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大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)用范文第1篇

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 挖掘技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2016）05-0000-00

1數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法分析

“數(shù)據(jù)海量、信息缺乏”是相當(dāng)多企業(yè)在數(shù)據(jù)大集中之后面臨的尷尬問題，由此而誕生的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)其實(shí)就是用以處理這一尷尬問題的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H上是相對(duì)比較新型的一門學(xué)科，在幾十年的發(fā)展過程中，已經(jīng)不可同日而語。其實(shí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的本質(zhì)就是人工智能技術(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的利用相對(duì)應(yīng)的就是指人工智能技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用，也就是說數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是依賴技術(shù)的提升來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整體創(chuàng)新的技術(shù)，所以，整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)際上是非常具有信息價(jià)值的，它能夠幫助決策者更快的得到重要信息并作出決策，提高效率和準(zhǔn)確率，是非常重要的知識(shí)憑證，能夠在一定程度上提高當(dāng)下企業(yè)的整體競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的核心就是分析，通過分析方法的不同來解決不同類別的問題，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的潛在內(nèi)容。簡(jiǎn)單來說就是對(duì)癥下藥以保證藥到病除。

1.1聚類分析法

簡(jiǎn)單來說聚類分析就是通過將數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行聚類分組，然后形成板塊，將毫無邏輯的數(shù)據(jù)變成了有聯(lián)系性的分組數(shù)據(jù)，然后從其中獲取具有一定價(jià)值的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步的利用。由于這種分析方法不能夠較好的就數(shù)據(jù)類別、屬性進(jìn)行分類，所以聚類分析法一般都運(yùn)用在心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)識(shí)別等方面。

1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過大批量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，而這種數(shù)據(jù)分析方式本身是建立在一定的數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)上的，因此通常都可以隨時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)需求進(jìn)行分類，所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是當(dāng)下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中最常用的一種數(shù)據(jù)分析方式之一。

1.3關(guān)聯(lián)性分析法

有時(shí)數(shù)據(jù)本身存在一定的隱蔽性使得很難通過普通的數(shù)據(jù)分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和利用，這就需要通過關(guān)聯(lián)性分析法完成對(duì)于數(shù)據(jù)信息的關(guān)聯(lián)性識(shí)別，來幫助人力完成對(duì)于數(shù)據(jù)分辨的任務(wù)，這種數(shù)據(jù)分析方法通常是帶著某種目的性進(jìn)行的，因此比較適用于對(duì)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度相對(duì)較高的信息管理工作。

1.4特征性數(shù)據(jù)分析法

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)隨著信息時(shí)代的到來變成了數(shù)據(jù)爆炸式，其數(shù)據(jù)資源十分廣泛并且得到了一定的普及，如何就網(wǎng)絡(luò)爆炸式數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)于特性的分類就成為了當(dāng)下數(shù)據(jù)整理分類的主要內(nèi)容。在上文中提到的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析也屬于這其中的一種，此外還有很多方法都是通過計(jì)算機(jī)來進(jìn)行虛擬數(shù)據(jù)的分類，尋找數(shù)據(jù)之間存在的普遍規(guī)律性完成數(shù)據(jù)的特性分析從而進(jìn)行進(jìn)一步分類。

2大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體流程就是先通過對(duì)于海量數(shù)據(jù)的保存，然后就已有數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析、整理、選擇、轉(zhuǎn)換等，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的前提，也是決定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)效率及質(zhì)量的主要因素。在完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作后進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，最后實(shí)現(xiàn)運(yùn)用。因此，數(shù)據(jù)挖掘能夠運(yùn)用到很多方面。

2.1市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域

市場(chǎng)營(yíng)銷其實(shí)就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最早運(yùn)用的領(lǐng)域，通常根據(jù)客戶的具體需求，進(jìn)行客戶分析，將不同的消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)特點(diǎn)的客戶進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類管理，以此來保證商品能夠順利銷售，并提高個(gè)人銷售的成功率和業(yè)績(jī)。而銷售的范圍也從最初的超市購(gòu)物擴(kuò)展到了包括保險(xiǎn)、銀行、電信等各個(gè)方面。

2.2科學(xué)研究領(lǐng)域

科學(xué)研究與實(shí)驗(yàn)測(cè)試等都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)系分析為進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)和總結(jié)失敗做準(zhǔn)備，而實(shí)驗(yàn)測(cè)試和科學(xué)研究產(chǎn)生的數(shù)據(jù)往往是巨大的，因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科學(xué)研究領(lǐng)域也得以廣泛運(yùn)用。通常都是通過科學(xué)研究?jī)?nèi)容選擇數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析法進(jìn)行計(jì)算來找到數(shù)據(jù)中存在的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的部分價(jià)值――科學(xué)知識(shí)的分析與運(yùn)用。

2.3電信業(yè)領(lǐng)域

隨著信息化時(shí)代的到來，電信產(chǎn)業(yè)也飛速發(fā)展起來，到目前為止，電信產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一個(gè)巨大的網(wǎng)絡(luò)信息載體，如何將其中信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合就成為電信產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的重要問題。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用則在一定程度上解決了這一問題，大量的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了有效分類，并在這個(gè)過程中通過運(yùn)算得出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，運(yùn)用規(guī)律進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)分類。

2.4教育教學(xué)領(lǐng)域

教學(xué)評(píng)價(jià)、教學(xué)資源、學(xué)生個(gè)人基本信息等組成了教育教學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的優(yōu)化配置，對(duì)學(xué)生的個(gè)人信息整理歸檔，從而保證教育教學(xué)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)整理的良好運(yùn)作。

3結(jié)語

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)于當(dāng)今社會(huì)的發(fā)展有著不可替代的作用，而如何改善當(dāng)下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中存在的問題，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的質(zhì)量和效率就成為了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)步的方向。本文通過對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法分析和大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體應(yīng)用兩個(gè)方面對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的闡述和分析，相信在未來伴隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也將更加強(qiáng)大。

參考文獻(xiàn)

[1]程軍鋒.Web數(shù)據(jù)挖掘研究[J].重慶三峽學(xué)院學(xué)報(bào)，2013（03）.

大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)用范文第2篇

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)思維 鐵路創(chuàng)新發(fā)展

中圖分類號(hào)：TM76；TM63 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：1009-914X（2016）25-0373-03

1 引言

半個(gè)世紀(jì)以來，隨著人類對(duì)自然和社會(huì)認(rèn)識(shí)的進(jìn)一步加深及人類活動(dòng)的進(jìn)一步擴(kuò)展，科學(xué)研究、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、電子商務(wù)、移動(dòng)通信等諸多應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn)生了多種多樣的數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)。這不僅使得世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長(zhǎng)速度也在加快。信息總量的變化最終導(dǎo)致了質(zhì)變，最先經(jīng)歷信息爆炸的學(xué)科，如天文學(xué)和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個(gè)概念。時(shí)至今日，這個(gè)概念幾乎已應(yīng)用到了所有人類致力發(fā)展的領(lǐng)域中。大數(shù)據(jù)（BIG DATA）的出現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘提出了新的挑戰(zhàn)，同時(shí)也深刻地影響著人類的生活、工作和思維。

2 什么是大數(shù)據(jù)

2.1 大數(shù)據(jù)的概念

說起大數(shù)據(jù)，從字面意思來講就是巨量數(shù)據(jù)集合，到底有多大？可能很多人并沒有很具體的概念。一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數(shù)據(jù)告訴我們，一天之中，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的全部?jī)?nèi)容可以刻滿1.68億張DVD；發(fā)出的郵件有2940億封之多（相當(dāng)于美國(guó)兩年的紙質(zhì)信件數(shù)量）；發(fā)出的社區(qū)帖子達(dá)200萬個(gè)（相當(dāng)于《時(shí)代》雜志770年的文字量）；賣出的手機(jī)為37.8萬臺(tái)，高于全球每天出生的嬰兒數(shù)量37.1萬。國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）的研究結(jié)果表明，2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB，2009年的數(shù)據(jù)量為0.8ZB，2010年增長(zhǎng)為1.2ZB，2011年的數(shù)量更是高達(dá)1.82ZB，相當(dāng)于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。而到2012年為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。IBM的研究稱，整個(gè)人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中，有90%是過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的。

然而大數(shù)據(jù)并非一個(gè)確切的概念。對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。而麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（Volume）、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)（Velocity）、多樣的數(shù)據(jù)類型（Variety）和價(jià)值密度低（Value）四大特征，即4V特征。在維克托?邁爾-舍恩伯格及肯尼斯?庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。業(yè)界學(xué)者楊善林認(rèn)為在海量數(shù)據(jù)的量化基礎(chǔ)上，同時(shí)具備大分析（Big Analytics）、大帶寬（Big Bandwidth）、大內(nèi)容（Big Content）等三大要素的巨大數(shù)據(jù)集。謝國(guó)忠則認(rèn)為大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是利用企業(yè)內(nèi)部信息，將龐大的信息進(jìn)行有效整合，并結(jié)合新的數(shù)據(jù)類型為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

2.2 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)有有它自己的特征。目前工業(yè)界普遍認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有 4V+1C 的特征：

（1）數(shù)據(jù)量大（Volume）。存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量巨大，拍字節(jié)級(jí)別是常態(tài)，因而對(duì)其分析的計(jì)算量也大。

（2）多樣（Variety）。數(shù)據(jù)的來源及格式多樣，數(shù)據(jù)格式除了傳統(tǒng)的格式化數(shù)據(jù)外，還包括半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如用戶上傳的音頻和視頻內(nèi)容，而隨著人類的活動(dòng)的進(jìn)一步拓寬，數(shù)據(jù)的來源更加多樣。

（3）快速（Velocity）。數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快，同時(shí)要求對(duì)數(shù)據(jù)的處理速度也要快，以便能夠從數(shù)據(jù)中及時(shí)地提取知識(shí)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值。

（4）價(jià)值密度低（Value）。需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)處理挖掘其潛在的價(jià)值，因而，大數(shù)據(jù)對(duì)我們提出的明確要求是設(shè)計(jì)一種在成本可接受的條件下，通過快速采集、發(fā)現(xiàn)和分析從大量、多種類別的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的體系架構(gòu)。

（5）復(fù)雜度（Complexity）。對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析難度大。

IBM在此基礎(chǔ)上又提出了5V特征，即在4V的基礎(chǔ)上增加了真實(shí)性（Veracity）。

3 什么是大數(shù)據(jù)思維

要想大數(shù)據(jù)為人所用， 必須改變?cè)袑?duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)，將大數(shù)據(jù)與創(chuàng)意結(jié)合，并能充分利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，為企業(yè)和國(guó)家決策提供依據(jù)。大數(shù)據(jù)研究專家維克托?邁爾-舍恩伯格指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們對(duì)待數(shù)據(jù)的思維方式會(huì)發(fā)生如下三個(gè)變化：第一，人們處理的數(shù)據(jù)從樣本數(shù)據(jù)變成全部數(shù)據(jù)；第二，由于是全樣本數(shù)據(jù)，人們不得不接受數(shù)據(jù)的混雜性，而放棄對(duì)精確性的追求；第三，人類通過對(duì)大數(shù)據(jù)的處理，放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求，轉(zhuǎn)而關(guān)注相關(guān)關(guān)系。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)時(shí)代帶給人們的思維方式的深刻轉(zhuǎn)變遠(yuǎn)不止上述三個(gè)方面。我認(rèn)為，大數(shù)據(jù)思維最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變?cè)谟趶淖匀凰季S轉(zhuǎn)向智能思維，使得大數(shù)據(jù)像具有生命力一樣，獲得類似于“人腦”的智能，甚至智慧。

大數(shù)據(jù)思維是一種總體思維。過去，人們對(duì)搜集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)形成了一個(gè)思維定勢(shì)，那就是我們不可能搜集到相當(dāng)多數(shù)量的數(shù)據(jù)，我們只能在力所能及的條件下選擇一小部分去分析和處理，為了讓數(shù)據(jù)處理變得更簡(jiǎn)單，對(duì)數(shù)據(jù)的選擇就盡可能到最少，也由于當(dāng)時(shí)信息處理水平的限制，導(dǎo)致所選的數(shù)據(jù)不具備代表性，盲目因素太多。當(dāng)我們進(jìn)行抽樣調(diào)查來分析數(shù)據(jù)的時(shí)候，往往會(huì)以調(diào)查問卷的形式選擇一部分樣本進(jìn)行分析，這為人們提供了不少的便捷，但相應(yīng)的缺點(diǎn)也是一覽無余，這種樣本分析法不管你有多深入的去挖掘，它都只能代表總體數(shù)據(jù)中的一小部分，不能代表全部數(shù)據(jù)，也許樣本調(diào)查的準(zhǔn)確性會(huì)達(dá)到90%以上，但是依然會(huì)遺漏一些很有價(jià)值的數(shù)據(jù)，就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的失真。但是隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，我們可能還沒有意識(shí)到我們已經(jīng)具備處理和分析大數(shù)據(jù)的能力，我們的思維正在一點(diǎn)點(diǎn)的改變，首先，我們不能一直依靠對(duì)小部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，而是轉(zhuǎn)向?yàn)榉治鋈繑?shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)思維是一種容錯(cuò)思維。在小數(shù)據(jù)時(shí)代，由于收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數(shù)據(jù)盡量結(jié)構(gòu)化、精確化，否則，分析得出的結(jié)論在推及總體上就會(huì)“南轅北轍”，因此，就必須十分注重精確思維。然而，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)的突破，大量的非結(jié)構(gòu)化、異構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠得到儲(chǔ)存和分析，這一方面提升了我們從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)和洞見的能力，另一方面也對(duì)傳統(tǒng)的精確思維造成了挑戰(zhàn)。維克托?邁爾-舍恩伯格指出，“執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時(shí)代和模擬時(shí)代的產(chǎn)物。只有5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化且能適用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無法利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶”。也就是說，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，思維方式要從精確思維轉(zhuǎn)向容錯(cuò)思維，當(dāng)擁有海量即時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，絕對(duì)的精準(zhǔn)不再是追求的主要目標(biāo)，適當(dāng)忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯(cuò)誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識(shí)和洞察力。

大數(shù)據(jù)思維是一種相關(guān)思維。在小數(shù)據(jù)世界中，人們往往執(zhí)著于現(xiàn)象背后的因果關(guān)系，試圖通過有限樣本數(shù)據(jù)來剖析其中的內(nèi)在機(jī)理。小數(shù)據(jù)的另一個(gè)缺陷就是有限的樣本數(shù)據(jù)無法反映出事物之間的普遍性的相關(guān)關(guān)系。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘出事物之間隱蔽的相關(guān)關(guān)系，獲得更多的認(rèn)知與洞見，運(yùn)用這些認(rèn)知與洞見就可以幫助我們捕捉現(xiàn)在和預(yù)測(cè)未來，而建立在相關(guān)關(guān)系分析基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)正是大數(shù)據(jù)的核心議題。通過關(guān)注線性的相關(guān)關(guān)系，以及復(fù)雜的非線性相關(guān)關(guān)系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的聯(lián)系，還可以掌握以前無法理解的復(fù)雜技術(shù)和社會(huì)動(dòng)態(tài)，相關(guān)關(guān)系甚至可以超越因果關(guān)系，成為我們了解這個(gè)世界的更好視角。維克托?邁爾-舍恩伯格指出，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)讓人們放棄了對(duì)因果關(guān)系的渴求，轉(zhuǎn)而關(guān)注相關(guān)關(guān)系，人們只需知道“是什么”，而不用知道“為什么”。我們不必非得知道事物或現(xiàn)象背后的復(fù)雜深層原因，而只需要通過大數(shù)據(jù)分析獲知“是什么”就意義非凡，這會(huì)給我們提供非常新穎且有價(jià)值的觀點(diǎn)、信息和知識(shí)。也就是說，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，思維方式要從因果思維轉(zhuǎn)向相關(guān)思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統(tǒng)思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數(shù)據(jù)帶來的深刻洞見。

大數(shù)據(jù)思維是一種智能思維。大數(shù)據(jù)使得人可以被量化，但卻讓計(jì)算機(jī)更具智能。工業(yè)革命使得需要人完成的工作只用機(jī)器就可以完成了，但大數(shù)據(jù)卻可以使得機(jī)器有了分析問題的能力。衛(wèi)星定位系統(tǒng)積累的大量數(shù)據(jù)，可以制作電子地圖和導(dǎo)航，還可以通過分析數(shù)據(jù)開發(fā)出無人駕駛汽車，讓機(jī)器變得擁有智慧。如何讓計(jì)算機(jī)擁有智慧，除了要擁有大數(shù)據(jù)外，必須變革思維，創(chuàng)新分析思路與過程，不斷探索新的方法，讓堆積如山的數(shù)據(jù)不斷創(chuàng)造新的價(jià)值。例如手機(jī)上常用的地圖軟件，可以搜索很多路況同步數(shù)據(jù)，為用戶提供出行信息。這只是大數(shù)據(jù)最基礎(chǔ)的應(yīng)用，繼續(xù)延伸， 是否可以根據(jù)上下班時(shí)段的交通流量估算失業(yè)率；是否可以通過對(duì)主要商圈的監(jiān)控估算消費(fèi)情況；是否可以將廢棄的數(shù)據(jù)重新創(chuàng)造價(jià)值；是否可以利用用戶在拼寫過程中的拼寫錯(cuò)誤讓拼寫檢查軟件更優(yōu)化；是否可以通過分析各實(shí)體和產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，預(yù)測(cè)各行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，找出關(guān)鍵影響因素；是否可以分析顧客的偏好，量體裁衣式的為顧客提供更好的服務(wù)； 是否可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)模擬現(xiàn)實(shí)情境，發(fā)掘出新的需求和更好的回報(bào)；是否可以創(chuàng)新大數(shù)據(jù)的使用模式，將大數(shù)據(jù)深加工，用戶可以很方便地結(jié)合自身情況選擇適合自己的產(chǎn)品。

4 建立大數(shù)據(jù)思維促進(jìn)中國(guó)鐵路創(chuàng)新

4.1 以數(shù)據(jù)為核心

大數(shù)據(jù)時(shí)代，計(jì)算模式也發(fā)生了轉(zhuǎn)變，從“流程”核心轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)”核心。Hadoop體系的分布式計(jì)算框架已經(jīng)是“數(shù)據(jù)”為核心的范式。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及分析需求，將改變IT系統(tǒng)的升級(jí)方式：從簡(jiǎn)單增量到架構(gòu)變化。例如：IBM將使用以數(shù)據(jù)為中心的設(shè)計(jì)，目的是降低在超級(jí)計(jì)算機(jī)之間進(jìn)行大量數(shù)據(jù)交換的必要性。大數(shù)據(jù)下，云計(jì)算找到了破繭重生的機(jī)會(huì)，在存儲(chǔ)和計(jì)算上都體現(xiàn)了數(shù)據(jù)為核心的理念。大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的關(guān)系：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算是一個(gè)問題的兩面，一個(gè)是問題，一個(gè)是解決問題的方法。而大數(shù)據(jù)比云計(jì)算更為落地，可有效利用已大量建設(shè)的云計(jì)算資源，最后加以利用。中國(guó)鐵路信息化歷經(jīng)50余年的發(fā)展，取得廣泛的應(yīng)用，擁有海量的資源，大數(shù)據(jù)將成為推動(dòng)中國(guó)鐵路創(chuàng)新發(fā)展的新引擎。隨著中國(guó)鐵路信息化的到來，中國(guó)鐵路發(fā)展的戰(zhàn)略需求也發(fā)生了改變，數(shù)據(jù)的處理分析成為了一個(gè)關(guān)注重點(diǎn)，軟件也將從編程為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心。如何高效地從海量數(shù)據(jù)中分析、挖掘所需的信息和規(guī)律，結(jié)合已有經(jīng)驗(yàn)和數(shù)學(xué)模型等生成更高層次的決策支持信息，獲得各類分析、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，為設(shè)備管理、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)評(píng)估等提供決策支持，為鐵路工作人員提供有用信息，成為鐵路未來發(fā)展的趨勢(shì)。

4.2 全樣本考慮

統(tǒng)計(jì)學(xué)里頭最基本的一個(gè)概念就是，全部樣本才能找出規(guī)律。為什么能夠找出行為規(guī)律？一個(gè)更深層的概念是人和人是一樣的，如果是一個(gè)人特例出來，可能很有個(gè)性，但當(dāng)人口樣本數(shù)量足夠大時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)每個(gè)人都是一模一樣的。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，無論是商家還是信息的搜集者，會(huì)比我們自己更知道你可能會(huì)想干什么?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)還沒有被真正挖掘，如果真正挖掘的話，通過信用卡消費(fèi)的記錄，可以成功預(yù)測(cè)未來5年內(nèi)的情況。大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)，大數(shù)據(jù)能夠預(yù)測(cè)體現(xiàn)在很多方面。大數(shù)據(jù)不是要教機(jī)器像人一樣思考，相反，它是把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)測(cè)事情發(fā)生的可能性。正因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)規(guī)律面前，每個(gè)人的行為都跟別人一樣，沒有本質(zhì)變化。例如：大數(shù)據(jù)助微軟準(zhǔn)確預(yù)測(cè)世界懷。微軟大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在2014年巴西世界足球賽前設(shè)計(jì)了世界懷模型，該預(yù)測(cè)模型正確預(yù)測(cè)了賽事最后幾輪每場(chǎng)比賽的結(jié)果，包括預(yù)測(cè)德國(guó)隊(duì)將最終獲勝。預(yù)測(cè)成功歸功于微軟在世界杯進(jìn)行過程中獲取的大量數(shù)據(jù)，到淘汰賽階段，數(shù)據(jù)如滾雪球般增多，常握了有關(guān)球員和球隊(duì)的足夠信息，以適當(dāng)校準(zhǔn)模型并調(diào)整對(duì)接下來比賽的預(yù)測(cè)。世界杯預(yù)測(cè)模型的方法與設(shè)計(jì)其它事件的模型相同，訣竅就是在預(yù)測(cè)中去除主觀性，讓數(shù)據(jù)說話。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從鐵路的客票系統(tǒng)、貨票系統(tǒng)、貨運(yùn)電子商務(wù)平臺(tái)、運(yùn)輸信息集成平臺(tái)等信息系統(tǒng)采集海量的原始信息，這些信息可以為市場(chǎng)分析和預(yù)測(cè)提供有力的支撐。與傳統(tǒng)方法側(cè)重于對(duì)調(diào)查抽樣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析不同，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的市場(chǎng)分析和預(yù)測(cè)技術(shù)既能夠利用上述海量數(shù)據(jù)，分析客、貨運(yùn)量完整全面的變化過程，深入挖掘運(yùn)量變化的規(guī)律性，進(jìn)而預(yù)測(cè)市場(chǎng)的未來走勢(shì)；還能夠利用GPS、傳感器等物聯(lián)網(wǎng)手段采集獲取精細(xì)的運(yùn)輸數(shù)據(jù)，并且通過互聯(lián)網(wǎng)接入的政治、經(jīng)濟(jì)、其他交通方式、氣候等影響因素?cái)?shù)據(jù)，將旅客和貨物流量流向的精細(xì)化分析與影響因素關(guān)聯(lián)性分析相結(jié)合，挖掘各影響因素對(duì)鐵路運(yùn)量變化影響的方向和時(shí)滯，量化各因素對(duì)運(yùn)量變化的影響。在對(duì)典型設(shè)備故障診斷與狀態(tài)預(yù)測(cè)方面，可以綜合利用GSM-R接口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)管理信息、場(chǎng)強(qiáng)和服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)、無線干擾檢測(cè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)源，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研究監(jiān)測(cè)檢測(cè)數(shù)據(jù)綜合分析方法、多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析方法和適用于通信業(yè)務(wù)數(shù)的故障診斷分析方法，建立典型故障診斷模型、GSM-R網(wǎng)絡(luò)QoS測(cè)試綜合評(píng)價(jià)模型、CTCS-3列控系統(tǒng)降級(jí)故障表示模型等，對(duì)列車控制的車載系統(tǒng)、地面控制系統(tǒng)、無線通信網(wǎng)絡(luò)交互作用進(jìn)行可靠性評(píng)估和故障綜合診斷，為列車控制系統(tǒng)降級(jí)原因分析、GSM-R網(wǎng)絡(luò)維護(hù)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等提供支持。

4.3 用信息找人

互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，是一個(gè)從人找信息，到信息找人的過程。先是人找信息，人找人，信息找信息，現(xiàn)在是信息找人的這樣一個(gè)時(shí)代。信息找人的時(shí)代，就是說一方面我們回到了一種最初的，廣播模式是信息找人，我們聽收音機(jī)，我們看電視，它是信息推給我們的，但是有一個(gè)缺陷，不知道我們是誰，后來互聯(lián)網(wǎng)反其道而行，提供搜索引擎技術(shù)，讓我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是一個(gè)很關(guān)鍵的技術(shù)。例如：從搜索引擎――向推薦引擎轉(zhuǎn)變。今天，后搜索引擎時(shí)代已經(jīng)正式來到，什么叫做后搜索引擎時(shí)代呢？使用搜索引擎的頻率會(huì)大大降低，使用的時(shí)長(zhǎng)也會(huì)大大的縮短，為什么使用搜索引擎的頻率在下降？時(shí)長(zhǎng)在下降？原因是推薦引擎的誕生。就是說從人找信息到信息找人越來越成為了一個(gè)趨勢(shì)，推薦引擎就是說它很懂我，知道我要知道的東西。例如，我們結(jié)合12306網(wǎng)站數(shù)據(jù)及實(shí)名制購(gòu)票資料，對(duì)出行旅客的個(gè)人信息、出行線路、出行時(shí)間周期進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)分析，同時(shí)借助互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)人員遷徙情況，最后完全勾勒出旅客的需求，使鐵路可以充分了解每一位旅客，實(shí)時(shí)的知道他們旅行目的地，以及出發(fā)時(shí)間及需要的服務(wù)層次，有針對(duì)性地推送一些旅游服務(wù)、餐飲、住宿、景觀等方面的產(chǎn)品，使得營(yíng)銷工作更加精準(zhǔn)，營(yíng)銷效率也更高。

5 大數(shù)據(jù)思維帶來的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)的發(fā)展速度有目共睹，想要在競(jìng)爭(zhēng)社會(huì)中走的更遠(yuǎn)，人人都需要建立大數(shù)據(jù)思維。那么在建立大數(shù)據(jù)思維中，有哪些挑戰(zhàn)呢？

第一，大數(shù)據(jù)應(yīng)用和商業(yè)回報(bào)間的矛盾。未來的大數(shù)據(jù)應(yīng)用一定是可定制的、可在云上打包的服務(wù)，即將業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、分析能力多面定制，一起打包。企業(yè)需要可快速部署和有明確投資回報(bào)率的應(yīng)用，這涉及到數(shù)據(jù)的質(zhì)量和豐富度及業(yè)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)的依賴度。這需要企業(yè)內(nèi)各個(gè)部門的有效協(xié)作，并規(guī)避無法確定的風(fēng)險(xiǎn)，比如分析結(jié)果的不確定性，業(yè)務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜性，人員的能力缺失等。傳統(tǒng)手段，比如通過社交媒體、郵件、網(wǎng)絡(luò)文本等獲得的數(shù)據(jù)量非常龐大，但解破這些數(shù)據(jù)的關(guān)系和價(jià)值卻給企業(yè)帶來巨大挑戰(zhàn)。企業(yè)希望成為數(shù)據(jù)的主人，但在辨析數(shù)據(jù)的有效性、能帶來哪些商業(yè)回報(bào)，以及如何幫助決策等方面卻缺乏有效工具。

第二，海量數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)間的矛盾。要做大數(shù)據(jù)，首先要了解自己的企業(yè)，或者企業(yè)所在的行業(yè)的核心是什么。我們發(fā)現(xiàn)，有很多企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)過程中，最終不是被現(xiàn)有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手打敗，而是被很多潛在未知的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手打敗的。舉例來說，大部分人都認(rèn)為亞馬遜是做電商的，但其實(shí)亞馬遜現(xiàn)在最主要的收入來自云服務(wù)，也就意味著亞馬遜的核心數(shù)據(jù)（價(jià)值）是云服務(wù)。只有在此基礎(chǔ)上，亞馬遜建立的大數(shù)據(jù)才是有效的、服務(wù)于戰(zhàn)略的。

第三，內(nèi)部數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)間的矛盾。企業(yè)所獲取的數(shù)據(jù)，很大一部分是內(nèi)部數(shù)據(jù)，這讓企業(yè)面對(duì)另一個(gè)挑戰(zhàn)，如何讓內(nèi)部數(shù)據(jù)與相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)生聯(lián)系并使之成長(zhǎng)。只有讓內(nèi)外部數(shù)據(jù)的交融在用戶場(chǎng)景中，才能為業(yè)務(wù)用戶描繪更精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)發(fā)展空間。

第四，規(guī)律發(fā)現(xiàn)和規(guī)律失效間的矛盾。調(diào)研顯示，從大數(shù)據(jù)應(yīng)用總結(jié)出的規(guī)律來看，建立失效預(yù)警是特別必要的。當(dāng)企業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)一個(gè)規(guī)律，并在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用時(shí)，必須要設(shè)立一些預(yù)警指標(biāo)。當(dāng)指標(biāo)達(dá)到一定程度，既表明之前發(fā)現(xiàn)的規(guī)律已經(jīng)失效，必須發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律、建立新相關(guān)指標(biāo)，這稱為數(shù)據(jù)價(jià)值的有效性。沒有根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的變化而及時(shí)更新的數(shù)據(jù)，挖掘得再多都是無謂的浪費(fèi)，熟練應(yīng)用失效預(yù)警，企業(yè)才能培養(yǎng)起團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)有效的敏感性。

6 結(jié)語

大數(shù)據(jù)思維把人們從舊的發(fā)展觀、價(jià)值觀中解放出來，復(fù)雜技術(shù)的涌現(xiàn)和科技進(jìn)步促使人們開始從大數(shù)據(jù)思維視角重新審視世界，從而獲取正確理解世界的角度性工具。大數(shù)據(jù)思維是客觀存在，大數(shù)據(jù)思維是新的思維觀。用大數(shù)據(jù)思維方式思考問題，解決問題是當(dāng)下企業(yè)潮流。中國(guó)鐵路正處于加快轉(zhuǎn)變發(fā)展方式的新形勢(shì)下，為了適應(yīng)市場(chǎng)化經(jīng)營(yíng)要求，構(gòu)建鐵路運(yùn)輸企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，提升鐵路的持續(xù)發(fā)展能力和盈利能力，應(yīng)用大數(shù)據(jù)思維去推動(dòng)鐵路創(chuàng)新發(fā)展具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)用范文第3篇

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)時(shí)代，地理信息系統(tǒng)，應(yīng)用

前言

從目前的實(shí)際角度來說，大數(shù)據(jù)時(shí)代下的地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用研究已經(jīng)成為了當(dāng)代地理學(xué)術(shù)方面重要的研究應(yīng)用，下面我們就對(duì)大數(shù)據(jù)下的地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用進(jìn)行分析和簡(jiǎn)述。

一、大數(shù)據(jù)對(duì)地理信息系統(tǒng)發(fā)展的重要性。

在目前社會(huì)經(jīng)濟(jì)、科技不斷的發(fā)展的大環(huán)境下，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)悄然到來，從某種意義上來說，地理信息的測(cè)繪部門和相應(yīng)的技術(shù)在某方面來說受到了重大的影響和挑戰(zhàn)，如果我們可以合理的對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用，那么我們就可以起到一個(gè)推進(jìn)器的作用，從而推動(dòng)地理測(cè)繪信息部分和機(jī)構(gòu)的發(fā)展，但同時(shí)，我們要注意一點(diǎn)，從目前階段我國(guó)的測(cè)繪地理信息機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始重視大數(shù)據(jù)技術(shù)，并且已經(jīng)在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行了地區(qū)檢測(cè)，如果地理信息系統(tǒng)部分和機(jī)構(gòu)可以在工作中加入大數(shù)據(jù)幾乎，那么大數(shù)據(jù)會(huì)讓地理信息部門和機(jī)構(gòu)的工作變得更加便捷。大數(shù)據(jù)技術(shù)讓地理信息行業(yè)發(fā)生了天翻地覆的變化，一方面，許多專業(yè)和學(xué)者都希望在大數(shù)據(jù)技術(shù)的環(huán)境下對(duì)地理信息系統(tǒng)中施展拳腳。另一方面，大數(shù)據(jù)有效的促進(jìn)了企業(yè)的發(fā)展和變革，最后。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，他的商業(yè)價(jià)值無法估量他的潛力無疑是巨大的，我們應(yīng)該進(jìn)行具體的探究和思考，然后完成一系列的轉(zhuǎn)型，讓技術(shù)和管理之間聯(lián)系密切，把握住商機(jī)，獲得足夠的發(fā)展空間，為地理信息行業(yè)取得良好發(fā)展做出一定程度上的探路。

二、大數(shù)據(jù)背景下地理信息系統(tǒng)所要接受的挑戰(zhàn)。

（一）地理空間數(shù)據(jù)為什么一直在持續(xù)的增加？因?yàn)閺哪壳皝砜?，我?guó)的地理空間數(shù)據(jù)處理在速度方面在不斷的增加，在這個(gè)不斷加快的過程中，地理空間數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化特點(diǎn)就會(huì)凸顯出來，所以這個(gè)情況我們要及時(shí)的針對(duì)好，利用地理空間數(shù)據(jù)整體的特點(diǎn)，來進(jìn)行大數(shù)據(jù)空間存取技術(shù)的大范圍普及和使用，經(jīng)過我們反復(fù)的實(shí)踐和分析下，可以得出一個(gè)結(jié)論，那就是當(dāng)前地理信息系統(tǒng)在目前的大數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)代下面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，其中最大的問題是在于是否我們可以有效的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息空想以至我們可以完成大數(shù)據(jù)文件管理和大數(shù)據(jù)文件的保護(hù)，同時(shí)可以在面對(duì)眾多文件和重復(fù)數(shù)據(jù)的情況下，進(jìn)行科學(xué)有效的整理，保證自身的效率和存儲(chǔ)質(zhì)量。

（二）我們還有一個(gè)數(shù)據(jù)整理的問題要進(jìn)行分析，眾所周知，大量的地理信息，地理信息心痛可以系統(tǒng)的進(jìn)行數(shù)據(jù)信息或者別的途徑來進(jìn)行信息上的獲取，但是目前傳統(tǒng)的組織方法和處理方法等不能適應(yīng)現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)結(jié)技術(shù)的走向，在這樣的背景下，我們要最大限度的提高自身的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)的效率，我們要最大程度的進(jìn)行有效的提升基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)更新效率能力，從而有效的滿足用戶需求，從而逐漸在這個(gè)大時(shí)代背景下被人們所重視。

三、大數(shù)據(jù)在地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用分析

（一）首先大數(shù)據(jù)在地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用，完美的提高了地理信息系統(tǒng)的高效存儲(chǔ)能力，隨著目前科技的飛速發(fā)展下，計(jì)算機(jī)的硬件設(shè)備已經(jīng)呈現(xiàn)出了頹勢(shì)，已經(jīng)不能和以往相比了，對(duì)于計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)也已經(jīng)變的更加的簡(jiǎn)單，特別要注意的是，計(jì)算機(jī)標(biāo)配硬盤的容量一般都符合原定的標(biāo)準(zhǔn)要求，單體磁盤的服務(wù)器標(biāo)準(zhǔn)容量可以達(dá)到30TB，但是在客觀世界的影響下，我們通常所說的地理信息系統(tǒng)經(jīng)常在應(yīng)急保障方面和實(shí)時(shí)導(dǎo)航上已經(jīng)獲得了社會(huì)等廣泛的應(yīng)用所以這就要求了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量變得越來越高，相反，如果儲(chǔ)存量越來越低，那么地理信息系統(tǒng)會(huì)受到打擊，所以這樣說來數(shù)據(jù)庫就要多個(gè)類型的數(shù)據(jù)支持和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)支持才行。

（二）在大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景下，我們要進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展和升級(jí)，因?yàn)閺哪壳皝砜矗髷?shù)據(jù)背景下基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)量已經(jīng)發(fā)展的速度越來越快，如果不升級(jí)就導(dǎo)致了無法進(jìn)行信息的及時(shí)更新容納。從目前來看，F(xiàn)階段的數(shù)據(jù)庫使用，關(guān)系類型的數(shù)據(jù)庫比較常用而且硬件的升級(jí)也是十分重要，他在一定程度上，有利于數(shù)據(jù)庫進(jìn)行采分割擴(kuò)展和非規(guī)范擴(kuò)展等。升級(jí)硬件設(shè)備會(huì)花費(fèi)大量的資金，同時(shí)，數(shù)據(jù)庫的服務(wù)器性能和容量提升的空間也很小，而數(shù)據(jù)庫分割不適合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們要進(jìn)行進(jìn)一步的程序修改，這就導(dǎo)致了程序和模型的獨(dú)立性受到了破壞，然而非規(guī)范化的處理，可以增加大量冗余的同時(shí)來實(shí)現(xiàn)一致性的難度大幅度增加，由此可見，我們必須要爭(zhēng)地理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行水平發(fā)展，才能保證他有足夠的伸縮性和擴(kuò)展性。

四、結(jié)語

地理信息系統(tǒng)的工作是大量存取數(shù)據(jù)等任務(wù)，隨著目前我國(guó)的科技在不斷的發(fā)展和生活水平不斷提高的大前提下，我們應(yīng)該對(duì)地理信息系統(tǒng)進(jìn)行重視，眾所周知，大數(shù)據(jù)是地理信息系統(tǒng)中最重要的組成部分，（其內(nèi)容為遙感技術(shù)、地理信息采集等）所以在大數(shù)據(jù)的前提背景下，地理信息系統(tǒng)的未來有著廣闊的前景，在未來的發(fā)展中地理信息系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

參考文獻(xiàn)：

[1] 鐘耳順，楊?；? 地理信息數(shù)據(jù)化 開創(chuàng)GIS輝煌時(shí)代――訪中國(guó)科學(xué)院地理信息研究所專家、北京超圖地理信息技術(shù)有限公司董事長(zhǎng)[J]. 中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品精選，2007，（05）：5-6.

[2] 陳戈，方朝陽，喬新，李海濤，張彩云，陳勇，韓冬. 一個(gè)基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的海洋大氣地理信息系統(tǒng)平臺(tái)軟件――MAGIS [J]. 中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2004，（09）：31-32.

[3] 高盼. 立得空間：從行業(yè)"拓荒"到引領(lǐng)地理信息大數(shù)據(jù)時(shí)代――專訪立得空間董事長(zhǎng)兼總裁郭晟[J]. 中國(guó)信息界，20164，（07）：25-26.

大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)用范文第4篇

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；學(xué)校學(xué)生成績(jī)管理；成績(jī)數(shù)據(jù)分析

中圖分類號(hào)：G632 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：1002-7661（2015）09-224-03

有人在葡萄酒釀造出之前就能知道其品質(zhì)的好壞；

有人在購(gòu)買機(jī)票之前就能知道機(jī)票價(jià)格的漲跌范圍……

他們是怎么知道的？

相親網(wǎng)站知道什么樣的人適合做你的人生伴侶；

谷歌、百度可以根據(jù)你的搜索把你最想看到的東西排在最前面……

他們是怎么做到的？

這就是“大數(shù)據(jù)”給我們展示的神奇時(shí)代。就連奧巴馬大選成功的勝利果實(shí)也被歸功于大數(shù)據(jù)，因?yàn)樗母?jìng)選團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大規(guī)模深入的數(shù)據(jù)挖掘，通過分析選民的意向，知道哪些是鐵桿粉絲，哪些能成為鐵桿粉絲，哪些即使花了時(shí)間和精力也不能轉(zhuǎn)換陣營(yíng)的。時(shí)代雜志更是斷言，依靠直覺與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策的優(yōu)勢(shì)急劇下降，在各項(xiàng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)到來。

最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，他稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。首先，大數(shù)據(jù)改變了我們的思維方式，讓我們從因果關(guān)系的串聯(lián)思維變成了相關(guān)關(guān)系的并聯(lián)思維。第二，大數(shù)據(jù)改變了我們的生產(chǎn)方式，物質(zhì)產(chǎn)品的生產(chǎn)退居次位，信息產(chǎn)品的加工將成為主要的生產(chǎn)活動(dòng)。第三，大數(shù)據(jù)改變了我們的生活方式，我們的精神世界和物質(zhì)世界都將構(gòu)建在大數(shù)據(jù)之上。大數(shù)據(jù)不僅僅是一門技術(shù)，更是一種全新的商業(yè)模式，它與云計(jì)算共同構(gòu)成了下一代經(jīng)濟(jì)的生態(tài)系統(tǒng)――一切皆信息。

作為數(shù)學(xué)專業(yè)出身的我校校長(zhǎng)徐小祥，天生對(duì)數(shù)據(jù)有強(qiáng)烈的敏感性。在他的學(xué)校管理中，對(duì)學(xué)生成績(jī)充分利用了數(shù)據(jù)的處理分析功能，并以此數(shù)據(jù)作為學(xué)生趨勢(shì)發(fā)展的指揮棒和教師考核的依據(jù)。對(duì)于學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)我校主要進(jìn)行了以下分析應(yīng)用：

一、本校基本成績(jī)分析應(yīng)用

每次檢測(cè)后，各班各學(xué)科任課教師將學(xué)生成績(jī)輸入進(jìn)校園網(wǎng)成績(jī)管理系統(tǒng)。系統(tǒng)自動(dòng)完成以下功能。

1、班級(jí)各學(xué)科平均分。

2、學(xué)科班級(jí)優(yōu)秀率（單科全校前160名且總分全校前240）。例如：

3、學(xué)校班級(jí)總分段：每個(gè)班總分各分?jǐn)?shù)段人數(shù)統(tǒng)計(jì)

4、班級(jí)單科分?jǐn)?shù)段。例如：

5、歷次考試全校各班前160、180、200名人數(shù)對(duì)比。例如：

6、全校前160名成績(jī)冊(cè)

7、全校各班成績(jī)冊(cè)

通過以上分析了解本校各班各科的教學(xué)情況，通過人數(shù)的對(duì)比了解整個(gè)初中階段的變化。橫向縱向的分析使全校師生都有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)。

二、校間對(duì)比成績(jī)分析應(yīng)用

1、總分分?jǐn)?shù)段對(duì)比

2、各科分?jǐn)?shù)段、平均分對(duì)比

3、校合并總分前20名學(xué)生名單

4、“全校有效分人數(shù)”和“入圍有效分人數(shù)”的計(jì)算

（1）合并后前360名各科有效分

大體上看，共有六步驟：

第一步：確定“總分有效分”（錄取分）。就是根據(jù)市高中上年的錄取人數(shù)，確定本次考試的達(dá)線分，此分即為總分有效分。比如上一年市高中統(tǒng)招錄取為360人，就以第360名學(xué)生的總分為分?jǐn)?shù)線，假設(shè)第360名學(xué)生總分為504分，504分即為本次考試的總分有效分。

第二步：計(jì)算“總分平均分”和各科平均分。將前360名學(xué)生的總分平均分計(jì)算出來，數(shù)值為536.4分；前360名學(xué)生各科平均分語文為91.2，數(shù)學(xué)為103.4，英語為110.5，物理為80.9，化學(xué)為82.2，政治為16.0，歷史為52.2。

第三步：計(jì)算“差距值”。 差距值就是第一步和第二步的差，將536.4減去504，差距值為32.4。

第四步：計(jì)算“權(quán)重”。 權(quán)重和是各門學(xué)科在考試中所占的分值百分點(diǎn)之和。如物化是100分的話，學(xué)科權(quán)重都為1；語數(shù)外是120分的話，權(quán)重都為1.2；其它學(xué)科類推。以九年級(jí)為例，語數(shù)外各120分，物化各100分，政治20分，歷史60分，按次序權(quán)重計(jì)算公式為權(quán)重和=1.2+1.2+1.2+1+1+0.2+0.6，九年級(jí)考試的權(quán)重和為6.4。

第五步：計(jì)算各科“權(quán)重比”。利用各科所占權(quán)重比例，比如語文學(xué)科

權(quán)重比例=1.2/6.4，以下簡(jiǎn)稱比例，利用第三步的計(jì)算結(jié)果，計(jì)算出權(quán)重比=差距*比例 ，按照上面的計(jì)算結(jié)果，語文權(quán)重比為32.4*1.2/6.4=6.1。

第六步：計(jì)算“各科有效分”。各科有效分=各科平均分-權(quán)重比，假設(shè)語文平均分為91.2分，那么語文學(xué)科本次考試的有效分為91.2分減去6.1，結(jié)果為85.1分。

綜合以上，前面的兩步是針對(duì)總分來計(jì)算的，為后面的分科計(jì)算，綜合權(quán)重比后折射到各學(xué)科打下基礎(chǔ)，第四第五步是考慮各科權(quán)重，然后結(jié)合第三步的差距，得到學(xué)科權(quán)重比，各科平均分與它相減就是“各科有效分”。它是本主題最重要的數(shù)據(jù)。

有了各學(xué)科有效分，考核表中的“全校有效分人數(shù)”和“入圍有效分人數(shù)”的得出就水到渠成了――以上面語文學(xué)科結(jié)果85.1分為例，“全校有效分人數(shù)”是指全校各班語文在85.1分以上人數(shù)，“入圍有效分人數(shù)”是指全市錄取的360名學(xué)生中本校各班語文在85.1分以上的人數(shù)。

比率1=校內(nèi)有效人/考試人數(shù)

比率2=360有效人/入圍人數(shù)

（2）兩校合并后各班在有效分以上的人數(shù)

（3）兩校合并后前360名各科在有效分總?cè)藬?shù)與他校對(duì)比

（4）現(xiàn)九年級(jí)歷次考試前160、180、200、220名人數(shù)變化表

通過以上分析，了解本校與兄弟學(xué)校的差距，有重點(diǎn)有計(jì)劃地對(duì)薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練。

三、進(jìn)一步分析平均分和優(yōu)秀人數(shù)，對(duì)教師進(jìn)行考核

1、平均分模擬考核：對(duì)各學(xué)科各班的平均分考核。例如：

說明：

（1）入學(xué)平均分或接班平均分：初一進(jìn)校時(shí)候的平均分。若是中途接班，則按照上次考試的平均分計(jì)算。例如有的老師是從八年級(jí)開始接班的，那么就按照七年級(jí)期末考試的平均分計(jì)算。

（2）起點(diǎn)差距：考核差距=班級(jí)均分-年級(jí)均分-起點(diǎn)差距；成績(jī)平均分的考核：如果低于或高于校平均分3分內(nèi)（含3分）不加也不減，如果高于3分以上或低于3分以下則分別有1分加考績(jī)分4分或扣考績(jī)分4分（如接班時(shí)平均分與校平均分懸殊4分以上加上接班時(shí)的懸殊分考核）；教兩個(gè)平行班如果懸殊1-3分（含3分）不扣分，如果懸殊分4分以上則有1分扣2分（如接班時(shí)兩個(gè)班懸殊4分以上減去接班時(shí)的懸殊分考核，兩班均高于平均分則不扣分）；如跨頭教兩個(gè)班則各折1/2計(jì)算.常識(shí)科目原始考核入學(xué)平均分按照八年級(jí)期末考試語數(shù)外物各班的平均值計(jì)入。

例如：對(duì)三班四班的平均分考核。

第一步：算出考核分差距。三班本次考試平均分為84.76，和年級(jí)均分的差距84.79減去79.994約等于4.8?？紤]到起點(diǎn)差距，將4.8減去1.1得到3.7，四舍五入最終得到考核差距為4分，高于3分以上，同理得到四班的考核差距為5分。

第二步：算出平行班差距。若只教一個(gè)班則不需要計(jì)算。三班四班為同一個(gè)老師所教，所以要考慮平行班差距為84.76減去83.15得到2，懸殊沒有到達(dá)4分，不加也不減。

第三步：算出跨班考核分。由第一步和第二步得出的數(shù)據(jù)，計(jì)算（4（三班考核分差距）-3）*4+（5（四班考核分差距）-3）*4=12，12除以2（教兩個(gè)平行班除以2，三個(gè)平行班除以3，以此類推）得6，因平行班平均分差距為2，無加減，所以，最終平均分模擬考核分為50（基礎(chǔ)分）加6得到56分。

2、優(yōu)秀率模擬考核：由前面所算出的各班優(yōu)秀入圍人數(shù)，對(duì)各學(xué)科各班優(yōu)秀率考核。例如：

仍舊以三班、四班為例：

第一步：算出三班的考核分?jǐn)?shù)。三班單科前160名總分在全校前240名的語文人數(shù)為9個(gè)，本次考試實(shí)際入圍人數(shù)為17，17減去9得到8，每多一人加4分，8乘以4得到32分。有時(shí)候老師中途接班就得按照當(dāng)時(shí)接班的時(shí)候基數(shù)計(jì)算。例如五班的老師是初三剛接的班，那么他的基數(shù)就是此班在八年級(jí)期末考試時(shí)單科前160名總分在全校前240名的語文人數(shù)，即為5人，所以五班的變化人數(shù)是9（實(shí)際入圍人數(shù)）減去5（接班基礎(chǔ)）得到4人。

第二步：同理算出四班的考核分?jǐn)?shù)為44.

第三步：跨班考核。32加上44除以2得到38分，38加上基礎(chǔ)分50得到88分。即老師的最終優(yōu)秀率模擬考核分。

通過以上的數(shù)據(jù)，平均分模擬考核對(duì)老師的整體教學(xué)效果達(dá)到一定的評(píng)價(jià)，對(duì)各門功課的任課教師都有一定的促進(jìn)作用；優(yōu)秀率模擬考核充分了解班級(jí)有效學(xué)生，有的學(xué)生偏科很重的，通過此數(shù)據(jù)就知道哪些學(xué)生需要強(qiáng)化哪門功課。使各科任教師的教學(xué)有針對(duì)性，不放棄任何一個(gè)有潛力的學(xué)生。此兩項(xiàng)數(shù)據(jù)也是教師最終年終考核參考的重要依據(jù)，無形中讓老師認(rèn)識(shí)到工作重點(diǎn)。

四、學(xué)生的追蹤分析應(yīng)用

例如：前360名學(xué)生在各次檢測(cè)中的情況，對(duì)其分析；或某次考試進(jìn)入全校前240名的學(xué)生，在以前各次檢測(cè)中的表現(xiàn)，關(guān)注其以后的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)其潛力等等。

通過以上等等一系列的對(duì)成績(jī)數(shù)據(jù)分析，針對(duì)每項(xiàng)數(shù)據(jù)的結(jié)果，我校都有下一步舉措與方針。雖然實(shí)行了招生劃片的政策，在同等生源的情況下，我校的教學(xué)實(shí)績(jī)成績(jī)斐然。在中考之前，徐校長(zhǎng)會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果制定每個(gè)班級(jí)的進(jìn)入重點(diǎn)高級(jí)中學(xué)的人數(shù)，這樣的預(yù)測(cè)相當(dāng)準(zhǔn)確。當(dāng)然在數(shù)據(jù)處理過程中我們遵循數(shù)據(jù)運(yùn)用的道德：1、保護(hù)個(gè)人隱私；2、教師若出現(xiàn)所知數(shù)據(jù)的泄漏將追究其責(zé)任。

數(shù)據(jù)存在不能為我們所用，那我們將會(huì)淪為數(shù)據(jù)的奴隸；運(yùn)用得當(dāng)我們將處于各行各業(yè)的巔峰。數(shù)據(jù)在各行各業(yè)所表現(xiàn)出來的價(jià)值和意義正被大眾所認(rèn)識(shí)和運(yùn)用，作為一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的教師，希望通過本文對(duì)我們的教育事業(yè)盡一些綿薄之力。

參考文獻(xiàn)：

大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)用范文第5篇

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；智能變電站；設(shè)備性能；可視化

目前智能變電站已提出全面支撐調(diào)控一體助力電網(wǎng)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，客戶的能源消耗情況無所遁形。傳統(tǒng)的變電站故障信息統(tǒng)計(jì)一般是通過打印保護(hù)裝置動(dòng)作報(bào)告、查看故障錄波器錄波進(jìn)行分析，過程繁瑣，時(shí)間較長(zhǎng)。而今智能告警及故障信息綜合分析決策技術(shù)，已可以妥善處理故障事件順序記錄信號(hào)及保護(hù)裝置故障錄波等各種數(shù)據(jù)，可是很多企業(yè)對(duì)新一代智能變電站的建設(shè)工作沒有給予足夠的重視，例如投資總額和生命周期。鑒于此，提出依據(jù)運(yùn)營(yíng)設(shè)備的信息采集，提出對(duì)各信息模塊信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，結(jié)合專業(yè)綜合分析篩選定位將設(shè)備安全隱患多元化歸類，并將分析結(jié)果以簡(jiǎn)潔明了的可視化界面綜合展示，進(jìn)而使得變電站產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)高質(zhì)、高效、低風(fēng)險(xiǎn)。

1.智能變電站設(shè)備可視化整體應(yīng)用方案如下圖所示：

[報(bào)文采集、記錄模塊] [報(bào)文監(jiān)測(cè)、解析模塊] [高精度時(shí)鐘模塊] [故障錄波模塊] [故障波形存儲(chǔ)] [數(shù)據(jù)清理] [分析快] [報(bào)文存儲(chǔ)][數(shù)據(jù)集成] [數(shù)據(jù)變換] [數(shù)據(jù)歸類] [XML文檔] [SVG圖像] [可視化圖像展示] [XSP

技術(shù)]

2.智能變電站設(shè)備運(yùn)營(yíng)模塊的數(shù)據(jù)信息采集結(jié)構(gòu)圖如下所示：

[報(bào)文采集、記錄模塊] [報(bào)文監(jiān)測(cè)、解析模塊] [高精度時(shí)鐘模塊] [故障錄波模塊] [故障波形存儲(chǔ)] [數(shù)據(jù)清理] [分析快] [報(bào)文存儲(chǔ)][數(shù)據(jù)集成] [數(shù)據(jù)變換] [數(shù)據(jù)歸類]

設(shè)備運(yùn)營(yíng)模塊的數(shù)據(jù)信息采集結(jié)構(gòu)圖

報(bào)文采集、記錄模塊主要負(fù)責(zé)報(bào)文信息的接收、讀取并實(shí)時(shí)性記錄當(dāng)前時(shí)標(biāo)，同時(shí)查看從站上發(fā)出的遙測(cè)、遙信、電量等數(shù)據(jù)，并記錄遙測(cè)、遙信報(bào)警信號(hào)，對(duì)報(bào)文錯(cuò)誤、重復(fù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警。

報(bào)文監(jiān)測(cè)、解析模塊主要負(fù)責(zé)記錄各種信息的交互及其過程，然后能對(duì)各個(gè)模塊的信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)和對(duì)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)監(jiān)測(cè)的信息確定報(bào)文有無出現(xiàn)異常現(xiàn)象，解析報(bào)文傳送的正確性、規(guī)約一致性。

故障錄波模塊主要負(fù)責(zé)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)自動(dòng)地、準(zhǔn)確地記錄故障前、后過程的各種電氣量的變化情況，通過對(duì)這些電氣量的分析、比較、對(duì)分析處理事故、判斷保護(hù)是否正確，通過對(duì)故障錄波圖的分析，找出事故原因，分析繼電保護(hù)裝置的動(dòng)作作為，對(duì)故障性質(zhì)及概率進(jìn)行科學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析，統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)振蕩時(shí)的有關(guān)參數(shù)，為保障變電站正常安全運(yùn)行提供了一定的預(yù)防作用。

3.數(shù)據(jù)采集信息轉(zhuǎn)化成圖像架構(gòu)圖如下所示：

[XML文檔][XSP技術(shù)][SVG圖像][可視化圖

像展示]

數(shù)據(jù)采集信息轉(zhuǎn)化成圖像架構(gòu)圖

XML語言即可擴(kuò)展標(biāo)記語言。相對(duì)于其他幾類語言來說，它的靈活性、高效性、可擴(kuò)展性更為明顯。XML可以提供統(tǒng)一的方法來描述和交換獨(dú)立于應(yīng)用程序或供應(yīng)商的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不僅能夠描述各種應(yīng)用軟件的數(shù)據(jù)，還可用于在許多不同平臺(tái)和應(yīng)用程序之間交換數(shù)據(jù)，由于變電站系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)較多，一般都是以數(shù)據(jù)庫作為整體進(jìn)行讀取，鑒于此，需將數(shù)據(jù)通過變換、清理、集成、歸類等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行解析并利用工具生成XML格式的數(shù)據(jù)庫。

XSP技術(shù)即可擴(kuò)展服務(wù)器頁面。使用這項(xiàng)技術(shù)解決設(shè)備性能可視化的好處在于它是基于XML語言二開發(fā)的一種開放標(biāo)準(zhǔn)的矢量圖形語言，擴(kuò)展性強(qiáng)，分辨率高，能夠輕松地描繪出復(fù)雜的圖像，同時(shí)尺寸小，可壓縮性更強(qiáng)，可實(shí)現(xiàn)靜態(tài)內(nèi)容、動(dòng)態(tài)邏輯、表現(xiàn)形式的分離。

SVG圖像即可縮放的矢量圖形。SVG提供了三種類型的圖形對(duì)象：矢量圖形、圖像、文本。由于圖形對(duì)象可進(jìn)行分組、添加樣式、變換、組合等操作，因此，較易更改或復(fù)用，不同平臺(tái)之間都可以使用。

由于XSP和SVG圖像都是基于XML文檔格式的，所以二者可以有機(jī)地結(jié)合起來，將XML文檔數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為SVG圖像，從而直觀地展示了設(shè)備運(yùn)營(yíng)情況。

本文針對(duì)智能變電站設(shè)備運(yùn)營(yíng)提出的可視化解決方案，對(duì)了解、掌握設(shè)備的正常運(yùn)行和故障狀態(tài)下的快速性、靈活性、安全性有重要意義，有助于提高變電站整體的安全運(yùn)行水平和生命周期，同時(shí)解決方案易于實(shí)施，可廣泛推廣，是企業(yè)未來精益發(fā)展的一個(gè)趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

[1]張榮祖，朱揚(yáng)勇.一個(gè)可視化數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)[C].第二十屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集：技術(shù)報(bào)告篇， 2003.