鍵詞：網絡安全；大數據技術
1網絡安全的威脅因素分析
現如今，網絡的普及范圍越來越廣，網絡用戶也逐步增多，在這個平臺上，存在著各式各樣的人群，由于相關的管理制度不夠完善，從而使得很多人受到利益的驅使，在網絡上從事非法活動，由此導致大量網絡用戶的信息安全遭到威脅。目前，對網絡安全威脅比較嚴重的因素有*客、病毒、系統(tǒng)漏洞等外部因素和安全意識方面等內部因素。在上述安全威脅中，網絡*客是危害性相對較大的因素之一，幾乎所有*客對網絡的攻擊都是出于主動性的，他們以非法獲取網絡用戶的信息為目的，借助各種程序，通過網絡侵入用戶的計算機系統(tǒng)。除了*客之外，病毒對計算機網絡的安全威脅也比較嚴重，一旦感染病毒，極有可能造成網絡系統(tǒng)癱瘓。與*客和病毒相比，系統(tǒng)漏洞對網絡安全的威脅相對較弱，但是由于系統(tǒng)漏洞可能會被*客進行利用。所以，對此類威脅也要予以重視。內部因素對網絡安全的威脅主要體現在網絡用戶的安全意識不高，部分用戶對網絡安全方面的知識了解不夠透徹，對自己的賬號和密碼，未采取有效的保護措施，從而造成信息泄露。
2大數據技術在網絡安全分析中的應用
2.1大數據技術的特征
大數據是一種數據集合，其具有如下特征：
2.1.1大容量。在是大數據技術最為突出的特征之一，大數據能夠支持不同量的數據計算與存儲，并且可以是數據的存儲量在原本的基礎上獲得進一步提升，在一些復雜數據的處理中，大數據技術可以使數據本身的完整性得到有效保障，由此為海量數據的分析、存儲提供了可能。
2.1.2高精度。通過大數據技術的運用，能夠使數據挖掘的能力獲得大幅度提升，由于大數據技術可對多維度數據進行分析處理，并且還能對相關聯的數據進行處理，由此進一步提高了數據分析的'精確度。
2.1.3快速高效。異構數據是數據中一類比較特殊的存在，常規(guī)的技術在此類數據的處理中，速度比較慢，并且效率也不是很高。而大數據技術能夠對異構數據進行快速的查詢和存儲，由此使得系統(tǒng)對數據的處理速度變得更快。
2.2在網絡安全分析中應用
在網絡安全分析中，較為關鍵的內容包括兩個方面，一方面是流量數據，另一方面是日志數據。在具體的分析過程中，可對大數據技術進行合理應用，通過該技術能夠將流量和日志數據全部聚集起來，借助數據采集和數據挖掘功能，可對相關的數據進行存儲，再以檢索的方式對這些數據進行分析，若是發(fā)現數據中存在安全隱患，大數據技術則會采取有效的措施，對隱患進行排除，無法排除的隱患，則會以告警的方式通知用戶，由此使得網絡的安全得到進一步保障。利用大數據技術對網絡安全方面的問題進行分析，除了可以使安全問題的發(fā)生幾率大大幅度降低之外，還能防止數據信息丟失或是外泄的情況發(fā)生，其將網絡安全防御從原本的被動型轉變?yōu)橹鲃邮?，從而使網絡安全問題得到有效解決。在網絡安全分析中，大數據技術的應用主要體現在如下幾個方面：
2.2.1在數據采集方面的應用。對網絡安全進行分析的過程中，相關數據信息的采集是非常重要的環(huán)節(jié)，大數據技術可利用一些有效的工具，完成數據的采集任務。通常情況下，對數據的采集采用的是分布式的采集方法，這種方法在日志數據的采集中具有相對較高的效率。而在流量數據采集方面，則可采用數據鏡像，這樣可以使采集到的數據更加全面。
2.2.2在數據存儲中的應用。由大數據技術的特征可知，其不但具有較大的容量，而且數據的種類也相對比較復雜，在這一前提下，使得大數據有著多種不同的應用方式。為了滿足網絡安全分析的需要，并在原有的基礎上，進一步加快網絡安全分析的速度，在應用大數據技術使，就必須采用不同的存儲方法，對不同類型的數據信息進行存儲。在網絡安全分析中，原始數據非常重要，該數據與流量和日志數據的檢索有著密切的關聯。對此，可通過hbase存儲原始數據，該方式最為突出的特點是，檢索速度快。經過分析處理之后，被判定為安全的數據，則可借助hahoop的方法計算出數據的構架，并將計算結果存儲到數據陣列當中。當需要對數據進行實時的安全分析時，則可采用stom進行計算。
2.2.3在數據檢索中的應用。在對網絡安全進行分析的過程中，安全的數據檢索可借助相應的檢索架構來完成。這種檢索架構通常需要以mapreduce作為基礎，當用戶正確輸入檢索條件后，架構會將檢索信息自動傳給分析節(jié)點，并完成對信息的加工和處理，再通過分布式的計算方法，可使檢索速度獲得進一步提升。
2.2.4在數據分析中的應用。在網絡安全分析中，數據具有實時性的特點，在對此類數據進行分析的過程中，可借助spark進行計算，結合cep技術，完成實時數據的分析監(jiān)控。而對于網絡中少數的非實時數據的分析，可采用分布式計算及多種數據處理技術，對深層次的數據進行處理，分析數據風險，找到攻擊源頭，提高網絡的安全性。此外，對復雜數據的分析，通過大數據技術的應用，能夠進一步提高存儲和檢索性能，從而找到系統(tǒng)中存在安全隱患，并針對攻擊行為做出有效的應對，以此來確保網絡安全。
3結論
綜上所述，網絡安全是一個不容忽視的問題，隨著網絡用戶的快速增長，使得網絡中的數據量越來越大，并且威脅網絡安全的因素也隨之逐步增多，在這一背景下，應當在網絡安全分析中，對大數據技術進行應用，在提高分析處理效率的基礎上，為網絡安全提供保障。未來一段時期，應當加大對大數據技術的研究力度，從而使該技術不斷完善，以便更好地為網絡安全服務。
參考文獻
大數據概述論文篇十
職責：
2、負責內部大數據自動化運維以及數據化運營平臺開發(fā)工作;
4、深入理解數據平臺架構，發(fā)現并解決故障及性能瓶頸，打造一流的數據平臺;
5、持續(xù)的創(chuàng)新和優(yōu)化能力，提升產品整體質量，改善用戶體驗，控制系統(tǒng)成本。
6、善于表達、理解客戶數據服務需求，具備數據需求轉化落地能力。
任職要求：
1、大學本科及以上學歷，計算機或者相關專業(yè);
2、深入理解linux系統(tǒng)，運維體系結構，精于容量規(guī)劃、性能優(yōu)化;
4、具備很強的故障排查能力，有很好的技術敏感度和風險識別能力;
5、能夠承受較大的工作壓力，以結果和行動為準則，努力追求成功;
7、熟悉分布式系統(tǒng)設計范型，有大規(guī)模系統(tǒng)設計和工程實現的了解者優(yōu)先。
8、具有運營商流量數據加工處理經驗者優(yōu)先。
大數據概述論文篇十一
在大數據時代的大數據管理形式不斷發(fā)展過程中，給企業(yè)發(fā)展帶來沖擊非常巨大。因此，企業(yè)要根據我國信息技術不斷發(fā)展的形式，對大數據管理框架進行全面的設計和創(chuàng)新，如圖1所示。在大數據的處理的過程中，主要是圍繞著數據資產進行管理的，同時對大數據時代的大數據管理制度，進行全面的規(guī)劃行、設計、創(chuàng)新，這樣對其它信息技術管理領域，提供了便利的條件。其實，大數據時代的大數據管理最主要的目的，就是將大數據的價值進行充分的展現。另外，在大數據時代的大數據管理框架不斷創(chuàng)新的過程中，有效的實現了大數據共享等性能，不斷擴大了大數據時代的大數據管理的內容，對我國現代化信息技術的發(fā)展，起到了重要的作用和意義。
2。2開發(fā)與內容的管理形式
在不斷提高大數據時代的大數據管理形式的過程中，可以從兩個方面進行，一是大數據開發(fā)管理，二是內容管理。其中大數據開發(fā)管理注重于大數據管理的定義，和管理解決策略，對其大數據的存在價值，進行有效的開發(fā)。換句話說，其實也就是在大數據時代的大數據管理的過程中，對其管理形式的開發(fā)，對大數據的功能和價值，進行充分的理解。
大數據時代的大數據管理中的內容管理是指：企業(yè)對大數據進行不斷的獲取、使用、存儲、維護等工作活動。因此，傳統(tǒng)的大數據時代的大數據管理形式，已經無法滿足對這個時代發(fā)展需求。因此，在時代快速發(fā)發(fā)展的推動下，要對開發(fā)管理和內容管理，進行全面的創(chuàng)新和設計，對需要專門設定的管理形式，要給予高度的重視，可以利用的集合型的保存形式，進行全面的保存。
其實，大數據時代的大數據管理主要是為企業(yè)提供重要的發(fā)展方向，為企業(yè)提供重要的價值信息。大數據時代的大數據管理在數據應用和開發(fā)的過程中，起到了重要的銜接作用，也為我國信息技術的發(fā)展，打下了堅實的基礎。
2。3對大數據架構進行全面的管理
在大數據時代的大數據管理的過程中，數據框架管理起到了重要的作用，并且與大數據開發(fā)的過程中，有很多相似的地方。在傳統(tǒng)的大數據時代的大數據管理的過程中，對其數據的開發(fā)、處理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在對大數據時代的大數據架構管理的過程中，對其操作形式，進行了全面的管理創(chuàng)新，避免受到范圍的限制。另外，隨著大數據不斷的增加，大數據構架管理可以根據大數據的用途，質量良好的應用形態(tài)。例如：社交網絡等形式。
與此同時，在最近幾年的發(fā)展中，大數據時代的大數據管理形式，也面臨著新的挑戰(zhàn)基機遇。以此，只有對大數據時代的大數據管理形式，對個人信息、隱私等進行全面的管理，避免個人信息、隱私等發(fā)生泄露、不對稱等現象的發(fā)生，這樣不僅僅企業(yè)在發(fā)展的過程中，提供了最大程度上的安全保障，也為大數據時代的發(fā)展，帶來了新的發(fā)展篇章。
3結語
綜上所述，大數據時代是信息技術時代不斷發(fā)展的產物，不管對我國經濟的發(fā)展，還是人們在日常工作、生活的過程中，都起到了重要的作用和意義。因此，本文對大數據時代的大數據管理發(fā)展的歷程進行了簡要的分析，并對大數據時代的大數據管理形式，提出了一些可參考性的建議，只有對大數據時代的大數據管理形式，進行不斷的創(chuàng)新，對大數據時代的大數據管理框架，進行不斷的構建，也只有這樣的才能在最大程度上促進了我國信息技術的發(fā)展，也為我國各行各業(yè)的發(fā)展，提供了重要的發(fā)展方向，對我國經濟的發(fā)展，也起到了推動性的作用。
大數據概述論文篇十二
職責：
1、負責構建數據挖掘與數據分析體系，負責海量運營數據的分類匯總和分析研究；
3、負責數據管理團隊的建設工作，有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業(yè)務發(fā)展；
4、協(xié)助完成業(yè)務關鍵目標指標制定、目標達成過程管理。
任職資格：
1、數學、統(tǒng)計學，計算機軟件相關專業(yè)全日制本科及以上學歷，至少4年相關工作經驗；
4、對業(yè)務變化有敏銳的洞察力；能利用數據對于業(yè)務形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解；
5、數據敏感、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，具備較強的團隊合作精神并能夠承受較大工作壓力。
大數據概述論文篇十三
為了全面獲取計算機網絡的運行狀況，及時有效地預測網絡安全態(tài)勢的發(fā)展，合理利用整個網絡的資源，分析態(tài)勢得到潛在的威脅，并且采取有力的措施防止攻擊等造成惡意破壞，所以需要建立網絡安全態(tài)勢預測模型。本文闡述了計算機網絡安全態(tài)勢預測的重要性和研究現狀，并且介紹了常見的網絡安全態(tài)勢預測技術。
1.網絡安全態(tài)勢預測的重要性和研究現狀
1.1網絡安全態(tài)勢預測的重要性
計算機網絡態(tài)勢指的是由各種網絡電子設備的運行狀況、網絡行為和用戶行為等不同因素構成的整個網絡的當前狀態(tài)和變化趨勢。隨著計算機網絡的開放性、普及性以及共享性的日益發(fā)展，各種網絡威脅和安全事件層出不窮，網絡安全問題越來越受到人們的重視。為了保證計算機網絡系統(tǒng)平穩(wěn)、安全地運行，利用傳統(tǒng)、單一的檢測或防御設備已經不能滿足需求。因此，全面認知計算機網絡系統(tǒng)的安全狀況，真實、客觀、準確地對網絡安全態(tài)勢進行評估與預測，就逐步成為計算機網絡空間安全領域的研究熱點。由于計算機網絡中惡意攻擊的非確定性、混淆性和易變性等特點，網絡態(tài)勢預測還與信息技術學、軍事科學和計算機科學等多個學科有著密切的聯系，其時效性、安全性和準確性已經嚴重影響到人們的生活安全和國家信息安全。
1.2網絡安全態(tài)勢預測的研究現狀
自從，美國、英國等國家一直在從事網絡安全態(tài)勢預測的研究，美國成立了網絡戰(zhàn)預警中心，針對網絡中不同的基礎設施提出了為期，分步驟、分階段實現的預警系統(tǒng)計劃。“9·11”事件發(fā)生以后，歐盟還加快實施“建立電子信息安全計劃”的步伐，要求嚴格檢查信息網絡系統(tǒng)中基礎設施的預警和應急響應能力。英國king’scollegelondon學院國際安全分析中心(icsa)在信息戰(zhàn)攻擊威脅測評和預警方面進行了深入研究，提出了智能化預警決策系統(tǒng)。
此外，在國內的網絡安全態(tài)勢領域也有一些開創(chuàng)性的研究：上海交通大學的陳秀真等人提出了層次化網絡安全威脅態(tài)勢評估模型;哈爾濱工程大學的王慧強等人提出的網絡態(tài)勢感知系統(tǒng)模型;中國科技大學的張勇等提出了基于多角度分析的網絡安全態(tài)勢感知評估模型。
2.勢預測的相關模型和技術
態(tài)勢預測基于過去和當前的態(tài)勢評估結果，對網絡整體或局部的安全態(tài)勢在未來一段時間或某個時間點的發(fā)展變化趨勢進行預測。
目前，常見的態(tài)勢預測技術有：基于人工神經網絡的態(tài)勢預測、基于灰色理論的態(tài)勢預測和基于時間序列分析的態(tài)勢預測等等，它們的特點各有不同并且適用范圍也有所差異。
2.1基于人工神經網絡的態(tài)勢預測
人工神經網絡是一種非線性動力系統(tǒng)，它的原理是模擬人的認知過程，將不同的信息分布式存儲后，進行并行協(xié)同處理。其實質就是把當前某時刻的輸出表示成為之前幾步的輸入值與輸出值的非線性關系的函數。人工神經網絡一般是由bp神經網絡的三層結構組成，包括輸入層、隱含層和輸出層。首先需要明確輸入值以及設定初始權值，于是每一層的輸出值由正向計算得出，每一層的權值需要根據計算結果進行反向調整，然后再次重新計算，如此通過權值的反復調整得出計算結果，直至滿足需求。
2.2基于灰色理論的態(tài)勢預測
在1982年，鄧聚龍教授創(chuàng)立了灰色理論，它是一門研究信息部分已知、部分未知或者不確定的系統(tǒng)的.理論和方法，從有限的并且雜亂的數據中找出規(guī)律，建立相應的灰色模型。灰色系統(tǒng)中把不確定量定義為灰色量，通過具體數學方法進行灰色系統(tǒng)建模，它可以利用時間序列來確定微分方程的參數。灰色預測把觀察到的數據看作隨時變化的灰色量，利用累減生成和累加生成逐步使灰色量白化，建立起相應于微分方程的解的模型然后做出預測，于是，就可以應用于某些大型系統(tǒng)和長期預測模型中?；疑A測的三種基本方法是：數列預測、系統(tǒng)預測和災變預測。
2.3基于時間序列的態(tài)勢預測
時間序列是將某類通過統(tǒng)計指標得到的數值，按照時間的先后順序而排列得到的數列。利用時間序列進行預測即通過分析所形成的時間序列，依靠時間序列表現出的發(fā)展變化過程、趨勢和放向，進行合理類推或適當延伸，用以預測下一個時間段或更長的時間段內可能出現的情況。正是由于客觀事物的變化發(fā)展具有連續(xù)性的規(guī)律，才產生了時間序列分析。根據以往大量的歷史數據，進行統(tǒng)計和分析，進一步推斷和預測將來的發(fā)展變化趨勢。
3.網絡安全態(tài)勢預測的未來
傳統(tǒng)的預測方法往往基于特定的數學預測模型，預測模型需要知道所有對結果有影響的因子，并且按照不同的權重和傳遞關系，模擬計算出最終的結果。模型中各個影響因子及其權重依賴于專家的主觀經驗，但由于影響網絡的因素很多，并且這些因素都難以精確地表達出來，對復雜非線性的預測數據分析效果不理想，預測精度較低。
大數據概述論文篇十四
隨著信息技術的發(fā)展和智能設備的普及，大數據已經成為當今社會的熱門話題。作為數據時代的核心，大數據不僅改變著人們的生活方式，也深刻影響著社會經濟發(fā)展。在長時間的學習和實踐中，我對大數據有了一些心得體會。本篇文章將從數據的來源、數據的處理、數據的應用、數據的挑戰(zhàn)以及數據的未來五個方面，對大數據進行思考和總結。
首先，大數據的來源不僅包括了傳統(tǒng)的企業(yè)內部數據，而且還包括了社交媒體、物聯網、日志文件等非結構化和半結構化數據。與傳統(tǒng)的數據相比，大數據具有體量大、速度快和多樣性的特點，因此更加具有價值。大數據的產生與人們日常生活中的各個方面密不可分，例如我們在社交媒體上發(fā)布的照片、留言、評論等、在手機、電視、汽車等智能設備上的操作和行為也都產生了大量的數據。因此，我們要充分利用這些數據，挖掘出數據中的價值。
其次，對大數據的處理成為突破瓶頸之一。由于大數據的特點，傳統(tǒng)的數據處理方法已經不能滿足當前的需求。因此，人們開始采用云計算、分布式存儲和分布式計算等新技術。云計算可以提供強大的計算和存儲能力，分布式存儲可以方便地處理大規(guī)模數據的存儲，分布式計算可以加速大規(guī)模數據的處理。同時，機器學習和深度學習等算法的出現，為數據處理提供了新的思路。通過建立合適的模型和算法，可以更好地處理大數據，并從中發(fā)現隱藏的規(guī)律和關聯。
第三，大數據的應用已經滲透到各個領域。在商業(yè)領域，大數據可以幫助企業(yè)更好地了解客戶需求、優(yōu)化產品設計、優(yōu)化營銷策略等，從而提高企業(yè)的競爭力。在醫(yī)療領域，大數據可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病、制定個性化治療方案。在城市管理中，大數據可以幫助政府更好地了解城市運行的狀態(tài)，制定科學合理的城市規(guī)劃和交通管理。在交通領域，大數據可以幫助交通公司更好地安排班車和線路，提高乘客的出行效率。
然而，大數據也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是數據安全和隱私問題。大數據的應用離不開個人信息的采集和存儲，而這又與用戶的隱私密切相關。因此，我們需要建立合理的數據保護機制，使用戶數據安全可控。其次是數據質量問題。大數據的質量直接影響數據分析和決策的準確性和有效性。因此，我們需要加強數據質量的管理和控制。此外，大數據的運營和維護也需要相應的技術和人才支持，這對于很多企業(yè)來說是一個挑戰(zhàn)。
最后，對于大數據的未來，我非常看好。隨著技術的進步和應用場景的拓展，大數據將會有更廣泛的應用。例如在智能家居領域，大數據可以幫助家庭更智能地控制和管理各類設備。在教育領域，大數據可以幫助教育機構更好地了解學生的學習情況和學習模式，從而制定更適合的教學方案。在環(huán)保領域，大數據可以幫助我們更好地了解環(huán)境污染的情況，從而制定合理的治理方案。
總之，大數據已經成為時代的潮流，對于社會發(fā)展和個人生活都起到了重要的推動作用。對于大數據的深入思考和理解，有助于我們更好地把握和利用數據，發(fā)現新的需求和機遇。希望未來大數據的應用能夠更好地服務于人類的發(fā)展和進步。
大數據概述論文篇十五
摘要：傳感器網絡協(xié)議作為傳感器與傳感器之間，傳感器與用戶之間的通信媒介，在數據傳輸過程中因缺乏數據管理，經常導致傳輸給用戶的數據是混亂的。針對上述問題，研究一種基于數據管理的傳感器網絡協(xié)議。該協(xié)議采用分層思想，將傳感器網絡協(xié)議分為四層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層，并將傳感器網絡協(xié)議層集合成網絡協(xié)議棧，完成數據有序傳輸。
關鍵詞：數據管理；傳感器；網絡協(xié)議；協(xié)議層；協(xié)議棧
目前存在的傳感器網絡協(xié)議由于層次劃分的并不明確，經常導致采集到的數據出現混亂，不利于后期的數據管理（存儲、處理和應用等）[1]。因此為方便后期數據管理，在數據管理的前提下，對傳感器網絡協(xié)議進行研究，以期解決數據混亂的問題。首先構建傳感器網絡協(xié)議層，協(xié)議層主要包括物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層；然后將各層組合在一起構建傳感器網絡協(xié)議棧，協(xié)議棧主要為各層之間的數據傳輸提供軟件方面的指導。基于數據管理的傳感器網絡協(xié)議研究，為數據通信工作奠定基礎，加快了數據的`獲取，方便了數據傳輸。
一、傳感器網絡協(xié)議研究
傳感器網絡是微電子技術、嵌入式信息處理技術、傳感器技術等幾種結合并構建的一種屬于計算機網絡。數據量大且繁雜是當代大數據時代的特點，如果不對數據加以處理，人們要想快速、有效獲得自己需要的數據，無疑大海撈針的，因此為應對當前傳感器網絡存在的問題，將設計好的網絡協(xié)議嵌入其中是當前研究的重點課題之一[2]。
（一）傳感器網絡協(xié)議層
為解決傳統(tǒng)傳感器網絡協(xié)議劃分不明確，導致數據混亂，不利于數據管理的問題。本次研究的傳感器網絡協(xié)議明確劃分為4個層次，每個層次負責數據管理過程中的不同步驟，以規(guī)范數據流向。下圖1為是傳感器網絡協(xié)議結構圖。從圖1中可以看出，本次研究的傳感器網絡協(xié)議一共分為4層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層[3]。（1）物理層。傳感器網絡協(xié)議物理層主要負責定義物理通信信道和與訪問控制層之間的連接。簡單的說，就是接收或發(fā)送傳感器前端攝像頭采集到的數據，以及維護由以上數據構建的數據庫。（2）訪問控制層。傳感器網絡協(xié)議物理層主要負責物理層中數據的分類管理和傳輸。分類管理主要根據采集的數據類型進行分類確認，而傳輸主要是將分類結果進行傳輸。（3）網絡層。傳感器網絡協(xié)議網絡層是整個協(xié)議中的核心層次，主要負責傳感器與傳感器、傳感器與觀察者之間的通信以及信息交流。在網絡層中可以實現多種異構數據的兼容、融合以及轉換、傳輸，為后續(xù)數據管理做好前期的工作準備，使得不必在后期進行二次處理[4]。（4）應用層。傳感器網絡協(xié)議網絡層是整個協(xié)議中的最后一個層次，主要負責與用戶之間的數據交互，也就是將以上幾層的數據分析結果按照用戶的請求發(fā)送給用戶。
（二）傳感器網絡協(xié)議棧
協(xié)議棧，又被稱為協(xié)議堆疊，是上述介紹的4個層次的總和，其實質反應了數據的往復傳輸過程。從下層協(xié)議的數據采集到數據傳輸再到上層協(xié)議的數據呈現，之后又從上層協(xié)議發(fā)出命令，命令下層傳感器進行數據采集。傳感器網絡協(xié)議棧協(xié)調了不同層級之間的數據屬性，在協(xié)議體系中，數據按照規(guī)定的格式加入自己的信息，形成數據位流，在各層級之間傳遞[5]。傳感器網絡協(xié)議標準采用了ieee802.15.4標準，各層級之間利用接入點實現數據交流和管理，一般接入點有兩個，一個接入點負責數據傳輸，另一個接入點負責數據管理。在傳感器運行過程中，各種不同屬性的數據在不同層級上奉行不同命令。這樣做有利于數據的有效分類，使得數據管理更為方便。
二、結束語
傳感器能夠監(jiān)測外部環(huán)境信息并按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求，廣泛應用工業(yè)生產、機械器件制造、災害監(jiān)測、氣象預測等諸多領域。但是由于傳感器的監(jiān)測是實時監(jiān)測，所以數據量過于龐大，如果不加以管理，將會直接影響后期數據分析結果。本次研究針對上述問題，將數據管理作為中心指導思想，進行傳感器網絡協(xié)議研究，以期為數據管理做出技術支持。
參考文獻
大數據概述論文篇十六
伴隨著科技進步，互聯網及移動互聯網的快速發(fā)展，云計算大數據時代的到來，人們的生活正在被數字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數據產生的背后隱藏著巨大的經濟和政治利益。大數據猶如一把雙刃劍，它給予我們社會及個人的利益是不可估量的，但同時其帶來個人信息安全及隱私保護方面的問題也正成為社會關注的熱點。今年兩會期間，維護網絡安全被首次寫入政府
工作報告
。全國政協(xié)委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶也在會議上呼吁“政府對個人信息安全立法，加強監(jiān)管，并在整個社會中樹立起誠信文化”。大數據時代下維護個人安全成為重中之重。
(一)數據采集過程中對隱私的侵犯
大數據這一概念是伴隨著互聯網技術發(fā)展而產生的，其數據采集手段主要是通過計算機網絡。用戶在上網過程中的每一次點擊，錄入行為都會在云端服務器上留下相應的記錄，特別是在現今移動互聯網智能手機大發(fā)展的背景下，我們每時每刻都與網絡連通，同時我們也每時每刻都在被網絡所記錄，這些記錄被儲存就形成了龐大的數據庫。從整個過程中我們不難發(fā)現，大數據的采集并沒有經過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產生的數據被互聯網運營服務商采集，但又無法阻止。因此，這種不經用戶同意私自采集用戶數據的行為本身就是對個人隱私的侵犯。
(二)數據存儲過程中對隱私的侵犯
互聯網運營服務商往往把他們所采集的數據放到云端服務器上，并運用大量的信息技術對這些數據進行保護。但同時由于基礎設施的脆弱和加密措施的失效會產生新的風險。大規(guī)模的數據存儲需要嚴格的訪問控制和身份認證的管理，但云端服務器與互聯網相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數據安全。近些年來，受到大數據經濟利益的驅使，眾多網絡黑客對準了互聯網運營服務商，使得用戶數據泄露事件時有發(fā)生，大量的數據被黑客通過技術手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個人信息安全。
(三)數據使用過程中對隱私的侵犯
互聯網運營服務商采集用戶行為數據的目的是為了其自身利益，因此基于對這些數據分析使用在一定程度上也會侵犯用戶的權益。近些年來，由于網購在我國的迅速崛起，用戶通過網絡購物成為新時尚也成為了眾多人的選擇。但同時由于網絡購物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實姓名、身份證號、收貨地址、聯系電話，甚至用戶購物的清單本身都被存儲在電商云服務器中，因此電商成為大數據的最大儲存者同時也是最大的受益者。電商通過對用戶過往的消費記錄以及有相似消費記錄用戶的交叉分析能夠相對準確預測你的興趣愛好，或者你下次準備購買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購買，難怪有網友戲稱“現在最了解你的不是你自己，而是電商”。當然我們不能否認大數據的使用為生活所帶來的益處，但同時也不得不承認在電商面前普通用戶已經沒有隱私。當用戶希望保護自己的隱私，行使自己的隱私權時會發(fā)現這已經相當困難。
(四)數據銷毀過程中對隱私的侵犯
由于數字化信息低成本易復制的特點，導致大數據一旦產生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對用戶隱私的侵犯將是一個長期的過程。大數據之父維克托?邁爾-舍恩伯格(viktor mayer-schonberger)認為“數字技術已經讓社會喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”[1]。當用戶的行為被數字化并被存儲，即便互聯網運營服務商承諾在某個特定的時段之后會對這些數據進行銷毀，但實際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協(xié)助執(zhí)法等要求，各國法律通常會規(guī)定大數據保存的期限，并強制要求互聯網運營服務商提供其所需要的數據，公權力與隱私權的沖突也威脅到個人信息的安全。
(一)將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)范范疇
大數據時代個人信息是構成現代商業(yè)服務以及網絡社會管理的基礎，對任何國家而言由眾多個人信息組成的大數據都是研究社會，了解民情的重要戰(zhàn)略資源。近年來大數據運用已經不再局限于商業(yè)領域而逐步擴展到政治生活等方方面面。國家也越來越重視通過對大數據的分析運用從而了解這個社會的變化以及人民的想法，甚至從中能夠發(fā)現很多社會發(fā)展過程中的問題和現象，這比過去僅僅依靠國家統(tǒng)計部門的數據來的更真實全面，成本也相對較小，比如淘寶公布的收貨地址變更數據在一定程度上揭示了我國人口的遷移，這些信息對于我國的發(fā)展都是至關重要的。
因此將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)劃范疇具有重要的意義。2017年政府工作報告首次提出了“維護網絡安全”這一表述意味著網絡安全已上升國家戰(zhàn)略。這是我國在大數據時代下對個人信息保護的重要事件，也具有里程碑的意義。
(二)加強個人信息安全的立法工作
大數據時代對個人信息安全保護僅僅依靠技術是遠遠不夠的，關鍵在于建立維護個人信息安全的法律法規(guī)和基本原則。這方面立法的缺失目前在我國是非常嚴重，需要積極推動關于個人信息安全的法律法規(guī)的建立，加大打擊侵犯個人信息安全的行為。2017年兩會期間全國政協(xié)委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶呼吁政府加強對個人信息安全的立法和監(jiān)督，引起了社會各界廣泛關注和重視，這充分說明這個問題已經成為一個重要的社會問題。我本人對個人信息安全立法工作有以下幾點建議：第一，必須在立法上明確個人信息安全的法律地位。個人信息安全與隱私權“考慮到法律在一般隱私權上的缺乏，要對網絡隱私權加以規(guī)范就有必要先完善一般隱私權的規(guī)定，因此首先應通過憲法明確規(guī)定公民享有隱私權。[2]”第二，必須從法律上明確采集數據的權利依據。由于在數據采集過程中經常發(fā)生對個人信息的侵害，因此無論是政府還是互聯網運營服務商都必須遵循一定的原則和依據。政府采集數據的行為應該符合憲法的要求，而互聯網運營服務商采集數據必須要經過當事人同意。第三，制定關于個人信息安全的專門法律。2017年國務院信息辦就委托中國社科院法學所個人數據保護法研究課題組承擔《個人數據保護法》比較研究課題及草擬一份專家建議稿。2017年，最終形成了近8萬字的《中華人民共和國個人信息保護法(專家建議稿)及立法研究報告》。但到目前為止我國的個人信息保護法仍沒有立法，因此加快這個立法過程是當務之急。
大數據概述論文篇十七
職責：
4、承擔分析報告撰寫的主筆工作。
任職資格：
1、本科以上學歷；
4、具備數據操作能力，熟練使用excel，熟練使用spss等至少一種統(tǒng)計軟件；
5、具備獨立完成ppt制作，報告撰寫能力；
6、良好的英文寫作能力，能撰寫英文分析報告；
7、良好的溝通與表達能力，能與客戶對接需求。
大數據概述論文篇十八
職責：
1、負責構建數據挖掘與數據分析體系，負責海量運營數據的分類匯總和分析研究；
3、負責數據管理團隊的建設工作，有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業(yè)務發(fā)展；
4、協(xié)助完成業(yè)務關鍵目標指標制定、目標達成過程管理。
任職資格：
1、數學、統(tǒng)計學，計算機軟件相關專業(yè)全日制本科及以上學歷，至少4年相關工作經驗；
4、對業(yè)務變化有敏銳的洞察力；能利用數據對于業(yè)務形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解；
5、數據敏感、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，具備較強的團隊合作精神并能夠承受較大工作壓力。
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大數據概述論文篇一
經濟發(fā)展迅速的今天，在各行各業(yè)都會應用到數據信息處理技術以及計算機技術、通信技術等對相關數據做出一定的有效處理，當下看來，海量信息顯然單靠計算機無法滿足其處理操作，類似存儲、計算等，這一背景下，基于云計算環(huán)境的分布存儲技術研究應運而生，首先研究其可擴展性。研究之前先分析傳統(tǒng)的數據存儲計算，其通過冗余的磁盤實現相關要求，那種采取與流行時進行提高數據存儲可擴展性的方式雖然確實實用了一定時間，它在一定程度上實現滿足了數據的存儲空間，只是基于云計算之中的龐大的海量的數據節(jié)點，其存儲的數據規(guī)模以及相關數據中心的規(guī)模仍然處在不斷擴大的趨勢之上，不斷增長的需求存儲容量顯然不能由磁盤預留方式來實現了。因此，云計算環(huán)境下的分布存儲技術又到達了一個致高點。云服務提供商的數據中心不可能采取冗余磁盤預留的方式來擴展存儲空間，并且它也不可能在建立之初將所有的操作都完完全全規(guī)劃好，譬如說谷歌當前看來，已經在全球的數據中心就有36個，并且每一個數據中西所包含的計算機節(jié)點達到了數百萬個；再譬如微軟的數據中心，對外宣稱其將會在全球建設多余二十個數據中心，同時在九月份已經在芝加哥形成了全球最大的模塊化數據中心，其中包含了二百二十多個集裝箱，同時每一個集裝箱中機器數都在兩千作用，其服務器還會以十四個月為周期進行成倍增長，趕超摩爾定律增長速度，因此，基于數據中心的網絡可擴展性進行研究意義十分重大，以期能夠適應當下不斷增長、擴展的應用需求。
2.2容錯性研究
云計算提供商僅僅依靠傳統(tǒng)的提高容錯性的方法進行操作顯然滿足不了當下的需求，這是因為傳統(tǒng)的容錯性提高辦法是經由高性能的服務器、raid技術或者是專用的存儲設備來進行相關操作，完成這一內容的成本十分高昂，根本無法滿足現今云計算提供商的要求，除上述之外云計算之中龐大的節(jié)點以及數據規(guī)模注定了極高的失效概率。在云計算這一大環(huán)境下，操作失效非常常見。譬如在谷歌公司中，就曾在零六年做出過一份報告，即在云計算環(huán)境的分布存儲技術的數據中心內部，平均每一個mapreduce作業(yè)的運行過程之中就包含了五個失效的節(jié)點；每一個擁有著四千個節(jié)點金星運行的mapreduce作業(yè)的相關數據中心中，幾乎平均六個小時中就有一個小時的磁盤失效時間，這無疑會給云服務的提供商和資源應用者帶來不同程度的麻煩和損失。除了上述之外，還有很多情形下會造成失效的結果?？偠灾?，云計算環(huán)境下分布存儲的頻頻失效必將帶來不同程度上的損失，其程度不可估量，因此當下而言，容錯成為云計算環(huán)境之下分布存儲所面臨的一項巨大挑戰(zhàn)，同時其亟待解決。關于云計算環(huán)境下的分布存儲，想要更為徹底有效科學的提高其容錯性，單研究節(jié)點之間的相互關聯關系，以提高在屋里拓撲結構上的容錯性是遠遠不夠的，與此同時，必須同時研究在節(jié)點上存儲著的數據的相關組織和管理操作，以提高數據容錯性，達到最終目的。
2.3成本控制方面
云計算環(huán)境下的數據存儲技術之所以需要在成本控制方面做出一定的研究，是因為傳統(tǒng)的分布存儲所需要管理組織的節(jié)點和數據的規(guī)模都非常顯，能耗相對也自然比較小，同時于企業(yè)而言，低消耗下他們是愿意通過成本輸入來交換可靠性能以及效率的。然而，在云計算環(huán)境下的分布存儲，其能耗是非常大的，同時為了使設備處在正常運轉的狀態(tài)之下，能耗還要增加很大一部分。在24*7的運行模式下，在數據中心的存儲開銷中非常重要的一個組成部分就是能耗。曾有研究人員作出相關研究發(fā)現，基本上每一臺服務器四年的能耗與其相關硬件的成本不相上下，而且一旦能耗有所降低，在很大程度上還可以提高磁盤等一些硬件設備的運行壽命，這些都會大幅縮減整個數據中心的成本，因此就可以說，當下云計算環(huán)境下的分布存儲面臨的又一大挑戰(zhàn)就是如何降低能耗進而降低成本，相繼會產生的優(yōu)良效果就是能源得到節(jié)約，環(huán)境得到保護。總而言之，云計算環(huán)境下的分布存儲需要研究的重大內容即盡可能多角度的對設備的制冷消耗進行研究，從而期望在更大程度上降低云計算的成本費用。
3數據中心網絡構件技術
3.1以服務器為中心
之所以會研究到數據中心網絡構件技術，是因為數據中心是使得云計算得以正常運行的基礎所在，通常來說，它主要的包括著兩個部分，分別是軟件和硬件，軟件即數據中心提供出服務時所應用到的`軟件；硬件即數據中心的相關計算機設備以及支撐系統(tǒng)的一些基礎設施。以服務器為中心的結構，主要即是在每一個數據中心的相關服務中都會安裝網卡，且數量較大，然后運用網線把網卡和服務器進行連接，繼而成為一個完整的網絡整體，這樣做的目的之一是增大數據中心的存儲功能。以服務器為中心的結構在結構的組成以及線路的連接兩個方面都比較簡單，從而達到確保網絡底層與服務器之間的有效數據交互，當前看來還有功能更甚強大的路由算法，然而這一結構自身也存在著一定的不足，即由于數據信息會占據相當大的服務器計算資源，就會導致存在一些鏈路無法實現功能，繼而使得服務器的數據壓力更大，服務器的計算速率自然受到一定程度的影響，成本的費用以及功能的損失兩方面來說都產生了一定的消極影響。
3.2以交換機為中心
以交換機為中心的網絡構件結構其實最主要就是對于交換機的應用，交換機將每一個服務器的數據中心有效地連接，再通過交換機進行數據包轉發(fā)，當然，云計算環(huán)境下的分布存儲，相關的服務器負責的功能有所不同，其只是對于數據信息的存儲以及處理負責。通常以交換機為中心的網絡構件被交換機分成了三層，最為主要的分別是核心層、邊緣層以及聚合層。云計算環(huán)境下的數據中心中，經由交換機作為中心的網絡構件結構具有的優(yōu)點有操作簡便，穩(wěn)定高效，同時還可以通過交換機的應用實現一些擴展功能，然而，這一結構也存在著一些難以避免的缺陷，比如由于交換機的使用，導致整個數據中心的操作具有不夠良好的靈活性、較低的服務器利用效率以及交換機資源的浪費等，通常而言，這一結構在傳統(tǒng)的數據中心網絡構件中應用較多。
3.3混合模式
混合模式顧名思義就是將上述兩種數據中心網絡結構進行有機的結合，進而形成一種功能上更加強大，實現互補的新型結構。在混合模式的結構中，主要是將交換機作為將服務器進行連接的節(jié)點，同時配合安裝在服務器中的多個網卡，除此之外，混合模式的網絡結構中實現了特定場景下的網絡結構，它綜合上述兩種結構的優(yōu)勢，因此比其更加的靈活自由，同等性能的條件下，對于數據中心的成本而言有一定的降低功能。
4結束語
總而言之，云計算中龐大的數據節(jié)點以及相關的網絡設備進行有效的有機結合，進而就形成了一個或者是一些較為大規(guī)模的數據中心點，從而達到向用戶提供一些基本性質的服務，使得客戶的使用需求得到滿足?？偠灾朴嬎悱h(huán)境下的分布存儲技術使得龐大的數據信息得以存儲，存儲位置即為數據中心內部中的眾多節(jié)點中的不同節(jié)點之上，更為甚者會存儲到在不同數據中心的不同節(jié)點上。整體來說，基于云計算環(huán)境的分布存儲技術它所研究的主要內容即上述內容，如何實現有效地組織和管理在數據中心中進行存儲的大量數據信息。
參考文獻：
大數據概述論文篇二
探究式教學法是教師在教學過程中以問題為教學研究對象，組織教學內容，使學生通過對問題的了解、資料查詢、閱讀、思考、研究、探討、交流和聽講，學會獲取知識和應用知識，收集和辨析有效數據，系統(tǒng)地分析問題，獲得解決問題的答案，并進行交流、評價的一種教學方法。其核心內容是通過問題的設定進而激發(fā)學生的學習熱情，變被動為主動，把學生真正當成教學主體，培養(yǎng)學生養(yǎng)成創(chuàng)新思維模式。在摸索和探究中不斷前行，從而系統(tǒng)地掌握課程知識內容并形成完整知識體系。
統(tǒng)計學原理課屬于經濟與管理類專業(yè)的一門必修基礎課程。對構建學生基本知識體系，逐步形成分析和解決問題的方法體系尤為重要。然而該課程內容較多，包括了統(tǒng)計工作過程、綜合指標體系、動態(tài)數列分析、指數分析、抽樣調查推斷、統(tǒng)計預測等多項內容。每一項內容均由完整的理論知識和獨特的方法構成。知識點較多且晦澀難懂，學生不易理解掌握。尤其在以往的傳統(tǒng)教學模式下，老師賣力地講，拼命地試圖將理論知識與生產生活實踐相結合，卻始終無法有效激發(fā)學生的學習熱情。最終是“教師講得累、學生打瞌睡”。鑒于此，我們結合經濟與管理專業(yè)的非統(tǒng)計類專業(yè)特點，在我校四個經濟與管理類專業(yè)的統(tǒng)計學原理教學中逐步引入“探究式教學”方法，把教學的主體定位到學生，充分挖掘學生的主觀能動潛力，拓展學生的創(chuàng)新思維模式，增加學生實際動手能力。把教學課堂變成探究討論場所，讓傳統(tǒng)的教學活動重新激起一個又一個的思維漣漪，收到了較好的教學效果。
一探究式教學法在統(tǒng)計學原理課程中的實施環(huán)節(jié)
1問題選取
要依據教學大綱的定位，同時又要結合非統(tǒng)計專業(yè)的現有實際，結合我校應用型本科的基本定位，選擇難易適中且和工作實踐緊密結合的內容。做到由易到難，逐漸加大難度，穩(wěn)步推進，慢慢形成學生的探究思維定式。
在實施探究式教學的初期階段，應選取單一的并能夠在較短時間內完成的問題。最好是能夠當堂形成結論且給學生較深的印象。隨著探究問題的不斷深入，結合教學大綱，問題的.選取進一步深化，逐步設置有一定探究壓力但系統(tǒng)性不強并限定探究學習難度的問題。此時可以按照不同的抽樣標準實施抽樣，讓各抽樣小組分別觀察其組內的方差水平。在此基礎上一旦實施整群抽樣，則誤差水平可能的變動趨向。也可以就靜態(tài)指標和動態(tài)指標的特點提出問題，讓學生分別去對應會計課程的存量指標和流量指標，以學科之間的交叉和連貫激發(fā)學生的探究熱情。等到學生逐步適應探究式學習這一新的學習模式后，教師就可以布置系統(tǒng)的、需要學生分組分任務在較長時間內才能完成的任務。
2布置問題
將選取的問題布置給各個小組。小組根據問題的大小與多寡，通常5～6人為一個小組。對于較單一的問題，可以多分幾個組，各組的問題不強調其唯一性，可以重復，以便于比較不同小組的完成質量。對于較為復雜的問題，可根據問題的數量和工作任務情況，先確定各組組長(初期組長可由教師根據學生的綜合能力統(tǒng)一指定，但隨著探究活動的逐步開展，組長應鼓勵個人報名或學生推薦)，然后由學生根據自己的知識側重和個人喜好選擇小組成員。每一個小組承擔不同的探究任務。但無論問題難易程度如何，都必須確保每一個學生分擔不同的探究任務，不允許有學生輪空，也禁止探究能力較強的學生大包大攬(但不排除必要的協(xié)作)。
3迅速完成組內分工
各組領取任務后，在較短時間內由組長在本組內根據個人的特長確定組內分工(3～5分鐘即可)。制定抽樣方案、實施抽樣、搜集整理數據、查閱資料、分析推斷、撰寫報告等。對于具有共性并較為重要的知識點，應要求每一個學生都獨自完成，不因分工而隔斷知識體系。
4收集分工情況，據此串講知識點，引導學生的工作方向
教師可收集各組分工情況的書面結果，根據分工結果分別講授各方面、各環(huán)節(jié)涉及的知識內容。講解應詳略得當，有針對性，可以打破書本固有的知識點順序。告訴學生在各自的工作中可能涉獵的知識內容，資料查找的方向以及分析解決問題要用到的方法。說到統(tǒng)計指數，涉及同度量因素，就涉及了物量指標和價值指標問題，涉及派氏、拉氏指數的選取，常用的cpi確定方法同樣會牽扯到基期的選擇、權數的確定。因而鼓勵學生去查找相應的文獻資料，并進一步思索可能出現的新問題。拉氏、派氏指數分別代表了哪一種思維定勢和探究趨向?指數體系的確立基于什么考量和出發(fā)點?指數體系的確立和因素分析的實際意義在哪里?等等。這種串講，既為學生指明了工作的方向，幫助學生打開思路，同時又告知了基本的分析方法。
5文獻檢索，初步探究
學生根據教師的點撥，依據各自工作任務，分頭查閱相關文獻資料。指導學生利用圖書館、互聯網查閱相關的統(tǒng)計公報、統(tǒng)計年鑒、報紙雜志和相關學科的理論知識。并在此基礎上對所持問題進行初步探究。資料文獻的查閱也是一個循序漸進的過程。學生很可能在探究初期只是查閱了和問題直接相關的表象資料，而忽略了深層探究所需數據的收集，結果出現“頭疼醫(yī)頭、腳疼醫(yī)腳”的局面。
6集中討論，相互激勵，深入探究
各小組成員在收集相關資料并形成初步意見后，可及時組織大家集中討論。每個人均可闡述自己觀點，對所選用數據資料的可信度，使用方法是否得當等，聽取他人意見。討論過程中可有效實施相互的智力激勵，迸發(fā)出靈感火花，為進一步發(fā)現深層次問題，探究和解決深層問題打下良好基礎。
7課堂交流、匯報
學生在組內討論探究的基礎上，各自完成分工任務。形成統(tǒng)一意見后，應將成果制作成ppt文檔。在規(guī)定時間內由教師組織集中進行課堂交流、匯報。由各組主講人通過ppt演示本組工作過程和工作成果，允許組內其他成員加以補充完善。
8教師講評
根據各組匯報結果，教師要進行及時講評。既要對學生的分析運用能力給予充分肯定，又要對其在方法、思路上存在的問題給予指正。指導學生及時轉換思路，回歸正確的探究方向。探究式教學雖能夠有效激發(fā)學生的探究熱情，但由于學生認識問題和所學知識的局限性，極易形成學生“鉆進去、出不來”。問題的疊加效應可能會打擊學生探究熱情，或導致“不可知論”。教師的及時講評和肯定，是進一步引導學生回歸探究學習正途的指南針。
二探究式教學法在應用中應注意的幾個問題
探究式教學可以很好地調動學生的學習積極性，最大程度激發(fā)學生的探究創(chuàng)新活力，提升教學質量和強化教學效果。但是在實際應用時必須注意以下幾個問題。
探究式教學從表面看是把探究學習的主體轉化為學生，但實質上繩子的另一端是教師。教師的備課、引導、啟發(fā)在整個教學環(huán)節(jié)中起著至關重要的作用。教師的備課任務不僅不能削弱，而且更應該得到加強。從問題的選取設定到最后的驗收講評，教學的主線仍然緊握在教師手中。哪些問題可以選來作為探究目標，什么樣的問題可以實施分組討論、協(xié)作完成，都需要教師精心設計。這就需要教師具備完備的知識體系和對教學方法的綜合把控能力。需要教師不斷充電并擇機走向生產實踐一線，了解學科發(fā)展動態(tài)，始終站在學術發(fā)展前沿。
2探究式教學需要教師的及時引導和啟發(fā)
在實施這種教學方法的初期，由于學生對新的教學模式一時難以適應，會因各小組組織不力，學生無從下手，不了解整個教學活動的核心內容，而產生畏懼情緒。因而教師要及時地加以引導，為學生指明工作的方向并及時答疑解惑。教師可以利用常規(guī)教學課堂平臺，也可以利用互聯網的相應溝通平臺或手機飛信、微信等方式，收集學生意見和問題并及時給予指導，將學生引導到獨立探究、合作探究的學習環(huán)境中，逐步形成探究式學習的良好氛圍。
3探究式教學仍需要傳統(tǒng)的課堂講授模式加以配合
對于學科的基礎知識、基本概念我們很難將之歸為探究式問題。加之學生在接收一門新的課程知識時往往出現短暫的不適應。因而教師仍要利用講堂這一平臺向學生講解基礎知識。教師在講授這些內容的時候應著力使用啟發(fā)式教學方法，多列舉實例，多提出問題，逐步培養(yǎng)學生思考問題的能力，并產生探究問題的沖動和欲望。進而實現從傳統(tǒng)教學模式向探究式教學的自然過渡。
4探究式教學課后占用時間較多，容易加大學生的學習負擔
教師要合理安排探究式教學內容。挑選有針對性和實際意義的內容作為選題，并適度調整教材體系中的相關章節(jié)。做到教學有重點、探究有實效。把一些容易理解和掌握的知識交給學生自我消化，或由教師使用傳統(tǒng)方式串講帶過，把核心知識且具有探究的條件和意義的章節(jié)認真組織學生探究學習。避免全面開花、拘于形式，結果造成學生到最后勞神費力、難有所獲。
統(tǒng)計學原理課程內容較多，結構復雜且難懂。但卻是經濟與管理類專業(yè)學生必修的一門方法論學科，在整個學科知識體系中占有重要位置。傳統(tǒng)的課堂講授模式無法激發(fā)學生的學習熱情，很難收到良好的教學效果。實施探究式教學法，可以充分調動學生主觀能動性，培養(yǎng)學生學習探究的良好習慣，為今后的實際工作和終身學習奠定基礎。教師要先弄清楚探究式教學的真正意義，對探究式教學的實施環(huán)節(jié)、問題的選取、節(jié)奏的把控、效果的評定有著全面而深刻的認識。欲使探究式教學能夠實現預期教學目的而非只是“標新立異”，則需要教師不斷充實完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。
大數據概述論文篇三
去年的“云計算”炒得熱火朝天的，今年的“大數據”又突襲而來。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數據”來了。于是乎，各企業(yè)的cio也將熱度紛紛轉向關注“大數據”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業(yè)云計算，大數據的現狀。
不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。
當然，很多it知名人士也大力推薦，寫了好多讀后感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的bi，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘?？催^此書后，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧―。巨量的數據，而另一前：著眼于數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時bi的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向于數據的精確性。
看完此書，我心中的一些問題：
1、什么是大數據？
查了查百度百科，是這樣定義的：大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。大數據的4v特點：volume、velocity、variety、veracity這個好像是ibm的定義吧。
以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。
2、大數據適合什么樣的企業(yè)？
誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業(yè)化的處理，讓其為企業(yè)產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業(yè)，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業(yè)呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。
3、大數據帶來的影響
1）預測未來書中以google成功預測了未來可能發(fā)生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。
3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。
大數據概述論文篇四
摘要：隨著就業(yè)信息化建設的發(fā)展，信息技術已經被廣泛應用于高校畢業(yè)生就業(yè)中，就業(yè)信息化建設是近年來大學生就業(yè)問題關注和努力的重點方向。但目前就業(yè)信息化建設中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平臺功能不完善、信息交流不足、網絡求職成功率偏低等。在當今大數據時代背景下，就業(yè)信息化建設迎來了新的發(fā)展機遇。
關鍵詞：大數據;信息化;就業(yè)
隨著互聯網的發(fā)展，信息技術被廣泛用于生活、工作、學習、服務、交通、生產等各個領域，改變了世界，為人類帶來了諸多便利。就業(yè)信息化建設對我國經濟社會發(fā)展穩(wěn)定具有重大戰(zhàn)略意義。在各種信息化平臺的幫助下，大學生能夠更容易、更便捷地找到就業(yè)崗位，在我國高校擴招造成畢業(yè)生數量逐年遞增的情況下，極大地緩解了社會的就業(yè)壓力，為我國經濟建設提供了各方面的勞動力和人才。因此國家高度重視就業(yè)信息化建設，21世紀以來，黨中央、國務院、教育部多次下達指令，要求大力開展各項就業(yè)信息化建設工作。
一、目前我國就業(yè)信息化建設的現狀及不足
經過十幾年的努力，目前我國就業(yè)信息化建設已經基本完善，形成了以各級政府就業(yè)指導部門、用人單位、高校、畢業(yè)生為核心的就業(yè)信息化體系，通過各種信息化平臺，把各級政府就業(yè)指導部門、用人單位、高校、畢業(yè)生連接起來。各級政府就業(yè)指導部門網絡平臺、各高校就業(yè)指導中心網站、各種招聘信息、畢業(yè)生求職信息等信息化要素的相互作用，實現大學生完成就業(yè)。但目前我國就業(yè)信息化建設依然存在很多不足，主要有一下幾點：
(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就業(yè)信息平臺數量很多，各種就業(yè)平臺發(fā)布的信息數量非常巨大，但信息分布松散，整合程度較低。比如，同一崗位的招聘信息，可能會在多個不同的招聘網站上看到，求職者需要到多個求職網站去搜尋。這就增加了求職者獲得求職信息的時間成本，導致信息利用率低下。
(2)信息化建設視野狹窄，平臺之間聯系不夠，信息交流不足。政府部門在信息化建設統(tǒng)一規(guī)劃方面做得不好，沒有從高的層面進行部署，建設視野不夠寬廣。各個信息平臺一葉障目，平臺之間的聯系不夠緊密，最終導致了信息交流不足。
(3)信息平臺功能不完善，不能更好服務就業(yè)工作。目前大部分的信息平臺以發(fā)布就業(yè)信息為主，一些平臺具備網絡簡歷投遞的功能，但這些對于實現求職者順利就業(yè)是不夠的。求職者需要通過信息化平臺了解到當前就業(yè)形勢、各行業(yè)就業(yè)現狀、薪酬水平、地域差異、前景分析等信息，需要得到實時疑問解答，進行廣泛交流，這些都是當前的信息平臺所缺乏的功能。
(4)網絡求職成功率不高。十幾年來信息化建設促進了大學生就業(yè)工作的開展，越來越多的求職者在網上進行簡歷投遞等求職活動，但不可否認的一個事實是招聘會、宣講會、人才市場對于就業(yè)依然作用突出。調查顯示，很多求職者認為網絡對于求職的最大幫助是提供便捷、高效、廉價的就業(yè)信息，而網絡招聘中簡歷投遞成功率太低，所以求職者更愿意到招聘現場去求職，各地招聘現場的火爆狀況就是很好的證明。這也說明了目前信息化對求職的幫助仍然處于較低的水平。
二、大數據時代的到來，為就業(yè)信息化建設提供了新的發(fā)展機遇
隨著信息化技術的發(fā)展，家用電腦、智能手機、寬帶技術、移動互聯網、物聯網等數據來源及數據承載方式的高速發(fā)展，全球的信息數據量出現了跨越式增長，信息大爆炸成了時代的特征，大數據時代已經正式到來[1]。
大數據(big data， mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產[2]。在維克托?邁爾-舍恩伯格及肯尼斯?庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的特點可以概括為4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(價值)。大數據最核心的價值就是在于對于海量數據進行存儲和分析。大數據技術可以從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值的信息。
利用大數據技術可以解決目前就業(yè)信息化建設中存在的種種不足，進一步加強就業(yè)信息化建設，更好幫助大學畢業(yè)生就業(yè)。
(1)加強預測分析，更好開展就業(yè)指導工作，加強就業(yè)針對性。大數據技術通過對國內國際形勢、當前經濟發(fā)展、過往就業(yè)信息、地域信息等大量數據進行分析，預測就業(yè)形勢、各行業(yè)就業(yè)前景、薪酬水平、地域競爭狀況、行業(yè)前景等能內容進行分析，給出可靠的預測數據，便于政府就業(yè)指導部門更好安排部署就業(yè)工作;企業(yè)可以合理安排招聘崗位，選擇適合的求職者，避免員工頻繁跳槽現象，節(jié)約招聘成本;高?？梢愿玫亻_展大學生就業(yè)指導工作，大學畢業(yè)生根據自己專業(yè)、興趣、愛好、特長、個人發(fā)展規(guī)劃，有針對性地明確求職目標，進行充分的求職準備。這些能加強各方面開展就業(yè)工作的針對性。
(2)高度整合信息，緊密聯系信息平臺，加強信息交流，提高信息利用效率。通過對大量信息的收集和分析，大數據平臺可以完成信息的高度整合，使各個信息平臺緊密聯系在一起，平臺之間的信息可以實現快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大數據的幫助下，求職者搜尋求職信息時，重復的信息可以自動合并，同一類信息可以全部展現，信息獲取效率得以提高;求職者的簡歷、求職信等求職信息可以儲存在云端，在需要時隨時可用于不同的網絡招聘，這樣求職者可以省去大量重復寫簡歷的時間;通過大數據綜合分析，網絡上的虛假招聘信息可以迅速被識別剔除，信息審核得以強化，避免求職者上當受騙。
(3)完善信息平臺功能，擴展信息平臺種類，提高網絡求職成功率。大數據技術可以進一步完善各信息平臺的功能。信息平臺將不僅僅提供求職信息，還會增加就業(yè)分析預測、實時交流、就業(yè)指導、網絡簡歷投遞和篩選、視頻面試等功能。
隨著大數據技術的發(fā)展，信息的傳播已經不只是依賴電腦，智能手機、便攜平板電腦、智能穿戴設備都成了信息傳播媒介，信息平臺也不再局限于互聯網網站，qq、微信、微博等實時交流工具和各種app應用也成了新的信息平臺，更加方便、快捷地發(fā)揮作用，借助于這些平臺，求職者可以隨時、隨地進行信息瀏覽、投遞簡歷、疑難詢問、交流溝通等，企業(yè)hr可以隨時發(fā)布信息、篩選簡歷、疑問解答、視頻面試等，極大地提高求職的便捷性和成功率。
總而言之，大數據時代的到來，為以后的就業(yè)信息化建設提供了新的發(fā)展機遇和發(fā)展思路，充分利用大數據技術的各種優(yōu)點和優(yōu)勢，就業(yè)信息化建設將更好服務于就業(yè)工作。
參考文獻：
[2] 楊旭， 湯海京， 丁剛毅. 數據科學導論[m]. 北京理工大學出版社， 2014.
大數據概述論文篇五
大數據環(huán)境云計算中，電子商務的未來發(fā)展也受到了一定程度的影響，主要在關系型數據庫和搜索引擎方面實現優(yōu)質的發(fā)展，分析如下：
2.1關系型數據庫影響
電子商務的關系型數據庫，運行在分布式的環(huán)境內，屬于云計算提供的運行條件。云計算對電子商務關系型數據庫的影響，促使電子商務業(yè)務能幫分布在不同的服務器內，利用關鍵對象，即可獲取電子商務的業(yè)務信息。云計算在電子商務關系型數據庫的未來運行中，打破了空間、時間的限制，減少了電子商務運行響應的時間，促使電子商務的數據庫，始終保持在高效運行的狀態(tài)，保持數據同步，數據庫在不同的單位內，也能明確電子商務數據庫之間的關系。如果云計算無法把控電子商務的關系型數據庫，就會影響電子商務在大數據環(huán)境中的狀態(tài)。由此，大數據環(huán)境下云計算對電子商務關系型數據庫的未來影響，決定了電子商務業(yè)務的發(fā)展方向，強調電子商務在云計算環(huán)境中的安全性。
2.2搜索引擎的影響
云計算對電子商務未來的影響，效益最高的是搜索引擎方面。云計算對電子商務搜索引擎的未來影響，能夠幫助電子商務準確的識別搜索請求，判斷搜索引擎中的隱藏信息。大數據環(huán)境下的云計算，在電子商務的搜索引擎中，提供了網頁搜索服務、整合搜索服務、語言機器翻譯服務和語音搜索服務功能，在電子商務業(yè)務中，實現了多樣化、多渠道的搜索服務，保障電子商務在各種各樣的搜索下，均能為用戶提供指定的服務，以免增加電子商務搜索引擎的服務壓力，體現大數據環(huán)境云計算的未來影響。
3結束語
大數據環(huán)境下的云計算，為電子商務的運作提供了資源和條件，改善了電子商務的運行環(huán)境。大數據環(huán)境云計算對電子商務的影響，體現在多個方面，促進了電子商務的未來發(fā)展。大數據環(huán)境云計算的運用，提高了電子商務的發(fā)展效率，在此基礎上，降低了電子商務的成本與資源消耗。
參考文獻:
[2]宋星,陳姣.云計算環(huán)境下大數據對電子商務的影響研究[j].科技展望,2016(21):5.
大數據概述論文篇六
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?！安恍枰馈睘槭裁础?，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’。“[i]由此可見，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。
大數據概述論文篇七
“除了上帝，任何人都必須用數據來說話。”――這是《大數據時代》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對于有些人來說，數據無意義，而對于有些人來說，數據，即真相。
美國是《大數據時代》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創(chuàng)新的歷史，公共財政透明的曲折、《數據質量法》背后的隱情、全民醫(yī)改法案的波瀾、統(tǒng)一身份證的百年糾結、街頭警察的創(chuàng)新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，web3?0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創(chuàng)新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰(zhàn)和變革。
透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前――美國人民執(zhí)著于個人隱私的保護，卻又不遺余力地推動著政府信息的透明與公開。
讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點。
作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的.文化以及能用于教學的鮮活案例。
每天能用來閱讀的時間很少，總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據時代》就這樣在堅持中溶入我的思想。
大數據概述論文篇八
職責：
1、依據客戶需求完成大數據項目的數據分析及建模;
2、進行大數據核心算法的編寫;
3、參與項目的需求分析、系統(tǒng)設計、編碼工作;
4、參與開發(fā)過程中相關新技術的研究和驗證。
5.協(xié)助承擔架構性的體系設計和改造工作，配合制定技術實施方案，按照總體設計組織子系統(tǒng)的設計和開發(fā)。
任職要求：
4、具有對大型hadoop集群的硬件規(guī)劃能力;
大數據概述論文篇九
摘要：文章首先對網絡安全的威脅因素進行簡要分析，在此基礎上對大數據技術在網絡安全分析中的應用進行論述。期望通過本文的研究能夠對網絡安全性的提升有所幫助。
關鍵詞：網絡安全；大數據技術
1網絡安全的威脅因素分析
現如今，網絡的普及范圍越來越廣，網絡用戶也逐步增多，在這個平臺上，存在著各式各樣的人群，由于相關的管理制度不夠完善，從而使得很多人受到利益的驅使，在網絡上從事非法活動，由此導致大量網絡用戶的信息安全遭到威脅。目前，對網絡安全威脅比較嚴重的因素有*客、病毒、系統(tǒng)漏洞等外部因素和安全意識方面等內部因素。在上述安全威脅中，網絡*客是危害性相對較大的因素之一，幾乎所有*客對網絡的攻擊都是出于主動性的，他們以非法獲取網絡用戶的信息為目的，借助各種程序，通過網絡侵入用戶的計算機系統(tǒng)。除了*客之外，病毒對計算機網絡的安全威脅也比較嚴重，一旦感染病毒，極有可能造成網絡系統(tǒng)癱瘓。與*客和病毒相比，系統(tǒng)漏洞對網絡安全的威脅相對較弱，但是由于系統(tǒng)漏洞可能會被*客進行利用。所以，對此類威脅也要予以重視。內部因素對網絡安全的威脅主要體現在網絡用戶的安全意識不高，部分用戶對網絡安全方面的知識了解不夠透徹，對自己的賬號和密碼，未采取有效的保護措施，從而造成信息泄露。
2大數據技術在網絡安全分析中的應用
2.1大數據技術的特征
大數據是一種數據集合，其具有如下特征：
2.1.1大容量。在是大數據技術最為突出的特征之一，大數據能夠支持不同量的數據計算與存儲，并且可以是數據的存儲量在原本的基礎上獲得進一步提升，在一些復雜數據的處理中，大數據技術可以使數據本身的完整性得到有效保障，由此為海量數據的分析、存儲提供了可能。
2.1.2高精度。通過大數據技術的運用，能夠使數據挖掘的能力獲得大幅度提升，由于大數據技術可對多維度數據進行分析處理，并且還能對相關聯的數據進行處理，由此進一步提高了數據分析的'精確度。
2.1.3快速高效。異構數據是數據中一類比較特殊的存在，常規(guī)的技術在此類數據的處理中，速度比較慢，并且效率也不是很高。而大數據技術能夠對異構數據進行快速的查詢和存儲，由此使得系統(tǒng)對數據的處理速度變得更快。
2.2在網絡安全分析中應用
在網絡安全分析中，較為關鍵的內容包括兩個方面，一方面是流量數據，另一方面是日志數據。在具體的分析過程中，可對大數據技術進行合理應用，通過該技術能夠將流量和日志數據全部聚集起來，借助數據采集和數據挖掘功能，可對相關的數據進行存儲，再以檢索的方式對這些數據進行分析，若是發(fā)現數據中存在安全隱患，大數據技術則會采取有效的措施，對隱患進行排除，無法排除的隱患，則會以告警的方式通知用戶，由此使得網絡的安全得到進一步保障。利用大數據技術對網絡安全方面的問題進行分析，除了可以使安全問題的發(fā)生幾率大大幅度降低之外，還能防止數據信息丟失或是外泄的情況發(fā)生，其將網絡安全防御從原本的被動型轉變?yōu)橹鲃邮?，從而使網絡安全問題得到有效解決。在網絡安全分析中，大數據技術的應用主要體現在如下幾個方面：
2.2.1在數據采集方面的應用。對網絡安全進行分析的過程中，相關數據信息的采集是非常重要的環(huán)節(jié)，大數據技術可利用一些有效的工具，完成數據的采集任務。通常情況下，對數據的采集采用的是分布式的采集方法，這種方法在日志數據的采集中具有相對較高的效率。而在流量數據采集方面，則可采用數據鏡像，這樣可以使采集到的數據更加全面。
2.2.2在數據存儲中的應用。由大數據技術的特征可知，其不但具有較大的容量，而且數據的種類也相對比較復雜，在這一前提下，使得大數據有著多種不同的應用方式。為了滿足網絡安全分析的需要，并在原有的基礎上，進一步加快網絡安全分析的速度，在應用大數據技術使，就必須采用不同的存儲方法，對不同類型的數據信息進行存儲。在網絡安全分析中，原始數據非常重要，該數據與流量和日志數據的檢索有著密切的關聯。對此，可通過hbase存儲原始數據，該方式最為突出的特點是，檢索速度快。經過分析處理之后，被判定為安全的數據，則可借助hahoop的方法計算出數據的構架，并將計算結果存儲到數據陣列當中。當需要對數據進行實時的安全分析時，則可采用stom進行計算。
2.2.3在數據檢索中的應用。在對網絡安全進行分析的過程中，安全的數據檢索可借助相應的檢索架構來完成。這種檢索架構通常需要以mapreduce作為基礎，當用戶正確輸入檢索條件后，架構會將檢索信息自動傳給分析節(jié)點，并完成對信息的加工和處理，再通過分布式的計算方法，可使檢索速度獲得進一步提升。
2.2.4在數據分析中的應用。在網絡安全分析中，數據具有實時性的特點，在對此類數據進行分析的過程中，可借助spark進行計算，結合cep技術，完成實時數據的分析監(jiān)控。而對于網絡中少數的非實時數據的分析，可采用分布式計算及多種數據處理技術，對深層次的數據進行處理，分析數據風險，找到攻擊源頭，提高網絡的安全性。此外，對復雜數據的分析，通過大數據技術的應用，能夠進一步提高存儲和檢索性能，從而找到系統(tǒng)中存在安全隱患，并針對攻擊行為做出有效的應對，以此來確保網絡安全。
3結論
綜上所述，網絡安全是一個不容忽視的問題，隨著網絡用戶的快速增長，使得網絡中的數據量越來越大，并且威脅網絡安全的因素也隨之逐步增多，在這一背景下，應當在網絡安全分析中，對大數據技術進行應用，在提高分析處理效率的基礎上，為網絡安全提供保障。未來一段時期，應當加大對大數據技術的研究力度，從而使該技術不斷完善，以便更好地為網絡安全服務。
參考文獻
大數據概述論文篇十
職責：
2、負責內部大數據自動化運維以及數據化運營平臺開發(fā)工作;
4、深入理解數據平臺架構，發(fā)現并解決故障及性能瓶頸，打造一流的數據平臺;
5、持續(xù)的創(chuàng)新和優(yōu)化能力，提升產品整體質量，改善用戶體驗，控制系統(tǒng)成本。
6、善于表達、理解客戶數據服務需求，具備數據需求轉化落地能力。
任職要求：
1、大學本科及以上學歷，計算機或者相關專業(yè);
2、深入理解linux系統(tǒng)，運維體系結構，精于容量規(guī)劃、性能優(yōu)化;
4、具備很強的故障排查能力，有很好的技術敏感度和風險識別能力;
5、能夠承受較大的工作壓力，以結果和行動為準則，努力追求成功;
7、熟悉分布式系統(tǒng)設計范型，有大規(guī)模系統(tǒng)設計和工程實現的了解者優(yōu)先。
8、具有運營商流量數據加工處理經驗者優(yōu)先。
大數據概述論文篇十一
在大數據時代的大數據管理形式不斷發(fā)展過程中，給企業(yè)發(fā)展帶來沖擊非常巨大。因此，企業(yè)要根據我國信息技術不斷發(fā)展的形式，對大數據管理框架進行全面的設計和創(chuàng)新，如圖1所示。在大數據的處理的過程中，主要是圍繞著數據資產進行管理的，同時對大數據時代的大數據管理制度，進行全面的規(guī)劃行、設計、創(chuàng)新，這樣對其它信息技術管理領域，提供了便利的條件。其實，大數據時代的大數據管理最主要的目的，就是將大數據的價值進行充分的展現。另外，在大數據時代的大數據管理框架不斷創(chuàng)新的過程中，有效的實現了大數據共享等性能，不斷擴大了大數據時代的大數據管理的內容，對我國現代化信息技術的發(fā)展，起到了重要的作用和意義。
2。2開發(fā)與內容的管理形式
在不斷提高大數據時代的大數據管理形式的過程中，可以從兩個方面進行，一是大數據開發(fā)管理，二是內容管理。其中大數據開發(fā)管理注重于大數據管理的定義，和管理解決策略，對其大數據的存在價值，進行有效的開發(fā)。換句話說，其實也就是在大數據時代的大數據管理的過程中，對其管理形式的開發(fā)，對大數據的功能和價值，進行充分的理解。
大數據時代的大數據管理中的內容管理是指：企業(yè)對大數據進行不斷的獲取、使用、存儲、維護等工作活動。因此，傳統(tǒng)的大數據時代的大數據管理形式，已經無法滿足對這個時代發(fā)展需求。因此，在時代快速發(fā)發(fā)展的推動下，要對開發(fā)管理和內容管理，進行全面的創(chuàng)新和設計，對需要專門設定的管理形式，要給予高度的重視，可以利用的集合型的保存形式，進行全面的保存。
其實，大數據時代的大數據管理主要是為企業(yè)提供重要的發(fā)展方向，為企業(yè)提供重要的價值信息。大數據時代的大數據管理在數據應用和開發(fā)的過程中，起到了重要的銜接作用，也為我國信息技術的發(fā)展，打下了堅實的基礎。
2。3對大數據架構進行全面的管理
在大數據時代的大數據管理的過程中，數據框架管理起到了重要的作用，并且與大數據開發(fā)的過程中，有很多相似的地方。在傳統(tǒng)的大數據時代的大數據管理的過程中，對其數據的開發(fā)、處理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在對大數據時代的大數據架構管理的過程中，對其操作形式，進行了全面的管理創(chuàng)新，避免受到范圍的限制。另外，隨著大數據不斷的增加，大數據構架管理可以根據大數據的用途，質量良好的應用形態(tài)。例如：社交網絡等形式。
與此同時，在最近幾年的發(fā)展中，大數據時代的大數據管理形式，也面臨著新的挑戰(zhàn)基機遇。以此，只有對大數據時代的大數據管理形式，對個人信息、隱私等進行全面的管理，避免個人信息、隱私等發(fā)生泄露、不對稱等現象的發(fā)生，這樣不僅僅企業(yè)在發(fā)展的過程中，提供了最大程度上的安全保障，也為大數據時代的發(fā)展，帶來了新的發(fā)展篇章。
3結語
綜上所述，大數據時代是信息技術時代不斷發(fā)展的產物，不管對我國經濟的發(fā)展，還是人們在日常工作、生活的過程中，都起到了重要的作用和意義。因此，本文對大數據時代的大數據管理發(fā)展的歷程進行了簡要的分析，并對大數據時代的大數據管理形式，提出了一些可參考性的建議，只有對大數據時代的大數據管理形式，進行不斷的創(chuàng)新，對大數據時代的大數據管理框架，進行不斷的構建，也只有這樣的才能在最大程度上促進了我國信息技術的發(fā)展，也為我國各行各業(yè)的發(fā)展，提供了重要的發(fā)展方向，對我國經濟的發(fā)展，也起到了推動性的作用。
大數據概述論文篇十二
職責：
1、負責構建數據挖掘與數據分析體系，負責海量運營數據的分類匯總和分析研究；
3、負責數據管理團隊的建設工作，有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業(yè)務發(fā)展；
4、協(xié)助完成業(yè)務關鍵目標指標制定、目標達成過程管理。
任職資格：
1、數學、統(tǒng)計學，計算機軟件相關專業(yè)全日制本科及以上學歷，至少4年相關工作經驗；
4、對業(yè)務變化有敏銳的洞察力；能利用數據對于業(yè)務形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解；
5、數據敏感、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，具備較強的團隊合作精神并能夠承受較大工作壓力。
大數據概述論文篇十三
為了全面獲取計算機網絡的運行狀況，及時有效地預測網絡安全態(tài)勢的發(fā)展，合理利用整個網絡的資源，分析態(tài)勢得到潛在的威脅，并且采取有力的措施防止攻擊等造成惡意破壞，所以需要建立網絡安全態(tài)勢預測模型。本文闡述了計算機網絡安全態(tài)勢預測的重要性和研究現狀，并且介紹了常見的網絡安全態(tài)勢預測技術。
1.網絡安全態(tài)勢預測的重要性和研究現狀
1.1網絡安全態(tài)勢預測的重要性
計算機網絡態(tài)勢指的是由各種網絡電子設備的運行狀況、網絡行為和用戶行為等不同因素構成的整個網絡的當前狀態(tài)和變化趨勢。隨著計算機網絡的開放性、普及性以及共享性的日益發(fā)展，各種網絡威脅和安全事件層出不窮，網絡安全問題越來越受到人們的重視。為了保證計算機網絡系統(tǒng)平穩(wěn)、安全地運行，利用傳統(tǒng)、單一的檢測或防御設備已經不能滿足需求。因此，全面認知計算機網絡系統(tǒng)的安全狀況，真實、客觀、準確地對網絡安全態(tài)勢進行評估與預測，就逐步成為計算機網絡空間安全領域的研究熱點。由于計算機網絡中惡意攻擊的非確定性、混淆性和易變性等特點，網絡態(tài)勢預測還與信息技術學、軍事科學和計算機科學等多個學科有著密切的聯系，其時效性、安全性和準確性已經嚴重影響到人們的生活安全和國家信息安全。
1.2網絡安全態(tài)勢預測的研究現狀
自從，美國、英國等國家一直在從事網絡安全態(tài)勢預測的研究，美國成立了網絡戰(zhàn)預警中心，針對網絡中不同的基礎設施提出了為期，分步驟、分階段實現的預警系統(tǒng)計劃。“9·11”事件發(fā)生以后，歐盟還加快實施“建立電子信息安全計劃”的步伐，要求嚴格檢查信息網絡系統(tǒng)中基礎設施的預警和應急響應能力。英國king’scollegelondon學院國際安全分析中心(icsa)在信息戰(zhàn)攻擊威脅測評和預警方面進行了深入研究，提出了智能化預警決策系統(tǒng)。
此外，在國內的網絡安全態(tài)勢領域也有一些開創(chuàng)性的研究：上海交通大學的陳秀真等人提出了層次化網絡安全威脅態(tài)勢評估模型;哈爾濱工程大學的王慧強等人提出的網絡態(tài)勢感知系統(tǒng)模型;中國科技大學的張勇等提出了基于多角度分析的網絡安全態(tài)勢感知評估模型。
2.勢預測的相關模型和技術
態(tài)勢預測基于過去和當前的態(tài)勢評估結果，對網絡整體或局部的安全態(tài)勢在未來一段時間或某個時間點的發(fā)展變化趨勢進行預測。
目前，常見的態(tài)勢預測技術有：基于人工神經網絡的態(tài)勢預測、基于灰色理論的態(tài)勢預測和基于時間序列分析的態(tài)勢預測等等，它們的特點各有不同并且適用范圍也有所差異。
2.1基于人工神經網絡的態(tài)勢預測
人工神經網絡是一種非線性動力系統(tǒng)，它的原理是模擬人的認知過程，將不同的信息分布式存儲后，進行并行協(xié)同處理。其實質就是把當前某時刻的輸出表示成為之前幾步的輸入值與輸出值的非線性關系的函數。人工神經網絡一般是由bp神經網絡的三層結構組成，包括輸入層、隱含層和輸出層。首先需要明確輸入值以及設定初始權值，于是每一層的輸出值由正向計算得出，每一層的權值需要根據計算結果進行反向調整，然后再次重新計算，如此通過權值的反復調整得出計算結果，直至滿足需求。
2.2基于灰色理論的態(tài)勢預測
在1982年，鄧聚龍教授創(chuàng)立了灰色理論，它是一門研究信息部分已知、部分未知或者不確定的系統(tǒng)的.理論和方法，從有限的并且雜亂的數據中找出規(guī)律，建立相應的灰色模型。灰色系統(tǒng)中把不確定量定義為灰色量，通過具體數學方法進行灰色系統(tǒng)建模，它可以利用時間序列來確定微分方程的參數。灰色預測把觀察到的數據看作隨時變化的灰色量，利用累減生成和累加生成逐步使灰色量白化，建立起相應于微分方程的解的模型然后做出預測，于是，就可以應用于某些大型系統(tǒng)和長期預測模型中?；疑A測的三種基本方法是：數列預測、系統(tǒng)預測和災變預測。
2.3基于時間序列的態(tài)勢預測
時間序列是將某類通過統(tǒng)計指標得到的數值，按照時間的先后順序而排列得到的數列。利用時間序列進行預測即通過分析所形成的時間序列，依靠時間序列表現出的發(fā)展變化過程、趨勢和放向，進行合理類推或適當延伸，用以預測下一個時間段或更長的時間段內可能出現的情況。正是由于客觀事物的變化發(fā)展具有連續(xù)性的規(guī)律，才產生了時間序列分析。根據以往大量的歷史數據，進行統(tǒng)計和分析，進一步推斷和預測將來的發(fā)展變化趨勢。
3.網絡安全態(tài)勢預測的未來
傳統(tǒng)的預測方法往往基于特定的數學預測模型，預測模型需要知道所有對結果有影響的因子，并且按照不同的權重和傳遞關系，模擬計算出最終的結果。模型中各個影響因子及其權重依賴于專家的主觀經驗，但由于影響網絡的因素很多，并且這些因素都難以精確地表達出來，對復雜非線性的預測數據分析效果不理想，預測精度較低。
大數據概述論文篇十四
隨著信息技術的發(fā)展和智能設備的普及，大數據已經成為當今社會的熱門話題。作為數據時代的核心，大數據不僅改變著人們的生活方式，也深刻影響著社會經濟發(fā)展。在長時間的學習和實踐中，我對大數據有了一些心得體會。本篇文章將從數據的來源、數據的處理、數據的應用、數據的挑戰(zhàn)以及數據的未來五個方面，對大數據進行思考和總結。
首先，大數據的來源不僅包括了傳統(tǒng)的企業(yè)內部數據，而且還包括了社交媒體、物聯網、日志文件等非結構化和半結構化數據。與傳統(tǒng)的數據相比，大數據具有體量大、速度快和多樣性的特點，因此更加具有價值。大數據的產生與人們日常生活中的各個方面密不可分，例如我們在社交媒體上發(fā)布的照片、留言、評論等、在手機、電視、汽車等智能設備上的操作和行為也都產生了大量的數據。因此，我們要充分利用這些數據，挖掘出數據中的價值。
其次，對大數據的處理成為突破瓶頸之一。由于大數據的特點，傳統(tǒng)的數據處理方法已經不能滿足當前的需求。因此，人們開始采用云計算、分布式存儲和分布式計算等新技術。云計算可以提供強大的計算和存儲能力，分布式存儲可以方便地處理大規(guī)模數據的存儲，分布式計算可以加速大規(guī)模數據的處理。同時，機器學習和深度學習等算法的出現，為數據處理提供了新的思路。通過建立合適的模型和算法，可以更好地處理大數據，并從中發(fā)現隱藏的規(guī)律和關聯。
第三，大數據的應用已經滲透到各個領域。在商業(yè)領域，大數據可以幫助企業(yè)更好地了解客戶需求、優(yōu)化產品設計、優(yōu)化營銷策略等，從而提高企業(yè)的競爭力。在醫(yī)療領域，大數據可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病、制定個性化治療方案。在城市管理中，大數據可以幫助政府更好地了解城市運行的狀態(tài)，制定科學合理的城市規(guī)劃和交通管理。在交通領域，大數據可以幫助交通公司更好地安排班車和線路，提高乘客的出行效率。
然而，大數據也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是數據安全和隱私問題。大數據的應用離不開個人信息的采集和存儲，而這又與用戶的隱私密切相關。因此，我們需要建立合理的數據保護機制，使用戶數據安全可控。其次是數據質量問題。大數據的質量直接影響數據分析和決策的準確性和有效性。因此，我們需要加強數據質量的管理和控制。此外，大數據的運營和維護也需要相應的技術和人才支持，這對于很多企業(yè)來說是一個挑戰(zhàn)。
最后，對于大數據的未來，我非常看好。隨著技術的進步和應用場景的拓展，大數據將會有更廣泛的應用。例如在智能家居領域，大數據可以幫助家庭更智能地控制和管理各類設備。在教育領域，大數據可以幫助教育機構更好地了解學生的學習情況和學習模式，從而制定更適合的教學方案。在環(huán)保領域，大數據可以幫助我們更好地了解環(huán)境污染的情況，從而制定合理的治理方案。
總之，大數據已經成為時代的潮流，對于社會發(fā)展和個人生活都起到了重要的推動作用。對于大數據的深入思考和理解，有助于我們更好地把握和利用數據，發(fā)現新的需求和機遇。希望未來大數據的應用能夠更好地服務于人類的發(fā)展和進步。
大數據概述論文篇十五
摘要：傳感器網絡協(xié)議作為傳感器與傳感器之間，傳感器與用戶之間的通信媒介，在數據傳輸過程中因缺乏數據管理，經常導致傳輸給用戶的數據是混亂的。針對上述問題，研究一種基于數據管理的傳感器網絡協(xié)議。該協(xié)議采用分層思想，將傳感器網絡協(xié)議分為四層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層，并將傳感器網絡協(xié)議層集合成網絡協(xié)議棧，完成數據有序傳輸。
關鍵詞：數據管理；傳感器；網絡協(xié)議；協(xié)議層；協(xié)議棧
目前存在的傳感器網絡協(xié)議由于層次劃分的并不明確，經常導致采集到的數據出現混亂，不利于后期的數據管理（存儲、處理和應用等）[1]。因此為方便后期數據管理，在數據管理的前提下，對傳感器網絡協(xié)議進行研究，以期解決數據混亂的問題。首先構建傳感器網絡協(xié)議層，協(xié)議層主要包括物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層；然后將各層組合在一起構建傳感器網絡協(xié)議棧，協(xié)議棧主要為各層之間的數據傳輸提供軟件方面的指導。基于數據管理的傳感器網絡協(xié)議研究，為數據通信工作奠定基礎，加快了數據的`獲取，方便了數據傳輸。
一、傳感器網絡協(xié)議研究
傳感器網絡是微電子技術、嵌入式信息處理技術、傳感器技術等幾種結合并構建的一種屬于計算機網絡。數據量大且繁雜是當代大數據時代的特點，如果不對數據加以處理，人們要想快速、有效獲得自己需要的數據，無疑大海撈針的，因此為應對當前傳感器網絡存在的問題，將設計好的網絡協(xié)議嵌入其中是當前研究的重點課題之一[2]。
（一）傳感器網絡協(xié)議層
為解決傳統(tǒng)傳感器網絡協(xié)議劃分不明確，導致數據混亂，不利于數據管理的問題。本次研究的傳感器網絡協(xié)議明確劃分為4個層次，每個層次負責數據管理過程中的不同步驟，以規(guī)范數據流向。下圖1為是傳感器網絡協(xié)議結構圖。從圖1中可以看出，本次研究的傳感器網絡協(xié)議一共分為4層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層[3]。（1）物理層。傳感器網絡協(xié)議物理層主要負責定義物理通信信道和與訪問控制層之間的連接。簡單的說，就是接收或發(fā)送傳感器前端攝像頭采集到的數據，以及維護由以上數據構建的數據庫。（2）訪問控制層。傳感器網絡協(xié)議物理層主要負責物理層中數據的分類管理和傳輸。分類管理主要根據采集的數據類型進行分類確認，而傳輸主要是將分類結果進行傳輸。（3）網絡層。傳感器網絡協(xié)議網絡層是整個協(xié)議中的核心層次，主要負責傳感器與傳感器、傳感器與觀察者之間的通信以及信息交流。在網絡層中可以實現多種異構數據的兼容、融合以及轉換、傳輸，為后續(xù)數據管理做好前期的工作準備，使得不必在后期進行二次處理[4]。（4）應用層。傳感器網絡協(xié)議網絡層是整個協(xié)議中的最后一個層次，主要負責與用戶之間的數據交互，也就是將以上幾層的數據分析結果按照用戶的請求發(fā)送給用戶。
（二）傳感器網絡協(xié)議棧
協(xié)議棧，又被稱為協(xié)議堆疊，是上述介紹的4個層次的總和，其實質反應了數據的往復傳輸過程。從下層協(xié)議的數據采集到數據傳輸再到上層協(xié)議的數據呈現，之后又從上層協(xié)議發(fā)出命令，命令下層傳感器進行數據采集。傳感器網絡協(xié)議棧協(xié)調了不同層級之間的數據屬性，在協(xié)議體系中，數據按照規(guī)定的格式加入自己的信息，形成數據位流，在各層級之間傳遞[5]。傳感器網絡協(xié)議標準采用了ieee802.15.4標準，各層級之間利用接入點實現數據交流和管理，一般接入點有兩個，一個接入點負責數據傳輸，另一個接入點負責數據管理。在傳感器運行過程中，各種不同屬性的數據在不同層級上奉行不同命令。這樣做有利于數據的有效分類，使得數據管理更為方便。
二、結束語
傳感器能夠監(jiān)測外部環(huán)境信息并按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求，廣泛應用工業(yè)生產、機械器件制造、災害監(jiān)測、氣象預測等諸多領域。但是由于傳感器的監(jiān)測是實時監(jiān)測，所以數據量過于龐大，如果不加以管理，將會直接影響后期數據分析結果。本次研究針對上述問題，將數據管理作為中心指導思想，進行傳感器網絡協(xié)議研究，以期為數據管理做出技術支持。
參考文獻
大數據概述論文篇十六
伴隨著科技進步，互聯網及移動互聯網的快速發(fā)展，云計算大數據時代的到來，人們的生活正在被數字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數據產生的背后隱藏著巨大的經濟和政治利益。大數據猶如一把雙刃劍，它給予我們社會及個人的利益是不可估量的，但同時其帶來個人信息安全及隱私保護方面的問題也正成為社會關注的熱點。今年兩會期間，維護網絡安全被首次寫入政府
工作報告
。全國政協(xié)委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶也在會議上呼吁“政府對個人信息安全立法，加強監(jiān)管，并在整個社會中樹立起誠信文化”。大數據時代下維護個人安全成為重中之重。
(一)數據采集過程中對隱私的侵犯
大數據這一概念是伴隨著互聯網技術發(fā)展而產生的，其數據采集手段主要是通過計算機網絡。用戶在上網過程中的每一次點擊，錄入行為都會在云端服務器上留下相應的記錄，特別是在現今移動互聯網智能手機大發(fā)展的背景下，我們每時每刻都與網絡連通，同時我們也每時每刻都在被網絡所記錄，這些記錄被儲存就形成了龐大的數據庫。從整個過程中我們不難發(fā)現，大數據的采集并沒有經過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產生的數據被互聯網運營服務商采集，但又無法阻止。因此，這種不經用戶同意私自采集用戶數據的行為本身就是對個人隱私的侵犯。
(二)數據存儲過程中對隱私的侵犯
互聯網運營服務商往往把他們所采集的數據放到云端服務器上，并運用大量的信息技術對這些數據進行保護。但同時由于基礎設施的脆弱和加密措施的失效會產生新的風險。大規(guī)模的數據存儲需要嚴格的訪問控制和身份認證的管理，但云端服務器與互聯網相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數據安全。近些年來，受到大數據經濟利益的驅使，眾多網絡黑客對準了互聯網運營服務商，使得用戶數據泄露事件時有發(fā)生，大量的數據被黑客通過技術手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個人信息安全。
(三)數據使用過程中對隱私的侵犯
互聯網運營服務商采集用戶行為數據的目的是為了其自身利益，因此基于對這些數據分析使用在一定程度上也會侵犯用戶的權益。近些年來，由于網購在我國的迅速崛起，用戶通過網絡購物成為新時尚也成為了眾多人的選擇。但同時由于網絡購物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實姓名、身份證號、收貨地址、聯系電話，甚至用戶購物的清單本身都被存儲在電商云服務器中，因此電商成為大數據的最大儲存者同時也是最大的受益者。電商通過對用戶過往的消費記錄以及有相似消費記錄用戶的交叉分析能夠相對準確預測你的興趣愛好，或者你下次準備購買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購買，難怪有網友戲稱“現在最了解你的不是你自己，而是電商”。當然我們不能否認大數據的使用為生活所帶來的益處，但同時也不得不承認在電商面前普通用戶已經沒有隱私。當用戶希望保護自己的隱私，行使自己的隱私權時會發(fā)現這已經相當困難。
(四)數據銷毀過程中對隱私的侵犯
由于數字化信息低成本易復制的特點，導致大數據一旦產生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對用戶隱私的侵犯將是一個長期的過程。大數據之父維克托?邁爾-舍恩伯格(viktor mayer-schonberger)認為“數字技術已經讓社會喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”[1]。當用戶的行為被數字化并被存儲，即便互聯網運營服務商承諾在某個特定的時段之后會對這些數據進行銷毀，但實際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協(xié)助執(zhí)法等要求，各國法律通常會規(guī)定大數據保存的期限，并強制要求互聯網運營服務商提供其所需要的數據，公權力與隱私權的沖突也威脅到個人信息的安全。
(一)將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)范范疇
大數據時代個人信息是構成現代商業(yè)服務以及網絡社會管理的基礎，對任何國家而言由眾多個人信息組成的大數據都是研究社會，了解民情的重要戰(zhàn)略資源。近年來大數據運用已經不再局限于商業(yè)領域而逐步擴展到政治生活等方方面面。國家也越來越重視通過對大數據的分析運用從而了解這個社會的變化以及人民的想法，甚至從中能夠發(fā)現很多社會發(fā)展過程中的問題和現象，這比過去僅僅依靠國家統(tǒng)計部門的數據來的更真實全面，成本也相對較小，比如淘寶公布的收貨地址變更數據在一定程度上揭示了我國人口的遷移，這些信息對于我國的發(fā)展都是至關重要的。
因此將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)劃范疇具有重要的意義。2017年政府工作報告首次提出了“維護網絡安全”這一表述意味著網絡安全已上升國家戰(zhàn)略。這是我國在大數據時代下對個人信息保護的重要事件，也具有里程碑的意義。
(二)加強個人信息安全的立法工作
大數據時代對個人信息安全保護僅僅依靠技術是遠遠不夠的，關鍵在于建立維護個人信息安全的法律法規(guī)和基本原則。這方面立法的缺失目前在我國是非常嚴重，需要積極推動關于個人信息安全的法律法規(guī)的建立，加大打擊侵犯個人信息安全的行為。2017年兩會期間全國政協(xié)委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶呼吁政府加強對個人信息安全的立法和監(jiān)督，引起了社會各界廣泛關注和重視，這充分說明這個問題已經成為一個重要的社會問題。我本人對個人信息安全立法工作有以下幾點建議：第一，必須在立法上明確個人信息安全的法律地位。個人信息安全與隱私權“考慮到法律在一般隱私權上的缺乏，要對網絡隱私權加以規(guī)范就有必要先完善一般隱私權的規(guī)定，因此首先應通過憲法明確規(guī)定公民享有隱私權。[2]”第二，必須從法律上明確采集數據的權利依據。由于在數據采集過程中經常發(fā)生對個人信息的侵害，因此無論是政府還是互聯網運營服務商都必須遵循一定的原則和依據。政府采集數據的行為應該符合憲法的要求，而互聯網運營服務商采集數據必須要經過當事人同意。第三，制定關于個人信息安全的專門法律。2017年國務院信息辦就委托中國社科院法學所個人數據保護法研究課題組承擔《個人數據保護法》比較研究課題及草擬一份專家建議稿。2017年，最終形成了近8萬字的《中華人民共和國個人信息保護法(專家建議稿)及立法研究報告》。但到目前為止我國的個人信息保護法仍沒有立法，因此加快這個立法過程是當務之急。
大數據概述論文篇十七
職責：
4、承擔分析報告撰寫的主筆工作。
任職資格：
1、本科以上學歷；
4、具備數據操作能力，熟練使用excel，熟練使用spss等至少一種統(tǒng)計軟件；
5、具備獨立完成ppt制作，報告撰寫能力；
6、良好的英文寫作能力，能撰寫英文分析報告；
7、良好的溝通與表達能力，能與客戶對接需求。
大數據概述論文篇十八
職責：
1、負責構建數據挖掘與數據分析體系，負責海量運營數據的分類匯總和分析研究；
3、負責數據管理團隊的建設工作，有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業(yè)務發(fā)展；
4、協(xié)助完成業(yè)務關鍵目標指標制定、目標達成過程管理。
任職資格：
1、數學、統(tǒng)計學，計算機軟件相關專業(yè)全日制本科及以上學歷，至少4年相關工作經驗；
4、對業(yè)務變化有敏銳的洞察力；能利用數據對于業(yè)務形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解；
5、數據敏感、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，具備較強的團隊合作精神并能夠承受較大工作壓力。
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