下面小编给大家整理的数据的教学计划，本文共19篇，欢迎阅读与借鉴!
篇1：数据的教学计划
关于数据整理的教学计划
教学目的：
使学生初步学会对原始数据进行分组整理的方法，认识对数据进行分组整理和编制统计表的意义，会填写成简单的统计表。
教具准备：
学生：杜小芳最高，身高是154厘米。
一、记录
先从记录单上找出所有的数据不超出哪个范围，也就是找出最矮的是多少厘米，最教师请5名同学到黑板前，教师按照“记录单”上的顺序报数据，5名同学分别在例2的空白统计表的各个空格内画“正”字。然后，让他们擦去“正”字，填上数目，制成完整的统计表。最后要求同学们将各组人数加起来，核对一下是否与“记录单”上的人数一样。
让同桌学生讨论一下，然后指名让学生回答，最后教师总结。
指名让学生回答问题。
学生：先求出这个班全体女同学身高的总和，再用这个总和除以全体女同学的人数。
教师：计算平均身高需要根据哪个表？
学生：要根据“记录单”上的原始数据。
教师：当我们要了解这个班女同学的平均身高时，就需要用到“记录单”上的原始数据。这说明在统计工作中，原始数据是非常重要的，不能随便丢掉。
二、课堂练习：
教师用小黑板或投影片出示教科书第4页“做一做”的“记分单”。让学生观察，并且思考这样一些问题：
这次数学考试成绩的分数不超出哪个范围，是从多少到多少？
怎样对这些成绩进行分组？分几组？
怎样编制统计表的栏目？
让同桌的学生讨论一会儿，指名让学生说一说讨论的结果。之后，让学生翻开教科书第4页，自己用画“正”字的方法收集数据、填写成完整的统计表。然后教师提问：
根据整理后的`统计表，可以说明这个班数学考试分数的哪些情况？（可以知道哪个分数段的人数是最多和这个班一共有多少人。）
三、小结：
教师：通过上面的学习和练习，谁能说一说对原始数据进行分组的方法？
先让同桌的同学讨论、互相说一说，再指名让学生试着说。最后，让学生翻开教科书第4页，一起读书上总结出的方法。
四、巩固练习：
做练习一的第4题。让学生独立做题，教师行间巡视，个别辅导。做完以后，指名让学生说出这个班男同学的体重在哪个范围内人数最多。接着让学生说一说整理原始数据的步骤分为几步，每一步是怎样做的。
五、作业
练习一的第5题。
篇2：大数据学习心得
大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。 在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。
在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。
现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。
首先，“大数据”究竟是什么?它有什么用?这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在：速度(Velocity)、多样性(Variety)、价值密度(Value)、体量(Volume)这四方面(4v)都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过TB级的数据信息等。
了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，
其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。 从全球范围来看，很多人都把看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、Google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力;重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队;不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机
在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途?在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。把自己的心门打开，像海绵般吸取积极、正能量的东西。
篇3：大数据学习心得
4月13日下午，在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习，使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊，机遇和挑战。在写心得体会前，我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。
一、大数据的历史沿革及现实意义
首先，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，成为重要的生产因素。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。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
其次，进入20，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，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。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
最后，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……，截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明，全球产生的数据量为0.49ZB，的数据量为0.8ZB，增长为1.2ZB，的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
二、读书心得体会
首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势，可以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生，只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。
第二，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防，就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防，就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力。
三、怎么保护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避免信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来保护自己真实IP地址，提高网络安全的可靠性，加强对联网信息的管理和保护。
三、结论
不论我们情不情愿，大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代，其实大数据时代已经向我们走来，所以与其被动接受，不如主动学习，从中找到自己的出路，成为大数据时代的建设者和受益者。
篇4：大数据学习心得
奥伦·艾奇奥伦(Oren Etzioni)创立的从文本中挖掘信息的公司ClearForest，已经被路透社收购。
美国股市每天成交量高达70亿股，而其中三分二的交易都是由建产在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的。
farecast经过了立项，到20被收购。经历了5年的时间，数据从最早了1条到2000亿条。
大数据的平台有：谷歌的MAPREDUCE 和开源HADOOP平台(最初源于雅虎)。NOSQL更优先于MYSQL.
大数据所用的数据记录单位：拍字节PB(2的50次方)和艾字节EB(2的60次方)，泽字节ZB (2的70次方)，太字节TB。1EB=10亿GB。1ZB=1024EB
20xx年，所有数据中只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒价上的模拟数据，其余全部是数字数据。
20xx年世界上存储的数据预计能达到约1.2泽字节，其中非数字数据只占不到2%。
人类存储信息量的增长速度比世界经济的增长速度快4倍。而计算机数据处理能力的增长速度则比世界经济的增长速度快9倍。
大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因。
大数据的算法从因果关系向相关关纱转化。这也是思维方式的转变。
推荐电影《点球成金》MONEYBALL
大数据的三个思维方式：
1、不要依靠分析少量的数据样本，不要抽样调查。要分析与某事物相关的所有数据。
2、不要追求精确性，要乐于接受纷繁复杂的数据。
3、不要探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
大数据中的“大”不是绝对意义上的大，虽然在大多数情况下是这个意思。大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。
LYTOR相机(光场相机)就是对拍照场景的应用。将传统相机的拍摄照片的样本进行全收集，成为样本=总体的应用代表。
意外的案例：
如果把一个在社区内有很多连接关系的人从社区关系网中剔除掉，这个关系网会变得没那么高效，但却不会解体。但是如果把一个与所在社区之外的很多人有着连接关系的人从这个关系网中剔除，整个关系网奶快就会破碎成很多的小块。节点的做用。
社交网络的多样性是有额外价值的。这是一个人在社会关系网中的存在价值。
互联网可以使数据达到精确吗?只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下的95%的非结构化数据都无法被利用。只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。
数据与算法那个更重要呢?简单的算法+大数据，还是复杂的算法+小数据。结论就是大数据比算法智能系统更重要。
篇5：简单的数据
教学目标
1．使学生会进行简单的数据整理，能把整理的数据填入统计表．
2．使学生能根据统计表或条形统计图回答简单的问题．培养学生整理数据的能力以及根据统计表、统计图进行数据分析的能力．
教学重点
使学生初步认识统计表和条形统计图，能根据统计表或统计图回答简单问题．
教学难点
能把不完整的统计表和条形统计图补充完整．
教学步骤
一、铺垫孕伏．
“你家有几口人？”
“我们班有多少学生？其中多少男生？多少女生”？
这些问题太简单了，通过数数就可以实现．但全市有多少人？全国有多少人？是怎样知道的呢？今天我们就共同了解一下“简单的数据整理”（板书）．
二、探究新知．
1．教学统计表．
出示例1．学生住家的分布挂图（例1图）．
教师指出：这张图是调查了四年级某班学生居住情况后制成的，通过这张图，一眼就可看出哪条街巷有这班学生．
2．老师进一步引导：每条街巷住了多少同学？哪条街巷的人多？最多的比最少的多几个？全班共多少同学？这时如果只看图，要准确回答以上几个问题，很不容易．
组织学生讨论，怎样做能使回答方便？（将各街人数分别记录下来）
我们可以用画表的方法进行整理．出示下表
街巷名称
学生人数
教师指出：第一栏不填写具体街巷名称，一般留做合计（一共多少人）．
3．老师先带领学生填写两个街巷的数据，再让学生在其他街巷对应地方填写数据．然后将一共多少人．在合计栏中填写，形成完整的统计表．指出这样的表叫统计表．
街巷名称
合计
和平一巷
和平二巷
胜利一巷
胜利二巷
东大街
学生人数
41
7
8
6
9
11
4．组织学生根据表回答问题：
哪条街巷住的人最多，是多少？
哪条街巷住的人最少，是多少？
全班共多少人？
5．教学条形统计图．
为更加形象直观地表示数据的多少，常用条形统计图来表示．出示画有小方格的小黑板，说明：每一格代表一个人，有几个人，就用几个小格表示，并把这几个小格涂上色．
6．老师先在纵向上注明人数0，5，10（单位：人），再在横向上标明街巷名称，然后根据学生口述，老师在相应地方涂色，制成条形统计图．
7．看条形统计图，回答：住和平一巷的比住胜利二巷的少几个人．
8．反馈练习：
下图中是同学投垒球的成绩．
姓名
小芳
小丽
小玉
小红
小梅
成绩
14米
16米12米
18米
15米
（1）左图每格代表多少米？
（2）用图表示每人的成绩．
（3）谁投的最远？
（4）谁投的最近？
带领学生完成表示小芳的成绩的长方形条．其他人的成绩，要求同学们在书中填空完成，并集体订正．
三、巩固发展．
1．四年级一班同学，每人从家里带来一本课外书，办起小小图书室．共有连环画13本，故事书15本，科技书6本，其他书5本．把书的本数分别填在下面的统计表里．
种类
合计
连环画
故事书
科技书
其他
数量（本）
同学们一共拿来了多少本书？根据本数制成条形图，画在下面的方格图上．
回答下面问题：
（1）一个格代表多少本？
（2）哪种书最多？哪种书最少？
（3）科技书比连环画少多少本？
（4）故事书是其他书的几倍？
教师引导学生分组完成．重点引导：合计栏应该怎样填写？学生分组完成时，可以互相讨论研究．教师巡视时重点辅导学习有困难的`学生．
2．马拉松比赛的路程是42千米195米．一名运动员用2小时25分跑完全程．这名运动员平均每分钟跑多少米？
提示：先统一单位，利用此题复习“平均”的含义，为下节课学习“求平均数”做铺垫．
四、课堂小结．
引导学生总结，怎样整理数据，怎样填写统计表、统计图．用统计表、统计图进行数据整理有什么好处？（可以用统计表和统计图来整理数据．好处是清淅，直观）
五、布置作业 ．
活动性作业 ：调查一下四年级各班的人数，填入下面统计表．
班 别
合计
一班
二班
三班
人 数
（1）哪个班人数最多？
（2）二班和三班比，哪个班人数多？多多少？
板书设计
探究活动
小小采购员
活动目的
1．通过让学生小组活动，培养学生的交流、合作意识．
2．通过让学生实地调查等方式了解物价，提高学生收集数据、获取信息的实践能力．
3．进一步巩固乘法的计算、“单价×数量＝总价”的数量关系等数学知识．
活动准备
结合班级开联欢会采购物品，设计一个购物清单．（下图可供学生参考）
物 品
单 价
数 量
总 价
苹果
3元
2千克
6元
香蕉
钢笔
日记本
……
总价
―――
―――
活动过程
1．将全班学生分成若干个小组．
2．对学生可以做出提示：
（1）在活动前，要确定需买些什么物品，买多少，为什么要买这么多，要了解各种物品的单价，计算出一共要花多少钱，手里有多少钱，够不够，等等．
（2）在活动中，怎样知道每种物品的单价，怎样能清楚、快捷地做出预算，小组内成员的意见如何统一，等等．
篇6：《大数据》读后感
《大数据》读后感
《大数据》读后感现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会，大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处网络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书，通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例――奥巴马建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、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，以及云计算、Facebook和推特等社交媒体、Web3.0与下一代互联网的未来图景等等，详细诠释了数据技术变革与权力合法性、执政正义以及公民社会之间的关系。全面阐述了信息时代数据的重要性，如何加强数据的收集、分析和使用以及通过数据开放改进政府治理等问题。这本书给了我一个全新的阅读主题，让我感受到了作为一名教师必须拥有但却正是我们目前缺乏的两种态度。
目前，人类已进入信息社会。人类文明已处于信息时代，人们在因特网上传和下载数据，传统的台式电脑上网更新成了移动终端浏览和传播信息。QQ、微信等通讯软件已然实现手机版，人人、微博、脸谱能够分享即刻心情，电讯服务商正大张旗鼓地争夺客户资源，网络通讯商也大力渲染云服务和大数据时代。不管你愿不愿意，我们已经处在大数据时代。如何在新的时代争取话语权，如何在新的时代维护自身权益，如何在新的时代实现利益最大化，必将成为这个时代中每个国家，甚至每个公民应当思考并付诸实践的重大问题。
一、从美国的发展看美国发展的不足。美国，世界最大的发达国家，借助其自身的优势，已然处于信息时代的领头羊位置。到底是什么原因使得这个建国才两百多年的年轻国家具备如此强大的实力和创新的活力呢？他们具备什么优势？他们成功的秘诀是什么？结合书中分析和历史实践不难得出：适合自身的体制制度、法律、科技、人才、监督是这个年轻国家领跑世界的关键因素。
首先、美国结合本国实际选择“三权分立”的体制制度。政府执法、法院司法、国会立法。政府首脑总统可以提名法官，法院可以宣布总统行为违宪；总统能够否决国会的立法，国会批准总统提名，并可以弹劾、罢免总统；法院可以宣布国会某项法律违宪，国会也有权限弹劾、罢免法官。这种源于法国思想家孟德斯鸠的“三权分立”民主制度适用美国，并契合美国文化社会生态，为美国的发展提供了社会基础。然而，“没有任何一项民主制度是完美的或者万能的，甚至在别的国家成为一种糟糕的制度。（原英国首相丘吉尔）”因此，别的国家必须结合自身国情、民情进行参考，选择符合自身条件和社会发展需要的制度，而决不能照抄。这样，才能满足自身人民需求，推动社会发展。这个观点的论述将在后文讲述“我国国情”中提到。
其次、法律保障。《数据质量法》和《信息自由法》的颁布为美国成为大数据帝国提供了基础的法律保证，也唤醒了美国民众对自身数据权益保护的意识。
第三、美国具备发达的科技支持和广泛的人才支撑。早在上世纪四十年代，第一台电子计算机诞生在美国，二战后大量工程师移民美国等诸多因素为美国的高速发展夯实了人才基础。
第四、美国拥有完善的、职责分明的社会监督体系。民众、社团、新闻媒体时刻注视着政府的一举一动，阳光般的注视成为防治腐败最好的.消毒剂。
世事无绝对。美国虽然借助民主制度、法律保证等优势条件成为信息时代的领头羊，也正是这些“优势”成为了阻碍其发展的“劣势”。突出表现在：（一）“三权分立”的民主权衡看似给美国社会带来了民主、公平、自由的管理体制，实质存在不足，甚至是缺陷。举个简单例子，当政府执法时遇到法律障碍，总统就会递交良法于国会讨论，力争通过。而国会集结的是各党派、各团体、各企业，甚至是各说客的利益集团，各部分之间产生的利益纠纷必然成为良法通过的掣肘。就算是投票表决法案通过，在呈交总统签署的法案里也会放入短时间内难以解决的问题，即“掺沙子”。“沙子法案”必将成为社会发展过程中的阻碍；同时，“旋转门”前后串场的说客们背后强大的利益集团在国会山上说话的语气也是制约民主的制度硬伤。（二）美国严谨却冗杂的司法程序造成了民众不满。上大支矿难便是这一硬伤的突出表现。
二、中国的快速发展与发展中的不足。中国，世界最大的发展中国家，拥有世界最多的人口，最智慧的人民，最悠久的历史。中国的文化吸引着世界的目光。上世纪七十年代末，()中国进行的“改革开放”使中国人民和政府深受裨益。经过三十五年的大胆创新，科学发展，中国已超越日本，成为世界第二大经济体，中国政府在世界的发言权已得到足够的重视，中国人民的聪明才干也得到充分挖掘，中华民族已斗志昂扬地屹立在世界民族之林。
但是，我们不能不承认在大数据时代，中国暂时处于靠后的位置，并且行动相对迟缓。主要表现在：（一）不少地方政府为表政绩，存在“邀功寻赏”、谎报数据行为，导致数据大范围失真。《焦点访谈》曾经报道过多地基层政府的类似行为。例如，国家退耕还林政策涉及资金补贴，某地村干部连续三年虚报数据，最终竟导致所报耕地面积大于该村行政村面积。（二）存在大量应当公开、公布的数据实际并未及时公之于众。就拿近年来炒的沸沸扬扬的晒“三公经费”问题来说，目前仅是一线或二、三线城市才敢于公开，而落实到地、市、县级却姗姗来迟。（三）精确的数据测量与统计工作起步晚，差距大。数据收集方法多以基层上报、被动接受为主，容易“掺水”。
三、结合自身工作和生活实际，发现存在的问题。作为一名从事经济研究工作者，身处于我国经济工作的一线，在进行调查研究的过程中发现了一些机制中或许存在的漏洞或缺陷，正巧反映出我国在大数据时代中所处的不利地位。举例一：如果M先生想在A地购置房产（普通住房），若是首次购房，那么根据税法规定，该项经济活动买方将涉及契税优惠，但是必须要求M先生提供房产局出示的家庭唯一住房证明。漏洞便出现了：假设M先生已经在B地事先拥有一套房产，而M先生身份证件登记在A地，那么M先生便有了在A地成功领取家庭唯一住房证明的可能（前提是A、B两地房产部门信息无法共享）。
这样，“聪明”的M先生在已拥有一套房产的前提下，再次在异地购房仍可享受契税优惠。这将直接导致税款的流失和税赋的不公平，不利于我国税收征管工作，不利于“两度”的提升。堵住这一漏洞的前提条件只有一个房产部门全国信息联网。然而，现实并非如此。举例二：我国正大力兴起的“全民医保”在大数据时代同样不尽如人意。医保卡无法在全国通用，甚至无法在本省内、本市（州）内通用，仍然存在指定医院刷卡。这直接给一些出差在外的居民，亦或是离指定刷卡医院较远的居民带来不便。
四、中国面临发展的机遇与挑战。问题与机遇并存。中国在大数据时代中正面临着巨大的挑战和重大的机遇。问题的存在和挑战的并行必然构成我们在这个时代迎头追赶的机遇：
第一、体制条件。我国是社会主义国家，我国采取的是民族集中制。也就是说，在绝大多数公民认可的良法在立法过程中不会出现像美国那样的利益集团间的博弈，或是“掺沙子”。亦即，被广泛民众认可的良法在我国立法过程中受到的阻碍相对较小。
第二、政策机遇。党的十八大报告明确把“信息化水平大幅提升”纳入全面建设小康社会的目标之一，并提出了走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路。明确要坚持信息化和工业化深度融合，工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。从此，信息化本身（包括大数据发展）不再只是一种手段，而将成为发展的目标和途径；同时提出建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推出信息网络技术广泛运用作为“推进经济结构战略性调整”方案。信息化建设和大数据时代已纳入国家重点战略层面，中国信息化建设正处于巨大的历史机遇期和转折点。
第三、客观因素。我国是互联网大国、手机大国，我国是世界上网民人数最多的国家，巨大的数据产生、消费、使用给我国大数据信息技术的发展提供了坚实的客观条件，我们千万不可停滞不前，相反，要主动出击，迎头赶上。
第四、技术优势。相对于美国，我国拥有充分的客观技术优势----身份证。美国因其文化或历史原因，公民使用的身份标识不统一，这为美国政府进行管理和施行政策提出难题。中国却有着便利的解决方法，因为每位合法中国公民都拥有唯一的身份标识，有了这一技术优势作保障，我国大数据推行拥有巨大便捷。
这就从一定意义上说明了大数据时代已经来临，收集数据，使用数据，开放数据，都是我们需要一一面对的挑战，我们该如何从容应对？我想，唯有积极参与其中，才能紧跟时代脚步，成为社会发展的受益者。综上所述，我认为美国是一个值得我们认真学习的国家。“中国崛起”要求我们有正确的学习态度和敏锐的学习能力。不要有桥不走，硬要下河摸石头。要学习、要上路是我们的当务之急。我们应该以全世界的文明为基础，客观洞悉西方世界，理性思考自身问题，刻苦落实解决方案，才能实干兴邦，才能实现中华儿女心中伟大的民族复兴之梦！诚然，人心、真情、给予、奉献……等等，这些也许很难用数据来衡量，但面对社会未来之世界走向，中国如何应对大数据时代的挑战，我们自己又该从自身、从自己的岗位做哪些改变、哪些突破，这是我们需要，也可以认真思考的问题（注：本文系中国绿色经济博客博主和中国绿色经济圈圈主陈玉荣博士撰写，特此说明）。
篇7：数据管理制度
为规范对数据电脑的使用管理，保证中心数据计算机安全、高效地运行，加强对电脑资料与数据文件的保管、保密和电脑维护工作，特制定以下规定：
1、将数据电脑落实到责任人，数据电脑责任人负责设置进入电脑的密码和进入电脑文件的使用权限，负责人将要做好电脑数据的保密、保管和软硬件的维护工作，要定期或不定期的更换不同保密方法或密码口令。
2、使用权限规定，本数据电脑，使用前需向该电脑负责人报告并说明理由。同时该机只允许本部门人员使用，严禁外人或外部门人员使用本中心数据电脑。因工作原因需要使用的，必须经中心领导许可，方可使用。
3、在使用该机作心理测评时，需登记“数据机使用备案单”经批准，方可使用。测评过程中应由中心工作人员全程陪同并给予指导。
4、电脑操作人员要定期进行病毒库升级、补丁包更新，关闭不必要的端口。该机不能使用其他机子的存储介质（如MP3、U盘、移动硬盘等），并不允许联网（除需上传数据），为保证数据的安全，未经中心领导同意，任何人不得擅自删除、更改、拷贝、打印、输出各种保密数据和相关资料。
5、受测试人员需在老师的指导下使用，并听从中心老师相关安排。
6、受测试人员在做完测试后不得进行其他操作，应立即向老师报告并离开计算机，等待老师进行数据分析。
7、受测试人员有权知晓本人相关测试结果的解释，但要查看原始数据分析资料需经中心领导批准。
篇8：简单的数据
简单的数据整理
教学目标1．使学生会进行简单的数据整理，能把整理的数据填入统计表．
2．使学生能根据统计表或条形统计图回答简单的问题．培养学生整理数据的能力以及根据统计表、统计图进行数据分析的能力．
教学重点
使学生初步认识统计表和条形统计图，能根据统计表或统计图回答简单问题．
教学难点
能把不完整的统计表和条形统计图补充完整．
教学步骤
一、铺垫孕伏．
“你家有几口人？”
“我们班有多少学生？其中多少男生？多少女生”？
这些问题太简单了，通过数数就可以实现．但全市有多少人？全国有多少人？是怎样知道的呢？今天我们就共同了解一下“简单的数据整理”（板书）．
二、探究新知．
1．教学统计表．
出示例1．学生住家的分布挂图（例1图）．
教师指出：这张图是调查了四年级某班学生居住情况后制成的，通过这张图，一眼就可看出哪条街巷有这班学生．
2．老师进一步引导：每条街巷住了多少同学？哪条街巷的人多？最多的比最少的多几个？全班共多少同学？这时如果只看图，要准确回答以上几个问题，很不容易．
组织学生讨论，怎样做能使回答方便？（将各街人数分别记录下来）
我们可以用画表的方法进行整理．出示下表
街巷名称
学生人数
教师指出：第一栏不填写具体街巷名称，一般留做合计（一共多少人）．
3．老师先带领学生填写两个街巷的数据，再让学生在其他街巷对应地方填写数据．然后将一共多少人．在合计栏中填写，形成完整的统计表．指出这样的表叫统计表．
街巷名称
合计
和平一巷
和平二巷
胜利一巷
胜利二巷
东大街
学生人数
41
7
8
6
9
11
4．组织学生根据表回答问题：
哪条街巷住的人最多，是多少？
哪条街巷住的人最少，是多少？
全班共多少人？
5．教学条形统计图．
为更加形象直观地表示数据的多少，常用条形统计图来表示．出示画有小方格的小黑板，说明：每一格代表一个人，有几个人，就用几个小格表示，并把这几个小格涂上色．
6．老师先在纵向上注明人数0，5，10（单位：人），再在横向上标明街巷名称，然后根据学生口述，老师在相应地方涂色，制成条形统计图．
7．看条形统计图，回答：住和平一巷的比住胜利二巷的`少几个人．
8．反馈练习：
下图中是同学投垒球的成绩．
姓名
小芳
小丽
小玉
小红
小梅
成绩
14米
16米
12米18米
15米
（1）左图每格代表多少米？
（2）用图表示每人的成绩．
（3）谁投的最远？
（4）谁投的最近？
带领学生完成表示小芳的成绩的长方形条．其他人的成绩，要求同学们在书中填空完成，并集体订正．
三、巩固发展．
1．四年级一班同学，每人从家里带来一本课外书，办起小小图书室．共有连环画13本，故事书15本，科技书6本，其他书5本．把书的本数分别填在下面的统计表里．
种类
合计
连环画
故事书
科技书
其他
数量（本）
同学们一共拿来了多少本书？根据本数制成条形图，画在下面的方格图上．
回答下面问题：
（1）一个格代表多少本？
（2）哪种书最多？哪种书最少？
（3）科技书比连环画少多少本？
（4）故事书是其他书的几倍？
教师引导学生分组完成．重点引导：合计栏应该怎样填写？学生分组完成时，可以互相讨论研究．教师巡视时重点辅导学习有困难的学生．
2．马拉松比赛的路程是42千米195米．一名运动员用2小时25分跑完全程．这名运动员平均每分钟跑多少米？
提示：先统一单位，利用此题复习“平均”的含义，为下节课学习“求平均数”做铺垫．
四、课堂小结．
引导学生总结，怎样整理数据，怎样填写统计表、统计图．用统计表、统计图进行数据整理有什么好处？（可以用统计表和统计图来整理数据．好处是清淅，直观）
五、布置作业．
活动性作业：调查一下四年级各班的人数，填入下面统计表．
班 别
合计
一班
二班
三班
人 数
（1）哪个班人数最多？
（2）二班和三班比，哪个班人数多？多多少？
板书设计
探究活动
小小采购员
活动目的
1．通过让学生小组活动，培养学生的交流、合作意识．
2．通过让学生实地调查等方式了解物价，提高学生收集数据、获取信息的实践能力．
3．进一步巩固乘法的计算、“单价×数量＝总价”的数量关系等数学知识．
活动准备
结合班级开联欢会采购物品，设计一个购物清单．（下图可供学生参考）
物 品
单 价
数 量
总 价
苹果
3元
2千克
6元
香蕉
钢笔
日记本
……
总价
―――
―――
活动过程
1．将全班学生分成若干个小组．
2．对学生可以做出提示：
（1）在活动前，要确定需买些什么物品，买多少，为什么要买这么多，要了解各种物品的单价，计算出一共要花多少钱，手里有多少钱，够不够，等等．
（2）在活动中，怎样知道每种物品的单价，怎样能清楚、快捷地做出预算，小组内成员的意见如何统一，等等．
篇9：数据科普
大部分的网站，在营销监控上，都采用广告跳转页面的方式，一个空的页面，通过广告代码来表示广告的来源，
数据科普 - 网站数据的营销应用1
。
例如：www.kuqin.com/ ad?=1122334455 这类型是广告页面url常见的链接，这个页面的作用就是记录下自己的URL，自然是包含广告来源的参数，然后页面将其跳转到活动的页面，这个页面几乎不花任何成本。和直接打开目的页面差不多。
当然，也有采用写用户cookie记录的方式，这样的方式虽然可以记录到营销的效果，但是其他数据将少的可怜，所以这里只是这里以这类方式讨论。
为什么不用页面上直接加参数的方式呢？这样还多一次跳转。
相比之下，还是有一些差别的，如果仅仅是很小的静态的html页面或者分析的是存日志的文件，这个差别还不太重要，但是对于大部分活动页面，这个还是有影响到分析结果的差别的。
主要受到影响的，还是记录的准确性，我们采用的都是第三方记录的方式，这段记录的代码是被放在页面最底部的，这就使得页面的记录会有或多或少的丢失，对于早期以静态页面为主的新闻页面上，这个丢失的比例很低，但是在现在各类技术不停的发展的情况下，JS记录的丢失已经增加了，甚至对于普通的动态页面，这个丢失率都可能影响到分析的结果。
不巧的是，营销的页面，富媒体的方式被应用的越来越多，这就使得页面上充满了各类的flash，JS等等，并且页面的大小体积越来越大，同时大部分时候，页面的实现方式也多样化起来，这就使得JS记录的丢失会更加严重。笔者曾经见过很多JS数据记录比apache日志记录少上30%的情况。
总体监控：
1、从某个渠道过来的了多少用户，有多少是成功的，从这个角度看，总体的数据能直接告诉我们，这个活动花了多少成本，赢得了多少利益，
《数据科普 - 网站数据的营销应用1》()。
2、对这个数据的一个细分是，可以把每个活动的一个入口细分，看看每一个投放点的效果，是可以达到什么样的效果。
3、还有一类的监控是某类产品用什么活动推广好，比较集中是是，查询出每个活动销售了几件这个产品。
通过广告进入页面和成功页面记录下来的cookie_ID进行对比，如果这两个cookie_id相同，就至少说明用户用广告进入页面进来，并且完成了操作，而根据广告进入页面的中包含广告代码的参数，就可以知道用户进入的时候， 是从哪家网站进来的，看的是哪个活动的宣传,
通过这样连带的关系，自然也就知道了上面所列出的三个内容。
第一个内容比较简单。只需要查询到广告页面上，参数中包含某个广告代码的量的cookie_id的次数和数量。就能知道该渠道带来了多少的用户，而查询广告页面打开时间之后，cookie_id相同，并且当前页面是设定的成功页面的次数，就能知道这些广告带来了多少浏览上的收益。
第二个内容和第一个内容一样，区别只是将一个渠道的多个入扣广告分成不同的广告代码。
第三个内容则是先查询出设定的成功页面的cookie_id，之后反向去查询，这些cookie_id中有哪些是访问了广告跳转页面的，并且分解出其中的广告代码是什么。
这里要注意的有两个要注意的事情：
一个是营销时效问题，一个营销活动到底有多长时间的效果，是一次的浏览，还是当天，还是一周，后者是一个月，全站的营销活动是不是相同。当然，所有人都能理解，如果用户在持续时间内清楚了cookie，不能别记录到是没问题。
另一个问题是活动的优先方式，如果一个用户有了行为结果，但是却在两个营销活动有效的营销时效内有营销活动代码的记录，究竟如何区分，到底算哪个活动的效果，是按着那个先记录算哪个，还是按着哪个后记录算哪个，还有按着活动的优先级计算，还是两个活动都算等等。
篇10： 数据分析
微博数据分析可深可浅，要想推测博主的经营策略则需要数据跟踪一段时间，最少的时间是一个星期，
数据分析
。微博要实行实名制，这一举措对微博的健康发展作用很大，网络文化受到重视，微博营销也势必会越来越受重视，对微博进行数据分析有利于我们更好的去做微博，那么收集微博数据具体收集什么呢?从数据上看又能看出什么呢?
1 粉丝：从粉丝来看，粉丝数多的人自然能引起人注意，如果增长快的又能说明什么问题?
2 内容：从博主的微博内容来看，都是什么类型的微博呢?是单纯的原创，还是活动类的比如投票，有奖转发?博主每天发内容的频率如何?微博内容的来源，是原创的产品资讯还是各类的分享，还是说来自PP内容库呢?
3 转发：从微博转发来看，什么样的微博转发高，转发数多少，在转发的同时评论的人多吗?如果说转发多而且评论的人多的话能说明什么问题，转发高的微博的内容是什么类型，为什么转发高?还有其他一些细小的，比如是否可以私信，企业认证版的微博版块上有什么不同?
4 关注：从关注来看，博主都关注了些什么人，什么行业的，是否是同业呢?关注的人里，加V认证的人多吗?多的话能说明什么问题呢?
经过上述数据的收集后不难看出，博主最主要的策略是提高微博的转发数，来提高微博的影响力，
那么怎么样提高微博的转发数呢，最重要的还是微博的内容，从收集的数据来看，往往活动内容的转发非常高，一般都会有几百。比如说：转发词条微博并且@3位好友，就有机会获得奖品。更甚者，博主会将某一条微博置顶，那么这条微博的转发数自然而 然就会提高了。
有部分企业博主的策略也值得借鉴，特别是对新建不久的企业微博来说。那就是先发大量有趣的微博分享，吸引大家来转发，那么有些人会固定的来访问微博， 就好比蜘蛛很有规律的来爬网站。然后过一段时间后，有了稳定的访客量后，适当的发些企业本产品的资讯，这条关于企业的微博转发数虽然没有其他的分享类高，但是其转发数也是可观的。
微博私信有什么作用?大部分企业微博都留有私信功能。笔者认为留有私信功能会更好。私信对于博主和网友的互动非常好，新版微博的私信有一个类似于聊天 窗口的版块，用过的人都很清楚，非常的方便。和网友沟通交流并不一定要@谁，@之后的语句是所有人都可见的，而私信则是私密的。作为一个粉丝数上了几十万 的博主和一个很普通的粉丝进行对话时，粉丝会非常乐于互动。这就增加了粉丝的黏性和忠实度。
微博的发展被很多人看好，特别是实名制后，分析对手的微博或者是排名在前的微博将有助于我们的微博潮流中站稳脚跟。
篇11：浅谈数据挖掘
摘要：在电子商务中运用数据挖掘技术，对服务器上的日志数据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘，有效了解客户的购买欲望，从而调整电子商务平台，最终实现利益更大化。本文旨在了解电子商务中的数据源有哪些，发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用，从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。
关键词：数据挖掘电子商务数据源
一、电子商务中数据挖掘的数据源
1.服务器日志数据客户在访问网站时，就会在服务器上产生相应的服务器数据，这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为Ser-vicelogs、Errorlogs、Cookielogs。其中Servicelogs文件格式是最常用的标准公用日志文件格式，也是标准组合日志文件格式。标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。标准组合日志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令，如版本号，会话监控开始和结束的日期等。在日志文件中，Cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服务器为了自动追踪网站访问者，为单个客户浏览器生成日志[1]。
2.客户登记信息
客户登记信息是指客户通过Web页输入的、并提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的常用特征。
在Web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。
3.web页面的超级链接
辅之以监视所有到达服务器的数据，提取其中的HTTP请求信息。此部分数据主要来自浏览者的点击流，用于考察用户的行为表现。网络底层信息监听过滤指监听整个网络的所有信息流量，并根据信息源主机、目标主机、服务协议端口等信息过滤掉垃圾数据，然后进行进一步的处理，如关键字的搜索等，最终将用户感兴趣的数据发送到给定的数据接受程序存储到数据库中进行分析统计。
二、Web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积累、仔细分析，再利用数据发掘技术，最终达到为企业为用户服务的目的，而这些服务主要有以下几种。
1.改进站点设计，提高客户访问的兴趣对客户来说，传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了，在Internet上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该对客户的访问信息进行挖掘，通过挖掘就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地调整页面，向客户展示一个特殊的页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。
2.发现潜在客户
在对web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在Internet上找到未来的潜在客户。获得这些潜在的客户通常的市场策略是：先对已经存在的访问者进行分类。对于一个新的访问者，通过在Web上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的归类。然后从它所属类判断这个新客户是否为潜在的购买者，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。
客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示Web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。
对于一个新的客户，如果花了一段时间浏览市场站点，就可以把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。
3.个性化服务
根据网站用户的访问情况，为用户提供个性化信息服务，这是许多互联网应用，尤其是互联网信息服务或电子商务(网站)所追求的目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐，对许多应用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目标的方式。通过Web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保住老客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。
例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后，淘宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过……”类似的信息，这就是个性化服务的代表。
4.交易评价
现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能，交易评价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。
电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统，对买卖双方的交易历史及其评价进行记录。在声誉效应的影响下，卖家也更加重视买家的交易满意度，并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量的良好风气。交易中的不满意（或者成为纠纷）是产生非好评（包括中评和差评）的直接原因。那么，交易中一般会产生哪些交易纠纷，这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果，这些问题的解决对卖家的经营具有重要的指导价值。
总结
数据挖掘是当今世界研究的热门领域，其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台，增加企业的经营业绩，拓宽企业的经营思路，最终提高企业的竞争力。
参考文献：
[1].赵东东.电子商务中的web数据挖掘系统设计[J].微计算机信息20xx,23（10-3）:168[2].刘晔.Web数据挖掘在电子商务中的应用[J].中国市场20xx,39（9）:178
篇12：浅谈数据挖掘
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的'营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
篇13：浅谈数据挖掘
首先现在是大数据时代，所以美国计算机数据挖掘专业就业前景肯定的越来越好的，全世界每天都有几十亿人使用计算机、平板电脑、手机和其它数字设备产生海量数据。在这个各个行业和领域都已经被数据给渗透，数据已成为非常重要的生产因素的大数据时代，对于大数据的处理和挖掘将意味着新一波的生产率不断增长和消费者盈余浪潮的到来。
美国计算机数据挖掘专业就业前景：
美国计算机数据挖掘专业很有前途，因为几乎所有公司都会用到数据库，而数据挖掘时从数据库上挖去有用的信息，比数据库更高一级，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业 IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大，所以如果美国计算机数据挖掘专业的毕业生在国内和国外都是非常容易就业的。
美国计算机数据挖掘专业薪资：
一般来说具有三年以上工作经验的数据挖掘人才年薪可以达到30到50万人民币/年，应届毕业生起薪在20万人民币/年左右。
篇14：数据挖掘
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。Data mining (the analysis step of the “Knowledge Discovery in Databases” process, or KDD), an interdisciplinary subfield of computer science, is the computational process of discovering pattern...
目录概述使用成功案例经典算法收缩展开概述数据挖掘（Data Mining，DM）是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。 数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析，等等。 并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。 起源 需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。 数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。 发展阶段 第一阶段：电子邮件阶段 这个阶段可以认为是从70年代开始，平均的通讯量以每年几倍的速度增长。 第二阶段：信息发布阶段 从1995年起，以Web技术为代表的信息发布系统，爆炸式地成长起来，成为目前Internet的主要应用。中小企业如何把握好从“粗放型”到“精准型”营销时代的电子商务。 第三阶段： EC(Electronic Commerce），即电子商务阶段 EC在美国也才刚刚开始，之所以把EC列为一个划时代的东西，是因为Internet的最终主要商业用途，就是电子商务。同时反过来也可以说，若干年后的商业信息，主要是通过Internet传递。Internet即将成为我们这个商业信息社会的神经系统。底在加拿大温哥华举行的第五次亚太经合组织非正式首脑会议（APEC）上美国总统克林顿提出敦促各国共同促进电子商务发展的议案，其引起了全球首脑的关注，IBM、HP和Sun等国际著名的信息技术厂商已经宣布为电子商务年。 第四阶段：全程电子商务阶段 随着SaaS（Software as a service）软件服务模式的出现，软件纷纷登陆互联网[5]，延长了电子商务链条，形成了当下最新的“全程电子商务”概念模式。
使用分析方法： ・ 分类 （Classification） ・ 估计（Estimation） ・ 预测（Prediction） ・ 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） ・ 聚类（Clustering） ・ 描述和可视化（Description and Visualization） ・ 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 方法简介： ・分类 （Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。 注意： 类的个数是确定的，预先定义好的 ・ 估计（Estimation） 估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值 一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。 ・ 预测（Prediction） 通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。 相关性分组或关联规则 （Affinity grouping or association rules） 决定哪些事情将一起发生。 例子： a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A =>B(关联规则) b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析） ・ 聚类（Clustering） 聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。 例子： a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群 聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，“哪一种类的促销对客户响应最好？”，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。 ・ 描述和可视化（Description and Visualization） 是对数据挖掘结果的表示方式。一般只是指数据可视化工具，包含报表工具和商业智能分析产品（BI）的统称。譬如通过Yonghong Z-Suite等工具进行数据的展现，分析，钻取，将数据挖掘的分析结果更形象，深刻的展现出来。 挖掘分类 以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘・ 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。 ・ 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后四种属于间接数据挖掘
成功案例数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分 Credilogros Cía Financiera S.A. 是阿根廷第五大信贷公司，资产估计价值为9570万美元，对于Credilogros而言，重要的是识别与潜在预先付款客户相关的潜在风险，以便将承担的风险最小化。 该公司的第一个目标是创建一个与公司核心系统和两家信用报告公司系统交互的决策引擎来处理信贷申请。同时，Credilogros还在寻找针对它所服务的低收入客户群体的自定义风险评分工具。除这些之外，其他需求还包括解决方案能在其35个分支办公地点和200多个相关的销售点中的任何一个实时操作，包括零售家电连锁店和手机销售公司。 最终Credilogros 选择了SPSS Inc.的数据挖掘软件PASWModeler，因为它能够灵活并轻松地整合到 Credilogros 的核心信息系统中。通过实现PASW Modeler，Credilogros将用于处理信用数据和提供最终信用评分的时间缩短到了8秒以内。这使该组织能够迅速批准或拒绝信贷请求。该决策引擎还使 Credilogros 能够最小化每个客户必须提供的身份证明文档，在一些特殊情况下，只需提供一份身份证明即可批准信贷。此外，该系统还提供监控功能。Credilogros目前平均每月使用PASW Modeler处理35000份申请。仅在实现 3 个月后就帮助Credilogros 将贷款支付失职减少了 20%. 数据挖掘帮助DHL实时跟踪货箱温度 DHL是国际快递和物流行业的全球市场领先者，它提供快递、水陆空三路运输、合同物流解决方案，以及国际邮件服务。DHL的国际网络将超过220个国家及地区联系起来，员工总数超过28.5万人。在美国 FDA 要求确保运送过程中药品装运的温度达标这一压力之下，DHL的医药客户强烈要求提供更可靠且更实惠的选择。这就要求DHL在递送的各个阶段都要实时跟踪集装箱的温度。 虽然由记录器方法生成的信息准确无误，但是无法实时传递数据，客户和DHL都无法在发生温度偏差时采取任何预防和纠正措施。因此，DHL的母公司德国邮政世界网（DPWN）通过技术与创新管理（TIM）集团明确拟定了一个计划，准备使用RFID技术在不同时间点全程跟踪装运的温度。通过IBM全球企业咨询服务部绘制决定服务的关键功能参数的流程框架。DHL获得了两方面的收益：对于最终客户来说，能够使医药客户对运送过程中出现的装运问题提前做出响应，并以引人注目的低成本全面切实地增强了运送可靠性。对于DHL来说，提高了客户满意度和忠实度；为保持竞争差异奠定坚实的基础；并成为重要的新的收入增长来源。 基本步骤 数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化，每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤，针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异。此外，数据的完整程度、专业人员支持的程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响。这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的.运用、规划，以及流程的差异性，即使同一产业，也会因为分析技术和专业知识的涉入程度不同而不同，因此对于数据挖掘过程的系统化、标准化就显得格外重要。如此一来，不仅可以较容易地跨领域应用，也可以结合不同的专业知识，发挥数据挖掘的真正精神。 数据挖掘完整的步骤如下： ① 理解数据和数据的来源（understanding）。 ② 获取相关知识与技术（acquisition）。 ③ 整合与检查数据（integration and checking）。 ④ 去除错误或不一致的数据（data cleaning）。 ⑤ 建立模型和假设（model and hypothesis development）。 ⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。 ⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verification）。 ⑧ 解释和应用（interpretation and use）。 由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。 行业应用 价格竞争空前激烈，语音业务增长趋缓，快速增长的中国移动通信市场正面临着前所未有的生存压力。中国电信业改革的加速推进形成了新的竞争态势，移动运营市场的竞争广度和强度将进一步加大，这特别表现在集团客户领域。移动信息化和集团客户已然成为未来各运营商应对竞争、获取持续增长的新引擎。 随着国内三足鼎立全业务竞争态势和3G牌照发放，各运营商为集团客户提供融合的信息化解决方案将是大势所趋，而移动信息化将成为全面进入信息化服务领域的先导力量。传统移动运营商因此面临着从传统个人业务转向同时拓展集团客户信息化业务领域的挑战。如何应对来自内外部的挑战，迅速以移动信息化业务作为融合业务的竞争利器之一拓展集团客户市场，在新兴市场中立于不败之地，是传统移动运营商需要解决的紧迫问题。 IBM全球企业咨询服务部经过研究认为，传统移动运营商在拓展集团客户信息化市场的过程中所面临的外部挑战主要来自三个方面，即市场需求不成熟，技术与业务融合，全业务的竞争。同时，运营商在自身发展上也存在诸多问题，例如目标市场细分不清晰，信息化需求挖掘与评估不足；产品规划和管理难以满足客户信息化需求；渠道较为单一，无法有效覆盖客户；对合作伙伴吸引力较弱，尚未形成共赢的价值链；在运营管理层面，业务流程、销售团队能力以及IT支撑上都不适应集团信息化业务的发展。 从目前网络招聘的信息来看，大小公司对数据挖掘的需求有50多个方面（来源见参考资料）： 1、数据统计分析 2、预测预警模型 3、数据信息阐释 4、数据采集评估 5、数据加工仓库 6、品类数据分析 7、销售数据分析 8、网络数据分析 9、流量数据分析 10、交易数据分析 11、媒体数据分析 12、情报数据分析 13、金融产品设计 14、日常数据分析 15、总裁万事通 16、数据变化趋势 17、预测预警模型 18、运营数据分析 19、商业机遇挖掘 20、风险数据分析 21、缺陷信息挖掘 22、决策数据支持 23、运营优化与成本控制 24、质量控制与预测预警 25、系统工程数学技术 26、用户行为分析/客户需求模型 27、产品销售预测（热销特征） 28、商场整体利润最大化系统设计 29、市场数据分析 30、综合数据关联系统设计 31、行业/企业指标设计 32、企业发展关键点分析 33、资金链管理设计与风险控制 34、用户需求挖掘 35、产品数据分析 36、销售数据分析 37、异常数据分析 38、数学规划与数学方案 39、数据实验模拟 40、数学建模与分析 41、呼叫中心数据分析 42、贸易/进出口数据分析 43、海量数据分析系统设计、关键技术研究 44、数据清洗、分析、建模、调试、优化 45、数据挖掘算法的分析研究、建模、实验模拟 46、组织机构运营监测、评估、预测预警 47、经济数据分析、预测、预警 48、金融数据分析、预测、预警 49、科研数学建模与数据分析：社会科学，自然科学，医药，农学，计算机，工程，信息，军事，图书情报等 50、数据指标开发、分析与管理 51、产品数据挖掘与分析 52、商业数学与数据技术 53、故障预测预警技术 54、数据自动分析技术 55、泛工具分析 56、互译 57、指数化 其中，互译与指数化是数据挖掘除计算机技术之外最核心的两大技术。
经典算法1. C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。 2. K-means算法：是一种聚类算法。 3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中 4.Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。 5.EM：最大期望值法。 6.pagerank：是google算法的重要内容。 7. Adaboost:是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。 8.KNN:是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。 9.Naive Bayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（Naive Bayes） 10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝。 关联规则规则定义 在描述有关关联规则的一些细节之前，我们先来看一个有趣的故事： “尿布与啤酒”的故事。 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在”尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
篇15：一般人体工学数据
1. 人体测量概述
a. 人体工学: 是通过测量人体各部位尺寸来确定个体之间和群体之间在人体尺寸上的差别, 用以研究人的形态特征, 从而为各种工业设计和工程设计提供人体测量数据.b. 人体大小各不相同, 一般设计不可能满足所有使用者,根据产品的用途及使用情况, 并按下列基本原则进行设计: 1. 设计要达到适合体型矮小的操作者的尺寸. 在不涉及使 用者健康和安全时, 偏离极端百分位的第5百分位作为界限值. 2. 设计要达到适合体型高大的操作者的尺寸. 第95百分位作为界限值. 3. 必须弄清设计使用者或操作者的状况,如:性别/ 年龄/ 种族/ 体格等 4. 确定作业空间的尺寸范围, 不仅于人体静态测量数据有关, 同时也与人的肢体活动及作业方法有关 5. 立姿人体尺寸数据应用: (参考图a) 立姿身高: 是产品及设备高度的基础 立姿眼高: 用来确认操作时仪表的高度及角度 立姿肩高, 手功能高, 肩宽, 两臂展开长等 坐姿人体尺寸数据应用: (参考图b) 坐高, 坐姿人体尺寸最大前伸长, 坐姿肩宽, 坐姿下 肢长: 主要用来确定坐姿作业空间设计. 坐姿眼高: 主要来确定操作时各产品机械的高度和需要被视看对象的位置. 坐姿膝高, 坐姿大腿厚: 用来设计座椅及膝空间. 小腿加足高, 坐深, 坐姿臀宽等 其它头/ 手/ 足的尺寸数据应用: 常用于设计手柄, 脚踏板等相关尺寸.篇16：数据大玩家
数据大玩家
华尔街交易员的工作日通常是这样度过的：早晨起床后，从移动设备登录金融信息终端，开始浏览财经新闻，并检查前一日的证券交易状况。然后吃完早餐去上班。不论这名交易员属于买方还是卖方阵营，出于规范及安全角度的考虑，他最终都会端坐在一台金融终端前，了解全球市场的实时信息，继而开始新一天的交易。 金融从业者几乎每天都要做出决定，是持有还是卖出证券，因此需要大量的市场数据帮助他们进行判断，这就为金融信息提供商奠定了生存基础。一些公司比如雅虎（Yahoo），虽然也提供即时通讯服务，但不论从买方或是卖方角度讲，在全球拥有超过30多万订阅用户的彭博终端（BloombergProfessionalService）仍是他们最主要的沟通网 络。 由于媒体业务的强大影响力，很多人会把彭博（Bloomberg）误认为是一家媒体集团。事实上，媒体只占彭博总体业务的极小部分。，彭博整体营收约为80亿美金，其中82%来自彭博终端，另外14%来自与终端紧密相联的其他业务，比如企业解决方案及交易簿业务等。剩下仅有4%由媒体业务贡献，包括电视、广播、网络、杂志和移动平台等。 显然，彭博的最核心业务仍然是提供各类金融资讯。我们把此种模式称为“四腿桌子”（a four-legged table）。这张桌子的“四条腿”分别是数据、分析、新闻报道以及客户服 务。一方面，彭博与全球500多家交易所合作，将各交易所的实时信息和统计数据提供给金融从业 者。 另一方面，彭博还拥有数以百计的第三方数据提供商。由此，就可涵盖包括股票期货外汇交易市场、商品信息以及各类经济统计数据等在内的最全面的金融信息。当这些信息到达彭博的数据中心后，除了上传数据库之外，彭博也会将相关的分析实时提供给各地的客户。在保持金融市场透明度的同时，为交易员提供观点和分析。 此外，彭博自己也会生产大量的金融信息。彭博新闻社在全球72个国家设置了146家分社，并拥有2300多名记者和媒体从业人员。这样每天就能产生超过5000篇新闻报道，内容从金融、艺术、时政再到体育，社会生活的.各个门类几乎都有涵盖。而在具体新闻的报道上，我们则沿用了彭博新闻创始人及总编辑马特・温克勒（Matt Winkler）提出的“5F”原则，即新闻首发（First）、最快报道（Fastest）、坚守事实（Factual）、善于总结（Final），以及富于前瞻（Future）。 至于新的发展策略，我可以举下面这个例子进行说明。全球桌面金融信息的市场约为150亿到160亿美金。大型金融机构会因技术需求进行基础设施建设，即将金融数据传输进他们的内部系统，并进行企业内或企业间的传播交流，那对金融机构而言将是一个更为庞大的市场。在此过程中，彭博可以帮助他们减少整体运营成本。 从事金融行业的人，几乎都对中国的经济增长和资本市场抱有强烈期待，但本地市场又有其特点。在我看来，全球金融市场，不论哪个国家，都经历了一个进化成熟的过程，即从政府短期主导的债券市场，到国债市场，再到企业债券市场，直至股票市场等等。中国的特点是决策者在考虑如何让市场往前进化时，具备高度的深思熟虑，且尽量规避风险。 部分新兴市场国家在开放资本市场时，不少因过于简单迅速，出现市场混乱。而中国则显得非常小心谨慎，遵循原则一步一步向前推进，对此我非常赞赏。中国的资本市场无疑正在经历一个激动人心的开放阶段，未来或许更值得我们期待。（采访整理/本刊记者 杜秀）
篇17：会计论文数据
摘 要：大数据时代会计信息数据呈现海量化趋势，会计核算处理量大，核算周期要求更短。通过构建财务业务一体化管理体系，拓展会计信息化渠道，
建立动态财务报告，进行精益化财务分析等手段，加强对会计数据的快速处理和信息的充分挖掘，才能保证会计信息的可靠、相关、有效，促进企业的健康有序发展。
关键词：大数据时代 会计信息质量 可靠性 相关性 及时性
随着微博、微信等网络媒体的快速发展，以及自媒体时代的来临，互联网中每时每刻都在产生大量的数据，以数据记录、核算为主的财务工作面临严峻的大数据处理问题。怎样在互联网快速发展的今天提高会计信息质量，成为当前财务工作者必须面对的重要课题。
一、大数据时代的特征
年5 月，麦肯锡全球研究院发表报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，首先提出大数据概念，指出大数据作为互联网时代的产物，已经渗透到各行各业。
二、大数据对企业会计信息质量的影响
1。会计信息质量的主要特征
会计信息质量，是会计信息系统对外所提供的会计信息应具备的基本特征，包括可靠性、相关性、可理解性、可比性、实质重于形式、重要性、谨慎性和及时性等，这些要求既相互作用相互支持，又相互制约相互影响，共同构成了会计信息质量要求的有机体系。
可靠性是首要的会计信息质量要求，企业要依据实际发生的交易或者事项进行确认、计量和报告，如实反映各项会计要素及相关信息，
保证会计信息的真实可靠、内容完整。相关性也是首要的会计信息质量要求之一，企业所提供的会计信息应当与财务报告使用者的经济决策需要相关，
要有助于财务报告使用者对企业的情况作出评价或者预测。随着我国企业投资主体多元化的发展，会计信息相关性会越来越引起人们的重视。及时性虽然在会计信息质量体系中被列为次级质量要求，
但它是会计信息其他质量指标优化的前提和保证。会计信息具有时效性，即使是可靠、相关的会计信息，如果提供不及时，就失去了时效性，对于使用者的效用就会大大降低，甚至不再有实际意义。
2。大数据对会计核算信息的影响
随着互联网的快速发展，企业的经营模式在发生根本变化，以电子商务为代表的新兴商业模式，正在以超乎想象的速度加快传统商业模式的升级和转变。比如， 年阿里巴巴旗下的.淘宝网销售额突破了1 万亿元，淘宝网一个服装门店单日销货量，就会达到百万件之多。
按照现行会计准则界在新的经济环境中，网店的采购供货是由实体企业通过网上采购供货方式进行，同时通过第三方支付平台实施资金结算支付。
企业会计信息的生成已不单单从本企业内部采集，对于第三方反映交易和结算数据的采集与交换，也构成企业会计核算信息的重要组成部分。
会计数据来源出现多元化趋势。同时，网络时代的会计信息使用者也呈现出多样化的需求。
三、大数据时代提高会计信息质量的对策
大数据时代，由于数据的海量、繁杂、多元、形成速度快，信息需求多样性，这对会计信息质量的可靠性、相关性与及时性会形成非常大的影响。笔者以为，在新的经济环境中，要提高会计信息质量，应该从以下几方面采取措施。
（一）构建事件驱动型财务业务一体化管理体系
在传统会计信息系统中，会计数据是在业务发生后收集处理，同时，会计信息系统是建立在价值法基础上的，
使用单一货币计量方式，大量的非财务信息被忽略掉了，导致会计信息质量下降。（1）财务业务一体化系统设计。在IT 环境下，
将企业的财务、业务及管理流程有机融合，建立基于业务事件驱动的财务一体化的信息处理流程，
当业务事件发生时，利用事件驱动来记录业务的发生时间、发生地点、涉及哪些资源、哪些人及可能的风险等重要因素，
事件处理器按业务和信息处理规则，将企业的财务、业务和管理信息集中于一个数据库。当需要信息时，具有数据使用权的各类人员通过报告工具自动输出所需信息。
通过业务的处理直接驱动会计记账，减少人工操作，提高业务数据与会计数据的一致性，实现企业内部信息资源共享。
（2）建立企业财务信息一体化管理体系。① 进行流程优化，在任何一项经济事项发生时，由业务人员把经过审核的单据的价值信息和非价值信息，
直接记录在业务单据数据文件中。财务部门设置多种模式凭证，通过财务业务一体化IT 模型，财务信息自动转换并保存在凭证数据文件中;
不同的信息使用者可实时调取共享数据库中的数据，自动生成所需要的业务或财务报表。② 财务与生产业务一体化。以企业的ERP
系统为基础，使生产的ERP 系统与财务系统有效对接，实现生产成本费用的实时核算，准确考核生产效益，提高会计信息的准确性、及时性。③ 财务与销售业务一体化。
将财务系统与销售系统连接，可以直接从销售系统中调取相关财务数据，实时进行产品销量、价格优惠、实际收款、应收欠款等情况的查核，
避免业务的暗箱操作。监督收入的及时到账及应收账款的及时收回，规避财务风险。
（二）建立银企直联、税企互联系统，拓展会计信息化渠道
互联网时代，企业内部闭环建立的会计核算信息化系统已不能满足现实的需求。企业集团可采用资金结算中心模式加强资金流的管控。
引进第三方资金结算平台，通过银行、企业、软件商签订三方协议，建立起银企直联的服务平台。通过资金结算平台，
企业会计人员可以每天报告资金变动结余信息，实时监控到资金的异常变动，
达到企业资金流数据信息的及时、准确、有效，防范资金风险的发生。同时，对于长期稳定的供应商，大客户，企业可以开展与供应商及客户信息系统的互联，
进行供货、销售数据的自动收集处理，生成有效的购货及销售信息，及时为采购、销售决策提供依据。
新的经济环境下，数据繁杂，票据种类繁多，伪造的发票时常出现。由于业务人员报账不及时等原因，事后通过税务发票查询系统进行发票查询的人工成本很高。
如果能实行税务开票系统与企业信息网络的有效连接，在税务开票系统中设置远程联动功能，某个企业的名称在发票开具系统中出现在某张发票上，
该企业的信息系统能实时接收到某张发票的所有信息。这样，财务部门就可以实现对发票开具的远程实时监控，从根本上杜绝伪造的发票的出现。
通过拓展会计信息化渠道，实现外部交易信息的集中自动处理，达到企业资金流、票据流、实物流的统一，避免虚假财务信息，
保证会计信息的真实、及时、有效，提高企业会计信息质量。
（三）建立动态财务快报、跟踪财务报告制度
在大数据环境下，数据信息快速变化，利用财务大数据的优势，缩短财务报告的时间，建立动态财务快报、跟踪财务报告制度，
不失为一种提高会计信息质量的有效手段。企业动态财务快报包含：资金流动信息、账户余额变动信息、重大债权债务变动信息、主要业务收支信息等，
动态快报的时间可以是周报、旬报、也可以是日报。同时，对企业重大投资事项、单行经营活动等进行跟踪财务报告，
跟踪报告的可以采取周报、旬报、月报的方式。动态快报和跟踪报告提供的信息可以涵盖财务信息和非财务相关信息，快速准确多角度反映经济事项的进展状况。
（四）挖掘财务数据价值，进行精益化财务分析
有了大数据的基础，财务人员对足够多的会计信息和非会计信息进行深度挖掘，对数据进行时间上的纵向和空间上的横向汇总分析，
发现问题，提出建议。通过深度分析，预测企业未来的资金流动、投资决策方向、财务风险变化等。例如：很多企业已经应用ERP 系统多年，在ERP 系统中，
配有视频识别流水线的仓库管理、客户关系管理等系统，企业积累了海量的数据。此时的财务分析，是如何对已有的海量数据进行精益化的处理。
比如说库存周转率，有细至到每一天、每一种物料、每一个批次的数据时，系统就可以计算出即时的细到每一个库存量单位的存货周转率。
精益的财务分析建议可以是这样的：库存的某种材料的即时周转率为20 天，库存过高，请停止采购等。这样的建议很快就会影响管理者进行库存改善的行动。
会计数据：1—5会计信息的使用者及其质量要求和会计准则体系
（五）培养财务人员的大数据意识和技术能力
大数据时代的财务人员，除了必须具备扎实的财务处理能力以外，还需要具有财务大数据的意识和技术处理能力。
（1）转变观念，主动接受经济信息。传统的会计人员满足于坐在办公室处理事后的有合法票据的经济业务。
大数据时代要求财务人员要转变“事后等信息”的观念，主动接受大量信息。培养主动获取经济信息的意识，要走出去，主动参与、感受业务发生的过程。
（2）培养团队协作意识。大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。
财务人员要提高与相关业务部门沟通，与企业之外部门沟通协调能力，与客户的沟通能力等。
（3）财务人员要有财务敏感度，增强对数据的感悟力，有快速处理业务、短时间内鉴别信息重要性的能力。
企业要培养财务人员在工作中合理运用财务数字发表意见，通过数字思考事件的前因后果等。
参考文献：
[1]维克托·迈尔— 舍恩伯格，肯尼思·库克耶著;盛杨燕，周涛译。 大数据时代[M]。 杭州：浙江人 民出版社，。
[2]财政部会计司编写组。 企业会计准则讲解[M]。 北京：人民出版社，2008。
[3]安艳丽。 大数据时代交易对企业会计信息质量的影响[J]。 财政监督，2013（13）。
[4]李全中。 IT 环境下会计信息及时性与相关性影响因素分析[J]。 财会通讯，2013（7）。
篇18：数据分析
本课课题
第四章 数据的编辑加工
第2节 数据分析
教学目标
1、了解电子表格是进行数据分析的基本工具。
2、掌握排序、筛选和分类汇总等基本分析方法。
3、能运用排序、筛选和分类汇总等方法进行简单的数据分析。
重点难点分析
1、各种筛选的方法。
2、“自定义”筛选条件的选择使用。
3、数据的分类汇总。
4、自定义”筛选中逻辑符号及运算符的选择。
教学环境与素材准备
在能容纳一个教学班的机房内，计算机安装OFFICE系列软件，并有投影仪。
学生们带好泰山版信息技术第一册(下)课本。
教师准备：“第五届校园歌曲卡拉OK大赛评分表”。
教学方法
讲解演示法、合作探究法
教学过程
(一)导入：
电子表格不仅具有强大的数据计算功能，而且还具有排序、筛选、分类汇总等简单、有效的数据组织和分析功能。运用这些技术，可以帮助我们深入挖掘数据中所蕴藏的信息，提高数据的利用效益。
(二)新授课：
1、排序：
排序是在不改变数据值的情况下，重新组织数据排列顺序的一种手段。
通过排序操作，可将表格中的记录，按任意一列数据进行升序或降序排列。排序后，能清晰地观察记录之间的位次关系，更便于事物的比较与对比。
打开“第五届校园歌曲卡拉OK大赛评分表”，按得分的高低来计算每位选手的总名次。
教师提示：选手的名次实际上就是按照得分由高到低排列的次序，我们可以按得分由高到低排序，然后依次填入名次即可。
学生操作。
2、筛选：
筛选就是把需要的记录留下,把不需要的记录暂时隐藏。这样可突出某些重要的数据或数据关系。在Excel中提供了“自动筛选”和“高级筛选”命令来筛选数据。
实践：
“我只想分析一下一年级选手的得分情况。”
“能否只列出二年级选手的信息?”
利用电子表格的“自动筛选”功能，可以轻松满足大家的需要。
教师演示。
学生操作。
3、分类汇总：
分类汇总，就是首先将数据分类(排序)，然后再按类进行求和、求平均、计数等汇总统计。
分类汇总，可以帮助我们对不同类别的数据进行分析比较、判断优劣。
实践：
“计算出每个年级的平均得分，就可以确定哪个年级是优胜年级。”
任务：
按照“年级”进行分类汇总，求各年级平均得分的过程。
教师演示。
学生操作。
注意：在分类汇总之前，必须先按分类项目对表格数据进行排序，否则，将不会得到正确的结果。
巩固与提高
课本第101页第1、2、3题。
课堂小结
对本节课学到的知识和在学习过程中学生出现的问题和解决的方法以及今后应注意的事项进行总结。
教学反思
暂无。
问题口袋
提醒学生将这节课不会的问题记录下来，可以在适当的时候反馈给老师。
[数据分析]
篇19：关于数据申请书推荐
盛总：
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★数据报告
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