大数据时代的机遇与挑战论文3000字格式怎么写的

大数据时代的机遇与挑战论文3000字格式怎么写的

大数据面临的机遇和挑战，这种文章的话，大数据面临的机遇肯定就是以后发展越来越快的话

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。

大数据对于目前的一个分析和挑战来说都是非常有利的可以选择

大数据面临的挑战是越来越严格，面临的机遇是应用场景越来越多

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大数据，政府统计的机遇与挑战对于政府统计机构来说，没有什么比数据更重要的了。我们研究统计分类标准、统计调查方法、统计数据采集方式、统计数据加工处理方法、统计数据评估技术，都是为了获取真实准确、完整及时、代表性强、分类科学、经济适用的统计数据。　　大数据时代的到来，既给政府统计带来重大发展机遇，也带来严峻挑战。　　一、大数据在政府统计中的应用　　国家统计局高度重视大数据在政府统计中的应用。到目前为止，已经与17家大数据企业签订了战略合作协议。当然，目前大数据在中国政府统计中的应用仍处于起步阶段，主要表现在两个方面：一是大数据成为政府统计数据的部分资料来源;二是大数据成为政府统计数据质量的部分评估依据。　　(一)大数据成为政府统计数据的部分资料来源　　目前，大数据已经成为中国政府统计数据的部分资料来源，以下是几个有代表性的方面：　　利用重点网上零售交易平台数据测算网上零售额　　为了掌握网上零售交易平台的交易规模和结构，综合测算网上零售数据，从今年1月份开始，国家统计局实施了月度网上零售交易平台调查，调查范围为42家重点网上零售交易平台，包括京东商城、亚马逊、当当网、淘宝网、天猫商城、酒仙网、美团网、中粮我买网、国美在线、大众点评网等。据对上述42家重点网上零售交易平台数据测算，今年1~8月份，全国网上零售额9亿元，同比增长5%。其中，实物商品网上零售额4亿元，增长6%，占全部网上零售额的3%;非实物商品网上零售额5亿元，增长1%，占全部网上零售额的7%。这对于宏观管理部门和社会公众了解网上零售情况具有重要的参考作用。　　利用房屋交易网签数据计算全国70个大中城市的新建住宅价格指数　　房屋交易网签数据是指买卖双方签订购房合同后，房地产开发企业在房管部门进行备案，并在房产信息网上公布的相关信息，包含地址、楼层、价格、面积和金额等详细信息，基本涵盖了当月新建住宅的全部交易情况。从2011年1月份开始，国家统计局开始采用房屋交易网签数据计算全国70个大中城市的新建住宅价格指数。这对于提高70个大中城市新建住宅价格指数的数据质量起到了重要作用。　　利用卓创资讯公司提供的价格信息，开展流通领域重要生产资料市场价格监测　　国家统计局与卓创资讯公司开展合作，利用该企业提供的价格信息，开展流通领域重要生产资料市场价格监测。从2014年1月开始，按旬共同向社会发布流通领域9大类50种重要生产资料市场价格的检测结果。行业涵盖黑色金属、有色金属、化工产品、煤炭、石油天然气、非金属建材、农产品、农业生产资料、林产品等领域。地区监测范围覆盖北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、上海等24个省区市。这对于宏观管理部门和社会公众了解流通领域重要生产资料市场价格信息起到了重要作用。　　(二)大数据成为政府统计数据质量的部分评估依据　　国家统计局除了把大数据作为政府统计数据的部分资料来源外，也高度重视利用大数据评估政府统计数据质量。以下是目前比较有代表性的两个方面：一是利用中国银联跨行银行卡消费数据评估社会消费品零售总额数据质量;二是利用大型机械装备企业物联网数据评估固定资产投资数据质量。　　二、大数据给政府统计带来的机遇与挑战　　对于政府统计来说，大数据既带来了重大发展机遇，也带来严峻挑战。　　(一)大数据给政府统计带来重大发展机遇　　首先，大数据将不断提高政府统计服务宏观管理和社会公众的能力。随着大数据的不断发展和完善，随着政府统计机构开发应用大数据能力的不断提升，政府统计产品的种类将会不断丰富，政府统计数据的质量和时效性将会不断提升，从而政府统计服务宏观管理和社会公众的能力会不断提高。　　其次，大数据将会推动政府统计发生革命性的变化。随着大数据的发展和完善，随着政府统计机构开发应用大数据技术的逐步成熟，政府统计将会发生革命性变化。一是现有的以周期性普查为基础，以抽样调查为主体，综合运用全面调查、重点调查等方法，并充分利用行政记录等资料的统计调查方法体系可能会发生重大变化。长期以来，抽样调查方法，即在总体中抽选样本、利用样本推算总体的方法;普查和全面调查方法，即对总体中所有单位逐一进行调查的方法，在我国政府统计中发挥了重要作用。今后，在较长的时期内这些方法仍然会被政府统计所广泛采用。但在大数据不断发展和完善的情况下，某些领域、某些方面的大数据可能会取代抽样调查、普查和全面调查方法，成为获取统计数据的重要方法，而且这种获取统计数据的方法将会变得越来越重要。二是政府统计中的数据采集方式可能会发生重大变化。长期以来，政府统计机构主要以企业填报、住户记账、调查员入户等方式采集原始数据。在大数据不断发展和完善的情况下，一部分原始数据将通过挖掘大数据的方式获取，而且这种新的数据采集方式将会变得越来越重要。三是政府统计的数据处理模式可能会发生重大变化。在大数据不断发展和完善的情况下，现行的对普查和全面调查数据进行直接审核、汇总、加工处理和对抽样调查数据进行推算放大的数据处理模式可能会发生重大变化。　　(二)大数据给政府统计带来严峻挑战　　首先，大数据对政府统计能力带来挑战。从大数据本身的产生到发展完善，从政府统计对大数据的初步运用到成熟运用，需要一个较长的时期。在这个过程中，一方面，政府统计中传统的统计调查方法、数据采集方式和数据处理模式将继续运行，否则满足不了宏观管理和社会公众的需求。另一方面，政府统计系统必须投入大量的人力和物力对大数据进行挖掘、加工处理和运用，否则也适应不了大数据时代宏观管理和社会公众的需求。这种双轨运行的模式，对政府统计能力将是一个巨大的挑战。　　其次，大数据对传统政府统计理念带来挑战。传统的政府统计有一个约定俗成的理念：抽样调查方法可降低调查成本，提高效率和数据质量。因为抽样调查只对总体中部分抽中的样本进行调查，并非对总体中的每一个单位都进行调查，所以调查单位明显减少，可降低成本，节约时间，提高效率。同时，由于调查单位较少，政府统计机构有能力对基层统计调查人员进行较为扎实的培训和指导，有精力对统计调查数据进行较为严格的检查和审核，从而能够提高统计调查数据质量。随着大数据不断发展完善，政府统计机构将会越来越多地通过大数据企业间接地获取统计数据，不需要对总体中的具体单位进行直接调查，不需要调查员，从而也不需要对调查员进行培训，抽样调查所具有的调查成本低、能够提高统计调查数据质量的优点就不复存在了。

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大数据时代带来哪些机遇   经过30多年的探索与实践，国家核安全局实现了核与辐射安全监管能力的不断提升，但同时也面临着推进核与辐射安全监管体系和监管能力现代化的时代课题。环境保护部副部长李干杰多次强调要按照系统化、科学化、法制化、市场化和信息化的要求，着力研究，做好顶层设计，逐步推进。　　然而，在大数据、互联网时代，任何一种监管或治理都不再是单方面的政府治理。“大数据将不仅是技术或生产力，它同时也是生产关系的重塑”，将对我国治理体系和治理能力产生深远的影响。如何利用大数据加快核安全监管现代化进程是当前我们面临的重大课题。　　得数据者得天下　　大数据的核心是数据，本质是管理。数据是与物质、能源同等重要的基础性战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的工作。正所谓“得数据者，得天下”。因此，数据从哪里来是关键。　　纵观核安全监管30年，系统内累积的大量历史资料可看作是“沉睡数据”；一些被标识但没有得到有效应用的数据可看作是“仅标识数据”；而近年来建立的核与辐射安全监管信息化系统中的结构化数据则可看作“活跃数据”。　　此外，系统外的其他政府机构和被监管对象的相关数据也是核安全数据集或数据仓库的重要组成部分，必须加以重视和利用，才能形成真正的大数据。　　从我国信息化发展的现实情况看，“不愿共享开放”、“不敢共享开放”、“不会共享开放”的情况依然较为普遍。特别是我国各级政府、公共机构汇聚了海量数据资源，但除了部分自用和信息公开外，大部分没有充分发挥数据资源作为“生产要素、无形资产和社会财富”的应有作用。　　因此，要打破国家核安全局与其他政府机构、行业和领域的壁垒，建立数据资源开放与共享机制，让数据流动起来，打破数据孤岛；把沉睡数据发掘出来、把仅标识数据系统化，使之成为活跃型数据，才能让数据共享成为可能，继而创造价值。　　然而，最基本的问题即安全问题是大数据应用的保障，大数据安全很大程度上已经上升到国家战略层面安全，目前美国、欧洲和日本等国都出台了数据安全战略。面对大数据时代的机遇，我们能不能把控数据安全、保护数据资产是重大挑战。　　大数据带来变革　　大数据背景下的政府治理将不仅是权位治理，也是公共治理和多元治理、数字治理，在以数字技术为基础、以网络为载体的新媒体生态环境下，大数据进一步赋权于个人与组织，使其分享原本国家独占的治理权力，这在公共安全与应急管理等方面表现更为突出。同时，原本封闭的治理体系逐渐向开放透明的治理体系转变。中国国际经济交流中心副研究员张茉楠指出，“大数据必然要求数据开放、实现共享，这在一定程度上破解了制度黑箱问题。　　在大数据、云计算、社会化媒体等全新信息技术的猛烈冲击下，原来存在于政府和公众之间的信息差、文化差、知识差、能力差正在逐渐消除。　　核与辐射安全的监管模式是“摇篮到坟墓”的全过程监管，可建立电子监管码对每件物项实施唯一标识，利用现代化的信息、网络、编码技术对关键物项的生产制造、检验、流通、安装调试、运行、退役等环节实施全过程监控，从而将监管过程和大数据采集完美结合。　　如何更好地监管？　　但是，不管是历史资料的梳理、现有数据的利用，还是其他系统和被监管对象数据的获得，都面临着重重困难，需要大量的经费支持人才支持。　　首先要理顺核与辐射安全监管信息化建设体制，做好核与辐射安全监管信息化工程建设顶层设计，以此为构架和标准清理和盘点出核与辐射安全监管的数据资产，建立资源目录体系和公共代码库，完成自身数据全面梳理，为数据资源整合与共享奠定基础。　　其次要广泛梳理对其他部门数据的需求，深入调查我国核能及核技术利用企业的数据资源，建立常态化的大数据收集机制，联合被监管单位研究制定“核与辐射安全大数据体系”，明确要求和分工，形成我国核与辐射安全监管大数据中心。　　第三，要加强理论研究和方法创新，着力调研国内外核与辐射安全有关的大数据应用案例，特别是核电企业在建设大数据过程中的成功案例与优秀成果，创建核与辐射安全决策支持 （DSS）、主管资讯（EIS）和知识管理（KMS）等系统，推动监管体系和监管能力现代化的进程。比如，可借鉴丹麦癌症协会通过对其国内手机用户的手机使用时间和健康状况进行大数据分析，得出使用手机与癌症的发生毫无关联，特别是大家最担心的脑癌、颈癌、眼癌以及白血病的罹患风险并未增加，来研究低剂量辐射对人的影响。此外，可以借鉴哥伦比亚大学的统计学家通过大数据为纽约沙井设施爆炸进行预警，做出针对性的维修决策，大大降低了事故的发生。　　国家核安全局可对历年来同一堆型电站的监督检查、审评数据进行分析汇总，查找薄弱环节，然后再与业主单位的维修维护数据挂钩，不仅能查找出工作环节中的技术或管理问题，还可能改变监督检查模式，提升监管能力。　　到2020年，初步建立适应新时期核与辐射安全监管工作需要的信息化管理体系，形成合理顺畅的工作机制，形成信息化的网络保障能力、应用支撑能力、数据存储与共享能力、安全与运维能力，加强物联网、云计算、虚拟化、GIS等新技术以及“三网融合”在核与辐射安全监管中的研究应用，促进信息化技术与核与辐射安全监管业务深度融合，使信息化技术成为核与辐射安全监管和管理决策的重要手段，逐步实现“信息强环保”的战略目标。以上是小编为大家分享的关于大数据时代带来哪些机遇的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据时代所面临的挑战大数据时代临近，企业数据呈现爆炸式增长，如何为了更大的发掘企业数据价值将是很多公司必须要面对的挑战。首当其冲的是大数据的快速发展对我们原有的IT基础设施提供了更高的挑战，原有的IT基础设施以及很难满足大数据时代的需求。发现价值的过程离不开基础平台技术的创新与发展。　　基础平台的改变　　首先大数据挑战的就是企业的存储系统，大数据爆炸式的增长使得存储系统的容量、扩展能力、传输瓶颈等方面都面临着挑战。与之相连的还有服务器的计算能力，内存的存储能力等等都面临着新的技术攻关。目前闪存技术的发展以及英特尔、IBM等公司在大数据方面都已经投入相当大的资金进行研发，主要也是为了解决大数据对基础平台所带来的挑战。　　同样，大数据分析同样面临着软件方面的挑战，同时也引发数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等领域的技术变革。Hadoop是近年大家经常提到了一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。　　商业模式的挑战　　大数据具有强大的数据价值，当我们可以利用大数据挖掘到需要信息的时候，则需要我们根据得到的信息对企业的商业模型、产品和服务等方面进行创新，这样才能够真正的让大数据的价值得到体现。　　如何利用大数据信息来改变商业模式最终实现价值呢，这里我们引用Tesco为案例。Tesco收集了海量的顾客数据，并且通过对每位顾客海量数据的分析，Tesco对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这个基础上，Tesco推出了自己的信用卡，未来Tesco还有野心推出自己的存款服务。以上是小编为大家分享的关于大数据时代所面临的挑战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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大数据时代的机遇与挑战论文3000字格式怎么写才正确

先介绍大数据，然后通过数据分析人，比如才能，稳定性，薪资意愿等等，能够帮助人资对特定的岗位定制合理的薪水范围以及如何保留适合公司的人才等等提供帮助。挑战就是一旦分析唯独与公司的自我认知出现问题法师偏差会导致所有的数据指向都不正确。自我定位必须准确。我想3000字估计打不住，仅大数据这一块就能抄到很多东西，后面套用你现在的知识，只是把经验数据化就好了。

一、纸型、页面设置、版式和用字。毕业论文一律用国际标准A4型纸(297mmX210mm)打印。页面分图文区与白边区两部分，所有的文字、图形、其他符号只能出现在图文区内。白边区的尺寸(页边距)为：天头(上)25mm，地脚(下)20mm，订口(左)25mm，翻口(右)20mm。文字图形一律从左至右横写横排。文字一律通栏编辑。使用规范的简化汉字。除非必要，不使用繁体字。忌用异体字、复合字及其他不规范的汉字。二、论文封面封面由文头、论文标题、作者、学校、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目组成。文头：封面顶部居中，占两行。上一行内容为“河南广播电视大学”用小三号宋体；下一行内容为“汉语言文学专业（本科）毕业论文”，3号宋体加粗。文头上下各空一行。论文标题：2号黑体加粗，文头下居中，上下各空两行。论文副题：小2号黑体加粗，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。作者、学校（市级电大）、年级、学号、指导教师、答辩组成员、答辩日期、申请学位等项目名称用3号黑体，内容用3号楷体，在正副标题下适当居中左对齐依次排列。占行格式为：作者：XXX学校：XXX 年级：XXX 学号：XXX指导教师：XXX 职称：XXX答辩组成员：XXX（主持人） 职称：XXXXXX 职称：XXX……答辩日期：X年X月X日申请学位：学士（不申请可省略此项）由于论文副题可有可无，学位可申请可不申请，答辩组成员可以是3、5、7人，封面内容占行具有不确定性，为保持封面的整体美观，可对行距做适当调整。三、论文论文由论文目录（提纲）和题目、作者姓名、完成日期、摘要、关键词、正文、注释、参考文献、附录等项目组成。需要列目录的论文，目录要独占一页。“目录”二字用3号黑体，顶部居中；以下列出论文正文的一、二级标题及参考文献、附录等项及其对应页码。用小4号宋体。论文题目用3号黑体，顶部居中排列，上下各空一行；作者姓名：题目下方居中，用四号楷体。完成时间：作者姓名下方居中，字样为“X年X月”，用四号楷体。摘要：作者姓名下空一行，左起顶头，写明“摘要”字样加粗，点冒号，接排摘要内容。一般用五号字，字体用楷体。关键词：摘要下方，左起顶头，写明“关键词”字样加粗，点冒号，接排关键词。词间空一字。字型字体同摘要。正文：关键词下空一行开始。正文文字一般用5号宋体，每段起首空两格，回行顶格，单倍行距。正文文中标题：一级标题。标题序号为“一、”，4号黑体，独占行，末尾不加标点。如果居中，上下各空一行。二级标题，标题序号为“(一)”，与正文字体字号相同，独占行，末尾不加标点；三、四、五级序号分别为“1．”、“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，一般不独占行，末尾加句号。如果独占行，则不使用标点。每级标题的下一级标题应各自连续编号。注释：注释采用脚注形式。加注符号以页为单位排序，标在须加注之处最后一个字的右上角后，用带圈或括弧的阿拉伯数字依次标示。同时在本页留出适当行数，用横线与正文分开，左起空两字后写出相应的注号，再写注文。每个注文各占一段，用小5号宋体。

大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?工具抢了人的饭碗?很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程，功能不可谓不强大。但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。企业的支持虽然大数据的概念已经普及，但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。相对于数据管理，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，也为企业和数据分析师留有足够的空间。从幕后到台前的转变以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师的工作性质也将发生改变。在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实，大数据分析工具，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，但对于数据分析师来说，未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!

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随着物联网、移动互联网、社会化网络的快速发展， 企业数据的增长迅速，半结构化及非结构化的数据将成及几何倍增长。数据来源的渠道也逐渐增多，这不光包括了本地的文档、音视频，还包括了网络内容和社交媒体。大数据的时代已然来临，并给各行各业带来了根本性变革。面对这种变革，如何实现高效的存储、如何有效地管理和利用使企业的营销管理更加智能以及现有数据如何保护，成为企业要面临的棘手问题。

互联网大数据对我们的职业生涯有很大的机遇和挑战，它改变了我们的生活，影响了我们生活的方式

机遇与挑战无限多啊，大数据是非常厉害，如果你能够及时了解并运用它，机遇不能保证，至少商机无限，赚钱更容易。至于挑战，就是你怎么合理利用大数据资源了，怎么去认识。大数据是庞大的信息资源整合分析，归类统计。不是一般的企业能拥有的资源

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