精选大数据建模论文（模板18篇）

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精选大数据建模论文（模板18篇）篇一

“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。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇二

随着信息时代的到来，人们生活中的各个方面都开始涌现出海量的数据。这些大数据以惊人的速度增长，使得人们需要运用更加高效的方法来处理和分析这些数据，从而获得有价值的信息和洞察。在我与大数据打交道的过程中，我深深领悟到了大数据的重要性和它对我们生活的影响力。在这篇文章中，我将分享我对大数据的心得体会。

首先，大数据为我们提供了更全面和准确的信息。在过去，我们往往只能凭经验和感觉来判断事物的发展趋势和决策的方向。然而，随着大数据的普及，我们可以通过收集、分析和挖掘大量的数据，了解事物的真相和本质。比如，在市场营销领域，大数据可以帮助企业分析用户购买行为、消费偏好和市场趋势，从而制定更加精准和有效的推广策略。在医疗健康领域，大数据可以帮助医生分析患者的病例和治疗效果，为患者提供更加个性化和有效的治疗方案。通过大数据，我们可以更加科学地进行决策和规划，使我们的行动更加明确和高效。

其次，大数据为我们提供了更深入和全面的洞察。传统的数据处理方法往往只能分析孤立的数据点，而难以发现数据之间的联系和规律。然而，大数据具有强大的处理能力，可以将各个领域的数据进行整合和分析，从而帮助我们发现隐藏在庞大数据中的规律和趋势。比如，交通领域的大数据可以帮助我们了解城市交通状况和交通拥堵的原因，从而优化交通管理和规划。而在科学研究领域，大数据可以帮助科学家们分析海量的实验数据，发现科学事实和新的知识。因此，只有运用大数据的方法，我们才能够获取到更加准确、全面和系统的洞察，为我们的工作和生活带来更大的价值。

第三，大数据为企业和组织提供了更广阔的发展空间。在信息时代，数据已经成为企业竞争的重要资源。通过收集和分析大数据，企业可以了解市场需求、优化产品和服务，并制定合适的商业策略。比如，Amazon通过分析用户购买记录和偏好，为用户推荐个性化的商品，提高销售效率和用户满意度。而在政府组织中，大数据可以帮助政府进行城市规划、资源分配和社会管理，提高行政效率和服务质量。此外，大数据还为创新提供了更多的可能性。通过挖掘大数据中的信息和资源，创业者可以发现新的商业机会和创新方向，为社会的发展带来新的动力和活力。

第四，大数据也带来了一系列的挑战和问题。首先，大数据的处理和分析需要高度的技术和运算能力。大数据往往以海量的形式存在，数据存储、处理和分析需要庞大的计算资源和算法模型。其次，大数据的安全和隐私问题也引起了人们的关注。随着大数据的应用，个人和机构的隐私面临着更大的风险，需要制定更加完善的数据保护和隐私政策。此外，大数据的分析和使用也需要遵守法律和伦理的规范，避免滥用和侵犯他人的权益。

综上所述，大数据对我们生活的影响力是巨大的。通过大数据的处理和分析，我们可以获得更全面、准确和深入的信息和洞察。大数据为企业和组织提供了更广阔的发展空间，也为创新提供了更多的可能性。然而，大数据的应用也面临着一系列的挑战和问题。因此，我们需要积极应对这些挑战，保障大数据的安全、隐私和合法性，从而更好地利用大数据的力量，为我们的社会和生活带来更大的进步和发展。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇三

随着时代的快速发展，招标代理企业的信息化进程是未来社会需求的必然产物，所以，企业只有不断提升信息化建设的速度、提高自动化运营的效率，才能与时代的发展保持一致，以免被社会所摒弃。在招标代理企业的信息化管理过程中，还必须引进先进的管理观念、高质量的人力资源以及科学的管理模式等。

信息化;招标代理;企业管理。

第一，重视程度不够。由于高校对档案管理重视程度不够，在档案管理工作中，沿用传统的工作模式，对档案进行人工检索、整理、立卷和归档。即使大部分高校引进了先进的计算机设备，但是仍然只是发挥基本的输入、输出功能。由于缺乏现代化的管理系统，使得高校的档案管理工作繁琐，效率低下，限制了档案管理的价值。教师及学生的档案采集不全，档案卷内目录填写不完整，档案序号、文件编号、责任者、卷内文件的起始时间等信息有遗漏，档案文件保密级别不限定。第二，从事档案管理的人员素质不够。部分高校没有严格按照规定，完成档案管理工作，甚至缺乏专门的档案管理，只是简单的将档案堆在墙角里，使得档案丢失，这给档案查找工作带来非常大的困难。而且从事档案管理的人员，大部分是为了解决高校代课老师或教授配偶的工作，临时安排的，他们大部分人员缺乏计算机操作技能，不能利用计算机技术对档案信息进行开发和研究，并且缺乏工作积极性。第三，档案管理平台不健全。近些年来，高校电子文档、表格、音频、视频等各种数据信息，种类繁杂，这些庞大的数据信息难以有效的管理及存储。高校档案数据资源不断扩张，若不引入虚拟云存储技术，就有可能引发资源存储容量不够，导致数据库膨胀危险。

大数据的意义不是数据信息庞大，而是对数据信息进行高质量的处理。面对大数据时代的到来，高校如何在招生、教学、管理、就业方面进行大数据整合和管理，为高校的发展提供技术支持，是学校发展的重点工作。目前，很多学校已经建立了信息门户、统一用户管理与身份认证、综合信息服务门户，已经在信息管理中取得了进步，但是目前高校档案管理仍存在很多挑战。第一，组织维度。高校内各个部门应该优势互补，实现不同类型的大数据资源的优质整合。例如在高校内各部门建立数据管理机构、将数据整合和管理常态化，该机构由各个部门分管领导直接负责，协调部门内部事务，并将数据整合工作纳入年终评价体系，保障数据整合工作的效果。为加强高校档案管理，建议高校成立活动领导小组和工作小组。如下：其一，领导小组。组长；副组长；成员；职责；其二，工作小组。组长；副组长；成员；职责：统筹安排档案管理，研究制定管理措施；负责对档案信息进行协调、监督、考核。工作小组办公室设在公司后勤，负责日常工作联系及相关组织工作。第二，数据维度。高校档案来源丰富，包括教师和学生的人事档案、学籍档案、医疗保健档案、试题库、学校的基建档案、学校的资产档案、财务原始报销凭证、公文、电子邮件等。在档案大数据应用时，要将档案资源进行数据模型的转换，将二维的信息转换为多维的模型。第三，技术维度。在高校大数据时代，信息应用服务引领高校档案由常规分析向广度、深度分析转变。师生用户可以共享档案信息，并从海量档案信息中，挖掘出自己可用的信息，并从这些信息资源中进行价值判断和趋势分析，找出用户和档案之间的逻辑关系。4g移动通信终端、云技术与云存储服务、校园app等媒介渠道的引入，可以解决档案资源存储的问题。

第一，增强服务意识，提高服务水平，争取领导重视。大数据时代的来临，档案管理工作会面临许多新情况、新特点、新问题。实现现代化的管理，需要提高领导干部的档案意识，配备先进的设备，实现档案管理的现代化，网络化。第二，加强档案管理教育培训，提高管理人员的综合素质。大数据的管理不在是传统的简单数据和信息的归集，在信息化管理工作中，提高管理人员的素质是有必要的。加强人才培养，实现竞争上岗，培训上岗，加强业务宣贯，为档案管理创造一个新台阶。第三，提高档案管理信息化利用水平。引进现代化档案管理设备，用于快速档案查阅、检索、分析，提高工作效率，实现档案管理的现代化办公。一是加大资金投入，不断完善档案信息数据库，不断摸索档案应用软件和实际工作的结合，建立可行的档案信息系统，提高档案数据的实用性，使得档案查阅更快捷、更方便、更可靠。二是建立规范的制度保障体系，提高信息化管理的技术水平。

今年两会，大数据第一次出现在政府的工作报告中，这表明，大数据已经上升到国家层面。为了适应大数据时期，档案管理工作对管理人员的要求越来越高，学习现代计算机技术、网络技术、多媒体技术，跟上当代时代的节拍，对高校的发展有着重要的意义。

作者:张贤恩高秀英单位:枣庄市团校。

[1]杨似海，闫其春.大数据背景下的高校图书馆档案管理策略研究[j].四川图书馆学报，2016，4（35）:81.

精选大数据建模论文（模板18篇）篇四

大数据时代的来临，使企业进入战略绩效管理信息化时代加快了脚步，然而，企业cio在面对繁杂、庞大的数据信息时，如何做到价值最大化的被企业利用，为企业战略绩效管理系统服务，需要一套庞大、严谨的战略管理体系支撑，在以企业战略管理体系的框架支撑下，数据才能使管理系统如虎添翼，引领企业飞速发展。

研究esp系统发现，建立大数据时代下的战略绩效管理信息化系统，先要明确发展战略目标，在此基础上，为数据信息的价值实现构建管理体系框架，数据信息能否被有效利用取决于战略管理系统的体系设计。

大量的数据信息在全面、有序的企业战略管理框架中被归类、识别，并通过战略管理系统中的分析工具被分析、重置，再通过辅助保障系统将分析后的数据信息按流程、组织，系统的输送给终端。形成一整套企业战略管理信息化系统，以便于员工高效和正确的运用数据，真正实现数据可用性。

从管理信息化落地执行的角度看，esp的贡献在于能够帮助企业管理信息化高效的实现，全面落地、彻底执行并可视化监控和有效的评估，否则企业再好的战略、全面的管理体系落不了地、也不能产生很好的效果，更谈不上发展。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇五

如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作――舍恩佰格的《大数据时代》。维克托・迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的。预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。

在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：

一、更多：不是随机样本，而是全体数据。

二、更杂：不是精确性，而是混杂性。

三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。

我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。

在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文・凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。

此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇六

20xx年5月世界著名咨询机构麦肯锡公司发布了《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》的研究报告，宣告“大数据”时代已经到来。大数据时代的到来对人力资源管理带来了新的变化和机会。通过运用大数据思维方式，利用移动互联网+的新技术、新方法能够进一步完善人力资源管理信息系统，使人力资源管理更加专业化、科学化，为人力资源管理信息化建设迈入4.0创造了条件。

二、人力资源管理信息化历程。

人力资源管理信息化，主要是指企业基于互联网，依托先进的人力资源管理理论，以软件系统为平台，通过信息技术对人力资源进行优化配置的动态过程。人力资源信息化是信息时代人力资源发展的必然趋势，是企业及时满足业务需求，实现企业高效的人力资源管理，增强企业核心竞争力的必然手段。笔者认为人力资源管理信息化随着信息技术的发展经历了1.0、2.0，3.0并在向4.0进发的历程。

人力资源管理信息化1.0阶段指的是上世纪80年代初，随着计算机在管理领域的普遍应用，国外一些先进的应用软件企业开始将关注点聚焦于人力资源管理领域。首先利用应用软件进行的是人力资源管理中最复杂最繁重的薪资管理，这大大降低了该项工作的繁冗程度并且提高了效率。由于当时计算机网络不是很普及，人力资源管理系统基本是孤立地、单一的软件。

随着数据技术、网络技术的发展，人力资源管理系统迈入2.0时代。人力资源管理信息化已经开始触及人力资源管理的各个方面。但是受限于数据计算能力和应用处理能力，对于大型集团的人力资源管理系统一般是按分支机构分别购置服务器部署运行，各分支机构定期汇总数据上报总部。人力资源管理系统2.0时代基本已经实现人力资源管理基础信息的电子化，使hr人员从繁重的基础信息处理工作解脱出来，有更多的时间去考虑组织及员工的发展需求。但是在2.0阶段，人力资源管理系统对于数据的分析和应用还停留在简单的报表阶段，还未形成对人力资源数据的预警、预测、数据挖掘和分析。

进入21世纪后，随着计算机和互联网技术的发展，人力资源管理系统采用数据大集中以及基于互联网访问的技术，从单一的人力资源部门的电子化软件扩展到涉及公司各个层面的关键信息系统。通过面向全员的信息化工具，人力资源管理系统3.0阶段一方面可以通过系统全面落实人力资源管理规划，另一方面通过延伸人力资源管理范围，提高各级人员参与人力资源管理的程度，有效地改善了人力资源部门的服务范围和服务质量。人力资源管理系统3.0阶段由于采用数据大集中技术，对数据的挖掘分析以及多维度的预警、预测已经成为可能。人力资源管理的数据优势已经在企业经营分析、管理决策中逐渐发挥出来。企业人力资源管理部门以及各级管理者已经开始利用人力资源数据提升经营决策的科学性。

随着大数据时代和移动互联网时代的到来，将大数据的概念和技术引入人力资源管理将进一步提升人力资源管理信息化水平，人力资源管理信息化将步入4.0时代。

大数据这一概念，首先要从“大”入手，“大”是指数据规模，大数据一般指在10tb（1tb=1024gb）规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4v来总结，即体量大（volume），数据从tb级别跃升到pb级别，庞大且连续的数据流使得数据更具完整性；多样性（variety），数据类型繁多，数据来源及承载方式多样化；速度快（velocity），数据可以高速地存储，借助于云计算，即使在数据量非常庞大的情况下，也能做到实时处理；价值的稀疏性（value），信息海量但价值密度低，犹如大海捞针却弥足珍贵。

进入大数据时代，对人力资源管理及其信息化建设将带来巨大的机遇和挑战，人力资源信息化在4.0阶段将呈现出以下特点：

1.人力资源管理系统数据的多样化及社交化。

在大数据时代，忠实地采集、记录人类活动的一切数据是基础。人力资源管理系统数据在大数据时代将不再局限于人力信息档案或者“人事部门”的数据。企业的经营数据、利润数据等业务数据也将纳入人力资源管理数据范畴。同时员工的社交数据、地点数据、工作数据等碎片数据也将被系统采集和分析。人力资源管理系统的数据模型和数据存储方式将被重新定义以满足数据存储、处理和分析所必需的高速和敏捷。

2.人力资源管理系统“移动化”与安全性。

为了能够随时随地获取“与人相关”的数据，大数据的收集渠道将不再仅仅局限企业内部的信息系统，人力资源管理系统必须具有随时随地获取数据的能力。人力资源管理系统数据获取将更多地依靠移动端甚至是传感器等新技术的使用，人力资源信息化需要打造一条有效连接hr所服务的管理者和员工的信息高速公路。由于“人的数据”高度连接和聚合，数据的安全性和隐私保护将成为一个重要课题。有效地解决数据的公开和隐私的问题将是人力资源信息化建设者必须面对和解决的一个重要挑战。

3.人力资源管理系统工具的多样化。

在拥有和采集了大量人力资源日常数据后，对数据的分析、整理、整合的能力将至关重要。传统的、单一的人力资源管理系统将无法胜任如此庞大的.数据处理任务。通过采购第三方的数据处理、分析工具将有利于提升人力资源管理系统的数据分析能力，有利于企业通过数据驱动人力资源管理创新。

同时，在人力资源管理人才招聘、人才测评、薪酬管理、人才绩效等垂直应用方面，由于大数据分析强调预测性以及前瞻性管理，人力资源管理应用将更具有专业性，市场上将出现多种专业性的应用工具。在人力资源信息化建设上，企业可以根据自身需要自主、灵活地选择专业化的工具，满足企业个性化需求。

4.人力资源管理系统“云服务化”

随着大数据和互联网技术的不断融合，基于云计算、云平台的人力资源服务平台将不断涌现。数据按需计算，企业按需付费的模式将不断成熟。对于传统企业来说，人力资源信息化将有了更快捷、便利的选择。企业信息化部门在实施人力资源信息化时将不再需要购置大量设备、采购产品软件后进行个性化实施，而只需按照企业需要购买相应的云服务即可。同时，由于在大数据应用的复杂性，不具有很强技术实力的企业可以借助云计算能力充分挖掘数据的价值，突破企业计算能力的壁垒，实现人力资源大数据应用。

大数据时代，企业的竞争将是数据应用能力的竞争。人力资源信息化建设的从业者利用大数据技术建设更加专业化、智能化的信息系统，为人力资源管理服务提供更加客观、科学的数据服务将给企业创造出巨大的价值。人力资源信息化建设也会因为大数据技术的应用迈入一个崭新的时代。

参考文献。

[1]周光华.基于“大数据”价值对人力资源管理的思考。

[2]唱新.大数据在人力资源管理体系的应用。

[3]李柯.大数据时代人力资源管理的机遇、挑战与转型升级。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇七

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象.我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi最大的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。看完此书，我心中的一些问题：

1什么是大数据?

查了查百度百科，是这样定义的：大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：volume、velocity、variety、veracity--这个好像是ibm的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2.大数据适合什么样的企业?

1)预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

3)变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇八

读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革――商业变革、管理变革和思维变革。

其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道出现的h1n1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！

在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。

在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！

大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！

精选大数据建模论文（模板18篇）篇九

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。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇十

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！

精选大数据建模论文（模板18篇）篇十一

摘要：随着就业信息化建设的发展，信息技术已经被广泛应用于高校毕业生就业中，就业信息化建设是近年来大学生就业问题关注和努力的重点方向。但目前就业信息化建设中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平台功能不完善、信息交流不足、网络求职成功率偏低等。在当今大数据时代背景下，就业信息化建设迎来了新的发展机遇。

关键词：大数据;信息化;就业。

随着互联网的发展，信息技术被广泛用于生活、工作、学习、服务、交通、生产等各个领域，改变了世界，为人类带来了诸多便利。就业信息化建设对我国经济社会发展稳定具有重大战略意义。在各种信息化平台的帮助下，大学生能够更容易、更便捷地找到就业岗位，在我国高校扩招造成毕业生数量逐年递增的情况下，极大地缓解了社会的就业压力，为我国经济建设提供了各方面的劳动力和人才。因此国家高度重视就业信息化建设，21世纪以来，党中央、国务院、教育部多次下达指令，要求大力开展各项就业信息化建设工作。

一、目前我国就业信息化建设的现状及不足。

经过十几年的努力，目前我国就业信息化建设已经基本完善，形成了以各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生为核心的就业信息化体系，通过各种信息化平台，把各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生连接起来。各级政府就业指导部门网络平台、各高校就业指导中心网站、各种招聘信息、毕业生求职信息等信息化要素的相互作用，实现大学生完成就业。但目前我国就业信息化建设依然存在很多不足，主要有一下几点：

(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就业信息平台数量很多，各种就业平台发布的信息数量非常巨大，但信息分布松散，整合程度较低。比如，同一岗位的招聘信息，可能会在多个不同的招聘网站上看到，求职者需要到多个求职网站去搜寻。这就增加了求职者获得求职信息的时间成本，导致信息利用率低下。

(2)信息化建设视野狭窄，平台之间联系不够，信息交流不足。政府部门在信息化建设统一规划方面做得不好，没有从高的层面进行部署，建设视野不够宽广。各个信息平台一叶障目，平台之间的联系不够紧密，最终导致了信息交流不足。

(3)信息平台功能不完善，不能更好服务就业工作。目前大部分的信息平台以发布就业信息为主，一些平台具备网络简历投递的功能，但这些对于实现求职者顺利就业是不够的。求职者需要通过信息化平台了解到当前就业形势、各行业就业现状、薪酬水平、地域差异、前景分析等信息，需要得到实时疑问解答，进行广泛交流，这些都是当前的信息平台所缺乏的功能。

(4)网络求职成功率不高。十几年来信息化建设促进了大学生就业工作的开展，越来越多的求职者在网上进行简历投递等求职活动，但不可否认的一个事实是招聘会、宣讲会、人才市场对于就业依然作用突出。调查显示，很多求职者认为网络对于求职的最大帮助是提供便捷、高效、廉价的就业信息，而网络招聘中简历投递成功率太低，所以求职者更愿意到招聘现场去求职，各地招聘现场的火爆状况就是很好的证明。这也说明了目前信息化对求职的帮助仍然处于较低的水平。

随着信息化技术的发展，家用电脑、智能手机、宽带技术、移动互联网、物联网等数据来源及数据承载方式的高速发展，全球的信息数据量出现了跨越式增长，信息大爆炸成了时代的特征，大数据时代已经正式到来[1]。

大数据(bigdata，megadata)，或称巨量资料，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[2]。在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的特点可以概括为4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)、value(价值)。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。大数据技术可以从各种各样类型的数据中，快速获得有价值的信息。

利用大数据技术可以解决目前就业信息化建设中存在的种种不足，进一步加强就业信息化建设，更好帮助大学毕业生就业。

(1)加强预测分析，更好开展就业指导工作，加强就业针对性。大数据技术通过对国内国际形势、当前经济发展、过往就业信息、地域信息等大量数据进行分析，预测就业形势、各行业就业前景、薪酬水平、地域竞争状况、行业前景等能内容进行分析，给出可靠的预测数据，便于政府就业指导部门更好安排部署就业工作;企业可以合理安排招聘岗位，选择适合的求职者，避免员工频繁跳槽现象，节约招聘成本;高校可以更好地开展大学生就业指导工作，大学毕业生根据自己专业、兴趣、爱好、特长、个人发展规划，有针对性地明确求职目标，进行充分的求职准备。这些能加强各方面开展就业工作的针对性。

(2)高度整合信息，紧密联系信息平台，加强信息交流，提高信息利用效率。通过对大量信息的收集和分析，大数据平台可以完成信息的高度整合，使各个信息平台紧密联系在一起，平台之间的信息可以实现快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大数据的帮助下，求职者搜寻求职信息时，重复的信息可以自动合并，同一类信息可以全部展现，信息获取效率得以提高;求职者的简历、求职信等求职信息可以储存在云端，在需要时随时可用于不同的网络招聘，这样求职者可以省去大量重复写简历的时间;通过大数据综合分析，网络上的虚假招聘信息可以迅速被识别剔除，信息审核得以强化，避免求职者上当受骗。

(3)完善信息平台功能，扩展信息平台种类，提高网络求职成功率。大数据技术可以进一步完善各信息平台的功能。信息平台将不仅仅提供求职信息，还会增加就业分析预测、实时交流、就业指导、网络简历投递和筛选、视频面试等功能。

随着大数据技术的发展，信息的传播已经不只是依赖电脑，智能手机、便携平板电脑、智能穿戴设备都成了信息传播媒介，信息平台也不再局限于互联网网站，qq、微信、微博等实时交流工具和各种app应用也成了新的信息平台，更加方便、快捷地发挥作用，借助于这些平台，求职者可以随时、随地进行信息浏览、投递简历、疑难询问、交流沟通等，企业hr可以随时发布信息、筛选简历、疑问解答、视频面试等，极大地提高求职的便捷性和成功率。

总而言之，大数据时代的到来，为以后的就业信息化建设提供了新的发展机遇和发展思路，充分利用大数据技术的各种优点和优势，就业信息化建设将更好服务于就业工作。

参考文献：

[2]杨旭，汤海京，丁刚毅.数据科学导论[m].北京理工大学出版社，2014.

精选大数据建模论文（模板18篇）篇十二

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧―。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：volume、velocity、variety、veracity这个好像是ibm的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

3、大数据带来的影响。

1）预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇十三

首先，科学出现了新的形态。现代科学之父伽利略是个里程碑式的人物，正是伽利略明确地将实物实验和数学推理方法引入到了科学研究之中，科学才得以系统而迅速地发展。从那时起，科学家们开始以实物实验和数学推理的方式认识自然世界，科学因此形成了两种形态，其一是实物实验形态，其二是数学推理形态。随着科学发展到今天的大数据时代，一些科学家和工程师离不开借助计算机手段研究事物，科学出现了基于计算机的第三种形态——计算形态。各个学科的边界变得模糊，科学研究的范式有了新的变化。以前学科分化越来越精细，但是科学发展到今天，信息科学、纳米技术、生物科学和生命科学、认知和神经科学被公认为最具革命性的学科领域，这四种科技的整合，将对人类社会产生深刻的影响，并可能再次改变我们人类的物种。学科在高度分化的基础之上开始走向学科之间的渗透和融合，特别是开始走向自然与人的融合。基于计算机的整合是当今科学发展与突破的必由之路。但是如何整合却是仁者见仁智者见智之事。

最后，一方面“科教兴国”得到普遍共识，人们开始懂得在科学教育之信息化方面投入大量的人力和物力；另一方面人们对技术的发展给生存环境构成影响认识不足，主要表现在看不到现代教育技术的革命性影响潜力，或者在现代教育技术面前感到茫然。这种状况除了造成设备因为闲置而带来的严重浪费现象之外，还限制了我们破解当今科技与科学教育难题的思考与方法。

为了解决诸多危机与冲突，需要探讨各种可行而有效的解决方案。通过分析大数据时代的科学教育的现状不难发现，如果只是从局部进行个别改动，问题难以有效地得到解决，当今的科学教育问题要想从根本上得以解决，必须运用系统观念，从整体上改变或者构建科学教育体系，换句话讲，需要从整合的角度才能提出可行的解决方案。

数字科学家计划。

针对大数据时代人类面临的诸多危机，人们提出了一些对策与良方，其中影响最大的是国际21世纪教育委员会在向联合国教科文组织（uniesco）提出的21世纪教育的四大支柱策略：（1）学会认知（learningtoknow）：培养学生学会运用认知工具求知，学会发现问题，学会探究知识，学会构建知识。即培养学生认知方法，引导学生通过发现、探究和意义构建的途径获取知识，培养学生的继续学习能力。（2）学会做事（learningtodo）：既要学会实践，也要学会创造。重视建造可供学生参与的环境，激发学生兴趣，使学习者通过环境的交互作用，通过实践，通过做事获得知识和能力。（3）学会合作（learningtotogether）：要培养学生学会与他人共同生活，就要学会合作生活，合作学习，从过去的集中教学方式到个别学习方式，到现在提倡的协作学习。（4）学会生存（learningtobe）：学会生活、学会做人、学会自身的发展。既要传授知识，还要注重能力和高尚情操的培养。

在科学教育领域之中形成了一种强调亲自动手学习科学的潮流。在美国、法国、英国、加拿大等国的国家科学课程改革方案中，科学探究被列为课程目标和课程体系的关键而基本的要素。“学习必须是主动的”已成为国际上基本的教育理念。其中影响较大的有“做中学”、“hands-on”（动手做）、“minds-on”（动脑做）、“stem”（科学、技术、工程、数学）等科学教育实践。这些科学教育实践旨在使学生以科学的方法学习知识，强调学习方法、思维方法、学习态度的培养。

这些先进的科学教育理念与实践推动了科学教育的创新与实践。但是实践表明，一个好的理念要想转化为教学行为，往往需要一个较长时期的培训与转化过程，这个过程是艰难的，特别是对于教师和学生需要具有一定的专业理解能力。能否综合上述先进的科学教育理念，提出一种直观、易懂而且有效的科学教育模式的推广方案呢？数字科学家计划（e-scientistproject，esp）给出了一种大数据时代下科学教育模式的推广方案。

所谓数字科学家计划，就是一种大数据环境下以提高每一位学生科学素养水平为宗旨，以探究式教学为鲜明特征，以科学思想、科学方法和数据挖掘方法为核心，播种未来科学家种子的教学模式的推广方案。

数字科学家计划主要有两方面特征，其一，数字科学家是一种科学教育模式符号，以“科学家”符号将抽象的科学教育理念人物化和直观化，即准确地表述了现代的科学教育理念，也便于师生理解与实施。榜样的力量是无穷的，虽然科学不能解决人类所有的问题，但是科学家们为我们积累的知识、思想、方法、科学精神在过去和将来都是破解社会难题的重要途径；其二，强调发挥大数据环境下第三种科学形态的育人功能，这是当今科技与科学教育创新的重要切入点。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇十四

伴随着科技进步，互联网及移动互联网的快速发展，云计算大数据时代的到来，人们的生活正在被数字化，被记录，被跟踪，被传播，大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。大数据犹如一把双刃剑，它给予我们社会及个人的利益是不可估量的，但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点。今年两会期间，维护网络安全被首次写入政府。

工作报告。

全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆也在会议上呼吁“政府对个人信息安全立法，加强监管，并在整个社会中树立起诚信文化”大数据时代下维护个人安全成为重中之重。

(一)数据采集过程中对隐私的侵犯。

大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的，其数据采集手段主要是通过计算机网络。用户在上网过程中的每一次点击，录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录，特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下，我们每时每刻都与网络连通，同时我们也每时每刻都在被网络所记录，这些记录被储存就形成了庞大的数据库。从整个过程中我们不难发现，大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集，但又无法阻止。因此，这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。

(二)数据存储过程中对隐私的侵犯。

互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上，并运用大量的信息技术对这些数据进行保护。但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理，但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大，账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。近些年来，受到大数据经济利益的驱使，众多网络黑客对准了互联网运营服务商，使得用户数据泄露事件时有发生，大量的数据被黑客通过技术手段窃取，给用户带来巨大损失，并且极大地威胁到了个人信息安全。

(三)数据使用过程中对隐私的侵犯。

互联网运营服务商采集用户行为数据的目的是为了其自身利益，因此基于对这些数据分析使用在一定程度上也会侵犯用户的权益。近些年来，由于网购在我国的迅速崛起，用户通过网络购物成为新时尚也成为了众多人的选择。但同时由于网络购物涉及到的很多用户隐私信息，比如真实姓名、身份证号、收货地址、联系电话，甚至用户购物的清单本身都被存储在电商云服务器中，因此电商成为大数据的最大储存者同时也是最大的受益者。电商通过对用户过往的消费记录以及有相似消费记录用户的交叉分析能够相对准确预测你的兴趣爱好，或者你下次准备购买的物品，从而把这些物品的广告推送到用户面前促成用户的购买，难怪有网友戏称“现在最了解你的不是你自己，而是电商”。当然我们不能否认大数据的使用为生活所带来的益处，但同时也不得不承认在电商面前普通用户已经没有隐私。当用户希望保护自己的隐私，行使自己的隐私权时会发现这已经相当困难。

(四)数据销毁过程中对隐私的侵犯。

由于数字化信息低成本易复制的特点，导致大数据一旦产生很难通过单纯的删除操作彻底销毁，它对用户隐私的侵犯将是一个长期的过程。大数据之父维克托・迈尔-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)认为“数字技术已经让社会丧失了遗忘的能力，取而代之的则是完美的记忆”[1]。当用户的行为被数字化并被存储，即便互联网运营服务商承诺在某个特定的时段之后会对这些数据进行销毁，但实际是这种销毁是不彻底的，而且为满足协助执法等要求，各国法律通常会规定大数据保存的期限，并强制要求互联网运营服务商提供其所需要的数据，公权力与隐私权的冲突也威胁到个人信息的安全。

(一)将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规范范畴。

大数据时代个人信息是构成现代商业服务以及网络社会管理的基础，对任何国家而言由众多个人信息组成的大数据都是研究社会，了解民情的重要战略资源。近年来大数据运用已经不再局限于商业领域而逐步扩展到政治生活等方方面面。国家也越来越重视通过对大数据的分析运用从而了解这个社会的变化以及人民的想法，甚至从中能够发现很多社会发展过程中的问题和现象，这比过去仅仅依靠国家统计部门的数据来的更真实全面，成本也相对较小，比如淘宝公布的收货地址变更数据在一定程度上揭示了我国人口的迁移，这些信息对于我国的发展都是至关重要的。

因此将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴具有重要的意义。2017年政府工作报告首次提出了“维护网络安全”这一表述意味着网络安全已上升国家战略。这是我国在大数据时代下对个人信息保护的重要事件，也具有里程碑的意义。

(二)加强个人信息安全的立法工作。

大数据时代对个人信息安全保护仅仅依靠技术是远远不够的，关键在于建立维护个人信息安全的法律法规和基本原则。这方面立法的缺失目前在我国是非常严重，需要积极推动关于个人信息安全的法律法规的建立，加大打击侵犯个人信息安全的行为。2017年两会期间全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆呼吁政府加强对个人信息安全的立法和监督，引起了社会各界广泛关注和重视，这充分说明这个问题已经成为一个重要的社会问题。我本人对个人信息安全立法工作有以下几点建议：第一，必须在立法上明确个人信息安全的法律地位。个人信息安全与隐私权“考虑到法律在一般隐私权上的缺乏，要对网络隐私权加以规范就有必要先完善一般隐私权的规定，因此首先应通过宪法明确规定公民享有隐私权。[2]”第二，必须从法律上明确采集数据的权利依据。由于在数据采集过程中经常发生对个人信息的侵害，因此无论是政府还是互联网运营服务商都必须遵循一定的原则和依据。政府采集数据的行为应该符合宪法的要求，而互联网运营服务商采集数据必须要经过当事人同意。第三，制定关于个人信息安全的专门法律。2017年国务院信息办就委托中国社科院法学所个人数据保护法研究课题组承担《个人数据保护法》比较研究课题及草拟一份专家建议稿。2017年，最终形成了近8万字的《中华人民共和国个人信息保护法(专家建议稿)及立法研究报告》。但到目前为止我国的个人信息保护法仍没有立法，因此加快这个立法过程是当务之急。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇十五

教师教育计划,就是为了帮助教师提升知识和技能,对教师的专业学习与教学发展予以促进或协助的计划。20世纪80年代以来,有关教学研究和教师教育文献的研究重点仍然放在教师教育的发展和改革等问题上,却很少有对教师教育计划评估的研究。但事实上,对教师教育计划进行评估,研究其应用对教师的教学工作和专业实践的贡献和影响,无论对教师教育者,还是对教师本身都应当成为一个不容忽视的问题。

一、教师教育计划评估中存在的问题。

目前,教师教育计划和对计划的系统评估还处于一种相互分离的状态,以致教师教育计划不能很好地证实其有效性。

1.教师教育计划评估模型的相对缺乏。

目前,大量的计划评估模型都是为普遍性的评估工作所设立的,而专门针对教师教育计划的评估模型却相对匮乏,教师教育者很难将现有的模型应用到对教师教育计划的评估当中去。galluzzo和craig(1990)认为存在三个原因:(1)难以设定标准变量,即难以解决怎样定义和测量知识和技术的问题;(2)难以设定独立变量,即难以在众多变量中界定那些可以分离的、相对独立的评估变量;(3)难以设计评估方法,即很难以一种既有效,又可靠的方式去收集和分析评估数据。

2.教学研究和教师教育间的相互分割。

教师教育者往往不能将教学、教师教育和计划评估三方面研究紧密联系起来。大量对教学研究和教师教育的研究并没有将学校教师的学校教学和教师的教育实践有机结合在一起,教师教育者也无法在教师教学研究和教师教育计划之间找到方法上或实证上的联系。因此,教师教育者很难获得有效而真实的评估数据对教师教育计划加以评估,也很难制定一套既有助于设计教育计划,又有利于进行教师教育和指导的行之有效的评估方案。

3.教师教育计划评估需求的相互矛盾。

教师教育计划评估中最严重的问题在于教师教育者不知道为谁或为什么做计划评估,导致教师教育计划评估失去作用甚至起误导作用。galluzzo和craig(1990)划分出五大类教师教育计划评估的相关人群,分别是实施教师教育的行政人员、职前教师和实习教师、认证机构、计划评估人员和公众,他们的意见对教师教育计划的制定、修正和评估起着至关重要的作用。然而,这五类人群对教师教育计划的需求和偏好往往不相同甚至还会相互矛盾,致使教师教育者无法制定出既满足所有特性,又满足所有需求的教师教育计划评估方案。

4.评估数据的质量未达到研究数据的标准。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇十六

在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的'便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇十七

在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。

2。2开发与内容的管理形式。

在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。

大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。

其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。

在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。

与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。

3结语。

综上所述，大数据时代是信息技术时代不断发展的产物，不管对我国经济的发展，还是人们在日常工作、生活的过程中，都起到了重要的作用和意义。因此，本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析，并对大数据时代的大数据管理形式，提出了一些可参考性的建议，只有对大数据时代的大数据管理形式，进行不断的创新，对大数据时代的大数据管理框架，进行不断的构建，也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展，也为我国各行各业的发展，提供了重要的发展方向，对我国经济的发展，也起到了推动性的作用。

精选大数据建模论文（模板18篇）篇十八

职责：

1、根据分析要求，制定数据采集标准和目标，对原始数据进行业务逻辑处理。

2、分析企业客户数据，构建客户画像，构建企业和个人信用评分模型，支持运营相关业务数据分析和调取。

3、通过对公司运营数据研究，提出改善运营质量的方法和建议，搭建数据分析体系，为企业各级决策者提供支持。

4、熟悉数据挖掘建模过程及主流算法，具有大数据系统架构能力，熟悉spark等分布式机器学习框架，熟悉hadoop/hbase/hive等大数据处理平台相关数据挖掘、数据建模经验优先。

任职要求：

1、本科及以上学历，金融、数学、计算机等理工科相关专业。

2、1-3年金融领域数据分析，建模经验，熟悉逻辑回归，决策树等建模方法。

3、有较强的学习能力，能够快节奏地学习，研究，产出并能独立开展工作。

4、对于数据有敏锐的直觉，能够自主挖掘数据背后的市场方向、规律、为业务部门提供决策依据。

5、有软件开发，机器学习，数据库，hadoop/hive经验者优先。