總結是一種思考的方式，有助于我們更好地認識自己?？偨Y不僅要總結自身，還要學會關注他人的意見和建議。以下是小編為大家整理的生活經驗分享，請大家參考借鑒。
醫(yī)療大數據的論文篇一
利用數據挖掘技術，比如可以對學生訪問情況進行分析，跟蹤、了解學生出勤情況。還可對學生年齡等個人情況進行分析，了解學生的組成、結構，為合理地安排課程設置提供依據。通過對學生考試情況的分析，并結合出勤情況，可作為考查學生學習的情況，為合理地評估學生綜合素質提供依。對于挖掘出來的規(guī)則信息可以利用可視化技術，以圖表或曲線等形式提供給教師，以使教師能充分利用學生的問題資源，從而提高教學質量。另外，數據挖掘可以應用于網上的考試系統(tǒng)，對考生情況和他取得的成績進行挖掘，以幫助教師在以后的.教學中更好地讓學生掌握知識。
3.2學生的學習特征
學生特征包括兩個方面:一是學習準備，一是學習風格。學習準備包括初始能力和一般特征兩個方面。學生的初始能力是指學生在學習某一特定的課程內容時，已經具備的有關知識與技能的基礎，以及他們對這些學習內容的認識和態(tài)度。學生的一般特征則是指在學習過程中影響學生的心理、生理和社會的特點，包括年齡、性別、年級、認知成熟度、智力才能、學習動機、個人對學習的期望、生活經驗、文化、社會、經濟等背景因素。學生的學習風格與學習活動有著密切的關系。對學生感知不同事物、并對不同事物做出反應這兩方面產生影響的所有心理特征構成了學習風格。
利用數據挖掘功能分析學生特征，并在此基礎上組織學習內容、闡明學習目標、確定教學策略、選擇教學媒體，為學生創(chuàng)造出一個適合其內部條件的外部學習環(huán)境，使有效學習發(fā)生在每個學生的身上。
3.3預測學生和教師行為發(fā)生
管理信息系統(tǒng)中記錄著有關學生與教師在教學中發(fā)生的各種教學事故以及典型教學事例等教學運行信息，利用數據挖掘的關聯分析與演變分析等功能，尋找?guī)熒鞣N行為活動之間的內在聯系。如“當存在a，b時可以推出’c，這樣的規(guī)則，即當有a行為和b行為發(fā)生時，還會有c行為。在教學過程中，如果發(fā)現學生或教師已有a，b行為時，馬上可以分析其產生c行為的可能性，及時制定策略促進或制止c行為的發(fā)生。
3.4合理設置課程
在學校，學生的課程學習是循序漸進的，而且課程之間有一定的關聯與前后順序關系。在學一門較高級課程之前必須先修一些先行課程，如果先行課程沒有學好，勢必會影響后續(xù)課程的學習。另外，同一年級學習同一課程的不同班級，由于授課教師、班級文化的不同，班內學生的總體成績相差有時會很大。利用學校教學數據庫中存放的歷屆學生各門學科的考試成績，結合數據挖掘的關聯分析與時間序列分析等相關功能，就能從這些海量數據中挖掘出有用的信息，幫助分析這些數據之間的相關性、回歸性等性質，得出一些具有價值的規(guī)則和信息，最終找到影響學生成績的原因。在此基礎上，對課程設置做出合理安排。
3.5評價學生學習情況
學習評價是教育工作者的重要職責之一。評定學生的學習行為，既對學生起到信息反饋和激發(fā)學習動機的作用，又是檢查課程計劃、教學程序以至教學目的的手段，也是考查學生個別差異，便于因材施教的途徑。
特別是對成績管理數據庫進行挖掘，其數據來源于成績管理數據庫，挖掘的任務就是從用戶指定的數據庫中以不同的角度或不同的層次上采掘出一系列的統(tǒng)計結果，如分布情況、關系，對比、顯著性檢驗等，采掘結果用交叉表，特征規(guī)則，關聯規(guī)則，統(tǒng)計的曲線、圖表等表示，所以采用統(tǒng)計分析方法具有簡單、方便、直觀等優(yōu)點，最為合適。
因此對學生學習行為和綜合素質進行評價，一般采用模糊論中的模糊綜合評判及模糊聚類的方法，對評價結果采用了對定性和定量指標加權平均算出綜合素質評價得分并排名的方法，而且由于學生綜合素質的評價指標是動態(tài)變化的，往往選用動態(tài)聚類法對評判結果進行動態(tài)聚類分析。
3.6評價教學質里
教學評價是根據教育目標的要求，按一定的規(guī)則對教學效果做出描述和確定，是教學各環(huán)節(jié)中必不可少的一環(huán)。教學評價可以通過校園網收集學生對任課教師所講授、輔導課程的意見、評價。有關學生座談意見、學生打分評價、平時各項教學檢查、相應課程期末考試班級成績匯總等都是教學評價的內容，把這些數據要作為教師教授相應課程的檔案數據全部存人數據庫。
利用數據挖掘對數據庫中有關教學的各項評價進行分析處理，可以確定教師的教學內容的范圍和深度是否合適;選擇的教學媒體是否適合所選的教學內容和教學對象;講解的時間是否恰到好處;教學策略是否得當等。從而可以及時的將挖掘出的規(guī)則信息反饋給教師，以期更好地提高其教學水平，更好地服務于學生。
4結束語
總之，隨著信息量的急劇增長和對信息提取的更高要求，現在我們很難再依照傳統(tǒng)方法在海量數據中尋找決策的依據，這就必須借助數據挖掘去發(fā)掘數據中隱藏的規(guī)律或模式，為決策提供更有效的支持。雖然數據挖掘作為一種工具，它永遠也不能替代教師的地位，但是它可以為教師的決策提供科學的依據。數據挖掘技術本身就是人們大量實踐的結晶，它為建立傳統(tǒng)教學中很難獲取或不可能獲取的模型提供了捷徑。
醫(yī)療大數據的論文篇二
隨著時代的快速發(fā)展，招標代理企業(yè)的信息化進程是未來社會需求的必然產物，所以，企業(yè)只有不斷提升信息化建設的速度、提高自動化運營的效率，才能與時代的發(fā)展保持一致，以免被社會所摒棄。在招標代理企業(yè)的信息化管理過程中，還必須引進先進的管理觀念、高質量的人力資源以及科學的管理模式等。
信息化;招標代理;企業(yè)管理。
第一，重視程度不夠。由于高校對檔案管理重視程度不夠，在檔案管理工作中，沿用傳統(tǒng)的工作模式，對檔案進行人工檢索、整理、立卷和歸檔。即使大部分高校引進了先進的計算機設備，但是仍然只是發(fā)揮基本的輸入、輸出功能。由于缺乏現代化的管理系統(tǒng)，使得高校的檔案管理工作繁瑣，效率低下，限制了檔案管理的價值。教師及學生的檔案采集不全，檔案卷內目錄填寫不完整，檔案序號、文件編號、責任者、卷內文件的起始時間等信息有遺漏，檔案文件保密級別不限定。第二，從事檔案管理的人員素質不夠。部分高校沒有嚴格按照規(guī)定，完成檔案管理工作，甚至缺乏專門的檔案管理，只是簡單的將檔案堆在墻角里，使得檔案丟失，這給檔案查找工作帶來非常大的困難。而且從事檔案管理的人員，大部分是為了解決高校代課老師或教授配偶的工作，臨時安排的，他們大部分人員缺乏計算機操作技能，不能利用計算機技術對檔案信息進行開發(fā)和研究，并且缺乏工作積極性。第三，檔案管理平臺不健全。近些年來，高校電子文檔、表格、音頻、視頻等各種數據信息，種類繁雜，這些龐大的數據信息難以有效的管理及存儲。高校檔案數據資源不斷擴張，若不引入虛擬云存儲技術，就有可能引發(fā)資源存儲容量不夠，導致數據庫膨脹危險。
大數據的意義不是數據信息龐大，而是對數據信息進行高質量的處理。面對大數據時代的到來，高校如何在招生、教學、管理、就業(yè)方面進行大數據整合和管理，為高校的發(fā)展提供技術支持，是學校發(fā)展的重點工作。目前，很多學校已經建立了信息門戶、統(tǒng)一用戶管理與身份認證、綜合信息服務門戶，已經在信息管理中取得了進步，但是目前高校檔案管理仍存在很多挑戰(zhàn)。第一，組織維度。高校內各個部門應該優(yōu)勢互補，實現不同類型的大數據資源的優(yōu)質整合。例如在高校內各部門建立數據管理機構、將數據整合和管理常態(tài)化，該機構由各個部門分管領導直接負責，協調部門內部事務，并將數據整合工作納入年終評價體系，保障數據整合工作的效果。為加強高校檔案管理，建議高校成立活動領導小組和工作小組。如下：其一，領導小組。組長；副組長；成員；職責；其二，工作小組。組長；副組長；成員；職責：統(tǒng)籌安排檔案管理，研究制定管理措施；負責對檔案信息進行協調、監(jiān)督、考核。工作小組辦公室設在公司后勤，負責日常工作聯系及相關組織工作。第二，數據維度。高校檔案來源豐富，包括教師和學生的人事檔案、學籍檔案、醫(yī)療保健檔案、試題庫、學校的基建檔案、學校的資產檔案、財務原始報銷憑證、公文、電子郵件等。在檔案大數據應用時，要將檔案資源進行數據模型的轉換，將二維的信息轉換為多維的模型。第三，技術維度。在高校大數據時代，信息應用服務引領高校檔案由常規(guī)分析向廣度、深度分析轉變。師生用戶可以共享檔案信息，并從海量檔案信息中，挖掘出自己可用的信息，并從這些信息資源中進行價值判斷和趨勢分析，找出用戶和檔案之間的邏輯關系。4g移動通信終端、云技術與云存儲服務、校園app等媒介渠道的引入，可以解決檔案資源存儲的問題。
第一，增強服務意識，提高服務水平，爭取領導重視。大數據時代的來臨，檔案管理工作會面臨許多新情況、新特點、新問題。實現現代化的管理，需要提高領導干部的檔案意識，配備先進的設備，實現檔案管理的現代化，網絡化。第二，加強檔案管理教育培訓，提高管理人員的綜合素質。大數據的管理不在是傳統(tǒng)的簡單數據和信息的歸集，在信息化管理工作中，提高管理人員的素質是有必要的。加強人才培養(yǎng)，實現競爭上崗，培訓上崗，加強業(yè)務宣貫，為檔案管理創(chuàng)造一個新臺階。第三，提高檔案管理信息化利用水平。引進現代化檔案管理設備，用于快速檔案查閱、檢索、分析，提高工作效率，實現檔案管理的現代化辦公。一是加大資金投入，不斷完善檔案信息數據庫，不斷摸索檔案應用軟件和實際工作的結合，建立可行的檔案信息系統(tǒng)，提高檔案數據的實用性，使得檔案查閱更快捷、更方便、更可靠。二是建立規(guī)范的制度保障體系，提高信息化管理的技術水平。
今年兩會，大數據第一次出現在政府的工作報告中，這表明，大數據已經上升到國家層面。為了適應大數據時期，檔案管理工作對管理人員的要求越來越高，學習現代計算機技術、網絡技術、多媒體技術，跟上當代時代的節(jié)拍，對高校的發(fā)展有著重要的意義。
作者:張賢恩高秀英單位:棗莊市團校。
[1]楊似海，閆其春.大數據背景下的高校圖書館檔案管理策略研究[j].四川圖書館學報，2016，4（35）:81.
醫(yī)療大數據的論文篇三
大數據時代的教育管理在履行教育管理職能的過程中將更加凸顯管理的及時性、前瞻性、區(qū)分性、整合性、權變性等特點，為教育管理的變革帶來了大機遇。
2.1利用數據挖掘技術改革教學模式和教學方法
高等學校是培養(yǎng)人才的場所，教育的出發(fā)點是希望通過知識的傳授對學生成長產生影響，而知識的形成是一個長期的過程，模式一旦固定下來，改變就變得緩慢。在傳統(tǒng)的教育過程中，對學生的影響大部分都是預先設定好的，在教學計劃的指引下，教師與學生按部就班地開展教學活動。大數據完全有可能為這種教學活動重新注入新的活力，利用數據挖掘技術，對在紛繁復雜的日常教學中產生的數據進行綜合分析，歸納出具有預測性的內容。例如，可以了解什么樣的教學方法更適合學生的實際；當前上課的內容在哪個時間段更容易被學生接受；每個學生通過怎樣獨特的方式更容易掌握當前所學的內容；用什么方式鞏固提高知識更有效等等。甚至還可以通過對教學行為中產生數據的分析，歸納出學生最近的學習、思想和行為傾向，有效地預防教學活動中不當行為的出現。應用教學數據分析，一方面，課程教學活動會根據數據分析產生的新情況進行調整；另一方面，新的知識與新的教學方法會隨時被歸納出來，學習的內容更具有前瞻性。
2.2重視學習分析，促進教與學的融合
學習分析主要是對學生在學習中所形成的數據進行研究，對學生未來的學習表現以及潛在的問題進行合理的預測。學習分析在高等教育中的應用具有很多優(yōu)勢，在解決目前高校有關學習和教育經驗等諸多問題時具有巨大潛力。學習分析包含了學生在學習方面有何特點、學習方法怎樣、習慣怎樣、興趣如何，成績如何等內容，通過校園的信息化系統(tǒng)不僅能獲取學生的顯性行為數據，如作業(yè)完成的情況、實驗技能的情況、考核結果及考試成績，而且還能獲取學生的隱性行為數據，如參加課外及社團活動、互聯網社交情況等，根據數據可以預測建立學生在課程學習過程中額外教學資源支持的需求模型、測量學生特別的潛質、構建能夠改進和提高教學效率的彈性模式等，讓學生拓展在當前學習環(huán)境下的理解能力，鼓勵學生對自己的課程學習負責，增強學生自主管理學業(yè)發(fā)展的能力，為學生創(chuàng)造個性化的教育條件。對學生來說，學習分析能夠讓他們更好地了解自己在課程學習中所存在的問題，同時可以對自己的學習行為及習慣進行優(yōu)化，掌握學習的主動權，自主開展個性化的學習;對于教師與管理者來說，可以利用學習分析結果對課程質量進行綜合評估，從而能更加有效地改進教學方法、教學手段和教學內容，促進教與學的融合。
2.3不斷提升教師的綜合素質，重視數據分析能力的培養(yǎng)
教師的綜合素質包含許多內容，以往我們強調的是專業(yè)知識，因為這是教師展開正常教學，保證基本的教學品質的必備條件。不可否認，教師的專業(yè)知識是影響教學活動最重要的`因素，也是學生衡量一個教師優(yōu)劣的重要標準。但在大數據時代，未來的教學活動，教師除了要具備豐富的專業(yè)知識外，還需掌握一項重要的技能，即對教育數據的分析和研判，這或許成為教師在教學活動中關乎成敗的重要因素。大數據時代下教學活動將產生海量的教育數據，如何從中尋找出具有教學價值的內容，成為教師在教學活動中一項非常重要任務。通過對教育數據的挖掘和處理，教師能夠對學生各種相關數據進行綜合分析、關聯，并能及時采取應對措施使教學活動更加適應學生的需求，這樣既能激發(fā)學生的學習興趣，提高學習成績，也能促進學生身心健康發(fā)展。因此，為了迎接大數據帶來的新挑戰(zhàn)，高校要做好教師隊伍的建設工作，積極培養(yǎng)教育數據分析人才，應該盡早開設數據分析課程，以適應社會的發(fā)展和市場的需要。大數據技術的興起，高等教育將面臨著極大的挑戰(zhàn)，高等教育能否抓住機遇持續(xù)發(fā)展，直接影響到國家長遠的發(fā)展與興衰。隨著信息時代的發(fā)展，高等教育中對信息技術的應用也將越來越先進，越來越廣泛，大數據技術的推廣和應用已成燎原之勢，大數據管理必將滲透到高等學校教學管理的各個方面。同時，大數據技術將進一步促進學校和社會的互動，使高校和社會之間的關系更加緊密，學校教育與社會發(fā)展可以相互支撐，學校可實時把握社會需求，根據社會的實際需求來完成和制定教學規(guī)劃和進行相應的改革，而社會也能及時掌握高等教育人才培養(yǎng)的新動向，及時把新的教育成果應用到各個領域的生產、管理等過程當中?？傊?，通過大數據管理，學校、學生、社會三者能有機地聯系在一起，相互依賴，相互影響，相互促進，共同進步，為構建和諧社會做出應有的貢獻。
醫(yī)療大數據的論文篇四
：本文首先對大數據的基本含義進行概述，從營銷交流較為單一、營銷決策不合理、缺少客戶需求分析三個方面入手，對傳統(tǒng)網絡營銷中存在的主要問題進行解析，并結合大數據給網絡營銷帶來的影響，提出大數據在網絡營銷分析中的應用對策。
隨著大數據時代的來臨，越來越多的企業(yè)開始把大數據技術運用其中，在互聯網背景下，大數據技術作用得到了充分挖掘，讓企業(yè)獲取了一定成效。大數據在網絡營銷中應用較為廣泛，基于大數據背景下的網絡營銷已經成為了現代化營銷的核心內容，精準營銷在大數據中實現了升華。利用大數據技術，不但能夠有效提升營銷的精準性，同時還能給企業(yè)今后發(fā)展提供良好條件，對企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展起到了重要意義。下面，本文將進一步對大數據在網絡營銷分析中的應用進行闡述和分析。
西方國家相關人士普遍認為，大數據作為一種具備分布特性的數據集，主要借助電子技術、網絡技術等實現數據采集，自身含有一定的規(guī)模性和多樣性。在大數據背景下，通過戰(zhàn)略部署，不但可以便于諸多數據信息的采集，同時還能在這些數據的引導下實現專業(yè)處理[1]。換句話說，假設把大數據看作一個產業(yè)，要想獲取理想的效益，就要提升大數據“加工”能力，借助“加工”達到數據“保值增值”的目的。大數據示意圖見圖1：
隨著互聯網水平不斷提升，網絡營銷成為了當前企業(yè)廣泛應用的營銷方式。站在學術角度來說，大數據對企業(yè)網絡營銷發(fā)展起到了重要影響，并提供了一定發(fā)展空間。首先，促進網絡營銷方式的改變。隨著大數據時代來臨，給網絡營銷方式造成了巨大轉變，大會數據讓網絡營銷由之前的粗放形式逐漸更改成集約形式，并朝著精細化趨勢發(fā)展[2]。其次，對網絡營銷渠道的改變。大數據形成的基本要求在于人們對數據技術的應用和普及，形成數據的設備種類增多，人們可以借助較為快捷的設施實現采購。最為普遍的就是利用計算機或者智能手機進行網上交易，使得網絡營銷逐漸朝著移動互聯網的方向改變。
3.1營銷交流較為單一。
營銷交流單一主要指，企業(yè)在開展網絡營銷工作時，過于重視借助郵件、微信等形式將營銷信息傳遞到客戶手中，沒有對客戶自身需求和建議進行收集。在這種情況下，諸多企業(yè)無法從基礎上掌握客戶實際要求，即便一些企業(yè)開展了客戶信息采集工作，但是沒有對其加以綜合分析，無法對網絡營銷戰(zhàn)略進行優(yōu)化和完善，不能更好的把營銷產品以及服務傳遞給客戶。
3.2營銷決策不合理。
在傳統(tǒng)網絡營銷模式中，決策人員在設定營銷戰(zhàn)略過程中，一般是根據自身工作經驗來設定，導致營銷決策過于隨意性。例如，部分企業(yè)在明確新產品營銷戰(zhàn)略過程中，因為沒有對該產品歷史營銷信息進行采集，決策人員通常會憑借之前工作經驗來實現戰(zhàn)略部署。從實際角度來說，即便兩種類型相似的產品，在產品特性以及營銷方式上也會存在一些差異，面對的客戶群體也大不相同[3]。由此可見，假設營銷決策不合理，必將會給網絡營銷效果帶來直接影響。
3.3缺少客戶需求分析。
借助網絡來開展營銷工作時，因為相關技術有待完善，企業(yè)不能對客戶自身需求加以綜合分析。所以，企業(yè)需要向客戶傳遞諸多營銷內容來提升營銷效果。針對客戶群體而言，這些信息不僅無法讓其獲取具備較強價值的信息，同時還會給其網絡交易造成一定影響，從而無法保證客戶真實體驗。
4.1優(yōu)化網絡營銷方式。
4.1.1產品關聯精準營銷從產品關聯精準營銷角度來說，也就是通過對消費者消費需求情況，挖設部分消費關聯產品放置在一起。例如，大部分商場在結構分布上，往往在第一樓設置大量的化妝品和電子產品，也就是結合男女消費群體消費需求，把化妝品和電子產品進行結合，以此達到兩種產品營銷的目的。這是因為在消費群體消費過程中，主要以男女一起消費為主，而女生在購買化妝品的過程中，男生對化妝品的認識和需求相對較少，為了滿足男性消費者要求，通常會在化妝品周圍安置電子產品柜臺，便于不同消費群體消費，借助關聯營銷方式，提升銷售量。4.1.2引擎精準營銷隨著大數據時代的來臨，采用引擎營銷方式能夠降低消費者查找所需產品的時間和成本。而推薦引擎往往構建在海量數據分析基礎上的互聯網技術中。在引擎營銷方式的作用下，可以結合消費者采購需求推送對應的產品，或者對已經購買產品的消費者推送其他類似產品。在給消費者提供良好的體驗感受之后，可以達到快速推薦和營銷的目的[4]。例如，某寶購物網站，在消費者采購一些產品之后，頁面將會推送一些相似或者同種類型的產品等。4.1.3社交網絡精準營銷網絡社交營銷則是指，通過社交平臺實現產品推送和營銷，例如微信、微博等。社交網絡消費群體之間存在一定的關聯性，通過對網絡連鎖反應的挖掘，能夠讓營銷效果更具合理性和規(guī)范性。例如，通過微博營銷，借助粉絲經濟效益實現產品推送。利用明星效應，將部分產品推送給微博用戶，以此獲取理想的營銷效果。此外，可以通過建設品牌粉絲經濟體系，提升消費群體粘性，調動消費群體再次購買意愿。社交網絡精準營銷示意圖見圖2：
4.2提升網絡營銷廣告?zhèn)鞑ゾ珳市浴?BR> 在傳統(tǒng)網絡營銷過程中，大部分企業(yè)一般采用較為粗放的網絡營銷方式，例如廣告，這種方式將不能從基礎上給企業(yè)創(chuàng)造理想的效益。所以，需要借助大數據技術，提升網絡營銷廣告?zhèn)鞑サ臅r效性和精準性。首先，結合客戶所在情景，推送對應廣告。消費情景對客戶消費有著直接影響，決定消費者采購行為。假設消費者在采購部分產品之后，隨后消費者在網絡采購時，根據前一次產品搜索情況而推送一些各種產品信息，將會讓消費者存在一定的反感心理，影響其采購。因此，企業(yè)需要對消費者消費需求和情景進行分析，并以此推送更為精準的廣告信息。其次，提升客戶選擇廣告的自由性。在傳統(tǒng)網絡營銷模式中，一般采用彈射廣告窗的方式來吸引消費者，從而引發(fā)消費者不滿[5]。在這種情況下，可以借助大數據技術創(chuàng)新網絡廣告推送方式和格式，提升推送的精準性。
4.3加強網絡營銷市場定位。
首先，加強客戶數據分析，明確市場定位。在進行大量數據采集的同時，建立客戶數據庫。在此環(huán)節(jié)中，需要注意確保收集各項數據的真實性，借助多種方式和渠道，實現客戶信息的收集整合。利用數據挖掘技術，對客戶基本信息加以綜合分析，掌握客戶屬性。并且，把營銷產品屬性和客戶屬性進行對比，對產品在營銷市場中的占比和份額進行初步評估。其次，借助消費市場對市場定位精準性加以評估。要想將產品快速的營銷到市場中，可以應用大數據技術在初步定位以后，利用消費市場，對定位方案加以綜合評估。假設根據產品定位結合對其營銷，可以獲取較為理想的營銷效果，則預示著企業(yè)營銷產品在市場定位設定中較為精準，可以繼續(xù)采取此營銷方案。反之，需要對產品定位方案進行適當修整。最后，編制專業(yè)的客戶反饋體系。編制客戶反饋體系的目的有兩點，第一，在營銷產品初步定位過程中，經過市場考證，企業(yè)可以借助客戶反饋體系對客戶消費需求進行采集，尤其是產品營銷的部分意見，根據客戶情況對產品營銷方案進行修整。第二，假設產品營銷定位沒有經過市場考證，企業(yè)可以利用客戶反饋信息總結失敗因素，給后續(xù)產品精準定位奠定基礎。
4.4提高網絡營銷服務的個性化程度。
為了從基礎上提升網絡營銷服務個性化水平，企業(yè)不僅可以借助大數據技術對客戶個性化需求進行總結，同時還能給其提供針對性服務。首先，利用大數據技術掌握客戶個性化需求。隨著互聯網技術的全面普及，企業(yè)可以借助網絡實現對客戶基本信息的采集。但是在此過程中，因為當前的網絡管理水平有待提升，諸多信息真實性和精準性無法保證，甚至部分信息之間沖突較大。所以，企業(yè)需要借助大數據技術對客戶需求進行了解，確保采集的各項信息具備真實性。并且，企業(yè)需要從采集的數據中挑取重要信息，以此減少數據分析成本投放。其次，加強個性化服務設計。要想合理設計個性化服務，企業(yè)應該從兩個方面入手。第一，受到現實因素的影響，企業(yè)無法逐一對客戶個性化需求進行核查和提供，這就要求企業(yè)對客戶個性化需求相同處有所認識，結合共同性提供個性化服務[6]。第二，假設根據客戶個性化需求提供對應服務，企業(yè)服務成本必將會隨之提高。所以，企業(yè)需要對客戶個性化需求加以具體分析，要求企業(yè)在給客戶提供個性化服務的同時，也要確保不會給企業(yè)經濟方面帶來影響。
總而言之，通過應用大數據技術，可以有效提升產品競爭性和效率性。在開展網絡營銷工作時，把大數據技術運用其中，不但可以給企業(yè)創(chuàng)造理想的效益，同時也能給消費者提供良好的消費體驗，以此提高營銷效率和質量。所以，在網絡營銷過程中，企業(yè)需要時刻掌握營銷發(fā)展動向，并借助大數據技術自身優(yōu)勢，對當前網絡營銷戰(zhàn)略進行修整，從而提升我國網絡營銷水平。
[3]莎仁高娃.大數據背景下企業(yè)營銷管理創(chuàng)新方法探討[j].現代營銷(經營版),2018(09):160.
作者：趙平。
醫(yī)療大數據的論文篇五
隨著信息時代的到來，人們生活中的各個方面都開始涌現出海量的數據。這些大數據以驚人的速度增長，使得人們需要運用更加高效的方法來處理和分析這些數據，從而獲得有價值的信息和洞察。在我與大數據打交道的過程中，我深深領悟到了大數據的重要性和它對我們生活的影響力。在這篇文章中，我將分享我對大數據的心得體會。
首先，大數據為我們提供了更全面和準確的信息。在過去，我們往往只能憑經驗和感覺來判斷事物的發(fā)展趨勢和決策的方向。然而，隨著大數據的普及，我們可以通過收集、分析和挖掘大量的數據，了解事物的真相和本質。比如，在市場營銷領域，大數據可以幫助企業(yè)分析用戶購買行為、消費偏好和市場趨勢，從而制定更加精準和有效的推廣策略。在醫(yī)療健康領域，大數據可以幫助醫(yī)生分析患者的病例和治療效果，為患者提供更加個性化和有效的治療方案。通過大數據，我們可以更加科學地進行決策和規(guī)劃，使我們的行動更加明確和高效。
其次，大數據為我們提供了更深入和全面的洞察。傳統(tǒng)的數據處理方法往往只能分析孤立的數據點，而難以發(fā)現數據之間的聯系和規(guī)律。然而，大數據具有強大的處理能力，可以將各個領域的數據進行整合和分析，從而幫助我們發(fā)現隱藏在龐大數據中的規(guī)律和趨勢。比如，交通領域的大數據可以幫助我們了解城市交通狀況和交通擁堵的原因，從而優(yōu)化交通管理和規(guī)劃。而在科學研究領域，大數據可以幫助科學家們分析海量的實驗數據，發(fā)現科學事實和新的知識。因此，只有運用大數據的方法，我們才能夠獲取到更加準確、全面和系統(tǒng)的洞察，為我們的工作和生活帶來更大的價值。
第三，大數據為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間。在信息時代，數據已經成為企業(yè)競爭的重要資源。通過收集和分析大數據，企業(yè)可以了解市場需求、優(yōu)化產品和服務，并制定合適的商業(yè)策略。比如，Amazon通過分析用戶購買記錄和偏好，為用戶推薦個性化的商品，提高銷售效率和用戶滿意度。而在政府組織中，大數據可以幫助政府進行城市規(guī)劃、資源分配和社會管理，提高行政效率和服務質量。此外，大數據還為創(chuàng)新提供了更多的可能性。通過挖掘大數據中的信息和資源，創(chuàng)業(yè)者可以發(fā)現新的商業(yè)機會和創(chuàng)新方向，為社會的發(fā)展帶來新的動力和活力。
第四，大數據也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，大數據的處理和分析需要高度的技術和運算能力。大數據往往以海量的形式存在，數據存儲、處理和分析需要龐大的計算資源和算法模型。其次，大數據的安全和隱私問題也引起了人們的關注。隨著大數據的應用，個人和機構的隱私面臨著更大的風險，需要制定更加完善的數據保護和隱私政策。此外，大數據的分析和使用也需要遵守法律和倫理的規(guī)范，避免濫用和侵犯他人的權益。
綜上所述，大數據對我們生活的影響力是巨大的。通過大數據的處理和分析，我們可以獲得更全面、準確和深入的信息和洞察。大數據為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間，也為創(chuàng)新提供了更多的可能性。然而，大數據的應用也面臨著一系列的挑戰(zhàn)和問題。因此，我們需要積極應對這些挑戰(zhàn)，保障大數據的安全、隱私和合法性，從而更好地利用大數據的力量，為我們的社會和生活帶來更大的進步和發(fā)展。
醫(yī)療大數據的論文篇六
大數據從被人們所熟知到現在各大領域的廣泛應用，標志著人類已經正式走入“第三次工業(yè)革命”時代。大數據在營銷領域的應用使傳統(tǒng)的營銷活動變得更加的科學化和個性化，本篇大數據論文的筆者認為，在享用大數據帶來的便利同時，需要兼顧大數據帶來的倫理問題。
近些年隨著移動互聯網、物聯網、云計算的迅猛發(fā)展，it業(yè)又出現了一個新名詞——大數據（bigdata），“大數據”（bigdata）的橫空出世是it行業(yè)又一次顛覆性的技術變革，且已在各行各業(yè)逐漸形成燎原之勢，大數據的出現不僅給當今世界帶來了翻天覆地的變化，同時也潛移默化的影響著人們生活的各個領域。
對于大數據的概念，迄今為止仍然沒有形成統(tǒng)一的準確定義，francisdiebold是第一個提出“大數據”術語的學者，他認為：大數據就是正在激增的數量和潛在的相關數據，主要是當今空前發(fā)展的數據記錄和存儲技術。而meta集團（現為gartner）的分析師douglaslaney（）在研究報告中，就指出數量（volume）、速度（velocity）和種類（variety）的增加可能是未來的一大趨勢。雖然這一描述最先并不是用來定義大數據的，但在此后的十年間很多企業(yè)如ibm和微軟仍然使用這個“3vs”模型來描述大數據。對此也出現了一些不同的意見，大數據及其研究領域具有影響力的領導者的國際數據公司（idc）在20做的報告中定義大數據為：“大數據技術描述了新一代的技術和架構體系，通過高速采集、發(fā)現或分析，提取各種各樣的大量數據的經濟價值?！睆倪@個定義來看，大數據的特點可以總結為4個v，即volume（數量），variety（種類），velocity（速度）和value（價值）。4vs和3vs的不同之處就是增加了一個價值，指出了大數據最為核心的問題就是如何從規(guī)模巨大、種類繁多、生成快速的數據集中挖掘價值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）對大數據的定義進行了統(tǒng)一：大數據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。由于利益相關者的角度不同，因此學者們對大數據定義的表述也不盡相同，但大數據的重要性卻得到了一致的認同，即大數據在其數據量、數據復雜性和傳播速度三大方面都顯著的超出了傳統(tǒng)的數據形態(tài)，也超出了現有的技術處理手段。
正是有了數據的爆炸式增長，大數據已經在學術領域、商業(yè)領域乃至政治領域都得到了密切的關注?！秐ature》出版了?？癰igdata”，從互聯網技術、網絡經濟學、超級計算、環(huán)境科學和生物醫(yī)藥等多個方面介紹了大數據帶來的挑戰(zhàn)。年《science》推出關于數據處理的?？癲ealingwithdata”，討論了數據洪流（datadeluge）所帶來的機遇，同時也指出如果能夠有效地利用好這些數據，人們將會得到更多的機遇，并能對社會發(fā)展產生巨大的推動作用。
國外學者danielnunan（）就指出了大數據可能會產生影響的五大領域：社交網、數據所有權、存儲問題、數據收集、公眾隱私，因此大數據時代各大領域都將迎來新一波的迅猛發(fā)展期，同時它也決定了未來商業(yè)的發(fā)展趨勢，尤其在營銷領域大數據與營銷的結合更是顛覆了傳統(tǒng)的營銷模式。
2-1營銷活動將更科學化。
大數據的特征是容量大、種類多、高速度和有價值，因此大數據時代的營銷不再是基于經驗和直覺，而是基于科學的數據分析進行精準營銷。曾經有過一個經典的大數據案例講的就是“啤酒與尿布”的故事，在20世紀末的美國沃爾瑪超市中，超市的管理人員意外的發(fā)現兩個毫無關聯的物品啤酒和尿布會經常同時出現在一個購物籃中，后續(xù)研究發(fā)現原來是因為美國一般都是年輕的爸爸出來為小嬰兒購買尿布，順便為自己購買啤酒，當然其中就用到了商品間的關聯算法，而大數據正是通過海量的數據來實現精準的營銷為企業(yè)競爭贏得先機。
2-2營銷活動將更個性化。
隨著數據的挖掘、采集、分析等環(huán)節(jié)的效率不斷地提高，大數據的大容量、高速度、多樣性以及高價值四個特點使得個性化的營銷服務成為可能。營銷的最終目的就是能夠準確的了解每一個潛在的或者現實的客戶需求并為其提供滿意的產品和服務從而實現利潤最大化，而大數據恰好能夠利用其顯著的優(yōu)勢，從海量的數據中提取有用的信息，準確地把握客戶的興趣點，了解客戶的個性偏好，因此大數據背景下利用網絡技術平臺提供個性化服務是未來的一大趨勢。
2-3企業(yè)營銷組織機構和人員工作職能將圍繞數據展開。
大數據時代下對于企業(yè)來說數據是最重要最珍貴的資源，因而數據的收集和整理以及數據的分析和處理將是營銷人員制勝的關鍵。因此營銷人員的工作將更多的是圍繞著數據的采集、分析和處理展開。在營銷領域采用數據挖掘是營銷發(fā)展到一定階段的必然趨勢，而數據挖掘技術的應用能對企業(yè)的營銷管理帶來很多顯著的利益，因此未來企業(yè)的營銷人員的職能會發(fā)生轉變，以數據挖掘、分析為主的組織機構將會成為企業(yè)的重要職能部門。世界著名的管理咨詢公司埃森哲和麥肯錫都先后發(fā)布報告稱，數據科學家的需求將會持續(xù)擴大，未來如何培養(yǎng)高技能的數據人才會是各大數據業(yè)務公司的重中之重。
2-4營銷活動將可預測。
大數據是一場技術性的革命，海量的數據資源使得營銷管理開啟量化的進程，而運用數據進行決策是大數據背景下營銷模式的一個重要特征。未來企業(yè)的競爭將是數據的競爭，誰能挖掘潛在的客戶掌握客戶的需求誰將能取勝，因此企業(yè)營銷活動的成敗關鍵就在于是否能準確地判斷顧客的價值，而大數據的出現使得營銷管理活動能夠實現精確的預測成為可能。大數據之“大”就是數據量大，能搜集全面和綜合的數據，并再結合數據算法建模的使用，便能充分地挖掘數據間的相連性，從而來預測市場的發(fā)展趨勢，幫助提升營銷活動的'可預見性。
總之，大數據時代的到來給營銷領域帶來了巨大的商機?？烧斎藗冞€沉浸在大數據所帶來的各種便利和價值的時候，有一個問題已慢慢引起了全世界的關注，即大數據營銷活動中一些有悖于道德倫理問題的存在令人擔憂。
3大數據時代面臨的挑戰(zhàn)。
3-1數據的質量問題和數據人才的缺乏。
大數據的“大”是指數據量大，但數據量大不一定代表信息量大或者數據的價值大，相反由于數據量太大容易造成很多繁雜無用的垃圾數據的泛濫。高質量的數據是大數據發(fā)揮效能的重要手段，因此如何應用相應的技術手段對大量的數據進行深加工成為企業(yè)發(fā)展的關鍵。同時由于大數據時代營銷人員的職能已逐漸轉化為數據相關的工作，而數據人才的缺乏也是當今營銷領域的一大挑戰(zhàn)，因此如何培養(yǎng)數據人才充分利用數據的挖掘采集和分析技術來獲取高質量的數據信息是我們的當務之急。
3-2數據的復雜化難以管理。
當今世界對數據的爭奪問題已日趨白熱化，各大企業(yè)都為獲取有效的數據信息來贏得競爭的優(yōu)勢。雖然數據就像黃金一樣把它們放在一個數據庫可以保證安全，但這卻不是一個實際的處理方案，一方面沒有那么大的內存去存儲；另一方面由于數據的珍貴，每個企業(yè)都小心翼翼地將數據當作財產一樣存儲在不同的服務器上，彼此之間互不連通形成一個個“數據孤島”。而大數據時代又需要廣泛的研究數據間的相關性才能從中發(fā)現客觀規(guī)律，需要個體和集體的配合才能實現數據的共享從而實現數據的價值最大化。
3-3公眾和個人隱私問題日益凸顯。
當今數據的收集和存儲能力已遠遠超過了數據的利用率（jacobs，），而目前這兩種能力還不能有效的結合，使得數據的利用率較低且數據的泛濫很可能會使得公眾的隱私受到侵犯。在大數據的營銷過程中很多用戶相關的信息都是以數據的形式存儲在電腦上，而互聯網的廣泛傳播使得數據的隱私問題越來越令人擔憂。例如，很多企業(yè)為了經濟利益將用戶的個人資料私自出售，甚至還有一些不法分子竊取用戶的個人信息對用戶進行詐騙等，這已給個人造成了嚴重的困擾。
3-4數據精準性與服務精準性不對稱。
盡管大數據營銷可以讓企業(yè)了解客戶的需求，但精準的數據不一定能全面把握客戶的心理活動。比如說一個顧客一直徘徊在商場一樓的鞋子特價區(qū)，此時這個顧客的舉動可能說明了這個顧客對鞋子是有需求的，但不能說明這個顧客一定是一個價格敏感者。盡管大數據的確能夠發(fā)現、跟蹤和分析消費者的每個顯性變化，但卻無法全面把握消費者的內心活動，因為顧客的購買心理本來就是一個“暗箱”，他的購買行為是由很多因素綜合決定的，可能是心理，可能是價格，還有可能是環(huán)境因素，等等。因此盡管大數據能夠提供精準的數字，但卻很難提供精準的預測，這里面涉及了一個不可確定性因素，就是顧客的心理。
4大數據背景下營銷領域倫理問題的解決途徑。
大數據對于營銷領域來說是一把雙刃劍，既是機遇也是挑戰(zhàn)。它既能給企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價值，有效地提升企業(yè)的競爭力，同時也可能因為安全隱患問題給社會帶來極大的危害。因此，本文試著從國家、企業(yè)以及技術手段三個層面來探討如何有效地規(guī)避大數據自身帶來的倫理問題。
4-1國家應當制定相應的法律法規(guī)來約束不法行為。
由于我國相對于西方發(fā)達國家來說，大數據營銷起步較晚，因此相關的法律法規(guī)還不是很健全，許多不法分子利用一些法律漏洞來竊取消費者的隱私、侵害消費者的利益。從宏觀層面來說，國家是市場有序進行的保證，而法律是依靠國家的強制力來維護公共生活的秩序。因此國家應加強相關的法律法規(guī)的建設來嚴厲打擊不法分子、保護消費者的隱私安全。
4-2通過行業(yè)自律來約束自身的倫理機制。
由于法律僅僅是外在的約束因素，而要從根本上解決問題還需要加強行業(yè)的內在自律性，加強企業(yè)的內在道德觀念，自覺的遵守道德約束。而事實證明，企業(yè)通過建立消費者隱私的保護機制，依法保障消費者的合法權益，是解決這些倫理問題的源頭。（3）利用技術手段解決自身的問題。大數據的安全隱患問題是由大數據發(fā)展過程中自發(fā)產生的，因此可以充分的利用技術的優(yōu)勢有效的規(guī)避這些問題。人的自律行為是需要相當大的決心的，因為往往拒絕不了利益的誘惑，而法律的制定往往是滯后于技術的進步，人們往往是等到出現了問題后才會想辦法制定相關法律，事實上也正是因為技術的不完善才給了那些不法分子鉆空子的機會，因此依靠技術自身的優(yōu)勢來解決大數據背景下營銷倫理問題是最切實有效的。
5結論。
大數據與營銷管理領域的結合也是時代發(fā)展的必然趨勢，更是企業(yè)在激烈競爭下取勝的關鍵舉措。與此同時，我們在享受大數據帶來的巨大商業(yè)價值時，也應客觀的認識到大數據時代的安全相比傳統(tǒng)安全更加復雜，對此理應結合法律的強制措施和行業(yè)的自律以及技術的顯著優(yōu)勢，來保障大數據背景下營銷朝著正確的方向發(fā)展。
醫(yī)療大數據的論文篇七
我國高校自主招生政策的制定和執(zhí)行，主要目的在于為高校選撥高質量生源，簡化招生運行流程，為具有創(chuàng)新潛能的人才提供優(yōu)先選擇高校的途徑。
顯然，在這種政策制度下，高校教育成本的構成有所變化。
高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分為兩個部分：招生成本和學生培養(yǎng)成本。
首先，自主招生制度下高校需要增加招生過程中的成本。
對于傳統(tǒng)的高校教育而言，高校投入的招生成本較少，大部分成本是政府對于統(tǒng)一“高考”平臺的構建和運行成本。
在自主招生制度下，高校需要完成包括入學標準制定、考生入學測試和招生錄取實施在內的自主招生流程，如果參照“高考”標準嚴格執(zhí)行筆試命題、筆試組織、筆試閱卷、面試執(zhí)行、綜合考評等，這其中涉及的人力成本和實際物質消耗成本均會大大提高高校的招生成本。
統(tǒng)計表明，[2]高校通過自主招生招收學生的人均成本是通過高考形式招收學生的人均成本的數倍乃至數十倍。
另外，自主招生制度無疑為考生提供了一個雙向選擇的機會，由于自主招生與高考并不沖突，這令大部分考生傾向于報考擁有較好口碑且實力較強的高校。
高校的教育質量不僅和教學過程相關，更和高校的公用資源緊密相關。
高等教育本身不僅需要獨具優(yōu)勢的師資力量，更需要具有一流水平的硬件設施支持。
因此，高校要想吸引優(yōu)質生源參加本校的自主招生并開展有針對性的人才培養(yǎng)，就必須要構建強大的師資隊伍，并加大對公共資源的建設力度，這都需要加大教育成本投入。
其次，自主招生制度下高校需要提高學生的培養(yǎng)成本。
自主招生不僅僅是招收學生的途徑，更是對學生進行選拔培養(yǎng)的重要方式。
雖然大部分高校并未設立單獨的培養(yǎng)自主招生考生的機構，但部分國內一流高校都以因材施教、分流培養(yǎng)為基準，建立了重點培養(yǎng)創(chuàng)新意識和能力的獨立學院，如清華大學的計算機科學實驗班、北京大學的元培學院、浙江大學的竺可楨學院和哈爾濱工業(yè)大學的英才學院等。
高校也為這些面向優(yōu)質生源的獨立學院提供了更多的教學資源和優(yōu)質的師資力量。
隨著高校自主招生制度的確立，這些獨立學院的招生名額逐年增加，而通過自主招生途徑入學的學生占獨立學院生源的比例也逐年增加。
換言之，自主招生制度為高校的這些獨立學院提供了更多的生源選擇，高校也間接為自主招生提高了教育成本投入。
二、構建高等學校自主招生的監(jiān)督體系。
鑒于高校教育的特殊性，高校自主招生的具體教育成本核算難以像企業(yè)產品生產的成本核算那樣明確、清晰，對于自主招生的公平性問題，則更加難以進行數字化的量化計算。
因此，提高高校自主招生的教育投入使用效益，保障高校自主招生過程中的教育公平，需要間接地從構建高校自主招生的監(jiān)督體系入手，從而完善高校自主招生政策。
(一)招生環(huán)節(jié)的監(jiān)督體系構建。
首先，構建和完善高等學校自主招生環(huán)節(jié)的內部約束監(jiān)督機制。
高等學校自主招生針對的是具有創(chuàng)新能力和特殊才能的高中畢業(yè)生。
在招生中要明確統(tǒng)一的招考標準，嚴格執(zhí)行招生簡章的招考流程，構建科學合理的招考組織結構和權力網絡，最大限度地實現招考過程的公開透明，從根源上杜絕權利尋租的空間。
同時，要依照《教育部關于實行高等學校招生工作責任制及責任追究暫行辦法》等文件的相關規(guī)定，制定相應的工作細則，如相應的公示制度、回避制度等，并嚴格按照法律法規(guī)追究當事人及相關領導的責任。
其次，構建和完善高校自主招生環(huán)節(jié)的外部約束監(jiān)督機制。
外部監(jiān)督的主體既可以是高校主管部門或當地政府，也可以是公眾百姓。
高校主管部門和當地政府可以成立專門的或者臨時的監(jiān)管機構，專職管理高校自主招生過程中的各種行為，并對違規(guī)行為進行查處。
同時，還要開通相應的監(jiān)督舉報通道，如電子信息平臺、舉x箱和監(jiān)督熱線等，為公眾監(jiān)督檢舉提供便捷的言路渠道。
相對政府部門而言，公眾則能夠更加直接地發(fā)揮更為有效的監(jiān)督作用。
對高校自主招生環(huán)節(jié)的監(jiān)督，不僅是公眾的權利，某種程度上也是公民的義務。
作為高校自主招生的直接參與者和利益相關者，參加自主招生的考生和家長有權監(jiān)督自主招生環(huán)節(jié)的全過程，提出存疑之處并加大約束力度。
而其他知情公眾也有權參與監(jiān)督，當發(fā)現高校實際操作與公開的基本標準和過程不相符時，應及時向相應部門或媒體提供真實、有效的監(jiān)督舉x息。
(二)學生培養(yǎng)環(huán)節(jié)的監(jiān)督體系構建。
學生培養(yǎng)環(huán)節(jié)中的教育成本投入需要綜合考慮教育的效率和公平性問題，該環(huán)節(jié)的監(jiān)督體系主要體現在如何因材施教地構建和實現多元化的人才培養(yǎng)評價機制。
對于自主招生的優(yōu)質生源，不采用專門的人才培養(yǎng)方案將大大降低人才培養(yǎng)的效率，同時為了兼顧教育公平性原則，應將人才培養(yǎng)方案同時面向所有入學學生，充分調動學生的積極性，令學生能夠為了同樣的優(yōu)質教育資源進行公平競爭。
多元化的人才培養(yǎng)機制可以通過按大類進行低年級教育、按興趣自主選擇高年級專業(yè)、采用導師制和學分制的雙重評判標準等方式實現。
高校要將優(yōu)質的教育資源應用于具有潛力的學生群體中，在完成普及式高等教育的同時致力于創(chuàng)新人才的培養(yǎng)。
進而綜合對高校培養(yǎng)優(yōu)質生源的能力和方案有效性進行評估監(jiān)控，以促進學生培養(yǎng)環(huán)節(jié)中教育成本投入的效果最大化。
另外，學校建設和人才培養(yǎng)是一個相輔相成的過程，構建高水平的師資隊伍和建設一流的硬件設施不僅能夠提高高校自主招生的吸引力，也有助于高端人才培養(yǎng)。
醫(yī)療大數據的論文篇八
在當今科技發(fā)展迅猛的時代，大數據已成為不可忽視的重要資源。它為我們的生活帶來了很多改變，也給企業(yè)、政府和個人提供了更多機會。通過對大數據的學習和實踐，我意識到了大數據的重要性和潛力。在這篇文章中，我將從數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用五個方面分享我對大數據的心得體會。
首先，數據收集是進行大數據分析的基礎。無論是企業(yè)、政府還是個人，我們都應該積極參與數據收集。在大數據時代，每個人都是潛在的數據生成源。企業(yè)可以通過設備和傳感器收集銷售數據和用戶行為數據，政府可以利用數據收集來改善公共服務，個人可以通過社交媒體和移動應用來分享自己的數據。數據的多樣性和數量越大，分析結果越準確，應用場景也會更多。
其次，對數據進行分析是利用大數據的核心。大數據分析可以幫助企業(yè)和政府發(fā)現隱藏的模式和趨勢，為決策提供有力支持。在我們的日常生活中，大數據分析也是無處不在的。我們可以通過購物網站推薦來發(fā)現感興趣的產品，通過社交媒體的算法來找到和我們興趣相投的人。然而，大數據分析不僅僅是利用算法和工具，還需要人的智慧去理解數據背后的故事。
第三，數據隱私是大數據時代面臨的主要問題之一。隨著數據的不斷增長，隱私問題也日益突出。個人數據的泄露可能導致信息被濫用，對個人和社會帶來無法估量的風險。因此，數據隱私保護應該成為我們在使用大數據時考慮的重要因素。政府需要制定相應的法律和法規(guī)來保護個人隱私，企業(yè)需要建立嚴格的數據使用和保護機制，個人也應該提高自我保護意識，選擇安全可靠的應用和平臺。
第四，數據治理是保障數據質量和安全的重要手段。數據治理是一種組織和管理數據的方式，涉及到數據的標準化、清洗、分類和存儲等方面。數據治理的目標是確保數據可靠和可用，提高數據價值和利用率。在數據治理過程中，需要建立明確的責任和權限，制定相應的規(guī)范和流程，采用合理的技術手段來保護數據的完整性和安全性。
最后，大數據的應用是實現數據價值的最終目標。大數據的應用可以涵蓋各個領域，如金融、醫(yī)療、交通和教育等。通過大數據分析，金融機構可以預測風險，提高客戶滿意度；醫(yī)療機構可以個性化治療，提高療效；交通部門可以優(yōu)化交通流量，減少擁堵；教育部門可以根據學生的興趣和能力提供個性化教育。大數據的應用可以為企業(yè)提供競爭優(yōu)勢，為政府提供決策支持，為個人提供個性化服務。
綜上所述，大數據是當今信息社會的重要資源，對企業(yè)、政府和個人都具有重要意義。通過對大數據的學習和實踐，我深刻認識到了數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用的重要性和挑戰(zhàn)。在未來的發(fā)展中，我們需要更加重視數據的收集和利用，同時加強對數據隱私的保護和數據治理的規(guī)范，以實現大數據的最大價值。
醫(yī)療大數據的論文篇九
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?！斑@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’?！癧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。“謝謝舍恩伯格！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。
醫(yī)療大數據的論文篇十
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。
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。
醫(yī)療大數據的論文篇十一
摘要：橋梁在長期重荷載、大交通量的運營情況下，大部分都出現了不同程度的病害。對這些橋梁進行病害分析，提出相應對策，進行維修加固，具有顯著的經濟效益和社會效益。大部分橋梁都具有一定的超載能力，只要找到病害的原因，并進行相應的維修加固，其大多數是可以繼續(xù)運營的。本文探討了橋梁工程常見病害分析及維修加固措施。
橋梁在使用了一定的時期后，由于氣候、荷載、特別是超限超載等方面的原因，橋梁的損壞速度會不斷的加快，如果不及時進行橋梁的維護，將會嚴重縮短橋梁的使用年限，甚至發(fā)生嚴重的安全事故。因此，加強對橋梁的檢查，及時地對橋梁進行有效的維護、維修與加固，對延長其使用壽命、保證其承載及通行能力、保證行車安全、保持橋梁的良好的使用狀態(tài)，具有十分重要的意義。
橋梁病害的定義一般都由定性標準和定量界限兩部分組成。定性標準從病害的形狀和表象上進行界定，以從外觀上將病害明顯區(qū)別開，它是確定病害種類的主要依據;定量界限是便于檢查和處理的角度出發(fā)人為確定的界限。鋼筋混凝土橋梁的常見病害主要有：裂縫、混凝土碳化及鋼筋銹蝕、梁體表面剝蝕、結構構造的破壞、地基不均勻沉降引起的破壞等。鋼筋混凝土橋梁按照病害不同的嚴重程度可分為四類：
1、完好或基本完好。
橋梁結構基本滿足上述要求，與建造時比基本沒有可觀測到的病害。
2、輕微損傷的病害。
這類病害并不影響結構的承載力、剛度、完整性及其使用功能，但要消除由于它們造成的損傷則需要額外的費用，有時還要在使用過程中對結構作系統(tǒng)的觀察。
3、一般性損傷的.病害。
這類病害雖不一定影響結構應有的承載力，但卻使它們的使用性能下降，維護費用增大，有時還影響觀感，使人們有不安全感。
4、嚴重性損傷和破壞性損傷的病害。
這類病害往往表現為所采用的材料強度不足，或者構件殘缺有傷，或者所選取的構件截面尺寸不夠，或者所安裝的連接構造質量低劣或使用環(huán)境惡劣。
1、橋面鋪裝層的維修加固。
（1）局部修復鑿補法。
將水泥混凝土鋪裝層的表面鑿毛，深度以使骨料露出為準;用清水沖洗干凈斷面并充分潤濕，涂刷上同標號的水泥砂漿（或其他粘結材料），最后在橋梁承載能力容許范圍內，鋪筑一層1~5cm厚的水泥混凝土鋪裝層。
（2）重新澆筑混凝土面板。
橋面板的破裂和其他損壞特別嚴重，混凝土質量或施工狀況特別不良，且無適用的修補方法時，就必須采用重新澆筑新的混凝土橋面板的措施，施工時，將原有的行車道鋪裝全部拆除，再將行車道表面清掃干凈，必要時鋪入適量短鋼筋，配置上1~2層鋼筋網，澆筑整體化混凝土。
（3）橋面補強層加固法。
即在舊有橋面上，重新加鋪一層混凝土或鋼筋混凝土補強層，此方法既修補已出現裂縫、剝離等損壞的橋面板，又能加高原有梁板的有效高度，增加梁板的抗彎能力，改善鉸結梁板的荷載橫向分布，從而提高橋梁的承載能力。
2、橋梁結構裂縫宜采用塞縫灌漿維修加固。
塞縫灌漿是把按一定比例配制的水泥（砂）漿環(huán)氧樹脂（砂）漿，通過噴漿機按一定壓力灌入結構物縫隙內，起到填塞裂縫、避免鋼筋銹蝕并提高結構整體強度的作用。塞縫灌漿是用膠結材料把結構的裂縫填滿，使力的作用、傳遞盡可能恢復到原來狀態(tài)。塞縫灌漿一般用于處理橋梁上部、下部結構裂縫，灌漿分為水泥漿、水泥砂漿、環(huán)氧樹脂漿、環(huán)氧樹脂砂漿等，具體采用哪一種，應視實際情況而定。通常水泥（砂）漿用于石砌墩、臺和拱圈裂縫，由裂縫的大小來決定灌漿中是否摻砂，采用水泥（砂漿造價低、效果好。環(huán)氧樹脂漿一般用于鋼筋混凝土結構物，因為鋼筋混凝土構件產生的裂縫較小，易灌滿，粘結性好;環(huán)氧樹脂砂漿多用于橋面裂縫。
3、橋梁基礎加固。
對于位于天然地基上的淺基礎，由于埋置深度較淺，易受河水沖刷而淘空。受河水改道沖刷橋梁引道，導致橋臺基礎沖空，引道被毀。橋梁地基局部軟弱，致使橋臺發(fā)生不均勻沉降，引起橋臺開裂等。針對以上病害，采取對河床用漿砌片石進行鋪砌，上游河床設置丁壩、打木樁擴大橋臺基礎等方法進行加固。
4、錨噴混凝土加固法。
借助高速噴射機械，將新混凝土混合料連續(xù)地噴射到已錨固好鋼筋網的受噴面上，凝結硬化而形成鋼筋混凝土，從而增大橋梁的受力斷面和補強鋼筋，加強結構的整體性，使其能承受更大的外荷載作用。
5、粘貼鋼板（筋）加固法。
當交通量增加，主梁出現承載力不足，或縱向主筋出現嚴重腐蝕的情況時，梁板橋的主梁會出現嚴重的橫向裂縫。采用粘結劑及錨栓，將鋼板粘貼錨固載混凝土結構的受拉緣或薄弱部位，使其與結構形成整體，以鋼板代替增設的補強鋼筋，達到提高梁的承載能力的目的。
6、改變結構受力體系加固法。
這種加固、改造方法是通過改變橋梁結構受力體系，達到提高橋梁承載能力的目的。如：在簡支梁下增設支架或橋墩，或把簡支梁與簡支梁縱向加以連接，由簡支變連續(xù)梁，或在梁下增設鋼衍架等加勁或疊合梁等，以減小梁內應力，達到提高梁的承載力目的。
7、增設縱梁加固法。
在墩臺地基安全性能好，并具有足夠承載能力的情況下，可采用增設成災能力高和剛度大的新縱梁，新梁與舊梁相連接，共同受力。由于荷載在新增主梁后的橋梁結構中重新分布，使原有梁中所受荷載得以減小，由此使加固后的橋梁承載能力和剛度得到提高。當增設的縱梁位于主梁的一側或兩側時，則兼有加寬的作用。
8、拱圈增設套拱加固法。
當拱式橋梁的主拱圈為等截面或變截面的磚、石或混凝土等實體板拱時，且下部構造無病害，同時橋下凈空與泄水面積容許部分縮小時，可在原主拱圈腹面下增設一層新拱圈，即緊貼原拱圈底面上，澆筑或錨噴混凝土新拱圈，外形上就像時在原拱圈下套做了一個新拱圈。
9、擴大基礎加固法。
橋梁基礎擴大底面積的加固，稱為擴大基礎加固法。此法適用于基礎承載力不足或埋深太淺，而墩臺又是磚石或混凝土剛性實體式基礎時的情況。擴大基礎底面積應由地基強度驗算確定。當地基強度滿足要求而缺陷僅僅表現為不均勻沉降變形過大時，采用擴大基礎底面積的加固，主要由地基變形計算來加以選定。
10、增補樁基加固法。
當橋梁墩臺基底下有軟臥層，或墩臺基礎未下至堅硬巖層時，墩臺發(fā)生沉陷;當橋梁墩臺采用樁基礎，而樁的深度不足，或由于水流沖刷等原因使樁發(fā)生傾斜。這些病害都直接影響橋梁結構的正常使用和服務年限。對此，采用增補樁基加固法是一種常用而且有效的方法。這種加固方法是：在樁式基礎的周圍補加鉆孔樁，或打人鋼筋混凝土預制樁，擴大原承臺，以此提供基礎的承載力，增強基礎的穩(wěn)定性。
11、墩臺拓寬方法。
利用舊橋基礎，靠墩臺蓋梁挑出懸臂加寬部分，以便安裝加寬的上部結構。此種情況為只加寬墩臺上部的蓋梁，墩臺身和基礎則不需予以加固。采用此法加寬墩臺時，舊橋墩臺基礎必須完好、穩(wěn)定，且需經過承載力驗算后才能采用。否則，應在老橋的墩臺旁，重新澆筑拓寬部分的墩臺及基礎。為保證大橋應急維修施工的質量和安全，整個維修施工期間需要全封閉交通。所有封閉路段提前在前方的路口設置標志牌。并在封閉位置專人24小時看護指揮，提前7日在當地的主要新聞媒體上發(fā)布公告，通告繞行路線和交通封閉期限。
總之，我國現有的舊橋數量大，形式多，目前病害開始逐漸暴露。在交通量不大，要求通車條件不斷提高的情況下，如何用較少的投資取得更大的社會效益和經濟效益是一個值得探討的問題。同時還要充分挖掘和利用舊橋的超載潛力，能維修加固的橋梁，不要拆除重建。當發(fā)現有明顯的病害后，要及時組織橋梁專家現場鑒定，必要時可做荷載試驗，以確定是否需要綜合改造。
參考文獻：
[1]赫中營,鄭立飛.既有鋼筋混凝土雙曲拱橋的病害分析及加固[j].山西建筑.2008(02)。
[2]梅廉.混凝土橋的主要病害及原因分析[j].科技促進發(fā)展.2009(12)。
醫(yī)療大數據的論文篇十二
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。
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(bigdata，megadata)，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.
醫(yī)療大數據的論文篇十三
職責：
1、根據分析要求，制定數據采集標準和目標，對原始數據進行業(yè)務邏輯處理。
2、分析企業(yè)客戶數據，構建客戶畫像，構建企業(yè)和個人信用評分模型，支持運營相關業(yè)務數據分析和調取。
3、通過對公司運營數據研究，提出改善運營質量的方法和建議，搭建數據分析體系，為企業(yè)各級決策者提供支持。
4、熟悉數據挖掘建模過程及主流算法，具有大數據系統(tǒng)架構能力，熟悉spark等分布式機器學習框架，熟悉hadoop/hbase/hive等大數據處理平臺相關數據挖掘、數據建模經驗優(yōu)先。
任職要求：
1、本科及以上學歷，金融、數學、計算機等理工科相關專業(yè)。
2、1-3年金融領域數據分析，建模經驗，熟悉邏輯回歸，決策樹等建模方法。
3、有較強的學習能力，能夠快節(jié)奏地學習，研究，產出并能獨立開展工作。
4、對于數據有敏銳的直覺，能夠自主挖掘數據背后的市場方向、規(guī)律、為業(yè)務部門提供決策依據。
5、有軟件開發(fā)，機器學習，數據庫，hadoop/hive經驗者優(yōu)先。
醫(yī)療大數據的論文篇十四
近年來，隨著科技的發(fā)展和醫(yī)療技術的進步，健康醫(yī)療大數據逐漸成為一個熱門話題。健康醫(yī)療大數據，簡稱健康大數據，是指利用信息技術、采集和傳輸醫(yī)療信息以及應用醫(yī)療產業(yè)鏈中各個環(huán)節(jié)所涉及的大規(guī)模數據，通過數據的整合、分析和挖掘，為醫(yī)生、患者以及相關機構提供更加精準、高效的醫(yī)療服務和決策參考。在與健康醫(yī)療大數據的接觸中，我深感其對醫(yī)療行業(yè)的巨大推動作用，同時也發(fā)現其所帶來的一些挑戰(zhàn)和問題。
首先，健康醫(yī)療大數據的優(yōu)勢令人矚目。醫(yī)療領域產生的數據量龐大且復雜，有時難以直接應用于醫(yī)生的臨床決策中。而健康大數據可以將這些數據進行整合處理、分析挖掘，從而為醫(yī)生提供更加精準的醫(yī)療決策參考，幫助醫(yī)生更好地進行診斷和治療。此外，健康大數據也能夠提供患者的個體化醫(yī)療服務，根據患者的病史、基因信息、生活習慣等進行醫(yī)學分析，為患者提供個性化的治療方案。這些優(yōu)勢使得健康醫(yī)療大數據成為醫(yī)療行業(yè)的一塊巨大寶藏，為醫(yī)生和患者帶來了福音。
然而，與健康醫(yī)療大數據接觸的過程中，我也發(fā)現了其中的挑戰(zhàn)和問題。首先，健康醫(yī)療大數據的采集、存儲和傳輸需要消耗大量的資源，導致成本昂貴。醫(yī)療數據的采集需要依賴于各類醫(yī)療設備、系統(tǒng)以及醫(yī)院信息平臺，而這些設備和系統(tǒng)的投資以及后期的維護和升級都需要耗費大量的資金。其次，健康醫(yī)療大數據涉及病人的隱私保護問題。醫(yī)療數據涉及病人的個人信息、病史以及遺傳背景等敏感信息，在數據的采集、存儲、傳輸過程中，如何保護這些信息不被泄露和濫用是一個亟待解決的問題。此外，醫(yī)療數據的質量問題也是一個挑戰(zhàn)，醫(yī)療數據的質量直接關系到醫(yī)療決策的準確性和有效性，如何確保醫(yī)療數據的質量是一個需要重視的問題。
盡管健康醫(yī)療大數據面臨著一些挑戰(zhàn)和問題，但我相信通過持續(xù)的努力和改進，這些問題是可以逐漸解決的。首先，我們需要加強對健康醫(yī)療大數據的投入和支持，提供資金和設備等支持，加快數據的采集和建設。其次，我們需要建立健康醫(yī)療大數據的監(jiān)管機制和法律法規(guī)，明確數據的采集、使用和保護等方面的規(guī)定，以保護患者的隱私權和合法權益。最后，我們需要加強對醫(yī)療數據質量的監(jiān)控和管理，建立健全的質量控制體系，確保數據的準確性和可靠性。
綜上所述，健康醫(yī)療大數據在醫(yī)療行業(yè)中具有巨大的潛力和優(yōu)勢，為醫(yī)生和患者提供了更加精準、高效的醫(yī)療服務和決策參考。然而，健康醫(yī)療大數據也面臨著一些挑戰(zhàn)和問題，包括成本、隱私保護和數據質量等方面的問題。通過持續(xù)的努力和改進，我相信這些問題是可以逐漸解決的，健康醫(yī)療大數據將為醫(yī)療行業(yè)帶來更加美好的未來。
醫(yī)療大數據的論文篇十五
近年來，隨著科技的不斷發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)也迎來了數據化的飛速發(fā)展。健康醫(yī)療大數據的出現為醫(yī)療質量提升和疾病防治提供了有力的支持。作為一名醫(yī)務工作者，我深切體會到了健康醫(yī)療大數據的強大實力和重要性。在與大數據相伴的工作中，我有著許多心得體會。
首先，健康醫(yī)療大數據為醫(yī)學研究提供了寶貴的資源。過去，醫(yī)學研究所依靠的主要是小樣本、個案研究。然而，這種研究方法的局限性很大，結果往往只能反映個體差異，無法得出普適性的結論。而如今，有了健康醫(yī)療大數據的支持，研究者可以通過對海量的醫(yī)療數據進行分析，得到更加全面和準確的結論。這樣的改變不僅提高了研究的科學性和可靠性，還加快了科學研究的進程。
其次，健康醫(yī)療大數據為疾病預防和控制提供了重要的參考依據。疾病發(fā)生的原因多種多樣，臨床醫(yī)生在面對病人時往往只能依靠自己的經驗和知識進行判斷。但是，這種經驗判斷往往受到主觀因素的干擾，容易出現偏差。而有了健康醫(yī)療大數據的支持，通過對大量疾病的發(fā)病原因、流行規(guī)律和危險因素的分析，醫(yī)生可以更加準確地評估一個人患病的風險，采取相應的預防措施。這不僅可以降低疾病的發(fā)生率，還可以在疾病暴發(fā)時及時作出反應，遏制疾病的傳播。
另外，健康醫(yī)療大數據在個性化醫(yī)療方面也有著廣泛的應用。傳統(tǒng)的醫(yī)療模式是“一刀切”，即相同疾病的患者被一視同仁地對待。然而，同一種疾病在不同人群中可能存在差異，藥物對不同患者的療效也有所不同。有了健康醫(yī)療大數據的支持，醫(yī)生可以更好地掌握患者的健康狀況、基因信息、生活習慣等個體差異，從而能夠制定更加個性化的治療方案。這樣不僅可以提高患者的治療效果，還可以減少不必要的治療和藥物的浪費，節(jié)省醫(yī)療資源。
最后，健康醫(yī)療大數據可以促進醫(yī)療服務的智能化和高效化。傳統(tǒng)的醫(yī)療服務往往需要患者親自到醫(yī)院進行就診，醫(yī)生需要面對面地進行診斷和治療。這樣的模式存在許多弊端，如患者排隊就診時間長、醫(yī)生資源分配不均等。而有了健康醫(yī)療大數據的支持，患者可以通過網絡平臺向醫(yī)生咨詢病情，醫(yī)生可以通過遠程監(jiān)測患者的生理指標，進行遠程診斷和指導治療。這樣不僅可以節(jié)省時間和成本，還可以提高醫(yī)療服務的效率和質量。
綜上所述，健康醫(yī)療大數據對于提升醫(yī)療質量和改善醫(yī)療服務具有重要的意義。作為一名醫(yī)務工作者，我親身經歷了健康醫(yī)療大數據給醫(yī)療行業(yè)帶來的巨大變革。我相信未來，隨著科技的不斷進步，健康醫(yī)療大數據將會更加發(fā)揮作用，為人類健康事業(yè)做出更大的貢獻。
醫(yī)療大數據的論文篇一
利用數據挖掘技術，比如可以對學生訪問情況進行分析，跟蹤、了解學生出勤情況。還可對學生年齡等個人情況進行分析，了解學生的組成、結構，為合理地安排課程設置提供依據。通過對學生考試情況的分析，并結合出勤情況，可作為考查學生學習的情況，為合理地評估學生綜合素質提供依。對于挖掘出來的規(guī)則信息可以利用可視化技術，以圖表或曲線等形式提供給教師，以使教師能充分利用學生的問題資源，從而提高教學質量。另外，數據挖掘可以應用于網上的考試系統(tǒng)，對考生情況和他取得的成績進行挖掘，以幫助教師在以后的.教學中更好地讓學生掌握知識。
3.2學生的學習特征
學生特征包括兩個方面:一是學習準備，一是學習風格。學習準備包括初始能力和一般特征兩個方面。學生的初始能力是指學生在學習某一特定的課程內容時，已經具備的有關知識與技能的基礎，以及他們對這些學習內容的認識和態(tài)度。學生的一般特征則是指在學習過程中影響學生的心理、生理和社會的特點，包括年齡、性別、年級、認知成熟度、智力才能、學習動機、個人對學習的期望、生活經驗、文化、社會、經濟等背景因素。學生的學習風格與學習活動有著密切的關系。對學生感知不同事物、并對不同事物做出反應這兩方面產生影響的所有心理特征構成了學習風格。
利用數據挖掘功能分析學生特征，并在此基礎上組織學習內容、闡明學習目標、確定教學策略、選擇教學媒體，為學生創(chuàng)造出一個適合其內部條件的外部學習環(huán)境，使有效學習發(fā)生在每個學生的身上。
3.3預測學生和教師行為發(fā)生
管理信息系統(tǒng)中記錄著有關學生與教師在教學中發(fā)生的各種教學事故以及典型教學事例等教學運行信息，利用數據挖掘的關聯分析與演變分析等功能，尋找?guī)熒鞣N行為活動之間的內在聯系。如“當存在a，b時可以推出’c，這樣的規(guī)則，即當有a行為和b行為發(fā)生時，還會有c行為。在教學過程中，如果發(fā)現學生或教師已有a，b行為時，馬上可以分析其產生c行為的可能性，及時制定策略促進或制止c行為的發(fā)生。
3.4合理設置課程
在學校，學生的課程學習是循序漸進的，而且課程之間有一定的關聯與前后順序關系。在學一門較高級課程之前必須先修一些先行課程，如果先行課程沒有學好，勢必會影響后續(xù)課程的學習。另外，同一年級學習同一課程的不同班級，由于授課教師、班級文化的不同，班內學生的總體成績相差有時會很大。利用學校教學數據庫中存放的歷屆學生各門學科的考試成績，結合數據挖掘的關聯分析與時間序列分析等相關功能，就能從這些海量數據中挖掘出有用的信息，幫助分析這些數據之間的相關性、回歸性等性質，得出一些具有價值的規(guī)則和信息，最終找到影響學生成績的原因。在此基礎上，對課程設置做出合理安排。
3.5評價學生學習情況
學習評價是教育工作者的重要職責之一。評定學生的學習行為，既對學生起到信息反饋和激發(fā)學習動機的作用，又是檢查課程計劃、教學程序以至教學目的的手段，也是考查學生個別差異，便于因材施教的途徑。
特別是對成績管理數據庫進行挖掘，其數據來源于成績管理數據庫，挖掘的任務就是從用戶指定的數據庫中以不同的角度或不同的層次上采掘出一系列的統(tǒng)計結果，如分布情況、關系，對比、顯著性檢驗等，采掘結果用交叉表，特征規(guī)則，關聯規(guī)則，統(tǒng)計的曲線、圖表等表示，所以采用統(tǒng)計分析方法具有簡單、方便、直觀等優(yōu)點，最為合適。
因此對學生學習行為和綜合素質進行評價，一般采用模糊論中的模糊綜合評判及模糊聚類的方法，對評價結果采用了對定性和定量指標加權平均算出綜合素質評價得分并排名的方法，而且由于學生綜合素質的評價指標是動態(tài)變化的，往往選用動態(tài)聚類法對評判結果進行動態(tài)聚類分析。
3.6評價教學質里
教學評價是根據教育目標的要求，按一定的規(guī)則對教學效果做出描述和確定，是教學各環(huán)節(jié)中必不可少的一環(huán)。教學評價可以通過校園網收集學生對任課教師所講授、輔導課程的意見、評價。有關學生座談意見、學生打分評價、平時各項教學檢查、相應課程期末考試班級成績匯總等都是教學評價的內容，把這些數據要作為教師教授相應課程的檔案數據全部存人數據庫。
利用數據挖掘對數據庫中有關教學的各項評價進行分析處理，可以確定教師的教學內容的范圍和深度是否合適;選擇的教學媒體是否適合所選的教學內容和教學對象;講解的時間是否恰到好處;教學策略是否得當等。從而可以及時的將挖掘出的規(guī)則信息反饋給教師，以期更好地提高其教學水平，更好地服務于學生。
4結束語
總之，隨著信息量的急劇增長和對信息提取的更高要求，現在我們很難再依照傳統(tǒng)方法在海量數據中尋找決策的依據，這就必須借助數據挖掘去發(fā)掘數據中隱藏的規(guī)律或模式，為決策提供更有效的支持。雖然數據挖掘作為一種工具，它永遠也不能替代教師的地位，但是它可以為教師的決策提供科學的依據。數據挖掘技術本身就是人們大量實踐的結晶，它為建立傳統(tǒng)教學中很難獲取或不可能獲取的模型提供了捷徑。
醫(yī)療大數據的論文篇二
隨著時代的快速發(fā)展，招標代理企業(yè)的信息化進程是未來社會需求的必然產物，所以，企業(yè)只有不斷提升信息化建設的速度、提高自動化運營的效率，才能與時代的發(fā)展保持一致，以免被社會所摒棄。在招標代理企業(yè)的信息化管理過程中，還必須引進先進的管理觀念、高質量的人力資源以及科學的管理模式等。
信息化;招標代理;企業(yè)管理。
第一，重視程度不夠。由于高校對檔案管理重視程度不夠，在檔案管理工作中，沿用傳統(tǒng)的工作模式，對檔案進行人工檢索、整理、立卷和歸檔。即使大部分高校引進了先進的計算機設備，但是仍然只是發(fā)揮基本的輸入、輸出功能。由于缺乏現代化的管理系統(tǒng)，使得高校的檔案管理工作繁瑣，效率低下，限制了檔案管理的價值。教師及學生的檔案采集不全，檔案卷內目錄填寫不完整，檔案序號、文件編號、責任者、卷內文件的起始時間等信息有遺漏，檔案文件保密級別不限定。第二，從事檔案管理的人員素質不夠。部分高校沒有嚴格按照規(guī)定，完成檔案管理工作，甚至缺乏專門的檔案管理，只是簡單的將檔案堆在墻角里，使得檔案丟失，這給檔案查找工作帶來非常大的困難。而且從事檔案管理的人員，大部分是為了解決高校代課老師或教授配偶的工作，臨時安排的，他們大部分人員缺乏計算機操作技能，不能利用計算機技術對檔案信息進行開發(fā)和研究，并且缺乏工作積極性。第三，檔案管理平臺不健全。近些年來，高校電子文檔、表格、音頻、視頻等各種數據信息，種類繁雜，這些龐大的數據信息難以有效的管理及存儲。高校檔案數據資源不斷擴張，若不引入虛擬云存儲技術，就有可能引發(fā)資源存儲容量不夠，導致數據庫膨脹危險。
大數據的意義不是數據信息龐大，而是對數據信息進行高質量的處理。面對大數據時代的到來，高校如何在招生、教學、管理、就業(yè)方面進行大數據整合和管理，為高校的發(fā)展提供技術支持，是學校發(fā)展的重點工作。目前，很多學校已經建立了信息門戶、統(tǒng)一用戶管理與身份認證、綜合信息服務門戶，已經在信息管理中取得了進步，但是目前高校檔案管理仍存在很多挑戰(zhàn)。第一，組織維度。高校內各個部門應該優(yōu)勢互補，實現不同類型的大數據資源的優(yōu)質整合。例如在高校內各部門建立數據管理機構、將數據整合和管理常態(tài)化，該機構由各個部門分管領導直接負責，協調部門內部事務，并將數據整合工作納入年終評價體系，保障數據整合工作的效果。為加強高校檔案管理，建議高校成立活動領導小組和工作小組。如下：其一，領導小組。組長；副組長；成員；職責；其二，工作小組。組長；副組長；成員；職責：統(tǒng)籌安排檔案管理，研究制定管理措施；負責對檔案信息進行協調、監(jiān)督、考核。工作小組辦公室設在公司后勤，負責日常工作聯系及相關組織工作。第二，數據維度。高校檔案來源豐富，包括教師和學生的人事檔案、學籍檔案、醫(yī)療保健檔案、試題庫、學校的基建檔案、學校的資產檔案、財務原始報銷憑證、公文、電子郵件等。在檔案大數據應用時，要將檔案資源進行數據模型的轉換，將二維的信息轉換為多維的模型。第三，技術維度。在高校大數據時代，信息應用服務引領高校檔案由常規(guī)分析向廣度、深度分析轉變。師生用戶可以共享檔案信息，并從海量檔案信息中，挖掘出自己可用的信息，并從這些信息資源中進行價值判斷和趨勢分析，找出用戶和檔案之間的邏輯關系。4g移動通信終端、云技術與云存儲服務、校園app等媒介渠道的引入，可以解決檔案資源存儲的問題。
第一，增強服務意識，提高服務水平，爭取領導重視。大數據時代的來臨，檔案管理工作會面臨許多新情況、新特點、新問題。實現現代化的管理，需要提高領導干部的檔案意識，配備先進的設備，實現檔案管理的現代化，網絡化。第二，加強檔案管理教育培訓，提高管理人員的綜合素質。大數據的管理不在是傳統(tǒng)的簡單數據和信息的歸集，在信息化管理工作中，提高管理人員的素質是有必要的。加強人才培養(yǎng)，實現競爭上崗，培訓上崗，加強業(yè)務宣貫，為檔案管理創(chuàng)造一個新臺階。第三，提高檔案管理信息化利用水平。引進現代化檔案管理設備，用于快速檔案查閱、檢索、分析，提高工作效率，實現檔案管理的現代化辦公。一是加大資金投入，不斷完善檔案信息數據庫，不斷摸索檔案應用軟件和實際工作的結合，建立可行的檔案信息系統(tǒng)，提高檔案數據的實用性，使得檔案查閱更快捷、更方便、更可靠。二是建立規(guī)范的制度保障體系，提高信息化管理的技術水平。
今年兩會，大數據第一次出現在政府的工作報告中，這表明，大數據已經上升到國家層面。為了適應大數據時期，檔案管理工作對管理人員的要求越來越高，學習現代計算機技術、網絡技術、多媒體技術，跟上當代時代的節(jié)拍，對高校的發(fā)展有著重要的意義。
作者:張賢恩高秀英單位:棗莊市團校。
[1]楊似海，閆其春.大數據背景下的高校圖書館檔案管理策略研究[j].四川圖書館學報，2016，4（35）:81.
醫(yī)療大數據的論文篇三
大數據時代的教育管理在履行教育管理職能的過程中將更加凸顯管理的及時性、前瞻性、區(qū)分性、整合性、權變性等特點，為教育管理的變革帶來了大機遇。
2.1利用數據挖掘技術改革教學模式和教學方法
高等學校是培養(yǎng)人才的場所，教育的出發(fā)點是希望通過知識的傳授對學生成長產生影響，而知識的形成是一個長期的過程，模式一旦固定下來，改變就變得緩慢。在傳統(tǒng)的教育過程中，對學生的影響大部分都是預先設定好的，在教學計劃的指引下，教師與學生按部就班地開展教學活動。大數據完全有可能為這種教學活動重新注入新的活力，利用數據挖掘技術，對在紛繁復雜的日常教學中產生的數據進行綜合分析，歸納出具有預測性的內容。例如，可以了解什么樣的教學方法更適合學生的實際；當前上課的內容在哪個時間段更容易被學生接受；每個學生通過怎樣獨特的方式更容易掌握當前所學的內容；用什么方式鞏固提高知識更有效等等。甚至還可以通過對教學行為中產生數據的分析，歸納出學生最近的學習、思想和行為傾向，有效地預防教學活動中不當行為的出現。應用教學數據分析，一方面，課程教學活動會根據數據分析產生的新情況進行調整；另一方面，新的知識與新的教學方法會隨時被歸納出來，學習的內容更具有前瞻性。
2.2重視學習分析，促進教與學的融合
學習分析主要是對學生在學習中所形成的數據進行研究，對學生未來的學習表現以及潛在的問題進行合理的預測。學習分析在高等教育中的應用具有很多優(yōu)勢，在解決目前高校有關學習和教育經驗等諸多問題時具有巨大潛力。學習分析包含了學生在學習方面有何特點、學習方法怎樣、習慣怎樣、興趣如何，成績如何等內容，通過校園的信息化系統(tǒng)不僅能獲取學生的顯性行為數據，如作業(yè)完成的情況、實驗技能的情況、考核結果及考試成績，而且還能獲取學生的隱性行為數據，如參加課外及社團活動、互聯網社交情況等，根據數據可以預測建立學生在課程學習過程中額外教學資源支持的需求模型、測量學生特別的潛質、構建能夠改進和提高教學效率的彈性模式等，讓學生拓展在當前學習環(huán)境下的理解能力，鼓勵學生對自己的課程學習負責，增強學生自主管理學業(yè)發(fā)展的能力，為學生創(chuàng)造個性化的教育條件。對學生來說，學習分析能夠讓他們更好地了解自己在課程學習中所存在的問題，同時可以對自己的學習行為及習慣進行優(yōu)化，掌握學習的主動權，自主開展個性化的學習;對于教師與管理者來說，可以利用學習分析結果對課程質量進行綜合評估，從而能更加有效地改進教學方法、教學手段和教學內容，促進教與學的融合。
2.3不斷提升教師的綜合素質，重視數據分析能力的培養(yǎng)
教師的綜合素質包含許多內容，以往我們強調的是專業(yè)知識，因為這是教師展開正常教學，保證基本的教學品質的必備條件。不可否認，教師的專業(yè)知識是影響教學活動最重要的`因素，也是學生衡量一個教師優(yōu)劣的重要標準。但在大數據時代，未來的教學活動，教師除了要具備豐富的專業(yè)知識外，還需掌握一項重要的技能，即對教育數據的分析和研判，這或許成為教師在教學活動中關乎成敗的重要因素。大數據時代下教學活動將產生海量的教育數據，如何從中尋找出具有教學價值的內容，成為教師在教學活動中一項非常重要任務。通過對教育數據的挖掘和處理，教師能夠對學生各種相關數據進行綜合分析、關聯，并能及時采取應對措施使教學活動更加適應學生的需求，這樣既能激發(fā)學生的學習興趣，提高學習成績，也能促進學生身心健康發(fā)展。因此，為了迎接大數據帶來的新挑戰(zhàn)，高校要做好教師隊伍的建設工作，積極培養(yǎng)教育數據分析人才，應該盡早開設數據分析課程，以適應社會的發(fā)展和市場的需要。大數據技術的興起，高等教育將面臨著極大的挑戰(zhàn)，高等教育能否抓住機遇持續(xù)發(fā)展，直接影響到國家長遠的發(fā)展與興衰。隨著信息時代的發(fā)展，高等教育中對信息技術的應用也將越來越先進，越來越廣泛，大數據技術的推廣和應用已成燎原之勢，大數據管理必將滲透到高等學校教學管理的各個方面。同時，大數據技術將進一步促進學校和社會的互動，使高校和社會之間的關系更加緊密，學校教育與社會發(fā)展可以相互支撐，學校可實時把握社會需求，根據社會的實際需求來完成和制定教學規(guī)劃和進行相應的改革，而社會也能及時掌握高等教育人才培養(yǎng)的新動向，及時把新的教育成果應用到各個領域的生產、管理等過程當中?？傊?，通過大數據管理，學校、學生、社會三者能有機地聯系在一起，相互依賴，相互影響，相互促進，共同進步，為構建和諧社會做出應有的貢獻。
醫(yī)療大數據的論文篇四
：本文首先對大數據的基本含義進行概述，從營銷交流較為單一、營銷決策不合理、缺少客戶需求分析三個方面入手，對傳統(tǒng)網絡營銷中存在的主要問題進行解析，并結合大數據給網絡營銷帶來的影響，提出大數據在網絡營銷分析中的應用對策。
隨著大數據時代的來臨，越來越多的企業(yè)開始把大數據技術運用其中，在互聯網背景下，大數據技術作用得到了充分挖掘，讓企業(yè)獲取了一定成效。大數據在網絡營銷中應用較為廣泛，基于大數據背景下的網絡營銷已經成為了現代化營銷的核心內容，精準營銷在大數據中實現了升華。利用大數據技術，不但能夠有效提升營銷的精準性，同時還能給企業(yè)今后發(fā)展提供良好條件，對企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展起到了重要意義。下面，本文將進一步對大數據在網絡營銷分析中的應用進行闡述和分析。
西方國家相關人士普遍認為，大數據作為一種具備分布特性的數據集，主要借助電子技術、網絡技術等實現數據采集，自身含有一定的規(guī)模性和多樣性。在大數據背景下，通過戰(zhàn)略部署，不但可以便于諸多數據信息的采集，同時還能在這些數據的引導下實現專業(yè)處理[1]。換句話說，假設把大數據看作一個產業(yè)，要想獲取理想的效益，就要提升大數據“加工”能力，借助“加工”達到數據“保值增值”的目的。大數據示意圖見圖1：
隨著互聯網水平不斷提升，網絡營銷成為了當前企業(yè)廣泛應用的營銷方式。站在學術角度來說，大數據對企業(yè)網絡營銷發(fā)展起到了重要影響，并提供了一定發(fā)展空間。首先，促進網絡營銷方式的改變。隨著大數據時代來臨，給網絡營銷方式造成了巨大轉變，大會數據讓網絡營銷由之前的粗放形式逐漸更改成集約形式，并朝著精細化趨勢發(fā)展[2]。其次，對網絡營銷渠道的改變。大數據形成的基本要求在于人們對數據技術的應用和普及，形成數據的設備種類增多，人們可以借助較為快捷的設施實現采購。最為普遍的就是利用計算機或者智能手機進行網上交易，使得網絡營銷逐漸朝著移動互聯網的方向改變。
3.1營銷交流較為單一。
營銷交流單一主要指，企業(yè)在開展網絡營銷工作時，過于重視借助郵件、微信等形式將營銷信息傳遞到客戶手中，沒有對客戶自身需求和建議進行收集。在這種情況下，諸多企業(yè)無法從基礎上掌握客戶實際要求，即便一些企業(yè)開展了客戶信息采集工作，但是沒有對其加以綜合分析，無法對網絡營銷戰(zhàn)略進行優(yōu)化和完善，不能更好的把營銷產品以及服務傳遞給客戶。
3.2營銷決策不合理。
在傳統(tǒng)網絡營銷模式中，決策人員在設定營銷戰(zhàn)略過程中，一般是根據自身工作經驗來設定，導致營銷決策過于隨意性。例如，部分企業(yè)在明確新產品營銷戰(zhàn)略過程中，因為沒有對該產品歷史營銷信息進行采集，決策人員通常會憑借之前工作經驗來實現戰(zhàn)略部署。從實際角度來說，即便兩種類型相似的產品，在產品特性以及營銷方式上也會存在一些差異，面對的客戶群體也大不相同[3]。由此可見，假設營銷決策不合理，必將會給網絡營銷效果帶來直接影響。
3.3缺少客戶需求分析。
借助網絡來開展營銷工作時，因為相關技術有待完善，企業(yè)不能對客戶自身需求加以綜合分析。所以，企業(yè)需要向客戶傳遞諸多營銷內容來提升營銷效果。針對客戶群體而言，這些信息不僅無法讓其獲取具備較強價值的信息，同時還會給其網絡交易造成一定影響，從而無法保證客戶真實體驗。
4.1優(yōu)化網絡營銷方式。
4.1.1產品關聯精準營銷從產品關聯精準營銷角度來說，也就是通過對消費者消費需求情況，挖設部分消費關聯產品放置在一起。例如，大部分商場在結構分布上，往往在第一樓設置大量的化妝品和電子產品，也就是結合男女消費群體消費需求，把化妝品和電子產品進行結合，以此達到兩種產品營銷的目的。這是因為在消費群體消費過程中，主要以男女一起消費為主，而女生在購買化妝品的過程中，男生對化妝品的認識和需求相對較少，為了滿足男性消費者要求，通常會在化妝品周圍安置電子產品柜臺，便于不同消費群體消費，借助關聯營銷方式，提升銷售量。4.1.2引擎精準營銷隨著大數據時代的來臨，采用引擎營銷方式能夠降低消費者查找所需產品的時間和成本。而推薦引擎往往構建在海量數據分析基礎上的互聯網技術中。在引擎營銷方式的作用下，可以結合消費者采購需求推送對應的產品，或者對已經購買產品的消費者推送其他類似產品。在給消費者提供良好的體驗感受之后，可以達到快速推薦和營銷的目的[4]。例如，某寶購物網站，在消費者采購一些產品之后，頁面將會推送一些相似或者同種類型的產品等。4.1.3社交網絡精準營銷網絡社交營銷則是指，通過社交平臺實現產品推送和營銷，例如微信、微博等。社交網絡消費群體之間存在一定的關聯性，通過對網絡連鎖反應的挖掘，能夠讓營銷效果更具合理性和規(guī)范性。例如，通過微博營銷，借助粉絲經濟效益實現產品推送。利用明星效應，將部分產品推送給微博用戶，以此獲取理想的營銷效果。此外，可以通過建設品牌粉絲經濟體系，提升消費群體粘性，調動消費群體再次購買意愿。社交網絡精準營銷示意圖見圖2：
4.2提升網絡營銷廣告?zhèn)鞑ゾ珳市浴?BR> 在傳統(tǒng)網絡營銷過程中，大部分企業(yè)一般采用較為粗放的網絡營銷方式，例如廣告，這種方式將不能從基礎上給企業(yè)創(chuàng)造理想的效益。所以，需要借助大數據技術，提升網絡營銷廣告?zhèn)鞑サ臅r效性和精準性。首先，結合客戶所在情景，推送對應廣告。消費情景對客戶消費有著直接影響，決定消費者采購行為。假設消費者在采購部分產品之后，隨后消費者在網絡采購時，根據前一次產品搜索情況而推送一些各種產品信息，將會讓消費者存在一定的反感心理，影響其采購。因此，企業(yè)需要對消費者消費需求和情景進行分析，并以此推送更為精準的廣告信息。其次，提升客戶選擇廣告的自由性。在傳統(tǒng)網絡營銷模式中，一般采用彈射廣告窗的方式來吸引消費者，從而引發(fā)消費者不滿[5]。在這種情況下，可以借助大數據技術創(chuàng)新網絡廣告推送方式和格式，提升推送的精準性。
4.3加強網絡營銷市場定位。
首先，加強客戶數據分析，明確市場定位。在進行大量數據采集的同時，建立客戶數據庫。在此環(huán)節(jié)中，需要注意確保收集各項數據的真實性，借助多種方式和渠道，實現客戶信息的收集整合。利用數據挖掘技術，對客戶基本信息加以綜合分析，掌握客戶屬性。并且，把營銷產品屬性和客戶屬性進行對比，對產品在營銷市場中的占比和份額進行初步評估。其次，借助消費市場對市場定位精準性加以評估。要想將產品快速的營銷到市場中，可以應用大數據技術在初步定位以后，利用消費市場，對定位方案加以綜合評估。假設根據產品定位結合對其營銷，可以獲取較為理想的營銷效果，則預示著企業(yè)營銷產品在市場定位設定中較為精準，可以繼續(xù)采取此營銷方案。反之，需要對產品定位方案進行適當修整。最后，編制專業(yè)的客戶反饋體系。編制客戶反饋體系的目的有兩點，第一，在營銷產品初步定位過程中，經過市場考證，企業(yè)可以借助客戶反饋體系對客戶消費需求進行采集，尤其是產品營銷的部分意見，根據客戶情況對產品營銷方案進行修整。第二，假設產品營銷定位沒有經過市場考證，企業(yè)可以利用客戶反饋信息總結失敗因素，給后續(xù)產品精準定位奠定基礎。
4.4提高網絡營銷服務的個性化程度。
為了從基礎上提升網絡營銷服務個性化水平，企業(yè)不僅可以借助大數據技術對客戶個性化需求進行總結，同時還能給其提供針對性服務。首先，利用大數據技術掌握客戶個性化需求。隨著互聯網技術的全面普及，企業(yè)可以借助網絡實現對客戶基本信息的采集。但是在此過程中，因為當前的網絡管理水平有待提升，諸多信息真實性和精準性無法保證，甚至部分信息之間沖突較大。所以，企業(yè)需要借助大數據技術對客戶需求進行了解，確保采集的各項信息具備真實性。并且，企業(yè)需要從采集的數據中挑取重要信息，以此減少數據分析成本投放。其次，加強個性化服務設計。要想合理設計個性化服務，企業(yè)應該從兩個方面入手。第一，受到現實因素的影響，企業(yè)無法逐一對客戶個性化需求進行核查和提供，這就要求企業(yè)對客戶個性化需求相同處有所認識，結合共同性提供個性化服務[6]。第二，假設根據客戶個性化需求提供對應服務，企業(yè)服務成本必將會隨之提高。所以，企業(yè)需要對客戶個性化需求加以具體分析，要求企業(yè)在給客戶提供個性化服務的同時，也要確保不會給企業(yè)經濟方面帶來影響。
總而言之，通過應用大數據技術，可以有效提升產品競爭性和效率性。在開展網絡營銷工作時，把大數據技術運用其中，不但可以給企業(yè)創(chuàng)造理想的效益，同時也能給消費者提供良好的消費體驗，以此提高營銷效率和質量。所以，在網絡營銷過程中，企業(yè)需要時刻掌握營銷發(fā)展動向，并借助大數據技術自身優(yōu)勢，對當前網絡營銷戰(zhàn)略進行修整，從而提升我國網絡營銷水平。
[3]莎仁高娃.大數據背景下企業(yè)營銷管理創(chuàng)新方法探討[j].現代營銷(經營版),2018(09):160.
作者：趙平。
醫(yī)療大數據的論文篇五
隨著信息時代的到來，人們生活中的各個方面都開始涌現出海量的數據。這些大數據以驚人的速度增長，使得人們需要運用更加高效的方法來處理和分析這些數據，從而獲得有價值的信息和洞察。在我與大數據打交道的過程中，我深深領悟到了大數據的重要性和它對我們生活的影響力。在這篇文章中，我將分享我對大數據的心得體會。
首先，大數據為我們提供了更全面和準確的信息。在過去，我們往往只能憑經驗和感覺來判斷事物的發(fā)展趨勢和決策的方向。然而，隨著大數據的普及，我們可以通過收集、分析和挖掘大量的數據，了解事物的真相和本質。比如，在市場營銷領域，大數據可以幫助企業(yè)分析用戶購買行為、消費偏好和市場趨勢，從而制定更加精準和有效的推廣策略。在醫(yī)療健康領域，大數據可以幫助醫(yī)生分析患者的病例和治療效果，為患者提供更加個性化和有效的治療方案。通過大數據，我們可以更加科學地進行決策和規(guī)劃，使我們的行動更加明確和高效。
其次，大數據為我們提供了更深入和全面的洞察。傳統(tǒng)的數據處理方法往往只能分析孤立的數據點，而難以發(fā)現數據之間的聯系和規(guī)律。然而，大數據具有強大的處理能力，可以將各個領域的數據進行整合和分析，從而幫助我們發(fā)現隱藏在龐大數據中的規(guī)律和趨勢。比如，交通領域的大數據可以幫助我們了解城市交通狀況和交通擁堵的原因，從而優(yōu)化交通管理和規(guī)劃。而在科學研究領域，大數據可以幫助科學家們分析海量的實驗數據，發(fā)現科學事實和新的知識。因此，只有運用大數據的方法，我們才能夠獲取到更加準確、全面和系統(tǒng)的洞察，為我們的工作和生活帶來更大的價值。
第三，大數據為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間。在信息時代，數據已經成為企業(yè)競爭的重要資源。通過收集和分析大數據，企業(yè)可以了解市場需求、優(yōu)化產品和服務，并制定合適的商業(yè)策略。比如，Amazon通過分析用戶購買記錄和偏好，為用戶推薦個性化的商品，提高銷售效率和用戶滿意度。而在政府組織中，大數據可以幫助政府進行城市規(guī)劃、資源分配和社會管理，提高行政效率和服務質量。此外，大數據還為創(chuàng)新提供了更多的可能性。通過挖掘大數據中的信息和資源，創(chuàng)業(yè)者可以發(fā)現新的商業(yè)機會和創(chuàng)新方向，為社會的發(fā)展帶來新的動力和活力。
第四，大數據也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，大數據的處理和分析需要高度的技術和運算能力。大數據往往以海量的形式存在，數據存儲、處理和分析需要龐大的計算資源和算法模型。其次，大數據的安全和隱私問題也引起了人們的關注。隨著大數據的應用，個人和機構的隱私面臨著更大的風險，需要制定更加完善的數據保護和隱私政策。此外，大數據的分析和使用也需要遵守法律和倫理的規(guī)范，避免濫用和侵犯他人的權益。
綜上所述，大數據對我們生活的影響力是巨大的。通過大數據的處理和分析，我們可以獲得更全面、準確和深入的信息和洞察。大數據為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間，也為創(chuàng)新提供了更多的可能性。然而，大數據的應用也面臨著一系列的挑戰(zhàn)和問題。因此，我們需要積極應對這些挑戰(zhàn)，保障大數據的安全、隱私和合法性，從而更好地利用大數據的力量，為我們的社會和生活帶來更大的進步和發(fā)展。
醫(yī)療大數據的論文篇六
大數據從被人們所熟知到現在各大領域的廣泛應用，標志著人類已經正式走入“第三次工業(yè)革命”時代。大數據在營銷領域的應用使傳統(tǒng)的營銷活動變得更加的科學化和個性化，本篇大數據論文的筆者認為，在享用大數據帶來的便利同時，需要兼顧大數據帶來的倫理問題。
近些年隨著移動互聯網、物聯網、云計算的迅猛發(fā)展，it業(yè)又出現了一個新名詞——大數據（bigdata），“大數據”（bigdata）的橫空出世是it行業(yè)又一次顛覆性的技術變革，且已在各行各業(yè)逐漸形成燎原之勢，大數據的出現不僅給當今世界帶來了翻天覆地的變化，同時也潛移默化的影響著人們生活的各個領域。
對于大數據的概念，迄今為止仍然沒有形成統(tǒng)一的準確定義，francisdiebold是第一個提出“大數據”術語的學者，他認為：大數據就是正在激增的數量和潛在的相關數據，主要是當今空前發(fā)展的數據記錄和存儲技術。而meta集團（現為gartner）的分析師douglaslaney（）在研究報告中，就指出數量（volume）、速度（velocity）和種類（variety）的增加可能是未來的一大趨勢。雖然這一描述最先并不是用來定義大數據的，但在此后的十年間很多企業(yè)如ibm和微軟仍然使用這個“3vs”模型來描述大數據。對此也出現了一些不同的意見，大數據及其研究領域具有影響力的領導者的國際數據公司（idc）在20做的報告中定義大數據為：“大數據技術描述了新一代的技術和架構體系，通過高速采集、發(fā)現或分析，提取各種各樣的大量數據的經濟價值?！睆倪@個定義來看，大數據的特點可以總結為4個v，即volume（數量），variety（種類），velocity（速度）和value（價值）。4vs和3vs的不同之處就是增加了一個價值，指出了大數據最為核心的問題就是如何從規(guī)模巨大、種類繁多、生成快速的數據集中挖掘價值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）對大數據的定義進行了統(tǒng)一：大數據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。由于利益相關者的角度不同，因此學者們對大數據定義的表述也不盡相同，但大數據的重要性卻得到了一致的認同，即大數據在其數據量、數據復雜性和傳播速度三大方面都顯著的超出了傳統(tǒng)的數據形態(tài)，也超出了現有的技術處理手段。
正是有了數據的爆炸式增長，大數據已經在學術領域、商業(yè)領域乃至政治領域都得到了密切的關注?！秐ature》出版了?？癰igdata”，從互聯網技術、網絡經濟學、超級計算、環(huán)境科學和生物醫(yī)藥等多個方面介紹了大數據帶來的挑戰(zhàn)。年《science》推出關于數據處理的?？癲ealingwithdata”，討論了數據洪流（datadeluge）所帶來的機遇，同時也指出如果能夠有效地利用好這些數據，人們將會得到更多的機遇，并能對社會發(fā)展產生巨大的推動作用。
國外學者danielnunan（）就指出了大數據可能會產生影響的五大領域：社交網、數據所有權、存儲問題、數據收集、公眾隱私，因此大數據時代各大領域都將迎來新一波的迅猛發(fā)展期，同時它也決定了未來商業(yè)的發(fā)展趨勢，尤其在營銷領域大數據與營銷的結合更是顛覆了傳統(tǒng)的營銷模式。
2-1營銷活動將更科學化。
大數據的特征是容量大、種類多、高速度和有價值，因此大數據時代的營銷不再是基于經驗和直覺，而是基于科學的數據分析進行精準營銷。曾經有過一個經典的大數據案例講的就是“啤酒與尿布”的故事，在20世紀末的美國沃爾瑪超市中，超市的管理人員意外的發(fā)現兩個毫無關聯的物品啤酒和尿布會經常同時出現在一個購物籃中，后續(xù)研究發(fā)現原來是因為美國一般都是年輕的爸爸出來為小嬰兒購買尿布，順便為自己購買啤酒，當然其中就用到了商品間的關聯算法，而大數據正是通過海量的數據來實現精準的營銷為企業(yè)競爭贏得先機。
2-2營銷活動將更個性化。
隨著數據的挖掘、采集、分析等環(huán)節(jié)的效率不斷地提高，大數據的大容量、高速度、多樣性以及高價值四個特點使得個性化的營銷服務成為可能。營銷的最終目的就是能夠準確的了解每一個潛在的或者現實的客戶需求并為其提供滿意的產品和服務從而實現利潤最大化，而大數據恰好能夠利用其顯著的優(yōu)勢，從海量的數據中提取有用的信息，準確地把握客戶的興趣點，了解客戶的個性偏好，因此大數據背景下利用網絡技術平臺提供個性化服務是未來的一大趨勢。
2-3企業(yè)營銷組織機構和人員工作職能將圍繞數據展開。
大數據時代下對于企業(yè)來說數據是最重要最珍貴的資源，因而數據的收集和整理以及數據的分析和處理將是營銷人員制勝的關鍵。因此營銷人員的工作將更多的是圍繞著數據的采集、分析和處理展開。在營銷領域采用數據挖掘是營銷發(fā)展到一定階段的必然趨勢，而數據挖掘技術的應用能對企業(yè)的營銷管理帶來很多顯著的利益，因此未來企業(yè)的營銷人員的職能會發(fā)生轉變，以數據挖掘、分析為主的組織機構將會成為企業(yè)的重要職能部門。世界著名的管理咨詢公司埃森哲和麥肯錫都先后發(fā)布報告稱，數據科學家的需求將會持續(xù)擴大，未來如何培養(yǎng)高技能的數據人才會是各大數據業(yè)務公司的重中之重。
2-4營銷活動將可預測。
大數據是一場技術性的革命，海量的數據資源使得營銷管理開啟量化的進程，而運用數據進行決策是大數據背景下營銷模式的一個重要特征。未來企業(yè)的競爭將是數據的競爭，誰能挖掘潛在的客戶掌握客戶的需求誰將能取勝，因此企業(yè)營銷活動的成敗關鍵就在于是否能準確地判斷顧客的價值，而大數據的出現使得營銷管理活動能夠實現精確的預測成為可能。大數據之“大”就是數據量大，能搜集全面和綜合的數據，并再結合數據算法建模的使用，便能充分地挖掘數據間的相連性，從而來預測市場的發(fā)展趨勢，幫助提升營銷活動的'可預見性。
總之，大數據時代的到來給營銷領域帶來了巨大的商機?？烧斎藗冞€沉浸在大數據所帶來的各種便利和價值的時候，有一個問題已慢慢引起了全世界的關注，即大數據營銷活動中一些有悖于道德倫理問題的存在令人擔憂。
3大數據時代面臨的挑戰(zhàn)。
3-1數據的質量問題和數據人才的缺乏。
大數據的“大”是指數據量大，但數據量大不一定代表信息量大或者數據的價值大，相反由于數據量太大容易造成很多繁雜無用的垃圾數據的泛濫。高質量的數據是大數據發(fā)揮效能的重要手段，因此如何應用相應的技術手段對大量的數據進行深加工成為企業(yè)發(fā)展的關鍵。同時由于大數據時代營銷人員的職能已逐漸轉化為數據相關的工作，而數據人才的缺乏也是當今營銷領域的一大挑戰(zhàn)，因此如何培養(yǎng)數據人才充分利用數據的挖掘采集和分析技術來獲取高質量的數據信息是我們的當務之急。
3-2數據的復雜化難以管理。
當今世界對數據的爭奪問題已日趨白熱化，各大企業(yè)都為獲取有效的數據信息來贏得競爭的優(yōu)勢。雖然數據就像黃金一樣把它們放在一個數據庫可以保證安全，但這卻不是一個實際的處理方案，一方面沒有那么大的內存去存儲；另一方面由于數據的珍貴，每個企業(yè)都小心翼翼地將數據當作財產一樣存儲在不同的服務器上，彼此之間互不連通形成一個個“數據孤島”。而大數據時代又需要廣泛的研究數據間的相關性才能從中發(fā)現客觀規(guī)律，需要個體和集體的配合才能實現數據的共享從而實現數據的價值最大化。
3-3公眾和個人隱私問題日益凸顯。
當今數據的收集和存儲能力已遠遠超過了數據的利用率（jacobs，），而目前這兩種能力還不能有效的結合，使得數據的利用率較低且數據的泛濫很可能會使得公眾的隱私受到侵犯。在大數據的營銷過程中很多用戶相關的信息都是以數據的形式存儲在電腦上，而互聯網的廣泛傳播使得數據的隱私問題越來越令人擔憂。例如，很多企業(yè)為了經濟利益將用戶的個人資料私自出售，甚至還有一些不法分子竊取用戶的個人信息對用戶進行詐騙等，這已給個人造成了嚴重的困擾。
3-4數據精準性與服務精準性不對稱。
盡管大數據營銷可以讓企業(yè)了解客戶的需求，但精準的數據不一定能全面把握客戶的心理活動。比如說一個顧客一直徘徊在商場一樓的鞋子特價區(qū)，此時這個顧客的舉動可能說明了這個顧客對鞋子是有需求的，但不能說明這個顧客一定是一個價格敏感者。盡管大數據的確能夠發(fā)現、跟蹤和分析消費者的每個顯性變化，但卻無法全面把握消費者的內心活動，因為顧客的購買心理本來就是一個“暗箱”，他的購買行為是由很多因素綜合決定的，可能是心理，可能是價格，還有可能是環(huán)境因素，等等。因此盡管大數據能夠提供精準的數字，但卻很難提供精準的預測，這里面涉及了一個不可確定性因素，就是顧客的心理。
4大數據背景下營銷領域倫理問題的解決途徑。
大數據對于營銷領域來說是一把雙刃劍，既是機遇也是挑戰(zhàn)。它既能給企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價值，有效地提升企業(yè)的競爭力，同時也可能因為安全隱患問題給社會帶來極大的危害。因此，本文試著從國家、企業(yè)以及技術手段三個層面來探討如何有效地規(guī)避大數據自身帶來的倫理問題。
4-1國家應當制定相應的法律法規(guī)來約束不法行為。
由于我國相對于西方發(fā)達國家來說，大數據營銷起步較晚，因此相關的法律法規(guī)還不是很健全，許多不法分子利用一些法律漏洞來竊取消費者的隱私、侵害消費者的利益。從宏觀層面來說，國家是市場有序進行的保證，而法律是依靠國家的強制力來維護公共生活的秩序。因此國家應加強相關的法律法規(guī)的建設來嚴厲打擊不法分子、保護消費者的隱私安全。
4-2通過行業(yè)自律來約束自身的倫理機制。
由于法律僅僅是外在的約束因素，而要從根本上解決問題還需要加強行業(yè)的內在自律性，加強企業(yè)的內在道德觀念，自覺的遵守道德約束。而事實證明，企業(yè)通過建立消費者隱私的保護機制，依法保障消費者的合法權益，是解決這些倫理問題的源頭。（3）利用技術手段解決自身的問題。大數據的安全隱患問題是由大數據發(fā)展過程中自發(fā)產生的，因此可以充分的利用技術的優(yōu)勢有效的規(guī)避這些問題。人的自律行為是需要相當大的決心的，因為往往拒絕不了利益的誘惑，而法律的制定往往是滯后于技術的進步，人們往往是等到出現了問題后才會想辦法制定相關法律，事實上也正是因為技術的不完善才給了那些不法分子鉆空子的機會，因此依靠技術自身的優(yōu)勢來解決大數據背景下營銷倫理問題是最切實有效的。
5結論。
大數據與營銷管理領域的結合也是時代發(fā)展的必然趨勢，更是企業(yè)在激烈競爭下取勝的關鍵舉措。與此同時，我們在享受大數據帶來的巨大商業(yè)價值時，也應客觀的認識到大數據時代的安全相比傳統(tǒng)安全更加復雜，對此理應結合法律的強制措施和行業(yè)的自律以及技術的顯著優(yōu)勢，來保障大數據背景下營銷朝著正確的方向發(fā)展。
醫(yī)療大數據的論文篇七
我國高校自主招生政策的制定和執(zhí)行，主要目的在于為高校選撥高質量生源，簡化招生運行流程，為具有創(chuàng)新潛能的人才提供優(yōu)先選擇高校的途徑。
顯然，在這種政策制度下，高校教育成本的構成有所變化。
高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分為兩個部分：招生成本和學生培養(yǎng)成本。
首先，自主招生制度下高校需要增加招生過程中的成本。
對于傳統(tǒng)的高校教育而言，高校投入的招生成本較少，大部分成本是政府對于統(tǒng)一“高考”平臺的構建和運行成本。
在自主招生制度下，高校需要完成包括入學標準制定、考生入學測試和招生錄取實施在內的自主招生流程，如果參照“高考”標準嚴格執(zhí)行筆試命題、筆試組織、筆試閱卷、面試執(zhí)行、綜合考評等，這其中涉及的人力成本和實際物質消耗成本均會大大提高高校的招生成本。
統(tǒng)計表明，[2]高校通過自主招生招收學生的人均成本是通過高考形式招收學生的人均成本的數倍乃至數十倍。
另外，自主招生制度無疑為考生提供了一個雙向選擇的機會，由于自主招生與高考并不沖突，這令大部分考生傾向于報考擁有較好口碑且實力較強的高校。
高校的教育質量不僅和教學過程相關，更和高校的公用資源緊密相關。
高等教育本身不僅需要獨具優(yōu)勢的師資力量，更需要具有一流水平的硬件設施支持。
因此，高校要想吸引優(yōu)質生源參加本校的自主招生并開展有針對性的人才培養(yǎng)，就必須要構建強大的師資隊伍，并加大對公共資源的建設力度，這都需要加大教育成本投入。
其次，自主招生制度下高校需要提高學生的培養(yǎng)成本。
自主招生不僅僅是招收學生的途徑，更是對學生進行選拔培養(yǎng)的重要方式。
雖然大部分高校并未設立單獨的培養(yǎng)自主招生考生的機構，但部分國內一流高校都以因材施教、分流培養(yǎng)為基準，建立了重點培養(yǎng)創(chuàng)新意識和能力的獨立學院，如清華大學的計算機科學實驗班、北京大學的元培學院、浙江大學的竺可楨學院和哈爾濱工業(yè)大學的英才學院等。
高校也為這些面向優(yōu)質生源的獨立學院提供了更多的教學資源和優(yōu)質的師資力量。
隨著高校自主招生制度的確立，這些獨立學院的招生名額逐年增加，而通過自主招生途徑入學的學生占獨立學院生源的比例也逐年增加。
換言之，自主招生制度為高校的這些獨立學院提供了更多的生源選擇，高校也間接為自主招生提高了教育成本投入。
二、構建高等學校自主招生的監(jiān)督體系。
鑒于高校教育的特殊性，高校自主招生的具體教育成本核算難以像企業(yè)產品生產的成本核算那樣明確、清晰，對于自主招生的公平性問題，則更加難以進行數字化的量化計算。
因此，提高高校自主招生的教育投入使用效益，保障高校自主招生過程中的教育公平，需要間接地從構建高校自主招生的監(jiān)督體系入手，從而完善高校自主招生政策。
(一)招生環(huán)節(jié)的監(jiān)督體系構建。
首先，構建和完善高等學校自主招生環(huán)節(jié)的內部約束監(jiān)督機制。
高等學校自主招生針對的是具有創(chuàng)新能力和特殊才能的高中畢業(yè)生。
在招生中要明確統(tǒng)一的招考標準，嚴格執(zhí)行招生簡章的招考流程，構建科學合理的招考組織結構和權力網絡，最大限度地實現招考過程的公開透明，從根源上杜絕權利尋租的空間。
同時，要依照《教育部關于實行高等學校招生工作責任制及責任追究暫行辦法》等文件的相關規(guī)定，制定相應的工作細則，如相應的公示制度、回避制度等，并嚴格按照法律法規(guī)追究當事人及相關領導的責任。
其次，構建和完善高校自主招生環(huán)節(jié)的外部約束監(jiān)督機制。
外部監(jiān)督的主體既可以是高校主管部門或當地政府，也可以是公眾百姓。
高校主管部門和當地政府可以成立專門的或者臨時的監(jiān)管機構，專職管理高校自主招生過程中的各種行為，并對違規(guī)行為進行查處。
同時，還要開通相應的監(jiān)督舉報通道，如電子信息平臺、舉x箱和監(jiān)督熱線等，為公眾監(jiān)督檢舉提供便捷的言路渠道。
相對政府部門而言，公眾則能夠更加直接地發(fā)揮更為有效的監(jiān)督作用。
對高校自主招生環(huán)節(jié)的監(jiān)督，不僅是公眾的權利，某種程度上也是公民的義務。
作為高校自主招生的直接參與者和利益相關者，參加自主招生的考生和家長有權監(jiān)督自主招生環(huán)節(jié)的全過程，提出存疑之處并加大約束力度。
而其他知情公眾也有權參與監(jiān)督，當發(fā)現高校實際操作與公開的基本標準和過程不相符時，應及時向相應部門或媒體提供真實、有效的監(jiān)督舉x息。
(二)學生培養(yǎng)環(huán)節(jié)的監(jiān)督體系構建。
學生培養(yǎng)環(huán)節(jié)中的教育成本投入需要綜合考慮教育的效率和公平性問題，該環(huán)節(jié)的監(jiān)督體系主要體現在如何因材施教地構建和實現多元化的人才培養(yǎng)評價機制。
對于自主招生的優(yōu)質生源，不采用專門的人才培養(yǎng)方案將大大降低人才培養(yǎng)的效率，同時為了兼顧教育公平性原則，應將人才培養(yǎng)方案同時面向所有入學學生，充分調動學生的積極性，令學生能夠為了同樣的優(yōu)質教育資源進行公平競爭。
多元化的人才培養(yǎng)機制可以通過按大類進行低年級教育、按興趣自主選擇高年級專業(yè)、采用導師制和學分制的雙重評判標準等方式實現。
高校要將優(yōu)質的教育資源應用于具有潛力的學生群體中，在完成普及式高等教育的同時致力于創(chuàng)新人才的培養(yǎng)。
進而綜合對高校培養(yǎng)優(yōu)質生源的能力和方案有效性進行評估監(jiān)控，以促進學生培養(yǎng)環(huán)節(jié)中教育成本投入的效果最大化。
另外，學校建設和人才培養(yǎng)是一個相輔相成的過程，構建高水平的師資隊伍和建設一流的硬件設施不僅能夠提高高校自主招生的吸引力，也有助于高端人才培養(yǎng)。
醫(yī)療大數據的論文篇八
在當今科技發(fā)展迅猛的時代，大數據已成為不可忽視的重要資源。它為我們的生活帶來了很多改變，也給企業(yè)、政府和個人提供了更多機會。通過對大數據的學習和實踐，我意識到了大數據的重要性和潛力。在這篇文章中，我將從數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用五個方面分享我對大數據的心得體會。
首先，數據收集是進行大數據分析的基礎。無論是企業(yè)、政府還是個人，我們都應該積極參與數據收集。在大數據時代，每個人都是潛在的數據生成源。企業(yè)可以通過設備和傳感器收集銷售數據和用戶行為數據，政府可以利用數據收集來改善公共服務，個人可以通過社交媒體和移動應用來分享自己的數據。數據的多樣性和數量越大，分析結果越準確，應用場景也會更多。
其次，對數據進行分析是利用大數據的核心。大數據分析可以幫助企業(yè)和政府發(fā)現隱藏的模式和趨勢，為決策提供有力支持。在我們的日常生活中，大數據分析也是無處不在的。我們可以通過購物網站推薦來發(fā)現感興趣的產品，通過社交媒體的算法來找到和我們興趣相投的人。然而，大數據分析不僅僅是利用算法和工具，還需要人的智慧去理解數據背后的故事。
第三，數據隱私是大數據時代面臨的主要問題之一。隨著數據的不斷增長，隱私問題也日益突出。個人數據的泄露可能導致信息被濫用，對個人和社會帶來無法估量的風險。因此，數據隱私保護應該成為我們在使用大數據時考慮的重要因素。政府需要制定相應的法律和法規(guī)來保護個人隱私，企業(yè)需要建立嚴格的數據使用和保護機制，個人也應該提高自我保護意識，選擇安全可靠的應用和平臺。
第四，數據治理是保障數據質量和安全的重要手段。數據治理是一種組織和管理數據的方式，涉及到數據的標準化、清洗、分類和存儲等方面。數據治理的目標是確保數據可靠和可用，提高數據價值和利用率。在數據治理過程中，需要建立明確的責任和權限，制定相應的規(guī)范和流程，采用合理的技術手段來保護數據的完整性和安全性。
最后，大數據的應用是實現數據價值的最終目標。大數據的應用可以涵蓋各個領域，如金融、醫(yī)療、交通和教育等。通過大數據分析，金融機構可以預測風險，提高客戶滿意度；醫(yī)療機構可以個性化治療，提高療效；交通部門可以優(yōu)化交通流量，減少擁堵；教育部門可以根據學生的興趣和能力提供個性化教育。大數據的應用可以為企業(yè)提供競爭優(yōu)勢，為政府提供決策支持，為個人提供個性化服務。
綜上所述，大數據是當今信息社會的重要資源，對企業(yè)、政府和個人都具有重要意義。通過對大數據的學習和實踐，我深刻認識到了數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用的重要性和挑戰(zhàn)。在未來的發(fā)展中，我們需要更加重視數據的收集和利用，同時加強對數據隱私的保護和數據治理的規(guī)范，以實現大數據的最大價值。
醫(yī)療大數據的論文篇九
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?！斑@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’?！癧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。“謝謝舍恩伯格！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。
醫(yī)療大數據的論文篇十
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。
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。
醫(yī)療大數據的論文篇十一
摘要：橋梁在長期重荷載、大交通量的運營情況下，大部分都出現了不同程度的病害。對這些橋梁進行病害分析，提出相應對策，進行維修加固，具有顯著的經濟效益和社會效益。大部分橋梁都具有一定的超載能力，只要找到病害的原因，并進行相應的維修加固，其大多數是可以繼續(xù)運營的。本文探討了橋梁工程常見病害分析及維修加固措施。
橋梁在使用了一定的時期后，由于氣候、荷載、特別是超限超載等方面的原因，橋梁的損壞速度會不斷的加快，如果不及時進行橋梁的維護，將會嚴重縮短橋梁的使用年限，甚至發(fā)生嚴重的安全事故。因此，加強對橋梁的檢查，及時地對橋梁進行有效的維護、維修與加固，對延長其使用壽命、保證其承載及通行能力、保證行車安全、保持橋梁的良好的使用狀態(tài)，具有十分重要的意義。
橋梁病害的定義一般都由定性標準和定量界限兩部分組成。定性標準從病害的形狀和表象上進行界定，以從外觀上將病害明顯區(qū)別開，它是確定病害種類的主要依據;定量界限是便于檢查和處理的角度出發(fā)人為確定的界限。鋼筋混凝土橋梁的常見病害主要有：裂縫、混凝土碳化及鋼筋銹蝕、梁體表面剝蝕、結構構造的破壞、地基不均勻沉降引起的破壞等。鋼筋混凝土橋梁按照病害不同的嚴重程度可分為四類：
1、完好或基本完好。
橋梁結構基本滿足上述要求，與建造時比基本沒有可觀測到的病害。
2、輕微損傷的病害。
這類病害并不影響結構的承載力、剛度、完整性及其使用功能，但要消除由于它們造成的損傷則需要額外的費用，有時還要在使用過程中對結構作系統(tǒng)的觀察。
3、一般性損傷的.病害。
這類病害雖不一定影響結構應有的承載力，但卻使它們的使用性能下降，維護費用增大，有時還影響觀感，使人們有不安全感。
4、嚴重性損傷和破壞性損傷的病害。
這類病害往往表現為所采用的材料強度不足，或者構件殘缺有傷，或者所選取的構件截面尺寸不夠，或者所安裝的連接構造質量低劣或使用環(huán)境惡劣。
1、橋面鋪裝層的維修加固。
（1）局部修復鑿補法。
將水泥混凝土鋪裝層的表面鑿毛，深度以使骨料露出為準;用清水沖洗干凈斷面并充分潤濕，涂刷上同標號的水泥砂漿（或其他粘結材料），最后在橋梁承載能力容許范圍內，鋪筑一層1~5cm厚的水泥混凝土鋪裝層。
（2）重新澆筑混凝土面板。
橋面板的破裂和其他損壞特別嚴重，混凝土質量或施工狀況特別不良，且無適用的修補方法時，就必須采用重新澆筑新的混凝土橋面板的措施，施工時，將原有的行車道鋪裝全部拆除，再將行車道表面清掃干凈，必要時鋪入適量短鋼筋，配置上1~2層鋼筋網，澆筑整體化混凝土。
（3）橋面補強層加固法。
即在舊有橋面上，重新加鋪一層混凝土或鋼筋混凝土補強層，此方法既修補已出現裂縫、剝離等損壞的橋面板，又能加高原有梁板的有效高度，增加梁板的抗彎能力，改善鉸結梁板的荷載橫向分布，從而提高橋梁的承載能力。
2、橋梁結構裂縫宜采用塞縫灌漿維修加固。
塞縫灌漿是把按一定比例配制的水泥（砂）漿環(huán)氧樹脂（砂）漿，通過噴漿機按一定壓力灌入結構物縫隙內，起到填塞裂縫、避免鋼筋銹蝕并提高結構整體強度的作用。塞縫灌漿是用膠結材料把結構的裂縫填滿，使力的作用、傳遞盡可能恢復到原來狀態(tài)。塞縫灌漿一般用于處理橋梁上部、下部結構裂縫，灌漿分為水泥漿、水泥砂漿、環(huán)氧樹脂漿、環(huán)氧樹脂砂漿等，具體采用哪一種，應視實際情況而定。通常水泥（砂）漿用于石砌墩、臺和拱圈裂縫，由裂縫的大小來決定灌漿中是否摻砂，采用水泥（砂漿造價低、效果好。環(huán)氧樹脂漿一般用于鋼筋混凝土結構物，因為鋼筋混凝土構件產生的裂縫較小，易灌滿，粘結性好;環(huán)氧樹脂砂漿多用于橋面裂縫。
3、橋梁基礎加固。
對于位于天然地基上的淺基礎，由于埋置深度較淺，易受河水沖刷而淘空。受河水改道沖刷橋梁引道，導致橋臺基礎沖空，引道被毀。橋梁地基局部軟弱，致使橋臺發(fā)生不均勻沉降，引起橋臺開裂等。針對以上病害，采取對河床用漿砌片石進行鋪砌，上游河床設置丁壩、打木樁擴大橋臺基礎等方法進行加固。
4、錨噴混凝土加固法。
借助高速噴射機械，將新混凝土混合料連續(xù)地噴射到已錨固好鋼筋網的受噴面上，凝結硬化而形成鋼筋混凝土，從而增大橋梁的受力斷面和補強鋼筋，加強結構的整體性，使其能承受更大的外荷載作用。
5、粘貼鋼板（筋）加固法。
當交通量增加，主梁出現承載力不足，或縱向主筋出現嚴重腐蝕的情況時，梁板橋的主梁會出現嚴重的橫向裂縫。采用粘結劑及錨栓，將鋼板粘貼錨固載混凝土結構的受拉緣或薄弱部位，使其與結構形成整體，以鋼板代替增設的補強鋼筋，達到提高梁的承載能力的目的。
6、改變結構受力體系加固法。
這種加固、改造方法是通過改變橋梁結構受力體系，達到提高橋梁承載能力的目的。如：在簡支梁下增設支架或橋墩，或把簡支梁與簡支梁縱向加以連接，由簡支變連續(xù)梁，或在梁下增設鋼衍架等加勁或疊合梁等，以減小梁內應力，達到提高梁的承載力目的。
7、增設縱梁加固法。
在墩臺地基安全性能好，并具有足夠承載能力的情況下，可采用增設成災能力高和剛度大的新縱梁，新梁與舊梁相連接，共同受力。由于荷載在新增主梁后的橋梁結構中重新分布，使原有梁中所受荷載得以減小，由此使加固后的橋梁承載能力和剛度得到提高。當增設的縱梁位于主梁的一側或兩側時，則兼有加寬的作用。
8、拱圈增設套拱加固法。
當拱式橋梁的主拱圈為等截面或變截面的磚、石或混凝土等實體板拱時，且下部構造無病害，同時橋下凈空與泄水面積容許部分縮小時，可在原主拱圈腹面下增設一層新拱圈，即緊貼原拱圈底面上，澆筑或錨噴混凝土新拱圈，外形上就像時在原拱圈下套做了一個新拱圈。
9、擴大基礎加固法。
橋梁基礎擴大底面積的加固，稱為擴大基礎加固法。此法適用于基礎承載力不足或埋深太淺，而墩臺又是磚石或混凝土剛性實體式基礎時的情況。擴大基礎底面積應由地基強度驗算確定。當地基強度滿足要求而缺陷僅僅表現為不均勻沉降變形過大時，采用擴大基礎底面積的加固，主要由地基變形計算來加以選定。
10、增補樁基加固法。
當橋梁墩臺基底下有軟臥層，或墩臺基礎未下至堅硬巖層時，墩臺發(fā)生沉陷;當橋梁墩臺采用樁基礎，而樁的深度不足，或由于水流沖刷等原因使樁發(fā)生傾斜。這些病害都直接影響橋梁結構的正常使用和服務年限。對此，采用增補樁基加固法是一種常用而且有效的方法。這種加固方法是：在樁式基礎的周圍補加鉆孔樁，或打人鋼筋混凝土預制樁，擴大原承臺，以此提供基礎的承載力，增強基礎的穩(wěn)定性。
11、墩臺拓寬方法。
利用舊橋基礎，靠墩臺蓋梁挑出懸臂加寬部分，以便安裝加寬的上部結構。此種情況為只加寬墩臺上部的蓋梁，墩臺身和基礎則不需予以加固。采用此法加寬墩臺時，舊橋墩臺基礎必須完好、穩(wěn)定，且需經過承載力驗算后才能采用。否則，應在老橋的墩臺旁，重新澆筑拓寬部分的墩臺及基礎。為保證大橋應急維修施工的質量和安全，整個維修施工期間需要全封閉交通。所有封閉路段提前在前方的路口設置標志牌。并在封閉位置專人24小時看護指揮，提前7日在當地的主要新聞媒體上發(fā)布公告，通告繞行路線和交通封閉期限。
總之，我國現有的舊橋數量大，形式多，目前病害開始逐漸暴露。在交通量不大，要求通車條件不斷提高的情況下，如何用較少的投資取得更大的社會效益和經濟效益是一個值得探討的問題。同時還要充分挖掘和利用舊橋的超載潛力，能維修加固的橋梁，不要拆除重建。當發(fā)現有明顯的病害后，要及時組織橋梁專家現場鑒定，必要時可做荷載試驗，以確定是否需要綜合改造。
參考文獻：
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醫(yī)療大數據的論文篇十二
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。
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(bigdata，megadata)，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.
醫(yī)療大數據的論文篇十三
職責：
1、根據分析要求，制定數據采集標準和目標，對原始數據進行業(yè)務邏輯處理。
2、分析企業(yè)客戶數據，構建客戶畫像，構建企業(yè)和個人信用評分模型，支持運營相關業(yè)務數據分析和調取。
3、通過對公司運營數據研究，提出改善運營質量的方法和建議，搭建數據分析體系，為企業(yè)各級決策者提供支持。
4、熟悉數據挖掘建模過程及主流算法，具有大數據系統(tǒng)架構能力，熟悉spark等分布式機器學習框架，熟悉hadoop/hbase/hive等大數據處理平臺相關數據挖掘、數據建模經驗優(yōu)先。
任職要求：
1、本科及以上學歷，金融、數學、計算機等理工科相關專業(yè)。
2、1-3年金融領域數據分析，建模經驗，熟悉邏輯回歸，決策樹等建模方法。
3、有較強的學習能力，能夠快節(jié)奏地學習，研究，產出并能獨立開展工作。
4、對于數據有敏銳的直覺，能夠自主挖掘數據背后的市場方向、規(guī)律、為業(yè)務部門提供決策依據。
5、有軟件開發(fā)，機器學習，數據庫，hadoop/hive經驗者優(yōu)先。
醫(yī)療大數據的論文篇十四
近年來，隨著科技的發(fā)展和醫(yī)療技術的進步，健康醫(yī)療大數據逐漸成為一個熱門話題。健康醫(yī)療大數據，簡稱健康大數據，是指利用信息技術、采集和傳輸醫(yī)療信息以及應用醫(yī)療產業(yè)鏈中各個環(huán)節(jié)所涉及的大規(guī)模數據，通過數據的整合、分析和挖掘，為醫(yī)生、患者以及相關機構提供更加精準、高效的醫(yī)療服務和決策參考。在與健康醫(yī)療大數據的接觸中，我深感其對醫(yī)療行業(yè)的巨大推動作用，同時也發(fā)現其所帶來的一些挑戰(zhàn)和問題。
首先，健康醫(yī)療大數據的優(yōu)勢令人矚目。醫(yī)療領域產生的數據量龐大且復雜，有時難以直接應用于醫(yī)生的臨床決策中。而健康大數據可以將這些數據進行整合處理、分析挖掘，從而為醫(yī)生提供更加精準的醫(yī)療決策參考，幫助醫(yī)生更好地進行診斷和治療。此外，健康大數據也能夠提供患者的個體化醫(yī)療服務，根據患者的病史、基因信息、生活習慣等進行醫(yī)學分析，為患者提供個性化的治療方案。這些優(yōu)勢使得健康醫(yī)療大數據成為醫(yī)療行業(yè)的一塊巨大寶藏，為醫(yī)生和患者帶來了福音。
然而，與健康醫(yī)療大數據接觸的過程中，我也發(fā)現了其中的挑戰(zhàn)和問題。首先，健康醫(yī)療大數據的采集、存儲和傳輸需要消耗大量的資源，導致成本昂貴。醫(yī)療數據的采集需要依賴于各類醫(yī)療設備、系統(tǒng)以及醫(yī)院信息平臺，而這些設備和系統(tǒng)的投資以及后期的維護和升級都需要耗費大量的資金。其次，健康醫(yī)療大數據涉及病人的隱私保護問題。醫(yī)療數據涉及病人的個人信息、病史以及遺傳背景等敏感信息，在數據的采集、存儲、傳輸過程中，如何保護這些信息不被泄露和濫用是一個亟待解決的問題。此外，醫(yī)療數據的質量問題也是一個挑戰(zhàn)，醫(yī)療數據的質量直接關系到醫(yī)療決策的準確性和有效性，如何確保醫(yī)療數據的質量是一個需要重視的問題。
盡管健康醫(yī)療大數據面臨著一些挑戰(zhàn)和問題，但我相信通過持續(xù)的努力和改進，這些問題是可以逐漸解決的。首先，我們需要加強對健康醫(yī)療大數據的投入和支持，提供資金和設備等支持，加快數據的采集和建設。其次，我們需要建立健康醫(yī)療大數據的監(jiān)管機制和法律法規(guī)，明確數據的采集、使用和保護等方面的規(guī)定，以保護患者的隱私權和合法權益。最后，我們需要加強對醫(yī)療數據質量的監(jiān)控和管理，建立健全的質量控制體系，確保數據的準確性和可靠性。
綜上所述，健康醫(yī)療大數據在醫(yī)療行業(yè)中具有巨大的潛力和優(yōu)勢，為醫(yī)生和患者提供了更加精準、高效的醫(yī)療服務和決策參考。然而，健康醫(yī)療大數據也面臨著一些挑戰(zhàn)和問題，包括成本、隱私保護和數據質量等方面的問題。通過持續(xù)的努力和改進，我相信這些問題是可以逐漸解決的，健康醫(yī)療大數據將為醫(yī)療行業(yè)帶來更加美好的未來。
醫(yī)療大數據的論文篇十五
近年來，隨著科技的不斷發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)也迎來了數據化的飛速發(fā)展。健康醫(yī)療大數據的出現為醫(yī)療質量提升和疾病防治提供了有力的支持。作為一名醫(yī)務工作者，我深切體會到了健康醫(yī)療大數據的強大實力和重要性。在與大數據相伴的工作中，我有著許多心得體會。
首先，健康醫(yī)療大數據為醫(yī)學研究提供了寶貴的資源。過去，醫(yī)學研究所依靠的主要是小樣本、個案研究。然而，這種研究方法的局限性很大，結果往往只能反映個體差異，無法得出普適性的結論。而如今，有了健康醫(yī)療大數據的支持，研究者可以通過對海量的醫(yī)療數據進行分析，得到更加全面和準確的結論。這樣的改變不僅提高了研究的科學性和可靠性，還加快了科學研究的進程。
其次，健康醫(yī)療大數據為疾病預防和控制提供了重要的參考依據。疾病發(fā)生的原因多種多樣，臨床醫(yī)生在面對病人時往往只能依靠自己的經驗和知識進行判斷。但是，這種經驗判斷往往受到主觀因素的干擾，容易出現偏差。而有了健康醫(yī)療大數據的支持，通過對大量疾病的發(fā)病原因、流行規(guī)律和危險因素的分析，醫(yī)生可以更加準確地評估一個人患病的風險，采取相應的預防措施。這不僅可以降低疾病的發(fā)生率，還可以在疾病暴發(fā)時及時作出反應，遏制疾病的傳播。
另外，健康醫(yī)療大數據在個性化醫(yī)療方面也有著廣泛的應用。傳統(tǒng)的醫(yī)療模式是“一刀切”，即相同疾病的患者被一視同仁地對待。然而，同一種疾病在不同人群中可能存在差異，藥物對不同患者的療效也有所不同。有了健康醫(yī)療大數據的支持，醫(yī)生可以更好地掌握患者的健康狀況、基因信息、生活習慣等個體差異，從而能夠制定更加個性化的治療方案。這樣不僅可以提高患者的治療效果，還可以減少不必要的治療和藥物的浪費，節(jié)省醫(yī)療資源。
最后，健康醫(yī)療大數據可以促進醫(yī)療服務的智能化和高效化。傳統(tǒng)的醫(yī)療服務往往需要患者親自到醫(yī)院進行就診，醫(yī)生需要面對面地進行診斷和治療。這樣的模式存在許多弊端，如患者排隊就診時間長、醫(yī)生資源分配不均等。而有了健康醫(yī)療大數據的支持，患者可以通過網絡平臺向醫(yī)生咨詢病情，醫(yī)生可以通過遠程監(jiān)測患者的生理指標，進行遠程診斷和指導治療。這樣不僅可以節(jié)省時間和成本，還可以提高醫(yī)療服務的效率和質量。
綜上所述，健康醫(yī)療大數據對于提升醫(yī)療質量和改善醫(yī)療服務具有重要的意義。作為一名醫(yī)務工作者，我親身經歷了健康醫(yī)療大數據給醫(yī)療行業(yè)帶來的巨大變革。我相信未來，隨著科技的不斷進步，健康醫(yī)療大數據將會更加發(fā)揮作用，為人類健康事業(yè)做出更大的貢獻。