学位论文数据可以多人共享吗

学位论文数据可以多人共享吗

一般来说，毕业论文会作为学生档案的一部分存入学校档案馆，其中的优秀毕业论文可以经导师推荐在专业学术期刊发表。经发表的论文会存入如清华同方或万方数据库供资源共享（但需缴纳一定的费用才允许浏览）这个数据库不是全球共享的，只有与数据库终端签订协议的用户才能访问，毕竟是专利知识产权，若可以随便访问对辛苦写论文的人也是一种不尊重。我知道的国内情况就是这样的，希望可以帮助你。关于论文的查找，通常情况下城市大型图书馆或学校的资料室应该可以查到部分相关资料 三楼是我答的，之前没有登录

别人的毕业论文不可以用，会查重查出来。作为将要参加论文答辩用户，必须对所著的毕业论文内容有比较深刻理解和比较全面的熟悉。这是为回答毕业论文答辩委员会成员就有关毕业论文的深度及相关知识面，而可能提出的论文答辩问题所做的准备。目前本科论文大部分不录入知网的系统，少部分优秀毕业会录入。但是每个学校会自己收录自己毕业生的毕业论文。现在不联网不代表以后不联网。现在不被查出来不代表以后不被查出来。

当然可以，而且可以请别人帮忙核对一下论文格式，文字是否有错误，并提出优化建议，有利于提升毕业论文质量。

但要和别人说清楚不能引用自己的观点，因为你的文章也是要上传到库里的，如果别人写了和相似的内容，很有可能会被识别出来，算作抄袭还是要谨慎一些。

相关信息：

毕业论文，按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。

从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。

学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。

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。

学位论文编样本数据可以吗

不可以。

教育部关于印发《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》的通知中，第一章第四条规定：本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。

教育部《学位论文作假行为处理办法》第3条明确规定，购买、出售学位论文或者组织学位论文买卖的；由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写的；剽窃他人作品和学术成果的；伪造数据的；均为论文作假行为的。

并在第七条规定，学位申请人员的学位论文出现作假情形的，学位授予单位可以取消其学位申请资格；已经获得学位的，学位授予单位可以依法撤销其学位，并注销学位证书。并且处理决定应当向社会公布。从做出处理决定之日起至少3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。

若为在读学生的，其所在学校或者学位授予单位可以给予开除学籍处分；为在职人员的，学位授予单位除给予纪律处分外，还应当通报其所在单位。

总结：不要存在侥幸心理，认真对待毕业设计、毕业论文。做毕业设计、写毕业论文是一场较为持久，克服懒惰拖延的实践斗争，我们要尽我们的才能，用心对待，努力让我们的大学生涯完美落幕。

可以，导师一般没有去认真看的

不可以。论文讲究的是实例证明有理有据，绝不可以进行数据的编造。论文内容具有真实性，不可以乱写，一经发现会挂科，严重者会被剥夺学位，学术问题要认真对待。

若是碰到了内行的老师，一眼就能看出来。但若是老师都不懂的话，看出的可能性很小，当时我编了400个数据。当然你要明白每个数据代表的意思，还有数据类型不要搞错。这一般是对数据具有随机性的好应对。其实最最好的方法就是在这最后的日子里多多向带你的老师请教，特别是对于编程类的。即使最后出不来结果，老师知道也不会怎么怪你的。

学位论文可以贴原始数据吗

可以给你，，，，，，，，，，，哦

会被查出来，第一步：初稿一般重复率会比较高(除非你是自己一字一句写的大神)，可以采用万方、papertest去检测，然后逐句修改。这个系统是逐句检测的，也就是说你抄的任何一句话都会被检测出来。这种检测算法比较严格，从程序的角度分析这种算法比较简单。因而网上卖的都很便宜，我测的是3万字，感觉还是物美价廉的。(注意：1 这个库不包含你上一届研究生师兄的大论文，修改一定注意. 2 个人建议如果学校是用万方检测，就不要去检测维普之类的 先把论文电子版复制一份，保存一份。看检测结果，其中一份复制的备份论文，把检测出重复的部分能删了先删了，把不能删的，15字以内改一改，最好是加减字符，不要改顺序，改顺序没太大用，参考文献删掉一部分，不能删的话，先改下，英文文献可以15个字符换一个词。把修改过的上交，重新过系统检查。保存的原论文稍做改动上交纸质版。那个系统很麻烦的，很多没看过没应用过的文献都能给你加上，可见中国人抄袭的功夫，都是互相抄，但是为了保证论文的完整性和表述的准确性，不要随意改动，上交的纸质版，一定要斟酌，一般检查完就不会再过检测系统了，所以纸质版的不用担心。第二步：经过修改后，重复率大幅下降了。这时你可以用知网查了，知网查重系统是逐段检测的，比较智能。检测后再做局部修改就基本上大功告成了，我最后在网上用知网查是4%，简单修改后，在学校查是。注意：记住，最忌讳的是为了查重，把论文语句改得语句不通、毫无逻辑，这样是逃不过老师的，哈哈，大家加油！关于知网相关抽查规定：有规定的，可以进行第一次修改，修改之后通过就可以答辩，如果第二次不通过就算结业，在之后4个月内还要交论文或者设计的。这个是在抄袭30%的基础上的。 如果抄袭50%以上的话，直接结业 在之后4个月内还要交论文或者设计的。1．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%（含50%）之间的，需经本人修改。修改后经过再次检测合格后，方可参加学院答辩。再次检测后仍不合格的，按结业处理。须在3 个月后提交改写完成的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。2．被认定为抄袭的本科毕业设计（论文），且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的，直接按结业处理。须在4 个月后提交改写的毕业设计（论文），检测合格后再参加答辩。知网系统计算标准详细说明：1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。 2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。 3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。 4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。 5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。6．知网检测系统的权威性？学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。

可以的。不过要少量复制粘贴（大篇幅复制粘贴会导致查重不过），并要标明出处，并在参考文献中注明，最好是针对性引用。

毕业论文是毕业生总结性的独立作业，是学生运用在校学习的基本知识和基础理论，去分析、解决一两个实际问题的实践锻炼过程，必要的理论知识如背景、原理等对论文写作是非常必要的。

同时要保证引用的部分不能比例过高，且为了论文主旨服务，不能喧宾夺主，甚至有可能导致重复率过高，审核不通过。

扩展资料：

论文资料的应用

论文写作资料可分为第一手资料与第二手资料。前者也称为第一性资料或直接资料，是指作者亲自参与调查、研究或体察到的东西。如在实验或观察中所做的记录等，都属于这类资料；后者也称为第二性资料或间接资料，是指有关专业或专题文献资料，主要靠平时的学习积累。

在获得足够资料的基础上，还要进行加工处理，使之系统化和条理化，便于应用。对于论文写作，这两类资料必不可少，要恰当地将它们运用到论文写作中去，注意区别主次。特别对于文献资料要在充分消化吸收的基础上适当引用，不要喧宾夺主。

参考资料来源：百度百科-毕业论文

可以。原始数据包括日常记录和统计的实验数据，图片等，根据这些数据再自己制作成图表，论文完成后交在指导老师那，发表的时候用。

数据共享主题的论文

数字经济时代是农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态，农业经济的基础要素是土地，工业经济的基础要素是机器，而数字经济的基础要素就是大数据。

大数据作为一种基础性和战略性资源，是提升民众生活品质、国家治理能力的“富矿”。国家高度重视的“新基建”战略布局中，大数据中心的建立，也是希望助力牢固信息化“地基”建设，推动数据要素参与到更多价值的创造和分配，保障高质量的社会发展。

网络零售有更低的运营成本和更高的运行效率，对一个零售企业来说，库存周转天数和账期是衡量一个企业运行效率的最重要的2个指标，网络零售商在这2个指标上的的表现远远高于线下零售店。网络零售有线下实体店难以比拟的优势，如海量的货柜，不受物理空间的限制等。

数字化品类发展，经历从标准化商品到非标准化产品的发展路径。早期网络零售多数是以标准化商品起步，如图书、酒水，但是非标准化商品、个性化商品有很大的机会，如生鲜电商，标准化很低，流通的损耗很大，同时生鲜是一个高频的消费，有非常好的发展前景。

但目前，我国大数据管理尚无针对公共数据管理规范的诸多现实痛点。

例如：l多个政务部门、行业企业之间数据标准不统一，数据接口错综复杂，导致公共数据共享开放仍未深入展开，涉及公共服务、城市管理信息的共享，更是难以实现。

l我国大数据信息的社会化共享水平还有待提高，共享开放管理尚未形成闭环，政企、行业和民众之间，信息公开仍有很多壁垒，阻碍了社会服务效率的提升和数据经济的深化发展。

进一步推动大数据信息社会化共享，是发展高效便捷的社会生活，把握更多数字经济发展机遇的关键举措。鉴于上述问题和痛点，苏宁董事长张近东在2020年两会上建议从以下几方面推动公共数据的社会化共享：

一、成立数据治理委员会，推动大数据共享体系建设

二、建立“公共数据社会化共享”管理平台

三、完善技术和管理规范，保障数据共享的安全可控

四、界定明确的数据共享属性和共享权益，实现数据确权流通

五、建立公共数据社会化共享的通识教育

随着科技革命的高速发展，数字经济已经进入从技术探索到产业应用的阶段，数字经济强调培养学员的复合能力，是经济学、数据科学、管理学等学科门类的结合，是一种跨界培养，是“思辨+管理+赋能”相结合的具体实践。

UCA—DDE项目旨在缔造数字科技独角兽，成就数字经济领军者，培养拥有商业资源同时具有影响力的业界翘楚，提高企业的决策能力和管理水平。

入学标准

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人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系，这种联系是客观存在的，是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程，教师为学生授课，学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映，是对客观事物及其联系的一种抽象描述，从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语： 实体：我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物，也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集：同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性：描述实体的特性称为属性。如职工的职工号，姓名，性别，出生日期，职称等。 关键字：如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体，可以选作关键字。用作标识的关键字，也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系：实体集之间的对应关系称为联系，它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种，一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系，数据库中的数据必须有一定的结构，这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体，及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求：一是能比较真实地模拟现实世界；二是容易为人所理解；三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，它是按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS的实现。 层次模型 若用图来表示，层次模型是一棵倒立的树。在数据库中，满足以下条件的数据模型称为层次模型： ① 有且仅有一个结点无父结点，这个结点称为根结点； ② 其他结点有且仅有一个父结点。 根据层次模型的定义可以看到，这是一个典型的树型结构。结点层次从根开始定义，根为第一层，根的子结点为第二层，根为其子结点的父结点，同一父结点的子结点称为兄弟结点，没有子结点的结点称为叶结点。 网状模型 在现实世界中，事物之间的联系更多的是非层次关系的，用层次模型表示非树型结构是很不直接的，网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。在数据库中，满足以下两个条件的数据模型称为网状模型。 ① 允许一个以上的结点无父结点； ② 一个结点可以有多于一个的父结点。 从以上定义看出，网状模型构成了比层次结构复杂的网状结构。 关系模型 在关系模型中，数据的逻辑结构是一张二维表。 在数据库中，满足下列条件的二维表称为关系模型： ① 每一列中的分量是类型相同的数据； ② 列的顺序可以是任意的； ③ 行的顺序可以是任意的； ④ 表中的分量是不可再分割的最小数据项，即表中不允许有子表； ⑤ 表中的任意两行不能完全相同。 个人版权，请勿复制

从小学、初中、高中到大学乃至工作，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，论文是我们对某个问题进行深入研究的文章。写论文的注意事项有许多，你确定会写吗？以下是我收集整理的共享单车的主题议论文，仅供参考，欢迎大家阅读。

随着“互联网+”的蓬勃发展，共享单车来解决交通拥堵的创新之举也随之应运而生。但随之产生的不良行为令人大跌眼镜，痛心疾首，引来一片骂声。

车始行，需搀扶。我们欣喜于做优秀事物的发展，所以我们要采取实际行动去保护他，不能在骂过之后，转身离开。

共享单车的出现令人联想到之前的“小红伞”行动。小红伞只借无归的现象令“小红伞”行动宣布暂停。而如今共享单车大有继“小红伞”之危。

为什么在我国好好地办一件好事就这么难？

有人把这归因于国人的道德水平低。我认为如此简单随意的结论是不负责任的。我国经历改革快速发展时期，难免会有“身体走在前面，灵魂落在后面”现象的发生。况且，我国的公益行动少之又少，难免会有争抢的事情的发生。

只有切实缓解了百姓的心情焦虑，共享单车才能走得长远，并以此为跳板，提升我国公民的道德水平。

尼采说：“凡存在必有理由。”在共享单车蓬勃发展的过程中，的确存在一些不合理措施导致不良行为的出现。一些商家为了尽早夺得一个城市共享单车的占有率，大肆投放单车而没有经过良好的规划。这给本来空间就不多的城市带来管理问题，需要商家的悉心规划，和城市管理者的耐心管理。

尼采说：“当我们凝视深渊时，深渊也在凝视我们。”有人把共享单车当作照妖镜，他折射出我们社会人性的缺点、管理的不足等等。但我们现在要做的是着眼于眼前，加始行，需搀扶，莫让共享单车在一片骂声、指责声中黯然退去。如何处理好共享单车，考验着我们的智慧，也考验着我们的决心。

车始行，需搀扶。莫让“小红伞”的惨剧再次上演，我们整个社会都要行动起来，即使共享单车是“互联网+”下具有顽强生命力的事物，我们也不能掉以轻心，因为好的政策也需认真执行。

车始行，需搀扶！车始行，需君搀扶！

共享单车在中国各个城市火了。不到1个月时间，大街小巷已经随处可见他们的身影。这些只要扫一扫二维码就可以骑走的单车，解决了国民出行的最后一公里问题，赢得了不少国民的喜爱。目前，多家共享单车运营机构已在中国各个城市投放了超过数十万多辆共享单车，然而在数量飙升的同时，各种问题也日益突出。不少国民呼吁，共享单车虽然很便民，但是使用起来更要文明。

作为共享经济的一种新形态，共享单车已经越来越多地引起人们的注意。共享单车的亮点在于“共享”二字，他既意味着资源的共享，也意味着文明的共担。共享单车就是整合，整合也是节约，既方便自己也方便别人。通过科学统筹配置各种资源，既可使有限的资源发挥出最大效用，也可协调各方互通有无，避免重复劳动和无谓的浪费。如果多一些整合意识，注意统筹兼顾，在经济建设和社会发展中，我们可以减少许多浪费。的确，共享单车为人们出行提供了诸多方便，但也存在不少问题，最明显的就是随便乱停，以及共享单车变成了“私享”单车。

当然，任何新兴事物，都不可能是完美的，其实很多时候，大家都是在摸着石头过河，谁也不比谁厉害很多，大家都是在一个层次上探索，存在问题不可怕，关键是要坚持正确的方法论找到解决办法。不管是政府部门，还是共享单车运营方都要主动作为，及早出台管理办法，规范管理。如福州多家共享单车运营方采用信用奖惩的方式来管理乱停车的问题，乱停将扣信用分，当用户信用分较低时，就需要支付共享单车虽然很便民，但是使用起来更要文明。只要大家都秉持“人人为我，我为人人”的理念，共享单车，就是一种共享文明。

在这方面，深圳的做法值得效仿。针对共享单车乱停的问题，深圳明确界定了政府、企业及国民的责任和义务，并对自行车停放区域、用车秩序、停放要求、道路规划等方面作了说明，由公安交警部门、城管部门等有关单位按职责执法。深圳还建立了“深圳交警自行车用户诚信平台”，对于存在交通违法的单车用户，统一纳入平台黑名单中，共享单车企业依据黑名单的信息，调整用户信用分、提高车费，而交警部门也能通过企业的大数据对违规用户进行处罚，实现政企信息互通。

和任何新生事物一样，共享单车的发展，也要经过一个曲折的过程。正确看待共享单车这一新生事物，我们就能够对这一新事物的发展前景充满信心，在他不遵守相关非机动车交通法规时保持清醒的头脑，进行规范管理，在他遇到挫折时不是绕道走而是满腔热忱地支持他。他“像刚落地的娃娃，从头到脚都是新的”，是改变城市公共生活的.“互联网+”新事物，他的成长需要良好的水分、空气、温度、光照、土壤、春风等，而这些养分的提供，需要运营方、国民和有关部门各方共治、合力共推，用新思路解决新问题。

相信共享单车的出现，不仅能给国民带来便利，也能为共建共享社会带来新思路，新突破。

共享经济一词也许对我们来说是一个新词，在共享这一问题上也许我们需要拥抱共享经济，我们可能还没有做好准备，特别是文化观念上的准备。

按照经济学家的解释，共享是指“使用而非拥有”，是在不改变物品所有权前提下的分享模式，其优点在于使资源获得最大限度的利用。这种模式与我国当前努力推行的创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念恰相契合。顺应潮流又开风气之先的共享单车，自然而然地受媒体热炒、资本热捧，在短时间内取得了快速的发展。

新事物的超常规发展，往往会暴露基础的薄弱。共享单车频遭霸占、破坏的事实，就印证了这个道理。

首先，共享单车面临着制度支撑不足的尴尬。没有规矩不成方圆。共享单车要健康发展，离不开完善的内外部的制度支撑。从企业来说，共享单车运营公司要不断完善管理体系。比如，建立诚信用车的奖励机制和不当用车、无序停车的惩罚机制。从政府部门来说，对于适应发展趋势的新形式、新业态，应该扶持与规范并重，主动介入，制定规则，加强监管。对于扰乱道路秩序和城市管理秩序的乱停乱放问题，一方面要兼顾便民和城市管理两个方面利益，提供单车停放区域，另一方面，对于故意毁坏、窃取单车的行为，也要依法处罚，在维护企业利益的同时，放大警示效应。客观说，从媒体反映情况来看，这两方面做得都不够。

其次，共享单车面临着观念文化基础不牢的尴尬。大爷大妈将共享单车圈起来收看管费，孩子肆意破坏单车，这可能不单单是个别人私德缺失、私欲作祟的问题，而是反映出我们在公民素养和公德教育上还有薄弱环节。共享是“使用而非拥有”，共享的前提是对他人权利的承认和尊重。权利意识和诚信意识，是共享经济得以充分发展的观念根基，法治文化和诚信文化是共享经济繁荣发展的文化土壤。如果忽视了思想文化的土壤培育，共享经济的发展就会成为沙上建塔，共享单车的单兵推进就会夭折。这才是应对共享单车发展难题最需要直面的问题。

面对突出的新问题，不仅仅是提供国民个人素质这么简单，更关注到政府监管、社会监督等其他方面。今日关注的重点不仅仅只是共享单车这一新事物，日后与共享经济相关的其他新事物都会层出不穷。

我们期待中国未来的共享新生活。

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐

在学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，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。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文

1、大数据的基本概况

大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。

2、大数据的时代影响

大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：

(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。

(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。

(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。

另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。

3、大数据的应对策略

布局关键技术研发创新。

目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。

提高软件产品发展水平。

一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。

加速推进大数据示范应用。

大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。

优化完善大数据发展环境。

信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。

做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。

大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。

结构

论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。

1、论文题目

要求准确、简练、醒目、新颖。

2、目录

目录是论文中主要段落的'简表。（短篇论文不必列目录）

3、内容提要

是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。

4、关键词定义

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。

5、论文正文

（1）引言：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。

（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：

a.提出问题-论点；

b.分析问题-论据和论证；

c.解决问题-论证方法与步骤；

d.结论。

6、参考文献

一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按进行。

7、论文装订

论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。

学位论文共享

学位论文由于大多不公开出版，所以无法像其他刊物书籍一样通过商业渠道购买；而且印刷数量极为有限，难以收集完整。目前，按照通常的做法，学位论文多保存在该作者毕业的大学图书馆及国家图书馆中。

因此要获得博硕士论文的全文仍以向各大学图书馆借阅或馆际合作文献传递为主，部分学校或数据库系统厂商亦提供电子学位论文免费或付费下载。

馆内无法取得所需论文时，该怎么办？ 可亲自至国家图书馆或研究生毕业学校查阅。 透过「全国文献传递服务系统」申请借阅或复印，部分学校之论文复本均提供借阅，可先透过该校馆藏目录查询是否提供外借。

数据库

CETD中文硕博士论文数据库 （Airiti Library华艺线上图书馆）： 独家收录台湾大学(2004年起)与香港大学(1990年起)的学位论文，已收录41所学校书目及全文，书目194,000多笔、全文123,000多笔，全文授权率74%，是台湾全文率最高的学位论文数据库。

PQDT ProQuest Dissertations & Theses（PQDT Open）北美地区博硕士论文，可以查询 1861 年起之北美地区 240 万篇博硕士论文摘要，主题涵盖理、工、医、农及人文社会等各类学科，且可免费浏览 1997 年后已数字化之论文的前 24 页。

中国硕士博士学位论文（中国知网）：中国博硕士论文全文数据库(China Doctor/Master Dissertation Full-text Database) 数据库（全文/索摘）， 是目前中国大陆相关资源最完备、收录质量最高、更新最实时的中国博硕士学位论文全文数据库。收录超过中国大陆350所重点学校的博硕士论文。

跨库检索平台

Google Scholar。Google学术搜索是一个可以免费搜索学术文章的Google网络应用。谷歌学术是多库综合搜索，省去了EI和SCI等几个检索工具来回折腾的麻烦，甚至可以通过时间限制，找到领域最新进展。

希望能帮助到你PQDT:目前世界上最大和使用最广泛的国际性学位论文数据库。收录对象：综合性，包括博士、硕士，覆盖各学科，主要为欧美国家文献类型：索引文摘型,部分全文收录年限：1861-文献量：总量超过200万条，每年新增约55000条PQDD:PQDT数据库中部分记录的国内全文版国内主要是通过集团联合采购的方式，例如我校每年提交采购200篇，而集团每年新增约35000篇，形成PQDT国内全文版数据库。目前收录有欧美1，000余所大学文、理、工、农、医等领域的博士,硕士学位论文，是学术研究中十分重要的信息资源。收录对象：综合性，博士、硕士，覆盖各学科，主要为欧美国家文献类型：全文收录年限：1981-文献量：总量超过17万篇是由国内通过集团采购的方式订购的；我校每年提交订购约200篇NDLTD美国国家自然科学基金支持的一个网上学位论文共建共享项目，为用户提供免费的学位论文文摘，部分可获取免费的学位论文全文ADTADT是澳大利亚国家的合作计划，目的是建立澳大利亚大学博、硕士论文的分布式数据库，有全文

中国国家图书馆有一个PQDD博硕士论文数据库(1861－)，该库由美国国会图书馆指定的收藏全美国博硕士论文的分馆、加拿大国家图书馆指定的收藏全加拿大博硕士论文的机构ProQuest Information and Learning出品。它收录了欧美1000余所大学的170多万篇学位论文。涉及科学和工程学、人文及社会科学的各个方面。可检索超过90％的北美地区每年获得通过的博硕士论文以及许多国际性的博硕士论文的文摘。1997年以来的部分论文可查看前24页的论文原文。其中华人作者的论文全文可在我馆缩微阅览室获取。 国外的学位论文，近几年的都可以试图去作者的主页或者实验室的主页，一般PhD的文章都会挂在网上的。另外就是Google Scholar。 国内有中国优秀博士论文数据库、中国优秀硕士论文数据库、中国学位论文全文数据库、国外有PQDT全文数据库。