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大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。 大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。 不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战 7、大数据背景下银行外汇业务管理分析 8、大数据在互联网金融领域应用 9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施 10、大数据公司内部控制构建问题 11、大数据征信机构运作模式监管 12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析 13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响 14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系 15、大数据助力普惠金融
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指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。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战 7、大数据背景下银行外汇业务管理分析 8、大数据在互联网金融领域应用 9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施 10、大数据公司内部控制构建问题 11、大数据征信机构运作模式监管 12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析 13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响 14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系 15、大数据助力普惠金融
浅析未来大数据的发展趋势随着我国进入大数据时代，很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态，充分提升大数据的应用对于我国各个行业，都会有非常重要和有效的指导性作用。那么，大数据的发展趋势到底是怎样的呢?下面，就让我们一起来了解一下吧。第一、突破科学理论大数据的发展十分快速，对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样，对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命，其相关技术的普及，对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。第二、成立数据联盟和数据科学在不久的未来，大数据将会成为一个专门的学科，会被更多的人所熟知和了解，并且，大数据相关职业也会逐渐普及，由于大数据的普遍使用，也会催生出更多的行业岗位，数据共享会在企业层面进行扩展，从而成为产业的核心。第三、数据形成资源化所谓资源化，就是社会和企业对于已经成为战略资源的大数据内容，给予了更多的关注的认识，从而使大数据成为了大家所关注和抢夺的焦点，所以，企业将会对大数据资源进行战略计划的制定，从而获得市场的主导。第四、深度结合云计算云计算的存在为大数据的处理提供了强有效的支撑作用，大数据的运作与运处理是不可分割的，从2013年开始，云计算技术和大数据处理技术就已经有效的结合，其关系也非常密切，而随着大数据时代的不断发展，两者的关系也会更加的密切和契合。第五、数据管理成为企业的核心竞争力企业对大数据处理有了更为明确的定义并且持续发展，从而能够影响企业的发展和决策。并且，大数据进行的数据处理活动，对于企业的经营业务和管理效率也都会产生直接的影响。大数据作为现今时代不可忽视的一种数据分析处理技术，是企业能够对自身充分认识和指导发展的有效手段，其发展趋势也是不可小觑的。以上是小编为大家分享的关于浅析未来大数据的发展趋势的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
“社会统计学与数理统计学的统一"理论与大数据有的学者认为大数据时代统计学过时了；实际上：这是一种错误学说，就是一个大呼悠。所为的大数据就是数据流大一点而已，从数据扩展到信息，并没有超出统计学描述的范围；也就是互联网、计算机、苹果手机，小朋友手机摇啊摇，小姑娘们聊啊聊，帅哥键盘敲啊敲，这些数据、信息、资料、图片向白云一样飘啊飘，飘到空间瞬间形成庞大的几十万亿的数据云。最后这些数据流我们用计算机通过统计学专家学者加已整理、分析；这就对统计学家提出了新的挑战。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学统帅一切科学。“社会统计学与数理统计学的统一理论”作为统计学的最新理论，必将全面提升统计学的分析水平，当然完全达到了挑战大数据的水准。统计学在一切学科中（以社会科学与自然科学一级学科为单位）是地位最高的学科。它的地位的崇高在扵：它是现今世界几乎所有前沿科学进行研究的唯一手段（所谓瞎子摸大象方法），也是西方文明几百年的台柱子。而统计学现存的两大体系社会统计学与数理统计学的争论至少有100多年的历史。早期学者认为社会统计学是研究社会科学的，数理统计学是研究自然科学的；中期学者认为社会统计学适合作定性分析，数理统计学则适合作定量分析；近些年来，以美国为代表的发达国家的学者，由于夸大了数理统计的定量分析，误认为数理统计学可以代替社会统计学。但是这些观点自始至终未能对两者作出科学的解释，一切处在矛盾中，斗争中、、、、王见定教授经过30多年的学习和研究，发现了能准确界定社会统计学、数理统计学的方法，并发现了两者的联系和区别以及在一定条件下可以相互转化的关系，完美地解决了这一长期存在於统计学界的最大问题。“社会统计学与数理统计学的统一理论”将对其它科学的发展起到不可估量的作用。1
来大数据的发展趋势随着我国进入大数据时代，很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态，充分提升大数据的应用对于我国各个行业，都会有非常重要和有效的指导性作用。那么，大数据的发展趋势到底是怎样的呢?下面，就让我们一起来了解一下吧。第一、突破科学理论大数据的发展十分快速，对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样，对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命，其相关技术的普及，对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。第二、成立数据联盟和数据科学
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。 大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。 不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
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可按照时间点划分大数据的发展历程。大数据时代发展的具体历程如下：2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 (Computing Community Consortium)，发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。2009年印度政府建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国政府通过启动网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的政府数据。该网站的超过45万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的政府们相继推出类似举措。2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。2010年2月，肯尼斯库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。从经济界到科学界，从政府部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。后来纽约时报认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡(McKinsey&Company)肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。报告指出，大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。报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2011年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》(Big Data, Big Impact) 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2012年3月，美国奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。2012年3月22日，奥巴马政府宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中，政府对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字主权体现对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国政府如何利用大数据更好地服务和保护人民。这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐私和退出权力提出需求；公共部门出于改善服务，提升效益的目的，提供了诸如统计数据、设备信息，健康指标，及税务和消费信息等，并对隐私和退出权力提出需求；私人部门出于提升客户认知和预测趋势目的，提供汇总数据、消费和使用信息，并对敏感数据所有权和商业模式更加关注。白皮书还指出，人们如今可以使用的极大丰富的数据资源，包括旧数据和新数据，来对社会人口进行前所未有的实时分析。联合国还以爱尔兰和美国的社交网络活跃度增长可以作为失业率上升的早期征兆为例，表明政府如果能合理分析所掌握的数据资源，将能“与数俱进”，快速应变。在这一年的7月，为挖掘大数据的价值，阿里巴巴集团在管理层设立“首席数据官”一职，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台——“聚石塔”，为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。随后，阿里巴巴董事局主席马云在2012年网商大会上发表演讲，称从2013年1月1日起将转型重塑平台、金融和数据三大业务。马云强调：“假如我们有一个数据预报台，就像为企业装上了一个GPS和雷达，你们出海将会更有把握。”因此，阿里巴巴集团希望通过分享和挖掘海量数据，为国家和中小企业提供价值。此举是国内企业最早把大数据提升到企业管理层高度的一次重大里程碑。阿里巴巴也是最早提出通过数据进行企业数据化运营的企业。2014年4月，世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全球信息技术报告（第13版）》。报告认为，在未来几年中针对各种信息通信技术的政策甚至会显得更加重要。在接下来将对数据保密和网络管制等议题展开积极讨论。全球大数据产业的日趋活跃，技术演进和应用创新的加速发展，使各国政府逐渐认识到大数据在推动经济发展、改善公共服务，增进人民福祉，乃至保障国家安全方面的重大意义。5月份，美国白宫发布了2014年全球“大数据”白皮书的研究报告《大数据：抓住机遇、守护价值》。报告鼓励使用数据以推动社会进步，特别是在市场与现有的机构并未以其他方式来支持这种进步的领域；同时，也需要相应的框架、结构与研究，来帮助保护美国人对于保护个人隐私、确保公平或是防止歧视的坚定信仰。2014年，“大数据”首次出现在当年的《政府工作报告》中。《报告》中指出，要设立新兴产业创业创新平台，在大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。“大数据”旋即成为国内热议词汇。2015年，国务正式印发《促进大数据发展行动纲要》，《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。标志着大数据正式上升这国家战略。2016年，大数据“十三五”规划将出台，《规划》已征求了专家意见，并进行了集中讨论和修改。《规划》涉及的内容包括，推动大数据在工业研发、制造、产业链全流程各环节的应用；支持服务业利用大数据建立品牌、精准营销和定制服务等。大数据的技术： HadoopHadoop诞生于2005年，其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统， 这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据 存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。 HiveHive是一种建立在Hadoop文件系统上的数据仓库架构，并能对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。它最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的。后来其他公司也开始使用和开发Apache Hive，例如Netflix、亚马逊等。 Storm:Storm是一个分布式计算框架，主要由Clojure编程语言编写。最初是由Nathan Marz及其团队创建于BackType，这家市场营销情报企业于2011年被Twitter收购。之后Twitter将该项目转为开源并推向GitHub平台，最终Storm加入Apache孵化器计划并于2014年9月正式成为Apache旗下的顶级项目之一。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
论文写作的要求下面按论文的结构顺序依次叙述。(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。(三)论文——引言 是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。(四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。(五)论文——实验结果 应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。(六)论文——讨论 是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。(七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。(八)论文——参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊重前人劳动，对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题，也有科学道德问题。一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法；在结果中有时要引上与文献对比的资料；在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。(九)论文——致谢 论文的指导者、技术协助者、提供特殊试剂或器材者、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的、实在的，不要庸俗化。不要泛泛地致谢、不要只谢教授不谢旁人。写论文致谢前应征得被致谢者的同意，不能拉大旗作虎皮。(十)论文——摘要或提要：以200字左右简要地概括论文全文。常放篇首。论文摘要需精心撰写，有吸引力。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影，或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分。此外，还应给出几个关键词，关键词应写出真正关键的学术词汇，不要硬凑一般性用词。
中国大数据六大技术变迁记_数据分析师考试 集“Hadoop中国云计算大会”与“CSDN大数据技术大会”精华之大成， 历届的中国大数据技术大会（BDTC） 已发展成为国内事实上的行业顶尖技术盛会。从2008年的60人Hadoop沙龙到当下的数千人技术盛宴，作为业内极具实战价值的专业交流平台，每一届的中国大数据技术大会都忠实地描绘了大数据领域内的技术热点，沉淀了行业实战经验，见证了整个大数据生态圈技术的发展与演变。 2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会协办，中科院计算所与CSDN共同承办的 2014中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天，以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨，拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办，CCF大数据专家委员会承办，南京大学与复旦大学协办的“2014年第二届CCF大数据学术会议”也将同时召开，并与技术大会共享主题报告。 本次大会将邀请近100位国外大数据技术领域顶尖专家与一线实践者，深入讨论Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等开源软件的最新进展，NoSQL/NewSQL、内存计算、流计算和图计算技术的发展趋势，OpenStack生态系统对于大数据计算需求的思考，以及大数据下的可视化、机器学习/深度学习、商业智能、数据分析等的最新业界应用，分享实际生产系统中的技术特色和实践经验。 大会召开前期，特别梳理了历届大会亮点以记录中国大数据技术领域发展历程，并立足当下生态圈现状对即将召开的BDTC 2014进行展望： 追本溯源，悉大数据六大技术变迁 伴随着大数据技术大会的发展，我们亲历了中国大数据技术与应用时代的到来，也见证了整个大数据生态圈技术的发展与衍变： 计算资源的分布化——从网格计算到云计算。 回顾历届BDTC大会，我们不难发现，自2009年，资源的组织和调度方式已逐渐从跨域分布的网格计算向本地分布的云计算转变。而时至今日，云计算已成为大数据资源保障的不二平台。 数据存储变更——HDFS、NoSQL应运而生。 随着数据格式越来越多样化，传统关系型存储已然无法满足新时代的应用程序需求，HDFS、NoSQL等新技术应运而生，并成为当下许多大型应用架构不可或缺的一环，也带动了定制计算机/服务器的发展，同时也成为大数据生态圈中最热门的技术之一。 计算模式改变——Hadoop计算框成主流。 为了更好和更廉价地支撑其搜索服务，Google创建了Map/Reduce和GFS。而在Google论文的启发下，原雅虎工程师Doug Cutting开创了与高性能计算模式迥异的，计算向数据靠拢的Hadoop软件生态系统。Hadoop天生高贵，时至今日已成为Apache基金会最“Hot”的开源项目，更被公认为大数据处理的事实标准。Hadoop以低廉的成本在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。因此，Hadoop技术研讨与实践分享也一直是历届中国大数据技术大会最亮眼的特色之一。 流计算技术引入——满足应用的低延迟数据处理需求。 随着业务需求扩展，大数据逐渐走出离线批处理的范畴，Storm、Kafka等将实时性、扩展性、容错性和灵活性发挥得淋漓尽致的流处理框架，使得旧有消息中间件技术得以重生。成为历届BDTC上一道亮丽的风景线。 内存计算初露端倪——新贵Spark敢与老将叫板。 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼容并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。在短短4年，Spark已发展为Apache软件基金会的顶级项目，拥有30个Committers，其用户更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、百度、阿里、腾讯等多家知名公司，还包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多个相关项目。毫无疑问，Spark已站稳脚跟。 关系数据库技术进化—NewSQL改写数据库历史。 关系数据库系统的研发并没有停下脚步，在横向扩展、高可用和高性能方面也在不断进步。实际应用对面向联机分析处理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）数据库的需求最迫切，包括MPP数据库学习和采用大数据领域的新技术，如多副本技术、列存储技术等。而面向联机事务处理（OLTP）的数据库则向着高性能演进，其目标是高吞吐率、低延迟，技术发展趋势包括全内存化、无锁化等。 立足扬帆，看2014大数据生态圈发展 时光荏苒，转眼间第2014中国大数据技术大会将如期举行。在技术日新月异的当下，2014年的BDTC上又可以洞察些什么？这里我们不妨着眼当下技术发展趋势： MapReduce已成颓势，YARN/Tez是否可以再创辉煌？ 对于Hadoop来说，2014是欢欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等众多巨头都加大了Hadoop方面的投入。然而对于众多机构来说，这一年却并不轻松：基于MapReduce的实时性短板以及机构对更通用大数据处理平台的需求，Hadoop 0转型已势在必行。那么，在转型中，机构究竟会遭遇什么样的挑战？各个机构如何才能更好地利用YARN所带来的新特性？Hadoop未来的发展又会有什么重大变化？为此，BDTC 2014特邀请了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成员Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等国际顶尖Hadoop专家，我们不妨当面探讨。 时过境迁，Storm、Kafka等流计算框架前途未卜。 如果说MapReduce的缓慢给众多流计算框架带来了可乘之机，那么当Hadoop生态圈组件越发成熟，Spark更加易用，迎接这些流计算框架的又是什么？这里我们不妨根据BDTC 2014近百场的实践分享进行一个侧面的了解，亦或是与专家们当面交流。 Spark，是颠覆还是补充？ 与Hadoop生态圈的兼容，让Spark的发展日新月异。然而根据近日Sort Benchmark公布的排序结果，在海量（100TB）离线数据排序上，对比上届冠军Hadoop，Spark以不到十分之一的机器，只使用三分之一的时间就完成了同样数据量的排序。毫无疑问，当下Spark已不止步于实时计算，目标直指通用大数据处理平台，而终止Shark，开启Spark SQL或许已经初见端倪。那么，当Spark愈加成熟，更加原生的支持离线计算后，开源大数据标准处理平台这个荣誉又将花落谁家？这里我们一起期待。 基础设施层，用什么来提升我们的网络？ 时至今日，网络已成为众多大数据处理平台的攻坚对象。比如，为了克服网络瓶颈，Spark使用新的基于Netty的网络模块取代了原有的NIO网络模块，从而提高了对网络带宽的利用。那么，在基础设施层我们又该如何克服网络这个瓶颈？直接使用更高效的网络设备，比如Infiniband能够带来多少性能提升？建立一个更智能网络，通过计算的每个阶段，自适应来调整拆分/合并阶段中的数据传输要求，不仅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我们可以从Infiniband/RDMA技术及应用演讲，以及数场SDN实战上吸取宝贵的经验。 数据挖掘的灵魂——机器学习。 近年来，机器学习领域的人才抢夺已进入白热化，类似Google、IBM、微软、百度、阿里、腾讯对机器学习领域的投入也是愈来愈高，囊括了芯片设计、系统结构（异构计算）、软件系统、模型算法和深度应用各个方面。大数据标志一个新时代的到来，PB数据让人们坐拥金山，然而缺少了智能算法，机器学习这个灵魂，价值的提取无疑变得镜花水月。而在本届会议上，我们同样为大家准备了数场机器学习相关分享，静候诸位参与。 而在技术分享之外，2014年第二届CCF大数据学术会议也将同时召开，并与技术大会共享主题报告。届时，我们同样可以斩获许多来自学术领域的最新科研成果。以上是小编为大家分享的关于中国大数据六大技术变迁记的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
来大数据的发展趋势随着我国进入大数据时代，很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态，充分提升大数据的应用对于我国各个行业，都会有非常重要和有效的指导性作用。那么，大数据的发展趋势到底是怎样的呢?下面，就让我们一起来了解一下吧。第一、突破科学理论大数据的发展十分快速，对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样，对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命，其相关技术的普及，对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。第二、成立数据联盟和数据科学
分享一个做过的-------------摘要大数据是当前创新最活跃、技术演进最快的新一代信息技术产业,发展大数据产业是抢占全球科技发展战略的制高点天津市大数据发展态势良好,产业链趋于完善,大数据技术应用逐步落地,产业创新能力进一步加强,产业聚集效应初步显现结合天津市大数据产业在核心技术产品开发、大数据应用、产业创新能力、产业聚集等方面的态势,分析了目前该市大数据产业发展面临的问题,并在打造优势产业链、人才培养、产业集聚等方面提出了具有针对性的对策建议
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。