推荐第1篇：数据设置[定稿]
Excel从元到万元设置
设置办法是：如果要设置小数点后两位，比如12345678要变成123.46，则选择某一单元格，点鼠标右键，选择“设置单元格格式”，选择“数字”中的“自定义”，在“类型”内容中输入0!.0,\"0\"，确定后就完成了！ 如果要设置万元的数值格式精确到小数点后第4位，比如将12345678.62显示为1234.5679，选择“数字”中的“自定义”，在“类型”内容中输入0\".\"0000，确定后就完成了！
推荐第2篇：大数据引领企业奔跑
大数据引领企业奔跑
吴雪玲
中国北方自动控制技术研究所军贸部
摘要：“让数据产生价值”，随着企业对大数据越来越重视，这个声音也正在变成企业的口号。进入大数据时代后，如何更好地利用信息爆炸时代产生的海量数据为企业服务，和如何利用数据创造财富是不可回避的命题。对于北方兵器工业集团而言，作为一个以火力控制和指挥控制为主体专业，研究内容涉及自动化、系统工程、定位定向与导航、移动通信等先进科技的企业，必须充分利用大数据分析，引领科技尖端，才能做出更高的成绩，真正对企业负责对员工负责对国家负责，努力走向更高。
关键字： 大数据 企业 成绩
一、大数据时代产生的背景和意义
进入2015年以来，大数据（Big Data）一词越来越多地被提及与使用，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数，它已经出现过在《纽约时报》、《华尔街时报》的专栏封面，进入美国白宫网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国君证劵、国泰君安、银河证劵等写进了投资推荐报告，大数据时代来临据。
有人说21世纪是数据信息时代，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的“行踪”。现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物，几点出去遛弯，几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。各种数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
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。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。
二、大数据特性
海量性：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
多样性：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
高速性：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
易变性：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
除了有四个特性之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。
第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求 。
第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
三、大数据时代对生活、工作的影响
俗话说“三分技术，七分数据，得数据者得天下”。大数据时代给我我们的生活和工作产生了深远的影响。
我单位北方兵器工业集团207研究所隶属中国兵器工业集团。中国兵器工业集团公司是陆军武器装备研制发展主体和三军毁伤与信息研制发展的骨干力量，以服务国家国防安全和国家经济发展为使命，以服务国家国防安全和国家经济发展为使命，以提升自主创新能力，提高发展质量、履行社会责任为三大任务，坚持技术地位决定市场地位、市场地位决定企业地位，坚持资本、技术、人才与文化底蕴同步积累，坚持顺应市场的力量、发挥机制的力量、培育文化的力量，坚持政治责任、经济责任与社会责任统筹兼顾，在建设高科技国际化兵器工业，打造有抱负、负责任、受尊重国家战略团队，建设国际一流防务集团和国家重型装备、特种化工、光电信息重要产业基地的实践中，努力建设与我国国际地位相适应的兵器工业。
大数据、慕课以及外语学习等概念给人一种强烈的时代感。在当今世界的发展中，大数据是趋势，慕课时热点，而外语这是国人追求与国际接轨必不可少的工具。大数据的迅猛发展，促使慕课的诞生。慕课即大规模开放式在线学习课程。慕课作为时代的产物，从兴起、发展到如火如荼。我单位北方兵器工业集团，主要研发武器装备上的火力控制和指挥控制，并将研发出的武器装备售与第三国家。我们可以通过慕课的方式，更好的提高售后服务质量，缩短单位员工的出差时间。
在日常的生活中，麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址；在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务；传媒广告业：传媒广告可以利用大数据分析广告受众群体的喜好，从而运用到广告中；通过大数据分析，酒店为客户预订独特房间，旅游公司制定独特旅行计划。
四、企业对策
我单为应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面几个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面几点。
（一）、以企业的数据为目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。
（二）、以业务需求为准则
虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。
（三）、重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技术都是近年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
（四）、培训企业的员工 大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。
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,才能建设国际一流防务集团，建设与我国国际地位相适应的兵器工业。
参考资料
[1] 李建义.数据库原理及开发.北京：中国水利水电出版社， 2005 [2] 维克托·迈尔·舍恩伯格.大数据时代.浙江：浙江人民出版社 2012 [3] 艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西 .爆发.北京：中国人民大学出版社 2012 [4] 大数据时代降临 ．半月谈网 ．2012-09-22 [5] IT部门如何应对大数据时代？ ．CIO时代网 ．2012-02-27 [6]“大数据”时代来临决策不能只凭经验 ．东方早报网 ．2012-04-11 [7]“大数据时代”来临 ．北京晚报网 ．2012-06-15 [8] 大数据时代来临：国内IT企业布局已然落后 ．新浪网 ．2012-06-01
推荐第3篇：大数据
大数据时代带来的大变革
中国社会科学评价中心 荆林波 《 中国青年报 》（ 2014年05月26日 02 版）
大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革，首先要搞清楚什么是大数据，其次，要厘清大数据会带来哪些变革，最后，要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据？
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球IP流量达到1EB所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可翻番。
而根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告，2011年全球数据总量已达到1.87ZB（1ZB=10万亿亿字节），如果把这些数据刻成DVD，排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离，并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年，全球数据总量将达到35～40ZB，10年间将增长20倍以上。
需要强调的是：所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共卫生部门早两周时间预告2009 年甲型H1N1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革
就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单，而是引发了整个生产模式的变革一样，基于互联网技术而发展起来的“大数据”应用，将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响，数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段，而远非变革的全部。“大数据”的本质是基于互联网基础上的信息化应用，其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合，使工业制造的生产效率得到大规模提升。
简而言之，“大数据”并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，但能够让生产力大幅提升。正如，《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思·库克耶和维克托·迈尔-舍恩伯格指出：数据的方式出现了3个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相互联系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度，而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。
如何应对大数据带来的挑战
第一， 大数据将成为各类机构和组织，乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内，大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲，企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争，工业时代引以自豪的厂房与流水线，变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台，而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用，成为当务之急。
第二，大数据的公开与分享成为大势所趋，政府部门必须身先士卒。
2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议，签署了《开放数据宪章》，要求各国政府对数据分类，并且公开14类核心数据，包括：公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月，我国国务院就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如李克强总理所强调的，社会信用体系建设包括政务诚信、商务诚信、社会诚信的建设，而政务诚信是“三大诚信”体系建设的核心，政府言而有信，才能为企业经营作出良好示范。作为市场监督和管理者，政府应首当其冲推进政务公开，建设诚信政府。为此，国务院通过《社会信用体系建设规划纲要（2014～2020年）》，要求依法公开在行政管理中掌握的信用信息，提高决策透明度，以政务诚信示范引领全社会诚信建设。
第三，机构组织的变革与全球治理成为必然的选择。
在工业时代，以高度的专业分工形成的韦伯式官僚制组织形态，确实具有较高的效率。然而，这种专业化分工一旦走向极致，就容易出现分工过细、庞大臃肿、条块分割等弊端，无法有效应对新的挑战。大数据技术提供了一种解困之道：在管理的流程中，管理对象和事务产生的数据流只遵循数据本身性质和管理的要求，而不考虑专业分工上的区隔，顺应了全球治理的需要。
1990年，时任国际发展委员会主席勃兰特，首次提出“全球治理”的概念。所谓全球治理，指的是通过具有约束力的国际规制（regimes）和有效的国际合作，解决全球性的政治、经济、生态和安全问题，以维持正常的国际政治经济秩序。为了顺应全球治理的浪潮，我国应当构建自己的全球治理理论。深化对全球化和全球治理的研究，为世界贡献中国对全球治理的先进理念。
当然，构建我国最新的全球治理理论，当务之急是构建我们的国家治理理论，夯实基础。《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化”。这充分体现了与时俱进的治理理念，切中了我们国家运行中的核心问题。
推荐第4篇：大数据
猴场乡大数据工作开展情况汇报
猴场乡是全省100个一类贫困乡镇之一，贫困面大，贫困发生率高，扶贫工作任务艰巨。为更好的实施精准扶贫，帮助全乡群众早日脱贫致富，与全县实现同步小康，今年与来，在上级各部门的帮助和指导下，猴场乡的大数据工作有续开展，取得了一定实效，现将工作情况汇报如下：
一、进村入户、摸清底数
弄清群众真实状况，弄清群众所需所盼，是实施精准扶贫的基础。“欲知民事，必入民屋”。了解民情，按照上级政府部门的要求，在各级领导部门的帮助下，我乡充分发挥驻村干部、包村干部及村干部的基础性作用，在乡联系领导的带领下，按照不漏一户，不漏一人的工作要求，在各村开展民情调查，并将调查内容制成电子档案。即将每个自然村按村民组进行分组，把村干部和驻村、包村干部进行分组，一名村干部和一名驻村干部或包村干部为一组，分组对各村民组进行入户调查。调查内容包括家庭人口、家庭收入、主要经济来源、是否贫困户、贫困户致贫原因，非贫困户能否带动发展、群众发展意愿等60余个项目。通过调查，建立了瞄准机制，摸清了全乡群众的真实情况，实现了 “一家一户调研摸底、一家一户一本台账”。全乡共调查7357户26066人。其中贫困户4182户12158人，贫困户中低保户1700户4592人，需要政策兜底的288户475人；非贫困户3175户13908人，其中能自己致富的？？户多人，到带富的？？户？？人；一般户？？户？？人；离任村干部108人，党员272人，退伍军人137人；初中以上非在校群众9321人，其中高中414人，大专及以上192人；在校初中及以上2006人，其中初中1548人，高中350人，中专64人，大专以上39人。
二、能人带动，产业致富，有效帮助群众致富
通过对大数据的科学分析论证，综合分析各类群众的具体情况，我乡制定了初步的帮扶方案。总体上以种养殖业为主导，通过对能人带富的帮扶，帮助发展产业，培育大户，进而利用大户带小户，小户带散户的模式，逐步实现总体致富的目标。
（一）特殊人群，特殊处理
第一是需要政策兜底的群众。这部分群众多为丧失劳动力的高龄老人和残疾群众，是社会的弱视群体，无力通过自身的发展来实现脱贫致富。针对这类人群，充分利用低保、新农合、乡养老院等，保证这类群众有所养，有所依，有所乐；
第二是对有孩子正在接受教育的家庭，通过教育扶贫方式帮扶。知识是第一生产力，教育改变命运。一个家庭，如果能出一个大学生，就给这个家庭注入了发展的活力，家庭的情况也将发生质的变化。我乡以“改善山区教育条件、推动教育事业均衡发展、培育新型农村实用人才”为扶持重点，努力实现教育均衡化。从孩子教育上下功夫，加大教育投入力度。目前，已建成猴场中学、猴场中心校和西北小学寄宿制学校，解决学生长途跋涉之苦；在西北小学、乡中心校、谷毛小学、中学建设教师周转房；在中心校和中学建设少年宫，是全县唯一一个同时建设两所乡村少年宫的乡镇；实现了中心幼儿园和谷毛幼儿园的公助民办；充分利用“金秋助学”、“雨露计划”等，全面覆盖，开展智力帮扶，帮助他们顺利完成学业，自2013年以来，实现辖区内二本以上大学生扶持资助全覆盖。
第三是留守儿童，一是建立留守儿童爱心之家，做好“四个一”管理，即：“一份成长档案、一张爱心联系卡、一个心理咨询台、一套规章制度。”二是开展专题心理讲座。在各中小学校开设心理辅导课，针对留守儿童“关爱缺失”引起严重的“情感饥饿”及情感缺失形成的心理障碍开展巡回专题辅导，孩子在心理老师的引导下，情感得到丰富，性格也由内向向开朗转变。三是开展“凤还巢”帮扶活动。对全乡外出务工人员及返乡农民工，摸清底数，摸清特长、摸清创业意向，确保全覆盖。由乡党委政府牵头、信用社组织力量对这部分人群进行评估，主动联系，发放贷款，助力创业，让更多的外出务工人员愿意、主动返乡创业，使留守儿童数量不断降低。四是开展结对帮扶留守儿童。有针对性安排乡直机关干部职工、学校教师对留守儿童进行“1+1”结对帮扶。帮扶过程实行动态管理、动态上报、动态帮扶。五是开展联系留守儿童家长活动。联系留守儿童家长，请家长做到“五个一”，即：每周与孩子通电话一次、每月与孩子的班主任联系一次、每月与孩子的临时监护人联系一次、争取每半年与孩子见一次面、每学期到学校与老师当面交谈一次。
（二）普通人群，致富引导
第一、配强村级一把手。在选拔各村支部书记时，坚持“选能人、用好人，为民选好领头人”的原则，拓宽选拔层面，面向社会大户能人、乡土人才、产业协会党组织负责人、大中专毕业生、复转军人等群体，选贤任能，把政治素质强、带领群众致富能力强的“双强”型人才，依法选拔进村两委班子，增强村级组织整体功能，建设一批村干部精英群体，为群众致富树立导向。引导村级“一把手”用党的理论武装头脑、指导实践、推动工作。通过“三严三实”教育活动、上党课等方式对各村支部书记进行培训充电，进一步提高他们运用科学理论分析和解决实际问题的能力，为全村的经济发展想思路、谋发展，并把国家的相关政策法规宣传到户，为人民群众排忧解难。
第二、打造致富“集团军”。一方面各村结合实际，因地制宜，按照“大户带小户，小户带散户”的工作思路，建立种植、养殖群体，形成了一点成线、以线覆面的“集团化”产业发展格局。另一方面坚持“一村一特、一村一品”，重点打造山地高效农业小区，扶持大户种植核桃，小红蒜，林下养殖本地土鸡，养兔、养牛等。组织全乡群众跟进大户步伐，以家庭为单位，在大户核心区的带动下，大力发展种养殖业。
第三、引进科技“领头雁”。扎实开展“支部带富、党员致富、能人带富”三带工程，将返乡农民工自助创业工程纳入扶贫工作范围，把贫困户作为重点帮扶对象，扶持一批有技术、有本事的科技示范户，并利用他们的影响力，加大宣传力度，让群众知晓科学技术在农业产业发展中的重要性，让群众改变传统观念，学到新的生产生活技能。另一方面，扩大资金支持。积极推动三个“十五万”、妇女小额贷款、院坝经济等项目支持自主创业的大户能人，通过先扶持一批能人创业致富人的方式，带动群众创业发家。
第四、坚持“递进式重实效”扶贫模式，走“生态产业化、产业生态化”道路。我乡在省总工会及各级各部门的支持和帮助下，形成了四种精准扶贫开发经验，“自购补贴、分级分时补贴、1：1资金滚动补贴、小额贷款”等四种扶贫模式。下步工作中，将继续以“生态产业化，产业生态化”为总要求，重点发展种植业和畜牧业，以扩大、提高传统种植特色产品的规模及品质为目标，着力培育绿色生态特色产品，在2020年前全乡逐步建成“一核心四片区”现代特色生态农业产业发展格局，即：即以水落洞村为核心，建成以优质水稻、生态畜牧业、精品水果产业为主体的现代特色生态农业和休闲农业示范核心区，形成猴场、西北、谷毛片区以核桃、马铃薯、中药材为主的产业带；猛舟片区以时令水果、蔬菜和粮食增产工程为主的产业带。通过产业的发展，带领群众脱贫致富。
第五是培育一批地方知名品牌。通过品牌效应，增加家产品的销路和收益，壮大经济实力，引导群众致富。积极推动产品商标注册、绿色产品认定及地理标识注册工作，加大特色农产品及其制品的宣传推介和市场开拓力度，大力宣传猴场生态产业品牌，树立品牌意识，努力打造品牌产品，使种养殖户和企业获得最大的经济效益。把生态做成产业，把产业做成生态，依靠品牌不断提升猴场乡特色农产品的市场知名度，推动特色产业的发展壮大。创建产地品牌，打造仙马牌系列生态产品，利用知识产权保护，将资源优势转化为市场优势，将资源转化为资产，增加产品的市场占有率和竞争力。一是找准优势主导产业。要想富，产业发展是出路。结合我乡生态良好的特点，重点打造以下产业。核桃种植：猴场的气候非常适合核桃生长，群众历来都有种植核桃的传统，因此，我们在全乡范围内广种核桃。
总的来说，通过大数据，将特殊人群、能致富人群、能带动致富人群等有效的区别开来，通过对特殊人群进行特殊帮扶，配强村级一把手、找准致富带头人，找准产业致富路，从而达到精准扶贫的效果。
推荐第5篇：大数据如何给企业创利
大数据是近来的热点，越来越多传统企业互联网化之后，更凸显其重要性。未来十年，最有可能诞生大公司的领域，首先是传统企业的互联网化，这是真正的O2O模式，传统企业通过互联网调配全世界资源进行生产，利用互联网最省钱、最省事地知道每个用户的需求。但大数据和互联网，到底如何帮助企业创造价值和利润呢？ 不断发现潜在商机
首先要讲客户终身价值管理，就是给每个客户建立一个终身档案，终身追踪、监察每个客户，捕捉其不同生活阶段的不同需要，在其一生中，持续地向其推介时下最适合他的新业务，从而最大限度地发掘顾客的消费潜力。
举个例子，有个顾客最近搬了家，因为他每个月都会收到从银行寄来的月结单，所以这个顾客搬家后，立马想到去银行变更通讯地址。对于没有实施CRM的银行来说，改地址就是改地址，是一个孤立的事件。但对实施CRM的银行来说，改地址隐含了生活中的很多变化，也意味着很多商机。
当该顾客改地址的时候，银行CRM系统根据经验数据，马上找到了排名前几位的搬家的可能原因：买房、结婚、离婚、换工作后租房。系统暂时还不能准确知道该顾客搬家的原因，如果没有更多的信息来源，可先假定为排名第一的原因—买房。然后，可通过进一步的数据挖掘给出更准确的判断。比如，系统里储存了本城市各主要楼盘的资料，把该顾客的新地址跟各楼盘资料进行比对，如果发现新地址属于6个月前才开售的新楼盘，就可认为该顾客买了新房子的可能性极大。
顾客买了新房子，银行的商机就来了，如房屋按揭贷款。就这个案例来说，按揭贷款已错过，但可以推荐房屋装修贷款，哪怕装修完了，凭装修的发票或收据，也可申请该贷款。于是，在银行柜员面前的电脑屏幕上，立即出现一行提示：请在办妥地址变更后，立即向顾客推介“房屋装修贷款”，然后屏幕上显示出该贷款的主要特色和要点，以及常用的销售语言，供柜员参考。
假设该顾客接受了房屋装修贷款，这还不算完，可能还会发现其他产品很适合这个顾客—家庭财产保险，银行是保险公司家庭财产险种的代理人。一个人面对住了20年的老房子，是不会有家庭财产保险意识的，但当他买了新房，购置了一堆新家具、新电器，本着一种天然的爱惜之情，人会变得比较患得患失。这正是对其推销家庭财产保险的最佳时机。
装修贷款也推过了，家庭财产保险也推过了，还不算完。如果该顾客的新地址位于市郊，银行凭目前手上的信息无法知道该顾客是否拥有汽车，但该顾客确实有潜在的汽车需求。于是，CRM系统择日向该顾客寄去传单（手机传单），向他介绍银行的战略合作伙伴—某汽车品牌，并申明：在此购车，可获得包括低息贷款在内的诸多优惠。
客户终身价值管理的精粹就在于：只要一日成为客户，就终身不会让你离开我的眼睛。只要这个客户还活着，就永远没完没了！ 创造顾客满意度
服务业经常说要让顾客宾至如归，就是让登门的顾客感觉不到自己是在商场、酒店，而是觉得在自家一样，顾客不觉得他面对的是服务人员，而是朋友或家人。在什么情形下，顾客才会有这种感觉呢？最简单、最基本的一点，就是服务人员要认得他，能马上叫出他的名字。 在顾客不太多的时候这是有可能的。但如果顾客太多，就有困难了，毕竟记忆力也是讲天分的，记忆力天生不佳的人很难通过培训做到这点。如果再加上服务人员流动频繁，那就更难做到了。
不过在大数据时代，我们就有解决方案了。谷歌眼镜是一部戴在眼眶上的微型电脑，也称眼镜式终端，有显示屏、摄像头、耳机、话筒，可上网，借此可以提供个性化服务。
首先，对在本店消费过的每位客人，都建一份客户档案，里面除了姓名、消费记录以外，还有用收银台上的摄像头自动拍下来保存的头像。然后，服务员或销售人员，每人配一幅眼镜式终端。当客人进门时，眼镜上的摄像头自动拍下客人的头像，并通过网络传回中央电脑。中央电脑利用面相匹配技术，在几秒钟之内就可以匹配出客人的档案，店员马上就能叫出客人的姓名。
中央电脑还可以向眼镜式终端传回该客人上次光顾的日期。于是，店员除了用姓名问候客人之外，还可以用类似这样的语言与客人沟通：“周小姐，您好像有3个月没来了吧，最近是不是很忙啊？我们上了很多新款喔。”
认人和叫出姓名，只是优良服务的基础，要做到宾至如归或个性化服务，还远远不够。譬如在一家服装店，店员应该能主动向客人推荐适合她的款式。问题是店内有几百款服装，店员该推荐哪款？如果推荐得好，能迅速成交；如果推荐不好，跟客人喜好完全不搭调，那就适得其反了。
如果数据仓库储存了该客户在店内的所有消费记录，并且，设计部在设计每一款服装时，早已为每款服装定义了一些描述其特色的关键词。例如，适合性别：女；适合年龄：25～35岁；适合身材：瘦、中等；服装类别：连衣裙；风格关键词：简约、职业、淑女；颜色：白……
当中央电脑得知该顾客进店时，立即调出该顾客的档案，得知该顾客的基本信息为：性别女，年龄30左右，身材偏瘦，发型为短卷发。同时浏览了该顾客过去所有消费记录，并对其消费习惯做出统计如下： 类别：60%为连衣裙，10%为衬衣，10%为长裤，8%为长裙，12%为T恤；颜色：50%白，30%黑，20%紫；图案：无图案60%，简单图案40%，复杂图案0%；风格：简约70%，职业55%，淑女52%，波西米亚21%，少女12%……
中央电脑把这份消费习惯统计，与店内所有在售款式的数据进行比对，即刻匹配出10款最符合该顾客品位的服装。这10款服装的图案和款号，马上传到店员的眼镜式终端上。店员于是开始向顾客推荐这10款服装。如果很不巧地，这10款顾客都没看上，店员会通过眼镜式终端告知中央电脑，中央电脑就把下10款符合该顾客品位的服装再传到店员的眼镜式终端。 帮助企业规避风险
生意带来的并不总是利润，也可能是亏损。譬如：银行、信用卡公司遇到欠债不还的客人，或保险公司遇到理赔大户。大数据营销可在早期发现风险征兆，及早采取预防措施；或从一开始就过滤掉高风险的客人，不做他们的生意。
举个例子，马洛先生使用某信用卡多年，有大量在高档餐厅、宾馆、娱乐场所和商场消费的记录。平均每月刷卡额基本都在10万元以上，时不时会过20万元，买阿玛尼西装、卡地亚首饰、LV包，对他来说是家常便饭，而且一直按时还款，从无拖欠。相应地，信用卡公司也把马先生的透支额度，从最初办卡时的8000元，一路提升到30万元。 但从两个月前开始，他的月刷卡额突然急降到三四千，连续两个月均如此。系统做的正常判断是，马洛转用别家的信用卡，所以刷卡额剧降。在大部分情况下，这个判断是正确的，但还有另一种可能：如果他经济状况恶化，也会导致刷卡额剧降。
所有安装了刷卡机的商户，在银行和信用卡公司都建有档案，所有刷卡交易记录，也都在数据仓库里。譬如，我们把每一家餐饮企业的每单平均刷卡金额进行统计，可以得出类似这样的数据：
每单刷卡金额平均值：576元；每单刷卡金额中位数：493元。把每单平均刷卡金额最低的20%定义为：低端餐饮；把每单平均刷卡金额最高的20%定义为：高端餐饮；把每单平均刷卡金额居中的60%定义为：中端餐饮。这样我们就得到了高、中、低端餐饮企业的名单。
回到马洛的案例，系统会找出他历年来的餐饮刷卡记录，统计得知，他从办卡之日起，直到两个月前的餐饮消费，在各种不同档次餐厅消费的比例显示为：高端餐饮86%，中端餐饮11%，低端餐饮3%。而最近两个月（就是在刷卡额暴跌之后），在各种不同档次餐厅消费的比例为：高端餐饮0%，中端餐饮10%，低端餐饮90%。也就是说，以前基本上只去高端餐厅吃饭的马洛，最近两个月，大多光顾大排档式的低档餐厅。综合以上各种信息判断，他最近刷卡额暴跌，是源于经济状况恶化，可能是因为生意失败、失业或其他原因。在这种情况下，继续维持他30万元信用额度是非常危险的，可能导致坏账或恶意套现。于是，信用卡公司会把马洛的信用额度降到2万元，快速对潜在风险做出判断，并及早采取防范措施。
推荐第6篇：防火门设置要求
（甲级防火门耐火极限为1.2h）
1、防火墙上的门窗应为甲级防火门窗（固定的或火灾时具备自行关闭功能）。
2、消防电梯井、机房与相邻电梯井、机房之间应用耐火极限≥2.0h（2.5h）的隔墙隔开，隔墙上的门应为甲级防火门。
3、高层建筑自动灭火系统的设备室、通风、空调机房房间的门应为甲级防火门。
4、高层建筑的消防水泵房在首层时宜直通室外；在其他层时应直通安全出口；与其他部位隔开的隔墙耐火极限2.0h，楼板为1.5h。房门应为甲级防火门。
5、地下室内存放可燃物平均重量超过30kg/m的房间房门应为甲级防火门。
6、地下商店总建筑面积大于20000m2时，应采用无门窗洞口的防火墙分隔。相邻区域确需局部连通时，在所设防火间隔、避难走道或防烟楼梯间及其前室的门应为火灾时能自行关闭的常开式甲级防火门。
7、柴油发电机房布置在高层建筑和裙房内时可布置在建筑物首层或地下
一、二层，并采用耐火极限≥2.0h的隔墙和≥1.5h的楼板与其他部分隔开，门应采用甲级防火门。储油间应用防火墙隔开，门应为甲级防火门（并应具自行关闭功能）。
8、设在高层建筑内的变、配电所，应采用耐火隔墙、楼板及甲级防火门与其他部位隔开。可燃油油浸变压器室通向配电室或变压器室之间的门应为甲级防火门。
7、燃油、燃气锅炉房、燃油油浸电力变压器、电容器和多油开关间，当其容量值许可设在建筑物内时，与建筑物其他部位之间隔墙上的门窗应为甲级防火门窗。
8、有下列情况之一时，变压器室的门应为防火门：
（1）变压器室位于高层主体建筑内；
（2）变压器室附近堆有易燃品或通向汽车库；
（3）变压器室位于建筑物的二层或更高层；
（4）变压器室位于地下室或下面有地下室；
（5）变压器室通向配电装置室的门；
（6）变压器室之间的门。
（编者注：对于“防火门”的级别，《技术措施》电气篇规定为：有充油设备的高压配电室、高压电容器室的门及油浸变压器室的门应为向外开启的甲级防火门；低压配电室、无油高压配电室、干式变压器室及控制室、值班室的门不宜低于乙级。）
9、液体燃料中间罐的容积不应大于1.0m3，并应设在耐火等级不低于二级的单独房间内，其门应为甲级防火门，燃油锅炉房日用油箱间的门应为甲级防火门。
10、人防消防控制室、消防水泵房、排烟机房、灭火剂储瓶间、变配电室、通信机房、通风和空调机房及可燃物存放量平均值超过30kg/m2的房门应为甲级防火门。
11、人防各防火分区至防烟楼梯间或避难走廊入口处应设置前室，前室的门或与消防电梯间合用前室的门应为甲级防火门。
12、图书馆基本书库、非书资料库应用防火墙与其毗邻的建筑完全隔离，书库、资料库防火墙上的门应为甲级防火门。
13、计算机房内墙上的门窗应为甲级防火门窗（门应外开）。（编者注：此条适用于主机房建筑面积≥140m2的机房）
14、除敞开式及斜楼板式以外的多层、高层及地下车库，其坡道两侧应用防火墙与停车区隔开。坡道出入口应采用水幕、防火卷帘或设甲级防火门与停车区隔开（当车库和坡道上均设有自动灭火系统时可不受此限）。（编者注：《细则》4.2.3条规定此条指明为：不同防火分区之间的坡道的出入口应采用水幕、防火卷帘或甲级防火门与停车区隔开。）
15、附建在旅馆建筑中的餐厅部分应采用防火墙及甲级防火门与其他部分分隔。
16、剧场舞台通向各处洞口应设甲级防火门，高低压配电室与舞台、侧台、后台相连时必须设置前室并设甲级防火门。
17、体育比赛和训练建筑的灯控、声控、配电室、发电机房、空调机房、消防控制室等部位应做防火分隔。门窗耐火极限不应低于1.2h（甲级）。
18、建筑物内设置中庭时，其防火分区面积应按上下层相连通的面积叠加计算；当超过一个防火分区最大允许建筑面积时，应符合下列规定：
1）房间与中庭相通的开口部位应设置能自行关闭的甲级防火门窗； 2）与中庭相通的过厅、通道等处应设置甲级防火门或防火卷帘；防火门或防火卷帘应能在火灾时自动关闭或降落。防火卷帘的设置应符合本规范第7.5.3 条的规定； （乙级防火门耐火极限为0.9h）
1、高层中庭叠加面积超过一个防火分区面积时：
（1）房间与中庭回廊相通的门窗应为乙级防火门，同时应具备自行关闭功能。 （2）与中庭相通的过厅、通道等应设乙级防火门（或耐火极限>3.0h的防火卷帘）分隔。
2、当防火墙两侧的门窗水平距离小于2.0m（平墙）及4.0m（转角）时应设固定的乙级防火窗及乙级防火门。
3、高层建筑内的歌舞娱乐、放映、游艺场所应设在首层或
二、三层，与其他部分分隔的隔墙上开门应为不低于乙级的防火门。
4、当歌舞、娱乐、放映、游艺场所必须布置在首层、二层或三层以外的其他楼层时，一个厅室的建筑面积不应大于200m2，厅室的疏散门应为乙级防火门。
5、高层住宅户门不应直接开向前室，确有困难时部分开向前室的户门均应为乙级防火门。
6、防烟楼梯间前室和楼梯间的门应为乙级防火门，并应向疏散方向开启。
7、首层门厅扩大的封闭楼梯间和扩大的防烟前室与其他走道和房间相通的门应为乙级防火门。
8、附设在建筑物内的消防控制室、固定灭火系统的设备室、消防水泵房和通风空气调节机房等，应采用耐火极限不低于2.00h的隔墙和不低于1.50h的楼板与其他部位隔开。设置在丁、戊类厂房中的通风机房应采用耐火极限不低于1.00h的隔墙和不低于0.50h的楼板与其他部位隔开。隔墙上的门除规范另有规定者外，均应采用乙级防火门。
9、地下室和半地下室不应与地上层共用楼梯间。当须共用楼梯间时，在首层应用耐火极限≥2.0h的隔墙与其他部分隔开并直通室外。当须在隔墙上开门时应为不低于乙级的防火门。 地下室、半地下室的楼梯间，在首层应采用耐火极限≥2h的隔墙与其他部位隔开并直通室外。隔墙上开门时应为乙级防火门。
10、未设封闭楼梯间的11层及11层以下的单元式住宅开向楼梯间的户门应为乙级防火门。
11、与首层主要出入口处扩大的封闭楼梯间相连通的走道门与房门应为乙级防火门。
12、下列建筑或部位的隔墙应采用耐火极限不低于2.00h的不燃烧体，隔墙上的门窗应为乙级防火门窗：
1.甲、乙类厂房和使用丙类液体的厂房； 2.有明火和高温的厂房； 3.剧院后台的辅助用房； 4.一、二级耐火等级建筑的门厅； 5.除住宅外，其他建筑内的厨房；
6.甲、乙、丙类厂房或甲、乙、丙类仓库内布置有不同类别火灾危险性的房间。
13、商店建筑的营业厅，当建筑高度在24m以下时，可采用设有防火门（编者注：宜采用乙级防火门）的封闭楼梯间。
14、剧院舞台口上部与观众厅闷顶间的隔墙可采用耐火极限≥1.5h的非燃烧体，墙上的门应采用乙级防火门。
15、医院中的洁净手术室或洁净手术部、附设在建筑中的歌舞娱乐放映游艺场所以及附设在居住建筑中的托儿所、幼儿园的儿童用房和儿童游乐厅等儿童活动场所、老年人建筑，应采用耐火极限不低于2.00h的不燃烧体墙和不低于1.00h的楼板与其他场所或部位隔开，当墙上必须开门时应设置乙级防火门。
16、设在库房内的升降机，垂直井道的耐火极限应≥2.0h。升降机通向仓库的门应为乙级防火门。
17、地下及高层汽车库和设在高层裙房内的车库，其楼梯间及前室的门应为乙级防火门。
18、病房楼每层防火分区内，有两个及两个以上护理单元时，通向公共走道的单元入口处应设乙级防火门。
19、综合医院每层电梯间应设前室，由走道通向前室的门应为向疏散方向开启的乙级防火门。
20、高层建筑内室外疏散梯可作为辅助的防烟楼梯，其疏散门应采用乙级防火门。楼梯周围2.0m范围内的墙面上除此门以外不应开设其他门窗洞口。
21、高层厂房（仓库）、人员密集的公共建筑及丙类厂房所设封闭楼梯间的门应为乙级防火门。
22、体育建筑的观众厅、比赛厅、训练厅的安全出口应设乙级防火门。
23、消防电梯前室、防烟楼梯间及其前室的门应为向疏散方向开启的乙级防火门。（编者注：建筑面积大于20000m2。的地下商店相邻区域间所设防烟楼梯间及前室的门应按手册9.2.5条规定设置甲级防火门。）
24、高层厂房（仓库）、人员密集的公共建筑及多层丙类厂房设置封闭楼梯间时，通向楼梯间的门应为向疏散方向开启的乙级防火门。
25、高层建筑封闭楼梯间的门应为向疏散方向开启的乙级防火门。
26、当消防电梯前室采用乙级防火卷帘时，在相近位置应加设乙级防火门。（丙级防火门耐火极限为0.6h）
1、设备管井、通风道、垃圾道壁上的检查门应为丙级防火门。
2、垃圾道前室门应为丙级防火门。
3、电缆井和管道井设置在防烟楼梯间前室、合用前室时，其井壁上的检查门应采用丙级防火门。
4、变配电所内部相通的门，宜为丙级防火门。变配电所直接通向室外的门，应为丙级防火门。
5、电缆井、管道井应每隔2~3层在楼板处采用相当于楼板耐火极限的不燃烧体作防火分隔，井壁上的检查门应采用丙级防火门。
6、垃圾斗应采用不燃烧和耐腐蚀的材料制作，并能自行关闭密合；高层建筑、超高层建筑的垃圾斗应设在垃圾道前室内，该前室应采用丙级防火门。
7、电信间应采用外开丙级防火门，门宽大于0.7m。
8、输氧量不超过60m3/h的氧气汇流排间，可设在不低于三级耐火等级的用户厂房内靠外墙处，并应采用高度为2.5m、耐火极限不低于1.5h的墙和丙级防火门，与厂房的其他部分隔开。
9、藏品库房、陈列室的隔墙应为非燃烧体。防火分区内的隔间应采用耐火极限不低于3h的隔墙和乙级防火门分隔。封闭式竖井的围护结构应采用非燃烧体及丙级防火门。
10、有爆炸危险生产间之间的隔墙，其耐火极限不应低于1.5h。门为丙级防火门。
11、制氧站房或液氧气化站房和灌氧站房，当布置在同一建筑物内时，应采用耐火极限不低于1.5h的非燃烧体隔墙和丙级防火门，并应通过走道相通。
12、氧气压缩机间与灌瓶间，以及净化间、氧气贮气囊间、氧气贮罐间、液氧贮槽间与其他房间之间的隔墙上的门，应采用丙级防火门。
推荐第7篇：数据分析员岗位职责
数据分析员岗位职责
1、数据分析专员岗位职责
1.参与建立公司的运营管理体系
2.参与编制运营管理的相关模板、工具、工作指引，并持续改进
3.参与编制计划管理的相关模板、工作指引，并持续改进；
4.根据标准和程序文件的要求，参与制定公司级数据收集的范围；
5.依据收集范围定期进行各类数据资料的收集，并进行统计、整理
6.依据销售计划的数据，统计、整理生产部门月度生产计划，保障生产的顺利进行；
7.依据生产计划的数据，统计、整理物资部月度采购计划，保障采购的顺利进行；
8.参与收集、审核相关部门销售计划，保障销售的顺利进行；
9.定期将各类指标与计划进行比较，找出差距；
10.参与建立考核体系，制定考核方案和考核细则；
2、数据分析专员岗位职责
1、使用淘宝营销工具(直通车/淘客/淘江湖/卖霸/钻石展位/焦点图/店铺街)的经验。
2、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！
3、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！
4、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。
5、在论坛上发起一些引人话题性的帖子，吸引点击量。活跃论坛气氛，提高客户黏度。
6、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施；
7、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。
8、精通淘宝直通车竞价排名规则，优化竞价关键字。
9、熟悉淘宝内部的各种推广方式（如社区、直通车、淘宝客、帮派）；
10、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理；
11、熟悉淘宝网各种营销工具，对站外推广有独到的见解；
12、较强的组织执行策划能力；
13、精通直通车竞价排名规则；
14、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作的优先录用。
15、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！
16、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！
17、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。
18、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施；
19、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。
20、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理；
21、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作。
3、数据分析工作职责
做出有质量、有价值的数据统计分析，并在加强管理，提高经济运行质量等方面为公司降低风险、提高收益。
—、完善基础，不断提高综合分析能力
1、为人正直、责任心强，作风严谨、工作仔细认真，具备良好的职业道德素养
2、有较强的需求分析能力、逻辑推理能力、沟通协调能力
3、遵守公司数据统计分析工作的规范管理，不虚报，不舞弊，不弄虚作假
4、熟练掌握并操作Microsoft Office Word、Excel、PPT, 熟悉ERP软件各报表数据整合
5、做好工作重心的转移, 服从公司安排协助其他部门工作
6、熟悉公司运作对各部门的数据统计分析工作给予支持配合
7、编报各类统计数据分析报表，整合汇总、综合分析，按时为上司提供可行性的报告
8、保守公司统计机密
二、工作细责
1、制定货品供应链（采购、配货、仓储、零售、分销、核数等）分析报表及便捷运用模板
2、规范整理各相关部门报表数据库，制定老板报表
3、每天根据信息反馈，核对各仓库及店铺仓储变动表进行校正并提供分析报表
4、每天根据信息反馈，提供各店铺及个人销售情况分析报表
5、每周根据信息反馈，提供店铺及个人销售情况和销售业绩分析报表
6、每周根据信息反馈，提供畅、滞销款报表分析或库存整改建议分析报告
7、每两周根据信息反馈，提供各门店及渠道配货报表或建议分析报告
8、每个月根据信息数据综合分析，为公司各部门制定计划指标提供数据根据
9、每三个月根据信息调查反馈，制定各区域消费群体消费情况数据分析图表
10、每六个月做综合性总结，为公司及各部门改进发展规划提供分析数据图表
11、年底为公司年总结提供各项分析数据汇总制定公司当年综合多元分析数据图表，
12、经上级批准分析指定部门的信息数据需求，支持项目决策分析并协助风险价值评估
13、经上级批准协助参与渠道开发的调研分析及评估
三、优化数据，不断提高分析作用价值
1、收集各项指标，建立相应明细报表及综合分析统计报表,
2、完整统计数据，按时更新，并挖掘利用
3、建立统计数据的多元组合
4、统计分析数据透视功能的改进提高
5、结合公司实际发展和部门发展的合理便捷运用统计数据
四、开拓进取，不断提高统计分析水平
1、发挥统计分析创新意识和应用范围
2、统计分析要注重方式方法
3、统计分析要科学的联系实际发展
4、从分析过程中发现问题，提出改进或建议
推荐第8篇：数据专员岗位职责
1.负责分管区域流向数据的收集、整理、核对、编码、上报工作。2.负责分管区域库存数据的收集、核对和上报。3.负责分管区域的所有数据的稽核工作。4.完成公司领导及部门领导安排的其他工作。
推荐第9篇：企业基层党支部机构设置及岗位职责
保运区党支部机构设置及岗位职责
一、机构设置
按照上级党委要求，依据两推直选结果，保运区党支部支委会设书记、组织委员、宣传委员、纪律检查委员、生产委员青年委员。
二、支委会委员及分工
党支部书记： 牛峰 组织委员：牛峰
宣传委员：朱明辉 纪检委员：王启波 生产委员： 青年委员：
三、岗位职责
（一）支部委员会职责
支部委员会在支部党员大会闭会期间,负责领导和处理党支部的日常工作.支部委员会对支部党员大会负责,对支部全体党员负责,同时,也向上级党组织负责,接受上级党组织领导。
党支部委员会职责:
1、贯彻执行上级党组织的指示、决定和支部党员大会的决议；
2、做好对党员的教育和管理,搞好党支部的自身建设；
3、处理好支部的日常事务,按期向支部党员大会和上级党组织报告工作；
4、开展经常性的思想政治工作,关心职工群众的政治、文化生活；
5、领导车间工会、共青团等群众组织的工作,充分发挥其作用；
6、保证监督行政工作的正确方向和任务的完成。
（二）党支部书记职责
党支部书记在党支部委员会的集体领导下，按照支部党员大会、支部委员会的决议，负责主持党支部的日常工作.其主要职责是:
1、负责召集支部委员会和支部党员大会；结合本单位的具体情况,认真贯彻执行党的路线、方针、政策和上级的决议、指示；研究安排支部工作,将支部工作中的重大问题,及时提交支部委员会和支部党员大会讨论决定。
2、了解掌握党员的思想、工作和学习情况,发现问题及时解决,做好经常性的思想政治工作。
3、检查支部的工作计划、决议的执行情况,按时向支部委员会、支部党员大会和上级党组织报告工作。
4、经常同行政以及工会和共青团等群众组织保持密切联系,交流情况,支持他们的工作,充分调动各方面的积极性。
5、抓好支部委员的学习,按时召开支委民主生活会,搞好支委会的自身建设,充分发挥支部委员会的集体领导作用。
（三）组织委员职责
党支部组织委员在支部委员会的集体领导下,负责支部的组织工作.其主要职责是:
1、了解和掌握支部的组织状况,根据需要提出党小组划分和调整意见,检查和督促党小组过好组织生活。
2、了解和掌握党员的思想状况,协助宣传委员、纪检委员对党员进行思想教育和纪律教育；收集和整理党员的模范事迹材料,向支部委员会提出表扬和鼓励的建议。
3、做好发展党员工作,了解入党积极分子情况。负责对入党积极分子进行培养、教育和考察,提出发展党员的意见,具体办理接收新党员的手续；做好对预备党员的教育、考察,具体办理预备党员转正手续。
4、做好党员管理工作,根据本支部实际情况,做好民主评议党员工作；认真搞好评选先进党支部、优秀党员活动,接转组织关系；收缴党费,定期向党员公布党费收缴情况；做好党员和党组织的统计工作。
（四）宣传委员职责
党支部宣传委员在支部委员会集体领导下,负责党支部宣传工作.其主要职责是:
1、根据每个时期党的工作任务,宣传党的路线、方针、政策。
2、了解和掌握党内外思想情况,根据上级党委的指示,结合本单位的思想实际,提出思想教育的计划和建议。
3、组织党员学习马列主义、毛泽东思想等基本理论和党的基本知识以及业务知识；按时组织好党课。
4、指导和推动职工群众组织开展科学、技术、文化知识的学习和文化体育活动。
5、充分利用网络微信等宣传工具,开展宣传教育工作。
（五）纪律检查委员职责
党支部纪检委员在支部委员会的集体领导下,负责支部的纪律检查工作.其主要职责是:
1、经常了解并向支部和上级纪委反映本单位党员执行纪律情况；
2、协同组织委员、宣传委员向党员进行党性、党风、党纪教育；
3、管理群众对党员的检举、控告；积极向上级纪委反馈汇报，同各种违犯党纪和败坏党风的行为作斗争；
4、对受党纪处分的党员进行考察教育。
（六）青年委员职责
党支部青年委员在支部委员会的集体领导下,负责党支部的青年工作.其主要职责是:
1、认真贯彻执行上级党委关于共青团工作的指示和要求,围绕党的中心工作,指导团支部积极开展活动,充分发挥其党的助手作用。
2、指导团支部加强对团员和青年的政治思想教育,教育团员、青年做有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义新人。
3、教育团员和青年努力学习马列主义、毛泽东思想、邓小平理论,学习党的路线、方针、政策,学习现代科学文化知识，热爱本职工作，精通业务，积极为教育事业做贡献。
（七）生产委员职责
党支部生产委员在支部委员会的集体领导下,负责支部的安全生产工作。其主要职责是:
1、对党员进行安全生产方针政策的教育,发挥党员在安全生产工作中的模范带头作用。
2、经常了解党员的政治思想、工作表现、业务能力等情况,做好对他们的安排、使用和培养工作。
3、经常与党员职工保持联系,倾听他们的意见和要求,帮助他们解决一些实际问题。
4、具体抓好安全生产各项制度的落实,经常向支部委员会和上级党组织汇报本支部安全生产工作情况。
（八）党小组长职责
1、按照支部要求，组织好党员学习。学习前小组长要有所准备,掌握好中心内容,注意学习效果。
2、按时召集和组织好党小组会议,严格党的组织生活纪律,对于迟到或未出席的要了解原因,对不正当理由的给予批评教育,并及时向支部汇报。
3、做好本组党员的思想工作,开展谈心活动,组织开好生活会,开展批评与自我批评。
4、做好群众的思想工作,经常了解本组党员所在组的群众思想情况,定期召开小组会加以研究,制定思想工作计划,落实到人,并定期检查、小结、汇报。
5、负责收取本组党员的党费,每月的10日前收齐,并填好“交纳党费登记表”交组织委员。
推荐第10篇：大数据学习体会
“大数据前沿技术及应用”专题研修活动
大数据技术是“互联网+”时代的利器之一，它可以帮助我们从不同角度和层面来剖析教学，探索教育教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教育管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教育需求的把握更加整体化。下面我结合实际，谈谈大数据在教育管理中的几点应用：
1.现在社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。
2．实现个性化教育。利用大数据，我们可以去关注每一个学生个体的微观表现，比如，他在什么时候翻书，听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留多久，在不同学科的课堂上提问多少次，开小差的次数，会向多少同学发起主动交流，等等。这些数据的产生全是过程性的，包括课堂的过程，作业的过程，师生互动过程等，这些数据完全是在学生不自的情况下收集，因此采集非常自然真实，可以获得学生的真实表现。在教学上根据学生情况因材施教。
3．大数据能够帮助我们解决没有办法收集分析大数据的困境，做以前不能做的事情。那这对学习意味着什么呢？它不仅仅意味着能影响教学结果，还影响着决定者每个学生学习的方式和学习的内容。我们可以给每个学生提供个性化的教学内容，教学服务以及教学方式，也让他们的学习变得越来越容易和简单。 十九大报告提出，建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须把教育事业放在优先位置，加快教育现代化，办好人民满意的教育。我认为当进入大数据时代后，在党和国家的关心下，我们的教育管理和运行会迎来了更多的发展机遇。更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划,改变我们的教育教学评价体系,甚至还有更深远的影响。
第11篇：《大数据》读后感
《大数据》读后感
毫无疑问，我们正处在一个真正意义上的大数据时代。徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发，面对信息技术的迅猛发展，存储能力的日渐膨胀，网络传输的高效便捷，我们当今时代的每个人都应该认清局势，顺势而为，主动驾驭数据，让数据创造更大价值。
《大数据》是一本视野独特的书。它以数据为轴线，描绘了美国走过的改革创新的过程，行文如流水，引人入胜。书中，我读到的不仅是大数据处理技术的发展变革，更多的是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进，从民主和国家战略的层面细解大数据的影响力。美国是全书的主体，但又处处反观中国当下的现实。它让我更加深刻地理解了朱局长提出的“坚持用数据说话、用数据改进管理、用数据推动创新”的深刻内涵和殷切期望。我们只有重视数据，加强对数据的收集、分析和使用，才能更好地应对正在到来的数据革命挑战。那么，作为与数据打交道、用数据说话的财务工作者，我们应该如何应对大数据时代的种种挑战呢？
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题：
一、什么是大数据？ 以前我们总认为不相关的数据是没有用，但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维，他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确，从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如：Google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习，我深刻意识到大数据无处不在，只要我们细心，就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据，并做一些有意义的关联，就像书中说的那样，未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
二、如何收集数据？
面对信息大爆炸时代的海量数据，我们必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此，建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度，建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据，通过纵横交错的数据网络，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，增加现实工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用数据？
收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明，财务三大报表，通过分析财务报表，阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌，大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会，依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革，我们可以大力引入中介机构，通过培训，定制软件等方式，向员工贯彻新理念，普及新知识，迅速改变落后工作状态，加快提升业务运行效率。
综上，大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势，身处其中的我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流，迅速响应调整，才能在新一轮市场竞争中把握主动，脱颖而出。成就更伟大的事业，收获更宏伟的人生。
2015年11月23日
第12篇：大数据观后感
2018年4月1日，我参加观看了贵州省组织的“新时代学习大讲堂”时代前沿知识专题讲座第二期的直播，本期的主体是“大数据”。主讲人是中国科学院院士，北京理工大学党委常委、副校长，贵州省大数据产业发展应用研究院院长梅宏同志。他从认识大数据、应对大数据、应用大数据、现状与思考四个方面作了全方面讲解，并谈了意见和建议。
习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时指出，大数据是信息化发展的新阶段。善于获取数据、分析数据、运用数据，是领导干部做好工作的基本功。所以，大力加快发展大数据是我们目前的重要工作之一。
梅院长在《认识大数据》中表示：大数据现象源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用、以及信息技术的不断廉价化。近年来，大数据蕴含的巨大应用价值和潜力已被广泛认知和期待，并兴起了大数据研究和应用的热潮，我们正在步入大数据时代。”他总结和概括了大数据的本质和内涵。在《应对大数据》一节分析了大数据对信息技术体系的挑战以及相关的技术发展趋势。在《应用大数据》一节中梅院长举了大量的实例来介绍大数据应用的成功情况。梅院长指出，他第一次感受到时代和数据的变化是他领工资的时候，以前将工资装入信封中，总是厚厚的一叠，突然有一天，信封里的厚度变薄了，里面只放一张工资条。，由此可见，数据时代给我们带了很多的便利。
梅院长指出，大数据的发展也面临着很多困难，如google的流感预测，2009年，GTF预判一个地区的流感爆发情况，其结果和CDC的数据十分接近，却比CDC提前了一到两周。这件事引发轰动后，其数据的准确性却在不断下降。其原因包括行为动机随时间变化和模型本身可能改变人的行为等。由此可见，数据也会受很多因素的影响。梅院长举了很多这方面的例子，如：人与机器同时回答一个问题：美国哪两个机场是由人的名字命名的，对于人来说，只需要经过一些筛选就可以得出答案，对于机器来说，他的数据只要在“机场”和“人名”中的某一项不完善，则无法得出结论。所以，我们还面临着很大的挑战。
我们从硬件为王的时代到软件为主导的时代，现在我们已经进入到了以数据为王的时代。我们都还处于初级阶段，还未到达我们的预期，我们所说的智能化到底有多智能，我们还尚未得知。梅院长指出，我国要发展大数据，应该借鉴已有的模式，兼顾现状和发展，建立符合我国国情的体系
这次讲座中我学习到了很多大数据的相关知识，受益匪浅。
第13篇：大数据人才培养
大数据产业人才培养计划
贵州省在着力打造大数据产业发展应用新高地，推动大数据产业成为贵州经济社会发展的新引擎，建成全国领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地。按照“基础构建、集群聚集、创新突破”的思路，科学规划大数据产业布局，建基地、引人才、聚企业、抓应用、保安全、促创新，建设信息资源聚集地。2014年2月，贵州印发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》。明确从2014年起连续3年，省和贵阳市、贵安新区每年各安排不少于1亿元资金，用于支持大数据产业发展及应用。到2017年，贵州将形成1―2个大数据产业示范园区，引进和培育30户大数据龙头企业，聚集500户创新型大数据相关企业，通过大数据带动相关产业规模达3000亿元，引进大数据领军人才100名，引进和培养高端人才5000名。
一方面，根据IDC的调查报告，全球从2012年至2015年的3年之间里，云计算的相关工作需求将出现26%的年增长率，超过1/4的增长率再次证明了企业对云计算人才的巨大需求。IDC的预测还表明，2012年有约170万的云计算相关岗位出现真空，而这方面的求职者也都缺乏云计算方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；值得警醒的是，到2015年，这个数字将有170万上升到700万，云计算产业面临着更大的人才缺口。若以地区来看，亚太地区的云计算人才缺失要更加严重一些，根据IDC预测，亚太区的云计算相关人才需求年增长率将达到32%，超过欧洲、中东等地区8个百分点，到2015年的人才需求是230万。这其中，中国地区也占了很大比例，尤其中国还是一个拥有巨大发展潜力的市场。
另一方面，根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。
大数据产业在中国已经被提高到国家战略层面，在国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》中就明确指出要以企业为主体，营造宽松公平环境，加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数据产业健康发展。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村 等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。
然而，目前在云计算和大数据行业打拼的从业者中，大部分都是半路出家，极少有人受过系统化的培养和教育。在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。有趣的是，数据分析人才对财务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。
我国大数据所需人才储量小，符合条件的人才严重不足，供需矛盾明显。我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，人才是关键。在一个产业来说，高端科研和开发人才其实需求量并不大，市场需要的更多是基础开发、项目实施和维护人员，这就给我省大数据人才培养和大数据产业弯道取直提供了一个非常好的机会。 贵阳市高新区、贵州大学大数据与信息工程学院、贵州创客科技孵化器有限公司结合各自优势、整合资源，共建大数据产业人才培养基地，把呼叫中心、统计师、电商人员基本培训与数据分析师、大数据高端分析挖掘串联培养，打通大数据产业各层次人才链，造就贵州大数据产业人才、助力贵州大数据产业发展。 使命
1、造就贵州大数据产业人才；
2、助力贵州大数据产业发展；愿景：
1、成为贵州大数据产业人才培训培养平台；
2、成为贵州大数据产业人才评估评测平台；
3、成为贵州大数据产业人才就业服务平台；
4、成为贵州大数据产业人才创业孵化平台；
5、成为贵州大数据产业人才公共服务平台；
6、成为贵州大数据产业人才智慧聚合平台；
7、成为贵州大数据产业人才国际交流平台；
8、成为贵州大数据产业人才社群社区平台；培训培养平台总体思路：
1、老师资源：外部合作、聚合吸引，以本地尤其是贵大师资为主，引进外部相关成熟机构或资深教师。
2、学生资源：政府助推、宣传影响，政、校、企联合创新高校学生3+1培养计划，加大大数据人才培养和职位宣传，明确职位需求。
3、学生就业：企业预订-代培、主动输送、供需对接，收集和对接全省企业或机构大数据产业相关需求，明确目标、针对岗位培训，预定就业；
4、价值创造（赢利模式）：政府配套扶持、学生深入培训支付（就业后返还）、企业人才委培费用；
5、培训方式：项目实战型培训、定向定岗型培训、基础技能型培训、专业认证型培训；
6、内容设置（暂定）：基础技能性人才；数据分析类人才；专业工具类人才；平台技术类人才；数据库类人才；应用开发类人才；运营维护类人才；信息安全类人才；移动互联网应用类人才；定向委培类人才等。
7、认证考核：国家认证、行业认证、学校认证；（大数据学院结合其多年教学和相关合作单位拥有ISO 20000认证 数据中心认证(CDCP/CDCS/CDCE/CDFOM)认证绿色数据中心能源与效率专家，红帽认证工程师、微软认证工程师、戴尔认证存储工程师、博科认证网络工程师、数据统计师（全省唯一一家）等等）；
8、外部合作与资源整合：认证机构合作、培训机构合作、用人单位合作、创业项目合作、研究课题合作、政府机构合作、产业行业合作；
9、实习培训：到机构、项目、单位实习锻炼；参与项目课题组实战锻炼；
10、呼叫中心、电商等相关行业计策人才培养。整体切入点：
1、贵州大学六度创客工场（贵州创客科技孵化器有限公司和贵州大学大数据学院合作打造）组织初创技术团队；组织相关软件技术和大数据基础培训。
2、贵州大学大数据学院组织授课老师和相关培训资质和证书。
3、高新区收集本区内相关外包项目，统一打包给六度创客工场。优点：
1、可以解决高新区企业技术外包难题，为高新区培养大量技术人才缓解高新区企业技术短缺、人才紧缺问题；
2、培养成熟的技术团队或人员推荐到高新区落户注册企业；
3、扶持一部分初创公司，帮助他们度过创业初期艰难时刻；
4、外包项目大大增加培训实战环节，有利的提高培训质量。
本地化人才是贵州大数据产业发展的基础。通过建设培训培养基地、构建运营服务体系、打造产业服务平台，快速高效地培训培养出大数据产业发展所需要的各类人才，是贵州省大数据产业快速起步和长远发展的当务之急。
我们将在省大数据产业人才培养相关部门的指导下，密切配合大数据产业人才发展计划，做好贵州大数据人才需求规划和培养计划，力争在2015年培训培养大数据产业人才300人，2016年培训培养出2000人才，以满足持续增长的人才需求，为贵州大数据产业的发展添柴加油。
六度创客工场 贵州溪山科技有限公司 2015年10月1日
第14篇：大数据心得体会
大数据心得体会
早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。
有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。
大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。
在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述
1.1 大数据的概念
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。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。
数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。
对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息，例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook，它们都是大数据时代的创新者。
1.2 大数据的三层关系
第一层关系：数据与机器的关系。大数据纪元刚开始，产业界碰到的第一个核心问题就是“大”的问题。做了几十年的数据仓库甚至海量并行处理的数据库都不能处理那么大的数据，怎么办？需要范式切换。主要有三个方面，新型的数据与机器关系当中的第一条就是重新考虑架构与算法，重新考虑舍得，有舍才能得，天下没有免费的午餐，所以必须要舍弃一些，得到一些新的。必须舍弃贵族化的高端小型机和UNIX服务器，得到平民化的更大量的X86服务器。通过这样一种可横向、可水平扩展服务器处理每两年翻番的数据量的挑战。第二个舍得是舍弃硬件的可靠性和可用性，得到软件的可靠性和可用性。这也就是谷歌三大论文以及Hadoop的核心重点。第三个舍得是舍弃传统数据库的强一致性，获得更放松一致性、可扩展架构，如NoSQL。第四个舍得是传统算法强调非常严格的精确性，现在要放弃一些精确性，通过近似、采样这种方式来获得更好的扩展性。
最早大数据的处理范式是Mapreduce的批量处理，英特尔慢慢有其他的需求，实时的流处理、多迭代的处理、图计算、即时查询等等新的范式百花齐放，最后万法归宗。刚才王斌老师将讲的SAP的HANA本身就是数据管理和分析的融合，现在非常流行的Hadoop之后的SPARK，就是把前面的各种范式进行了融合。 存储与内存的消长，大数据第一个要解决把数据存储下来，后来发现要把它放到大的内存里进行处理，获得实时性，接着在存储和内存之间现在又出现了闪存，有闪存化甚至全闪存的存储，也有闪存化的内存，把所有的计算在闪存里面处理，已经被微软、Facebook等等大量使用。大家可以预期，两年以后出现新的非易失性的闪存，它的速度可能要比闪存快几百倍，和内存相似，这又会极大地颠覆数据与机器的关系。
第二层关系：数据与人的关系。主要是价值的觉醒，如果数据不能产生价值它可能是负面资产。数据怎么能够给人带来价值？我们介绍一下它的价值维度，把它映射到二维的时空象限里，用六个关键词来描述它。第一是“Volume”，两个关键词，小数据见微对个人进行刻划，大数据知著能够了解宏观规律，它是空间概念，同时也是时间概念，数据刚刚产生的时候，它的个性化价值、见微的价值最大，而随着时间的推移，它渐渐退化到只有集合价值。第二是Velocity，时间轴的原点是当下实时价值，副轴是过往，正轴是预测未来，如果知道知前后就能够做到万物的皆明。第三是Variety，多源异质的数据，能够过滤噪声、查漏补缺、去伪存真，就是辩讹。还有晓意，能够从大量的非结构化数据中获得语意，从而能够使机器窥探人的思维境界，这六个价值维度怎么去实现？主要是两部分人，一是数据科学家要洞察数据，另外一个是终端用户和领域专家要去解读数据并利用数据。首先看洞察数据，数据科学，人和机器作用发生了消长，讲个例子，机器学习大家觉得是机器的问题，其实人在里面起到很重要的作用，尤其是机器学习是模型加特征，而特征工程是一个人力工程，你要有经验非常丰富的特征团队去死磕特征，找出更好、更多的特征，才能够使机器学习的效果更好。但是现在深度学习这些新技术出来，能够用机器学习特征，能够在大量非结构化数据中找到丰富的信息维度用特征表达出来，这远远超出了人的能力。大家知道黑客帝国描述了一个场景，人脑袋后面插一个插头，给机器提供营养，我可能不会那么悲观，但是像这样的互动关系以一种更良性的方式出现了，现在人的一言一行、社交行为、金融行为都已经成为机器的养料、机器的数据，使得机器获得更好的洞察。
终端用户需要更好地、更傻瓜化的分析工具和可视化工具，两年前我去参加大数据的会，基本上都是Hadoop和NoSQL现在大家参加大数据会可以看到清一色的分析工具和可视化工具。大数据跟各行各业的化学作用正在发生。如果马化腾说“互联网+”是互联网与各行各业的加法效应，那么大数据将与各行各业产生乘法效应。
第三个关系，数据与数据的关系。现在只有海面平的数据是搜索引擎可以检索到，深海的数据可能是黑暗的数据，在政府、在企业里大家看不到。我们怎么办呢？必须让数据发现数据。只有让数据能够发现数据、遇到数据，才能产生金风玉露一相逢、便胜却人间无数的效果。这里有三个重要的观念，需要法律、技术、经济理论和实践上配合。法律上要明确数据的权利，数据所有权，数据的隐私权，什么数据不能给你看；数据的许可权，什么数据是可以给你看的；数据的审计权，我给你看了以后，你是不是按照许可的范围去看；数据的分红权。数据像原油又不同于原油，原油用完了就没有了，数据可以反复地产生价值，因此数据的拥有者应该得到分红。我们要保证数据的开放、共享、交易。 公共数据和部分科研数据要开放，开放过程中注意保护隐私。企业之间可以进行数据的点对点共享，最高境界是不丢失数据的所有权和隐私权的前提下共享，这里有多方安全计算的概念。1982年姚期智老先生提出了百万富翁的窘境的问题，两个百万富翁他们想要比谁更富，但是谁都不愿意说出来自己都多少钱，在我们的数据共享当中要通过各种各样的技术达到这样的效果。还有数据交易，建立多边多边平台来支持数据交易。
互联网能发展起来经济学理论和实践是很重要的支撑，梅特卡夫定律决定了一个互联网公司的价值，跟它用户数的平方成正比，又比如说谷歌请最好的经济学家，它的一个广告业务的核心就是建立在一个非常先进的拍卖经济学的模型基础上。数据经济也需要这样一些基础的理论，比如数据定价和信息定价不一样，信息做一个咨询报告5000美金卖给你，可以卖给所有人。但数据对不同的单位价值不一样，可能我之毒药是彼之蜜糖。另外估值，一个企业拥有大量的数据，是无形资产的一部分，对于企业的市场价值带来了多大的增长。
1.3 大数据的四个特性
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这也是一个描述性的定义，在对数据描述的基础上加入了处理此类数据的一些特征，用这些特征来描述大数据。当前，较为统一的认识是大数据有四个基本特征: 数据规模大( Volume) ，数据种类多( Variety) ，数据要求处理速度快( Velocity) ，数据价值密度低( Value) ，即所谓的四V 特性。
数据规模大( Volume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
数据种类多( Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
处理速度快( Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
数据价值密度低( Value)：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
1.4 大数据的三个特征
除了有四个特性之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。
第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求.
第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
2 大数据的技术与处理
2.1 大数据的技术
1.数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2.数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4.数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProceing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)
，
也
称
为
计
算
语
言
学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
5.统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
6.数据挖掘：分类 （Claification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）
、
相
关
性
分
组
或
关
联
规
则（Affinity grouping or aociation rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。
7.模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8.结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
2.2 大数据的处理
1.采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2.导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3.统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。 统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4.挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
3 大数据的应用
正如诸多文献所谈到的，大数据对许多行业的影响和冲击已经呈现。例如，商零售、物流、医药、文化产业等。金融，作为现代经济中枢，其实也已透出了大数据金融的曙光。
过去的2013年，中国金融界热议最多的或许是互联网金融，更有人指出2013年是中国互联网金融元年。确实，第三方支付、P2P、网贷、众筹融资、余额宝、微信支付等发展迅速。众多传统金融业者也或推出自己的电商平台，或与互联网企业联手提供相应的金融产品和服务。
互联网金融，无论是业界、监管者或理论界，都在试图给出自己的理解和定义。但到目前为止，尚未有一个统一的、规范的概念。在我看来，互联网金融本来就是一个不确切的概念，也不可能有一个明确的定义。严格说来，所谓互联网金融只是大数据金融的一种展现或形态。换言之，前者是表，后者是里。
这是因为，无论是互联网还是金融业，其实质都是大数据（信息）。首先，对互联网企业而言，流量、客户等数据（信息）是其涉足金融业的基石。对金融企业而言，提供中介服务，撮合金融交易也是以数据（信息）为基础。其次，没有大数据技术的支撑，所谓互联网金融也难以快速、持续成长。20世纪90年代互联网浪潮的蓬勃兴起，至今已近二十年。但从世界范围看，所谓互联网金融却发展缓慢。当然，其中原因很多，但其主要原因则是大数据技术是近几年才快速发展起来的。最后，从金融企业来看，在数据中心建设，软硬件系统建设，数据（信息）挖掘、分析等方面也是做得有声有色，其庞大的客户数据、海量交易记录及众多信息源，使其在大数据应用方面也做了许多积极探索。因此，要准确反映近年新金融趋势，“大数据金融”比“互联网金融”更为贴切。
4 大数据应用中的三大难题近年来，大数据这个词成为互联网领域关注度最高的词汇，时至今日，大数据已经不再是IT圈的“专利”了，从去年的春晚，到刚刚过去的两会，都能见到它的身影，但实际上春晚与两会的数据都只能叫做小数据，它与真正的大数据还相差甚远。即便如此，数据所产生的价值已经被人们所认知。
就大数据来说，它的发展可以分成三个阶段，第一个阶段是组织内部的数据，这些数据通常都是结构化的数据，我们一般将这些数据进行分类、排序等操作，将相同类型的数据进行对比、分析、挖掘，总而言之基本上都是统计工作。到了第二阶段，数据的范围扩大到行业内，各种各样的应用数据出现，数据量大规模增长，尤其是非结构化数据的出现。典型的像视频、图片这一类的数据，在这一阶段的特点就是非结构化和结构化数据并存，且数据量巨大，要对这些数据进行分析是我们目前现阶段所处在的状态。
第三阶段则是未来大数据发展的理想化状态，首先它一定是跨行业的，且数据的范围是整个社会。通过对这些数据进行分析加以使用，将直接改变我们的生活方式，这也是现在很多企业所设想的未来交通、医疗、教育等领域的发展方向。
1.大数据太大不敢用
第三个阶段是我们所憧憬的，但在我们所处的第二阶段面对的更多是问题。其中的一个问题就是“大”。大数据给人最直观的感受就是大，它所带来的问题不仅仅是存储，更多的是庞大的数据没办法使用，以交通为例，从2001年开始在北京的主干道上都增设了一些卡口设备，到了今天基本上大街小巷都能看到。 这些设备每天所拍摄的视频及照片产生的数据量是惊人的，仅照片每天就能产生2千万张，而解决这些数据的存储只是最基本的任务，我们更需要的是使用这些数据。例如对套牌车辆的检查，对嫌疑车辆的监控，当你想要使用这些数据的时候，传统的数据库以及系统架构，放进这么庞大的数据，是根本跑不动的。这一问题导致很多企业对大数据望而却步。
2.大数据太难不会用
说到大数据的使用，自然离不开Hadoop，Hadoop本身提供了分布式系统中两个最重要的东西：分布式存储（HDFS）和分布式计算（Mapreduce）。这两者解决了处理大数据面临的计算和存储问题，但更为重要的是，为开发大数据应用开辟了道路。 Hadoop是目前解决大数据问题最流行的一种方式，但其仍然有不成熟的地方，曾作为雅虎云计算以及Facebook软件工程师的Jonathan Gray就表示：“Hadoop实施难度大，且复杂，如果不解决技术复杂性问题，Hadoop将被自己终结。”正是由于这样的原因，Gray创办了自己的公司——Continuuity，这家公司的目标就是在Hadoop和Hbase基础上创建一个抽象层，屏蔽掉Hadoop底层技术的复杂性。由此可见想要用好大数据又是一大考验。
3.大数据太贵用不起
Hadoop的特点就是让你可以使用廉价的x86设备来完成大数据的业务，但事实上如果你真想要用它来完成某些商业任务你还得是个“土豪”。在国外那些使用大数据的成功案例里，亚马逊曾给出过这样一组数字，NASA需要为45天的数据存储服务支付超过100万美元。像Quant___cast这样的数字广告公司，同样也是花费了巨额的资金用在Hadoop技术上，来根据自己的需求定制系统。从上面两个案例来看用于商业用途的大数据现阶段还是很费钱的，随着大数据软件环境逐渐成熟，开发工具增多，价格在未来会逐渐降低。
从上面罗列的这三点困难，其实并不是要给大数据泼冷水，而是想说大数据想要淘金并不简单，首先在做大数据之前，好好盘点一下自己拥有的资源，不仅仅是数据资源，还包括知识与技能。确定了自己的能力之后，选择一个能够发挥你现有资源最大价值的项目。如果你需要帮手，应先考虑商业顾问，再考虑技术人才。为了解答一个生意上的困惑花下的钱，叫作投资，而把钱投到一个拥有特殊技能的IT人才身上，那就叫沉没成本。当你有了这些之后，选择更灵活且可扩展的工具，为以后的扩充打好基础。更重要的是——从小规模做起。
5 大数据创新的驱动力
计算机科学与技术的发展使得大规模信息处理基础设施产生重要改变。在过去的30年中，经典的数据库管理系统（DBMS）在处理大规模数据方面与时俱进，在企业数据处理等方面得到广泛应用。数据库研究和技术进展主要集中在数据建模、描述性查询语言、事务处理和数据库可靠性等。在这个过程中，相关的数据仓库和数据挖掘分析技术也成为一个热点研究方向；人们认识到数据处理过程中的信息可以被有效整理和分析来支持以数据为中心的决策支持。 数据库管理系统在目前的互联网时代继续占据了重要地位。在一个典型的互联网服务系统架构中，数据库管理系统和Web服务器及应用服务共同作用，为互联网用户提供各类信息和服务。在这个系统架构中，人们期望系统能支持无限次和高速的互联网用户访问，这个时候数据库层由于在硬件可扩展性上面的不足可能成为系统性能瓶颈。这个挑战我们称为大数据问题 （big data problem）。大数据系统期望能对大规模异构复杂数据建模，进行实时分析；传统的商用数据库系统很难提供良好的解决方案。另一个大数据相关的挑战是服务器端数据中心的数据维护及安全隐私问题。近年来云计算技术已经成为大数据中心的一种可靠解决方案，Google, Yahoo and Microsoft等公司也纷纷开发自己的云计算系统。尽管云计算在互联网应用中已经体现出很多优越性，其在系统成熟性、可用性等方面还有很大提高空间。
显而易见，大数据领域的大规模数据管理和复杂数据分析已经成为新的研究前沿。目前的各类大数据应用正是大数据研究的驱动力，比如社会网络、移动计算、科学应用等等。这些应用产生的大数据往往具有海量、时序动态性、多样等特性，给数据库领域的各项技术带来巨大挑战，涵盖包括数据获取、组织管理、分析处理和应用呈现等整个数据管理生命周期。针对数据管理和分析不同系统应用，各类大数据处理技术在也不断发展。MapReduce作为一种分布式的数据处理框架由于其灵活性、可扩展性、高效和容错等特性其近年来得到了广泛应用。此外，也有多类其他分布式数据处理系统用来解决MapReduce不擅长的问题，比如交互式分析、图计算和分析、实时和流处理、通用数据处理等等。大数据不但给数据库研究领域，同时也给体系结构、存储系统、系统软件和软件工程等计算机多个学科带来了很多机会和挑战。大数据正是目前很多计算机科学问题的根本，并驱动众多新科技的发展。
6 大数据的发展前景
大数据的概念来源于、发展于美国，并向全球扩展，必将给我国未来的科技与经济发展带来深远影响。根据IDC 统计，目前数据量在全球比例为: 美国32%、西欧19%、中国13%，预计到2020 年中国将产生全球21% 的数据，我国是仅次于美国的数据大国，而我国大数据方面的研究尚处在起步阶段，如何开发、利用保护好大数据这一重要的战略资源，是我国当前亟待解决的问题。
而大数据未来的发展趋势则从以下几个方面进行：
（1）开放源代码
大数据获得动力，关键在于开放源代码，帮助分解和分析数据。Hadoop 和NoSQL 数据库便是其中的赢家，他们让其他技术商望而却步、处境很被动。毕竟，我们需要清楚怎样创建一个平台，既能解开所有的数据，克服数据相互独立的障碍，又能将数据重新上锁。
（2）市场细分
当今，许多通用的大数据分析平台已投入市场，人们同时期望更多平台的出现，可以运用在特殊领域，如药物创新、客户关系管理、应用性能的监控和使用。若市场逐步成熟，在通用分析平台之上，开发特定的垂直应用将会实现。但现在的技术有限，除非考虑利用潜在的数据库技术作为通用平台 ( 如Hadoop、NoSQL)。人们期望更多特定的垂直应用出现，把目标定为特定领域的数据分析，这些特定领域包括航运业、销售业、网上购物、社交媒体用户的情绪分析等。同时，其他公司正在研发小规模分析引擎的软件套件。比如，社交媒体管理工具，这些工具以数据分析做为基础。
（3）预测分析
建模、机器学习、统计分析和大数据经常被联系起来，用以预测即将发生的事情和行为。有些事情是很容易被预测的，比如坏天气可以影响选民的投票率，但是有些却很难被准确预测。例如，中间选民改变投票决定的决定性因素。但是，当数据累加时，我们基本上有能力可以大规模尝试一个连续的基础。网上零售商重新设计购物车，来探索何种设计方式能使销售利润最大化。根据病人的饮食、家族史和每天的运动量，医生有能力预测未来疾病的风险。当然，在人类历史的开端，我们就已经有各种预测。但是，在过去，许多预测都是基于直觉，没有依靠完整的数据集，或者单单靠的是常识。当然，即便有大量数据支撑你的预测，也不表明那些预测都是准确的。2007 年和2008 年，许多对冲基金经理和华尔街买卖商分析市场数据，认为房地产泡沫将不会破灭。根据历史的数据，可以预测出房地产泡沫即将破裂，但是许多分析家坚持原有的观点。另一方面，预测分析在许多领域流行起来，例如欺诈发现( 比如在外省使用信用卡时会接到的诈骗电话)，保险公司和顾客维系的风险管理。 7 结语
大数据正在以不可阻拦的磅礴气势，与当代同样具有革命意义的最新科技进步 (如纳米技术、生物工程、全球化等)一起，揭开人类新世纪的序幕。可以简单地说，以往人类社会基本处于蒙昧状态中的不发展阶段，即自然发展阶段。现在，这一不发展阶段随着2012年的所谓“世界末日”之说而永远成为了过去。大数据宣告了21世纪是人类自主发展的时代，是不以所谓“上帝”的意志为转移的时代，是“上帝”失业的时代。
对于地球上每一个普通居民而言，大数据有什么应用价值呢?只要看看周围正在变化的一切，你就可以知道，大数据对每个人的重要性不亚于人类初期对火的使用。大数据让人类对一切事物的认识回归本源;大数据通过影响经济生活、政治博弈、社会管理、文化教育科研、医疗保健休闲等等行业，与每个人产生密切的联系。
大数据技术离你我都并不遥远，它已经来到我们身边，渗透进入我们每个人的日常生活消费之中，时时刻刻，事事处处，我们无法逃遁，因为它无微不至：它提供了光怪陆离的全媒体，难以琢磨的云计算，无法抵御的仿真环境。大数据依仗于无处不在的传感器，比如手机、发带，甚至是能够收集司机身体数据的汽车，或是能够监控老人下床和行走速度与压力的“魔毯”(由GE与Intel联合开发)，洞察了一切。通过大数据技术，人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理，大数据技术能够实现城市交通的优化。 随着科学技术的发展，人类必将实现数千年的机器人梦想。早在古希腊、古罗马的神话中就有冶炼之神用黄金制造机械仆人的故事。《论衡》中也记载有鲁班曾为其母巧公制作一台木马车，“机关具备，一驱不还”。而到现代，人类对于机器人的向往，从机器人频繁出现在科幻小说和电影中已不难看出。公元2035年，智能型机器人已被人类广泛利用，送快递、遛狗、打扫卫生……这是电影《我，机器人》里描绘的场景。事实上，今天人们已经享受到了部分家用智能机器人给生活带来的便利。比如，智能吸尘器以及广泛应用于汽车工业领域的机器手等等。有意思的是，2010年松下公司专门为老年人开发了“洗发机器人”，它可以自动完成从涂抹洗发水、按摩到用清水洗净头发的全过程。未来的智能机器人不会是电影《变形金刚》中的庞然大物，而会越来越小。目前，科学家研发出的智能微型计算机只和雪花一样大，却能够执行复杂的计算任务，将来可以把这些微型计算机安装在任何物件上用以监测环境和发号施令。随着大数据时代的到来和技术的发展，科技最终会将我们带进神奇的智能机器人时代。
在大数据时代，人脑信息转换为电脑信息成为可能。科学家们通过各种途径模拟人脑，试图解密人脑活动，最终用电脑代替人脑发出指令。正如今天人们可以从电脑上下载所需的知识和技能一样，将来也可以实现人脑中的信息直接转换为电脑中的图片和文字，用电脑施展读心术。2011年，美国军方启动了“读心头盔”计划，凭借读心头盔，士兵无需语言和手势就可以互相“阅读”彼此的脑部活动，在战场上依靠“心灵感应”，用意念与战友互通讯息。目前，“读心头盔”已经能正确“解读”45%的命令。随着这项“读心术”的发展，人们不仅可以用意念写微博、打电话，甚至连梦中所见都可以转化为电脑图像。据美国《纽约时报》报道，奥巴马政府将绘制完整的人脑活动地图，全面解开人类大脑如何思考、如何储存和检索记忆等思维密码作为美国科技发展的重点，美国科学家已经成功绘出鼠脑的三维图谱。2012年，美国IBM计算机专家用运算速度最快的96台计算机，制造了世界上第一个“人造大脑”，电脑精确模拟大脑不再是痴人说梦。试想一下，如果人类大脑实现了数据模拟，或许你的下一个BOSS是机器人也不一定。
总而言之，大数据技术的发展有可能解开宇宙起源的奥秘。因为，计算机技术将一切信息无论是有与无、正与负，都归结为0与1，原来一切存在都在于数的排列组合，在于大数据。
第15篇：大数据心得体会
大数据时代的信息分析平台搭建安装报告
一、平台搭建
描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。
问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。
问题二：当时未找到TCP/IP属性这一栏
解决办法：当时未找到TCP/IP属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。
问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaleDW”这个文件
解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaleDW”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步
问题四：在此处的SQL server的导入和导出向导，这个过程非常的长。
解决办法：在此处的SQL server的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。
问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对
解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）
这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。
问题六：由于发生以下连接问题，无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称，请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡，然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”，所以我就打开数据库属性页面：图1-图2 图一：
图二：
解决办法：解决办法: 图2步骤1：从图1到图2后，将目标下的“服务器” 成自己的SQL SERVER服务器名称行SQL ServerManagement Studio可以）步骤2：点确定后，选择“处理”，就可以成功部署了。
问题七：无法登陆界面如图：
解决方法：尝试了其他用户登陆，就好了
二、心得体会
（1）在几周的学习中，通过老师课堂上耐心细致的讲解，耐心的指导我们如何一步一步的安装软件，以及老师那些简单清晰明了的课件，是我了解了SQL的基础知识，学会了如何创建数据库，以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程，从中经历了也体会到了很多感受，面临不同的知识组织，我们也遇到不同困难。
数据隐藏着有价值的模式和信息，在以往的时间才能提取这些信息。如今的各种资源，如硬件、云结构和开源软件使得大数据的处理方法更为方便和廉价。大数据的规模是传统IT架构所面临的直接挑战。要求可扩展的储存和分布方式来完成查询。传统的关系数据库无法处
理大数据的规模。 大数据进修学习内容模板：
LINUX安装，文件系统，系统性能分析 HAdoop学习原理
大数据飞速发展时代，做一个合格的大数据开发工程师，只有不断完善自己，不断提高自己技术水平，这是一门神奇的课程。
2、在学习SQL的过程中，让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库，也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了，也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力，上网查阅的能力，。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境，是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结，每个人对自己的分工更加的明确，也锻炼了我们的团结协作，互帮互助的能力。
3、如果再有机会进行平台搭建，会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误，在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。
总结，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。
三、结语
叙述小组内每个组员在这次的项目里各自分工和完成情况，组长需给组员打分，10分为满分
第16篇：大数据时代
大数据时代
近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？
互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。
第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势） 有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据
－－大数据就在你我身边
案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义
3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析
第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革
第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析
第五篇：在技术中应用 数据挖掘
大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析
第六篇：预测
大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析
第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算
2：大数据与云计算的关系
第八篇：大数据的安全问题
大数据给信息安全带来新的挑战和机遇 大数据存储安全策略 大数据应用安全策略 大数据管理安全策略
第17篇：大数据试题
《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
1、下面哪一项不属于大数据关键技术（ ） (单选题) A.云计算
B.分布式文件系统 C.数据众包 D.关系型数据库 回答正确
2、最早提出大数据时代概念的公司是（ ）(单选题) A.微软公司 B.谷歌公司 C.脸谱公司 D.麦肯锡公司 回答正确
3、大数据所带来的思维变革不包括（ ）(单选题) A.不是随机样本而是全体数据 B..不是精确性而是混杂性 C..不是因果关系而是相关关系 D..不是歧视而是平等 回答正确
4、大数据元年是指（ ）(单选题) A.2010年 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
B.2011年 C.2012年 D.2013年 回答正确
5、下面陈述不正确的是（ ） (单选题) A.大数据将实现科学决策 B.大数据使政府决策更加精准化
C.大数据彻底将群体性事件化解在萌芽状态 D.大数据将实现预测式决策 回答正确
6、下面哪项关联不属于购物篮分析（ ） (单选题) A.啤酒和尿布 B.湿巾和烧烤 C.咖啡和咖啡伴侣 D.飓风和蛋挞 回答正确
7、下面哪个理论描述了亚马逊的商业模式（ ） (单选题) A.长尾理论 B.二八定律 C.六度空间理论 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
D.冰山理论 回答正确
8、第一个将大数据上升为国家战略的国家是（ ）(单选题) A.中国 B.美国 C.英国 D.法国 回答正确
9、下面哪一项不属于大数据系统的必备要素（ ） (单选题) A.云平台 B.物联网 C.数据 D.数据库 回答正确
10、信息时代的三大定律不包括（ ）(单选题) A.摩尔定律 B.吉尔德定律 C.达律多定律 D.麦特卡尔夫定律 回答正确 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
11、下面关于数据开放的陈述哪些是正确的（ ） (多选题) A.要提供应用程序开放接口 B.允许公众免费查询、下载 C.要提供全部的原始数据 D.允许公民要求数据开放数据 回答正确
12、单纯依据大数据预测做出决策需要遵循哪些原则（ ） (多选题) A.公开原则 B.公正原则 C.可反驳原则
D.确保个人动因能防范数据独裁的危害 回答正确
13、大数据的产生要归功于人类哪些方面能力的提升（ ） (多选题) A.生产数据的能力 B.保存数据的能力 C处理数据的能力 D.展示数据的能力 回答正确
14、大数据的特征包含（ ） (多选题) A.规模性 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
B.多样性 C.高速性 D.价值密度低 回答正确
15、大数据处理流程可以概括为以下哪几步（ ） (多选题) A.数据分析与挖掘 B.数据采集 C.数据储存 D.结果展示 回答正确
16、与其他部门相比，政府部门在应用大数据时具有哪些优势（ ） (多选题) A.创新能力更强 B.面临苦难最小 C.获得收益最多 D.价值潜力更大 回答正确
17、相比于政府1.0，政府2.0具有哪些特征（ ） (多选题) A.侧重于“以政府为中心” B.侧重于“以公众为中心” C.政府扮演单一和主导性的角色 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
D.吸纳多元主体的参与 回答正确
18、大数据带来的挑战有哪些（ ） (多选题) A.会导致数据盲点 B.危及个人隐私 C.造成群体歧视 D.产生庞大能耗 回答正确
19、下面例子属于大数据技术公司的是（ ） (多选题) A.商品比价系统Decide.com B.ZestFinance的信用风险评估 C.塔吉特怀孕预测指数
D.基于社会化的众包天气报告应用Weddar 回答正确
20、中国大数据产业特征包括（ ） (多选题) A大数据整体解决方案成熟 B.区域产业集聚现雏形 C.大数据基础研究受到重视 D.互联网企业表现强势 回答正确 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
21、大数据思维认为海量数据结合复杂算法在应用中更加有效。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
22、因为对原始数据的分析是在大规模水平上进行的，因此，大数据对不同的社会群体不会厚此薄彼，避免了 对 回答正确 错
23、摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登﹒摩尔提出来的。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
24、“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化 对 回答正确 错
25、大数据本质上只是一场技术变革。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
26、政府只是其所搜集的信息的托管人，私营部门和社会对数据的利用会比政府更具创新性。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
27、在环境治理过程中，我们可以借助大数据的数据开放性，鼓励更多公众和更多社会力量参与环境保护。（ 对 错 《大数据前沿技术应用与发展》在线测试题
回答正确
28、关系型数据库仍然是大数据处理中的关键技术。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
29、近年来出现的行为金融学认为社交网络媒体中隐藏的征兆可以用来预测股市变动的趋势。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
30、谷歌大数据流感趋势已经可以替代当前政府在流感监测方面的工作。（ ）(判断题) 对 回答正确 错
第18篇：大数据读后感
感于《大数据》
崮山裕禄学校 白海
我原以为《大数据》会是一本理论书籍。读下去才发现该书很像西方的教科书，运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事，公民故事，技术故事，商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。而更让我惊讶的是，《大数据》并不是技术类的书籍，它的着重点是公共管理，是在谈数据信息的公开，如何公开，如何收集，如何使用。对我们现在如何推动政务信息公开，财政支出公开，如何更好地发挥政府部门的数据服务民生，如何更好地实现社会公益组织与政府的和谐互动具有很好的启发作用。
我心目中的好书，应该是能开阔视野，启发思维，昭示未来的。我觉得《大数据》就是这样的一本书。
首先说下这本书好的地方就是将大数据变化为一本科普读物，不是讲大数据的关键技术和具体实现，而更多的是围绕美国政府基于数据的管理历史线条展开，让大家更加容易理解大数据在政府执政和公共事务管理中发挥的作用，所以我看完后最大的感觉就是关注智慧城市的相关人员完全有必要阅读该书，会对以后在智慧城市的管理和建设中如何更好的理解大数据，应用大数据，发挥大数据本身的业务价值有更好的理解。
为何近几年出现大数据，最重要的还是随着信息技术和互联网，管理的精细化，全球化和社交圈扩大，数据呈现了指数级的增长。2009年美国的数据，离散制造业966PB，政府848PB，传媒行业715PB，这是麦肯锡2011年出版的一份报告《大数据：下一代创新，竞争和生产率的前沿》里面的一个估算。正是由于数据指数级的增长，对数据的开放，信息自由，数据的采集，数据的分析和处理，预测和决策提出了更高的要求。
信息自由，一为信息公开，二为信息发布。公开是政府和某一社会特定主体的关系，是点对点的；而信息发布是政府和社会的关系，是点对面的。信息自由法已经成为美国不可缺少的一个基本法案，只有信息自由才谈得上进一步的数据开放和数据共享。 我们信奉上帝，除了上帝任何人都要以数据说话。信息技术发展，数据指数级增长，已经彻底改变了政府，社会，商业群体的决策方法。需要的是形成一种数据驱动的决策方法，数据治国，需要基于实证的事实而非简单的意识形态。而真正要让数据能够上升到决策层面，首先需要的就是数据大范围采集，数据抽样，数据测量和数据质量管理。另外数据驱动和事件驱动是两种模式，数据驱动强调的是历史和预测，而事件驱动强调的是实时和响应。大数据有一个维度专门是指速度和快速响应，更需要考虑事件驱动和数据驱动融合。
帝国法则，详细讲述了数据的收集法则，使用法则，发布法则和管理法则。数据能够满足既定的用途，它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途，就谈不上质量。换句话说，数据的质量不仅取决于它本身，还取决于它的用途。数据质量的问题涉及到数据收集，使用，发布等所有过程的问题。数据质量管理要有标准，有流程，有救助机制。
从软件的开源到数据的开放，我们过渡到一个新的世界，可以讲数据开放式本身的另外一个重点。在这个新的世界里面，数据远远比软件更加重要。从2004年以来，美国一直在进行数据开放运动，联邦政府也专门家里了数据开放门户网站DataGov，其主要目标就是通过数据开放，通过鼓励新的创意，让数据走出政府，得到更多的创新型应用。从而进一步巩固政府透明化，民主化和政府效能。
数据之争涉及到原始数据采集，数据质量，数据安全，数据粒度，数据价值，数据虚实多个维度。而DataGov不仅仅开放了原始数据，地理数据，还包含了数据分析工具的开放。数据开放为创新提供了无穷的燃料，因为创新型应用，数据的能量将逐层放大。
预测未来最好的方法，就是创造未来。而数据最大的价值仍然在预测上面，在解决了数据开放，数据采集，数据质量管理，数据处理后，最重要的作用就是基于数据进行科学的预测和决策。数据竞争将是企业赢之道，一些企业已经将他们商业活动的每个环节放在了数据收集，分析和行动的能力上。 摘录大数据中令人难忘的语句：
一个真正的信息社会，首先是一个公民社会。
永远不要怀疑，那一小部分有思想并且执著努力的公民能够改变这个世界。事实上，人类的历史从来都是这样最高深的技术是那些令人无法察觉的技术，这些技术不停的把它们自己编织进日常生活，直到你无从发现为止 。
第19篇：大数据学习心得
大数据学习心得
现在大数据已经成为IT行业的一块香馍馍了，有很多人开始学习大数据了，我也不例外，我两个多月前开始在科多大数据学习大数据，因为是零基础，所以目前还在学习Java基础，学的时间也不算短了，有些感受想和大家一起分享一下。 学习大数据其实并不是一条很简单的道路，大数据行业不算轻松，但是努力了之后回报很大，但从薪资来说，就能让人很满意。所以一开始还是要做好准备，零基础的朋友不要被网上各种说难的言论吓到，只要你决定开始，跟着课程安排走，一般专业的培训机构课程的设置都是逐步递进的，一旦有什么不懂的就积极的向老师询问，及时把问题解决的，慢慢的你就会发现自己已经掌握了很多知识了，所以说一开始不要有畏难心理。
其次就是要多交流，和老师交流和同学交流，多交流才能更好地了解到自己的不足和欠缺，真的，不要怕丢脸，我们就是因为不懂才去学的，只有把自己的疑惑都提出来了，才能更好地学到知识，要不然什么都一知半解的，最后发现自己什么都没学会，这相当于浪费了自己的时间精力和学费，所以学知识一定要学透，不要怕问。
最后就是多练，选学习机构的时候，一定要看看他们的课程安排里面有没有实战课程，这一点很重要，比如我在科多大数据学的时候，课程中间有老师带着做一些实际的项目，我觉得来参加培训，实践真的比知识更重要，只有这样才能对自己今后要做的工作更清晰。
第20篇：大数据读后感
读《大数据》有感
（赵元）
最近闲暇之余我读了徐子沛先生的《大数据》一书，真是让我受益匪浅。《大数据》又叫做《大数据：正在到来的数据革命》。全书通过讲述美国在过去的半个世纪里所发生的关于信息、技术方面的典型案例，来为读者剖析出一个浅显易懂的“大数据”。
《大数据》一书，之所以珍贵、便于阅读，在于徐子沛先生在写作过程之中，将原本高、精、尖的数据专业的专业术语，转而用浅显易懂的话语来表现，使得本书成为了一本平易近人的科普读物。使得阅读此书的读者无论年龄、专业、学识，都能最大限度的接触到书中所阐释的基本知识。而我作为一个农行从业四年的员工，当然也有属于我自己的一些感想：
《大数据》一书之中，所提出的一个关键性的问题就是为什么在近几年出现了“大数据”这一词语？作者举出了美国在2009年的相关数据，我从中发现了对该问题给出的一些答案。书中举例，麦肯锡《大数据：下一代创新，竞争和生产率的前沿》报告中进行估算，政府848PB，传媒行业715PB，离散制造业966PB。正是针对相关数据指标的增长，以及当前以全球化为背景的数据信息开放化，各类信息的自由化等原因，导致了面对数据的分析，以及数据的处理，数据的预测和数据的决策都有了更高的要求。这些要求导致我们在针对经济全球化，交流多元扩大化，各个专业管理与发展的精细化必须有一个相对宏观的经济分析头脑。 书中使我感触最深的是，针对美国目前发展中的大事件以及现象，例如，美国矿难的悲情历史，街头警察的创新创奇，美国最热的交友信息平台FACEBOOK与推特，以及美国纠结百年的统一身份证的问题等，都一一分析了其背后所蕴含的经济学、金融学道理，以及这些时间的背后数据对于美国政府，公民以及社会的种种挑战。书中针对美国半个世纪的发展历程，逐一的分析其内涵，并将美国的发展与进步的基本原因归结为开放和创新。正是因为在这个时代美国强调对于互联网的最大利用化，才有了即使面对压力和强大的经济困难还在稳步前进的现代美国。
这本书给了我最大的启迪，说实话不是那些经济学案例，也不是那些几年前的数据信息。而是一种如何发展的理念。美国正是有了开放和创新才有了如今不断发展中的世界第一强国。而我们中国对于开放和创新却还没有做出最好的诠释。虽然我国的改革开放，技术创新已经取得了一定的成绩，但是面对发达国家我相信其中的差距也是不言而喻的。大到一个国家，小到一个集体，都离不开开放和创新。读了徐子沛先生的《大数据》，我思考最深的不是国家的改革与创新，而是我身处的农行的发展与创新。
作为一个在农行工作了四年的员工，我热爱的着我的岗位，也热爱着我为之努力奋斗的中国农业银行。面对农行未来的创新与发展，在对了这本书以后我针对自身的岗位得出了一些不尽成熟的想法：一方面，我们农行有自己的理财产品，而我行主要的营销方法还是有些被动，我的一点想法是可以多做集中性质的营销，例如在浦口区农行网点附近繁华地段发放宣传单，或者针对有需要的企业可以进行集体宣传，使我行的优质产品深入人心，从而也可以提升我行的基本效益。例如去年举行了几场“新老客户答谢会”，如果举办的次数再多一点，我觉得效果会更好。
另一方面，对于我行的创新产品我也有一些想法。创新是任何个人，企业，乃至国家的发展原动力。那么，我行也应该响应时代的召唤。近日，正值旅游的黄金时期，很多人选择出境旅游，但是有很多国家不支持银联卡，所以很多人想办理VISA或MC的信用卡，但是信用卡办起来需要至少半个月的时间，且要求比较高。所以现在有的银行正在发行VISA或MC的借记卡，且申领条件比较简单、速度快。我行可以参照并大力开发这一领域。
以上两点只是我个人的一点想法，虽然还有些稚嫩，有些不成熟，但是这两点是我看了徐子沛先生的《大数据》一书以后，基于我对农行的热爱，有感而发，由心而生的。
2013年09月
