大数据时代数据分析精选(九篇)
前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的大数据时代数据分析主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。
第1篇：大数据时代数据分析范文
[关键词]大数据；高校图书馆；数字资源建设；信息共享
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.04.128
[中图分类号]G258.6；G250.73 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）04-0-02
0 引 言
随着经济全球化的发展，我国科学技术水平有了快速的提高，计算机互联网技术在社会生活中的应用日益普遍，深刻影响着人类社会发展进程。人类社会已开始进入大数据时代，大数据的发展有助于促进图书馆的数字化进程，既为图书馆数字化进程带来了机遇，也让图书馆面临挑战。作为信息文献的储备场所，高校图书馆在互联网背景下对数字资源有强烈的需求。利用互联网资源对相关数字资源进行传送，其形式丰富，生动形象，例如：视频、声音或图片，能刺激读者的阅读兴趣，深受广大读者和学生的喜爱。高校图书馆数字资源建设中，要深度挖掘数字资源的价值。这样，高校图书馆能丰富和扩大获取信息的途径，还能在不同层面、不同角度满足用户对信息资源的需求，对于建立高效图书馆服务系统有极大促进作用。因此，高校图书馆数字资源建设，要充分挖掘和利用数据的信息价值，促进高校图书馆数字资源建设的全面发展。
1 大数据的涵义和特点
1.1 大数据的涵义
大数据是互联网时代的一种信息资产，在对其进行处理之后，能对人类社会生活形成非常重要的观察力、决定力。挖掘数据的信息价值已成为当今社会的研究热点，国家也给予了高度重视，社会各界都对其广泛关注和讨论。大数据在信息数据容量方面非常大，信息资源也很丰富，并且在不断的变化增长中。大数据的核心价值并不是储存丰富的信息资源，而是要对有核心价值的、能够创造社会生产力的数据进行专业处理，数据处理后所产生的社会效应也要能够保证。当前，大数据的处理和应用通常与云技术相结合，组成一定的分布结构，然后被上传网络数据库进行存储。
1.2 大数据的特点
1.2.1 大数据信息数据非常丰富
互联网信息技术的发展，决定了信息增长的速度也在不断提高。计算机信息技术的发展在很大程度上方便了用户，也有利于信息共享效率的提高。在当前网络环境下，用户对数据信息的需求在不断加大，这在多方面刺激了大数据的增长和发展。视频影像、图片图像及文件等以不同形式的数据出现在人们的工作生活中，数据在真实有效表达人们社会需求方面作用日益明显，形式也更为丰富，数字资源数量也处于不断增长变化中。
1.2.2 数据结构繁多，变化较快
互联网时代的数据形式非常烦琐，且随着计算机信息技术及科技水平的发展不断变化。网络交流平台处于快速发展中，且形式丰富多样，这也导致人们对数据的需求日益增多，数据的形式也更为繁琐和复杂。例如：一些数据的形式就是非结构化或半结构化的。对数据处理的表现主要是利用结构表，将其储存在相关数据库中。如果科技水平和社会的发展促进数据产生改变，就要把原始数据信息上传到相关的交流平台上。
2 大数据时代图书馆数字资源建设分析
2.1 创新建设观念，确立正确的数字资源建设理念
虽然数字图书馆具备健全的结构化数据管理方式，但其在数据管理方面的方式并不合理，有待提高。在数字资源管理方面，图书馆应该在读者尤其是大学生读者需求的基础上进行数字资源建设，要注重数字资源有效性和及时性，掌握处理各种元数据处理技术，并且对相关数据和文献资源进行储存和保护，确保用户能够对相关资源进行搜索。建立数据资源丰富的及新型分布类型的资源库，对数据进行处理。同时，高校图书馆要积极转变管理观念，资源设计要做到有组织、有规范地进行，真正实现图书馆资源的数字化。同时，图书馆工作人员可以将一些闲置的信息进行加工处理，还可将一些期刊、书籍以及学术论文进行科学整理，建立信息资源检索功能，从而满足读者的不同需求。另外，高校图书馆工作人员还要注重创新数据搜索方法，在科学分析及高级处理等方面进行技术创新，采取全程跟踪的方式对全部数据建设进行监督，保证图书馆数组资源的共享及多元化发展。
2.2 特色数据资源库的建设
高校图书馆建设特色资源库，要依据标准型、时效性、完备性及计划性的原则，注重信息共享的实现。建设数字资源的重点是要注重资源库的组织构成。因此，在对特色资源库设计建设过程中，要注重导航、字段检验以及资源连接等方面的问题，要根据自身发展需求设置相关数据库网站和代码，才能从源头为客户提供一站式服务。同时，在元数据设计相关方面，要对不同类型的数据资源进行详细描述，保证满足用户的需求，例：关于视频文件、互联网数据资源、电子图书及相关资源位置标注等方面，对文献、参考文献资源及元数据相关资料进行标引，并将相同数据库的资料科学整合，避免错误，提高检索效率。
2.3 创建可视化数据分析，进行智能化管理
高校图书馆数字资源建设，要对电子阅览室中的数字进行系统地估计和整理。在对大数据技术采用的基础上，在检索书架上设置RFID装置。这样，当读者对相关资料和信息进行搜索时，就可以通过技术处理等方式对数据进行挖掘，根据用户需求，为读者提供有效的形式和内容。按照用户对书目的阅读率，及时调整相关文献的数据信息，对数据进行可视化分析。例如：图书馆工作人员可以利用处理研究模型、估测模型及其故障维护模型等技术对数据进行第一时间的处理，将用户需求量大的资源进行整合，把重复的数据去除，并根据读者需求不断对数据资源的深度和范围进行拓展，合理利用数字资源，避免浪费。另外，在对数字资源购买时，要对自身数据库的内容进行综合考察，对所购资源要做到挑选细致，购买所需求的资源。
2.4 扩大专业人才队伍建设，设计个性化的数字资源
人才是大数据时代高校图书馆进行数字资源建设的重要方面，要不断扩大自身人才队伍建设，并积极加强工作人员的培训，提高其技术业务能力。高校图书馆在专业人才吸纳及培训方面，要注意吸收集科技、信息、专业化与现代化为一体的专业人才。同时，组织员工学数据相关知识，对员工要加强培训，还可以邀请专家举办大数据知识讲座，让工作人员积极学习经验和相关技术。另外，要注重数字资源的创新，采用新技术设计个性化的数字资源，建立独具高校特色的数字图书馆。例如：可以根据读者的需求，在对先进数据技术充分利用的基础上，积极鼓励工作人员勇于创新和独立思考，为工作人员提高业务能力营造良好的氛围，提高其参与学习的积极性，并能踊跃提出自己建议。同时，还可以建立用户评价系统，及时掌握用户的动态需求，对数据库进行及时更新和改进，才能在大数据时代建立个性化数字图书馆。
3 结 语
当前，大学生读者的需求是多样化的，并且要求数字资源的检索要能够快速、准确。大数据为人们提供了全新的数据应用方式，推动现有产业升级与新产业诞生，还引发了一场关于科学研究思维与方法的革命。大数据时代的到来，数据资源丰富多样，并且更新发展速度极快，能满足大学生读者的需求。高校图书馆要充分挖掘数据资源的核心价值，将其应用到高校图书馆信息资源建设中。但是，工作人员也要认识到：大数据时代的高校图书馆数字资源建设，既面临机遇，但也有诸多挑战。因此，工作人员在建设特色数字资源库时，要做到积极革新理念，创新技术，加强基础设施建设，利用新型模式变革数字资源建设，才能真正实现高校图书馆个性化数据库的建立，从而更好地为大学生读者服务。
主要参考文献
[1]刘磊，高海燕，邵伟波，等.社会网络环境下用户参与图书馆数字资源组织与整合的需求调查――以部分高校为例[J].图书馆理论与实践，2014（4）.
[2]胡钦文.大数据时代图书馆荐购数字资源模式的转向[J].黑龙江科技信息，2014（34）.
[3]刘磊，郭诗云，林小娟.基于社会网络理论的用户参与的图书馆数字资源建设研究述评[J].高校图书馆工作，2014（1）.
[4]张勇，朝乐门，邢春晓，等.新一代数字图书馆应用支撑平台的研究与开发[J].现代图书情报技术，2011（6）.
第2篇：大数据时代数据分析范文
【关键词】大数据时代；数据分析理念
前言
国内外在信息技术领域突飞猛进，越来越多地运用信息技术，大规模的信息与数据信息借助移动互联设备、互联网、社交工具、云终端以及物联网等进行传递，人类业已步入到大数据时代，数据信息的大批量传递对各个组织的决策成本产生了较大影响。
一、大数据概述
1.大数据的定义。如今人们尚未就大数据的概念取得一致意见，主要存在着下列三种看法。首先，它指的是运用相关信息技术，分析、整合大量数据，并获得举足轻重的信息汇总成果，为用户提供相关资讯。其次，认为大数据指的是一台计算机，其处理能力比较强大。第三，它指的是在限定时间内拆解与分析数据中的相关信息，获取关键信息的信息处理技术。
2.特点。第一是具有鲜明的社会性。它能够汇集全部数据与信息，以互联网方式连接绝大多数领域，以信息劳动取代了传统的手工劳动，借助大数据处理技术创造更大的价值。第二是其运用范围非常广泛。大数据时代朝着纵深方向持续发展，信息技术业已对人们的生产生活产生了较大影响，在整理、储存、融合与处理大数据方面都出现了较大变化，推动了社会经济的快速发展。第三是大数据是公开的，在当前的大数据背景下，能够公开所汇总的信息与数据，将诸多领域交换以及运用这些信息。既能够确保数据用户的相关隐私，也可以为相关机构和组织更好地利用大数据环境的优势，满足人们在工作、生活以及学习领域的需求。第四，体现出强烈的动态性。人们可以从大数据处理的结果中得到关键性的信息，然而外部环境随时都可能会发生这样那样的变化，且任何时间都会形成诸多信息和数据，因此大数据时代具有强烈的动态性。
二、大数据时代下数据分析理念探究
1.挖掘数据价值的理念。以匹配广告为作为研究事例，重点涵盖了两种类型的数据，首先是广告库，它涵盖了广告库与相关广告的具体客户信息。这种方式适宜于运用在传统类型的数据库中。其次是顾客观看了广告后的相关行为。人们可以有效地结合上述两种数据，借助相关算法来表现其价值。在具体实践中，能够充分地感受到信息与数据分析的优势。可以为顾客提供所需要的数据与信息，借助群体行为、群体智能技术，将其与以往顾客的具体使用效果做出比较和分析，采取相关的信息反馈机制，向用户提供最优质的数据与信息，或者是查询与搜索相关信息。
2.深层处理与去伪存真的理念。在具体数据分析时，应该严格按照相关的数据分析流程，对相关数据进行深层处理以及去伪存真。大数据业已运用到生产生活的方方面面，在不同地区以及不同行业间发生着相应的转化，逐步取代了传统形式的信息数据处理方式和技术。在大数据背景下，借助先进的数据分析技术，将搜集到的多种复杂信息变换成计算机能够识别的信息和数据，并对其进行分类与整合，在具体的整合分类中，剔除完全不具备实用价值的信息，深层次处理余下的信息与数据，将获得的处理结果转换到具体运用中。受到了大数据背景的强烈影响，庞大的数据规模非但会影响数据的具体处理结果，反而会为用户带来更具有价值的信息。且在数据分析与处理过程中要逐步搜集与积累相关数据。
3.把握数据分析的相关变量。之前的数据分析技术均是先假设相关变量，然后对相关结果实施线性分析。这是传统意义上的数据规模非常小，处理方法也比较简单。然而，大数据背景下，出现了庞大的数据规模，只采取线性处理技术来处理与分析显得不太现实。计算机和大数据的关系非常密切，虽然数据的数量和相关变量持续变化，然而这些变量是明确的、有规律的，不必再假设相关变量，借助数据分析技术就可以获得所需结果。
4.合理地运用统计学思想。在大数据背景下，传统意义上的抽样分析不能满足大数据分析的要求，应该采取统计学思想，更新抽样理念，将总体当作样本，探讨与某物有关的全部数据，不再依赖极少数数据样本，如此方能充分地把握事物的具体变更与发展过程，有效地处理数据表露出的相关信息。更倾向于从纷繁芜杂、不合乎常理的信息与数据中把握事务的具体状况，进一步理解数据分析的严谨性，而不再局限于只追求精确的数据。通过分析数据网络的彼此联系，不必把握反复变化的因果关系，通过分析处理相关数据，更准确地反映数据变更背后的真实状况。采取统计学思想，对收集到的相关信息与数据实施针对性较强的分类处理，更好地把握事物的具体变化情况，为人们做出正确决策提供可靠的依据。
结语
大数据涵盖了海量的信息和数据，通过云计算平台实施规模化的处理和收集活动，构建相应的数据库，对数据进行分流；数据分析理念可以进一步阐述世界、感官享受以及物质领域中的复杂网络关系，借助数据挖掘等在内的多种方法进行分析与处理，使相关数据结果有效地契合实际状况。为人们满足实际需要而进行数据分析与做出决策提供可靠的依据。
【参考文献】
第3篇：大数据时代数据分析范文
关键词：大数据时代；信息处理技术
前言
在“大数据”的背景时代下，信息处理方面不断的创造了奇迹，这也会对未来计算机技术发展提供了有利的条件，在面对新时代的来临，需要不断的发展自身才能够跟上时代的步伐，信息处理技术也应该用于挑战面临的机遇，为大力发展计算机技术做好前期准备。
1.信息处理技术的概念
在企业的管理数据处理中，信息处理技术占据了重要地位。通过信息处理技术，使信息数据的输送、获取和检测、处理等技术有机结合在一起。信息处理技术将计算机技术、通信技术、网络技术、传感技术、微电子技术等科学技术融合在一起，在现代社会中用途很广泛。在现代化办公中，使用信息处理技术之后，不仅能够提高办公效率，还能有效利用高科技的办公设备，实现“人机结合”。信息处理技术的出现改变了传统的办公模式，对于办公模式的影响是极大的。
2.大数据时代的新机遇
2.1云计算受到热捧
在大数据时代中，云计算得以广泛普及，随着云服务的到来，这种趋势是很明显的。云计算整合了传递过来的数据，它拟定云平台，互通电子数据。借助于云平台即可上传信息、下载必要信息。在新的环境之下，云计算拓展了常规的范畴，提升服务性能，助推了更长久的自身进展。依循自主创新，云计算提升了日常流程的性能，增添了创新性。
2.2物联网的诞生
当今社会中的物联网将新路径的信息传递、计算机新技术、通信必备的新颖体系有机结合在一起。这是一项新型的产业，将信息处理应用于成熟的网络体系之中。物联网的外延有很多，比如地铁磁卡、医疗卡、电子钱包等。现在，传统的红包逐渐被电子红包取代了，人与人之间的沟通更加密切，这些都是物联网的优势所在。
2.3新颖的数据挖掘
在数据挖掘的过程中，人们收集大量的数据，分析数据并探寻数据的内在规律。从整体上来看，数据挖掘包括初始预备阶段、探求潜在规律、表达这三个阶段。数据挖掘添加了决策流程内的更多便利。遇有海量数据，同时缺失信息，即可求助于这样的数据挖掘。这是因为，很多企业配有的数据库仅仅可以录入数值、查验并且统计。但是，一般情况下，在搜集得出的数值之中，找到必备的提炼信息的难度是很大的，更不用说发现查找规律。在这种情形之下，就很难明晰深层的某一规律，无法表达规律。如果可以准确地分辨出信息之中的侧重点，那么就可以得到潜藏着的必备信息，这样更有利于企业做出正确的决策。
2.4方便企业拟定正确的决定
通过物联网，大规模的数据分析充分展开。通过解析流程，方便各个阶段的决定的拟定。举例而言，针对企业中的目标群体，分析员工习性、爱好兴趣。通过专门的解析，从而做出准确的决策。
3.大数据时代常见的信息处理技术
3.1信息收集、加工和传播技术
在信息处理的过程中，第一个步骤就是信息的收集。仅仅只有当信息被收集之后，才可进行大量数据进行存储、计算以及传播。在对目标数据源监控之后，把数据采集存放到结构化的数据库之中，以便信息服务系统提供输入，接下来是信息加工。信息加工的目的是对信息进行分类和加工处理。最后，信息进行传播，在信息传播的过程中，信息被收集和处理，并通过社会传播，最后提升了信息的价值。
3.2信息存储技术
信息存储技术是在需要调用相关数据时，可以直接调出使用的一种技术。该技术借助网络和介质实现数据的收集和存储。在大数据时代，数据的特征是容量大、变化迅速。只有在信息存储技术可以快捷的、长时间的、稳定地对相关数据进行存储的情况下，才可节省大量的人力、物力和财力。
3.3信息安全技g
大数据时代信息系统的特征是互联性较高。大数据时代的信息安全技术不再是对孤立的数据信息的处理，而是在基于信息系统整体进行的。信息安全技术为计算机网络带来了重要的发展机遇。与此同时，他也给计算机网络带来了巨大的威胁。所以，怎样提升信息安全？本人认为，可从下面三个角度出发来考虑。第一：打造更加可靠的信息安全体系。在这个过程中，要提高相关人员的技术水平。第二：增强大数据安全技术的研发力度。在大数据时代，以往的信息安全技术可能不再适应现代信息安全的情况。所以，应当加快大数据安全技术的研发，增加人力和物力、财力的投入。第三：对于重点信息加强监测。在大数据时代的大量的信息中，系统数据泄露随时可能发生。因此，有必要重视数据的安全性，加强重要数据信息的监测。毋庸置疑，大数据时代的信息技术的创造价值极大。在信息技术发展的未来，世界将会迎来越来越多的改变。
第4篇：大数据时代数据分析范文
关键词：大数据；图书馆；分析
近几年来，由于信息化技术的引领，大数据时代全面降临在全球范围内。数据是一种可利用资源，在各行各业中都存在有巨大的作用。因此，在大数据时代的背景下，关于如何高效地开发出数据的价值，是我国各领域中都应思考的问题。
1 针对大数据应用在图书馆中可能存在的问题的几点思考
1.1作为新兴技术，大数据技术还需经历时间的考验
微软企业中有位优秀的工程师曾说过，大数据时代还需经过10年以上的研究，人们才能熟练运用大数据技术获得真正的知识。而也有一位优秀的分析师指出，大数据技术的应用前景可能在2020年才会基本清晰，人们到那时就可以利用大数据技术做出最理想的决策。然而大数据技术的问题与其可靠性、隐性成本、易用性等有着直接关系。大数据的诞生是通过信息技术发展下而催化的产物。因此，大数据对信息技术依赖性非常强，若信息技术得不到充分的应用和发展，大数据也会受到严重的限制。
1.2无法正确掌握认识以及推广大数据的技术、概念、工具等的尺度
图书馆是一种公益型行业，是由国家政府主导的，所以在推动发展过程中，可能会遇到动力不足等问题，同时根据实际调查，国际化等级越高的行业受大数据技术的影响的程度越高，获得的绩效增长速度越快。然而除了国家图书馆外，还有以服务本地民众的单个图书馆，对此，在应用这一技术时，需要考虑大数据在单个图书馆中应用效果。同时民营性质的企业可能会为了求得长足的进步，而盲目地应用大数据技术，在投入大量的资源如设备、人员、后却收效甚微，没有获得显著成果。因此，在应用大数据技术时，应从自身条件出发，尽量做好引进、研发、调试等工作。
1.3继续开发与应用大数据技术和工具是否会拉大各区域的信息化差距
集中在国内经济发达地区的高等学校图书馆内率先应用大数据技术，必定能够提高图书馆的知识传递速度和用户的满意度，因此在服务水平上拉近与其它发达国家图书馆的差距的同时也拉大了与国内其它地区、类型图书馆的差距。因此，在加强与国际间图书馆的交流同时，还应做好大数据技术在D书馆的应用宣传和普及工作，与国内同行结合起来共同解决发展道路上可能遇到的问题。
1.4大数据时代人才稀少
大数据作为新兴的信息技术，其跨越的学科众多，操作难度非常大，对于人才的要求极为严苛，也因此导致大数据人才极为缺乏，这也是各国需要首要考虑的问题。我国图书馆应多与国际接轨，学习其它发达国家同行和其它行业的先进知识，积极培养国内的大数据人才，并加强大数据的普及和宣传，以引起国内同行的重视。同时图书馆界也应加大数据收集力度，开展数据监护活动的探索，努力分析用户的要求和使用规律，为数据监护人员开展工作提供基础信息。
2图书馆应用大数据技术后的数据处理与服务
2.1图书馆具备大数据的特征
由于用户需求的多样化以及图书馆建设信息资源平台的进度加快，图书馆存储的数字资源具备了“大数据”的一定特征。首先，图书馆内的数据资源种类有很多种，在光盘资源、网络资源、数据库资源中就具有音频、视频、图像、文字；服务系统中的日常读者信息和服务信息等；另外还有图书馆建设体系的数据等，一所普通图书馆所具有的数据量非常庞大以至于无法完全统一它们的编码方式、数据格式以及应用特征，形成了大量的异构数据。其次，图书馆的储存数据日益增加，资源总量庞大，通过实际统计，2009年底，国家图书馆的数字资源达到了190TB，到了2012年底，国家图书馆的数字资源总量已突破800TB。再次，随着编辑服务越来越个性化、学科服务专业化，用户的需求也在不断地多样化。因此，必须挖掘大数据的潜在价值，改进服务方法，才能提高用户满意度。最后，虽然图书馆的自动化水平已进入到新的发展阶段，且拥有大量的数据库记载和统计用户的信息和资源信息，但还需处理一些未进入数据库的异构数据，也许能发现新的服务方式。
2.2图书馆应用大数据技术后的数据处理方式
目前数字时代图书馆数据处理方式是将各种资源实现数字化、网络化以及语义化，通过建设数据库及语义化、创新服务方式等，最大程度的满足用户的需求和利用。然而大数据时代图书馆的数据处理方式出现根本性变化，如处理范围、对象、方式、目的等，通过分析提取服务数据进行分析和总结，了解用户的需求和使用规律，进而发现新的数据应用模式构建新的服务方法。同时大数据时代图书馆逐渐完成传统业务向数据分析、挖掘等新业务的发展，不再是仅依靠数据共享、丰富资源、增加时间等方式来提高服务水平，它还可以通过分析大量的数据，从中挖掘潜在的价值，以此提高高效、创新的图书馆服务。
2.3大数据时代图书馆的服务体系
随着技术的进步，以及用户的新要求，都在促使图书馆的服务体系发生变化，如服务模式、服务范围等都有了全新的改变。图书馆的服务模式是通过分析、组织、捕获大量的数据而总结出来的，因此，大数据时代图书馆的服务体系可能会跟着服务模式的调整而调整。随着调整如信息咨询、学科服务等图书馆服务模式，图书馆的服务范围必然会得到进一步的提高与扩大。未来，为国家机构、社会企业等提供数据分析、挖掘服务必然会是大数据时代图书馆的寻常服务内容。
3结语
随着信息技术的不断进步，大数据技术也进入到图书馆应用领域。大数据时代下，图书馆在大数据技术的支撑下，其服务方式、数据处理方式都有了根本性的改变，通过挖掘分析数据的潜在价值，以获得新的服务方式，进而最大程度的满足用户的需求。然而大数据技术应用过程中，可能产生的一些问题，都需要慎重考虑。在此，笔者建议在发展大数据时代图书馆的同时还应加强宣传和普及，并多参与国际、馆际间交流，共同努力合作解决大数据技术在图书馆应用中出现的问题，推动图书馆发展创新型服务。
参考文献：
[1]杨海燕.大数据时代的图书馆服务浅析[J].图书与情报，2012，04：120-122.
第5篇：大数据时代数据分析范文
关键词：广告学；实训教学模式；学科竞赛；创新人才培养
广告学是实践性和应用性较强的学科。美国广告教育成立之初就注重“应用”和“技能培训”。其高校功能定位中包含了社会服务的理念，人才培养模式注重综合技能和应用素质、理论素养和创新能力的全面培养。我国高校广告教育发展的理念和人才培养模式也应以培养创新、创意人才为目标，学生创新能力的培养成为应用型学科广告专业必须解决的关键问题。
一、我国高校广告学教育的现状及存在的问题
我国广告教育起步较晚但发展较快，从1983年厦门大学开设中国第一个广告学专业到2013年8月，我国设有广告专业的院校为412家。纵观改革开放三十多年来我国高校广告教育，发展速度快、规模大，但“量”与“质”的矛盾突出，先天发展根基不足，后天发展滞后。总的来看，我国高校广告教育存在以下问题。
(一)学科设置缺乏科学性
根据教育部2012年颁布的《普通高等学校本科专业目录》，广告学所属专业类别为新闻传播学，所属的学科门类为文学。一般意义上来说，传播学包括两大类，理论传播学和应用传播学，其中应用传播学包括广告学和公关学。也就是说，广告学的学科属性应为传播学。但目前我国开设广告学专业的院校很多，既有综合类院校也有理工科的院校，涉及的院系有设计艺术学院、美术学院、人文学院、文传学院、新闻学院、商学院、经济学院等。其学科归属与院系设置不契合，依托其他学科建立起来的广告学专业院系难以厘清广告专业学科定位。一些院校偏重实用性，把广告学本科教育混为专科职业教育，突出市场营销、广告设计以及拍摄剪辑等技术技能，忽略了学科本身的理论性和学术内涵;一些院校偏重理论性，过于强调人文素养和传统媒体信息传播，忽视技术技能及创新创意能力培养。因此，广告学科特色、优势难以体现，自身凝聚力不足，甚至专业发展方向错位。学科归属与院系设置不契合，学科带头人缺乏等问题，使广告教育长期处于边缘化、从属化的发展地位，在学科建设及发展方向上缺乏话语权。同时，广告专业课程设置非专业化。我国高校广告教育尤其是经济欠发达地区的广告教育，由于“跑马圈地”式的发展，师资力量严重不足，在课程设置方面缺乏科学的论证，因需设课的平台和机制尚未健全，因人设课的情况较为突出。课程体系中，相关学科如新闻学、汉语言文学、设计艺术学等学科的专业核心课或基础课在广告学专业课程中占的比重较大，而广告学专业性较强的课程，如消费者行为分析、广告媒体销售、广告预算、整合营销传播、广告效果研究、广告心理学等开课率较低，从而割裂了广告学科本身的整体性。现有课程设置庞杂但层次性不强，专业融通性不足，不能结合当下营销传播环境的变化而有针对性地开设相关课程，培养的学生很难适应广告专业的发展要求，学生整体行业竞争力偏弱。
(二)课堂教学重理论、轻实训，课程课业评价体系与学科属性不匹配
我国高校从事广告学专业教学的骨干教师，大多是汉语言文字、艺术学、新闻学等专业出身，经济学、市场营销学、广告学、传播学等学科背景的教师相对较少。教师学历普遍不高，从教时间短，专业结构不合理以及缺乏行业经验等是目前师资队伍较为突出的问题。［1］因此在实际广告教学中侧重理论教育，忽视学生创新、创意能力的培养，忽视广告实务的训练及技术培养，导致学生动手能力不足，缺乏对市场的感知能力以及服务于社会、服务于商业的认知，难以适应行业需求。我国高校广告学课程课业评估体系不完善。广告作为与行业发展紧密关联的应用性学科，广告教育定位应以市场为导向，人才培养的目标应是培养创新创意人才，培养强技术、厚基础的新媒体广告人才及经营管理人才。因此广告学主干课程除了理论知识，还包括技术和实务两部分课程。培养学生技术技能及实务的课程，操作性强且与市场及行业需求联系紧密，重行业经验和操作实践。但我国高校用人标准和职称评审标准习惯于一刀切，偏重以课题、项目、论文、著作等为代表的理论性的学术研究，对实践应用重视不足，没有建构起与应用性学科相匹配的课程评估体系，难以激发从事技术技能培养以及实务培养的教师们的教学潜力，也限制了这些教师的发展空间，影响了广告学专业人才培养的质量。综上所述，这些问题直接影响了高校广告人才的培养质量。在广告行业呈现大数据营销、整合营销、社交化媒体营销等行业发展趋势下，积极探索与时代相对应的广告教学实践显得尤为必要而迫切。
二、北方民族大学广告学专业教学改革探索与实践
根据大数据时代数字营销、整合营销、社交化媒体营销的发展趋势，为了满足广告行业的需求，北方民族大学积极探索广告学教学的转型，立足专业特色，以培养懂创意、具备实战技能及具备新媒介传播、新媒介营销、广告经营与管理类人才为目标。北方民族大学2014年版广告学专业人才培养方案着力打造创意与营销策划、创意表现融合的专业特色，构建了多元、立体、开放的广告实训教学模式。
(一)构建实务理论型课程体系
北方民族大学文史学院广告学专业，借助2014年人才培养方案修订契机，注重课程设置的时代性和多元化，构建了以培养学生应用能力和培养创新人才为目标的实务理论型课程群，培养学生广告策划、创意制作、营销、执行能力，广告文案创作能力、平面广告、影视广告、网络广告设计制作能力，新媒体营销能力;增设专业实验课程:数字化影视制作实验、广告摄影与视觉传达实验、平面广告实验、个人广告作品设计、网页设计与多媒体制作实验等，强化学生的专业技能;成立工作室，培养学生市场销售能力和实战能力。通过实务型理论课程群的打造，逐渐打破了以教师讲授为主的传统教学模式，形成了以教师为主导、以学生为主体的新型教学模式。该教学模式以实训任务为主，重组课程内容，让学生在完成具体实训任务中掌握理论知识，提高应用和创新能力。
(二)依托学科竞赛，夯实实训教学基础
通过学科竞赛，有效弥补实训教学中实训内容真实性不强的缺陷，保证了实训教学的真实性、具体性和可实现性，缩短了学校教学与市场需求的差距，加强了广告教育与广告行业之间的联合与对接，塑造了学生广告人的职业理念。学科竞赛以其贴近实战、涉及专业知识面广、实践教学效果好而深受高校、业界与学生的欢迎。［2］以教育部主办的“全国大学生广告艺术大赛”为例，该大赛将专业教育、素质教育、职业教育融会贯通，企业命题涵盖平面类、影视类、广播类、网络类、广告策划、公益类六大类别，涉及传统媒体和新媒体广告，贴近实战，涉及专业知识面广，能够较好地与广告学多门课程结合，实现了理论教学与实践教学同步。从2011年起，北方民族大学文史学院广告学专业师生开始参加全国各大赛事，包括全国大学生广告艺术大赛、白金创意大赛、中国大学生广告艺术节学院奖、宁夏大学生广告艺术大赛等。2014年，参加第六届全国大学生广告艺术大赛获甘肃赛区(包括甘肃、青海、宁夏地区所有参赛院校)各级奖项20项。其中，一等奖5项，涵盖广播、平面广告作品;二等奖7项，涵盖所有参赛类别即广播、影视、策划、平面类作品;三等奖8项，涵盖广播、平面、影视类作品。在宁夏大学生广告大赛中，获得平面类一等奖1项，影视类作品二等奖2项，三等奖3项。2015年参加第六届全国大学生广告艺术大赛，获得全国总赛区一等奖1项，二等奖1项;获得甘肃赛区一等奖2项，二等奖5项，三等奖14项。获奖级别及获奖比例不断提升，学生获奖覆盖面不断扩大。
(三)健全管理制度与激励机制
依托学科竞赛，构建广告学实训教学模式，需要建立健全相关的制度和相应的管理与奖励细则，这是实训教学模式可持续发展的有力保障。北方民族大学设有创新创业教育中心，专门管理各类学科竞赛和各种创新活动。其职能包括进行学科竞赛筛选，制订学科竞赛的组织管理规则，制定配套的经费支持政策和激励机制。该中心规定，学科竞赛采取立项方式，各学院每年初递交《学科竞赛项目申报书》。国家级、全国性赛事立项后，由创新创业教育中心组织赛事，所需资金全部由它列支;省部级赛事，由创新创业教育中心与学院共同组织，经费按学院40%、创新中心60%列支。对获奖学生给予经济奖励和综合素质学分认定，并在评优活动中予以加分等;年终对表现优异的指导教师给予奖励，并作为其职称评定时的认可条件。健全的管理机构、竞赛管理规则及相应的师生激励机制，为广告学专业实训教学模式打造了宽广的平台，激发了师生共同参赛、不断创新的热情。
(四)组建高水平的教师指导团队
高水平的学科竞赛、实训教学及大学生创新能力的培养，离不开高水平的教师指导团队。北方民族大学文史学院联合电台主持人、电视台制片人、摄影协会的摄影家、区内互联网上市公司的创意总监、设计艺术学院与本学院专业教师等，共同组成综合指导团队，通过四个实训环节培养学生的创意思维和表现能力。首先，指导团队向学生展示、分析历届大学生广告作品及大赛特点和要求，根据学生意愿、兴趣组建参赛团队，确认参赛人员，确定选题;其次，指导团队根据本次大广赛的企业命题单，精心设计实训教学方案，与课程教学安排同步，实现课程教学与学科竞赛融通，使学生实训具有针对性;再次，让参赛团队或个人进行头脑风暴，创意阐释，其他同学给出建议后，教师指导团队在尊重学生创意的基础上给出建议，组织学生进入创意执行阶段，有时还邀请大广赛宣讲团教师进校宣讲;最后，各参赛团队和个人提交参赛作品，教师分层深入指导学生对作品进行修改，修改后的作品参加校内评选，并向分赛区报送作品。对创意执行不足的学生作品继续重点培养和深入辅导。这四个实践环节，不论是分工合作的学生还是个体参赛的学生，都需要完成命题材料分析、整合、策划创意、脚本创作、设计、拍摄、后期制作等工作。这不仅提升了学生的组织合作、创新精神、实践意识以及策划、执行的能力，而且参赛作品也逐渐成熟，增加了获奖几率。
(五)变革课程考核内容和学业评价方式
教学模式的变革要求课程考核内容和学业评价方式的变革。根据广告应用性、实践性较强的学科特点，建立针对实训教学模式的多元化评价方式有利于发挥教师教学的主导性，有利于发挥学生学习的主体性。北方民族大学广告学课程总的考核原则是加大对学生实践能力和创新精神的考核分量，加大对学生情感态度和价值观转变的考核分量，弱化对知识性内容的考核。学业评价进行考试改革，要求平时表现成绩占50%，考试成绩占50%。以《广告媒介》课程为例，平时表现成绩考核具体指标:出勤率、课堂表现等占30%，主要考核学习态度、学习行为及表达能力、沟通能力等;参加校内媒体实践占5%，考核利用《北民大青年报》、校园阳光电台、校内电视台进行报纸广告、广播广告、电视广告制作和的实践能力，媒介销售能力及团队精神;参加“全国大学生广告艺术大赛”占15%，主要考核专业实践能力和创新精神。考试试卷为开卷，阐述性试题占考试成绩的55%，考核学生知识面、媒介素养及综合概括能力，难度一般;主观分析题占考试成绩的45%，考核学生关注现实问题，解决问题的能力以及用理论指导实践的能力，难度较大。
三、结语
大数据时代的广告营销策略和互联网思维的流行，对广告学教育理念及人才培养模式产生了深刻的影响。在充分把握新媒体环境中广告特点的前提下，北方民族大学广告学专业依托学科竞赛，在积极探索和实践实训式教学方法基础上，重置课程体系，促进课程考核和学业评价方式的变革，在相关机构、制度、激励机制的保障下，经过具体的实施论证，取得了较明显的教学效果，证明了实训教学的可行性和有效性。但北方民族大学的实训模式在今后的探索与实践中还需做好以下工作。首先，重视指导教师的培养和培训，不断探索指导教师的课堂教学能力、科研能力与实践能力的深度结合转化的有效途径，这是培养创新人才和应用型人才不可忽视的重要问题。其次，营造创意、创新文化氛围，培养学生的创新意识。积极健康向上的校园创意、创新文化氛围可以为学生个性培养、特长发挥、专业创新创造足够的空间。最后，在实训过程中必须培养学生的原创意识和版权意识。通过建立行之有效的激励和惩罚机制，使参与实训的学生在掌握专业技能的同时，树立起职业道德观。参赛过程是一个品质锤炼的过程，参赛的文本内容同样是学生思想的流淌，任何广告作品都在言说一种观念，在商业广告中，教师要培养学生树立正确的主流意识观。［3］实训不仅是实践能力的培养，也是德育素质的培养。
参考文献:
［1］侯健.论国外广告教育及其启示［J］．教育理论与实践，2015(12):7.
［2］余晓莉.广告创意三阶段教学模式的探索与实践［A］．中国媒体发展研究报告(2009年•广告卷)［C］．武汉:武汉大学出版社，2010:307.
第6篇：大数据时代数据分析范文
【关键词】分析系统；大数据；时代；运用
一、大数据时代背景
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，并成为至关重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。进入2014年，“big data”一词越来越多地被提及，时代寡头用它来描述和定义信息爆炸产生的海量数据，命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着一个企业、一个行业、一个领域甚至一个国家的发展和未来，虽然很多个体和部门并没有意识到数据爆炸性增长所带来挑战和机遇，但随着时间的推移，人们将越来越清晰的认识到海量数据的重要性，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。
二、经验审计之弊端
本课题以具有大数据特征的人民银行国库核算业务为切入点，分别从审计抽样、线索发现、问题定性等多方面、深层次加以分析，显现经验审计之特点。为保证分析数据的科学性、连续性和逻辑性，课题组抽取了人民银行某地市中心支行2008至2013年期间，甲、乙、丙3名审计人员对国库核算业务审计资料，对比如下：甲审计员分别于2008年、2009年、2011年和2012年参加了对4家县支行国库核算业务审计，其中审计资料调阅重合度98.7%，线索追溯重合度95.4%，问题定性重合度98.4%，而审计方案覆盖率只有63.2%。乙审计员于2009年、2010年和2012年参加了对3家县支行国库核算业务审计，资料调阅重合度96.8%，线索追溯重合度95.3%，问题定性重合度97.9%，审计方案覆盖率为67.1%。丙审计员于2008年、2012年和2013年参加了对3家县支行国库核算业务审计，资料调阅重合度94.5%，线索追溯重合度96.4%，问题定性重合度97.2%，审计方案覆盖率为72.3%。
三、分析审计系统的优势
随着人民银行业务信息化进程的不断加快和数据大集中趋势的愈加明显，经验审计已无法满足基于风险控制的管理要求。为顺应内部审计工作发展，推动内审转型成果的有效运用，人行宝鸡中支积极探索应用计算机辅助审计系统（分析审计系统）开展大数据环境下的审计工作。2014年，宝鸡中支通过辅助审计系统对国库核算业务数据进行非现场查阅，重点运行“重要空白凭证领用情况”、“重要空白凭证跳号使用”、“预算执行情况分析”、“退库原因分析”、“支付方式退库原因明细查询”、“查复不及时”、“通过暂收款重拨”、“福利企业增值税退税”、“财政专户分析”、“大额贷记退汇支付业务”、“大额实拨资金业务分析”、“国库内部往来”、“会计主管授权日志分析”、“集中支付支出情况分析”等32个固化审计模型，完成了对3家县支行国库核算业务的全面覆盖，筛选提取重点关注数据1098条，现场审计核实风险隐患16类，共计37条，并实现了对审计方案的全面覆盖。
计算机辅助审计系统的有效运用一改传统盲目、经验的审计抽样方式，实现了审计范围的全面排查，最大限度的在海量数据中发现国库业务存在的薄弱环节，使审计工作方向明确、有备而来，审计疑点准确锁定、精确打击，大大节约了现场检查资源，降低了审计成本，提高了审计质量，改善了审计效果。
四、成果展示
2014年8月，宝鸡中支成立审计组进驻辖区某县支行，利用计算机辅助审计系统开展对县级国库核算系统专项审计，取得较好效果。
1.全面数据分析，筛选疑点线索
审前准备阶段，审计人员利用辅助审计系统非现场抽调了支行2013年至审计日的国库核算数据，根据数据分析组件对数据进行加工、筛选和比对。重点筛查了“重要空白凭证领用情况”、“重要空白凭证跳号使用”、“预算执行情况分析”、“退库原因分析”、“支付方式退库原因明细查询”、“查复不及时”等固化审计模型，初步筛选出需现场确认的可疑记录711条，按照风险类别整理导出文件32个。
2.强化疑点核实，核对凭证记录
现场审计阶段，针对审前提取的疑点信息，审计组有的放矢，调取疑点信息发生日及相邻日期的传票及账簿凭证，现场核对、深入挖掘、揭示风险。经核实后确认支行国库核算存在“福利企业退税监督不严”、“财政专户拨款审核不严”、“国库直接支付预算支出科目审核不严”、“预算单位国库集中支付覆盖率较低”、“对账制度执行不到位”等重要风险13个，涉及业务风险10类，迅速实现了对疑点问题的精确定性，起到了精确锁定，凸显风险，抓手明确，改善管理的审计目的。
第7篇：大数据时代数据分析范文
关键词:大数据时代;网络经济;可持续发展模式
随着社会经济的发展和互联网技术的进步，人们在互联网上的活动越来越多，这些活动产生了非常庞大的数据集，对这些数据集的科学处理和应用就是大数据。大数据为社会经济的发展带来了新的机遇，也给传统的经济带来了巨大的冲击。本文就大数据的概念，以及大数据对网络经济的影响进行了详细的阐述。
一、大数据概述
大数据是原先就存在与物理学、天文学以及金融界等各个领域，只是几年来随着网络的飞速发展，在社会当中体现出了越来越多的能量，逐渐引起了相关领域专家的广泛关注。美国在2013年就启动了大数据研究和发展计划，并且在其上面投入了巨大的财力和物力，他们已经意识到，大数据在这信息发达的时代，必将产生巨大的作用。我国在“十二五”国家战略性新兴产业发展规划中，也提出了把大数据进行产业化发展。一时之间各大学术刊物都纷纷发表了大数据探究性文章，大数据成为了社会的热点问题。大数据，简要的说就是通过普通软件无法在有效时间内收集、分析、处理、应用的大规模数据信息。这里所说的大规模通常超过了100TB，并且是高速、实时的数据流。大数据一般具有数据规模大、种类多、价值密度低、处理速度快四个特征。
二、互联网经济的发展
互联网经济是社会经济随着网络的发展，而出现的一种新的经济形态，它主要是人们通过网络进行消费活动的经济现象。在互联网经济中，商品的生产、消费，和主体的经济行为包括信息的获取，市场发展方向的预测、企业发展方向的决策等过程都依赖与互联网。互联网经济主要有以下几个方面的特征:
1、效率高。在互联网经济中，交易双方的交流突破了时间和空间的限制，交易过程也无需等候，极大地提高了工作效率。
2、成本低。消费者可以通过透明的交易平台进行商品的选择，而卖方减少了实体店资金的投入，降低了应运成本。
3、风险大。一方面存在着信誉风险，网络平台的审核机制存在一定的漏洞，给不法分子可乘之机，造成了信誉风险的形成。另一方面，互联网的网络安全，为客户的个人信息以及资金造成一定的威胁。
4、覆盖广。因为互联网经济没有时间和空间的限制，受到了广大青年消费者的青睐，消费群体覆盖面较为广泛。
5、发展快。随着电子商务的快速发展，互联网经济也得以迅猛的发展。
三、大数据与互联网经济的关系
1、大数据的来源，主要依赖于消费群体通过网上交易留下的信息，以及人们的生产和生活在网络上留下的痕迹，比如网页的浏览、网购等活动。大数据技术就是在这庞大的数据集内提取出有效信息，进行综合分析和判断，判断出消费者的消费倾向、社会的发展方向，给企业的生产和经营以科学的指导意见。大数据产业实现盈利的关键就在于大数据信息的含量和价值。根据IDC和相关部门对大数据调查的结构，大数据蕴含着以下几个方面的价值。对消费群体进行详细的划分，根据划分结果对每一类群体采取相应的商业行为。
2、运用大数据，分析出消费者最新的消费动向，对商品的满意程度，以及对商品新功能的期望等等，利用这些分析结果为厂家提供科学生产的指导意见。
3、提高大数据研究成果产业化，带动整个产业的发展。
4、有利于企业对于商业模式和商品服务的创新。与传统的商业模式相比较，传统的商业模式是通过生产、营销的效果来看生产方向的对错，而大数据背景下的网络经济模式，是通过对以后将会产生的营销效果的预测来指导生产。大数据在数据分析和预测方面的功能使传统商业无法比拟的。由此可见，大数据的存在，为企业的生产方向提供了科学的依据，进行有的放矢地投资和生产，避免了盲目生产带来产品滞销的危险。另外网上交易有效降低了交易成本。大数据依赖云计算技术，为网络经济的发展提供了更多的数据资源，降低供需双方信息的不对称，顺畅了供需渠道，提高了网络交易的效率。但由于大数据所要求的软硬件环境以及监管机制等都越来越严格，这便对网络经济的发展提出了更高的要求。当然，大数据虽然可以完善信息的传递模式，但是在信息监管机制的影响下，差异性供给主体或者需求主体可能会利用自身的优势获取更多信息，加剧了信息的不平等性，继而引发恶性竞争，为此，政府需要从宏观角度进行调控，规范各方交易，构建出完善的竞争格局，保证网络经济行为可以有序的发展。且就我国的情况来看，还缺乏网络经济发展的法律监管体系，无法促进网络经济的可持续发展，尤其是在大数据时代，虚拟经济的风险更大，为此，必须要做好立法监管工作，制定出能够规范和引导网络交易的法律体系，从支付和交易环节来保证网络经济的有序发展。
四、结语
总之，互联网经济的发展，为企业的经营模式的改革起到了促进作用，网络的发展有带动了人们网上活动频率的增加。网上大量的数据信息，为企业的发展带来了巨大的契机，如何利用网络数据对企业的发展方向进行精准的判断，将是企业在互联网经济背景下面临的重要问题。在将来，大数据所存在的问题和困难都会得到良好的解决，届时大数据将会发挥出巨大的魅力，推动世界经济的进一步发展。
作者:杨哲煜 单位:湖南长沙麓山国际实验学校
参考文献:
［1］郭莉莉．基于网络经济对国民经济影响的经济学分析［J］．全国商情(经济理论研究)，2016(03)．
［2］陈小云．消费者参与社交网络营销因素的实证分析［J］．四川理工学院学报(社会科学版)，2012(05)．
第8篇：大数据时代数据分析范文
为了更有效地检测和预警地质灾害，分析了地质灾害的新特点，阐述了大数据时代的信息获取和地质监测工作的内容，以及利用网络做好地质灾害预警的内容。在大数据时代，有效利用网络可以更好地获取信息获取，做好地质监测和预警。
关键词:
大数据;地质灾害;监测;预警
滑坡是斜坡上部分岩土整体地向下方滑动［1］。滑坡等常见的地质灾害，破坏工程设施，造成大量人员伤亡，可能发生滑坡的区域，道路和建筑等随时受到巨大威胁［2－4］，很多城市都面临着滑坡等地质灾害的威胁。由于互联网、物联网、三网融合等等通信技术，云计算等IT技术的发展，社会已经进入了大数据时代［5］。网络等工具的利用，使得人们获取信息资源更加方便，也使得更好地进行地质灾害的监测和预警成为可能。
1地质灾害新特点
1.1原因新特点随着城市建设规模的日益扩大，施工因素和人为因素造成的地质灾害也越来越多。比如2015年12月20日，深圳光明新区发生滑坡，垮塌体就是堆积量过大、堆积坡度过陡的人工堆土，失稳垮塌后造成多栋楼房倒塌，原有山体并没有滑动。人工开挖边坡，在坡体上部加载(如丢弃矿渣和建筑垃圾等)，破坏自然斜坡的稳定性，更容易导致滑坡发生［6］。因此地质灾害不仅限于自然灾害。深圳滑坡的人工堆土垮塌的地点就属于堆放渣土和建筑垃圾的受纳场。为此，深圳公安已依法对企业负责人、滑坡事故相关责任人，共12人采取了强制措施。
1.2地点新特点地质灾害越来越多的发生在城市内部和城市周边。因此更值得注意，这种离人口稠密区更近的地质灾害，容易造成更大的人员伤亡和财产损失。
2大数据时代的监测工作
2.1信息获取大数据影响了人们的生活与工作方式、改变了企业的运作模式，也导致科研模式发生了根本改变［5］。大数据时代的突出特点是数据的共享和高效利用。一旦把调查数据输入系统，就可以输入任一调查点的模糊名称，检索该调查点的滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害和不稳定斜坡坡等潜在的地质灾害的信息［7］。大数据思维从海量信息到便于人们理解的分析结论，用于地质灾害监测系统中海量数据的分析，可以大幅度提高地质灾害监测的准确度和实效性。在大数据时代，人们通过网络等途径可以获得更加全面、更加专业、更加及时的信息。比如香港大学著名教授岳中琦，在科学网连续博客，第一时间深入而详细地解析了12•20深圳滑坡，不但提供了科学严谨的分析，还提供了大量清晰准确的现场图片。无论是“看门道”的专业人士，还是“看热闹”的公众，都可以在其博客中获得大量的有效信息，岳教授为科研及科普工作都做出了卓有成效的贡献。
2.2利用多方面资源做好地质灾害监测传统的资料管理手段和人工作业方式，在现时性、准确性、科学性和高效率等方面已经无法适应当前地质灾害防治，尤其是灾害应急工作的需要，更加无法满足将来的需求［8］。利用网络可以更好地做好地质灾害的检测工作。比如12•20深圳滑坡，卫星地图能揭示事发地点十年变迁:2010年之前，事发地点是个矿场，地貌是山谷和深坑;2013－2014年因积水深坑变成了湖泊;2015年，因为填埋建筑垃圾湖泊逐渐消失，而山谷开口始终正对着滑坡体冲击的工业园区，由于与水相比，建筑垃圾的密度更大，直接导致了滑坡的发生。还可以利用网友公布在论坛等媒体的无人机照片卫星地图，研究地貌变化，对地质灾害的实时、动态监测做出贡献。尤其是在山区发生地震后，坡体植被的破坏，为泥石流和滑坡等地质灾害的发生提供了条件。及时的公开和分析航拍照片，对专家和公众共同做好地质灾害预测工作有着积极意义。
3利用网络做好地质灾害预警
地质灾害的预警比报道更加有积极意义。由于专业的地质人士数量有限，监控不可能全覆盖。而通过网络获得地质灾害的征兆和苗头，通知有关部门，可以及时采取治理措施，把地质灾害控制在萌芽状态，减少人员伤亡和财产损失。比如成都理工大学黄润秋教授等人获取信息后，及时采取有效措施，通过打入锚杆等工程措施，消除了威胁丹巴县城的滑坡风险，保住了丹巴县城。同时，通过微博和微信等工具公布信息，可以及时疏散群众，减少人员伤亡。2012年8月17日18时至18日凌晨，四川省彭州市银厂沟景区12小时内降雨量达247mm，为50年来最大的暴雨，引发多处泥石流和滑坡，中断了交通、通讯、电力、供水，严重威胁群众和游客安全。彭州市准确预警、在灾害发生前及时公布信息，6小时内组织群众两次主动避险，紧急疏散转移了15000余人，成功避免了1200人因灾伤亡。
4结语
针对人为因素造成地质灾害的新特点，大数据时代的信息获取更加方便，也有着大量地质灾害的监测和预警成功的案例。因此，利用网络和社交软件等工具，可以更好地做好地质灾害监测和预警。
参考文献:
［1］张先清，王泽，田荣燕，等．青藏高原东缘某滑坡治理案例分析［J］．山西建筑，2015，41(5):62－63．
［2］王文奇，刘保县，李丽，等．中国西部山区交通设施震害分析［J］．四川理工学院学报，2015，28(1):41－45．
［3］李艳梅，王文奇，王泽，等．中国西部山区交通设施地震震害及其对策［J］．成都纺织高等专科学院学报，2015，32(1):26－28，46．
［4］Harris，MarkAnglin．FragilityofadarkgrayshaleinnortheasternJamaica:effectsandimplicationsoflandslipexposure［J］．Envi-ronmentalEarthSciences，2010，61(2):369－377．
［5］王元卓，靳小龙，程学旗．网络大数据:现状与展望［J］．计算机学报，2013，36(6):1126－1138．
［6］王文奇，李丽，王泽，等．地震次生灾害对西部山区交通设施的破坏及其对策［J］．成都纺织高等专科学院学报，2015，32(2):57－60．
［7］余必胜，陈源．西南地形急变带地质灾害数据库及信息系统开发与实现［J］．软件导刊，2015，14(11):90－92．
第9篇：大数据时代数据分析范文
传统方式下,孤立分析数据,单纯依靠经验发现问题,片面反映个别问题的技术方法已经无法适应企业审计发展的要求。企业审计需要全面采集与企业财务活动相关的数据,既包括财务数据,也包括业务数据和管理数据,既包括企业内部的数据,也包括主管部门、研究机构等的外部数据,既有财务数据、业务数据结构化的数据,也有会议纪要、政策法规等非结构化的数据;企业审计需要整体把握一个企业的整体情况,能够更科学、全面地评价一个企业,企业审计需要更准确的确定审计重点,能够在数据分析的基础上科学确定审计重点;企业审计需要更善于把握数据的规律和趋势,在发现企业现阶段存在问题的同时,更要能够揭示企业未来发展存在的风险和隐患。传统审计方式下缺乏采集管理、科学分析海量电子数据的技术,也就无法满足企业审计发展的新要求。
面对大数据时代的来临,面对“大数据”所带来的新技术、新思维的变革,企业内部审计需要应时而变来适应商业模式、思维模式及数据处理模式的变化,从而影响了审计方式、审计抽样方法、审计评价模式、审计重点等。而内部审计人员不仅要能了解数据的变化以及数据处理技术的变革,更要能处理数据、分析数据、驾驭数据,要能够充分、及时地从大量复杂的数据中,辨认出对内部审计的意义与价值,并进而协助内部审计人员做出最佳的决策。“大数据”对企业内部审计的影响主要表现在以下几个方面:
(一)审计方式由传统审计的事后审计、周期审计向连续审计转变。随着大数据技术的快速发展,审计方法和模式也在与时俱进。传统审计中,审计人员只是在完成财务报告或经过特定的周期或离职等情况的时候才进行审计,而且审计中并不是检查所有的信息,只是抽样分析。这种有限的检查对复杂的商业系统来说很难起到监督作用,而且传统审计的测试程序主要采用常规的方法关注被审计单位活动,包括数据、授权和执行等。企业如仍然采用这种审计方式,对于确认迅速发展的商务活动的真实价值或合法性显得过于迟缓;另外,从内部控制的角度来讲,我国目前的内部审计实务多是针对财务、会计事项,对经营活动、内部控制、管理事项的监督、评价极为有限,审计活动理念也多为“监督导向”型,而非“服务导向”型,公司部门间的不同流程缺乏衔接都使审计工作难以为经济活动提供全面的监控和服务。随着企业经济业务日趋复杂,信息技术迅速发展,企业电子商务和信息化建设逐渐成熟,越来越多的人意识到连续审计的重要性,而大数据技术及大数据基础使连续审计成为可能。连续审计可以降低传统审计过程中的浪费和时滞问题,降低审计错误和风险,促进企业发展。连续审计是信息技术与审计学科较好交叉融合的产物,是信息化条件下审计科学发展的必然,尤其对内部风险控制“实时性”要求极高的特定行业,如银行、证券、保险等金融和债务契约等行业中,实施连续审计监督迫在眉睫。某财产保险公司内部审计部门,已经在新开发的审计系统中固化了连续审计模块,该模块可以实现在线的风险预警,并安排专人进行日常数据式连续审计,将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点,并建立审计底稿,按照重要程度进行远程审计、核实或下发给现场审计人员进行现场核实。该模块经过一段时间的使用,收到了很好的效果。
(二)审计抽样开始系统化、模块化、智能化,并开始具有预测功能,而样本最终将扩展至数据全体。目前,常规审计工作已广泛采用随机抽查法,其意义用较小的投入来获得审计结论,提高审计效率;但利用抽查法所得出的审计结论存在着发生重大错误的可能性,其可能性的大小就意味着审计风险的大小。然而,数据量的爆炸式增长使审计人员意识到现行的抽样审计方法只是凭借审计人员的主观判断和实际经验对财务报表中的重大事项进行审查,而忽视了大量的业务活动,无法发现和揭示企业内部发生的、对财务报表真实性有重大影响的舞弊行为和技术性错误,难以对企业财务报表及经营管理做出准确的判断和评价。但是,庞大的企业规模和繁多的业务活动,致使审计工作难以回到详细审计方式,只能在抽样审计方法本身寻求改进。审计抽样开始向以下几个方向发展:一是审计抽样系统化。通过抽样系统增加审计抽样的实用性和效率性,为审计人员从大量的审计数据中抽取有用信息,为审计的预测分析提供依据,这样的抽样采用人工方式在海量数据的情况下是无法进行的;二是审计抽样模块化。通过模块化设计,审计抽样系统将得到最大的灵活性,以便抽样时采用各种模型组合便抽样更有效率;三是审计抽样的智能化。审计抽样系统将积极吸收审计、统计、计算机、人工智能等方面的最新研究成果,抽样模型及时得到更新,抽样经验在知识库中得到积累,审计抽样系统开始“学习”、“推理”,不断朝着智能化方向发展。将海量的数据经分析、预测等“加工”后,以知识的形式呈现给审计人员,为审计人员发现审计问题提供深度支持;四是审计抽样系统开始具有预测功能。随着大数据技术的发展,计算机的运算能力和处理速度不断提高。审计抽样系统会强大到处理复杂的运算,并利用大数据技术改进后的审计抽样算法来对这些审计数据进行分析并进行数据挖掘,找出特征数据,缩小抽取样本的数量,降低审计成本、提高审计效率;利用关联规则,预测被审计单位经营风险的高低,帮助审计人员确定审计重点,提高审计效率。通过审计信息系统所提供的庞大数据库可以实现对被审计单位的信息进行数据挖掘和综合分析,对被审计单位的财务及经营状况进行预测分析,为被审计单位提供决策依据。目前,某财产保险公司的审计系统,应用了大数据技术进行风险数据的提取,并应用PPS抽样、随机抽样、系统抽样、模型抽样、组合抽样等进一步提高审计效率。而在抽样模型中应用了汽修厂与驾驶员、报案人、定损员、收款人等的关联程度模型,伤者、驾驶员、报案人、联系人、领款人等的出险频繁度模型,人伤重复出险伤者、标的车多次与同一三者车碰撞出险等高风险模型,承保、理赔、财务系统非同一档案中上传相同照片等以“大数据”技术为基础的模型,收到良好的效果。
然而,在不久的将来,伴随着以真实性、服务性为基础的各项企业内部审计的深化,随着数据信息化的深入以用大数据技术发展应用的深入,企业内部审计逐渐开始能够从大量的、杂乱无章的海量数据中发现潜在的有用的信息,能够从这些大量的数据中发现被审计单位运作的基本规律及特征;预测出被审计单位发展的趋势,从宏观上把握被审计单位科学地发展。审计也不仅仅局限于抽样审计,而是对企业所有财务、业务等经营数据的数字式连续审计。
(三)促进审计成果的转化与应用。目前,内部审计成果应用主要是针对屡查屡犯的问题重点进行检查、督促整改,部分企业已经将审计成果应用闭环管理的手段对整改过程进行管理以达到良好的审计成果运用效果。大数据技术的出现,促进了审计成果的进一步应用。一是促进对以往审计中获取的大量信息资料和相关情况资料的汇总、归纳,从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋向,通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息,以及运用审计成果,为各级领导提供数据证明、关联分析和决策建议,从而促进完善制度、机制、决策和执行,促进企业管理水平更上一层楼;二是促进问题的全面发现,即应用大数据技术可以将同一问题归入不同的类型使用,从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。同时,通过对带有共性、普遍性、倾向性的问题进行挖掘,提炼出问题与数据中的关联性,可以将所有问题通过IT手段检查出来;三是应用大数据技术进行连续式审计有利于问题的整改监督;四是将审计成果进行知识化留存,通过大数据技术,将问题规则化并固化到系统中,以便于计算或判断问题发展趋势、对问题进行预警等;五是将审计人员与审计成果、被审计单位与审计问题进行关联,并进行信息化备案,在进行下次检查时,可以根据审计方案中的重点,有侧重地选取有相应检查经验的审计人员组成审计组,并按审计目标抽取相应被审计单位进行重点审计检查等。
总之,大数据并非被过度渲染的产业题材,大数据对企业内部审计的影响,既是应对企业数据集中模式、数据爆炸式增长趋势而进行的实时处理超量数据的技术升级,又是将方方面面的数据进行电子化、信息化,并将信息规则化、知识化,最终使各种应用网络化、智能化的过程;大数据更是一次从分散到集成、从共享到协同、从封闭到开放、从离线孤立到持久在线云服务、从专享到普适的挑战。
主要参考文献:
[1]维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼思·库克耶.大数据时代中译本.浙江人民出版社,2013.
[2]Bill Franks.驾驭大数据中译本.人民邮电出版社,2013.
[3]陈丹萍.数据挖掘模式下的审计风险决策研究[M].中国社会出版社,2007.
[4]陈福军.计算机辅助审计应用教程[M].清华大学出版社,2011.
[5]《企业审计制度方法和技术建设》课题组.信息化环境下企业审计的技术方法[M].中国时代经济出版社,2011.
[6]中国会计学会.企业内部控制自我评价与审计[M].大连出版社,2010.
[7]陈倩雯.深圳审计研究成果论文选编:2010~2011[M].中国时代经济出版社,2012.
[8]浙江省注册会计师协会.国际高级审计业务文集[M].中国财政经济出版社,2010.
[9]上海国家会计学院.内部控制与内部审计[M].经济科学出版社,2012.
