大数据时代现状精选(九篇)
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第1篇：大数据时代现状范文
公共教师是高职院校教师队伍的主要组成成分。为了更好地分析公共教师的情况，这里针对高职公共教师的专业发展特c和面临的问题进行了调查。为了提升高职院校学生的发展质量，增加他们的就业优势，这里结合高职公共教师的发展困难提出了相应的应对措施。
一、大数据时代高职公共教师专业发展现状调查
调查结果显示，大数据时代我国高职公共教师的专业发展现状如下：
1.教学情境方面。就该方面而言，大数据时代将高职公共教师所处的教学情境变得更加复杂。大数据时代背景要求高职公共教师具备良好的教学能力以及丰富的学科知识。而当前我国高职院校公共教师在教学情境方面的调查结果显示：约23.19%的公共教师认为自身的教学能力不足以满足当前学生的学习需求；19.58%的高职公共教师在公共课程教学中出现了无法解答学生提出问题的情况。
2.学科身份方面。相对于高职院校中的专业课教师而言，公共教师的地位相对较低。由于他们无法直接满足高职院校的提升学生就业率需求，因此公共教师在继续教育、职业发展动力等方面表现出良好的缺失。调查结果表明：31.84%的高职公共教师形成了中等程度的职业倦怠感；20.36%的高职公共教师表现出较为明显的缺乏学科归属感倾向。这种数据表明，当前我国高职公共教师在学术以及职业方面的专业发展水平较低。
二、大数据时代高职公共教师专业发展困难调查
通过对我国多所高职院校公共教师实际情况的调查，得出以下几种问题：
1.教学方法问题。在大数据时代，高职院校可以从随时从移动智能终端、计算机等设备中获得即时信息。这种变化使得高职院校学生无法适应传统的教学方法。我国高职公共教师虽然察觉到了学生的这种需求，但由于受到传统教学观念以及自身能力等因素的影响，他们应用在公共课程中的教学方法种类相对较少。
2.信息化教学能力问题。大数据时代为高职教育带来了翻转课堂、微课等多种不同的信息化教学课程。这种基于信息化操作能力的教学课程对高职公共教师的信息化教学能力提出了较高的要求。调查结果显示：年轻公共教师占高职院校公共教师的比例不足18.73%，而年纪较大教师的计算机技术、操作能力以及接收新事物的能力相对较差。能够灵活应用上述几种信息课程的高职公共教师占比约为37.51%。
3.公共教师角色问题。大数据时代要求高职公共教师将自身的角色从传统的教学角色转化成结合学习与教学的复杂角色。而事实上，当前我国高职院校中已经完成这一角色转换过程的公共教师比例不足67%。因此，在实际的公共课程教学过程中，约33%的高职公共教师无法满足学生在个性化学习、问题提出与回答等方面的要求。
三、大数据时代高职公共教师的专业发展措施
根据上述情况，在后续发展过程中，高职院校需要通过以下几种措施的应用，促进公共教师的良性发展，间接促进各类公共课程教学质量的提升：
1.公共教师教学能力培养措施。在实际教学过程中，高职院校应该在促进公共教师角色转换的同时，利用各项培训措施提升公共教师的教学能力。对于学生而言，该措施的利用可以提升他们在公共课堂上的地位，公共教师教学能力的提升会他们学习质量的提高产生积极的促进作用。
2.公共教师数据素质培养措施。数据素质是大数据时代对公共教师提出的主要要求。因此，在实际的教学工作中，高职公共教师应该将数据意识应用在教学准备、教学过程等多个环节中，通过学生学习偏好、知识学习速度等数据的收集，得出有针对性的公共课程优化方案。
3.公共教师交流、继续教育机会提供措施。高职公共教师专业发展是一项系统工程。单凭公共教师自身的努力很难实现专业发展目的。针对这一现象，高职院校应该为公共教师提供充足的交流机会，使得公共教师能够通过与本学校专业教师、其他公共教师的交流和沟通，获得良好的专业发展经验。除此之外，高职院校还应该通过继续教育机会的提供，增加公共教师的职业发展动力。对于高职公共教师而言，继续教育培训机会的提供能够显著提升其工作积极性，上述机会的应用可以显著提升专业教师的教学能力，间接促进专业发展目的的实现。
4.公共教师自身观念优化措施。除了外部因素之外，优化公共教师不合理观念也是一种提升高职公共教师专业发展水平的有效途径。对此，高职院校可以利用竞争要素、大数据时代学生的多样化学习需求等内容，扩展公共教师的思想和观念范围，帮助公共教师形成恰当的观念认识。应用这种措施之后，高职公共教师会不由自主地增强对专业发展的重视，通过主动学习实现提升专业发展水平目的。
结论：调查结果表明，当前我国高职院校公共教师的专业发展主要面临信息化教学能力不足、教学方法掌握及应用水平低、角色转换困难等问题。为了提升公共课程的教学质量，促进高职院校学生的良性发展，高职院校需要针对公共教师应用提供充流、继续教育机会、培养教学能力与数据素质等措施。
参考文献：
第2篇：大数据时代现状范文
>> 大数据时代的互联网金融发展研究 基于大数据分析的互联网金融风险预警研究 基于互联网金融平台的大数据挖掘研究 基于大数据的互联网金融征信体系建设研究 探索基于互联网金融平台的大数据挖掘 大数据在互联网金融风控中的应用研究 大数据时代的互联网金融风险研究 大数据分析下的互联网金融风险预警研究 大数据时代互联网金融对传统商业银行的影响研究 大数据时代的互联网金融盈利模式创新研究 大数据时代银行应对互联网金融冲击的转型方式研究 基于互联网大数据的农产品流通途径研究 “互联网+”驱动下基于物联网及大数据的温州跨境电商发展策略研究 互联网金融实质为大数据之争 大数据揭秘 互联网金融诈骗渐热 大数据征信，互联网金融发展支点 大数据为互联网金融预警 大数据技术凸显金融互联网价值 互联网、大数据与金融科技 大数据可助力互联网金融风控 常见问题解答 当前所在位置：
[2]王珊，王会举，覃雄派，周@.架构大数据：挑战、现状与展望[J].计算机学报，2011，10：1741-1752.
[3]曹少雄.商业银行建设互联网金融服务体系的思索与探讨[J].农村金融研究，2013，05：54-58.
[4]陈一稀.互联网金融的概念、现状与发展建议[J].金融发展评论，2013，12：126-131.
[5]罗明雄，唐颖，刘勇.互联网金融[M].北京：中国财政经济出版社，2013.
[6]吴军.大数据时代的银行业经营[N].中国城乡金融报，2014-01-22A03.
[7]马曙光.以大数据思维迎接互联网金融时代[N].中国城乡金融报，2014-03-14A03.
第3篇：大数据时代现状范文
一、大数据及其意义
大部分传统的统计方法只适合分析单个计算机存储的数据。而目前大数据的环境包括以下要素。1.流数据：数据快速地不断涌来，现有存储设备和计算能力难以应付这种数据流（比如欧洲高能粒子对撞机所产生的数据，每秒钟可以达到500TB）。2.磁盘存储限制：数据已不能完全存储在内存中，需要硬盘存储。3.分布存储状态：数据分布存储在多个计算机中。4.多线条状态：数据存储在一个计算机中，多个处理器共享内存。大数据的发展就是对数据产生的机制进行探索，将所产生的数据转变为人们所需要的知识，进而对相关政策的制定产生影响。这个过程是一个漫长的过程。一个小孩子随着年龄的增长可能会掌握更多的单词，但是根据一个孩子的年龄确定他掌握的单词多少则并不科学。进一步来说，大数据有记录保存自然与社会现状的功能。现在大家收集着海量数据，尽管他们还不清楚如何分析大量的数据，但是他们相信需要保存现今社会经济高速发展的过程，期待着今后能够分析和解释这段历史。还有些人将百岁老人的血液和其他各种生物的标本等存放在冰箱里，他们认为当今的技术还不足以测试和分析这些资源，期待今后更先进的测试技术能够做到。大数据就如同自然和社会的血液那样记录着社会的现状和发展过程。17世纪望远镜以及显微镜的发明使人类看到了以前从来没有看到过的宇宙空间和微生物，扩大了人类对自然的基本认识。大数据就像“望眼镜”和“显微镜”那样，使得人们能够通过数据来观察和分析自然、经济、社会的现象。借助于互联网数据，可以及时了解疾病的疫情、科学的动态、社会的动态。谷歌借助频繁检索的词条能及时判断流感从哪传播，哪些人可能已经感染了流感。大数据将形成自然和人文社会的历史长河，不但能用于探索当代的科学问题，将来也可以用于研究人们食用转基因食品对子孙后代的影响等追踪研究问题，为未来留下当前的历史资料。
二、大数据带来的变革
时代的进步有赖于大数据的发展，大数据的发展给时代变革增加了更多的不确定性。就当前研究来看，数据的搜集很大程度上依靠所研究问题的出现来推动其向前发展。不过在不久的将来，随着大数据时代的到来，人们对于问题的研究将会由“数据”来驱动。例如，如果我们想去某地旅行或出差，会首先查询目的地的交通情况、天气情况以及住宿情况等信息，但是将来我们可以根据所查询的数据信息来决定所要去的目的地。在古希腊时代，当时的哲学家无所不知，号称百科全书，到了文艺复兴时代，随着学科的不断细化，不同学科出现了各自的专家。随着大数据时代的到来，大百科全书式的人物将有可能再次出现，而不同领域的专家的权威性将被逐步消弱，随着大数据的不断发展，很有可能会逐渐将学科专家消亡掉。例如，随着计算机专家和统计学家对数据的搜集越来越多并且处理能力不断增强，他们将逐步成为生命科学方面的专家。再比如，如果我们掌握了足够数量的相关专业书籍和日文译本，就算我们对日文一无所知，我们也可以采取有效的方法将所需要的中文翻译成为日文，因为我们有很多非常可靠的翻译软件，如谷歌翻译软件等。大数据已经在各个领域和学科得到了应用，例如医疗领域，大数据可以指导人们健康饮食，适时进行身体检查，并且确定检查项目，帮助医生对患者进行疾病诊断等。
三、大数据时代统计学专业教学现状
随着科技的不断发展和进步，人们获取信息和数据的途径也发生了很大的变化，电子商务的发展和各种多媒体信息技术的飞速发展和应用，给传统的统计学应用和教学带来了机遇的同时也带来了非常大的挑战。一方面，由于各种信息和数据的不断涌入，人们在被动搜集着各种数据。统计学的教学也需要不断探索新的模式。另一方面，人们在被动接受数据的同时也在主动搜集数据信息，不同学科有不同的数据需要。例如经济学领域的专家每天都在搜集各自的调查数据和观察数据，而自然科学领域的专家学者则不仅搜集宏观天文数据，还在搜集微观基因数据。不同的人们搜集数据的方法也各不相同，有的在实验室通过试验进行数据搜集，有的人则通过网络进行数据搜集和研究。对于当前大数据给统计学带来的挑战，美国科学院“大数据分析委员会”给出了分析，他们认为这些挑战在于对不同格式和结构的数据的处理方面、对于数据来源的追踪方面、对于共享数据的安全性问题和完整性问题方面、对于样本异质性和偏倚性处理方面、在对问题进行处理时的决策和分析方面以及对分布式和并行式在开发时的算法方面的问题等。国内相关部门也对这一问题进行了研讨，最早一次是2012年5月在香山召开的“大数据科学与工程”会议，第二次是在2013年5月召开的对于大数据原理以及发展前景的探讨会，并同时制定了相关的科研计划。但关于大数据背景下统计学专业教学的探索还非常稀缺。
四、统计学专业课程改革
针对以上所述大数据时代的特点和变革意义以及目前统计学专业教学的现状，本文进行了相应的初步探索。
（一）改革的总体思路
将现有的统计学顶级杂志或著名文献中的成熟的大数据分析方法逐步凝练，形成教学内容；将使用R软件中的函数包实现这些大数据分析方法。
（二）改革的具体内容
1.在《数据挖掘原理与方法》课程中引入大数据分析方法及其R语言的代码实现。2.在《非参数统计》课程中引入多元非参数统计方法（诸如多元符号、多元秩、多元符号秩等）、非参数回归模型、半参数回归模型及其R语言的代码实现。3.在《回归分析》课程中引入回归树、boosting回归、bagging回归、随机森林回归等用来处理大数据的回归方法、高维回归变量选择方法（比如LASSO回归、动态LASSO回归等）及其R语言的代码实现。4.在《多元统计分析》课程中引入高维统计分析方法及其R语言的代码实现。5.在工科《概率论与数理统计》课程中引入R语言的代码实现。
（三）改革的主要创新点
第4篇：大数据时代现状范文
1大数据时代高职院校实现学生管理信息化必要性
关于大数据时代高职院校实现学生管理信息化必要性，应从适应信息时展、提升高职办学质量等方面分析，具体可参考以下内容。第一，适应信息时展。随着现代网络及信息技术的发展，社会政治、经济、文化等领域的工作进入大数据时代。对于高职院校学生管理工作而言，相应网络信息技术的应用是时展的必然趋势。简而言之，实现高职院校学生管理信息化，不仅是高职院校的主要任务，还可为学生管理工作提供重要的管理手段。第二，提升高职办学质量。探析我国教育事业的发展历程，相应的教育理念及方法随着时代的发展而不断更新。在大数据时代，学生兴趣及特点与时代紧密联系。如此，传统学生管理模式就难以适应现代学生的个性化及创新化特点。简而言之，实现高职院校学生管理信息化，不仅可以针对学生特点及需求进行科学化管理，还可提升高职办学水平及质量。
2大数据时代高职院校学生管理信息化的建设现状
关于大数据时代高职院校学生管理信息化的建设现状，应从大数据管理体系、信息化程度、信息化意识等方面分析，具体可参考以下内容。第一，大数据管理体系。随着高职院校的发展，就会产生相应的数据及信息变化，具体体现于新生入学所带来的数据更新。探析高职院校的信息管理现状，尚且采用分散式的信息管理方法，该方法很容易引发学生信息紊乱的问题。同时，各部门信息管理工作欠缺条理性，并未形成统一的数据信息，且难以保证数据信息的准确性。第二，信息化程度。在学生信息管理工作中，高职院校的相关管理制度不完善，欠缺针对性、系统性的决策能力，且学生信息管理工作主要依靠人力进行。在学生信息管理过程中，将不断产生新的信息，除却文本信息外，还包括网页、图片、视频等多种形式的信息。若学生信息管理不规范，就容易出现学生信息混淆现象[1]。第三，信息化意识。探析高职学生管理工作，应包括学习管理、基本信息管理、生活管理等方面，相应工作的开展需要投入大量的重复性劳动。由此，为提升学生管理工作效率，高职院校实行了信息化管理，以解决学生管理工作内容杂乱的问题。然而，由于高职院校欠缺大数据管理的专业人才及专业技术，难以体现学生管理信息化建设的价值。
3大数据时代高职院校学生管理信息化的实现路径
3.1构建大数据体系
对于高职院校而言，每年新生入学都带来了大量的信息，加快了学生信息的更新速度，进而增大了信息录入的工作量。相较于同类学校，高职院校若要凸显学生管理优势，应采用大数据管理技术。由此，高职院校应转变传统的学生管理思维，并构建大数据体系。具体而言，对于高职院校领导层而言，应明确学生管理信息化的建设方向及目标，并组建大数据体系建设团队，且该团队应实现各部门及各成员分工，同时，具体化相应的工作任务及负责范围，并以此为依据建立健全岗位监督制度及工作审核制度[2]。探析大数据管理特点，相应管理对专业人才及专业知识的要求较高，故而高职院校应加强对大数据技术型专业人才的培养。只有以此为基础，才能健全大数据的管理及使用，进而完善大数据的管理制度及使用制度，以规范大数据管理者的管理工作。在学生管理工作中，高职院校应考虑学院之间的区别，对学生信息进行统一录入及管理。同时，为保障学生信息的规范性使用，高职院校应健全相应的规章制度，以规范学生信息管理工作。除大数据平台的使用技术外，大数据管理人员应深入了解各学院学生信息管理现状，明确各学院之间教学及管理工作的区别，进而对学生信息进行针对性的管理。
3.2运用交换共享平台
对于高职院校而言，其大数据交换共享平台应包含该院校所有信息，从日常教学到生活管理，从新生入学到学生就业，从后勤管理到教务管理，只要与学生信息相关，都应纳入大数据交换共享平台。由此，依托大数据交换共享平台，院校各部门就可规避信息不对等问题，可保障学生信息的共享性与沟通性。为保证学生信息的全面性，大数据信息管理者应实时上传并及时更新相应学生信息数据，使大数据交换共享平台具备实时详尽的学生信息，进而促进学生管理工作。在上传学生信息时，应以信息所属类别为依据，对相应学生信息进行区分及核查，切实保证信息的条理性及准确性。探析我国高职院校的大数据库建设现状，已取得了阶段性的管理成果。例如，依据学生各科学习情况及校园活动参与情况，就可分析学生的兴趣爱好，进而对学生后期学习课程进行科学合理的设置，并为学生兴趣爱好发展提供诸多有利条件。例如，在学生档案管理及奖学金管理层面，各专业班主任依托大数据库，可建立学生不同时期的档案，其中就包括贫困生入学申请表及学生各科目的考试成绩，为学生奖学金及助学金的发放提供信息依据，进一步提升班级管理工作效率。
3.3培养学生管理队伍
对于高职院校而言，为保证学生管理工作的顺利进行，应建立一支学生管理队伍。在学生信息管理工作中，学生管理队伍应树立学生管理信息化意识，并加强信息化学习，以深入了解信息化知识及信息化操作流程，进而提升学生管理队伍的信息化水平。通过大数据交换共享平台及大数据库的使用，学生管理队伍就可对学生管理的日常事务进行合理规划，并掌握学生各方面信息，进而促进院校对学生的全面了解。由此，为提升学生信息管理工作效率，学生管理队伍应开展多样化的交流活动，与各学院各班级管理者进行交流及沟通，以及时发现学生管理工作中存在的不足之处，进而解决相应问题，以促进院校教育事业的发展。探析高职院校大数据平台的管理现状，学生管理团队若要开展学生信息管理工作，就会受到平台使用层面相应专业能力的限制，进而难以达到良好的使用效果。如此，对于学生管理团队，高职院校应定期组织大数据专家座谈会，对大数据平台的管理及使用知识进行讲解，使学生管理团队逐渐掌握大数据平台的管理方法及使用方法。此外，之所以培养学生管理队伍，是因为高职院校应实时了解各学院，这也是院校在学生管理工作中必不可少的工作内容。
4结语
综上所述，在高职院校学生管理工作中，各学院及各专业教师应在大数据平台建设过程中探析学生管理信息化的实现路径。经过以上分析可得，应组建大数据体系建设团队，并培养大数据技术型专业人才，进而建立健全岗位监督制度及工作审核制度；应保证大数据交换共享平台学生信息的全面性，并致力于大数据库建设；应定期组织大数据专家座谈会，以促进学生管理队伍深入了解信息化知识及信息化操作流程。
参考文献
第5篇：大数据时代现状范文
【关键词】大数据；财务风险管理；管理模式构建
1引言
随着时代的发展，21世纪的初期，人们便迎来大数据时代，数字信息正在逐渐改变人们传统的生活方式，也为企业决策提供了重要的依据。企业想要在竞争激烈的市场环境中脱颖而出，对财务风险工作的管理务必加以重视，顺应大数据时代的发展潮流，积极开展有效的财务风险管理工作，利用大量完整的数据信息，促使企业管理人员采取有效的决策以发展企业。因此，企业应该从自身的实际情况出发，结合内外部的有力条件，为企业的发展提供一个良好的大数据环境。在如今这个大数据时代，每一个企业都应该紧随发展潮流。在大数据的影响下，越来越多的企业对财务风险管理进行研究创新。比如电力企业有效利用资源计划（ERP）系统，将其运用到财务管理中，使得财务管理工作与互联网科技紧密结合。便于企业结合大数据技术对财务风险及时进行监控。大数据不单单是指数据的规模，这更是一种新颖的思维模式，即网罗大量的数据并进行归纳分析，以此为基础对国内外的行业现状作为深入的研究并提出相关建议。
2大数据技术对企业财务风险管理的影响分析
2.1改变传统财务数据处理方法
在大数据出现之前，财务管理人员只能依靠手工记账等传统方法来处理财务数据，在账簿整理装订等工程上需要花费大量的精力和时间，很可能会增加检查、返工等大量不必要的麻烦，严重影响工作进度。现住许多企业在大数据技术的帮助下可以快速获得需要的财务数据，不再受时间和地域的限制。此外，企业在建立数据库时使用不同的数据终端，可以保证每一个数据库都互不影响，在进行分析工作时再彼此整合。企业需要进行数据分析时，可以利用大数据技术对所需要的财务数据进行整合，使用云计算将大量数据进行筛选，为以后的风险控制和经营决策提供数据支持。
2.2新建财务预算管理系统
财务预算对企业的经营规划具有重要作用，但是长期以来，多数企业没有科学的财务数据处理分析技术。在大数据时代，企业可以采取大数据和云计算等科学技术来构建一个交叉式财务预算管理系统，对财务数据进行快速处理，不仅可以进行企业内部分析，而且可以与外部不同企业进行对比分析，从而推测企业资金流动向。
2.3推进内部控制建设
企业要想在竞争激烈的市场环境中脱颖而出，须积极建设财务风险管理和内部控制。在大数据时代，企业引入大数据技术并建立数据监控中心，以此来对数据进行实时观测和追踪并能得到数据的分析结果。与此同时，企业可以充分利用大数据技术建立一个专门处理数据信息的系统，来获取及时准确的分析结果，使企业能够及时规避风险，从而作出对企业发展有利的经营决策。
3目前大数据技术在企业财务风险管理应用中的困境
3.1大数据财务风险管理系统的安全性较低
传统财务管理系统需要实名验证方可进入并使用和处理数据，因此数据的安全性相当高。但在大数据时代下，获取财务数据的途径多种多样。用户在如百度、搜狗等公共的网络寻找网络信息时，存在一定的风险，一不小心便可能丢失隐私，暴露个人信息。其次，财务信息在大数据时代交流频繁，在互动交流的过程中很可能发生密码被破解、源代码流失的情况，因此企业财务信息的安全性十分低。
3.2大数据财务风险管理的技术难度增加
大数据技术为企业带来了更精准的财务数据并提高了财务工作的效率，但大数据自身多元复杂的结构特点给企业财务数据的管理技术带来了巨大的挑战。一方面，大数据时代企业掌握数据不再局限于企业本身，相反财务数据来类型复杂多样、来源渠道更是丰富，可能来自不同行业、不同地域甚至是不同国家。如此一来，数据的不同表达方式使得数据结构比传统财务数据更加复杂。另外，如今的网络数据推陈出新的速度快，其中大量数据的准确度都有待考察，这需要企业及时采取有效措施来提高财务管理的技术水平，对市场的财务数据的真伪进行正确的辨别，保证财务工作能够有效进行。
3.3对于财务人员的技术知识储备的要求增加
随着大数据时代的到来，当代企业的财务系统可以覆盖多地区、多行业，将多个领域中的数据统筹建立成一个数据共享中心，这个就要求财会人员不仅要永远传统的财会知识，还要有数据分析和处理能力。
4加强大数据技术在企业财务风险管理活动中运用的政策建议
4.1加大财务管理系统的安全建设力度
面对数据丢失的风险及网络黑客的攻击风险，企业只要加大力度建设绿色安全的数据网络，及时净化网络环境并对其进行实时监控，及时更新和维护防火墙等安全保障系统也尤为重要，对木马等病毒及时查杀和阻隔，确保财务信息安全不外露。
4.2加大对财务风险管理的信息化建设力度
企业只有顺应大数据发展的时代环境，积极开展信息化建设的工作，提高核心竞争力才能在众多竞争队伍中脱颖而出。企业要重视对大数据平台的管理工作，确保平台安全和谐，对数据的使用进行规范并做好相应的监督工作。同时要注重财务系统等信息软件的创新和升级，使工作工具能够适应时代的变化，保证财务工作有效进行。
第6篇：大数据时代现状范文
>> 大数据时代部队思想政治教育创新发展的思考 网络环境下高校思想政治教育的创新发展探讨 大数据时代高校思想政治教育的契合现状与思路创新 大数据时代下高校思想政治教育方法的创新 大数据时代高校思想政治教育的创新研究 高校思想政治教育模式在大数据时代的创新 大数据时代的思想政治教育方法的发展与创新 高校思想政治教育创新发展对策研究 文化传承创新与思想政治教育的创新发展 新时期高校思想政治教育管理模式的创新发展 高校思想政治教育创新发展的两个要素契合问题探讨 新媒体背景下高校思想政治教育方法的创新发展研究 大数据时代高校思想政治教育模式创新探讨 大数据时代高校思想政治教育工作创新研究 大数据时代高校思想政治教育创新研究 浅谈思想政治教育的创新发展 浅析中职学校思想政治教育模式的创新发展 浅析当代中职生思想政治教育的创新发展 论大数据时代背景下的高校思想政治教育 大数据环境下高校思想政治教育的创新方式研究 常见问题解答 当前所在位置：l.
[5] 寻找通往未来的钥匙[N].人民日报，2013-02-01（23）.
[6][8] 胡树祥，谢玉进.大数据时代的网络思想政治教育[J].思想政治教育研究，2013（6）：60-61，102.
[7] 大卫芬雷布.大数据云图如何在大数据时代寻找下一个大机遇[M].杭州：浙江人民出版社，2013.
[10] 魏贺.大数据告诉你，阅兵火了哪些词[EB/OL]. [2015-09-03]（2015-09-15）..
[12] 杨军.互联网己经成为意识形成交锋的主战场[EB/OL].[2016-01-08]（2015-10-12）http：//ccyl. /.
第7篇：大数据时代现状范文
【关键词】大数据；房地产；信息共享
一、引言
随着大数据时代的到来，大数据的数据特征及挖掘潜力为各行各业的发展带来新的机遇，庞大的数据体量，高速运行及实时更新的海量数据包含许多碎片化信息，对房地产信息服务而言大数据时代的到来给传统信息服务带来新的发展视角，而对数据信息共享的研究将推动房地产信息服务的发展。
大数据的核心要义在于预测，通过数据的处理与挖掘对所掌握信息进行有效预测的前瞻对每个行业都具有不可小觑的作用。面对大数据时代带来的机遇与挑战房地产行业面领着转型，李战怀等人提出基于大数据的特征从建立大数据库的视角实现大数据的运用，比较系统的提出理论构架，董迎选从房地产市场调控着手对房地产信息进行统计分析。本文基于大数据数据特征对房地产信息共享展开研究。
二、创新房地产信息服务模式
信息服务的依托由“样本”扩大到“总体”，舍恩伯格在大数据时代中阐述对大数据思维变革 第一部分就提到“不是随机样本，而是所有数据”，这便是样本的扩大，要求“更多”。在大数据背景下房地产信息服务只有打破传统的信息不对称局面才能推进房地产行业的转型与变革，面对庞大的数据资源新型房地产信息服务模式下应实现数据的公开化、透明化，将数据信息共享达到数据资源最优化配置，同时在此过程中政府应参与到房地产信息服务的建设中，积极发挥政府信息调控作用开放相应的信息，建立完善的公共信息机制同时构建信息监督机制，形成制约，促进市场健康发展。数据范围的扩大及公开化一定程度上减少了信息获取成本同时避免了由于信息外露造成的信息获取成本不公平问题，促进市场公平，通过信息的相互交换不同角色各取所需将数据资源利用最大化，合理优化数据资源，但在对信息数据的挖掘与应用方面则体现专业素养的差距，大数据体量庞杂，看似毫无关联的数据却隐含着大量的市场信息，通过数据处理分析提取出的市场信息对决策有着重要影响，这便要求分析者有敏锐的市场捕捉能力去寻找所需要的数据，同时也促进市场公平竞争机制。
三、科学的房地产研究方法
2009年谷歌研究人员Ginsberg等发表关于流感趋势论文，自此之后大数据受到广泛关注，近年来各个领域学者、企业也在不断研究大数据，各个行业都在积极与大数据接轨，房地产行业也站在大数据的浪尖上寻找转型出路。对数据分析、市场分析得出大数据的重要性，分析大数据特点对行业未来发展趋势进行展望，但并未提出如何将大数据真正的运用到房地产行业，并未提出系统的研究方法及运用技术改变现状。对房地产大数据的研究过程中，可通过构建数据模型将看似无关的数据进行整合得出相关性，实现“不是因果关系，而是相关关系”思维模式的转变，不局限于传统的因果关系的研究而注重其内在关联，挖掘深入的市场信息。
四、建立合理的数据共享交易机制和定价模型
这是大数据理论的创新，为大数据资产的实现有重要的意义，这部分问题的研究将解决如何将大数据真正的应用到房地产行业中，真正实现与房地产行业相结合促进行业的发展与改革。大数据库的建立可由政府机构建立并开放相关公共信息，完善公共信息资源体系的建立，大数据库的使用分为政府部门账号、企业账号及个人账号三种类型，分别实现政府部门数据、企业数据及个人数据之间的共享，涉及内部核心数据共享则可通过系统平台根据数据重要性程度进行交易定价，同时参考专业人士对数据的重要性判断。在信息共享过程中还应建立监督机制，对所共享数据进行监督管理，避免恶意共享虚假信息扰乱市场机制。在此过程中政府应发挥积极作用，在提供相关数据共享的同时发挥引导角色，制定相关法律法规规范数据使用对数据共享进行法律层面的严格把控，同时企业应秉持公平诚信的态度保障共享数据信息的真实性，促进数据交易市场的良好氛围，降低企业信息成本达成共赢。
五、结语
本文通过大数据时代下的数据信息，结合大数据特征对房地产信息共享问题进行研究，从大数据视角出发对数据共享问题进行简单探讨并提出若干观点，文章虽有不足之处仍希望可供相关人员进行参考学习。
参考文献
[1]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域――大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，27（6）：647-57.
[2]李战怀，王国仁，周傲英.从数据库视角解读大数据的研究进展与趋势[J].计算机工程与科学，2013，35（10）：1-11.
[3]，吕欣.以大数据辅助房地产宏观决策[J].宏观经济管理，2014，8（34-6）.
[4]董迎选.简析房地产市场调控中的房地产信息统计[J].时代金融，2014，4（213-4）.
[5]舍恩伯格 维 迈.大数据时代[M].浙江人民出版社，2012.
作者简介
第8篇：大数据时代现状范文
关键词：大数据时代；高校；财务管理
中图分类号：F24 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）23-0114-02
一、高校财务管理现状分析
近几年，在大数据时代到来的同时，国家进一步对高校实施放宽政策，高校办学和经营的自控权加大，其财务活动朝多样化、复杂化发展，其财务管理建设也进入攻坚期。而财务管理又是高等学校有效运行和寻求发展的重要内容，大数据运用与高校财务管理若不及时有效对接，势必影响财务管理效率和服务质量的提高。目前我国高校财务管理系统比较落后，所采用的ERP等信息手段大都属于事后处理，众所周知，事前和事中控制更能起到管理的作用。而传统的高校财务管理模式已经不适应大数据背景下的要求，以至高校财务管理出现了各式各样的新问题。可以说，当代高校财务管理环境对高校财务工作提出了更多层次、更高标准的要求，切实在此环境下提升各项数据的处理及应用水平，对高校财务管理变得日益迫切和重要。
1.财务软件不能满足当代高校财务管理要求
会计信息系统的出现，将财务人员从繁重的传统手工记账中解放出来。其中的基础财务数据均是由财务人员对原始凭证的“翻译”实现，收集到的数据经过二次加工，再根据相应需要进行传递和汇总形成数据库。这一数据库中主要为结构化数据，现有的会计信息系统已能很好地支持此类数据所属的财务工作，而非结构化数据的价值往往被忽略，巨大数据源中的丰富价值没有被充分挖掘，造成信息不对称，经济业务全貌没能很好地展现。比如，高校教研人员采购设备后，财务部门根据发票遵循真实性原则登记入账，但此过程不能反映购买价格变动的原因，是采购人员和供应商利益协调结果，还是市场发生新的变动。又如，对学生缴费与否虽然可以直接获取信息，但高校无法通过财务数据查找原因，不能对学生准确分类和评价，也不能判断是否为恶意欠费，给高校财务管理带来了难题。由此可见，传统单一的数据整合方式与高校财务管理的长远发展不相匹配，现有的财务软件不能满足当代高校财务管理的要求，高校急需一个将结构化数据与非结构化数据统一整合的渠道。
2.财务管理模式亟待变革
随着数据爆炸规模的不断扩大，通过大数据的管理和应用，一些商业企业已经逐步将大数据技术同企业活动相互关联并取得一定成效。但高等学校由于诸多原因，未能利用好大数据下的“大财务”。高校财务管理模式在会计核算、财务控制、财务决策支持几个层面均有缺陷。当前，许多高校的财务会计流程仍把工作重点放在事后保障、事后算账中，财务部门和其他相关部门缺乏及时有效的沟通。虽然引入了信息技术进行预算编制、财务分析、资金管理等工作，但工作质量并没有得到显著提升，甚至有财务失控现象；况且高校财务报告主要倾向于服务国家教育部署，很难反映真实的办学竞争力。外部大环境的变化和自身财务管理模式弊端的双重压力，加之很多高校财务人员的大数据应用能力不高，造成了高校财务管理工作效率低下的困境。
3.财务数据服务水平不尽人意
基础数据是高校财务管理工作的源头，基础数据的有效处理无疑是财务管理工作的重要保证。但是，高校在基础数据的收集、筛选、辨别方面仍不能达到全面高效的水平，海量的数据价值密度低，财务与非财务数据并存，给这一环节带来了诸多挑战。同时，由于高校财务数据多、财务管理流程复杂，经过加工的二代数据在其流转传递过程中没有充分考虑到财务信息损失的可能性，不符合当下对财务信息的综合性要求。另外，在数据的披露与输出环节，高校财务管理部门只关注财务分析报告的输出，往往忽略获取数据使用者行为结果反馈，以对自己提供的财务数据的形式和内容做出调整。要满足大数据时代下高校对财务数据更广泛的需求，必须对财务数据服务进行变革。
二、大数据时代下高校财务管理变革
大数据已然以猛烈的态势向各行各业袭来，也必然给高校财务管理注入新的生命力。大数据时代的到来为改善我国高校财务管理的的现状提供了可能性，我们以此为契机，为高校财务管理的变革提出以下几点建议。
1.运用大数据技术辅助财务软件
在一项经济业务中，原始凭证为已经发生的事件提供了较为详尽的信息。而会计信息系统应用于财务管理之后，反而突出了一些弊端，如原始单据、合同、影像等非结构化财务数据无法在数据库中反映出来，这些数据背后的价值也被忽略。在结构化数据处理系统形成一定模式条件下，立足于高校财务管理的长远发展，为了打破传统会计信息系统的局限，运用大数据技术对结构化和非结构化数据进行筛选，同时注重数据的共享与兼容，将成为解决这一问题的有效途径。在大数据时代，有效利用数据仓库、数据计算、数据架构和数据共享等技术，把分散储存在各自部门数据库的结构化和非结构化数据相互关联，运用工具重新整合分析，组建相应绩效评估小组，对各项资金投入以及财务政策做出客观的分析，最终出具财务分析报告。这将更好服务于财务分析报告的使用者和决策者，财务管理也能在高校发展中越来越受重视。
上文对高校财务管理现状分析中学生缴费的实例，就可以很好地用大数据技术解决。运用ID3算法（一种基于信息熵的决策树学习算法），并针对其缺陷进行一定程度的改进，可以得到有关学生缴费欠费的最终决策树。之后，根据不同缴欠费情况，准确判断出学生是否为恶意欠费，并及时做出相应决策，使高校财务管理有序进行。
因此，对于高校财务管理的其他方面，同样可以由专业人员设置合理的大数据应用方案，逐步从单一的财务管理体系向综合财务管理体系转变。
2.探索高校财务管理新模式
首先，既然决定引进大数据技术，就要做到物尽其用。在财务管理模式更新上也大可应用，以减少此项举措在软硬件设备更新和淘汰上带来的投入浪费和重复建设。针对高校财务管理“事中”控制薄弱的问题，建立财务实时共享平台，将高校内部各学院及职能部门数据和接口标准统一。比如，同一信息在不同部门处理时，按照同一数据规则进行转化，使得各部门间能及时进行数据共享和交换，减少资源浪费，并实时全面掌握财务动态。以往有用友ERP公司为我国交通运输企业提供财务共享服务方案并取得成功的案例，高校也可建立财务共享平台，以对高校经济业务实行精细化、准确化管理，有效减小财务失控风险。比如对科研经费，从申请立项、预算、审核到最后经费支出，财务部门都应严格审批，要对实际业务信息准确核实，避免因核实不到位引起财务问题。大数据时代的财务人员，必然需要具备更大的知识储备和更高的专业技术，有时甚至需要实时分析数据价值能力。这就要求他们除了扎实的财务管理能力之外，更要更新自身知识体系，深入了解大数据的内涵和发展，掌握财务大数据的处理能力和技术。不仅如此，高校管理层也要看到大数据技术的重要意义，培养大数据管理意识，定期请专家对财务人员进行培训，建立复合型财务管理团队，以期能够有效地收集、整理、分析数据，并从中提取有用的关键信息，再对其进行数据加工，使大数据管理参与到财务决策中。
3.完善财务数据综合处理水平
高校财务管理工作在实效性上有所欠缺，一个重要的原因就是无法对基础数据进行快速有效的分析。大数据技术的特点就是能够对数据进行集中的处理和分析。首先，做好基础数据的收集后，应根据基础数据的完善程度，建立相应的基础数据库，重点做好基础数据的管理工作；然后，利用SPSS软件手段，对基础数据进行统计分类，并对每一类数据总结特点精准定位，提高财务数据质量，并关注财务与非财务数据的归类，将非财务数据中的关键信息筛选整合，弥补财务数据只能表达货币数字的不足。
经过筛选的数据，在加工过程中要严格把控有效信息的流失，建立完善密集的数据传递中心，形成统一规范的数据传输机制。最终输出财务报告后，更要保证持续性追踪服务，从报告使用者的行为决策或反馈信息关联分析自己输出的财务数据在内容和形式上的缺陷，或是向报告使用者提供更为全面的数据证明。
需要注意的是，大数据应用的风险与机遇并存，高校作为社会公共服务性质的单位，财务数据又是极为敏感的数据，因此要有数据安全意识，在数据处理的各个环节，结合会计信息系统的经验，合理设置使用权限，为高校财务数据管理保驾护航。
三、总结
本文只是对大数据时代高校财务管理的浅显探讨，有很多重要方面还未涉及。但作者深信，高校财务管理已然卷入大数据时代潮流，大数据的思维和技术必将在高校财务管理工作中发挥巨大作用。无论是结构化与非结构化数据、财务与非财务数据的整合和价值挖掘，还是财务精细化管理、数据共享或传递输出，都必将调整相应财务工作安排并有效管理数据资源，带来高校财务管理的历史性变革。高校更应注重财务人员大数据能力的培养，这会是高校的另一大隐形资源。但同时不能忽视对财务数据的安全保障，避免因数据流失损害到高校的财务安全。
参考文献：
[1] 许敏.e时代高校财务管理新模式探索―高校财务管理一体化[J].时代金融，2015，（11）.
[2] 柯明，王润统.浅谈大数据对财务信息化的影响[J].财会研究，2014，（9）.
[3] 王艳.基于大数据的高校财务管理思考[J].管理观察，2014，（25）.
[4] 韩丹丹.大数据时代下高校财务管理如何做好基础数据的分析[J].财会学习，2015，（18）.
第9篇：大数据时代现状范文
一、大数据背景的概述
（一）大数据背景的优势
大数据的时代为企业带来更多的机遇，促使企业更深层次的重视数据信息所反映的本质，深层次的挖掘数字信息的能量。经济全球化意味着我国企业不仅仅面临国内企业的竞争，更面临国外企业抢占市场的危机。面对国内市场一时涌入大量的数据信息，传统的企业财务管理水平已经不能应对现今的市场。企业财务部门需要更为高效、精确的处理大量数据信息的能力，企业领导根据数据信息所反映的现状，从而估测未来市场的发展趋势，结合企业自身的发展现状，选择最佳经营方案和正确决策，为企业更好、更快的发展创建良好的数据平台。
（二）大数据背景的劣势
大数据时代在为企业带来更多新机遇的同时，也为企业带来更多的新挑战。大数据时代在为人们带来便捷的同时，也对人们的隐私权提出挑战，企业财务管理收集信息时也经常会触及人们隐私权的问题。在这个时代中人们的隐私经常侵害，很多数据信息的采集都是为被人们许可，甚至有些组织直接出售人们的信息，直接侵害人们的隐私；除此之外企业在面临大量数据信息的时候，要意识到收集的数据信息也存在虚假信息或表面信息，其所得出的结果很有可能具有片面性，甚至是虚假性，很容易误导企业领导做出错误的决策。
（三）大数据背景对企业的要求
企业财务管理面临大量的数据信息，其应该意识到对于数据信息处理的工作不是一个部门或者传统的工作方式就可以胜任或解决。企业财务部门应该注重部门之间的协作，并对其数据信息的分析结果进行共享，促使企业各个部门对企业经营的现状有一个深刻认知，确保各个部门做出对企业最佳的决策，确保各个部门协作企业高层领导引导企；面对数据信息大爆发的现状，传统的企业财务管理已经不能应付庞大的数据信息。目前我国数据信息处理的方案仍处于探索的阶段，会计与估值方案应与科学技术巧妙结合，成功掌握市场的变动和发展趋势，财务人员应熟练掌握相关先进的会计软件和具备数据统计的工作能力，为企业创建完善的数据信息库。
二、大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革
（一）企业财务管理理论的挑战
企业财务管理理论主要是以非金融企业为主体，着重讲述财务理论与金融工具相结合对财务资源的统筹、组织与配置，实现财务资源的科学、合理、利率最大化的目标。现今大数据、互联网和云计算的市场经济环境为企业财务管理理论提出新的挑战，其包括现今财务管理理论是否符合当下的企业财务管理实践活动，股东价值的提升路径和财务风险评估的精确性和预测性，企业财务管理论框架完善性等。从企业财务管理理论与财务管理实践不相符的角度出发，使其财务学理论出现失误，这些挑战从侧面反映出企业财务管理需要创新与突破，消除其局限性和落后性的负面影响。
（二）大数据背景下企业财务管理体系的创新
大数据背景下企业感受来自国际上新技术、新理念、新突破等多方面的压力，为了促使我国企业财务管理赶上国际水平的大步伐，我国应该鼓励企业财务管理不断创新。目前我国一些大型企业已经意识到企业财务管理创新的重要性以及其研发的方向性。财务管理理论中“大司库”的新概念被人们提出，大司库是指利用管理统一、集中结算、多渠道融资、风险管理等方式对现金进行管理，降低企业金融风险和提高企业价值。以中国石油为例，其大司库项目的实施，从观念创新的角度分析是从资金集中管理到司库管理再到大司库管理。2000年中国石油实施资金的集中管理，实现规范资金收支、提高资金使用效率、降低资金成本、扩宽融资渠道等目标。随着我国经济飞速发展，资产的扩展和经济全球化的程度不断加深，显出资金集中管理的落后性和局限性、2009年提出建立司库项目，从之前的被动管理转变为主动管理、战略管理和超前管理。在大数据的背景下企业财务管理建立“大司库”体系，实现统筹管理金融资源和金融业务，并有效控制金融风险，促进企业更加适应大数据的时展。
三、大数据财务管理的要点
大数据背景下庞大的数据信息、高效的处理能力、不稳定等特征对企业财务管理提出更为严峻的要求，企业迎接新的挑战和发生巨大的变革，创建这个时代特有的“大数据财务管理”。
（一）企业价值内涵和驱动因素的变化
企业财务管理的最终目标是企业经济利益最大化。传统的财务管理经常将企业价值与市场价值混淆，造成企业财务管理以企业市场价值为参考依据。现代化的财务管理纠正企业价值的内涵，企业价值是企业实际利润、现金和净资产等因素共同决定。但是大数据背景下，国际股价与国内市场存在很大的差异，不能仅凭企业利润、现金和净资产来估算企业价值，还要对企业综合竞争能力、商业模式发展潜力、创新能力等多方面进行评估。这些评估需要根据企业筹资来源、资金投入，网络数据信息等方面的数据。利用大数据、互联网和云计算等深度挖掘数据信息的能量，为企业创造更大的价值，由此可知企业收集、处理和预测数据信息的能力是企业市场竞争的主要内容。
（二）大数据财务管理边界化的消除
大数据时代为企业数字化、网络化和智能化提供优良的发展环境。大数据时代的数据共享特征为企业总公司和子公司之间的信息共享与交流提供便利。企业内部的数据信息能够互通有无、整合归纳，使企业财务管理与企业项目联合统筹管理，模糊企业财务管理与项目管理的便捷，实现数据集中管理，是企业大数据管理的必要条件，也是企业现代化改革的主要内容之一。
（三）投资决策标准的变革
企业投资决策直接影响企业近期或长期企业的发展状态，因此企业必然要确保企业决策的正确性和前沿性。大数据背景下传统的投资项目评估法已经不能适应大数据时代的市场变动，货币的之间价值随之波动，很有可能造成企业决策的失误，尤其是现金流小和未来现金流不定的投资项目更不能选择这一评估标准。大数据和互联网实现现金流的全程监控，能高效获取精确的数据信息；其次是在大数据的背景下“现金流”少或未来现金流不定，企业根据企业资源来源与投资和发展前进的估算可以较为精确的确定现金流。
（四）企业财务风险管理的重新构建
企业财务管理中财务风险的有效控制是其管理的主要内容，实现风险评估和风险防控。显然传统的财务风险管理并不适应大数据下的企业发展。风险评估过程中企业上下级领导的交流由于权利的限制，沟通较为顺利，但是部门之间的交流存在一定的障碍，企业应利用大数据、互联网和云计算加强部门之间的沟通，并建立部门之间沟通的意识，真正发挥数据信息功共享的功能，为企业财务管理提供科学可靠的数据依据，有效预测以及评估企业项目风险。
