大数据论文全文(5篇)

一、大数据时代的大学教育

1、对大学教育的影响

大学教育是第二次产业革命时为了适应工业所需的大量的技术人员的产物。当今，学生知识的来源不再局限于课堂，不再拘泥于某一个专业，他们可通过互联网、微信、微博等信息平台来获取文本的、图像的甚至是视频的各种知识。学生的知识面将比以往的任何朝代更加宽范，对校园以外世界的了解将更加深入。比如现在的在线教育平台edX和Mooc，上面有世界著名学府的各种课程，包括我国清华和北大的优秀课程。学生只要通过互联网，就可以接受到名校的教育，在学习过程中，通过鼠标点击的记录，可以研究学习者的活动轨迹，发现不同的人对不同的知识点有何不同的反应，用了多少时间，哪些知识点需要重复或强调，哪种陈述方式或学习工具最有效。通过分析这种秩序和规律，在线学习平台也在逐渐弥补没有老师面对面交流指导的不足。同时现在的教育平台还能通过虚拟现实进行实践辅导。以麻省理工开放的电子电路课程为例，注册这一门课的人比整个麻省理工所有在世校友总数还多。由此可见，许多学生已经把注意力放到了课堂之外。

2、如何积极应对

对于学校：在学生从课堂走到互联网时，未来的学校存在的意义在哪儿，是学校更应该关注与关心的。学生可以在宿舍甚至在家就完成了各种课程的学习和同学之间的交流，那么对学生的考核和效果的评定也不再局限于某一个固定场所来进行。学校更应该重视图书馆电子资源的建设和开放，更应该重视实践实验室的建设，提供更多方便学生来进行实习和实践训练的场所和项目。对于教师：在大数据时代，教师的教与授又该体现在哪儿呢？我们更应该深刻思考，改变传统的课堂教学的思维模式。我们可以将教的过程放在网络平台上，放在课前来进行，课堂中以学生做作业、教师指导和答疑为目的。这只是改变了传统的教学模式，对于教师自身我们又该如何作呢？在面对丰繁复杂庞大的数据时，我们应积极跟进发展自我，重新进行定位。一类应加强自己的实践操作能力，专业从事实践辅导和教学；另外一类专业从事研究；另外一类抓住大数据所给予的机遇，发展自己，跟上时代步伐，成为专业化极强的教师，对专业进行解惑和学习方向的指导。对于学生：知识和信息量极大丰富，我们如何从中甄别出有利于自己的知识，对自己进行特色化的教育，需要自己的判断力和教师、家长的指导。我们要关于利用已有的学习平台和学习媒介，不断提高自己的自学能力，发展自己的创造性和创新性的能力。

二、小结

大数据和大数据时代，数据量的指数级的增长，给我们带来了无限的机遇，同时信息的准确和真实性也是需要我们不断地发掘方法和技术进行改进的。高等学校的教师和学生如何应对这个新的时代，跟上时代的步伐是我们每一个都应该深思的问题。

摘要：随着时代的进步，市场竞争日益严峻，现代企业治理结构日益完善，企业财务与经营管理情况备受企业领导与外部利益相关者重视。财务分析是对企业以往经营活动的一种总结，更是对未来财务状况的一种预测，为企业经营决策提供重要数据保障，使得企业财务管理水平得到提高。本文针对大数据时代企业财务分析的现状，提出了大数据时代企业财务分析的建议。

关键词：大数据；财务分析；建议

一、大数据时代企业财务分析发展现状

（一）缺乏统一口径

大数据时代，企业财务分析工作中，财务统一口径不统一问题比较常见。我国很多企业财务分析中，要求各部门依照各自口径上报财务报表，此种情况下，企业实施具体财务分析工作时，因口径不统一，无法有效保障财务分析的准确性，极易引起误差。另外，因企业财务分析对报表有较高的准确性要求，但因口径不统一，信息不够集中，财务分析实际工作中，工作人员无法从零散信息中提取有效内容，同时没有明确现有分析指标，使得财务分析结果有失偏颇，从而无法有效开展财务分析工作。

（二）缺乏完善的指标体系和风险控制意识

当前，我国很多企业财务分析工作中，缺乏完善的财务分析指标体系支撑，实际所用财务分析指标，多由某一部门制定，但从宏观角度来看，大数据时代企业要想有效提高自身财务分析能力，完整指标支撑体系是非常重要的，事实上很多企业不满足这一条件。此种情况下，大数据背景下企业难以有效开展财务分析工作。另外，部分企业内部财务分析工作中，从业人员缺乏风险控制意识，人员风险控制能力较低，对于风险控制对企业财务分析发展的作用认识不全面，无法满足企业财务分析发展实际需求。

1计算机信息处理技术存在不足之处

大数据时代的到来，计算机信息处理技术也存在着很大风险，其中最突出的问题是计算机病毒以及恶意盗版软件等，给用户使用计算机产生了极大的消极影响。这些还是一些比较基础的问题，随着计算机技术的发展，还出现篡改数据、冒名顶替等问题，影响计算机技术服务质量，计算机信息处理技术受到了前所未有的考验。另外，大数据时代的到来，还出现了许多新型网络技术，针对一些繁琐的问题能够有效解决，提高了人们的工作效率，然而，这也在一定程度上降低了网络的真实性，特别是在网络交流和沟通日益紧密的前提下，导致网络信息真假难分，不仅增加了信息搜索难度，而且致使人们无法快速获得真实信息。因此，提高计算机信息处理技术至关重要。

2大数据时代计算机信息处理技术

2.1信息采集、加工方面

计算机信息处理技术要进行工作，首先，要采集数据信息，计算机技术都是建立在数据采集基础之上的，数据采集主要是针对目标信息源进行实时的信息监督和控制，并将才觉得数据储存在计算机数据库中，为各个软件提供信息支持，确保下一项工作顺利进行；其次，对数据信息进行加工，按照用户的要求，对数据信息进行加工；最后，将加工好的数据信系进行分类，最终传送到用户手中，实现数据采集、加工以及传送目标。

2.2存储方面

计算机存储技术是将采集的信息储存到计算机数据库之中，在用户需要某一项信息过程中，可以通过数据库直接将数据调取出来，计算机以其储存量大、速度快等优势，受到人们越来越多的关注，另外，计算机技术还能够实现长时间储存。

1桥梁工程的大数据

在桥梁工程中，数据按时间上的划分可以分为两类，静态数据与动态数据。静态数据主要指桥梁的相关信息资料库与科学实验产生的数据。信息资料库是一种相对静态数据，因为这些数据资源每过一段时间将更新一次。各国家和各地方政府部门基本建立了桥梁工程资料库及相关系统，列举出主要国家和地方政府的桥梁管理系统，包括建成时间、系统功能、与建设部门等。除国家政府部门外，各科研单位也在完善各自的桥梁统计分析系统，系统中主要包括桥梁的桥型、跨径、材料、建成时间等基本信息，还包括桥梁的病害、桥梁状况评定等相关内容。桥梁的科学试验数据主要来源于各大高校和科研单位科学研究中的模型试验、振动台试验、风动实验、桥梁的荷载试验等产生的数据。这类数据的有效分析处理形成各类科学研究成果，但是此类数据的开放程度低，造成数据资源的极大浪费。桥梁的动态数据主要来自于桥梁的施工监控和成桥运营阶段健康监测系统，此类数据由安装在桥梁上的实时监测传感器获得，包括位移传感器、速度传感器、加速度传感器、应变计、温度计、风速仪、GPS等。统计了国内部分桥梁健康监测系统的传感器数量以及安装时间。各类传感器配以相关的采集系统来获得数据信息，再通过相关软件分析、处理，从而掌握桥梁的实时健康状况，对桥梁的状态进行评估与预测。整个桥梁健康监测体系。

2开发桥梁工程领域大数据资源意义

利用桥梁的静态数据库，可以了解桥梁的基本信息，为全国的桥梁统计、普查与管理提供信息资源。科研数据的开放有助于学术界的交流、创新，取得更为丰富的科研成果。桥梁动态数据包括施工监控数据与成桥运营阶段的监测数据，充分利用与挖掘大数据资源，可以提高桥梁的施工质量、加快施工进度，提前预测和解决施工过程中可能出现的问题，减少质量事故和经济损失。成桥运营阶段的监测数据主要为桥梁的健康状况评估提供依据，掌握桥梁所处的状态，分析、处理数据资源，提高预测、分析、解决问题的能力。可为同类桥梁的施工管理与养护等，提供宝贵经验。同时大数据资源的开放、共享，有助于节约国家资金和社会资源。

3存在问题及解决方法

（1）最先遇到的也是最棘手的问题是数据的去冗、去噪，从海量数据中挖掘大数据资源价值。目前，所列一座特大桥上各类传感器每天采集的数据达到几个GB到几十GB，甚至上百GB，如此海量的数据如何去处理，有效剔除无用的信息，找寻剩余有用的信息，从而产生新的价值、新的资源。这也是在大数据时代有效利用大数据资源要解决的首要问题。解决这一问题的主要途径是编译相关的去冗、去噪的智能分析软件，同时可以利用云计算、云分析、云管理等方法来提高解决这一问题的效率，使大数据变为有用数据，做到真正智能化分析。

（2）现在各政府部门和科研单位，都在做自己的桥梁信息库以及监测研发数据库等，而且大多数数据库都是相类似、重复的。这样造成资源的极大浪费，包括劳动力、资金等。解决这一问题的有效途径是加强政府部门、科研单位内部以及之间的相互合作，开放和共享数据资源，这也是大数据时代的必然趋势。各部门和科研单位可以有步骤、分阶段地开放共享各自所拥有的数据资源，不论是采用付费或免费的方式。

一、大数据时代经济增长的大变革

由于互联网的发展产生了大量的数据，对这些数据应用计算机技术、数学模型、统计分析等进行处理，就有可能成为有价值的、可销售的数据产品，这种基于数字技术下的创新性信息使用方法，提高了决策者的决策效率及可信度，能够引起整个服务业和制造业本质性的改变。因此大数据蕴含着极高的经济和商业价值。对于大数据的概念，企业和学术界目前尚未形成统一的定义。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。美国国家科学基金会(NSF)将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网站点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂的、长期的分布式数据集”。麦肯锡认为大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。当前对于大数据的特点主要存在两种观点:Dumbill采用IBM公司的观点，认为大数据具有“3V”特点，即数据量大(Volume)、数据类型复杂(Variety)、产生速度快(Velocity)。还有部分学者认为大数据具备“4V”特点，在3V的基础上增加了价值性(Value)。

(1)数据量大(Volume):目前数据的计量单位用太字节、泽字节和尧字节计算。IDC《数字宇宙膨胀:到2020年全球信息增长预测》显示，数字信息每年按照几何级数态势递增，到2020年数字量将达到40ZB。

(2)数据类型复杂(Varie-ty):相对于传统的便于存储的结构化数据，大数据下非结构化数据越来越多，比如网络浏览轨迹、视频、音频、图片、地理位置信息等。数据类型的多样性对数据的处理能力提出了更高的要求。

(3)产生速度快(Velocity):数据的产生和更新频率快，每秒都在即时增加，因此大数据的存储以及实时处理和分析能力是大数据背景下技术创新的关键要求。

(4)价值密度低(Value):存储的数据量大，但是蕴含的价值低。比如一段监控视频时间长达2个小时，但是有用的数据可能只有1～2分钟。数字技术是指对产生于人机交互、物联网等以结构、半结构、非结构形式存储于数据库中的数据，进行提取和集成，以模式识别、数据挖掘、可视化以及统计分析等技术手段，通过数字技术生成模块化的专用数字技术处理软件包，进一步通过模块集成实现决策支持、智能生产、智能服务、预测等技术创新，实现大数据的价值化。根据大数据的特点可知大数据和传统数据的差别主要体现在数据处理技术上，大数据下的数字技术包括传统基本数据处理技术如模式识别、数据挖掘、可视化、统计分析，和高级数据处理技术如移动计算、社会化媒体、物联网、云计算、分析和预测五种技术，这五种数字技术融合后方能产生巨大的技术创新。移动计算指的是计算的实时性、动态性，即人和计算机的实时交互，机器和周围环境的实时交互，通过移动计算，增加了数据使用技术在地点和时间上的灵活性，数据的实时处理是大数据的最核心技术。社会化媒体是指人们可以在社会化媒体平台信息、分享内容、互动交流。社会化媒体平台的使用数据具有“流”的特性，大数据流的特性改变了人们收集和评价信息的方式，也改变了技术创新方式。物联网描述的是物理对象间的连接，这种交互作用发生在机器与机器之间，对象与对象之间。物联网的形成开启了服务创新、生产创新和增值过程的新维度，是新的增值模式和商业模式的基础。云计算指的是一种基于互联网的计算方式，主要解决数据的结构问题和管理问题，共享的软硬件资源和信息按需提供给不同的使用者，通过云计算加快对信息的发现、组织和协调并为技术创新提供服务。分析和预测是对大数据进行关联、趋势性等知识发现技术，由于大数据的海量性、动态性、类型多样性和价值低密度性，有价值的信息隐藏于碎片化的数据关联中，而且随时间的流逝不断减少，因此传统的优化算法、抽样学习的数据挖掘技术、统计分析方法已不适用，基于知识发现的分析和预测技术是大数据的关键技术。针对大数据下的这些数字技术融合就有可能产生技术创新，就可能实现服务智能化、生产智能化、决策智能化等等。大数据时代给经济增长带来了大的变革，这种变革体现在:一是信息化与工业化的融合，大数据时代的本质是互联网基础上的信息技术在经济增长和工业化中的广泛应用，其核心在于信息化与工业化的融合。大数据并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，大数据的价值，不仅是大数据技术本身，更是应用创新产生的经济社会价值，能够让生产效率大幅提升，从而使工业制造的生产效率得到大规模提升，并进一步促进经济发展。二是促进产业融合。大数据时代信息化和智能化的广泛使用，使得不同产业或同一产业不同行业相互渗透、相互交叉，最终融合为一体，逐步形成新的产业。在技术融合、数字融合基础上所产生的产业边界模糊化，产业由分立走向融合，产业融合能够通过建立与实现产业、企业组织之间新的联系而改变竞争范围，经济增长效率大幅度提高。三是技术创新发生变化。在大数据背景下科技创新与产业结合程度加强，而且由于信息化的广泛使用，信息化和工业化的深度融合，技术创新的协同性和共享性加强，科技创新与产业结合对经济增长的作用加强。

二、大数据下数字技术创新的新特点