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大数据高等学校教学的论文
我国高校自主招生政策的制定和执行，主要目的在于为高校选拨高质量生源，简化招生运行流程，为具有创新潜能的人才提供优先选择高校的途径。
显然，在这种政策制度下，高校教育成本的构成有所变化。
高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分为两个部分：招生成本和学生培养成本。
首先，自主招生制度下高校需要增加招生过程中的成本。
对于传统的高校教育而言，高校投入的招生成本较少，大部分成本是政府对于统一“高考”平台的构建和运行成本。
在自主招生制度下，高校需要完成包括入学标准制定、考生入学测试和招生录取实施在内的自主招生流程，如果参照“高考”标准严格执行笔试命题、笔试组织、笔试阅卷、面试执行、综合考评等，这其中涉及的人力成本和实际物质消耗成本均会大大提高高校的招生成本。
统计表明，[2]高校通过自主招生招收学生的人均成本是通过高考形式招收学生的人均成本的数倍乃至数十倍。
另外，自主招生制度无疑为考生提供了一个双向选择的机会，由于自主招生与高考并不冲突，这令大部分考生倾向于报考拥有较好口碑且实力较强的高校。
高校的教育质量不仅和教学过程相关，更和高校的公用资源紧密相关。
高等教育本身不仅需要独具优势的师资力量，更需要具有一流水平的硬件设施支持。
因此，高校要想吸引优质生源参加本校的自主招生并开展有针对性的人才培养，就必须要构建强大的师资队伍，并加大对公共资源的建设力度，这都需要加大教育成本投入。
其次，自主招生制度下高校需要提高学生的培养成本。
自主招生不仅仅是招收学生的途径，更是对学生进行选拔培养的重要方式。
虽然大部分高校并未设立单独的培养自主招生考生的机构，但部分国内一流高校都以因材施教、分流培养为基准，建立了重点培养创新意识和能力的独立学院，如清华大学的计算机科学实验班、北京大学的元培学院、浙江大学的竺可桢学院和哈尔滨工业大学的英才学院等。
高校也为这些面向优质生源的独立学院提供了更多的教学资源和优质的师资力量。
随着高校自主招生制度的确立，这些独立学院的招生名额逐年增加，而通过自主招生途径入学的学生占独立学院生源的比例也逐年增加。
换言之，自主招生制度为高校的这些独立学院提供了更多的生源选择，高校也间接为自主招生提高了教育成本投入。
二、构建高等学校自主招生的监督体系。
鉴于高校教育的特殊性，高校自主招生的具体教育成本核算难以像企业产品生产的成本核算那样明确、清晰，对于自主招生的公平性问题，则更加难以进行数字化的量化计算。
因此，提高高校自主招生的教育投入使用效益，保障高校自主招生过程中的教育公平，需要间接地从构建高校自主招生的监督体系入手，从而完善高校自主招生政策。
(一)招生环节的监督体系构建。
首先，构建和完善高等学校自主招生环节的内部约束监督机制。
高等学校自主招生针对的是具有创新能力和特殊才能的高中毕业生。
在招生中要明确统一的招考标准，严格执行招生简章的招考流程，构建科学合理的招考组织结构和权力网络，最大限度地实现招考过程的公开透明，从根源上杜绝权利寻租的空间。
同时，要依照《教育部关于实行高等学校招生工作责任制及责任追究暂行办法》等文件的相关规定，制定相应的工作细则，如相应的公示制度、回避制度等，并严格按照法律法规追究当事人及相关领导的责任。
其次，构建和完善高校自主招生环节的外部约束监督机制。
外部监督的主体既可以是高校主管部门或当地政府，也可以是公众百姓。
高校主管部门和当地政府可以成立专门的或者临时的监管机构，专职管理高校自主招生过程中的各种行为，并对违规行为进行查处。
同时，还要开通相应的监督举报通道，如电子信息平台、举x箱和监督热线等，为公众监督检举提供便捷的言路渠道。
相对政府部门而言，公众则能够更加直接地发挥更为有效的监督作用。
对高校自主招生环节的监督，不仅是公众的权利，某种程度上也是公民的义务。
作为高校自主招生的直接参与者和利益相关者，参加自主招生的考生和家长有权监督自主招生环节的全过程，提出存疑之处并加大约束力度。
而其他知情公众也有权参与监督，当发现高校实际操作与公开的基本标准和过程不相符时，应及时向相应部门或媒体提供真实、有效的监督举x息。
(二)学生培养环节的监督体系构建。
学生培养环节中的教育成本投入需要综合考虑教育的效率和公平性问题，该环节的监督体系主要体现在如何因材施教地构建和实现多元化的人才培养评价机制。
对于自主招生的优质生源，不采用专门的人才培养方案将大大降低人才培养的效率，同时为了兼顾教育公平性原则，应将人才培养方案同时面向所有入学学生，充分调动学生的积极性，令学生能够为了同样的优质教育资源进行公平竞争。
多元化的人才培养机制可以通过按大类进行低年级教育、按兴趣自主选择高年级专业、采用导师制和学分制的双重评判标准等方式实现。
高校要将优质的教育资源应用于具有潜力的学生群体中，在完成普及式高等教育的同时致力于创新人才的培养。
进而综合对高校培养优质生源的能力和方案有效性进行评估监控，以促进学生培养环节中教育成本投入的效果最大化。
另外，学校建设和人才培养是一个相辅相成的过程，构建高水平的师资队伍和建设一流的硬件设施不仅能够提高高校自主招生的吸引力，也有助于高端人才培养。
大数据时代的大数据管理研究论文
摘要：传感器网络协议作为传感器与传感器之间，传感器与用户之间的通信媒介，在数据传输过程中因缺乏数据管理，经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题，研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想，将传感器网络协议分为四层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层，并将传感器网络协议层集合成网络协议栈，完成数据有序传输。
关键词：数据管理；传感器；网络协议；协议层；协议栈。
目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确，经常导致采集到的数据出现混乱，不利于后期的数据管理（存储、处理和应用等）[1]。因此为方便后期数据管理，在数据管理的前提下，对传感器网络协议进行研究，以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层，协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层；然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈，协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究，为数据通信工作奠定基础，加快了数据的`获取，方便了数据传输。
一、传感器网络协议研究。
传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点，如果不对数据加以处理，人们要想快速、有效获得自己需要的数据，无疑大海捞针的，因此为应对当前传感器网络存在的问题，将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。
（一）传感器网络协议层。
为解决传统传感器网络协议划分不明确，导致数据混乱，不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次，每个层次负责数据管理过程中的不同步骤，以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出，本次研究的传感器网络协议一共分为4层：物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。（1）物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说，就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据，以及维护由以上数据构建的数据库。（2）访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认，而传输主要是将分类结果进行传输。（3）网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次，主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输，为后续数据管理做好前期的工作准备，使得不必在后期进行二次处理[4]。（4）应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次，主要负责与用户之间的数据交互，也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。
（二）传感器网络协议栈。
协议栈，又被称为协议堆叠，是上述介绍的4个层次的总和，其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现，之后又从上层协议发出命令，命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性，在协议体系中，数据按照规定的格式加入自己的信息，形成数据位流，在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准，各层级之间利用接入点实现数据交流和管理，一般接入点有两个，一个接入点负责数据传输，另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中，各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类，使得数据管理更为方便。
二、结束语。
传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求，广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测，所以数据量过于庞大，如果不加以管理，将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题，将数据管理作为中心指导思想，进行传感器网络协议研究，以期为数据管理做出技术支持。
参考文献。
大数据背景下生物医学论文
（江苏省靖江市第一高级中学）。
摘要：当今时代，随着计算机和信息技术的快速发展，数据的传递和交换越来越频繁，人类迎来了大数据时代。在大数据的背景下，高中历史教学也深受影响。借助于现代技术，不仅教学手段得到了创新，教学方法也得以改进，教学内容也大为丰富。因此，新时代的高中历史教师，一定要掌握相应的技术，以便为历史教学服务。
关键词：大数据；高中历史；兴趣。
近年来，随着时代的发展，信息技术和多媒体技术越来越多地被应用到教育领域。这种技术的极大进步，不仅直接改变了教学手段和教学形式，而且对教学内容和教学理念也产生了重大影响，在高中历史教学中发挥着越来越重要的作用。其作用大致如下：
一、创新教学手段，激发学生的兴趣。
在传统的历史教学中，黑板、粉笔是最主要的教学工具，教师的口头讲解是最主要的教学方式，这种黑板、粉笔加老师的教学手段较为原始单一。整个教学活动，往往是教师居于绝对主动地位，而学生则处于被动接受地位。教学手段的单一加之教学内容的枯燥无味，对学生学习的积极性产生了严重的影响。
尽管许多老师都在努力地培养学生的学习兴趣，但由于技术条件的限制，效果并不尽如人意。自从信息技术普及之后，教学手段得到了极大改善，学生的兴趣问题也有了很大改观。
就以《孔子与老子》这一教学内容为例，教师可以借助多媒体将孔子、老子的图片展现在学生的面前，同时教师要引导学生回顾在孔子、老子生活的时期，世界各国还诞生了哪些思想家，有的学生说：亚里士多德；有的学生说：柏拉图；有的学生说：释迦牟尼。通过这样简单的介绍，让学生对这个时代有了较为全面的认识。在制作多媒体的时候，教师要将孔子的思想与老子的思想进行对比，这样做既可以让学生了解到孔子与老子思想的不同之处，又方便了学生的记忆。可见，在高中历史教学中运用多媒体，可以将枯燥无味的历史知识变得有趣味性，从而提高学生历史课的学习效率。
二、促进了教学方法的改进。
在大数据背景下，信息技术不仅可以提高学生的学习兴趣，还有利于教师对教学方法的改进。由于多媒体可以展示大量的信息，基本上取代了教师的板书，也在相当程度上取代了教师的`讲授，从而使教师节省下大量的时间。这样，教师就有机会从一个单纯的讲授者转变为一个学习的指导者，在向学生传授知识的同时，教师可以将更多的时间用来进行师生互动，引导学生思考，帮助学生分析问题。由此，便可以实现师生地位的转变，让教师成为课堂的主导，学生就成为课堂的主体。
同时，借助于多媒体技术，教师可以使用更多新的教学方法，从而实现教学方法的多样化。比如，以《新航路的开辟》这一教学内容为例，教师可以利用地图动态演示法、表格归纳法使学生对新航路开辟的过程形成较为清晰的认识，同时也能提高学生的读图识图能力。通过利用多媒体，可以将理论知识更为直观、形象地呈现在学生面前，从而让学生获得更多有用的信息，培养学生的发散性思维。
在这种新的教学环境下，一些新的教学方法、新的教学思想开始涌现出来，如，合作学习法、探索式学习法等。这些教学方法的涌现，都在相当程度上得益于大数据。
三、丰富教学内容，拓宽学生的视野。
为全面提高学生的历史综合素养，历史教学内容不应该仅仅局限于教科书，而是要以教科书内容为基础，适当引进一些教科书之外的内容。但是，由于技术条件的限制，此前对于教材的拓展和补充并不多。现在，随着大数据时代的到来，教师可以利用信息技术来查找提炼相关的教学内容，将这些新的教学内容引入到教学课件中，不断拓宽学生的视野。
以《大一统与秦朝中央集权制度的建立》这一教学内容为例，教师可以借助多媒体将长城、秦始皇陵兵马俑、阿房宫等图片展现在学生面前，然后引入本节的新课。教师也可以在多媒体课件中加入同时期世界其他国家的相关图文介绍，在讲解完教科书的内容之后，可以引导学生看一看在这一时期世界其他各国的发展形势。如此，既可以让学生形成较为完整的知识体系，又能对相关历史时期的世界大势有一个宏观把握。
目前，信息技术发展速度惊人，作为一名高中历史教师，不仅要掌握丰富的历史专业知识，还要掌握一定的信息技术。只有熟练地掌握了相应的信息技术，才能有效地创新教学手段，全面改进教学方法，真正拓展学生的视野，从而取得更好的教学效果。
参考文献：
［1］艾音红。高中新课程教学中历史素养的培养［a］。第五届中国教育技术装备论坛获奖论文集：中［c］，.
［2］王毓高，石莉萍。新课程改革背景下的高中历史教学［j］。改革与开放，（02）。
［3］张荷。运用“友善用脑”理念，创设高中历史课堂的导入设计［a］。·学术前沿论丛——中国梦：教育变革与人的素质提升：下［c］，2013.
大数据的心得体会论文
在当今科技发展迅猛的时代，大数据已成为不可忽视的重要资源。它为我们的生活带来了很多改变，也给企业、政府和个人提供了更多机会。通过对大数据的学习和实践，我意识到了大数据的重要性和潜力。在这篇文章中，我将从数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用五个方面分享我对大数据的心得体会。
首先，数据收集是进行大数据分析的基础。无论是企业、政府还是个人，我们都应该积极参与数据收集。在大数据时代，每个人都是潜在的数据生成源。企业可以通过设备和传感器收集销售数据和用户行为数据，政府可以利用数据收集来改善公共服务，个人可以通过社交媒体和移动应用来分享自己的数据。数据的多样性和数量越大，分析结果越准确，应用场景也会更多。
其次，对数据进行分析是利用大数据的核心。大数据分析可以帮助企业和政府发现隐藏的模式和趋势，为决策提供有力支持。在我们的日常生活中，大数据分析也是无处不在的。我们可以通过购物网站推荐来发现感兴趣的产品，通过社交媒体的算法来找到和我们兴趣相投的人。然而，大数据分析不仅仅是利用算法和工具，还需要人的智慧去理解数据背后的故事。
第三，数据隐私是大数据时代面临的主要问题之一。随着数据的不断增长，隐私问题也日益突出。个人数据的泄露可能导致信息被滥用，对个人和社会带来无法估量的风险。因此，数据隐私保护应该成为我们在使用大数据时考虑的重要因素。政府需要制定相应的法律和法规来保护个人隐私，企业需要建立严格的数据使用和保护机制，个人也应该提高自我保护意识，选择安全可靠的应用和平台。
第四，数据治理是保障数据质量和安全的重要手段。数据治理是一种组织和管理数据的方式，涉及到数据的标准化、清洗、分类和存储等方面。数据治理的目标是确保数据可靠和可用，提高数据价值和利用率。在数据治理过程中，需要建立明确的责任和权限，制定相应的规范和流程，采用合理的技术手段来保护数据的完整性和安全性。
最后，大数据的应用是实现数据价值的最终目标。大数据的应用可以涵盖各个领域，如金融、医疗、交通和教育等。通过大数据分析，金融机构可以预测风险，提高客户满意度；医疗机构可以个性化治疗，提高疗效；交通部门可以优化交通流量，减少拥堵；教育部门可以根据学生的兴趣和能力提供个性化教育。大数据的应用可以为企业提供竞争优势，为政府提供决策支持，为个人提供个性化服务。
综上所述，大数据是当今信息社会的重要资源，对企业、政府和个人都具有重要意义。通过对大数据的学习和实践，我深刻认识到了数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用的重要性和挑战。在未来的发展中，我们需要更加重视数据的收集和利用，同时加强对数据隐私的保护和数据治理的规范，以实现大数据的最大价值。
大数据的心得体会论文
随着信息技术的发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。作为数据时代的核心，大数据不仅改变着人们的生活方式，也深刻影响着社会经济发展。在长时间的学习和实践中，我对大数据有了一些心得体会。本篇文章将从数据的来源、数据的处理、数据的应用、数据的挑战以及数据的未来五个方面，对大数据进行思考和总结。
首先，大数据的来源不仅包括了传统的企业内部数据，而且还包括了社交媒体、物联网、日志文件等非结构化和半结构化数据。与传统的数据相比，大数据具有体量大、速度快和多样性的特点，因此更加具有价值。大数据的产生与人们日常生活中的各个方面密不可分，例如我们在社交媒体上发布的照片、留言、评论等、在手机、电视、汽车等智能设备上的操作和行为也都产生了大量的数据。因此，我们要充分利用这些数据，挖掘出数据中的价值。
其次，对大数据的处理成为突破瓶颈之一。由于大数据的特点，传统的数据处理方法已经不能满足当前的需求。因此，人们开始采用云计算、分布式存储和分布式计算等新技术。云计算可以提供强大的计算和存储能力，分布式存储可以方便地处理大规模数据的存储，分布式计算可以加速大规模数据的处理。同时，机器学习和深度学习等算法的出现，为数据处理提供了新的思路。通过建立合适的模型和算法，可以更好地处理大数据，并从中发现隐藏的规律和关联。
第三，大数据的应用已经渗透到各个领域。在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解客户需求、优化产品设计、优化营销策略等，从而提高企业的竞争力。在医疗领域，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定个性化治疗方案。在城市管理中，大数据可以帮助政府更好地了解城市运行的状态，制定科学合理的城市规划和交通管理。在交通领域，大数据可以帮助交通公司更好地安排班车和线路，提高乘客的出行效率。
然而，大数据也面临着一些挑战。首先是数据安全和隐私问题。大数据的应用离不开个人信息的采集和存储，而这又与用户的隐私密切相关。因此，我们需要建立合理的数据保护机制，使用户数据安全可控。其次是数据质量问题。大数据的质量直接影响数据分析和决策的准确性和有效性。因此，我们需要加强数据质量的管理和控制。此外，大数据的运营和维护也需要相应的技术和人才支持，这对于很多企业来说是一个挑战。
最后，对于大数据的未来，我非常看好。随着技术的进步和应用场景的拓展，大数据将会有更广泛的应用。例如在智能家居领域，大数据可以帮助家庭更智能地控制和管理各类设备。在教育领域，大数据可以帮助教育机构更好地了解学生的学习情况和学习模式，从而制定更适合的教学方案。在环保领域，大数据可以帮助我们更好地了解环境污染的情况，从而制定合理的治理方案。
总之，大数据已经成为时代的潮流，对于社会发展和个人生活都起到了重要的推动作用。对于大数据的深入思考和理解，有助于我们更好地把握和利用数据，发现新的需求和机遇。希望未来大数据的应用能够更好地服务于人类的发展和进步。
大数据高等学校教学的论文
利用数据挖掘技术，比如可以对学生访问情况进行分析，跟踪、了解学生出勤情况。还可对学生年龄等个人情况进行分析，了解学生的组成、结构，为合理地安排课程设置提供依据。通过对学生考试情况的分析，并结合出勤情况，可作为考查学生学习的情况，为合理地评估学生综合素质提供依。对于挖掘出来的规则信息可以利用可视化技术，以图表或曲线等形式提供给教师，以使教师能充分利用学生的问题资源，从而提高教学质量。另外，数据挖掘可以应用于网上的考试系统，对考生情况和他取得的成绩进行挖掘，以帮助教师在以后的.教学中更好地让学生掌握知识。
3.2学生的学习特征。
学生特征包括两个方面:一是学习准备，一是学习风格。学习准备包括初始能力和一般特征两个方面。学生的初始能力是指学生在学习某一特定的课程内容时，已经具备的有关知识与技能的基础，以及他们对这些学习内容的认识和态度。学生的一般特征则是指在学习过程中影响学生的心理、生理和社会的特点，包括年龄、性别、年级、认知成熟度、智力才能、学习动机、个人对学习的期望、生活经验、文化、社会、经济等背景因素。学生的学习风格与学习活动有着密切的关系。对学生感知不同事物、并对不同事物做出反应这两方面产生影响的所有心理特征构成了学习风格。
利用数据挖掘功能分析学生特征，并在此基础上组织学习内容、阐明学习目标、确定教学策略、选择教学媒体，为学生创造出一个适合其内部条件的外部学习环境，使有效学习发生在每个学生的身上。
3.3预测学生和教师行为发生。
管理信息系统中记录着有关学生与教师在教学中发生的各种教学事故以及典型教学事例等教学运行信息，利用数据挖掘的关联分析与演变分析等功能，寻找师生各种行为活动之间的内在联系。如“当存在a，b时可以推出’c，这样的规则，即当有a行为和b行为发生时，还会有c行为。在教学过程中，如果发现学生或教师已有a，b行为时，马上可以分析其产生c行为的可能性，及时制定策略促进或制止c行为的发生。
3.4合理设置课程。
在学校，学生的课程学习是循序渐进的，而且课程之间有一定的关联与前后顺序关系。在学一门较高级课程之前必须先修一些先行课程，如果先行课程没有学好，势必会影响后续课程的学习。另外，同一年级学习同一课程的不同班级，由于授课教师、班级文化的不同，班内学生的总体成绩相差有时会很大。利用学校教学数据库中存放的历届学生各门学科的考试成绩，结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能，就能从这些海量数据中挖掘出有用的信息，帮助分析这些数据之间的相关性、回归性等性质，得出一些具有价值的规则和信息，最终找到影响学生成绩的原因。在此基础上，对课程设置做出合理安排。
3.5评价学生学习情况。
学习评价是教育工作者的重要职责之一。评定学生的学习行为，既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用，又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段，也是考查学生个别差异，便于因材施教的途径。
特别是对成绩管理数据库进行挖掘，其数据来源于成绩管理数据库，挖掘的任务就是从用户指定的数据库中以不同的角度或不同的层次上采掘出一系列的统计结果，如分布情况、关系，对比、显著性检验等，采掘结果用交叉表，特征规则，关联规则，统计的曲线、图表等表示，所以采用统计分析方法具有简单、方便、直观等优点，最为合适。
因此对学生学习行为和综合素质进行评价，一般采用模糊论中的模糊综合评判及模糊聚类的方法，对评价结果采用了对定性和定量指标加权平均算出综合素质评价得分并排名的方法，而且由于学生综合素质的评价指标是动态变化的，往往选用动态聚类法对评判结果进行动态聚类分析。
3.6评价教学质里。
教学评价是根据教育目标的要求，按一定的规则对教学效果做出描述和确定，是教学各环节中必不可少的一环。教学评价可以通过校园网收集学生对任课教师所讲授、辅导课程的意见、评价。有关学生座谈意见、学生打分评价、平时各项教学检查、相应课程期末考试班级成绩汇总等都是教学评价的内容，把这些数据要作为教师教授相应课程的档案数据全部存人数据库。
利用数据挖掘对数据库中有关教学的各项评价进行分析处理，可以确定教师的教学内容的范围和深度是否合适;选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象;讲解的时间是否恰到好处;教学策略是否得当等。从而可以及时的将挖掘出的规则信息反馈给教师，以期更好地提高其教学水平，更好地服务于学生。
4结束语。
总之，随着信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求，现在我们很难再依照传统方法在海量数据中寻找决策的依据，这就必须借助数据挖掘去发掘数据中隐藏的规律或模式，为决策提供更有效的支持。虽然数据挖掘作为一种工具，它永远也不能替代教师的地位，但是它可以为教师的决策提供科学的依据。数据挖掘技术本身就是人们大量实践的结晶，它为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。
大数据时代教学建设论文
3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据时代》读后感。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据时代》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！
张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据时代》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，身为阅读《大数据时代》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！
此次活动从寒假期间倡导读《大数据时代》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！
大数据时代教学建设论文
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”――这是《大数据时代》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。
美国是《大数据时代》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，web3・0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。
透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前――美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。
读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。
作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的.文化以及能用于教学的鲜活案例。
每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据时代》就这样在坚持中溶入我的思想。
大数据高等学校教学的论文
摘要：大数据和智慧旅游都是当下的热点，没有大数据的智慧旅游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据;智慧旅游;数据挖掘;。
1引言。
随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智慧旅游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智慧旅游发展的有力支撑，没有大数据带给的有利信息，智慧旅游无法变得“智慧”。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。2010年，江苏省镇江市首先提出“智慧旅游”的概念，虽然至今国内外对于智慧旅游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智慧旅游中的作用出发，把智慧旅游描述为:透过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象带给服务[2]。这必须义充分肯定了在发展智慧旅游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智慧旅游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智慧旅游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我国提出用十年时间基本实现智慧旅游的目标[3]，过去几年，国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是，在借助大数据推动智慧旅游的可持续性发展中，大数据所产生的价值却亟待提高，原因之一就是在收集、储存了超多数据后，对它们深入挖掘不够，没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设。
智慧旅游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。透过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，能够实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及超多部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。
大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景十分广阔，但是应对超多的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，透过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法透过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
3.3数据安全。
2017年，数据安全事件屡见不鲜，伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代，无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹，如何保证这些信息被合法合理使用，让数据“可用不可见”[4]，这是亟待解决的问题。同时，在大数据资源的开放性和共享性下，个人保密和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外，经过大数据技术的分析、挖掘，个人保密更易被发现和暴露，从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
大数据背景下的智慧旅游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智慧旅游的构建还缺乏超多人才。
4解决思路。
在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘就应被放在重要位置;在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智慧旅游大数据人才。
参考文献。
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大数据营销创新研究论文
大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用，标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化，本篇大数据论文的笔者认为，在享用大数据带来的便利同时，需要兼顾大数据带来的伦理问题。
近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展，it业又出现了一个新名词——大数据（bigdata），“大数据”（bigdata）的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革，且已在各行各业逐渐形成燎原之势，大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化，同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。
对于大数据的概念，迄今为止仍然没有形成统一的准确定义，francisdiebold是第一个提出“大数据”术语的学者，他认为：大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据，主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团（现为gartner）的分析师douglaslaney（）在研究报告中，就指出数量（volume）、速度（velocity）和种类（variety）的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的，但在此后的十年间很多企业如ibm和微软仍然使用这个“3vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见，大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司（idc）在20做的报告中定义大数据为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看，大数据的特点可以总结为4个v，即volume（数量），variety（种类），velocity（速度）和value（价值）。4vs和3vs的不同之处就是增加了一个价值，指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）对大数据的定义进行了统一：大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由于利益相关者的角度不同，因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同，但大数据的重要性却得到了一致的认同，即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态，也超出了现有的技术处理手段。
正是有了数据的爆炸式增长，大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。《nature》出版了专刊“bigdata”，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。年《science》推出关于数据处理的专刊“dealingwithdata”，讨论了数据洪流（datadeluge）所带来的机遇，同时也指出如果能够有效地利用好这些数据，人们将会得到更多的机遇，并能对社会发展产生巨大的推动作用。
国外学者danielnunan（）就指出了大数据可能会产生影响的五大领域：社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私，因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期，同时它也决定了未来商业的发展趋势，尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。
2-1营销活动将更科学化。
大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值，因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉，而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事，在20世纪末的美国沃尔玛超市中，超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中，后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布，顺便为自己购买啤酒，当然其中就用到了商品间的关联算法，而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。
2-2营销活动将更个性化。
随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高，大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化，而大数据恰好能够利用其显著的优势，从海量的数据中提取有用的信息，准确地把握客户的兴趣点，了解客户的个性偏好，因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。
2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开。
大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源，因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势，而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益，因此未来企业的营销人员的职能会发生转变，以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后发布报告称，数据科学家的需求将会持续扩大，未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。
2-4营销活动将可预测。
大数据是一场技术性的革命，海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程，而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争，谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜，因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值，而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大，能搜集全面和综合的数据，并再结合数据算法建模的使用，便能充分地挖掘数据间的相连性，从而来预测市场的发展趋势，帮助提升营销活动的'可预见性。
总之，大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候，有一个问题已慢慢引起了全世界的关注，即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。
3大数据时代面临的挑战。
3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏。
大数据的“大”是指数据量大，但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大，相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段，因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作，而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战，因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。
3-2数据的复杂化难以管理。
当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化，各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全，但这却不是一个实际的处理方案，一方面没有那么大的内存去存储；另一方面由于数据的珍贵，每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上，彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律，需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。
3-3公众和个人隐私问题日益凸显。
当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率（jacobs，），而目前这两种能力还不能有效的结合，使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上，而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如，很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售，甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等，这已给个人造成了严重的困扰。
3-4数据精准性与服务精准性不对称。
尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求，但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区，此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的，但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化，但却无法全面把握消费者的内心活动，因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”，他的购买行为是由很多因素综合决定的，可能是心理，可能是价格，还有可能是环境因素，等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字，但却很难提供精准的预测，这里面涉及了一个不可确定性因素，就是顾客的心理。
4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径。
大数据对于营销领域来说是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值，有效地提升企业的竞争力，同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此，本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。
4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为。
由于我国相对于西方发达国家来说，大数据营销起步较晚，因此相关的法律法规还不是很健全，许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说，国家是市场有序进行的保证，而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。
4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制。
由于法律仅仅是外在的约束因素，而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性，加强企业的内在道德观念，自觉的遵守道德约束。而事实证明，企业通过建立消费者隐私的保护机制，依法保障消费者的合法权益，是解决这些伦理问题的源头。（3）利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的，因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的，因为往往拒绝不了利益的诱惑，而法律的制定往往是滞后于技术的进步，人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律，事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会，因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。
5结论。
大数据与营销管理领域的结合也是时代发展的必然趋势，更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时，我们在享受大数据带来的巨大商业价值时，也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂，对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势，来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。
大数据报告
12月8日消息，第一财经商业数据中心发布的《中国互联网消费生态大数据报告》显示，中国7.1亿网民将成为潜在的互联网消费者。
80后、90后消费观念大不同。
报告显示，80后与90后作为互联网消费领域的核心消费人群，90后在线上拥有鲜明消费特征，主要的标签是娱乐至上、爱新鲜和个性化。90后在玩乐方面的兴趣广泛，既表现出对桌游、美食、夜生活的喜爱，也对二次元、游戏等虚拟领域有着更高的付费意愿。
相比较下，80后则更顾家，在互联网理财、互联网地产、电商等消费领域有显著的消费特征，是互联网消费的主力人群。从阅读内容方面看，80后更加偏爱看健身、旅游、时尚、房产等话题的资讯;购物方面看，80后也更偏爱大家电、汽车用品、童装等居家物品，由此可以看出，80后互联网消费者特征的关键词是家庭化、品质和资讯控。
网红借力电商成“吸金王”
今年电商和社交的融合成为一个典型现象。数据显示，红人经济的发展使得红人店铺的浏览成交高于一般女装店铺，近50%的粉丝有重复购买的行为，并且规模大的红人店铺比一般红人店铺转化率高出57%。可以看出电商红人的店铺具有粉丝粘性高、高浏览高转化以及销售爆发力强的优势。
便捷和品质成互联网消费核心诉求。
移动互联网的渗透和众多新应用的兴起使得我国互联网消费生态不断孕育繁衍，消费者的需求也因此更加清晰细分，便捷与品质的诉求是两大明显特征。
报告提出，消费趋势的便捷主要体现在降低门槛、资源优化、服务整合和随时随地四个特性。以滴滴出行为例，滴滴优化夜间运力资源极大满足了人们夜间个性化出行的需求。数据显示，机场、火车站、餐饮等夜间交通资源不足的地方，使用滴滴出行的偏好度均呈现上升趋势，体现出网约车满足了消费者的`交通需求。
需求“品质化”则大大促进了商家运营发展轨迹的高端化、定制化、专业化和服务化。报告数据显示，从趋势上看，飞猪三年跟团游的增幅高于自由行的增幅，且跟团游中有近8成的订单数是当地游，可以看出组件式的“diy自由行”已成为了消费者旅游出行的新风尚，同时也反映了多元化的自由行产品为消费者提供了更丰富的定制体验。
大数据报告
众所周知，铁路向来是春运客运量最高的交通工具。相比去年，由于春运火车票只能提前30天购买，火车票抢票形势更加严峻。
如图所示，2016年春节提前一个月，旅客进入购票高峰。去哪儿网大数据预测，春节将至，2016年12月15日将进入旅客春运抢票高峰，此轮去程购票高峰将和去年一样，一直持续到春节前结束。
2016年春运，互联网售票量占总售票量的64.6%，占比超过一半，其中手机app发售车票1.5亿张，售票总量比例由去年的15.7%上升至39%。去哪儿网预测，生长在互联网时代的90后将是20春运的主力军。
在火车用户画像中，选择乘坐火车回家的男女比例分别为52.5%、47.5%，其中90后人群占比高达43%，80后人群为27.8%，两者占比超过70%，成为绝对的中坚力量。
近年春运，铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市，外来人口集中，也是多条铁路线路的起始地。
一个显著的变化是，购买快速铁路车票的用户比例不断增加，选择乘坐高铁的人数占比达到了41.5%，选择乘坐城际铁路的'人群比例也达到了10.3%，整体超过了总数的一半。
去哪儿网大数据预测显示，乘坐上海出发的高铁线路人数最多，杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。
与热门出发地相对应的，重庆、上海、杭州、成都、郑州是往年国内最热门的目的地。这些城市周边铁路、公路、航空线路密集，以此作为中转目的地的旅客也不在少数，抢票难度成几何倍数增加。
非高铁、城际等高速列车的出发地，北京最为热门。不过与高速列车热门出发地不同，紧随其后的重庆、昆明、西安、郑州出发的票量与北京之间相差并不多。
二、最难买航线已经进入抢票模式多数航班恢复全价。
从2016年春运的大数据看，预定高峰期出现在距离春节20天，这一天的预订量创出近期以来的新高，与上个月同期环比增长100%。
大数据显示，2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日，已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期，全国重要的机场将进入到繁忙状态。返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。
三、85后成机票预订主力军天秤座成“空中飞人。
移动互联网时代来临，网上购票已经成为消费者最便捷的预订方式。来自去哪儿网大数据显示，选择乘坐飞机回家的旅客男女比例相近，天秤座在12星座中乘坐比例为9.8%，力压群雄。
家乡越北，越会提前购买回家的机票。去哪儿网机票专家分析，排名前十名的航线，以大机场往小机场飞为主，每天的航班数多在30班以内，是北京至广州这种热门航线航班数的三分之一。
根据去哪儿网大数据统计，北京至佳木斯的航线，在众多热门航线中并不起眼，但订票时间却比其他航线早得多，堪称最难买航线。在去哪儿网平台预订过年前三天回家的机票中，北京至佳木斯这条航线，用户平均会提前36天。从深圳回海口更早，一般提前43天。
四、十条热门空中回家路出炉平均飞行1416公里。
从热门航线看，北京-成都、深圳-重庆、上海-哈尔滨、北京-三亚、广州-重庆、深圳-成都、成都-北京、重庆-广州、北京-哈尔滨、上海-成都，这十条是往年最热门的空中回家路。
去哪儿网统计了往年春运返乡票量最高的50条航线，发现追逐梦想的人们，选择求业、求学城市距离家乡的平均飞行距离是1416.2公里，这几乎是从深圳到西安的里程。
通过去哪儿网平台订票的用户，大多选择在早上7点就坐上飞机，按照平均离家距离1416公里来计算，飞行时间近3个小时，98.8%的用户选择乘坐经济舱。
五、行李多礼物重专车成热门接送工具。
春运期间，95%的旅客会有行李箱、背包以及各种礼品出行，为了能够快速到达机场、火车站，专车接送机/站成为热门出行工具。
去哪儿大数据显示，北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。
其中，在预约时间上看，男性一般提前在出发前3.5天-4.1天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分，其预约时间在4.1天-5.6天。
从出行时段上看，4点-11点为旅客乘车去机场、火车站高峰。其中5-6点出发人群最高，高达6.9%;10-11点又会出现小的高峰，出行占比为5.1%。数据显示，使用接送机/站的用户平均行驶27.2公里，平均时长为36分钟。
统计学与大数据论文
探究式教学法是教师在教学过程中以问题为教学研究对象，组织教学内容，使学生通过对问题的了解、资料查询、阅读、思考、研究、探讨、交流和听讲，学会获取知识和应用知识，收集和辨析有效数据，系统地分析问题，获得解决问题的答案，并进行交流、评价的一种教学方法。其核心内容是通过问题的设定进而激发学生的学习热情，变被动为主动，把学生真正当成教学主体，培养学生养成创新思维模式。在摸索和探究中不断前行，从而系统地掌握课程知识内容并形成完整知识体系。
统计学原理课属于经济与管理类专业的一门必修基础课程。对构建学生基本知识体系，逐步形成分析和解决问题的方法体系尤为重要。然而该课程内容较多，包括了统计工作过程、综合指标体系、动态数列分析、指数分析、抽样调查推断、统计预测等多项内容。每一项内容均由完整的理论知识和独特的方法构成。知识点较多且晦涩难懂，学生不易理解掌握。尤其在以往的传统教学模式下，老师卖力地讲，拼命地试图将理论知识与生产生活实践相结合，却始终无法有效激发学生的学习热情。最终是“教师讲得累、学生打瞌睡”。鉴于此，我们结合经济与管理专业的非统计类专业特点，在我校四个经济与管理类专业的统计学原理教学中逐步引入“探究式教学”方法，把教学的主体定位到学生，充分挖掘学生的主观能动潜力，拓展学生的创新思维模式，增加学生实际动手能力。把教学课堂变成探究讨论场所，让传统的教学活动重新激起一个又一个的思维涟漪，收到了较好的教学效果。
一探究式教学法在统计学原理课程中的实施环节。
1问题选取。
要依据教学大纲的定位，同时又要结合非统计专业的现有实际，结合我校应用型本科的基本定位，选择难易适中且和工作实践紧密结合的内容。做到由易到难，逐渐加大难度，稳步推进，慢慢形成学生的探究思维定式。
在实施探究式教学的初期阶段，应选取单一的并能够在较短时间内完成的问题。最好是能够当堂形成结论且给学生较深的印象。随着探究问题的不断深入，结合教学大纲，问题的.选取进一步深化，逐步设置有一定探究压力但系统性不强并限定探究学习难度的问题。此时可以按照不同的抽样标准实施抽样，让各抽样小组分别观察其组内的方差水平。在此基础上一旦实施整群抽样，则误差水平可能的变动趋向。也可以就静态指标和动态指标的特点提出问题，让学生分别去对应会计课程的存量指标和流量指标，以学科之间的交叉和连贯激发学生的探究热情。等到学生逐步适应探究式学习这一新的学习模式后，教师就可以布置系统的、需要学生分组分任务在较长时间内才能完成的任务。
2布置问题。
将选取的问题布置给各个小组。小组根据问题的大小与多寡，通常5～6人为一个小组。对于较单一的问题，可以多分几个组，各组的问题不强调其唯一性，可以重复，以便于比较不同小组的完成质量。对于较为复杂的问题，可根据问题的数量和工作任务情况，先确定各组组长(初期组长可由教师根据学生的综合能力统一指定，但随着探究活动的逐步开展，组长应鼓励个人报名或学生推荐)，然后由学生根据自己的知识侧重和个人喜好选择小组成员。每一个小组承担不同的探究任务。但无论问题难易程度如何，都必须确保每一个学生分担不同的探究任务，不允许有学生轮空，也禁止探究能力较强的学生大包大揽(但不排除必要的协作)。
3迅速完成组内分工。
各组领取任务后，在较短时间内由组长在本组内根据个人的特长确定组内分工(3～5分钟即可)。制定抽样方案、实施抽样、搜集整理数据、查阅资料、分析推断、撰写报告等。对于具有共性并较为重要的知识点，应要求每一个学生都独自完成，不因分工而隔断知识体系。
4收集分工情况，据此串讲知识点，引导学生的工作方向。
教师可收集各组分工情况的书面结果，根据分工结果分别讲授各方面、各环节涉及的知识内容。讲解应详略得当，有针对性，可以打破书本固有的知识点顺序。告诉学生在各自的工作中可能涉猎的知识内容，资料查找的方向以及分析解决问题要用到的方法。说到统计指数，涉及同度量因素，就涉及了物量指标和价值指标问题，涉及派氏、拉氏指数的选取，常用的cpi确定方法同样会牵扯到基期的选择、权数的确定。因而鼓励学生去查找相应的文献资料，并进一步思索可能出现的新问题。拉氏、派氏指数分别代表了哪一种思维定势和探究趋向?指数体系的确立基于什么考量和出发点?指数体系的确立和因素分析的实际意义在哪里?等等。这种串讲，既为学生指明了工作的方向，帮助学生打开思路，同时又告知了基本的分析方法。
5文献检索，初步探究。
学生根据教师的点拨，依据各自工作任务，分头查阅相关文献资料。指导学生利用图书馆、互联网查阅相关的统计公报、统计年鉴、报纸杂志和相关学科的理论知识。并在此基础上对所持问题进行初步探究。资料文献的查阅也是一个循序渐进的过程。学生很可能在探究初期只是查阅了和问题直接相关的表象资料，而忽略了深层探究所需数据的收集，结果出现“头疼医头、脚疼医脚”的局面。
6集中讨论，相互激励，深入探究。
各小组成员在收集相关资料并形成初步意见后，可及时组织大家集中讨论。每个人均可阐述自己观点，对所选用数据资料的可信度，使用方法是否得当等，听取他人意见。讨论过程中可有效实施相互的智力激励，迸发出灵感火花，为进一步发现深层次问题，探究和解决深层问题打下良好基础。
7课堂交流、汇报。
学生在组内讨论探究的基础上，各自完成分工任务。形成统一意见后，应将成果制作成ppt文档。在规定时间内由教师组织集中进行课堂交流、汇报。由各组主讲人通过ppt演示本组工作过程和工作成果，允许组内其他成员加以补充完善。
8教师讲评。
根据各组汇报结果，教师要进行及时讲评。既要对学生的分析运用能力给予充分肯定，又要对其在方法、思路上存在的问题给予指正。指导学生及时转换思路，回归正确的探究方向。探究式教学虽能够有效激发学生的探究热情，但由于学生认识问题和所学知识的局限性，极易形成学生“钻进去、出不来”。问题的叠加效应可能会打击学生探究热情，或导致“不可知论”。教师的及时讲评和肯定，是进一步引导学生回归探究学习正途的指南针。
二探究式教学法在应用中应注意的几个问题。
探究式教学可以很好地调动学生的学习积极性，最大程度激发学生的探究创新活力，提升教学质量和强化教学效果。但是在实际应用时必须注意以下几个问题。
探究式教学从表面看是把探究学习的主体转化为学生，但实质上绳子的另一端是教师。教师的备课、引导、启发在整个教学环节中起着至关重要的作用。教师的备课任务不仅不能削弱，而且更应该得到加强。从问题的选取设定到最后的验收讲评，教学的主线仍然紧握在教师手中。哪些问题可以选来作为探究目标，什么样的问题可以实施分组讨论、协作完成，都需要教师精心设计。这就需要教师具备完备的知识体系和对教学方法的综合把控能力。需要教师不断充电并择机走向生产实践一线，了解学科发展动态，始终站在学术发展前沿。
2探究式教学需要教师的及时引导和启发。
在实施这种教学方法的初期，由于学生对新的教学模式一时难以适应，会因各小组组织不力，学生无从下手，不了解整个教学活动的核心内容，而产生畏惧情绪。因而教师要及时地加以引导，为学生指明工作的方向并及时答疑解惑。教师可以利用常规教学课堂平台，也可以利用互联网的相应沟通平台或手机飞信、微信等方式，收集学生意见和问题并及时给予指导，将学生引导到独立探究、合作探究的学习环境中，逐步形成探究式学习的良好氛围。
3探究式教学仍需要传统的课堂讲授模式加以配合。
对于学科的基础知识、基本概念我们很难将之归为探究式问题。加之学生在接收一门新的课程知识时往往出现短暂的不适应。因而教师仍要利用讲堂这一平台向学生讲解基础知识。教师在讲授这些内容的时候应着力使用启发式教学方法，多列举实例，多提出问题，逐步培养学生思考问题的能力，并产生探究问题的冲动和欲望。进而实现从传统教学模式向探究式教学的自然过渡。
4探究式教学课后占用时间较多，容易加大学生的学习负担。
教师要合理安排探究式教学内容。挑选有针对性和实际意义的内容作为选题，并适度调整教材体系中的相关章节。做到教学有重点、探究有实效。把一些容易理解和掌握的知识交给学生自我消化，或由教师使用传统方式串讲带过，把核心知识且具有探究的条件和意义的章节认真组织学生探究学习。避免全面开花、拘于形式，结果造成学生到最后劳神费力、难有所获。
统计学原理课程内容较多，结构复杂且难懂。但却是经济与管理类专业学生必修的一门方法论学科，在整个学科知识体系中占有重要位置。传统的课堂讲授模式无法激发学生的学习热情，很难收到良好的教学效果。实施探究式教学法，可以充分调动学生主观能动性，培养学生学习探究的良好习惯，为今后的实际工作和终身学习奠定基础。教师要先弄清楚探究式教学的真正意义，对探究式教学的实施环节、问题的选取、节奏的把控、效果的评定有着全面而深刻的认识。欲使探究式教学能够实现预期教学目的而非只是“标新立异”，则需要教师不断充实完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。
大数据背景下生物医学论文
《普通高中英语课程标准（实验）》指出，高中英语课程的总目标是使学生在义务教育阶段英语学习的基础上，进一步明确英语学习的目的，发展自主学习和合作学习的能力；形成有效的英语学习策略；培养学生的综合语言运用能力。对于处在海峡西岸的英语教师更应该深刻领悟体会实践《课程标准》，一切为了学生的发展，真正提高学生的综合语言运用能力，培养实用型海西建设者。以下是笔者平时教学过程中使用新教材后的点滴体会。
一、调查研究。
学生从初中升入高中，进入了崭新的学习阶段，他们对英语充满了新鲜感，对英语老师也充满了好奇心。所以，我们应该抓住这一契机，充分研究学情。首先，笔者对两个班级103位学生进行了问卷调查。调查显示72.8%的学生对高中英语教学内容充满了兴趣；67.3%的.学生对高中英语学习方法不清楚；90.1%的学生对英语老师充满了好奇心。89.6%的学生学英语的目的不明确。调查结果表明，端正学生的学习态度，指导学生的学习方法很有必要，同时，教师与学生的情感交流也与学生学英语的热情程度息息相关。
二、上好高中英语第一课。
大数据分析
美国国家标准和技术研究院对大数据做出了定义：“大数据是指其数据量、采集速度，或数据表示限制了使用传统关系型方法进行有效分析的能力，或需要使用重要的水平缩放技术来实现高效处理的数据。”我们认为大数据价值链可分为：数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。
虽然这些传统的分析方法已经被应用于大数据领域，但是它们在处理规模较大的数据集合时，效率无法达到用户预期，且难以处理复杂的数据，如非结构化数据。因此，出现了许多专门针对大数据的集成、管理及分析的技术和方法。
布隆过滤器：其实质是一个位数组和一系列hash函数。布隆过滤器的原理是利用位数组存储数据的hash值而不是数据本身，其本质是利用hash函数对数据进行有损压缩存储的位图索引。其优点是具有较高的空间效率和查询速率，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器适用于允许低误识别率的大数据场合。
hash法，其本质是将数据转化为长度更短的定长的数值或索引值的方法。这种方法的优点是具有快速的读写和查询速度，缺点是难以找到一个良好的hash函数。
索引：无论是在管理结构化数据的传统关系数据库，还是管理半结构化和非结构化数据的技术中，索引都是一个减少磁盘读写开销、提高增删改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要额外的开销存储索引文件，且需要根据数据的更新而动态维护。
trie树：又称为字典树，是hash树的变种形式，多被用于快速检索，和词频统计。trie树的思想是利用字符串的公共前缀，最大限度地减少字符串的比较，提高查询效率。
并行计算：相对于传统的串行计算，并行计算是指同时使用多个计算资源完成运算。其基本思想是将问题进行分解，由若干个独立的处理器完成各自的任务，以达到协同处理的目的。
传统数据分析方法，大多数都是通过对原始数据集进行抽样或者过滤，然后对数据样本进行分析，寻找特征和规律，其最大的特点是通过复杂的算法从有限的样本空间中获取尽可能多的信息。随着计算能力和存储能力的提升，大数据分析方法与传统分析方法的最大区别在于分析的对象是全体数据，而不是数据样本，其最大的`特点在于不追求算法的复杂性和精确性，而追求可以高效地对整个数据集的分析。总之，传统数据方法力求通过复杂算法从有限的数据集中获取信息，其更加追求准确性；大数据分析方法则是通过高效的算法、模式，对全体数据进行分析。
[2]黄晓斌，钟辉新.基于大数据的企业竞争情报系统模型构建[j].情报杂志，20xx（03）.
大数据报告
今年，火车票预售期由春节前60天缩短至30天。昨天下午，去哪儿网通过对60多万条飞机航线、50余万条铁路客运线进行大数据计算，对外发布了《春运大交通数据报告》，为回家旅客提供参考。报告显示，20春运期间，预计铁路车票中高铁占比将超4成;航班出发最集中的日期是年1月24日，十大难买票航线中，北京占了一半。同时“怡起回家”福利通道已开启，将为旅客提供最高金额达100元的火车票减免优惠券等多项福利。
火车票。
超四成人将坐高铁。
铁路向来是春运客运量最高的交通工具，据去哪儿网大数据预测，2017年12月15日将进入旅客春运抢票高峰，此轮去程购票高峰将和去年一样，一直持续到春节前结束。
今年春运，铁路最热门的出发地集中在北京、上海、成都、重庆和杭州。这些城市多属于超一线和新一线城市，外来人口集中，也是多条铁路线路的起始地。一个显著的变化是，购买快速铁路车票的用户比例不断增加，选择乘坐高铁的人数占比达到了41.5%，选择乘坐城际铁路的人群比例也达到了10.3%，整体超过了总数的一半。乘坐上海出发的高铁线路人数最多，杭州、长沙、北京、广州的票量紧随其后。
飞机票。
北京飞佳木斯特难买。
2017年春运出发最集中的日期是2017年1月24日，已经进入了乘飞机回家旅客的人数峰值期，全国重要的机场将进入到繁忙状态，返程高峰则从大年初六即2017年2月2日开始。
北京至成都、深圳至重庆、上海至哈尔滨、北京至三亚、广州至重庆、深圳至成都、成都至北京、重庆至广州、北京至哈尔滨、上海至成都，这十条是往年最热门的空中回家路。据去哪儿网大数据统计，北京至佳木斯的航线，在众多热门航线中并不起眼，但订票时间却比其他航线早很多，平均会提前36天。而从深圳回海口更早，一般提前43天，堪称最难买航线。记者注意到，在“春运期间十大最难买线路”中，北京起飞地就占了一半。
接送站。
4点到11点为乘车高峰。
春运期间，95%的旅客会有行李箱、背包并携带各种礼品，专车接送机/站成为热门出行工具。北京、成都、深圳、上海、三亚、广州、昆明、西安、哈尔滨、厦门等10个城市成为去哪儿接送机使用率最高的城市。
在接送机/站的用户中，25至35岁年龄段人群最高，占比48%，35至45岁占比也超过两成。在预约时间上看，男性一般提前在出发前3.5天至4.1天预订接送机服务;女性用户明显准备更加充分，其预约时间在4.1天至5.6天。
从出行时段上看，4点至11点为旅客乘车去机场、火车站高峰，其中5至6点出发人群最高，高达6.9%;10至11点又会出现小的高峰，出行占比为5.1%。
发福利。
买火车票最高减100元。
由华润怡宝饮料(中国)有限公司和去哪儿网发起的2017“怡起回家”春节活动于昨天正式启动。即日起至2017年2月11日，旅客打开去哪儿网app找到“怡起回家”专题可以参加红包抽奖，覆盖去哪儿网旗下机票、火车票、汽车票、接送机租车、度假、门票、酒店等全线产品。
其中，活动力度最大的是乘坐比例最高的“火车票”，活动为旅客提供了最高金额达100元的火车票减免优惠券，并可直接用于购票抵扣，还有千张“1元机票”秒杀、4000份车车代金券、4万份出游保险等多种优惠。过年期间，旅客还将享受到国内外12条免费度假线路、3万份怡宝定制红包和1万份出游保险的额外奖项。
相关。
北京至昆明高铁首发。
记者从北京铁路局获悉，自2017年1月5日起，北京将首开昆明、福田和绍兴方向高铁列车，北京西至昆明南最快旅行时间较现行直达特快压缩约21小时，实现“朝发夕至”。
铁路部门提示，为了配合此次运行图和下一步春运运行图的调整，12月30日以后的火车票预售期调整为30天。按此计算，今日最远可以买到2017年1月4日的火车票，有出行需求的旅客，可登录中国铁路客户服务中心网站或通过车站窗口、火车票代售处、拨打北京铁路局订票电话(95105105)购买车票。
列车调整。
首开北京西至昆明南g403/4次、g405/6次高铁列车2对;。
首开北京西至福田高铁列车2对，g71/2次、g79/80次;。
首开北京南至绍兴北高铁列车1对，g39/40次;。
增加1对北京南至商丘g1567/8次高铁列车;。
延长3对快速列车运行区段：北京西至桂林北k21/2次延长至南宁;保定至南京k849/52/49、k850/1/0次延长至上海;天津至大同k608/5次延长至朔州;大同至秦皇岛2604/1次改为朔州至秦皇岛。
大数据报告
4月6日，联合交通部科学研究院对外发布《第一季度中国主要城市骑行报告》。该报告以ofo出行大数据为参考，首次采用城市骑行指数作为评估指标，对北京、上海、广州、深圳、天津、南京、西安、杭州等20座国内一二线城市的共享单车发展水平进行评估排名。
可以发现，在单车使用水平、节能减排水平、健康贡献水平、停车设施水平、服务环境水平和社会文明水平六个方面，每个城市的表现各有不同。行业专家分析称，该报告对透视我国城市慢行交通发展现状、追踪共享单车行业发展、推动智能绿色城市建设事业起到参考作用。
18~45岁人群成共享单车主要用户西安广州最男人、天津昆明最均衡。
报告显示，18~45岁人群成共享单车骑行的主力用户，占比接近90%，其中30岁及以下群体占比达到55%，30~45岁占比约35%。由此可见，共享单车的用户不仅覆盖年轻群体，也受到了中年群体的广泛认可和使用。
同时，在用户男女比例分布中，不同的城市区分为了两大派系。一个是以西安、广州为代表的五座城市成为了“最男人”的共享单车骑行城市，男性用户占比达到55.90%~59.70%，较高于女性用户。而以天津、昆明为代表的五座城市则成了“最均衡”的共享单车骑行城市，男女比例在48%~52%之间，可以说基本相差无几。但综合来看，女性用户占比能达到45%左右。
中国城市整体骑行水平53.6分空间巨大综合指数六大榜单昆明东莞上榜。
报告显示，20第一季度中国城市整体骑行水平为53.6分，其中北京以84.3位居榜首，上海、成都分别以79.3分和65.1分紧随其后。除此之外，深圳、昆明、杭州、广州、南京、厦门、福州、武汉等八座城市也高于平均分，城市骑行水平较为领先。
而53.6的整体骑行水平虽然较满分100分来看属于偏低水平，但考虑到年初共享单车才迎来一波的快速发展，诸多方面尚不完善，例如城市停车设施的建设，北京、上海、杭州三城虽然达到13分以上，但其他20座城市停车设施平均得分仅为7.55分，远低于满分20分。未来，随着共享单车的健康发展、城市停车设施的建设、服务环境的提升等因素逐步完善，分数还将进一步上升。
报告同时给出“2017年第一季度主要城市六大榜单”，北京位列“停车设施相对完善”、“节能减排贡献最大”、“政府服务环境最好”三个榜单之首。昆明则成为“最爱骑共享单车的城市”，东莞成为“我骑行·我健康”的榜首城市。
城市文明程度杭州12.9分排第一20城q1累计骑行5.93亿公里。
报告针对社会文明程度，对各城市对共享单车的友好度进行了评分，杭州市以12.9分排名第一，南京、西安分别以12.75和12.22排名第二第三，北京仅以9.94分排名第九。在服务环境水平评估中，北京以满分15分位列第一。近期，全国各地陆续出台了针对共享单车的管理办法，如上海出台了《共享自行车服务规范》，成都推出了《成都市关于鼓励共享单车发展的试行意见》。
报告显示，我国20座城市第一季度累计骑行5.93亿公里，相当于绕地球14794圈，日均累计骑行距离为659万公里，相当于地球赤道的164倍。不仅如此，20个城市第一季度人均累计骑行消耗热量6840千卡路里，相当于燃烧掉1.8斤脂肪。
共享单车缓解城市交通出行难问题。
数据统计，从1995年至，随着民用汽车保有量从1040万辆攀升至1.9亿辆，自行车的.保有量却从6.7亿辆，急剧下降至3.3亿辆。汽车成为代步工具的同时，给城市交通和生态环境也带来了极大压力，城市居民的出行成本急剧上升。
专家认为，共享单车+公共交通的出行模式，正逐渐替代家用汽车+步行+公共交通的出行模式，快速发展中的共享单车正改善着我国城市居民的出行模式，也对我国交通新体系建设产生深远影响。
大数据分析
数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。
(二)数据2.0时代。
2.0时代开始于20xx年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。
(三)数据3.0时代。
又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。
随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。
(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者。
传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。
(二)大数据时代企业精准营销成为可能。
在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。
(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”
传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。
京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的'规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的jdphone的计划。
jdphone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。
(一)数据分析要树立以人为本的思维。
“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。
(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾。
大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。
(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造。
单纯的企业内部数据已经无法满足今天市场上顾客多样性的需求，大数据的共享已经迫在眉睫。首先，可以通过扩展常规上下游渠道的数据。例如京东与上游供应商的合作。其次，与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体数据是外围数据的一个重要来源。但是如果只是搜集并没有把数据与企业本身营销策略或者数据发布者建立联系，那么数据就没有发挥其应有的价值。最后，虚拟人脉交换获取数据。比如建立企业自媒体收获粉丝获取数据等。
[1]岳占仁.大数据颠覆传统营销[j].it经理世界，20xx，17.
[2]单华.大数据营销带给我国网络自制剧的思考――以《纸牌屋》为例[j].青年记者，20xx，26.
[3]魏伶如.大稻萦销的发展现状及其前景展望.辽宁大学新华国际商学院.
大数据的冷知识大数据冷知识
但没人做过。
每个人都以为其他人做过，
因为每个人都声称自己做过。
这个比喻为尚处在萌芽幼齿阶段的大数据蒙上了一层有趣且暧昧的意味。
在本次sdcc(中国软件开发者大会)上，一些真枪实弹地做过大数据的高中生行业精英，向小伙伴们普及了一些有趣的冷知识。
大数据的隐秘魅力就在于，他比你都了解你。你以为你每次按下手机按键的动作都是一样的吗?哈哈图样图森破。
来自今日头条的技术副总裁杨震原告诉童鞋们，他们正在测试的“黑科技”，恰恰能从你点击按键的时间和手指面积，推测出你当时的情绪。你的漫不经心、愤怒或者感动，都能够成为后台为你推送何种消息的依据。未来，如下场景可期：
那么这种“恰到好处“的情绪拿捏和大数据有什么关系呢?实际上对你情绪的推测是建立在对你多次正常点击的记录之上的。这种行为数据甚至在你还未意识到的时候，就“出卖”了你的情绪。
今日头条技术副总裁杨震原在分析一个按钮的平均触摸时间。
银行每天的交易账目流水的统计数据，并不是大数据，而每个用户在拿号之后等待了多久才排到，有多少用户骂娘，有多少用户过于焦急愤而离去，这些真正的行为才是大数据。
杨震原又举了今日头条在应用中的另一个例子。
实际上，你在一篇文章的什么位置停留多久，然后划动了多远，在新的位置停留了多久，是否看了评论，看了几条评论，都可以按顺序被记录下来。接下来就是通过算法评估读者的兴趣所在。
csdn创始人蒋涛也特别提到，美国电商平台wish正是用大数据的方法，根据每个人的数据不同，“看人下菜碟”地推荐你可能喜欢的货品，三年时间已经发展成北美最大的电商之一。
所以，一个悲伤的消息是：未来如果你要隐藏自己的身份，不仅仅要变装易容伪造指纹，甚至连点击手机，查看文章的习惯都要改变了。
如果要想知道有多大比例的人喜欢gv，那么只需要做好抽样调查就可以了，没有必要对所有人进行调查。但是如果你想要推销宅腐的周边智能硬件产品，则需要逐个排查每个人“独特”的兴趣爱好。
所有数据一个都不能少，这就是所谓的“全量加工”，这些数据的制造者正是各大厂商利润的源泉。
360商业产品首席架构师刘鹏是一名网红，他在很多场合都强调：全量加工才是大数据。他说，涉及到个性化推荐、计算广告、个人征信这些场景，大规模的计算就是无法避免的。
从技术角度来说，之所以大数据可以做到这么精准，也主要得益于技术的进步。感知设备被丰富地用在五花八门的硬件上，使得以前无法记录的数据，现在都可以被记录了。
大数据应该交给机器做决策，而不是交给人做决策。
这种洋溢着对人类深深不信任感的论断同样来自于刘鹏。在他眼中，大数据是为机器提供的食粮。而能够驾驭大数据的人类基本只有两种：数据科学家和统计工作者。
it企业中养一群科学家的可能性为零。而人类的判断往往基于宏观、战略，不可能有精力做到“因事而异”。相比之下机器的判断比人类更加细致。比如为每个用户比如画像、贴标签。所以，要想把大数据利用透彻，愚蠢的人类还是暂时靠边站吧。
“数据”这两个字，天然给人一种完美而且精准的感觉。在这方面，大数据要挑战你的底线。作为数字广告领域的大牛，刘鹏强调，大数据可以存在半一致性这样模棱两可的属性。换句话说，允许数据错误和丢失。
纳尼?错误的数据也是好数据吗?没错。由于数据量巨大，而且分析半天往往没什么有用的收获(价值密度低)，分析者往往需要选取一些特征数据做加工，而对于这些特征数据，也许还要简化之后再加工。所以最终大数据要达到的结果是难得糊涂，却一针见血。
所以，如果有人向喜爱人民网的你推荐草榴的时候，先不要发火，你可能只是大数据的一个错误罢了。
如果你是一个鲁莽的人，最想知道这个情况的无疑是你的汽车保险公司，想必你的保费会居高不下;如果你是一个谨小慎微的人，最想知道的也是保险公司，因为它可以用打折的保费吸引你投保。
在你身上，甚至存在一个精确的“岀险率”数字。这个听上去很惊悚的数字恰恰是保险公司利润的来源。因为不掌握这样大数据的个人，是无法计算自己的岀险率的。保险公司恰恰利用这种信息不对称，给一个岀险率是万分之一的人开出了千分之一的保价，相当于赚了十倍的利润。
数据比它看上去的样子更险恶，这是大数据业内人士的普遍共识。即使隐去了你的姓名电话等等敏感信息，只保留你和其他人联系的记录，熟悉你的人完全可以猜到你的身份。目前大数据的安全性，在他人的恶意之下，显得力不从心。
隐私问题，制度只能解决20分，剩下的80分要靠技术进步来解决。
刘鹏如是说。期待市场倒退到前大数据时代，似乎没有希望了。
如何精确统计出有多少人喜爱苍井空，有多少人喜欢武藤兰，但是又不泄露到底是谁喜欢苍老师，谁喜欢武老师，这是目前大数据的最前沿研究。
有关大数据的政策再严格，没有一套可靠的保密技术，数据的安全都是无从谈起的。隐私算法、数据脱敏、数据隔离。都是研究的方向。在此之前，各位的大数据还都在相对危险的状态。这也是为什么目前法律没有禁止数据买卖，而各大巨头却不敢将数据出售的原因。当然，大数据库市场价目前比较低也是一个重要的原因。