大数据技术论文2000字怎么写

大数据技术论文2000字怎么写

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！！）

大数据不是抽样数据，而是全部的数据；所以大数据必须依赖云计算，不可能是局域网的；物联网目标是把所有的物体都连接到互联网，并把物体虚拟化，数据上传，自然就是大数据了。云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题；大数据是为了解决海量数据分析问题；物联网是解决设备与软件的融合问题；可见，它们之间的关系是互相关联、互相作用的：物联网是很多大数据的来源（设备数据），而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算，设备数据的分析要依赖于大数据，而大数据的采集、分析同样依托云计算，物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制，大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。

"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。

论文写作的要求下面按论文的结构顺序依次叙述。(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。(三)论文——引言 是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。(四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。(五)论文——实验结果 应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。(六)论文——讨论 是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。(七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。(八)论文——参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊重前人劳动，对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题，也有科学道德问题。一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法；在结果中有时要引上与文献对比的资料；在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。(九)论文——致谢 论文的指导者、技术协助者、提供特殊试剂或器材者、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的、实在的，不要庸俗化。不要泛泛地致谢、不要只谢教授不谢旁人。写论文致谢前应征得被致谢者的同意，不能拉大旗作虎皮。(十)论文——摘要或提要：以200字左右简要地概括论文全文。常放篇首。论文摘要需精心撰写，有吸引力。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影，或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分。此外，还应给出几个关键词，关键词应写出真正关键的学术词汇，不要硬凑一般性用词。

大数据技术概论论文2000字怎么写

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

大数据的定义首先，还是要重新审视大数据的定义。行业里对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。相比较而言，我还是喜欢技术定义，哈哈。大家注意，关键词我都在上面原句加粗了哈！要做什么？——获取数据、存储数据、分析数据对谁做？——大容量数据目的是什么？——挖掘价值获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。我们每天都在用电脑，每天都在干这个事。例如，每月的月初，考勤管理员会获取每个员工的考勤信息，录入Excel表格，然后存在电脑里，统计分析有多少人迟到、缺勤，然后扣TA工资。但是，同样的行为，放在大数据身上，就行不通了。换言之，传统个人电脑，传统常规软件，无力应对的数据级别，才叫“大数据”。大数据，到底有多大？我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。TB、GB、MB、KB的关系，大家应该都很熟悉了：1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)而大数据是什么级别呢？PB/EB级别。大部分人都没听过。其实也就是继续翻1024倍：1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)只是看这几个字母的话，貌似不是很直观。我来举个例子吧。1TB，只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是671部《红楼梦》小说。1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听1900年。1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。阿里、百度、腾讯这样的互联网巨头，数据量据说已经接近EB级。EB还不是最大的。目前全人类的数据量，是ZB级。1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)2011年，全球被创建和复制的数据总量是8ZB。而到2020年，全球电子设备存储的数据，将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。数据量不仅大，增长还很快——每年增长50%。也就是说，每两年就会增长一倍。目前的大数据应用，还没有达到ZB级，主要集中在PB/EB级别。大数据的级别定位：1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)数据的来源数据的增长，为什么会如此之快？说到这里，就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。大致来说，是三个重要的阶段。第一个阶段，就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。这时的数据，以结构化数据为主（待会解释什么是“结构化数据”）。数据的产生方式，也是被动的。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以戳我加入大数据技术学习交流群，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料第二个阶段，是伴随着互联网0时代出现的。互联网0的最重要标志，就是用户原创内容。随着互联网和移动通信设备的普及，人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络，从而主动产生了大量的数据。第三个阶段，是感知式系统阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据，例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展，最终导致了人类数据总量的极速膨胀。大数据的4Vs行业里对大数据的特点，概括为4个V。前面所说的庞大数据体量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三个，分别是Variety、Velocity、Value。我们一个一个来介绍。Variety（多样化）数据的形式是多种多样的，包括数字（价格、交易数据、体重、人数等）、文本（邮件、网页等）、图像、音频、视频、位置信息（经纬度、海拔等），等等，都是数据。数据又分为结构化数据和非结构化数据。从名字可以看出，结构化数据，是指可以用预先定义的数据模型表述，或者，可以存入关系型数据库的数据。例如，一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格，这些都是结构化数据。而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等，都属于非结构话数据。在互联网领域里，非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。大数据，就符合这样的特点：数据形式多样化，且非结构化数据占比高。Velocity（时效性）大数据还有一个特点，那就是时效性。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小。数据的变化速率，还有处理过程，越来越快。例如变化速率，从以前的按天变化，变成现在的按秒甚至毫秒变化。我们还是用数字来说话：就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？Email：04亿封被发出Google：200万次搜索请求被提交Youtube：2880分钟的视频被上传Facebook：5万条状态被更新Twitter：98000条推送被发出12306：1840张车票被卖出……怎么样？是不是瞬息万变？Value（价值密度）最后一个特点，就是价值密度。大数据的数据量很大，但随之带来的，就是价值密度很低，数据中真正有价值的，只是其中的很少一部分。例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌，也许几TB的视频文件，真正有价值的，只有几秒钟。

大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。一、“大数据”概念的界定（一）“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Big data: The Next Frontier for Innovation， Competition， and Productivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data， Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了Dv公共数据开放网站。2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。（二）大数据的概念“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体现，因此很难对行进行精准的定义。维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者，更侧重于从技术层面界定大数据。2011－2013年，Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书，如“Hype Cycle for Big Data， 2012”，定义了大数据的技术生命周期，报告中指出大数据不只是一项单一的技术，而是一个概念，是一套技术。《互联网周刊》则认为，“大数据是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力”。[9]⒈大数据的技术属性大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语，维基百科将其定义为“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，被概括为“4V”理论：海量化数据（Volume）——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长，数据规模从TB级别跃升到PB级别。多样化结构（Variety）——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用，网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。高速化处理（Velocity）——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求，也为其带来了新的机遇，大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析，要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。低密度价值（Value）——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高，相反，这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]尽管对大数据难以明确定义，但大数据所具有的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）特征被广泛地认同。在3V基础上，人们对大数据的第四特性有不同的看法，IDC认为大数据具有高价值性（Value），尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中，如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在；IBM则认为大数据应该具有真实性（Veracity），真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值（参见图1）。[11]随着大数据应用的深入，人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。IBM认为，尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。[12]2014年，IBM发布了《践行大数据承诺：大数据项目的实施应用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮书，在该报告中对进一步扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上，增加了数据粘度（Viscosity），主要用来衡量数据流间的关联性（resistance to flow of data）；数据易变性（Variability），主要衡量数据流的变化率；数据有效性（Volatility），主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为，未来随着大数据技术的发展成熟，以及人们对大数据应用的深入，大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹，从远处看，像一块无暇的翡翠，给大树妈妈增添了许多生机　　忽然，从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来，穿上了华丽的礼服，以表示欢迎咦，那边怎么那么多花朵，红的、白的、紫的、黄的等，五彩缤纷走近一看，哦，原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌，声音是那么好听，所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

大数据技术应用论文2000字怎么写

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

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！！）

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹，从远处看，像一块无暇的翡翠，给大树妈妈增添了许多生机　　忽然，从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来，穿上了华丽的礼服，以表示欢迎咦，那边怎么那么多花朵，红的、白的、紫的、黄的等，五彩缤纷走近一看，哦，原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌，声音是那么好听，所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

现在论文有这么难嘛？不懂的人这么多，哎，如果不想写就看我用户名上面。

大数据技术论文2000字

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹，从远处看，像一块无暇的翡翠，给大树妈妈增添了许多生机　　忽然，从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来，穿上了华丽的礼服，以表示欢迎咦，那边怎么那么多花朵，红的、白的、紫的、黄的等，五彩缤纷走近一看，哦，原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌，声音是那么好听，所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

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。

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！！）

大数据技术与应用论文2000字怎么写

大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。一、“大数据”概念的界定（一）“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Big data: The Next Frontier for Innovation， Competition， and Productivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data， Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了Dv公共数据开放网站。2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。（二）大数据的概念“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体现，因此很难对行进行精准的定义。维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者，更侧重于从技术层面界定大数据。2011－2013年，Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书，如“Hype Cycle for Big Data， 2012”，定义了大数据的技术生命周期，报告中指出大数据不只是一项单一的技术，而是一个概念，是一套技术。《互联网周刊》则认为，“大数据是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力”。[9]⒈大数据的技术属性大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语，维基百科将其定义为“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，被概括为“4V”理论：海量化数据（Volume）——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长，数据规模从TB级别跃升到PB级别。多样化结构（Variety）——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用，网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。高速化处理（Velocity）——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求，也为其带来了新的机遇，大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析，要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。低密度价值（Value）——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高，相反，这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]尽管对大数据难以明确定义，但大数据所具有的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）特征被广泛地认同。在3V基础上，人们对大数据的第四特性有不同的看法，IDC认为大数据具有高价值性（Value），尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中，如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在；IBM则认为大数据应该具有真实性（Veracity），真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值（参见图1）。[11]随着大数据应用的深入，人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。IBM认为，尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。[12]2014年，IBM发布了《践行大数据承诺：大数据项目的实施应用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮书，在该报告中对进一步扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上，增加了数据粘度（Viscosity），主要用来衡量数据流间的关联性（resistance to flow of data）；数据易变性（Variability），主要衡量数据流的变化率；数据有效性（Volatility），主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为，未来随着大数据技术的发展成熟，以及人们对大数据应用的深入，大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。

"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。

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟，但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面，更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去凭借经验和直觉做出。借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。通过数据，也可以知道现在社会上面主流的东西是什么，只有抓住主流的社会，才能跟上时代的步伐，顺应历史的潮流，抓住机遇，发展自己的公司和事业。

大数据时代一切信息都能知道，1什么是大数据及其历史2大数据带来的好处3大数据带来的坏处4总结不要太好写了吧，