可视化报表研究论文

可视化报表研究论文

用数据可视化工具（OurwayBI）可以实现，都说文不如表，表不如图，做数据可视化报表不仅要分析挖掘深入，更要展现直观，让管理者迅速掌握数据背后的复杂关系、规律，从而制定针对性的、高灵活度的销售策略。

OurwayBI通过联动、钻取、筛选、预警等智能数据分析功能，即便是在同一张报表中，用户也能秒速突出或挖掘某一组数据在不同分析主题下的表现、深层原因（明细）等，而不需要接二连三打开不同报表，增加阅读难度。

杰尔·托普（Jer Thorp）创造了美观的可视化数据，使抽象的数据更容易让人理解。在温哥华的这场演讲上，他分享了他的项目：创作一年新闻循环的图画，绘制人们在网上传播文章的地图，等等。

1. 可视化是连接用户和数据的桥梁，是我们向用户展示我们的成果的一种手段，因此可视化并不是非常特化的研究领域，它可以有非常广泛的应用和创建途径。作为非计算机专业的人员，你可以借助现有的程序和软件，根据自己数据的特点，绘制清楚直观的图表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也会介绍常用的可视化工具，比如 22个免费的数据可视化和分析工具推荐。 2. 如果你拥有一定的编程基础，可以尝试使用一些编程或者数学工具来进行自定义图表绘制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。 3. 更进一步，你就可以用编程语言来写自己的可视化系统了。这样你就会有很自由的发挥空间和操控能力，数据处理，表现形式，交互方式等都可以有很自主的设计。 4. 入门书的话，你可以去看看 Edward Tufte 的一些书籍。

论文可视化分析的意思是用海量数据关联分析，辅助人工操作将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表。

论文可视化分析是在论文查重系统在查重后呈现出的查重报告单，不同的报告单反馈着论文不同方面的数据信息，包括查重率、重合字数、疑似抄袭段落等等；把文中所有的重复部分都进行了标注和相似论文的内容和出处；对文中重复的部分进行标红，并且有引用文献列表。

论文可视化分析数据解读：

总文字复制比：即查重率，查重能不能通过的关键数据。

去除引用文献复制比：即去除文中引用文献后的查重率。

去除本人已发表文献:即去除本人已经发表收录的论文后的查重率。

单篇最大文字复制比：即与本论文相似度最高的论文的查重率。

思维可视化研究论文

“学科思维导图”是由华东师范大学现代教育技术研究所思维可视化教学实验中心主任刘濯源提出，就是以思维导图技术为表现形式，融入逻辑思维理念的内涵，结合中小学各学科，思维规律、学科规律、考试规律，以实现提升教师教学效能，提高学生学习能力的高效学习工具。作为一种“基于系统思考的知识建构策略”已被全国五百多所课题实验学校引进，并在教学实践中取得显著成效。那么，“学科思维导图”与东尼·博赞发明的“思维导图”到底有什么区别？两者又有什么渊源？

● 学科思维导图与思维导图的差异

从直观上看，学科思维导图与思维导图的确长得很像：①两者都主要是由关键词和引导线构成；②都呈现出中心向四周发散的层级结构；③都图文并茂。但“长得像”只是表象，二者之间存在着本质上，或者说是灵魂上的差异，具体见下表。

综合上表，在思维方式上，思维导图主要强调放射性思维，而学科思维导图则更强调结构化思考。放射性思维重视自由联想，对概念与概念之间的逻辑关系没有严格要求，想到即合理；而结构化思考非常重视概念与概念之间的逻辑关系。在关键词的生成上，思维导图中的关键词主要依靠绘图者的自由联想或从材料中直接提取，难度不大；而学科思维导图中的关键词则要绘图者依据学科特性来进行提炼、概括、添加标注，这对绘图者的思维能力及学科功底是一种挑战。另外，在功用上，思维导图侧重“整体感知记忆”和“发散思维策略”的培养；而学科思维导图则更侧重对知识的深度理解及学习者逻辑思维能力的发展。因此，绘制学科思维导图的难度更高，但其教学应用效果也更明显。

以上内容摘自华东师范大学刘濯源教授思维可视化研究团队学术论文《为什么要给思维导图“转基因”》。

目前，把思维导图与学科教学进行系统整合的只有华东师大刘濯源教授的思维可视化研究团队，因为他们是研究思维里最懂学科教学，也是研究学科教学里最懂思维的。

如刘濯源教授提出的三种不同类型学科思维导图在语文教学中的应用：

1、 归纳型学科思维导图，用于梳理知识结构，如文体特征、文言文字词、描写手法梳理等等；

2、 分析型学科思维导图，用于分析文章或语段。如分析文章结构、作者写作意图等等；

3、 创作型学科思维导图，用于快速构思作文。如考场写作，运用创作型思维导图进行结构化发散思考，打开写作思路等等。

你可以再参考下思维可视化研究团队的相关学术论文或刘濯源教授的新浪博客，下载相关资料。

写在纸上。可视化表达指的是能够看见，议论文思维写在纸上能够看见便可以实现可视化表达，是极其方便的。纸指的是书写纸，可以在京东商城中购买。

可视化与数字化对比研究论文

工程造价毕业论文摘要大全

毕业季到了，大家也该开始着手写毕业论文了，写毕业论文就要写好摘要，下面是我为大家收集的关于工程造价毕业论文摘要大全，欢迎大家阅读!

软基筑堤的大型围海工程在设计和施工方面存在三个问题：1)缺乏系统、合理的技术来优化围堤断面，降低工程造价;2)设计和施工缺乏联动和协调;3)施工中缺乏系统的堤身稳定控制技术来控制堤身稳定。针对以上问题，本文提出了系统堤身稳定技术，主要包含设计和施工两个方面：1)从设计角度提出系统堤身稳定分析方法;2)从施工角度提出系统堤身稳定控制方法。

提出通过设计和施工联动，利用工程中的堤身稳定的各影响因素，将工程总体的施工进度安排和堤身稳定分析有机结合，实现总体最优的工程实施方案。该方法需要设计方和施工方共同参与设计方案和施工组织方案的确定，能够充分发挥技术和工程实践的优势，达到降低工程造价的目的。同时该方法充分发挥设计和施工的联动性和协调性，对整个工程实施顺序的协调、衔接进行全局性把握，对每段围堤的施工要点和关键进行重点控制，充分体现了设计方案和施工组织的紧密协调和统一，对于控制工程质量和降低工程风险具有重要意义。

系统堤身稳定控制方法从施工速率、施工工序、龙口合拢、堤身监测和堤身险情控制等方面提出了合理、可行的控制方法。系统堤身稳定控制方法为软基围堤的施工组织和施工质量控制提供了理论支撑和指导方法，有助于施工方在施工过程有效控制堤身稳定，从而减少堤身变形带来的工程损失。

随着经济社会的高速发展，人们对建筑结构功能的要求越来越高，使得智能建筑大量出现。与之相适应的各种建筑辅助设施也变得越来越庞大繁杂。目前大多数建筑中管线都从结构的梁下通过，挤占了大量建筑空间。由此，必然带来工程造价的提高，这在髙层建筑中更为突出。而梁上开孔，让管线从梁中穿过正好可以解决这个问题。使空间的使用率增加，自重减轻，荷载效应降低，从而降低工程造价，以获得较显着的经济与社会效益。

故钢筋混凝土开孔梁具有广泛的应用前景。

本论文主要研究腹部开设孔洞的T形钢筋混凝土梁在集中荷载和均布下的受弯承载力性能，考虑了圆形和矩形两种形状的孔洞。利用ANSYS有限元分析软件，对孔洞尺寸、孔洞偏移位置、开孔形状和矩形孔洞的高宽比这几个方面的工况进行模拟对比分析，研究梁受力性能的变化。研究结果如下：

(1)在集中荷载作用下，梁的承载力随着孔洞尺寸的增加而减少。当孔洞向受拉区偏移时，梁的承载力和挠度均增加。但是当孔洞底部边缘和梁底边缘的距离小于200mm的时候，梁的承载力反而会有所减小。但是当孔洞直径增加到梁高度的`1/3时，偏移位置对梁的承载力基本没有影响。在开设同等面积的两种孔洞时，开设矩形孔洞的梁比圆形孔洞的受力性能更好，承载力会有所提升。当两种形式的孔洞高度相同时，圆形孔洞的梁承载力要更高。

(2)在均布荷载作用下，开设圆形孔洞对梁的承载力影响都不大，基本没有变化，承载力依旧随着孔洞的增大而减小。出于适用性的考虑，孔洞底部和梁底的距离最好2150mm.开设矩形孔洞时，当梁的宽高比小于等于,孔洞的开孔高度小于等于梁髙h的3/5,梁的承载力降低幅度很小。当矩形孔洞的尺寸超过这个限制的时候，梁的承载力出现急剧降低。

近三年来，我国工程造价咨询业产值年均增长率超过 15%,2013 年全行业总产值达到 亿元，从业的造价工程师和造价员总人数超过 16 万人，已经成为具有一定产业规模的咨询服务产业。但目前业内存在不少问题，其主要瓶颈是现行主流的工程造价类软件和技术手段不能满足行业需求，大量的计算工作需要人工或借助简单的计算工具完成，工程量与价的计算或审核占用了工程造价咨询人员 95%以上的时间，而且容易漏算、错算等，误差率一般为 5-10%,甚至更高。技术手段的落后导致工程造价咨询业的人均产值低，业务范围狭窄，服务产品单一等问题。

建筑信息模型(Building Information Modeling,简称 BIM)是一个多维的数据模型，具有可视化、参数化、数字化、协同化、模拟化等特点，支持工程中的各类运算。工程造价咨询业可将设计 BIM 模型根据工程量计算规则设置相关参数，生成算量 BIM 模型，实现计算机自动、快速、完整地计算、汇总工程量，可减少造价咨询技术人员 70%以上的计算时间，而且计算结果更加客观准确，算量结果误差率小于 1%.BIM 技术将造价咨询技术人员从繁琐的重复性、简单性工作中解放出来，可集中精力从事前期的项目经济评价、投资方案优化、风险控制以及项目全过程乃至全生命周期造价管理等高端咨询服务，拓展工程造价咨询业的服务范围。

本文以实际工程项目为例，应用 BIM 技术对项目交易和施工阶段进行工程造价咨询服务，研究发现，与传统方式相比， BIM 技术在该项目的工程造价咨询应用中，节省了 75%的建模和工程算量时间，计算结果准确率提高 3%以上，整体的咨询工作时间减少约 50%,所需的造价咨询技术人员数量减少一半，综合效益显着。

虽然现阶段 BIM 技术只在我国极少数项目的工程造价咨询工作进行应用，但随着BIM 技术的日益完善及其在工程建设的广泛应用，我们相信在不久的将来，BIM 技术一定会在工程造价咨询业得到全面的推广和深度应用。工程造价咨询业应积极培养 BIM技术应用人才，组建 BIM 专业团队，主动开展 BIM 应用试验和推广。政府主管部门和工程造价行业协会要从政策法规、标准规范乃至资金上支持 BIM 技术在工程造价咨询业的应用研究和推广，推动行业技术革新和健康持续发展。

随着我国建筑市场竞争的日益激烈，加上施工企业数量的迅速膨胀，由此造成了一定程度上的供需失衡，形成了买方市场。施工企业为了在建筑市场中赢得市场份额，在清单计价模式自主报价的招标方式下，不惜以低价取得项目，但由于自身管理水平跟不上，造成项目微利或无利，甚至亏本。因此，工程造价的合理确定和有效控制造价(成本)成为当前施工企业工程管理的重中之重。

在这一背景下，将风险管理理念融入工程造价管理中显得十分重要。工程造价管理和风险管理水平作为衡量工程管理水平的重要组成部分，是目前施工企业核心竞争力强弱的体现之一。

本文以 HD 建设集团公司为研究对象，经过分析公司的工程造价风险管理现状后，发现 HD 建设集团公司在工程造价风险管理方面存在的问题。针对 HD 建设集团公司在工程造价风险管理方面存在的问题，本文利用风险管理理论和方法，从工程造价风险识别、工程造价风险评估、工程造价风险的应对与控制三个方面设计了 HD 建设集团公司工程造价风险管理方案，并制定了该方案体系实施的保障措施。

本研究对 HD 建设集团公司提升工程造价风险管理水平、提升其盈利能力具有明显的理论和实践意义，对同类企业降低工程造价风险具有借鉴意义。

随着当前经济形势和宏观调控的影响，开发商们也逐渐意识到造价控制的重要性。浙江省住宅景观定位较高，开发商对景观品质的要求也相应提高，且居民对景观的欣赏水平也较高。近年来房产景观大兴欧美风，很多开发商忽略了景观的投入成本，奢华无度。而房价管控的今天，经济形势曰趋冷淡，他们的头脑也渐渐的冷静下来，才发现景观档次的高低体现在高性价比、高质量标准、高服务品质上，而非高造价，于是景观方案优化、成本控制成了景观成本管理的当务之急。但影响造价的因素到底是什么?每个影响因素的权重是多少?从什么角度、哪个方向控制景观成本而又不影响景观效果?

本文紧紧围绕景观造价的组成，采用调研、专家咨询，通过收集资料，整理后采用类比分析的研究方法，并结合自己多年工作经验及工作中接触的相关案例。通过类比法对不同项目的景观造价、住宅区景观组成要素进行分析，最后得出景观造价影响的主要因素为：开发商的决策;设计因素;施工管理;当地经济水平及人们的需求等，并通过专家评分、资料收集、主观判定等方式确定了各个影响因素的权重。在分析影响因素基础上，结合各个案例的特点，试着提出了成本优化的几点建议，如合理设计硬景和软景的面积比例，采用性价比较高的乡土树种作为骨架树，合理配置地被和草坪面积比例等等。利用金色黎明二期景观工程作为案例对优化方案进行实例验证，进一步确定了优化措施的可行性和对单方造价的影响。

信息可视化和数据可视化的异同和其他区别：数据的使用不同。

信息可视化（Information Visualization）作为广义的概念使用时，是包括数据可视化（Data Visualization）在内的；狭义的信息可视化是与数据可视化、科学可视化、知识可视化并列的一个领域，特别针对“大规模非空间非数值型的信息对象”而言。

数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。

制作信息可视化：

第一步：确定表意正确明确信息图表达内容，确定最主要的表现内容。

第二步：优化展现形式内容正确还不够，还要易懂。我们需要在这个步骤里寻找信息图最优表现形式，让读者一目了然，降低理解难度。

第三步：探索视觉风格在探索视觉风格时要注意抓大放小，先定下来最主要模块的风格，再做延展。

第四步：完善细节视觉风格确定后，可根据需要添加、完善细节。

人机交互可视化论文研究

姓名：韩宜真 学号： 【嵌牛导读】未来的人机交互将是多模式状态，与人工智能密不可分。 【嵌牛鼻子】智能人机交互 人工智能 【嵌牛提问】当人和机器之间的边界逐渐模糊，人机交互的边界在哪里？未来人机交互会发展成什么样子？ 【嵌牛正文】在2013年的电影《她》中，男主结束了恋爱长跑之后，爱上了一个电脑操作的系统女声，这个叫“萨曼莎”的姑娘不仅有着略带沙哑的迷人嗓音，并且幽默风趣。 就这样，他们成了无话不谈的朋友，甚至发展出一段“畸形”的恋情。 虽然电影是虚构的，但这也恰恰证明了，未来以用户为中心的交互模式不会仅仅停留在操作方便等基础方面，对于更好地识别用户表达意图与情感等方面，都将取得重大突破。问题来了，当人和机器之间的边界逐渐模糊，人机交互的边界在哪里？未来人机交互会发展成什么样子？在AI Time第七期的辩论中，清华大学的史元春、中科院软件所的田丰、中科院计算所的陈益强、小小牛科技创意公司的CEO曹翔就一起论道了人机交互与智能的相关问题。 1945年，在电子计算机尚未“出世”时，范内瓦·布什就发表了题为“As We May Think”的文章，形象描述了未来个人电脑——一种被称为MEMEX的机器，阐释了直接交互、超链接、网络存储等概念。 1960年，约瑟夫·利克莱德提出“人机共生”的思想，并在布什的领导下通过美国国家科技计划大力支持了人机共生理念下的图形与可视化、虚拟对象操控、互联网络等研究项目，在他的主导下，个人电脑、互联网络的标志性关键技术在六七十年代逐次诞生了。 约瑟夫·立克立德领导的交互式计算不但研发了分式操作系统，而且直接引导了图形技术。 在范内瓦·布什、约瑟夫·利克莱德等先驱的推动下，在语言学、心理学、计算机科学的共同参与下，计算机从没有用户界面，到有了图形用户界面，开创了个人电脑以及互联网络等惠及整个社会的新产业。 现在手机无需利用鼠标，可以利用新的传感技术，包括AI技术，这些都在使得人们能够更多地感受周围世界，这也是人机交互的一部分。 未来，在新的传感和多媒体技术的共同支持下，机器将可以通过感知和数据处理技术来理解我们，来理解周围的环境，实现更自然、更智能的人机交互。 曹翔介绍道，他现在的工作可以说是“现实版神笔马良”，用一张普通的纸和一个普通的画笔作画之后，用手机采集，瞬间就能转化生成三维动画。通过技术把创作的门坎降低，让普通人能够表达自己的创意是研究的初衷。 到目前为止还是普适计算的时代，未来人机交互会是多模态的，可以用键盘、语音，也可以用手势、表情、唇动等。他首先介绍了基于多通道或多模态感知理论的手语识别，原因有二，其一是因为姿势语言太多太泛，没有清晰的目标边界，其二是因为希望技术能服务于残障人士的日常交流。 第二个工作也和多模态相关，人机交互的终极目标是希望人机交互和人人交互一样。目前通过多模态，包括知识性感知，让机器获知人目前的状态，继而再进行下一步行为。未来可以利用可穿戴设备，对人的生理和心理的境况进行推断，然后进行交互。 陈益强也认为，未来的人机交互模式会是多模态的。围绕“多模态”设想，他提到了目前工作。一个是基于多通道或多模态感知理论的手语识别，将面部识别、手势动作识别和手语识别相融合，用以提高手语识别精度。二是通过多模态手段，使机器人获知人类当前状态。田丰主要关注面向教育和医疗的人机交互的研究，他分享了再输入技术和相关理论方面的研究成果。由于输入不可避免地存在不精确性，希望用智能化的方法进行改善和帮助。运动目标的选择是人机交互里非常重要的任务，玩游戏的时候就知道，相对静止来说运动目标的选中更难，怎样来提高选中的效率，同时去理解用户选择目标的能力。他们首先做了大量的用户研究，产生了针对不同速度和尺寸的物体在运动过程的落点分布，建立出模型，计算出用户选中物体的概率。这个模型不仅可以分析正常人，对帕金森病人等也可以用做辅助诊断。 值得一提的是，田丰带领团队研发的笔式电子教学系统获得了国家科技进步二等奖，并与协和医院共同取得了国家卫健委颁发的医疗健康人工智能应用落地30最佳案例的荣誉。 史元春介绍道，在使用手机软键盘时，26个字母挤在狭窄的输入界面里，再配上胖乎乎的手指，点错的经历太多了。这是触屏这种自然交互界面上典型的难题：胖手指难题。 基于研究工作，他们提出了基于贝叶斯推理的自然用户意图理解框架，建模用户行为特征，在模糊的输入信号上推测用户的真实意图。你点的不准没关系，算法可以猜得准。利用这项技术，史元春团队已经研究实现了手机、平板、头盔、电视等一系列接口上的输入法，输入准确度大幅度提高，且几乎不需要视觉瞄准，进而还能支持盲人用户准确实现软键盘输入。 未来的接口也会延伸感知人的操控行为，史教授正在研制的手机前置摄像头上就能：“感知到人手在界面上的变化后，我们就能以此做出新的‘输入法’。” 比如手握手机的任意边框或位置，就可以输入信息、访问界面，甚至和桌子的交互，也能变成对手机的操作。” 针对交互界面的构建是否存在计算模型的问题，田丰指出，传统上存在计算模型，而针对自然人交互，现在还没有相应的理论计算模型，但是应该朝着这个方向努力。 史元春教授同意以上观点，并指出定量评估的方法虽有，但很不充分。不过借助相应的传感技术，定量评估的原理和技术都在不断拓展，这从红外反射监测血流、血压参数、情绪变化等一系列应用上就可以看出。 以后的计算终端是多种多样的，适配的场景和任务也是不一样的，所以完全统一的大而全的模型非常难以建立，但是在特定任务上，技术背后的科学原理一定是有计算模型的，研究者们都应该去努力探索。 此外，定量评估的方法理论上是存在的，但现在很难说是好方法，因为界面在扩展，相应的实现技术、原理和评价技术也都在做扩展和变化。曹翔也指出，因为人机交互的任务多样，很难去界定效率，更多是用主观感受衡量。从大方向上讲，一定是需要定量数据的，人工智能需要数据，而人机交互离不开人工智能。针对建模的机制和限制，曹翔指出，具有明确任务的工作建模相对容易，因为目标很清晰，但是体验性的、娱乐性的、沟通性的工作比较难用计算的方式建模，因为其中夹杂着大量非简单人机交互的内容，比如人与人之间的互动等。 用大数据的方式对情绪的预测更有效果，本身人类对情绪化的东西也没有细分到小单元。反过来说，大数据分析或人工智能分析，能在没有用明确的细分模型的情况下做出预测，恰恰能解决非标准性任务。但如果是利用大数据解决问题，建立的可能是一个通用的模型，涉及到个人也会一些差别。 陈益强认为，人机交互要做得好，就一定要做到个性化，也就一定会用到智能方法。从交互来说，最初键盘是确定性交互，鼠标是属于感知层次。往智能上走，语音识别、手势识别这部分在感知以外加入了知识性学习。到第三部分，即情感智能，在执行前还需要加上知识，或者说认知。这也与人脑的三个部分，即中枢神经、小脑和大脑相对应。 智能和人机交互一样，也是按人也分层次，人机交互我们从传统到智能也分层次，可以把它理解为消除不确定性。越往上走，不确定性越大，尤其对意图理解，但是我们怎么去消除它，是人机交互上应用的一个探讨。 人工智能和人机交互，都有“人”这个字，对于二者的关系，史元春首先指出，这是中文说法，英文没有这样的词，但二者的共性在于都是很早很明确地谈到人机关系。 史元春教授认为，人机交互应该让机器更好的适应人，适应人的本性，适应人的操控能力、感知能力和认知能力。从“人” 的研究内容上来说，人机交互与人工智能有差异，但出发点是一致的，即“人机共生”。 目前看，人工智能的研究更多的体现在人的识别、语言的表达等数据密集型任务上的处理方法，人机交互的研究更偏重于对人的主动交互行为和感知能力的建模、传感和建立适应的接口技术，人机关系必定向着共生的方向发展，这些研究内容和方法会相互影响和适应，交叠的研究内容会越来越多。 “做人工智能最后要接触人机交互，做人机交互最后也要接触人工智能。” 田丰提到中国科学上有一篇观点性的论文，他指出，人机交互和人工智能在未来的趋势会从交替沉浮走向协同共进。国家人工智能发展规划里一个核心研究点是人机协同，人机协同也是人机交互未来的方向。从人工智能角度讲，自动驾驶等也讲人机协同，其实是殊途同归的。 曹翔指出，人工智能和人机交互的研究价值观、出发点会略有不同。人工智能根本上讲，终极目标是让机器能做所有人能做的事情，人机交互则是指人和机器的合作，两者不矛盾，但是要看情境。针对人机交互研究对AI的贡献，他指出，首先必须承认AI对人机交互研究的贡献。从大趋势上讲，机器学习中大量的人工标注数据就是人机交互的过程。进一步讲，AI的一个挑战在于可解释AI，最终担心的是可不可被信任，解释的原因是希望能够放心地使用。 某种意义上讲也许解决AI可信任的问题，在于创造一种方式，让人和AI的系统在一个互动过程中慢慢通过衡量判断，可能这个恰恰是人机交互帮助解决所谓AI可解释问题的方法。 对于智能人机交互的畅想，史元春指出，未来计算机的形态会变化，甚至可能不存在了，但计算机技术会持续为我们服务，成为人机共生的一部分，交互接口、交互任务会有很大的变化，但会更自然，更智能。 她把智能人机交互集中分为三类，一是手势，然后是语音，还有可穿戴设备，包括手环、头盔。在这三类上看到了很多新技术和新产品，但都还没有成为主流，也就是说，都存在一定的问题。 比如语音交互，不光是识别率没有达到百分之百，同时语音表达的带宽和表达的数据类型还不完整，和空间有关的数据效率低、没有精度。此外，还有打扰、隐私等，都有很大的限定条件，穿戴更是这样。 陈益强举例穿戴设备可以附着于衣服和鞋子，人机交互最终将实现人机共生。并且，在材料、技术的进步下，能够完全理解人类自然行为的意图，甚至帮助解决人口老龄化、阿尔茨海默病等。曹翔根据自己目前的研究内容，指出，要通过技术把每个人的创造力充分发挥出来，创造力在未来会成为生存和工作所不可或缺的一部分。 未来在输出上或许能获得更多体验，比如把挖掘出更多感官体验，不只是视觉和听觉领域，甚至创造一个幻想的世界，这是十分有趣的。 田丰称，他对于如何通过人机交互的研究推动产业发展更为关心，相关人口老龄化问题已经与协和医院进行了深入合作，通过对老年人的动作进行解读，提供量化的辅助诊断。 针对人机交互人才的培养，史元春指出，工业界是有需求的，但是学术界还很迷茫。有博士生毕业后在工业界无法找到与专业十分匹配的职位，由于工业界的进步会促使学术界对人才培养建立一套科学的方法。 史元春教授提到：“我们培养的人才应该能够发现交互难题，并且能通过科学的方法来解决这个问题。” 曹翔指出，交互设计师、用户研究员等对口培养的专业，不难找工作；难找工作的是把人机交互作为一个研究领域去学习的学生，因为现有的一个萝卜一个坑的职业体系，并不太适合跨学科的人才，但创业特别需要这样的人。

1959年。人机交互领域第一篇论文是由美国学者基于对机器减轻人类生产疲劳的研究，发布于1959年，是人机界面最重要的一篇论文。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。

大数据分析可视化研究论文

在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

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。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）