大数据论文前言

大数据论文前言

大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析

摘要：

在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

同时也面临着一些问题。

本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。

关键词：

大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题

在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。

而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。

一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状

在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。

而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，

不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，

以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。

需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对

供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。

(一)预算管理信息化

在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。

正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。

这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。

虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。

企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，

从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。

然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，

大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。

所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。

(二)成本管理信息化

企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。

而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。

而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。

企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，

使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。

以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。

同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的

每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。

虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。

然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。

(三)业绩评价信息化

业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，

也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。

而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。

企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。

对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。

然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。

其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。

所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。

二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题

(一)企业管理层对管理会计信息化不重视

我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。

首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。

再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。

(二)管理会计信息化程度较低

大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。

(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调

虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。

很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。

三、管理会计信息化建设的措施

(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境

企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。

在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。

管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。

(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境

企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。

树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，

有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。

再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。

同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。

最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。

(三)开发统一的企业信息化管理平台

在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。

四、结束语

管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。

同时也面对着一些问题。

因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。

作者：李瑞君 单位：河南大学

参考文献：

[1]冯巧根.

管理会计的理论基础与研究范式[J].

会计之友,2014(32).

[2]张继德,刘向芸.

我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].

会计之友,2014(21).

[3]韩向东.

管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].

会计之友,2014(32).

大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范

摘要：

随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。

但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。

本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计

信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。

关键词：

大数据时代;会计信息化;风险;防范

前言

近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。

大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、

交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。

大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数

据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。

但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。

一、大数据时代对会计信息化发展的影响

(一)提供了会计信息化的资源共享平台

进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。

而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，

提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。

但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。

大数据技术在网络营销中的策略研究论文

从小学、初中、高中到大学乃至工作，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢？以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文，欢迎阅读与收藏。

摘要：

当今，随着信息技术的飞速发展，互联网用户的数量日益增加，进一步促进了电子商务的快速发展，并使企业能够更准确地获取消费者数据，大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销，并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析，分析传统营销存在的问题和挑战，并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究，最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略，以促进相关企业在大数据时代加强网络营销，并取得良好的营销效果。

关键词：

大数据；网络营销；应用策略；营销效果；

一、前言

现代社会已经完全进入了信息时代，在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下，消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理，这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯，借助大数据技术，商家可以针对顾客进行个性化营销，极大地提高了精准营销的效果，传统的营销方式难以做到这一点。因此，现代企业越来越重视发展网络营销，并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。

二、基于大数据的网络营销概述

网络营销是互联网出现之后的概念，初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长，大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析，得出的科学性的结果，出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准，是基于海量数据分析基础上的定向营销方式，因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销，最为常见的就是网络购物App中，每个人得到的物品推荐都有所区别；我们浏览网络时，会不断出现感兴趣的内容，这些都是大数据营销的结果。

应用大数据营销，企业可以精准定位客户，并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1]，然后向目标客户精准推送。具体来说，基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤：首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据；其次，数据分析阶段，这个阶段企业要将收集到的数据汇总，并进行处理形成大数据模型，并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析，以得出有用的结论，比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等；最后，是营销实施阶段，根据数据分析的结果，企业要针对性地制定个性化的营销策略，并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中，从而提升营销效果和经济收益。

三、传统网络营销存在的一些问题

(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定，科学性不足

信息技术的迅速发展，使得很多企业难以跟上时代的步伐，部分企业思想守旧，没有跟上时代潮流并开展网络营销活动，而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略，存在一定的盲目性和主观性，缺乏良好的信息支持[2]。结果，网络营销计划不现实，难以获得有效的应用，导致网络营销的效果不好。

(二)传统网络营销的互动性不足，无法进行准确的产品营销

传统的网络营销互动性较差，主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息，客户只能被动的接受信息，无法与企业进行良性互动和沟通，无法有效的表达自己的诉求，这导致了企业与客户之间的割裂，极大的影响了网络营销的效果。此外，即使一些企业获得了相关数据，也没有进行科学有效的分析，但却没有得到数据分析的结果，也没有根据客户的需求进行有效的调整，从而降低了营销活动的有效性。

(三)无法有效分析客户需求，导致客户服务质量差

当企业进行网络营销时，缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此，企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息，而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦，这将适得其反，并降低客户体验[3]。

四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销

(一)使网络营销决策更科学，更明智

在传统的网络营销中，经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略，盲目性和主观性很多，缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据，并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理，从中提取有用的相关信息，比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等，从而制定针对客户的个性化营销策略，此外，企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势，从而对未来的市场形势作出较为客观的判断，进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略，提升企业的效益[4]。

(二)大大提高了网络营销的准确性

如今，大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标，企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据，以便有效地捕获客户的消费需求，并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外，在实施网络营销策略后，积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论，使企业对客户的实际需求有更深刻的了解，然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息，则可以收集客户消费信息和历史消费信息，然后对这些数据进行准确的分析，从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息，进而制定有效的网络营销策略。

(三)显着提高对客户网络营销服务水平

通过利用大数据进行准确的网络营销，企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面：一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求，以便企业可以进行有针对性的的营销策略，可以大大提高客户服务质量。另一方面，使企业可以有效地吸收各种信息，例如客户兴趣、爱好和行为特征，以便向每个客户发布感兴趣的推送内容，以便客户可以接收他们真正需要的信息，提高客户满意度。

五、基于大数据的网络营销优势

(一)提高网络营销广告的准确性

在传统的网络营销中，企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送，效率低下。因此，必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先，根据客户的情况制定策略并推送合适的广告，消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪，并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品，则他们第二天在公司工作时，却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地，并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面，通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时，广告内容应简洁明了。另一方面，可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次，提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中，企业通常采用弹出式广告，插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力，从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件，以防止企业广告。在这方面，大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。

(二)提高网络营销市场的定位精度

在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中，一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝，并向这些粉丝发送了大量的营销信息，但是却没有得到较好的反馈，营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度：

1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位：

首先，收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中，应格外小心，以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此，可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如，可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理，并得出结果，包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果，然后根据结果对企业的产品进行定位，并与客户的需求相匹配，进而明确市场[7]。

2、通过市场调查对产品市场定位进行验证：

在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后，有必要对进一步进行市场调查，以进一步清晰产品的市场定位，如果市场调查取得较为满意的效果，则表明网络营销策略较为成功，可以加大推广力度以促进产品的销售，如果效果不满意，则要积极分析问题，寻找原因并提出针对性的解决改进措施，以获得较为满意的结果[8]。

3、建立客户反馈机制：

客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略，主要体现有两个主要功能：一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见，并进一步改进产品，确保产品更适应市场；二是如果营销产品市场定位不成功，取得的效果不佳，可以通过客户反馈概括定位失败的原因，这将有助于将来的产品准确定位。

(三)增强网络营销服务的个性化

为了增强网络营销服务的个性化，企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份，而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先，通过大数据了解客户的身份。一方面，随着网络的日益普及，企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是，众所周知，由于互联网管理的不规范与复杂性，大多数信息不是高度可靠的，甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此，如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份，则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面，企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息，并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营：一方面，由于现实环境的限制，企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求，并根据一般原则开发个性化服务。另一方面，如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务，则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此，企业应该对个性化客户服务进行详细分析，并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务，而不会给企业造成太大的财务负担。

六、基于大数据网络营销策略

使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先，收集有关客户的大量信息；其次，通过数据分类和分析选择目标客户；第三，根据分析的信息制定准确的网络营销计划；第四，执行营销计划；第五，评估营销结果并计算营销成本；第六，在评估过程的基础上，进一步改善，然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中，上述过程可以改善网络营销。因此，在大数据时代，电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念，并采用新的营销策略。

(一)客户档案策略

客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后，可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础，也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先，借助其专有的销售平台，电子商务企业可以轻松，及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次，在传统模型中收集数据时，由于需要控制成本，因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析，可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中，电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果，以最大程度地分析消费者的偏好。

(二)满足需求策略

为了满足多数人的需求，传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果，难以满足少数客户的特殊需求，并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求，并采取差异化人群的不同需求最大化的策略，从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求，最重要的是实现差异化，而不仅仅是满足多数人的需求，因此必须准确地分析客户的需求，还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前，定制行业非常流行，卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品，该产品的利润率远高于批量生产线。

(三)客户服务策略

随着网络技术的逐步发展，电子商务企业和客户可以随时进行通信，这基本上消除了信息不对称的问题，使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时，可以第一时间解决，提高交易速度。因此，当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时，一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略，必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量，开展集体客户服务培训，缩短客户咨询等待时间，改善客户服务。最后，我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估，及时纠正不良评论，并鼓励消费者进行更多评估，良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度，并且可以吸引消费者进行第二次购买。

(四)多平台组合策略

在信息时代，人们可以在任何地方看到任何信息，这也将分散他们的注意力，并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注，则可以组合跨多个平台的营销策略，并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注，而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道，不同渠道的用户购买趋势不同，可以改善数据库[13]。

七、结语

总体而言，大数据时代不仅给网络营销带来了挑战，而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果，更好地服务消费者，改变传统的被动营销形式，并提升网络营销效果。

参考文献

[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场，2019(16):98.

[2]栗明，曾康有.大数据时代下营业网点的精准营销[J].金融科技时代，2019(05):14-19.

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[6]邱媛媛.基于大数据的020平台精准营销策略研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2016(12):60-62.

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[11]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业，2014(32):59-60.

[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究，2015(06):50-51.

[13]陈慧，王明宇.大数据：让网络营销更“精准”[J].电子商务，2014(07):32-33.

大数据时代语言学研究论文

语言可能是人类最早习得的后天技能之一，并且在绝大多数情况下，伴随着我们的一生。英国 每日邮报 调查发现，人类平均每天要说接近一万个词（女性会说的更多），假设一句简短的话平均包含10个词，那么，你也许每天不知不觉就已经说了上千句话了。可是，你真正知道你说了些什么吗？语言的历史同人类一样古老，也被认为是一切文明的基础，只是表现形式的不同，尼罗河流域的语言是碑铭体，两河流域用楔形文字，而三体文明他们的语言则是脑电波。叔本华在《作为意志和表象的世界》谈论语言， 语言是如此深刻地存在人类历史和生活中，但是，就连语言学的泰斗人物，诺姆·乔姆斯基对语言是什么这样基础的问题也谨慎非常，难以回答。佛讲 佛认为，语言是第二性的，是表征，是缘性的投射，是无法”得故“的。 那对于这样无法定论的议题，是不是就无法从事语言学的研究了呢？其实也不尽然。乔姆斯基认为，语言是什么是所有语言学的核心议题，所有的研究应当围着这个核心而具体展开。事实上，基于对这个核心问题的不同假设和回答，语言学中流派纷呈，展现了既分裂又有融合的图景。这种现象，也是自然科学、社会学、人类学激烈交汇、碰撞的产物。 早在古希腊事情，人们就开始思考语言，其中最著名的分为两大派别，其一是古典自然主义者，他们认为语言是声音的自然固化，是事物的直接名称（象声词），比如雷这个词的发声就同于雷的本身声音。另外一派是古典实用主义者，他们认为语言是人民约定俗称的，跟事物本质没有关系。比如数字一就是通过约定来定义的，因为数字一本身无法发出声音。在古希腊之后，语言学的相关研究一直有所发展，但总的看来，当时的语言学只是哲学范畴下的思辨，并没有成为一门真正独立的科学。 终于到了20世纪前期，以瑞典语言学家弗迪南·德·索绪尔的结构主义才标志着现代语言学的诞生。索绪尔讲了一件什么样的事情呢？他认为 这样的概念使得语言学发生了从传统的语文学、历史比较语言学研究范式向现代的语言学、结构描写语言学的重大转变。从此，研究语言机构、对语言系统本身进行客观的描写和分析成为主流，也使得语言学独立与文学和其他社会学科。 但是结构主义的技术主要体现他们用分布分析的办法，探索语言在各个层面上的单位及其结构关系的操作程序，例如对语言流层层切分，找出最小的语言单位---音素，对音素进行替换测试，从而总结出语言结构的配置关系。但是，这样事实描写的方法关心的是既成结构(what)， 它只能研究具体的语言事实，但不追究这些语言事实的成因(why)，无法回答”为什么句子只能这样说不能那样说，只能这样理解而不能那样理解“这类问题。在20世纪中叶，乔姆斯基带来了一场语言学的革命。 他的三本书《句法结构》、《句法理论的若干问题》、《深层结构、表层结构和语义解释》引发了语言学界的大地震。乔姆斯基说了一件什么样的事情呢？他认为 说话人通过一系列结构规则可以生成这种语言的句子的深层结构，即在每个句子表达出来以前就在大脑中存在的概念结构。形成了这种句子的深层结构之后，他头脑中已经有了一个正确的句子。在乔姆斯基看来，人们在说话之前他的头脑中存在着一个深层的语言结构或是思维能力，而且会形成一个内在的正确的句子。 乔姆斯基认为，深层结构通过“转换部分”可以转换成表层结构，这就是通过说话时的语音所表达出来的句子，表层结构是句子的形式，深层结构代表句子的意义。 乔姆斯基语言学的特点是更注重于语言的结构转换规则的研究。他认为，短语规则是形成句子的一套规则，这一规则先有一套短语结构改写规则。以英语为例来说，就有这样一套规则： 上述规则表明前者可以改写为后者，如“句子”可以改写为“名词短语+动词短语”。根据这些规则就可以推导出一个句子来。 乔姆斯基语言学的特殊意义在于，他提出了形式语言和形式文法的概念，把自然语言和计算机程序语言放在同一空间下，用统一的数学方法来描述和定义，这就使得用计算机解析语言、表达语言、理解语言成为可能，也引出了我们今天的主角，计算语言学。 数学家马尔科夫这个名字应该理科生都耳熟能详，那除了都是俄国人之外，他和文学家普希金又有什么联系呢？ 在这里，我想多谈几句马尔科夫，毕竟是概率统计出身，见了开山的前辈总要作揖行礼。 一般搞数学都有点宗派，讲传承，当然凡事总有例外，但马尔科夫肯定不是例外。他的导师是切比雪夫，对，就是那个切比雪夫不等式的切比雪夫。他的大师兄呢，是柯尔金，二师兄呢，是李雅普诺夫，这样环境下很难不成为一代大师。果然不出意料，在1897年第一届国际数学家大会时候，马尔科夫就是五名筹备委员之一，此时他已经是圣彼得堡教授，圣彼得堡科学院院士了，另外四个人都是谁呢，分别是克莱因，庞加莱，克雷蒙纳，戈斯达•米塔格-莱弗勒，对，这就是那个传说中和诺贝尔夫人有染，导致了最终诺贝尔奖里没有数学的数学家。回到马尔科夫，大师除了数学上出了大量的成果用来虐我们之外，其人是有比较理想主义的，用现在的话讲是有情怀的。马尔科夫喜欢读诗，还和著名文学家高尔基有过很多交流，在好友高尔基因为政治因素没能入选科学院时，马尔科夫不停写信抗议，甚至拒绝领取沙皇的奖章。所以后来马尔科夫去用他的马尔科夫链去解读普希金的长诗《叶甫盖尼·奥涅金》语言符号出现概率的时候，这也是并不为奇了。算好之后，马尔科夫觉得毕竟诗歌两万字太短了，不过瘾，又去算了十万字的阿克萨科夫三部曲之一《孙子巴格洛夫的童年》。那个时候可没有计算机，要算都得靠人工手算。 讲了这么多马尔科夫，他和计算语言学有什么关系呢？可以说，马尔科夫在算普希金诗歌所用的马尔科夫模型，是当代计算机语言学最重要的理论支柱之一。从那之后，大量的概率统计学就被用到语言学中来分析计算词汇。 虽然概率统计开始运用到语言学中去，但直到1948年，香农才是真正把该概率模型和语言描述联系在一起的第一人。 谈到香农，不免又要多谈两句。香农是信息学的学科奠基人，并且这个学科奠基人，在开创信息学这门学科的时候，就明白地告诉大家，这门学科我已经知道它的发展终点了，不过中间的这些路，你们还是要走走的。 只需要随便提起香农的三篇文章，就能一窥大师风采。第一篇叫做《继电和交换电路的符号分析》（这是他的硕士论文，哈佛大学的哈沃德·加德纳说“这可能是本世纪最重要的硕士论文”指的就是这篇），第二篇叫做《密码学的一个数学理论》，第三篇叫做《通信的一个数学理论》，这三篇文章，篇篇都重新定义和开创了一个学科。要知道，这可已经是20世纪，再不是牛顿那会儿微积分还没出现的时候。 香农和语言学又有什么关系呢？他在马尔科夫模型的基础上，提出了有限状态自动机，首次用他的信息论来测定了英语的熵。其实当时香农把信息熵这个概念用到语言上，是一个副产品，他主要的研究在于信息熵与密码学，正好就拿英语来试试了。后来乔姆斯基又是在香农工作的基础上，把语言定义为有限状态语法生成的语言，提出了形式文法。从这以后，计算语言学开始由萌芽期走向了发展期。 很多人都喜欢斯嘉丽·约翰逊，但是我喜好的原因应该尤为奇特。迄今两部跟计算语言学有关的电影主角都是她：《迷失东京》(lost in translation,2003) 和《她》(her,2013)。 当然，这两部其实是爱情电影，但的的确确涉及了计算语言学的两个重要议题：机器翻译和语音识别。 机器翻译可以讲就是最早的计算语言学应用。军事常常能够促进科学的快速发展。由于军事的需要，引发了一阵机器翻译的热潮。这时候的办法主要是基于逻辑规则，大量的资金和人力投入到机器翻译这个领域。但机器翻译本身是一个困难的研究方向，在计算语言的初期，很难取得突破性的成果，在军方转移了支持之后，这股热潮也很快消失了。不过，正是因着机器翻译的热潮，计算语言学度过了最开始的萌芽期，从此之后研究会一直跟进。再后来，计算语言学发展迅速，机器翻译成为了其下的一个子学科。而今随着计算机处理能力的大幅提升，规则逻辑方法、统计方法以及近年来热门的机器学习方法不断进步，机器翻译又迎来了长足的发展。最早的语言识别器其实是一只叫 "Radio Rex" 的玩具狗,不过这只狗只能识别一个音，就是"Re"，而且还得是成年男性发出来的。现在经过了几乎一个世纪，几家大厂都有语音识别商用的模块了，比如苹果的 siri,谷歌的 google voice，微软的 cortana，但这些模块还是很难讲完全成熟，目前可能主要还是作为玩具。由此可见，玩具也是推动人类科技进步的一个动力。那为什么我想要个《她》里面的 Samantha 这么困难？是因为这里面除了语言识别以外，还需要很多其他的技术，比如语言理解，人工智能等等。当然随着越来越多的单身科学家急切地投入到这个领域，也许本世纪会有所突破也未可知。 那么，谈了这么久的计算语言学，它究竟是怎样去解决一个问题的呢？在现今大数据时代，计算语言学的用武之地越来越多，对文本、语音数据的处理和理解将是今后大数据、人工智能的基石。可以说，当机器真正能够理解语言甚至创造语言的时候，机器才能真正走入智能时代。

网络语言对汉语言文化影响浅析论文

无论是在学校还是在社会中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文是讨论某种问题或研究某种问题的文章。你知道论文怎样才能写的好吗？下面是我为大家整理的网络语言对汉语言文化影响浅析论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。

摘要

网络语言来龙庞杂，从语言研究角度出发，本文期望于通过具体的网络语言语法和语用学研究，浅析网络语言对汉语言文化的影响，以利于正确看待与运用网络语言。

关键词

网络语言;汉语言文化;影响

随着中国网民已超过3亿，网络语言在年轻一代中已经形成。作为社会语用文化土壤上产生的一种社会变体，在不少人的眼中，这种网络词汇是对传统语言的丰富和发展，为古老规范的汉语言注入了一股新的活力。虽然网络语言大部分被我们熟悉和理解，但总的来说，这一道特有的语言文化景观还是缺乏统一的标准和界定的方法。对于网络语言，专家们的态度经历了一个从“不屑一顾”到“研究探讨”的过程。

1、网络语言是什么

根据百科的解释：“网络语言是伴随着网络的发展而新兴的一种有别于传统平面媒介的语言形式。主要是网虫们为了提高网上聊天的效率或某种特定的需要而采取的方式。它形式简洁，易于交流，便于理解。”网络语言包括拼音或者英文字母的缩写，含有某种特定意义的数字以及形象生动的网络动画和图片，久而久之就形成特定语言了。网络语言是一种虚拟空间的社会方言，这种社会方言包括行业语和习惯语。网络语言的很多专业术语跟网络技术密切相关，是特定的行业语。网民之间聊天交流的语言，有些是跟使用者的喜好、习惯有关的，是在网络虚拟空间“生存”的特定居民的习惯语。

2、对汉语言文化的影响?

网络语言和网络文化的燎原之势已经引起语言学界、教育界的广泛关注。语言与社会文化是密不可分的，相互包溶相互影响，网络语言从语用学上对语言文字进行了一场革新，深层次上必然对汉语言文化产生翻天覆地的影响。今天的网络语言，经过网络内部、外部双重环境的磨合，已经不同于几年前的杂乱无章，逐步形成为一种以网络作为传播媒介所使用的语言系统，言语社团的主体是网民，在这个言语社团里，并没有绝对的权威，谁都可以畅所欲言，可以创造新的用法，一旦一种语言的突破得到了大家的认可，就会很快在网上传播开来，而当这种认可达到一定程度，就逐步从网络走向现实生活，融入现代汉语的语言系统，从而对现代汉语系统起到丰富、创新与发展的作用。

网络语言的积极影响。

首先，世界上任何一种语言都是在使用中不断更新和发展的。网络语言从文字本身推动了汉语言的发展，随着科技和社会的进步，英语每年都有大量的合成词诞生。网络语言的词汇基本采用缩略型、符号型、借用外来词或传统汉语赋新义等多种手法，形式上多种多样用起来灵活多变；语法方面，表现出淡化语法和打破常规语法规则的现象，既有对现代汉语语法系统的改造，又有英汉语法规则的混合使用，丰富了人们的语言文字表达，颠覆了传统语言的规范性和正式性，增添了人们生活的乐趣和色彩。网络文化的流行，使得文化交流达到了空前的自由和繁荣，比如说“美眉”这个词，用眉毛这个表现女子容貌的最具代表性的特征来指代美女，具有形象的感情色彩，与古代汉语中用“蛾眉”代美女，有着异曲同工之妙。另一方面，越来越多的人在网络文化的冲击下重视起对青少年传统语言文化的教育，读经典学国学、练书法逐渐被社会大众所接受。

再次，流行的网络语言往往来源于社会热点事件和人物，反映着社会中的问题和趋势，所以它的流行势必引起人们对社会问题的关注。网络语言具有事件化，时事化的特点，比如最近很流行的“我爸是李刚”以及“一个艰难的决定”，之所以能飞快地在网络上沸腾、在坊间光速传播，也是因为河北大学撞车事件和腾讯360之争两件事本身受关注度就很高，受众面广。“也就是说，一些网络热词之所以热，并不在于本身的语言变异，而是在于这些词的出处即社会热点事件被大众关注，从而导致了这些词汇的流行。网络已经成为除报纸、广播、电视以外的第四媒体，越来越深地渗透到人们的生活当中，每一个个体都可以在网络上发出自己的声音，说说自己的看法，网络已成为公民表达看法、参与社会进程最为便捷的普遍的方式。也正是因为公众通过网络表达意见已经成为一种常态，网络词汇才得以从网上的“小热”有条件衍生为有着公众广泛参与的“大热”。

网络语言的消极影响。

首先，对汉语规范的偏离。一味追求新奇便捷使网络语言在多方面都违背了汉语规范，一些错别字和曲解词义的词语会对语文教育产生负面的影响。青少年是网络交流的主要群体之一，他们对新鲜事物十分敏感，同时也具有追赶时髦、乐于接受新鲜事物、以及辨别是非能力不强的特点。他们在语言学习，培养和提高的过程中大量地接触网络语言，吸收不规范的表达和词汇，很容易养成不使用规范字和规范表达的坏习惯，对于正常的语言学习势必产生极其不良的影响。与此同用时，我们对语言的阅读能力、书写能力、鉴赏能力也再不断下降。

其次，网络的虚拟性打破了原有文化生活的界限，营造出一个与生活交融的大文化世界。语言文化作为一种精神产品，丰富多样性和巨大的张力使得网络语言建构了一种新的表达和阅读模式。在这一趋势的推动下，读者的阅读感觉受到了最大的诱惑，但是正是这种所有人都能读懂的文字，丰富的阅读材料和通俗易懂的声像文化的传播，迅速渗透到传统语言文化中，并在电脑工具的日益普及中演化为一种必然趋势，传统语言文化的说理、教育、济世等功能变得淡化更淡化，成为仅作交际使用的消遣工具。

3、结语

网络语言方便了人与人的交流，真切地走进了我们的生活，但同时在某方面也将传统语言变得面目全非。我们应该客观和发展地来看待网络语言对汉语言文化的影响，在获得网络资料的同时，也应该去粗取精，更完整准确地把握这些资料。网络语言是汉语在网络环境下的一种语言变体，我们应该养成对传统语言文化尊重的态度，用一双慧眼，去看清楚网络的实质。

参考文献

［1］郑远汉.关于“网络语言”.华中科技大学学报(社会科学版)，2002年3期

［2］汤玫英.网络语言创新的动因及其不当取向.河南师范大学学报，2010年4期.

摘要：

汉语言文学在历史发展中独具民族特色，对中华文明的形成和发展具有重要意义，对中国传统文化的继承和发扬也具有重要贡献。汉语言文学包括语言和文学两部分重要内容，在现代社会的发展中，由于人们的物质生活丰富，语言词汇量不断增加，用于习惯和语法构成等方面也发生了巨大的`变化。在信息技术和计算机互联网技术应用发展的同时，各种网络语言兴起，并对汉语言文学发展具有一定的冲击性影响，本篇文章在此基础上，主要对网络语言对汉语言文学发展的冲击进行研究与分析。

关键词 ：

网络语言；汉语言文学；冲击；发展；影响；分析

网络语言是在网络技术发展的过程中形成的，与传统的平面媒介语言不同，网络语言是在人们网络聊天时为提高聊天效率、达到简明易懂的目的在词汇上予以创新或在句法结构上予以简化。汉语言文学发展中不同字词含义具有明确规定，在受到网络语言词义转换后，可能在语义表达上产生偏差，给汉语言文学传承和发扬带来一定影响。

一、网络语言基本特征

(一)简化度高

单一性的文字聊天难以提高聊天的趣味性，使用网络语言具有词汇创新和词汇改造意义，改变原有的汉字意义，且简化程度较高，提高网络聊天的速度。关于网络语言的简化主要有谐音型、同音型和数字型几种。谐音型主要是根据原词的读音，利用某一相似发音的词汇代替，具有一定指代意义，例如微博作为自媒体平台之一，在网络用户群体中受欢迎度较高，人们即用“围脖”指代微博，两者发音相似，可进行语义转换；同音型与谐音型差别不大，常见的包括用“菇凉”代替“姑娘”；数字型则是用数字谐音代替某个词汇，如数字“78”发音与“去吧”详尽，在网络聊天中使用可以减少打字时间，同时人们根据读音能够较快速的理解对方所要表达的含义。这几种网络语言类型是比较常见的，且在网络聊天中应用较频繁，具有形象易懂的特点。

(二)混合度高

网络聊天刚兴起时，主要的活跃人群是“九零后”或“零零后”，在网络聊天中使用“火星文”较多，大多是应用繁体字或生僻字的半边指代具体文字意义；也有一些人应用英文字母指代汉字意义，如“GG”其拼音发音与汉字“哥哥”的发音相似，又如“BF”属于英文单词“boyfriend”缩写，因而这两个字母直接意指“男朋友”的意思；其他的还有字符型的网络语言，即用图画表情或动态图片指代某个词语含义。网络语言的形成来源不具有统一性，同时在组成形式和使用要求上没有明确的要求和规定，因而词语词义在指代和应用上灵活度高，网络语言中应用的字母、数字、图形等要素丰富，具有极强的混合性，杂糅性明显。

二、网络语言对汉语言文学发展的冲击性影响

(一)影响汉语言教学和学习

网络语言是在网络聊天中因个人意识或群体意识形成的，语言创造和应用不具有规范性，网络语言在创造和应用过程中过分追求独特和新奇，导致一些词语生成后人人们的认知度普遍较小。一些网络语言刻意使用生僻字、错别字或别国文字符号，与汉语言应用标准相悖，导致汉语词义出现较大偏离。青少年正处于心理健康发育的关键时期，对新事物充满好奇心，在接触新奇的网络语言后，可能会产生不当的诱导，影响其正常的汉语言文化知识学习。网络语言用词不规范，青少年由于文化程度不够高、文字辨别能力不足，导致汉语言文字、文学学习受影响，语言应用能力难以有效提高。

(二)影响文字发音和句意理解

网络语言中过于频繁的使用文字谐音的方法实现文字意义的替代，例如用“杯具”代替“悲剧”，前者是盛水和喝水的器皿，是人们的基本生活器具，而后者则是代表内心难过、不开心的一种心情。两者并不存在任何逻辑上的联系，学生在学习汉语言文学初期阶段，对于文字应用和辨别的严谨度不够，在语文写作中代入网络语言将导致其对正常、标准的汉语言文学文化理解偏差，在句意上容易产生歧义，影响其基础语言知识和汉语文化学习。还有近几年来网络上流行的网络语言“蓝瘦”、“香菇”是根据广东粤语发音对“难受”、“想哭”的谐音解释，具有方言特色，但通用度不高，对学生的普通话学习和汉字正确发音学习具有不利影响。

(三)影响源文化的传承和发扬

中华文化博大精深，其中汉语言文学有着悠久的历史，汉语形成时间长，经过历史的沉淀，不同词语在语法组成和使用要求上不断完善，在中华典籍和名著中不同汉语词汇具有鲜明的民族文化特色，形成规范、应用合理。现代信息技术的发展形成“快餐文化”的现象明显，人们追求工作、生活和学习的快节奏，导致疏于传统经典文化的学习和传承。例如现下流行的网络词汇“奇葩”被人们用以指代怪异、不可思议的人或物，而这一词原意是“珍奇、美丽的花朵”，后也指代脱俗、少有的人才或作品，这一词在《红楼梦》中的引用是在一段唱词中“一个是阆苑仙葩，一个是美玉无瑕”，这里的“仙葩”与“奇葩”同义。

三、结语

网络语言是在网络聊天的基础上形成的，网络聊天过程中通过文字和图片的应用能够不受时间、空间的限制，达到与人沟通交流的目的。而网络语言在应用过程中形成组成和语法结构上不具有固定性，因而可创造、发挥的空间较足，在网络聊天中，由于人们的语言习惯和词汇理解度以及词汇积累量不同，创造出的网络语言风格也具有较大差异，过度使用网络语言，将对汉语言文化正常发展和中华传统文化传承与弘扬产生诸多不利影响。

参考文献：

[1]韩李楠.网络语言给汉语言文学发展带来的影响分析[J].普洱学院学报,2016,1:100-101.

[2]刘艳,赵雪梅.论新时代网络语言对汉语言文学发展的影响[J].文学教育(下),2016,9:95.

[3]戈双峰.探析新时代网络语言对汉语言文学发展的影响及意义[J].佳木斯职业学院学报,2016,10:334-335.

[4]张家华.论新时代网络语言对汉语言文学发展的影响[J].中国校外教育,2014,31:7-8.

摘要 ：

随着科学技术与信息技术的不断发展及进步，时代已经发生变化，转化为网络时代；网络的发展为社会及人类的工作、生活方面提供了便捷之处。但网络时代的兴起及发展给汉语言文学带来一定的影响，为了有效促进汉语言文学专业学生的经典阅读及体验，让汉语言文学随着时代的进步而发展，汉语言文学教育者应努力寻找汉语言文学及网络的结合点。

关键词 ：

网络时代；汉语言文学；经典阅读及体验

在信息技术不断发展的今天，人们的生活水平发生了较大程度的改变，在以前人们阅读的方式仅限于通过纸质书籍进行，现今可以利用手机、电脑等电子设备进行阅读，一定程度上增加了阅读的便利性[1]。在网络时代给汉语言文学阅读带来的便利性的另一方面，网络时代也影响了我国汉语言经典文化的发展，为了分析网络时代汉语言文学的经典阅读及体验，笔者针对网络时代汉语言文学的经典阅读及体验进行了分析，现详细报告如下。

一、网络时代给汉语言文学经典阅读及体验带来的问题

1.时代上的问题

在21世纪网络就已经遍布全球，网络是一个新鲜事物，90年代的小朋友均在网络技术的环境中成长，受到网络的影响形成了浮躁的心理及一些不好的习惯等，汉语言文学涉及到的经典名著是历经了时间的沉淀，是智慧的结晶。现代网络社会对早期文学中描绘的社会完全不同，很多在网络环境下成长的学生无法体会文学著作里面的场景及感受，对于阅读汉语言文化形成了一道屏障，影响了学生们阅读汉语言名著的兴趣。

2.表现形式上的问题

网络成为了大部分学生学习、生活及工作的工具，网络虽然能给学生带来大量汉语言文学的阅读提供免费资料，避免了学生为查找资料浪费的时间，但多数学生并不会利用网络资源进行汉语言文学的阅读。大部分学生利用网络资源进行娱乐、八卦，学生的阅读仅仅停留在比较浅显的位置，学生在进行网络娱乐新闻的阅读时，往往被标题及图片吸引，产生一种习惯性阅读标题，大略看一下梗概的方式进行阅读，无法让学生们养成细细品味的阅读习惯。

二、网络时代下汉语言文学的经典阅读及体验方式

1.积极引导学生进行经典阅读

由于汉语言文学具有篇幅长、情感细腻及文字枯燥等特点导致学生渐渐失去了阅读的兴趣，学生一旦失去兴趣就难以对汉语言文学的经典进行阅读，部分学生会采用网上搜索的方式将经典作品的中心思想、主要内容等来完成教师布置的阅读任务。在进行汉语言文化的教授过程中应利用课堂时间将传统的填鸭式教学方式转变为活跃的课堂气氛，让学生们变成课堂的主体，提高学生们学习及阅读汉语言文学作品的兴趣及热情。在课堂中可以采用排练话剧的形式对学生们进行汉语言文学阅读的讲解，为学生们布置课后作业也可以让学生们采用网络技术将话剧的背景音乐及灯光进行处理及制作，让学生在制作及表演的过程中对经典文学的背景有所了解，让学生们对经典文学作品感兴趣，采用网络与汉语言文学相结合的方式进行阅读及汉语言文学的体验[2]。

2.改变汉语言文学阅读的表现形式

将汉语言文学经典作品以网络技术的手段转化为音频及视频的表现形式，通过不同的表现形式传授经典作品的思想与文化，一方面可以呈现给读者不一样的看法及观点、感觉，另一方面还可以吸引学生的关注，引起学生的兴趣，以不同的表现形式鼓励学生进行汉语言文化经典作品的阅读；可以采用将汉语言文学作品视频及音频放入学校内部网站中供学生们观看及参与。还可通过定期组织汉语言文学书籍交流会的方式将经典的文学著作以不同的表现形式表达，让学生在对经典文学作品进行阅读后发表自己的见解与感受，感悟出汉语言文学作品带来大家的受益处，提高学生的阅读积极性，丰富学生的课余网络交流机会。

3.让学生自主参与汉语言文学名著的阅读中

以分组的形式将学生分成小组，一个小组负责一部汉语言文学作品的表演，鼓励学生们在进行汉语言文学作品的阅读后，将文学作品中的内容以表演的形式展现出来。若看进行角色的表演就必须对汉语言文学作品进行仔细阅读并斟酌，一定程度上提高了学生们对汉语言文学作品的阅读，在进行汉语言文学作品的表演后，每一位学生必须说出自己对作品中哪一段台词、哪一个场景及哪一个任务的印象最深，再对这些场景、任务及台词进行深入的分析，加深学生对汉语言文学作品的阅读及理解，帮助学生完成汉语言文学作品的阅读及体验[3]。

三、结语

网络的发展及汉语言经典文学作品之间的关系较为密切，一方面网络给汉语言文学作品带来了学生们阅读方面的便捷，另一方面网络给汉语言文化作品的发展带来了一定意义上的限制。在进行汉语言文学作品的教授过程中，找到合适的切入点，采取合理、科学的方式进行汉语言文学作品的阅读及体验，能达到网络促进汉语言经典文学作品发展及创新的目的，使得汉语言文学的经典阅读及体验随着网络技术的发展而发展。在汉语言文学的经典阅读及体验中，采用正确的方式积极引导学生进行汉语言文学作品的阅读及体验，将汉语言文学作品以不同的表现形式表现出来及采用一定方式让学生们自主参与进汉语言文学的经典阅读及体验中来。

参考文献：

[1]邓小林.网络时代汉语言文学的经典阅读与体验[J].价值工程,2014(30):286-287.

[2]李登宇.网络时代下汉语言文学的经典阅读与体验简述[J].新媒体研究,2016,2(1):36,49.

[3]朱芷瑶.网络时代下的汉语言文学阅读与体验[J].小作家选刊,2017(2):1.

学位论文前言大概多少字数

引言的篇幅一般不要太长，太长可致读者乏味，太短则不易交待清楚，一篇3000一5000字的论文，引言字数一般掌握在200一250字为宜。

引言作为论文的开头，以简短的篇幅介绍论文的写作背景和目的，缘起和提出研究要求的现实情况，以及相关领域内前人所作的工作和研究的概况，说明本研究与前工作的关系，研究热点、存在的问题及作者的工作意义，引出本文的主题给读者以引导。

写作要求

1、开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程。

2、言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考引文的形式标出即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练。

3、回顾历史要有重点，内容要紧扣文章标题，围绕标题介绍背景，用几句话概括即可;在提示所用的方法时，不要求写出方法、结果，不要展开讨论;虽可适当引用过去的文献内容，但不要长篇罗列，不能把前言写成该研究的历史发展；不要把前言写成文献小综述，更不要去重复说明那些教科书上已有，或本领域研究人员所共知的常识性内容。

4、尊重科学，实事求是。在前言中，评价论文的价值要恰如其分、实事求是，用词要科学，对本文的创新性最好不要使用"本研究国内首创、首次报道"、"填补了国内空白"、"有很高的学术价值"、"本研究内容国内未见报道"或"本研究处于国内外领先水平"等不适当的自我评语。

5、引言的内容不应与摘要雷同，注意不用客套话，如"才疏学浅"、"水平有限"、"恳请指正"、"抛砖引玉"之类的语言；前言最好不分段论述，不要插图、列表，不进行公式的推导与证明。

需要字数，大体要写到5000字到6000字不能超过8000字，具体还要看各学校的规定。附录肯定要写的。总要参考的

300字左右。

引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义，并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。300字左右。

内容要求：标题应简洁，清晰，通用，能准确，准确地反映本文的研究内容。论文查重标题不超过25个字，除非有必要，否则通常没有副标题。摘要是对论文内容的简要陈述，是一篇具有独立性和完整性的短文。摘要应包括本文的创新见解，主要论点以及理论和实践意义。不建议在摘要中使用公式，图表或引用的文献编号。避免在目录中写摘要。关键词是搜索的主题词，应该使用涵盖论文主要内容的一般术语。

关键字一般列在3-5中，根据术语的扩展级别排列。论文的主体部分是论文的主要部分。结构合理，层次清晰，重点突出，写作简洁流畅。然后得出的结论是，论文的结论是作为章节单独编写的，但没有章节编号。

结论是对整篇论文主要结果的总结。在结论中，应明确指出本研究的结果，或对其应用前景和社会经济价值的新见解，新思路，预测和评价，以及在该研究方向上进一步研究的未来前景和思路。结论内容一般在2000字以内。

扩展资料：

论文题目由教师指定或由学生提出，经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。

通过这一环节，应使学生受到有关科学研究选题，查阅、评述文献，制订研究方案，设计进行科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，对结果进行分析、论证并得出结论，撰写论文等项初步训练。

前言的篇幅一般不要太长,太长可致读者乏味,太短则不易交代清楚,一篇3 000一5 000字的论文,引言字数一般掌握在200一250字为宜。

论文前言字数要求

前言的篇幅一般不要太长,太长可致读者乏味,太短则不易交代清楚,一篇3 000一5 000字的论文,引言字数一般掌握在200一250字为宜。

前言的篇幅一般不宜太长，一篇3000字---5000字的论文，字数一般掌握在200---250字为宜。

引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。300字左右

大概一两千字差不多了

r语言数据分析论文

做数据分析必须学R语言的4个理由R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具，并且已集成到多个商用包中，比如 IBM SPSS? 和 InfoSphere?，以及 Mathematica。本文提供了一位统计学家Catherine Dalzell对 R 的价值的看法。为什么选择 R?R可以执行统计。您可以将它视为 SAS Analytics 等分析系统的竞争对手，更不用提 StatSoft STATISTICA 或 Minitab 等更简单的包。政府、企业和制药行业中许多专业统计学家和方法学家都将其全部职业生涯都投入到了 IBM SPSS 或 SAS 中，但却没有编写过一行 R 代码。所以从某种程度上讲，学习和使用 R 的决定事关企业文化和您希望如何工作。我在统计咨询实践中使用了多种工具，但我的大部分工作都是在 R 中完成的。以下这些示例给出了我使用 R 的原因：R 是一种强大的脚本语言。我最近被要求分析一个范围研究的结果。研究人员检查了 1,600 篇研究论文，并依据多个条件对它们的内容进行编码，事实上，这些条件是大量具有多个选项和分叉的条件。它们的数据(曾经扁平化到一个 Microsoft? Excel? 电子表格上)包含 8,000 多列，其中大部分都是空的。研究人员希望统计不同类别和标题下的总数。R 是一种强大的脚本语言，能够访问类似 Perl 的正则表达式来处理文本。凌乱的数据需要一种编程语言资源，而且尽管 SAS 和 SPSS 提供了脚本语言来执行下拉菜单意外的任务，但 R 是作为一种编程语言编写的，所以是一种更适合该用途的工具。R 走在时代的前沿。统计学中的许多新发展最初都是以 R 包的形式出现的，然后才被引入到商业平台中。我最近获得了一项对患者回忆的医疗研究的数据。对于每位患者，我们拥有医生建议的治疗项目数量，以及患者实际记住的项目数量。自然模型是贝塔—二项分布。这从上世纪 50 年代就已知道，但将该模型与感兴趣的变量相关联的估算过程是最近才出现的。像这样的数据通常由广义估计方程式 (general estimating equations, GEE) 处理，但 GEE 方法是渐进的，而且假设抽样范围很广。我想要一种具有贝塔—二项 R 的广义线性模型。一个最新的 R 包估算了这一模型：Ben Bolker 编写的 betabinom。而 SPSS 没有。集成文档发布。 R 完美地集成了 LaTeX 文档发布系统，这意味着来自 R 的统计输出和图形可嵌入到可供发布的文档中。这不是所有人都用得上，但如果您希望便携异步关于数据分析的书籍，或者只是不希望将结果复制到文字处理文档，最短且最优雅的路径就是通过 R 和 LaTeX。没有成本。作为一个小型企业的所有者，我很喜欢 R 的免费特定。即使对于更大的企业，知道您能够临时调入某个人并立即让他们坐在工作站旁使用一流的分析软件，也很不错。无需担忧预算。R 是什么，它有何用途?作为一种编程语言，R 与许多其他语言都很类似。任何编写过代码的人都会在 R 中找到很多熟悉的东西。R 的特殊性在于它支持的统计哲学。一种统计学革命：S 和探索性数据分析140 字符的解释：R 是 S 的一种开源实现，是一种用于数据分析和图形的编程环境。计算机总是擅长计算 — 在您编写并调试了一个程序来执行您想要的算法后。但在上世纪 60 和 70 年代，计算机并不擅长信息的显示，尤其是图形。这些技术限制在结合统计理论中的趋势，意味着统计实践和统计学家的培训专注于模型构建和假设测试。一个人假定这样一个世界，研究人员在其中设定假设(常常是农业方面的)，构建精心设计的实验(在一个农业站)，填入模型，然后运行测试。一个基于电子表格、菜单驱动的程序(比如 SPSS 反映了这一方法)。事实上，SPSS 和 SAS Analytics 的第一个版本包含一些子例程，这些子例程可从一个(Fortran 或其他)程序调用来填入和测试一个模型工具箱中的一个模型。在这个规范化和渗透理论的框架中，John Tukey 放入了探索性数据分析 (EDA) 的概念，这就像一个鹅卵石击中了玻璃屋顶。如今，很难想像没有使用箱线图(box plot) 来检查偏度和异常值就开始分析一个数据集的情形，或者没有针对一个分位点图检查某个线性模型残差的常态的情形。这些想法由 Tukey 提出，现在任何介绍性的统计课程都会介绍它们。但并不总是如此。与其说 EDA 是一种理论，不如说它是一种方法。该方法离不开以下经验规则：只要有可能，就应使用图形来识别感兴趣的功能。分析是递增的。尝试以下这种模型;根据结果来填充另一个模型。使用图形检查模型假设。标记存在异常值。使用健全的方法来防止违背分布假设。Tukey 的方法引发了一个新的图形方法和稳健估计的发展浪潮。它还启发了一个更适合探索性方法的新软件框架的开发。S 语言是在贝尔实验室由 John Chambers 和同事开发的，被用作一个统计分析平台，尤其是 Tukey 排序。第一个版本(供贝尔实验室内部使用)于 1976 年开发，但直到 1988 年，它才形成了类似其当前形式的版本。在这时，该语言也可供贝尔实验室外部的用户使用。该语言的每个方面都符合数据分析的 “新模型”：S 是一种在编程环境操作的解释语言。S 语法与 C 的语法很相似，但省去了困难的部分。S 负责执行内存管理和变量声明，举例而言，这样用户就无需编写或调试这些方面了。更低的编程开销使得用户可以在同一个数据集上快速执行大量分析。从一开始，S 就考虑到了高级图形的创建，您可向任何打开的图形窗口添加功能。您可很容易地突出兴趣点，查询它们的值，使散点图变得更平滑，等等。面向对象性是 1992 年添加到 S 中的。在一个编程语言中，对象构造数据和函数来满足用户的直觉。人类的思维始终是面向对象的，统计推理尤其如此。统计学家处理频率表、时间序列、矩阵、具有各种数据类型的电子表格、模型，等等。在每种情况下，原始数据都拥有属性和期望值：举例而言，一个时间序列包含观察值和时间点。而且对于每种数据类型，都应得到标准统计数据和平面图。对于时间序列，我可能绘制一个时间序列平面图和一个相关图;对于拟合模型，我可能绘制拟合值和残差。S 支持为所有这些概念创建对象，您可以根据需要创建更多的对象类。对象使得从问题的概念化到其代码的实现变得非常简单。一种具有态度的语言：S、S-Plus 和假设测试最初的 S 语言非常重视 Tukey 的 EDA，已达到只能 在 S 中执行 EDA 而不能执行其他任何操作的程度。这是一种具有态度的语言。举例而言，尽管 S 带来了一些有用的内部功能，但它缺乏您希望统计软件拥有的一些最明显的功能。没有函数来执行双抽样测试或任何类型的真实假设测试。但 Tukey 认为，假设测试有时正合适。1988 年，位于西雅图的 Statistical Science 获得 S 的授权，并将该语言的一个增强版本(称为 S-Plus)移植到 DOS 以及以后的 Windows? 中。实际认识到客户想要什么后，Statistical Science 向 S-Plus 添加了经典统计学功能。添加执行方差分析 (ANOVA)、测试和其他模型的功能。对 S 的面向对象性而言，任何这类拟合模型的结果本身都是一个 S 对象。合适的函数调用都会提供假设测试的拟合值、残差和 p-值。模型对象甚至可以包含分析的中间计算步骤，比如一个设计矩阵的 QR 分解(其中 Q 是对角线，R 是右上角)。有一个 R 包来完成该任务!还有一个开源社区大约在与发布 S-Plus 相同的时间，新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 决定尝试编写一个解释器。他们选择了 S 语言作为其模型。该项目逐渐成形并获得了支持。它们将其命名为 R。R 是 S 的一种实现，包含 S-Plus 开发的更多模型。有时候，发挥作用的是同一些人。R 是 GNU 许可下的一个开源项目。在此基础上，R 不断发展，主要通过添加包。R 包 是一个包含数据集、R 函数、文档和 C 或 Fortran 动态加载项的集合，可以一起安装并从 R 会话访问。R 包向 R 添加新功能，通过这些包，研究人员可在同行之间轻松地共享计算方法。一些包的范围有限，另一些包代表着整个统计学领域，还有一些包含最新的技术发展。事实上，统计学中的许多发展最初都是以 R 包形式出现的，然后才应用到商用软件中。在撰写本文时，R 下载站点 CRAN 上已有 4,701 个 R 包。其中，单单那一天就添加了 6 个 R 。万事万物都有一个对应的 R 包，至少看起来是这样。我在使用 R 时会发生什么?备注：本文不是一部 R 教程。下面的示例仅试图让您了解 R 会话看起来是什么样的。R 二进制文件可用于 Windows、Mac OS X 和多个 Linux? 发行版。源代码也可供人们自行编译。在 Windows? 中，安装程序将 R 添加到开始菜单中。要在 Linux 中启动 R，可打开一个终端窗口并在提示符下键入 R。您应看到类似图 1 的画面。 图 1. R 工作区在提示符下键入一个命令，R 就会响应。此时，在真实的环境中，您可能会从一个外部数据文件将数据读入 R 对象中。R 可从各种不同格式的文件读取数据，但对于本示例，我使用的是来自 MASS 包的 michelson 数据。这个包附带了 Venables and Ripley 的标志性文本 Modern Applied Statistics with S-Plus(参见 参考资料)。michelson 包含来自测量光速的流行的 Michelson and Morley 实验的结果。清单 1 中提供的命令可以加载 MASS 包，获取并查看 michelson 数据。图 2 显示了这些命令和来自 R 的响应。每一行包含一个 R 函数，它的参数放在方括号 ([]) 内。清单 1. 启动一个 R 会话2+2 # R can be a calculator. R responds, correctly, with (“MASS”) # Loads into memory the functions and data sets from# package MASS, that accompanies Modern Applied Statistics in Sdata(michelson) # Copies the michelson data set into the () # Lists the contents of the workspace. The michelson data is (michelson) # Displays the first few lines of this data set.# Column Speed contains Michelson and Morleys estimates of the# speed of light, less 299,000, in km/s.# Michelson and Morley ran five experiments with 20 runs each.# The data set contains indicator variables for experiment and (michelson) # Calls a help screen, which describes the data set.图 2. 会话启动和 R 的响应 现在让我们看看该数据(参见 清单 2)。输出如 图 3 中所示。清单 2. R 中的一个箱线图# Basic boxplotwith(michelson, boxplot(Speed ~ Expt))# I can add colour and labels. I can also save the results to an = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=”Experiment”, las=1,ylab=”Speed of Light – 299,000 m/s”,main=”Michelson-Morley Experiments”,col=”slateblue1″))# The current estimate of the speed of light, on this scale, is Add a horizontal line to highlight this (h=, lwd=2,col=”purple”) #Add modern speed of lightMichelson and Morley 似乎有计划地高估了光速。各个实验之间似乎也存在一定的不均匀性。图 3. 绘制一个箱线图 在对分析感到满意后，我可以将所有命令保存到一个 R 函数中。参见清单 3。清单 3. R 中的一个简单函数MyExample = function(){library(MASS)data(michelson) = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=”Experiment”, las=1,ylab=”Speed of Light – 299,000 m/s”, main=”Michelsen-Morley Experiments”,col=”slateblue1″))abline(h=, lwd=2,col=”purple”)}这个简单示例演示了 R 的多个重要功能：保存结果—boxplot() 函数返回一些有用的统计数据和一个图表，您可以通过类似 = … 的负值语句将这些结果保存到一个 R 对象中，并在需要时提取它们。任何赋值语句的结果都可在 R 会话的整个过程中获得，并且可以作为进一步分析的主题。boxplot 函数返回一个用于绘制箱线图的统计数据(中位数、四分位等)矩阵、每个箱线图中的项数，以及异常值(在 图 3 中的图表上显示为开口圆)。请参见图 4。图 4. 来自 boxplot 函数的统计数据 公式语言— R(和 S)有一种紧凑的语言来表达统计模型。参数中的代码 Speed ~ Expt 告诉函数在每个 Expt (实验数字)级别上绘制 Speed 的箱线图。如果希望执行方差分析来测试各次实验中的速度是否存在显著差异，那么可以使用相同的公式：lm(Speed ~ Expt)。公式语言可表达丰富多样的统计模型，包括交叉和嵌套效应，以及固定和随机因素。用户定义的 R 函数— 这是一种编程语言。R 已进入 21 世纪Tukey 的探索性数据分析方法已成为常规课程。我们在教授这种方法，而统计学家也在使用该方法。R 支持这种方法，这解释了它为什么仍然如此流行的原因。面向对象性还帮助 R 保持最新，因为新的数据来源需要新的数据结构来执行分析。InfoSphere? Streams 现在支持对与 John Chambers 所设想的不同的数据执行 R 分析。R 与 InfoSphere StreamsInfoSphere Streams 是一个计算平台和集成开发环境，用于分析从数千个来源获得的高速数据。这些数据流的内容通常是非结构化或半结构化的。分析的目的是检测数据中不断变化的模式，基于快速变化的事件来指导决策。SPL(用于 InfoSphere Streams 的编程语言)通过一种范例来组织数据，反映了数据的动态性以及对快速分析和响应的需求。我们已经距离用于经典统计分析的电子表格和常规平面文件很远，但 R 能够应付自如。从 版开始，SPL 应用程序可将数据传递给 R，从而利用 R 庞大的包库。InfoSphere Streams 对 R 的支持方式是，创建合适的 R 对象来接收 SPL 元组(SPL 中的基本数据结构)中包含的信息。InfoSphere Streams 数据因此可传递给 R 供进一步分析，并将结果传回到 SPL。R 需要主流硬件吗?我在一台运行 Crunchbang Linux 的宏碁上网本上运行了这个示例。R 不需要笨重的机器来执行中小规模的分析。20 年来，人们一直认为 R 之所以缓慢是因为它是一种解释性语言，而且它可以分析的数据大小受计算机内存的限制。这是真的，但这通常与现代机器毫无干系，除非应用程序非常大(大数据)。R 的不足之处公平地讲，R 也有一些事做不好或完全不会做。不是每个用户都适合使用 R：R 不是一个数据仓库。在 R 中输入数据的最简单方式是，将数据输入到其他地方，然后将它导入到 R 中。人们已经努力地为 R 添加了一个电子表格前端，但它们还没流行起来。电子表格功能的缺乏不仅会影响数据输入，还会让以直观的方式检查 R 中的数据变得很困难，就像在 SPSS 或 Excel 中一样。R 使普通的任务变得很困难。举例而言，在医疗研究中，您对数据做的第一件事就是计算所有变量的概括统计量，列出无响应的地方和缺少的数据。这在 SPSS 中只需 3 次单击即可完成，但 R 没有内置的函数来计算这些非常明显的信息，并以表格形式显示它。您可以非常轻松地编写一些代码，但有时您只是想指向要计算的信息并单击鼠标。R 的学习曲线是非平凡的。初学者可打开一个菜单驱动的统计平台并在几分钟内获取结果。不是每个人都希望成为程序员，然后再成为一名分析家，而且或许不是每个人都需要这么做。R 是开源的。R 社区很大、非常成熟并且很活跃，R 无疑属于比较成功的开源项目。前面已经提到过，R 的实现已有超过 20 年历史，S 语言的存在时间更长。这是一个久经考验的概念和久经考验的产品。但对于任何开源产品，可靠性都离不开透明性。我们信任它的代码，因为我们可自行检查它，而且其他人可以检查它并报告错误。这与自行执行基准测试并验证其软件的企业项目不同。而且对于更少使用的 R 包，您没有理由假设它们会实际生成正确的结果。结束语我是否需要学习 R?或许不需要;需要 是一个感情很强烈的词。但 R 是否是一个有价值的数据分析工具呢?当然是的。该语言专为反映统计学家的思考和工作方式而设计。R 巩固了良好的习惯和合理的分析。对我而言，它是适合我的工作的工具。

是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y > 0最后的分类是1，y < 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：它的函数图像如下：可以看到，sigmoid函数在x=0处取值，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) > 表示类别1，否则表示类别0.到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。损失函数下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) > 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令这样就得到了它的损失函数：如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。硬核推导损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：代码实战梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。最后得到的结果如下：随机梯度下降版本可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。相关资源：【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...文章知识点与官方知识档案匹配算法技能树首页概览33030 人正在系统学习中打开CSDN，阅读体验更佳VGG论文笔记及代码_麻花地的博客_vgg论文VGG论文笔记及代码 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 牛津大学视觉组(VGG)官方网站: Abstract 在这项工作中,我们研究了在大规模图像识别环境中卷积网络深度对其......MNIST研究》论文和Python代码_通信与逆向那些事的博客_机器...1、逻辑回归算法 逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非回归方法,在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器(MaxEnt)、对数线性分类器等。 使用中的LogisticRegression方法来训练...两个重要极限的推导两个重要极限 （1） lim⁡θ→0sin⁡θθ=1 （θ为弧度） \underset{\theta \rightarrow 0}{\lim}\frac{\sin \theta}{\theta}=1\ \ \text{（}\theta \text{为弧度）} θ→0lim​θsinθ​=1 （θ为弧度） （2） lim⁡x→∞(1+1x)x=e \underset{x\rightarrow \infty}{\lim}\left( 1+\frac{1}{x} \ri继续访问两个重要极限及其推导过程一、 证明：由上图可知， 即 二、 证明：首先证明此极限存在 构造数列 而对于n+1 ...继续访问...是多项式回归】Jeff Dean等论文发现逻辑回归和深度学习一样好_qq...其中,基线 aEWS(augmented Early Warning Score)是一个有 28 个因子的逻辑回归模型,在论文作者对预测患者死亡率的传统方法 EWS 进行的扩展。而 Full feature simple baseline 则是 Uri Shalit 说的标准化逻辑回归。 注意到基线模型(红...数学模型——Logistic回归模型(含Matlab代码)_苏三有春的博客...Logistic回归模型是一种非常常见的统计回归模型,在处理大量数据,揭示各自变量如何作用于因变量(描述X与Y之间的关系)时有着十分重要的作用。笔者在写Logit回归模型前参加了一次市场调研比赛,在这次比赛中学到了很多东西,同时发现,许多优秀获...《神经网络设计》第二章中传递函数import math #硬极限函数 def hardlim(data): if data < 0: a = 0 else: a = 1 print("fun:hardlim,result:%f"%a) #对称硬极限函数 def hardlims(data): if data < 0: a = -1 e继续访问两个重要极限定理推导两个重要极限定理： lim⁡x→0sin⁡xx=1(1) \lim_{x \rightarrow 0} \frac{\sin x}{x} = 1 \tag{1} x→0lim​xsinx​=1(1) 和 lim⁡x→∞(1+1x)x=e(2) \lim_{x \rightarrow \infty} (1 + \frac{1}{x})^x = e \tag{2} x→∞lim​(1+x1​)x=e(2) 引理(夹逼定理) 定义一： 如果数列 {Xn}\lbrace X_n \rbrace{Xn​}，{Yn}继续访问【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码...【原创】R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析报告论文(代码数据).docx资源推荐 资源评论 鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)参数python 5星 · 资源好评率100% 程序 2.有数据集,可直接运行 matlab批量读取excel表格数据...机器学习--逻辑回归_科技论文精讲的博客机器学习-逻辑回归分析(Python) 02-24 回归和分类方法是机器学习中经常用到的方法区分回归问题和分类问题:回归问题:输入变量和输出变量均为连续变量的问题;分类问题:输出变量为有限个离散变量的问题。因此分类及回归分别为研究这两类问题...常见函数极限lim⁡x→0sin⁡x=1\lim_{x\to 0}\frac{\sin}{x}=1x→0lim​xsin​=1 lim⁡x→∞(1+1x)x=e\lim_{x\to \infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→∞lim​(1+x1​)x=e lim⁡α→0(1+α)1α=e\lim_{\alpha\to 0}(1+\alpha)^\frac{1}{\alpha}=eα→0lim​(...继续访问逻辑回归原理及代码实现公式自变量取值为任意实数，值域[0,1]解释将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid函数中这样就完成了由值到概率的转换，也就是分类任务预测函数其中，分类任务整合解释对于二分类任务（0，1），整合后y取0只保留，y取1只保留似然函数对数似然此时应用梯度上升求最大值，引入转换为梯度下降任务求导过程参数更新多分类的softmax。............继续访问python手写数字识别论文_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问...本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,...逻辑回归问题整理_暮雨林钟的博客逻辑回归问题整理 之前只是简单的接触过逻辑回归,今天针对于最近看论文的疑惑做一个整理; 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