实践报告能够帮助我们思考实际操作过程中的问题和解决方法。在下面的范文中，你将看到一些优秀的实践报告案例，它们展示了作者对实际问题的深入分析和解决方法，对于我们的实践报告写作有一定的借鉴意义。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇一
首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是”钉是钉，铆是铆”，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。
而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话!
其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。
作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争!
四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。
在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫!
当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。
毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响!
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇二
随着互联网技术和信息技术的迅猛发展，大数据技术正成为推动社会进步和经济发展的重要力量。大数据技术可以帮助企业和机构更好地理解客户需求，提高营销效果；医疗行业可以利用大数据技术分析海量病例，提高疾病诊断准确度；政府可以利用大数据技术分析民众需求，改善公共服务等等。在大数据技术的实践过程中，我深刻体会到了其巨大的潜力和广泛的应用领域。
第二段：挑战与解决方案。
在实践中，我遇到了许多挑战，最主要的是数据规模庞大和数据质量不一的问题。大数据往往包含海量的数据，如何处理这些数据成为一个巨大的挑战。同时，数据的质量往往也不容忽视，不同数据源的数据质量参差不齐，如何提高数据的准确性和一致性也是一个重要问题。为了解决这些挑战，我学习了各种大数据技术和工具，例如分布式存储系统Hadoop、数据挖掘工具R和Python等，通过合理应用这些技术和工具，可以更好地处理大数据，并提高数据质量。
第三段：数据分析与洞察力提升。
大数据技术的一大优势是可以对庞大的数据进行深入的分析，从中发现有价值的信息和洞察力。通过对数据进行统计和建模分析，可以得出对业务决策有指导意义的结论。例如，在营销推广方面，我利用大数据技术对客户的行为数据进行分析，发现了一些潜在客户群体和他们的消费偏好，从而能够更有针对性地制定营销策略。此外，大数据技术还可以帮助企业发现一些潜在的市场机会和创新点，提升企业的竞争力和创新能力。
第四段：数据隐私和安全保护。
在大数据技术的实践过程中，我们也要注意数据隐私和安全保护。大数据往往包含海量的个人、商业和机密信息，如果不加以保护，可能会导致个人隐私泄露和商业机密泄露等问题。因此，在实践中，我们必须在遵守法律法规的前提下，采取必要的技术手段和管理措施，保护好大数据的安全和隐私。例如，加密敏感数据、建立权限管理体系、定期进行安全审计等等。
大数据技术的发展潜力巨大，未来将会呈现更加活跃和多样化的发展态势。随着物联网和人工智能的发展，数据的来源和规模将进一步扩大，大数据技术将得到更广泛的应用和发展。同时，大数据技术也面临更多的挑战，例如数据隐私和安全问题、数据伦理和法律问题等。因此，我们需要不断学习和实践，不断完善大数据技术的应用和规范，推动大数据技术的进一步发展和价值实现。
总结：大数据技术的实践让我深刻认识到了其潜力和应用广泛性。通过合理应用大数据技术，我们可以更好地理解和满足客户需求，揭示数据背后的洞察力，创新市场机会和商业模式。但同时，我们也要注意数据隐私和安全保护，遵守法律法规，并不断推进大数据技术的发展和应用规范，以实现大数据技术的长远价值。大数据技术正成为推动社会进步和经济发展的强大力量，相信在不久的将来，大数据技术将广泛应用于各个行业，为社会带来更多的价值和创新。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇三
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”。“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。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇四
我是学院20xx级信息安全系的学生，在去前毕业后，我来到了**公司进行社会实践工作，我主要做的是网站设计工作，我发现通过社会实践工作，自身专业技术提高的非常快，通过在**公司进行工作，我学到了很多在学校接触不到的东西，比如，学习能力、生存能力、与人沟通的能力等等。现将我的社会实践情况汇报如下，请老师点评。
我所在的这家公司，是一家做网上招商的商业网站，公司接收各种厂家提供的信息，然后由网络的技术人员，将商家的信息做成网页广告，然后挂在我们的网站上，以此达到商业推广的目的，类似我们公司的网站在同行业还有u88、28招商网等。
我和其它几位同事做为网络部的技术人员，主要的工作就是接收美工人员的网站模板，将其通过photoshop切片，然后导入dreamweaver进行排版，（排版主要使用css+span），并进一步的加以制作，完善美化，如加入js代码，或透明flash，因为网页是用css+span进行排版的，所以在最后一步的时候，我们还需要进行浏览器测试，因为css+span排版方式有一个最大的缺点就是：浏览器不兼容的问题，典型的如：ie与fireworks，因为各种浏览器使用的协议不同，所以会导致页面在最终浏览的时候有一些小问题，如：页面混乱，图片、文字之间的距离过大或过小，页面不美观等等，做为一个新人，我在有些方面的技术还很不成熟，所以在技术总监张伟的帮助下，解决了很多问题，所在我很感谢他，当每天我们做完网页后，都会在代码页面加入注释代码，在里面写上每个人姓名的汉语拼间和工作日期，这样方便月底做统计工作，公司领导会根据每个人的工作数量进行奖励，每做一个页面会有2块的提成，虽然少点，但是积少成多，也是很可观的。
训，合格扣就可以正式上班了。
三天后，我来到了公司，一看，来参加培训的人有很多，大概在十多个人左右，其实所谓的培训，就是让大家先熟悉这家网站的工作，先做一些他们平时干的活，做一些广告网页，这些网页都是静态的，没什么难度。我后来发现，自己在这些人当中，还是较较者，心里优势还挺好的。
三天的培训后，我们迎来了最后的考核，合格的人会被留下，并得到一份为期一个月的社会实践合同，然后会在根据你在社会实践期的表现决定你的去留问题，最优秀的人会转正，得到很优厚的待遇。
考核的内容，就是在公司的商务网站上任选一个页面，然后在规定的时间内做完，我还不错，技术比较熟练，是第四个做完的。当我们把网页做完后由这家公司的经理进行审核，最后的结果是，最先做完的前8个人可以有底薪加提成，每人页面的提成是2元钱，而后面做完的，只有提成，没有底薪，他们的提成是每个页面5元钱，最后的几个人就被淘汰了，制度虽有点不近人情，但是刚毕业的学生能忍也就忍了，就这样，我们每个人得到了一份一个月的临时合同，正式开始了社会实践工作。
我们每天的上班时间是从早上8：30分到下午的17：00，这是我见过最有激情的一些人了，年纪轻轻，干劲十足，来了以后就工作，连平时聊天的内容也和本行业分不开，我喜欢他（她）们，回为是社会实践期，所以每天做的数量没有太大要求，但是每个人都玩命似的干活，抓紧时间做网页，我们做的网页是比较简单的从上到下式的网页，通过css+span排版，这样在后期浏览器兼容测试中，就好做的很多了，文字与图片之间就不会有太多的麻烦，我干的很不错，不过有些追求精致，我做网页的速度慢了很多，最初每天只能做3——4个网页，这对于我来说是不能接受的，后来我改变了工作方法，我第次工作的时候，先订下计划，比如今天做多少网页，然后我将要做的所有网页，先做好排版，这时的网页虽然排过版，但是不美观，因为没有进行美化工作，然后我会在下午的时间，集中全力做美化工作，就这样我的速度提高了很多，快了将近一倍多。只要更加熟练速度不会更快，我相信自己。
我喜欢的书，看上几个小时。
社会实践期结束后，我和其它同事得到了正式合同并留在了这家公司，通过这次工作，我得到的最大体会就是，如果一个人在社会上没有一技之长，那他是没有办法很好的活下来的，只有不断的加强自身专业技能学习才行。所以，尊敬的老师，我会在业余时间好好学习，加强自己的专业能力，使自己变得更强，只有这样才能上到为国家、为社会做出贡献，下到为自己、为父母、为学校交出一份满意的答卷。
毕业实习是我们大学期间的最后一门课程，不知不觉我们的大学时光就要结束了，在这个时候，我们非常希望通过实践来检验自己掌握的知识的正确性。在这个时候，我来到福建闽师教育培训机构，在这里进行我的毕业实习。
福建闽师教育，2002年成立于福建师范大学实验中心，是最早从事专升本辅导的机构之一，也是福建省专升本考前辅导联盟办公室推荐的文科类唯一辅导机构。福建专升本考前辅导联盟办公室还包括京榕教育，五州远达教育，医药教育等培训机构。
福建闽师教育地处福州中心鼓楼区，交通便捷，地理位置优越，经过多年的沉淀已拥有庞大的师资力量，秉承“以人为本、诚信至上”的原则，致力于为报考福建师范大学的学生提供全面、细致、精确的专业文科类辅导，共培训专升本学生7000多人，学生考试通过率高达70%以上。
在福建省福州市鼓楼区闽师教育培训机构实习进行有关平面设计，网页美工等工作。
在福建省福州市鼓楼区闽师教育培训机构实习期间，我负责对机构的招生简单设计及网站信息的更新及维护。
在福建省福州市鼓楼区闽师教育培训机构实习期间，刚来公司时，因之前没学过平面设计软件的应用，我有点不知道所措，不知道自己要干什么，要怎么做。深深的知道所学知识与实践的差距，领导觉着我对工作不太了解，只能让我从事一些琐碎的设计任务，如要我主要负责设计部的画图，修改图像等等。然后领导根据我的能力让我负责宣传广告的版面设计，包括广告视觉传达中的文字；广告视觉传达中的色彩；广告视觉传达中的形象，广告画面的编排等等。
而做这些设计都会让自己压力很大。总不自觉打起退堂鼓，开始想象着也许是我不太适合这个工作，而后，又一次又一次的否定这个想法，只要我努力就一定能完成。就这样过了一个月，我也在工作的过程中体会到软件操作的重要性和平面设计软件运用的熟练程度，熟悉了公司项目的运行和操作，让我知道自己所在的工作岗位的必要性。
公司并不像在学校老师让我们作业的时候有足够的时间去慢慢想，慢慢完成，相反公司对工作的要求是很严格的，尤其在时间的限制上。我也在此基础对自己的不足进行弥补，学习，尽量达到公司的领导要求。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇五
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。
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。
2)变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是it公司。
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。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇六
读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢?一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。
在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。
所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的?大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。
而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的`教学去迎合将来的这个大数据时代。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇七
顶岗实习是职业技术学院面临毕业的.大专学生的一项重要实践。通过顶岗实习我们可以把在学校里学到的理论知识与工作实践有效的结合起来。它提高了我们的动手能力、协作能力、专业技术能力和对社会的认知能力。为我们今后实实在在的踏上工作岗位，起到指引作用。
顶岗实习不同于课堂教学：课堂教学中，老师讲解，我们领会;而顶岗实习则是在企业的大环境里、在领导的指导下，由我们自己去实践学习。通过实际操作，一方面可以巩固在书本上学到的理论知识，另一方面，可以获得在书本上不易了解和不易学到的实际知识，使我们在实践中得到提高和锻炼。对我们技术学院的学生来说，顶岗实习是对我们学院教学的重要补充部分，是我们教育教学体系中的一个不可缺少的组成部分。它与我们今后的职业生活有着最直接的联系，顶岗实习可以让我们逐渐完成从学生到社会工作者的过渡。因此顶岗实习是学校为社会培养技能型人才，实现我们人生价值的重要途径。它不仅是校内教学的延续，而且还是校内教学的总结。可以说，没有顶岗实习，就没有完整的教育。顶岗实习的成功与否，直接关系到我们以后对社会的适应能力和前途。
我从事的是搜索引擎优化工作，在不断学习的同时，我也在不断的调试自己，秉承“知识改变命运，岗位成就事业”的理念，把握机遇，应对挑战，在工作实践中提高和丰富自己，总结自己在转型期的思想碰撞，从而为自己的人生和职业生涯奠定一个良好的基础。
1、加强对网络推广学习，熟悉网络推广的步骤。
2、熟悉网络推广全过程，熟悉客户的需求，协助客户经理处理信息发布。协助客户经理对企业网站的宣传和推广。对客户点击本企业网站进行追踪、分析、处理。使用关键字分析处理器，对大多数用户搜索的关键字进行归纳总结，了解潜在客户在搜索引擎搜索的关键字。
3、对分析关键字的结果及相关资料，结合自己网络管理知识重点研究潜在客户在搜索引擎中搜索关键字的趋势进行初步的认识。
4、了解google、百度等搜索引擎排名机制和优化规则。熟悉各大搜索引擎蜘蛛爬行的规律规则及原理。对seo有独到的认知与见解。
5、分析网站及各频道的关键词解决方案，监控网站关键字，监控和研究竞争对手及其他网站相关做法，并围绕优化提出合理的网站调整建议。
6、撰写相关部门的seo操作文档，有效地推动其他部门的配合，完成网站的seo工作。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇八
毕业实训是学生在校其间的最后一次实践性教学环节，主要培养学生更快适应社会，熟悉各种工程设计规范，锻炼学生走向社会的综合技术技能和社交能力。本次实训使我对电工工具、电器元件及线路安装有一定的理论和实践基础，了解一些初步的线路原理以及通过线路图安装、调试、维修的方法;对电工技术等方面的专业知识做初步的理解;培养和锻炼我们的实际动手能力，使我们的理论知识与实践充分地结合，作到不仅具有专业知识，而且还具有较强的实践动手能力，能分析问题和解决问题的高素质人才。
很多的东西我没有接触过，一山还有一山高的道理，现在才真切的体会到。通过这两个月的电工技术实训，我个人收获颇丰，这些都是平时在课堂理论学习中无法学到的，我主要的收获有以下几点：
3.认识了许多在控制电路中的电器元件及其作用。
低压抽屉式配电柜的原理及接线。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇九
较之于传统的营销市场而言，电子商务发生了非常大的改变，其主要是基于互联网进行商业交易，原有数据分法已经无法有效满足现代商务需求。电子商务可对各环节数据进行分析和存储，改进企业不足之处，增加企业交易量。在当前大数据时代背景下，电子商务服务模式革新，主要表现在以下几个方面。
1强化信息检索，提供个性化服务。
作为公共信息平台，互联网上有海量信息，消费者通过网络可以购买所需的商品、服务，检索是一种较为常用的方法。然而，大数据技术方法的运用，大大提高了信息检索精度，从而让用户可在海量信息中快速找到所需的信息资源。在此过程中，电商企业应当不断创新业务，提供服务定位准确度，并对产品进行细分、细化，从而使消费者在浏览网页时精准定位服务，节省检索时间。同时，还要为广大消费者提供个性化服务，及时引导客户，立足于个性化服务水平提高与提供第三方服务的有机结合，深挖导购型服务模式。需大数据集合体，比如消费者浏览、购买以及消费喜好等历史记录。电子商务本身也有短板，仅靠视觉、服务以及搜索引擎等营销工具进行消费。比如，在销售香水时，用户不闻气味是难以做出购买决定的。
对于这一交易瓶颈，电商企业应当抓住大数据竞争特点，针对大数据深挖数据，以此来创造商机。通过挖掘大数据，可导出个性化服务和导购方式。
一是，个性化广告。在浏览网页时看到某公司发布的广告，而且该产品或者服务正是自己所需的。该种现象背后的主要原因在于利用了大数据，通过对消费者的网页浏览分析，给用户推荐广告。以google为例，之所以adsense业务可以很好地提高所做广告成效，究其原因，主要是对消费者或者潜在消费者进行搜索，并且深挖他们对网站的关注度，并在网上追踪消费者的浏览动向，在联盟网站上为消费者提供兴趣匹配的产品和服务。
二是，个性化推荐。以京东网、淘宝网等较大的电商平台网站为例，诸多产品使消费者举棋不定，消费者常做的事情就是反复对比产品、服务的优缺点，在查看买家评论以后，做出是否选择购买的决定。然而，在此过程中用户非常痛苦，若后台可以对海量消费者行为信息数据及时、全面地进行分析，并且推荐阶段性产品或者服务，则可以有效增加销售额。从实践来看，常用的推荐算法是物品相似度、用户相似度基础上的推荐，而多数电商平台和网站上采用的是物品相似度推荐，如何对用户兴趣进行准确度量是一个非常难的课题。用户相似度推荐多应用在新闻评论上，比如根据女性客户所填写的相关受孕信息，美国webmd就会定期给这些准妈妈们邮寄edm，并且提醒她们在各个孕期需要注意的相关事项，比如产前思想准备、心理和生理变化、需摄入哪些营养成分以及产后如何尽快恢复和婴儿育养等内容。从国内市场来看，推荐业务的网站有“当当”“亚马逊”等网站，主要针对的是消费者所需，给予他们动态的信息推荐。比如，亚马逊网站的核心推荐引擎是消费者在过去某段时间内行为总结，其中包括消费者的收藏商品、喜欢商品以及浏览足迹等。
2降低流通环节成本，细化领域服务。
大数据时代背景下的电子商务技术应用，使人们不再局限于时间、空间的约束，也不会出现传统购物过程中的诸多限制，可按照个人的意愿网上购物，商家与消费者之间的`交流就会比较多。大数据时代，网络成了一个“地球村”，商家可直面全球各地的消费者。对于各地区、各类型的消费者而言，商家可收集其信息资料，通过数据分析，快速找到与之相匹配的消费者或者消费人群，大大缩减了产品、服务的中间流通环节和成本。同时，还要进一步细分领域服务，并且立足于专业服务、中间服务之间的有机结合，深挖细分品牌电子商务服务模式。从国内限制来看，可用多头垄断来形容国内电商，比如京东、淘宝以及当当和亚马逊等电商企业，它们占据了大半个市场，而中小型电商企业的崛起非常困难。
之所以会出现这样的问题，很大程度上是因为物流、营销成本之间不匹配。在当前大数据时代背景下，我们应当准确把握住垂直细分领域的各个环节，做精、做专，才有机会赢得一席之地。值得一提的是，行业垂直细分的电商网站规模一般都比较小，而且成本相对较低，可以有效发掘和分析消费者的信息资料，从而使之更加专注于为特定群体提供高质量的服务，而且也更能够有效了解产业链上的客户所需。以服装行业为例，麦包包、凡客等，在网上已经找到了自己的垂直细分领域，并且与上下游企业共同打造产业链，从而实现了短周转率、零库存，大大降低了运营成本，提高了效率。再如，服务行业，最近一段时间名声大噪的“嘀嘀打车”即为一个典型的案例。这款打车软件与手机联系起来，正在孕育一个细分市场，在前3个月时间里就积累了超过5000辆出租车，确保用户在市区以及非交通高峰期，能够在一分半时间内利用“嘀嘀打车”软件成功打上车。利用手机软件打车市场建立伊始，“嘀嘀打车”需要广大出租车司机们认知、认同和应用，为司机们有效降低空载率、让更多乘客受益，起到了非常重要的作用，同时这也是其服务模式革新的成功体现。
3保证云信息存储及数据产品服务质量和效率。
大数据时代，电商企业在其发展过程中需要存储、处理大量的信息资料。传统信息资料的存储模式，已经无法有效满足新时期电商企业的需求；然而，云存储技术的应用，为其提供了安全、便捷的储存空间和服务。为了满足广大客户的存储需求，科技公司纷纷推出云存储，其功能非常强大，而且信息调用质量、效率以及安全性更高，深受电商企业欢迎。同时，数据产品服务也是大数据时代背景下电子商务服务模式革新的表现，其主要是基于基础服务与自主服务之间的相关结合，充分挖掘数据服务模型。当前时代，数据的重要性不可估量，每一个电商企业都想获取顾客信息，然而传统模式下它们却没有预算、技术允许解读大数据。在该种情况下，对于那些具有一定的平台、资金的电商企业可利用自身优势，将所获得的信息数据产品化包装以后销售给中小企业，这是电子商务服务模式的基本架构。比如，gnip基于若干个api的应用，将数据信息集合成统一格式，有利于twitter以及facebook和新浪的微博等网站进行数据挖掘；再如，淘宝基于专业数据挖掘技术的应用，形成了一个面向商家的数据产品，并且利用淘宝这一数据开发平台形成的第三方数据进行新产品研发。大数据时代背景下的电商企业，对消费者数据信息的需求量更大，将数据信息构建需要搭接销售环节，将成为新型数据服务模式。
4结语。
总而言之，大数据时代的到来，使得大数据信息处理技术以及云存储逐渐成为现代电商企业的竞争力所在，通过对收集到的数据信息分析研究，不断革新电子商务服务模式，可以为电商企业带来更多的发展思路。大数据时代背景下，电商企业如何利用先进的技术手段深入挖掘有价值的信息来提高服务质量，成为当前电商企业面临的重要课题。
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[4]冯芷艳，郭迅华，曾大军，等。大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[j]。管理科学学报，2013（1）：1—9。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇十
在进行地理教学过程中，与当地地理资源有效结合是新课标提出的要求，可以使学生的认识更加直观具体，从而更好地实现课堂教学，真正意义上实现了“以人文本”的新课标理念。
一、教学方法。
1.角色扮演法。
角色扮演是使学生以一个全新的角度进行思考，换一个身份对问题展开思索可以更加全面地考虑，在进行教学的过程中，学生需要采用多种途径进行信息的收集，包括阅读文献资料、实地勘察以及社会访问等。在对收集到的信息进行分析之后，就某一项环境问题进行角色扮演，分析出不同的机构在进行问题处理时的责任与意义[1]。例如，在进行“世界的人口”一课的学习时，首先采用多种途径进行信息采集，搜集世界人口的分布状况以及因为人口的过快或过慢增长造成的各项问题，然后从不同的角度分析这些问题。对“人口过快增长”这一问题进行分析，一组学生扮演环境保护协会的成员进行分析，一组学生扮演国家福利机构进行分析。两组学生分别从不同的角度进行探索，认识到该问题对不同方面造成的影响，从而提出针对性的解决策略，也使学生对课堂有了更多的兴趣，实现了新课标的要求。
2.多媒体展开教学。
在进行地理教学过程中，存在着很多的景观是学生在生活中难以接触到的，对其认识也具有一定的局限性，通过多媒体手段展开教学，可以使学生的认识更加直观。利用多媒体展开教学可以使教学容量增大，将课堂内容现实化、简单化，使学生更加真实的感受课堂所学内容，使其接收信息更加全面，尤其是面对一些自然灾害的讲解时，采用多媒体教学，可以使学生更加直观地认识到环境问题带来的恶劣影响，使课堂达到预期的目标。例如，在进行“中国的河流”的讲解时，讲述黄河部分时，首先可以利用多媒体设备使学生见识到黄河的气势恢宏，在讲述到“地上河”的问题时，可以利用多媒体设备让学生们对当地的土层进行观察，认识到该问题的产生原因，然后利用多媒体演示在我国历史上由于该分体产生的危害，使学生对其危害的认识进一步增强，最后多该项问题的治理进行一定的分析[2]。
3.辩论教学。
辩论教学法是根据某一项问题，让学生阐述自己的认识，分析自己的观点对他人见解进行反驳，其目的是使学生对问题的认识深入，从而提出具有可行性的对策，在现代教学中，新课标提出了“以人为本”的教学理念，通过该方法展开教学，可以更好地使学生作为课堂主体，在进行学习时，也可以使学生掌握更多的主动权。例如，在进行“世界的人口”一课的学习时，教学可以就“人口增长过快及过慢哪一个危害更大？”这一问题让学生展开辩论，勇于阐述自己的见解，使学生的信息处理能力、思维逻辑能力等方面都得到培养，同时也使其对人口问题的认识进一步增强。
二、课堂策略。
1.理论联系实际。
教师在进行教学时，需要进行“乡土地理”的教学模式，从学生身边的真实案例入手，进行课堂的开展。利用该方法，可以使学生在进行学习的过程中，对课堂内容更好地把握，使课堂难度得到了一定程度的降低，同时还可以使学生发散思维得到培养，利用身边的案例就可以映射出世界地理的大体局势，基于此，在进行地理教学时，对当地的地理资源进行利用，实现地理教学的渗入是一项具有推广意义的教学模式[3]。真正意义上实现了将地理学习融入生活的教学目标，使学生认识到进行地理学习的意义，从而更好地进行学习。例如，在进行地形的学习时，可以首先带学生去当地的不同地形进行实地考察，对不同的环境条件下地形的情况进行具体的分析，从而映射出我国不同的地势条件下不同的`地形环境，最好结合教材对映射出的关系进行验证，如果验证不一致，需要再次展开分析，对其不同进行深层次的挖掘，分析出其原因。通过该方法，可以使学生对课堂内容认识更加深刻。
2.把握渗透层次。
在进行渗透的过程中，对于渗透的层次需要进行一定的把握，如在教学过程中，进行一些概念类的内容时，需要与教材相结合，进行深入的讲解；在进行一些与环境保护密切相关的内容时，需要进行一定的扩展与补充；在面对一些与环境保护没有直接关系，但是却存在必然联系的问题时，需要与现实环境相结合，对两者联系进行深层次的分析，使学生对环境的认识进一步加强[4]。新课程标准中，地理教学更加注重与环境的结合，强调了教学需要面向生活，同时也强调了从学生的生活中实现新内容的引入，对学生解决问题的能力也提出了一定的要求。在进行教学过程中，对当地的地理资源进行渗透，可以使课堂效率得到提高，促进了我国教育事业的有效发展，具有一定的发展意义。
【参考文献】。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇十一
1.1数据挖掘概述。
所谓数据挖掘就是指在众多数据中抽取有用资料的过程，这些有用的资料是在海量数据中经过筛选、过滤、清洗、提取出来的，能体现客户潜在需求。数据挖掘与传统的数据分析相比，数据挖掘具有预知性、有效性和实用性等特点。传统的数据分析则是定向分析、费用高、不能及时有效的提供相关数据，具有一定的局限性。而数据挖掘通过利用多种分析工具,来对大量的数据进行抽取分析,发现数据中蕴含的关系或规则，对商业决策具有重要支持性作用。
1.2数据挖掘的功能。
数据挖掘往往有两类任务:一是描述，二是预测。对于描述性任务几乎都是利用数据挖掘技术对数据刻画其普遍特性，而预测性任务则是根据现有的数据进行分析预测。当前，数据挖掘功能有以下几类：
1.2.1利用概念描述发现广义知识。
通过对某类对象进行细致描述，从而对该数据进行概括、提炼。而概念描述又分为两类，一种是描述同类对象的共性,即为特征性描述。另一种是描述异类对象的异性，即为区别性描述。
1.2.2利用关联分析发现关联知识。
利用不同变量的取值，发现他们存在某种关系,而这往往是属于被发现的重要资料。这种关联往往分成三类，即简单关联、时序关联、因果关联,等等。
1.2.3利用分类和聚类方法发现分类知识。
将数据对象分类或者将数据对象分成多个簇，来发现其同类对象的共性和异类对象的异性相关知识。
1.2.4利用预测方法获取预测型知识。
利用过去或者当前的与时间有关的数据对未来的相关数据进行推测。
1.2.5采用偏差检测来获取偏差型知识。
利用数据库中的异常数据进行分析，解释出现异常现象的原因。
1.3数据挖掘过程。
从查找数据开始，通过一定的算法或模型发现数据间的关联性，并提取出新的知识或规律,从而得出新的结论。这一流程包括以下几个步骤:首先，提出陈述的问题和要阐明的假设,从中发现问题,提出假设，利用相关数据去发现，去解释其原因，从中得到完善。其次是收集数据。有关数据的收集分为两类:一类是可控数据，另一类是不可控数据。采用不同的收集方法收集出来的结果也是不同的。因此,在收集过程中要知道数据收集是如何对其理论分布产生影响的，这样才能在应用中顺利进行。再次是数据的预处理。通过完成异常点的检测和比例缩放、编码和选择特征等常见任务，来对数据挖掘过程中诸多预处理活动进行说明性例证。之后是对模型进行评估。先建立一些新模型，并进行评估选出最佳模型，数据挖掘技术利用该模型对数据进行分析。最后解释模型得出结论。通过对模型的解释使数据挖掘所得出来的结果更加容易理解，简单明了，为决策者提供决策支持。
2.数据挖掘与电子商务。
大量网络商品的涌现，不论是买方或是卖方都会面临着诸多问题。数据挖掘技术的出现为电子商务活动提供了强大的数据分析和技术支持。数据挖掘是面向应用的，电子商务的发展使得越来越多的企业开始网上交易，电子商务后台数据库中客户相关的数据和大量的.交易记录以及跟踪用户在web上的浏览行为等数据资源中所蕴含着大量的宝贵信息，有待于充分挖掘和利用。
2.2数据挖掘在电子商务应用发展现状。
在电子商务活动中，采用数据挖掘技术在国内尚属于一个初步发展阶段。虽然国内在这一相关领域的研究也取得了很大的进展，但仍存在一些不足之处：其一,实时性与推荐质量不平衡。其二，电子商务推荐体系结构不完善。其三，不能充分地对推荐结果进行解释。其四，不能全面关注访问者，只是片面地对销售商品进行排比。国外利用数据挖掘技术来提高电子商务企业的经营效益已取得显著的成效。据亚马逊前科学家greglimlen介绍，亚马逊至少有35%的销售额来自于推荐系统。
2.3数据挖掘对电子商务的影响。
通过电子商务与数据挖掘技术进行优化配置，建立合理的电子商务推荐系统，采用有效的组合推荐,将所有的推荐模型进行统一管理，同时又能具体情况具体分析,从而对客户提供精准推荐，让消费者在较短的时间内获得较多的“有用”信息，这样既能增加用户黏性，又让商家提升销量。
3.基于数据挖掘的电子商务推荐系统。
3.1数据挖掘与推荐系统。
推荐系统与数据挖掘在电子商务平台中两者相辅相成,联系紧密^电子商务发展过程中积累了大量的商业数据,这些数据蕴含了大量的知识，需要数据挖掘技术进行提取分析。而推荐系统根据数据挖掘得来的知识，对消费者的兴趣和需求进行及时的分析，支持商业决策。
3.2电子商务推荐系统设计。
按照系统论的观点，可将电子商务推荐系统分成四个组成部分:信息输人、信息处理、模式发现与用户反馈。首先,信息输人主要来源于数据仓库。其次,信息处理是基于各种不同的算法模型对数据仓库里的数据进行分析和处理，挖掘出潜在的规律或模式,即模式发现。最后，用户客观公正的反馈是评价推荐系统准确性与可信性的主要依据。基于数据挖掘的电子商务推荐系统设计逻辑模型如图丨所示。
4.结语。
随着网络科技的步伐不断加快，人们对电子商务的需求也不断加大，收集大量的用户数据进行科学分析，挖掘客户潜在需求，进行个性化的推荐。基于数据挖掘技术的电子商务推荐系统搭建起客户与商家的桥梁，其必然推动电子商务的进一步发展。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇十二
前期在管理信息部的牵头组织下，我部申请将“贵金属交易潜在客户挖掘”项目为大数据分析示范项目，希望以贵金属业务为切入点，探索大数据分析在金融市场领域的应用。随着项目的推进，我对数据分析在贵金属业务领域的应用有了简单认识，但仍局限于对数据库表的统计、加工。通过本次的学习，加深了对我行大数据服务体系建设方案的了解，初步掌握了大数据分析的理论基础、方法流程，并尝试应用工具开展简单的分析工作，主要学习成果总结如下：
一、深入理解我行大数据体系建设方案。
今年年初，行党委审议通过了大数据分析的总体思路和实施方式，即建设“一个平台、一套机制、一支队伍”，以数据分析示范项目为驱动，带动“一个平台、一套机制、一支队”滚动发展，逐步建立完善大数据分析服务体系。经管理信息部及软件开发中心2年的不懈努力下，我行大数据分析的基础平台已搭建完成，为数据分析人员提供了一站式数据服务基础，同时也初步形成了一套健全的运营管理机制保障高效优质的数据服务，包括分析用户管理、数据安全管理、项目管理等。而一支队伍则是本次培训的主要目的，也是大数据分析工作的的关键，即形成一支我行自有的专业的数据分析师团队。
二、初步掌握大数据分析的理论基础及方法。
理论是支持实践的基础，可有效指导实践，大数据分析工作也不例外。数据分析的理论基础为概率论及数理统计，在大学时作为一门必修课，有一个学期的时间来学习，本次培训在讲师的带领下，则通过一天进行了回顾。同时也学习了统计学及常用统计模型，并结合实际简单案例了解应用场景，重点的学习模型包括logistic回归、决策树、时间序列，这些模型后续如何应用到实际业务分析中仍需要不断的探索实验。
理论是支持实践的基础，可有效指导实践，大数据分析工作也不例外。数据分析的理论基础为概率论及数理统计，在大学时作为一门必修课，有一个学期的时间来学习，本次培训在讲师的带领下，则通过一天进行了回顾。同时也学习了统计学及常用统计模型，并结合实际简单案例了解应用场景，重点的学习模型包括logistic回归、决策树、时间序列，这些模型后续如何应用到实际业务分析中仍需要不断的探索实验。
大数据分析工作也有一套方法、流程，一般数据分析的主要步骤包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估/报告、应用、监测，在不断的循环迭代中加强数据对业务发展的支持。
三、尝试应用工具开展简单分析。
工欲善其事，必先利其器。在了解大数据分析的理论基础后，本次培训还介绍了我行现有数据分析工具：woody、mole及sas，以及对应的sql、python及sas编程基础，也通过一些简单的案例开展数据处理、建模、模型训练、评估等操作，将理论知识有效的结合实践中，也为往后开展实际业务分析打下了基础。
四、确定后续学习方向及定位。
两周的学习使我对大数据分析有了更加深入的认识，但仍局限于框架、概况，大数据分析的学习是持续的，而不同角色的分析人员需要关注的方向也不尽相同。正如孙总所提到的，数据分析师必须是复合型人才，作为业务部门的一名业务分析师，在加强对业务痛点理解的同时，后续仍需进一步学习分析工作所需的专业知识，不断自我提升，包括掌握常用的统计模型，结合实际业务场景选取尽可能合适的模型，掌握python语言，灵活运用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成长为一名懂业务、懂技术、懂模型、懂市场的分析师。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇十三
随着数据库技术的快速发展，在电子商务行业中的重要性将更加突出，越来越多的学者以及商务人才把电子商务的发展瞄准数据库技术市场。学者认为，现代电子商务信息系统应按照“以客户为中心”的商业理念，建立系统高效的应用模块，要求数据库能够营造出可以与用户双向交流互动的环境，基于此，现代互联网也给企业与用户双向互动提供便捷通道，比如通过internet能够实现one-onemarkting以及one-onebusiness，最终达到e-business的目标。因此现代数据库技术在商务运作中发挥着不可替代的重要作用，使电子商务的运营更加顺畅。随着电子商务的逐渐完善，电子商务对信息处理的要求在不断提高，这就需要数据库技术适应电子商务的发展需求，朝着相应的方向不断发展，以期为现代电子商务提供更好的服务。基于电子商务的发展现状及发展前景，要求数据库技术为电子商务提供更加便捷的交易通道，使企业与个人、企业与企业之间的交流更加方便[5]。因此，在电子商务的未来发展中，数据库技术应着眼于web。在web的基础上，通过odbc与cgi的连接、html之间的连接，从而形成一个新型的数据库技术体系。在web的开发上，智能化的编程语言将不断优化数据库处理界面，使数据库智能语言系统得到完善。与此同时，随着现代asp以及ado等技术在电子商务中的广泛应用，在未来的数据库建设中，将着眼于交互数据的建设，借助java编程软件，使交叉数据系统得到完善。总的来说，现代互联网的快速发展，势必对电子商务的发展带来新的机遇，也为数据库技术提出了新的要求，尤其是数据库技术衍生出的人工智能技术以及万维网的有效结合，因此数据库技术的发展方向应始终跟随电子商务发展的脚步，通过不断提高数据库功能，使数据库技术为电子商务提供强大的支撑。相信在未来电子商务运行中，利用数据库技术，使电子商务过程更加便捷，对数据的处理也将变得更加便捷。
5结语。
总之，现在电子商务正在蓬勃发展，在电子商务运作中，数据库技术为电子商务提供良好的支撑，通过对互联网信息进行收集、分析与存储，使电子商务过程更加合理，促进现代电子商务的不断发展。所以，在未来，应不断创新与完善数据库技术，使数据库对电子商务的支撑作用更加突出。
[参考文献]。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇十四
1、性格：
1.3个人气质：自我形象较好，具一定亲和力;。
1.4学习能力：学习能力强，领悟性较强。
2、优势：
从小生活条件艰苦，养成了不怕苦的精神，这是我最宝贵的财富。另外，善于交际，认识的朋友较多，在以后的求职或创业道路上，这都是很好的资源。乐观、开朗、大胆、创新、有责任感，有不服输的倔劲。
3、劣势：
工作经验很少，有过兼职经历，经济基础很弱。做事不够细心，做决定时优柔寡断，时常怀疑自己的能力，惰性较大。
4、职业兴趣：
职业兴趣前三项是：企业型、事业单位型、社会型。
5、职业能力：
可从事关于电气方面的各个行业，尤以电力输送为强项。
6、职业价值观：
看重对人们的生活环境的质量及对社会的价值意义。
我来自农村，从小就有很多的梦想，到现在才意识到，这些所谓的“梦想”，其实都只是种种遥不可及的奢望!想入仕，以造福一方百姓;想成为如像李嘉诚那样，有自己的企业王国;希望自己能变得巨人般强大，那样才可不枉此生!而今自己面临的是职业的选择，是实现自己愿望起跑点。从小生活条件艰苦，养成了不怕苦的精神，这是我最宝贵的财富。我所学专业为电气工程及其自动化，而电气工程及其自动化专业是电气信息领域的一门新兴学科，但由于和人们的日常生活以及工业生产密切相关，发展非常迅速，现在也相对比较成熟。已经成为高新技术产业的重要组成部分，广泛应用于工业、农业、国防等领域，在国民经济中发挥着越来越重要的作用。而我所在学校西北民族大学是新中国建立的第一所民族高校。我们处在新校区，十分适合学习，因此对所学专业均掌握优秀。
虽然我国在这方面的发展还没有站在世界的最前沿，但随着我国综合国力的提高，对外交往的增加，我们已经逐渐缩小与发达国家的'差距。具有代表性的是：每秒3000亿次计算机研制成功;纳米技术的掌握;模拟技术的应用。一个不容忽视的问题摆在我们面前：如何迎接新技术革命的挑战?经过本专业的老师和同学的共同努力，把电子工程及自动化专业拓展开来，分为“电力系统及其自动化”和“电子信息工程”，涵盖原有“绝缘技术”、“电气绝缘与电缆”、“电机电器及其控制”、“电气工程及其自动化”、“应用电子技术”和“光源与照明”等几个专业方向。设有“高电压与绝缘技术”、“电机与电器”、“电力电子与电力传动”和“电工理论与新技术”、“高电压与绝缘技术”博士学位方向。并以工业产品设计为基础，应用计算机造型、设计、实现工业产品的结构、性能、加工、外形等的设计和优化。该专业培养适应社会急需的，既有扎实科学技术基础又有艺术创新能力的高级复合型技术人才。本专业着重培养学生外语、计算机应用、产品造型、设计等实际工作能力，实现平面设计、立体设计等产品设计的全面智能化。该专业毕业生可从事工业产品造型设计、计算机应用、视觉传达设计、环境设计、广告创意、企业形象策划等行业的教学、科研、生产、开发和管理工作。囊括了电路原理、电子技术基础、电机学、电力电子技术、电力拖动与控制、计算机技术(语言、软件基础、硬件基础、单片机等)、信号与系统、控制理论等课程。高年级还根据社会需要学习柔性的、适应性强、覆盖面宽的专业课及专业选修课。同时也进行电机与控制实验、电子工程系统实验、电力电子实验等。
未来是美好的，可是现实又是残酷的!特别是近年来，大学生的就业压力何其之大!物竞天择，适者生存。作为当代的大学生，处在这个关口，一定要做好自己的职业规划，使自己在将来的就业中，能有一席之地。
优质大数据技术与应用实践报告（案例15篇）篇十五
所谓电子商务，指的是以现代计算机网络为平台，使商业交易只需通过互联网即可完成，电子商务的对象包含消费者与企业，使消费者和企业、企业与企业在互联网开放的平台中进行双向互动，并促成双方的交易与合作[1]。与传统商业模式相比，电子商务的最大特点是使商业跨越时间与空间的界限，所有的商务活动都可以通过互联网来实现。
1.2数据库技术。
简单来讲，数据库技术就是对数据进行处理与应用的一门技术，为了实现这一功能，数据库技术往往需要数据模型、数据库系统以及练习分析处理等信息技术支撑。