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大數據時代的數據分析范文1
學校辦學理念和特色北京市門頭溝區新橋路中學（簡稱新中）建于1976年，2002年進行教育布局調整后遷到現址。目前，學校擁有38個教學班，現有教職工140余人，學生1100多人，是目前本區規模最大、人數最多、設施設備較為完備先進的一所普通中學。
作為門頭溝區的“窗口?！?，多年來，學校堅持“面向全體、面向發展，辦有特色，穩步提高教育質量”的辦學方針，確立了讓校園書聲瑯瑯、歌聲瑯瑯、笑聲瑯瑯的辦學理念，不斷提高辦學質量，逐漸成為一所為全區普通家庭子女提供優質教育的學校。學校承辦了初中“宏志班”，贏得了學生、家長的信任與社會各界的肯定。
藝術教育是新中的辦學特色。成立27年的新中北京市金帆舞蹈團已成為門頭溝區的品牌，2004年，新中又被認定為京西太平鼓傳承校。該團曾先后參加、建國50周年、2008年奧運展演等大型文藝演出，并在全國、市區多種比賽中獲獎。2006年開始承擔北京市家長教師協會機制實驗校任務，先后被評為區家教協會工作先進單位和北京市德育成果一等獎、北京市經濟技術創新工程“優秀成果獎”。
數字校園核心需求
學校的核心任務是教育教學。數字校園建設與教育思想深度融合，與教學內容和方法深度融合，是數字校園建設的出發點和落腳點。數字校園核心需求就是更好地為教育教學服務。
在教學方面，減輕學生學習壓力，提高學生學習效率和自主學習能力，使學生樂于學習、善于學習是教育工作者永恒的課題。這也成為學校數字校園建設的重中之重。課前，教學資源庫的應用將日常教學中教師生成的優質教學資源循環流動起來，學校還購置了部分教學資源充實其中。課堂上，互動反饋教學系統已經常態化應用。課后，成績數據分析系統為教師和學生的教與學把脈。目前，學校還積極進行優質資源班班通的教學實驗。這些應用都很大程度上提高了教學效率和效果。
在德育方面，落實對學生過程性管理的數字化，體現全員育人、環境育人的教育理念。為此，我們建立了以學校德育部門為核心，各種角色的教師共同參與的“德育量化考評系統”。各種角色的教師分別對學生各個層面的表現，如藝術節、體育節、好人好事、眼操等量化為數據進行記錄，系統進行數據分析、數據挖掘，實現學生橫向的、縱向的表現可視化與圖表化，為教師的教育、學生的發展提供依據。
此外，我們還建立了以觸控LED電視機為載體的一個互動式的、動態更新的、更加豐富的數字校園文化系統，將學校藝術節、體育節、社會大課堂、校園風采、好人好事等內容及時，供學生瀏覽?；诖?，實現環境育人的教育理念。
數字校園優秀成果
成績數據分析系統是學校數字校園項目中的一個特色模塊，也是學校運用最成熟的系統。承建方根據學校的特色需求，專門為學校定制開發多張“新中成績分析報表”，充分滿足了學校的需求，并且在原有需求的基礎上進行了很多優化設計，使學校教師應用更加方便、快捷。
成績數據分析是對學校教學效果進行評價的重要手段及制定后續教學策略的重要參考。之前，學校使用Excel表格進行成績分析，每位教師都需要花費一定時間進行統計，還要逐層匯總，費時費力。我校建設數字校園之后，將成績數據分析系統納入其中。
2011年9月，學校對成績數據分析系統進行多層面、多層次的調研工作，調研范圍包括學校領導、教研組長、年級組長、骨干教師及教務處的相關教師等。調研中，教師們提出了很多切合我校實際的、有建設性的意見和建議。如針對我校宏志班、普通班不同層次的分析需求；班主任、任課教師、教學主任等不同層次的數據分析需求等。承建方根據學校的具體要求設計出符合實際的成績數據分析系統。
之后學校對系統進行了小范圍的試用，根據實際應用狀況又進行了多次的調整和修改。2011年11月，該系統正式投入使用，運行期間系統穩定性較好，現已相對成熟。
看似平常的成績數據分析系統集教學數據信息采集、教學數據深度挖掘、教學質量深度分析于一身，為我們進行教學干預提供重要的依據。
1.信息采集更加嚴謹
在此系統中，我們設置由備課組長錄入分數，只有教務主任才可以修改分數的規則，優化了我們的辦公程序。
2.教學數據深度挖掘
此系統生成16大類數據分析報表，由大類報表教師又可以通過查找、篩選等功能自己定制出個性化的數據報表。這些報表對錄入的數據進行了充分的深度挖掘，并且系統自動生成數據分析圖表，更加直觀地對數據進行呈現和分析。
3.教學數據的深度分析
通過對數據的深度挖掘可以實現對數據的深度分析，即實現對學情的分析、教學情況的分析。
（1）對學情的分析
通過“錄入小分”，系統可以對每道題的掌握情況都有清晰、全面的統計。通過這些數據，學生整體的弱項與強項，個別學生的弱項與強項都一目了然地呈現出來了。通過學情分析，教師可以準確定位教學的重點與難點，使教學更加有的放矢。
通過“班級成績匯總表”可以很清楚地了解到年級各班中學生學習的綜合狀況，既可以縱向分析，又可以橫向分析，便于學校綜合分析年級的學業情況。
通過“學科歷史”報表，教師可以查詢某位學生的各次考試情況，掌握該學生的學科動態、發展趨勢，從而確定和改進該學生的培養方案。
通過“得分率”統計報表，可以明確哪些題型學生得分率相對較低，明確學生哪方面的知識掌握不牢固，從而在后期的教學中著重復習和查漏補缺。
通過“分數段統計”報表，教師能清楚地掌握各班、各個分數段的分布情況，為教師的分層教學提供依據。
（2）對教學情況分析
通過“考試質量分析”報表，可以準確了解教師的教學情況和各班級學生的總體情況，明確整個年級的學科情況，從而為教師改進教學方式、備課組調整和改進整個年級的教學策略、學校對教師的工作指導提供了準確的數據依據。
通過“跨界對比”和“學生歷史”報表，便于備課組找到全組的問題。備課組能對教師的教學情況進行橫向及縱向的分析，以便更清晰地了解學生學習情況的變化趨勢，從而對教學效果進行診斷，明確教學策略。
總之，成績數據分析系統已經成為學校、教務處、班主任、任課教師進行學情分析、教學情況分析最得力的助手。此系統精準、翔實、高效的數據挖掘和分析功能為全校各角色的教師進行教學決策、教學干預起到了很好的指導作用。
數字校園在建設和應用過程中的后續思考
1. 在數字校園建設中的幾點體會
（1）前期調研很重要：學校在數字校園建設中，非常注重前期的調研。一方面是學校內部的調研。分批分期對學校的各個部門、各種人員進行不同層面、不同側面的調研。另一方面是“請進來，走出去”。“請進來”：請專家來?，F場指導，提升、開闊我們的視野?！白叱鋈ァ保簩W習其他學校的成功應用，成功經驗。這樣才能最大限度地使數字校園的建設源于需求、高于需求。
（2）培訓推廣很重要：學校的數字校園建設非常注重培訓推廣使用。采取以任務驅動的方式進行各個模塊的培訓，按每個模塊應用的不同角色分批培訓，以達到較好的應用效果。在教學中是以賽帶訓、以點帶面的方式進行推廣，形成學校的信息技術應用骨干隊伍，最終廣泛普及應用。
2. 我校進一步的建設計劃
（1）成績數據分析系統和德育量化考評系統的數據深度重組與挖掘。
不管是教育還是教學，對象都是學生，而學生的健康成長與這兩方面都密不可分，或者說，教育和教學本來就應該是一個整體。學校將成績數據分析系統和德育量化考評系統進行整合重組，通過數據的深度挖掘，更全面地了解學生，評價學生，為學生的發展與教育提供依據。
（2）優質資源班班通的教學實驗。
學校作為北京市“優質數字資源班班通”項目的實驗校，將逐步推進此項工作。
專家點評：
1. 特色與優點
該學校圍繞教學需求開發的成績數據統計分析系統充分考慮了學生學習成長過程，反映了班級的學科掌握情況，有助于學校從橫向、縱向對年級各班的學情整體了解、有助于分層教學的開展、有助于教師有針對性地開展個性化教學和改進整體教學策略。
大數據時代的數據分析范文2
關鍵詞：大數據；電網；營銷管理
0引言
社會經濟的整體發展，現代化的科技手段已經運用到方方面面，尤其是互聯網的興起，使得原來很多耗時耗力的工作都變得更加簡單便利，通過應用到各行各業中進而影響到人民的生活水平。具體到電力行業中，在電網運營不斷滿足客戶的需求過程中，產生了大量的客戶使用數據，通過運用現代科技手段分析龐大的數據體量，可以為不同的客戶提供更為精準的服務，滿足不同客戶的需求，并且通過了解客戶的消費習慣進而對客戶屬性進行分析，為后期的其他營銷活動進行鋪墊和數據支撐。因此，基于大數據的電網營銷管理分析是具有重要研究意義的課題。
1什么是“大數據分析”
“大數據分析”是基于現代科技發展而產生的一種分析技術，其主要是依靠于現代的科技手段，尤其是一些網絡技術，通過對基礎數據的整理分類，通過不同的計算機算法，可以將不同有類似特征的數據分列開來，最終在海量的數據中得到想要的數據分析。大數據分析技術被廣泛應用于各種互聯網行業，包括一些app、團購網站、搜索引擎等，通過對客戶的日常網絡瀏覽情況進行統計分析，掌握客戶的偏好和實時的需求，進而能夠更有針對性的為客戶提供服務。大數據分析在互聯網行業的廣泛運用也引起其他行業的注意，紛紛引進其技術以期望可以在本行業中得到應用，最終為更好的掌握客戶資源特性而努力，畢竟客戶需求才能形成市場，才是供給企業存在的必要。
2“大數據分析”的算法
2.1神經網絡
神經網絡是可以針對電網營銷數據進行加工訓練，且是一個自我組織、自我適應的學習過程，可以學習到最具特征性的樣本和數據區別能力，也正因為如此，神經網絡的分析算法可以更好地獲取有參考價值的海量的基本信息。神經網絡是基于其自身的分布式的存儲路徑，并發的處理信息原理，其具有強大的計算能力和容錯能力，能夠通過練習掌握科學地調整不一樣的神經網絡參數的權值，進而更好的優化網絡，并且適應外界的變化，抵抗不相干因素的干擾，最終適應使用者的需求來調節神經網絡的分析能力，為使用者提供更好的服務。
2.2K近鄰算法
此種算法是通過采用統計分析的方法，適用于各種分類問題中。具體是指：根據一個已經限定好的訓練集，針對準備被分類的數據樣本，通過在訓練集中尋找與相關樣本最為鄰近的K個樣本數據，準備被分類的樣本的類別可以將之判斷為K個樣本多數所屬于的類別之中。通過此種統計分析的方法可以有效地將各種大數據中的分類問題解決，通過計算將具有一定共同特征的數據摘列出來形成使用者尋找的目標客群。
3大數據分析在電網營銷管理中的應用
3.1合理用電的數據分析
隨著工業文明時代給世界帶來的翻天覆地的變化，各種工廠、生產企業、居民生活中的耗電量都是巨大的。而考慮到未來的可持續發展道路，節能減排是人們必須時刻警惕的問題，尤其是在電力方面。因此，可以通過大數據分析技術，通過按照行業、機械設備、時間、區域等因素對海量的用電數據進行分析，找出電力的浪費現象以及可以改進的地方，精確地挖掘各種設備的反映情況，最終為電力的優化使用提供數據支撐，為未來可持續發展道路的推進奠定基礎。
3.2未來行情預測
從目前社會發展情況來看，各家庭中都有很多跟電有關的電器，用電量巨大，并且會跟隨不同的季節、不同區域的客戶需求不同而產生明顯的不同，電力企業可以運用大數據分析技術積極探索不同時間點不同區域的用電情況，并且可以通過增長情況來預測未來的變化趨勢，進而為自己的電力供應方面提供數據支撐，在事情發生之前提供服務，保障居民生活的正常運行。
3.3運行保障，服務營銷
由于電力企業在日常的運行之中要提供一個區域的電力供應，并且在長年累月的使用中常常會發生一些事故。電力企業可以通過歷史上各區域用電情況以及運行故障發生情況來進行數據分析，進而在各區域出現類似情況的時期下，加強對該區域的電網排查工作，保障該區域的電力供應情況，并且總結出不同區域電網的承載能力，為后期持久性的服務營銷打下基礎。
3.4企業營銷決策的分析
目前很多電力企業都已經做了自己的門戶網站，便利客戶的繳費等需求。電力需求客戶可以通過便捷的互聯網操作來進行電費的查詢、繳費等工作，而電力企業可以基于門戶網站，運用自己的大數據分析技術，定向地進行電力方面的營銷活動，倡導自己企業的理念。并且可以成立一個專家分析系統，對于客戶的各種行為進行系統化地分析，最終幫助企業在營銷方面的決策更加準確，為企業的長久高效運行提供支撐，最終促進其可以健康的發展。
4結論
總而言之，經濟地迅速增長給社會帶來翻天覆地的變化，客戶需求成為了各行各業都開始重視的問題，大數據分析技術的誕生，可以通過諸多歷史行為對客戶的需求產生系統化、多維度的分析，真正地用數據說話，為企業的營銷決策帶來數據支撐，尤其是在電力行業，客戶的需求結構是現代電網運營企業不斷追求的目標。因此，對于大數據在電網營銷管理中的應用，對于企業來說具有重大的發展價值，值得持續地研究和探討。
參考文獻：
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大數據時代的數據分析范文3
最近讀完了《幸福的方法》，對書中一段話非常有感觸："忙碌奔波型是未來的奴隸，享樂主義型是現在的奴隸，而虛無主義型則是過去的奴隸。"在運營商工作的我們都經歷過從通信業黃金十年帶來的"金飯碗"、行業遭遇"高原平臺期"的銅飯碗，甚至全社會"人人得而誅之以后快"的"紙飯碗"，無論是企業還是身處其中的個人，都在感受著巨大的壓力與阻力。
于是，一些人選擇了"享樂主義"式生存，日復一日在單位混日子；一些人則選擇了"虛無主義"式生存，沉浸在過去的輝煌，躺在功勞簿上過日子；還有一些人選擇"忙碌奔波"式生存，開不完的會、做不夠的匯報、寫不盡的方案，雖終日忙忙碌碌卻無所作為。正是如此，才有了我上篇文章中寫到的"四種人"——那些想走又能走的人最終選擇了離開這里，那些想走卻不能走的整日抱怨體制，那些不想走也不能走的昏昏度日，剩下那些能走卻不想走的痛苦掙扎……
一、運營商正在經歷什么？
借用雙城記那段經典開場白：這是一個最好的時代，這是一個最壞的時代。對于運營商這樣天生依靠人口紅利、規模紅利的傳統企業，未來的日子或許并不好走。無論是從媒體的口誅筆伐，還是用戶的人人喊打，亦或是員工的紛紛出離，種種跡象都在表明這個行業早已從大象快跑的“神壇”跌落，變得遲鈍、緩慢甚至有些狼狽了。
可十年前絕不是這樣。三十年前更加不是。
《大跨越：中國電信業三十春秋》的開篇語這樣寫道：從經濟瓶頸到社會先導，從全球末游到用戶總量世界第一，改革開放三十年中國電信業實現了舉世矚目的大跨越!這一切是怎么得來的?這本生動再現改革開放30年來中國通信業輝煌歷程的著作選擇了兩個有意義的時間點，1978年跟2008年，前者是中國正式吹響改革開放號角的關鍵一年，而后者則是代表了通信業黃金十年的關鍵一年。
字里行間都可以讀到中國通信業經歷過怎樣的輝煌，可以感受到從業者那種由衷的自信與榮耀。時代巨變，昔日巨頭創造了比以往更加令人矚目的經營業績，卻在政治地位以及行業形象上連連敗走麥城。
時至今日當我們再次談論運營商，你想到了什么?是財務報表上無比閃耀的光輝業績，還是面對行業內外競爭暗戰的困惑焦慮；是建成一張張4G、4G網絡的驕傲欣喜，還是管道化、低值化、邊緣化的郁悶心酸；是對KPI下多少就能完成多少的自信得意，還是對基層不斷涌現離職潮的始料未及。
是運營商真的做錯了什么嗎？可能并不是。
放眼看看這個時代吧！這是一個在和同行不斷抗衡，卻無奈被OTT抄了后路的時代；一個到處充斥著機會，細看時卻滿目危機的時代；一個傳統大機構失勢瓦解，個人自由連接全面崛起的時代……
這是一個唯變不破的大時代。在這個時代里，競爭對手變了、游戲規則變了、用戶習慣也變了，曾經習以為常的一切突然間發生了天翻地覆的變化。話音、短信這些傳統業務正在加速下滑，流量雖然成為新的增長點，卻不得不面臨著“提速降費”的巨大壓力?？梢哉f，在這樣的時代背景下，運營商像是被困的巨獸，想掙扎卻又充滿無力感，想改變卻又害怕不確定，想突破卻又找不到突破口……
唯一的方法大概就剩下三個字：豁出去。
二、運營商該怎么辦？
對于眼下的運營商來說，出路無非兩條，要么精耕存量客戶，挖掘更大的價值點；要么開辟新市場，尋找行業的破局地。關于精耕存量市場，已經有太多這方面的文章，這里不再贅述。我想重點談談新市場。
1.新市場在哪里？
日前，互聯網教父、科技商業預言家的凱文·凱利在斯坦福大學進行長達3小時的分享，暢談他對未來20年重大科技商業潮流的見解。我對其中一個觀點很感興趣，他說不管你現在做什么行業，你做的生意都是數據生意。
數據！
無論是風生水起的移動互聯網，還是改變世界的蕓蕓眾生，他們都在通過運營商的網絡來獲取信息。
2014年三月在北京舉行的一場大數據產業推介會上，阿里巴巴集團創始人馬云在主題演講中發表了他的觀點——“人類正從IT時代走向DT時代。IT時代是以自我控制、自我管理為主，而DT時代，它是以服務大眾、激發生產力為主的技術。”
我們都知道，今年的雙11全球狂歡節中，阿里巴巴天貓用時不到12小時就打破了去年創下的571億元的交易額，最終將記錄鎖定在912億，其中無線交易占比71%，全球產生成交的國家和地區達到205個。
巨量交易額的背后是什么？是阿里越來越強大的供貨和物流系統？還是傳統零售業的全面沒落？其實都不是的。我以為這背后體現了阿里巴巴強大的數據分析和挖掘能力。在這樣的購物節中，最重要的問題是商家要備多少貨？而這可以通過平臺歷史銷售大數據，預測貨品需求，為商戶提供庫存依據，提升庫存效率和有效性。
而在百貨商店時代，購物數據只有通過人工才有可能統計完并且不一定準確，但是阿里巴巴會把每個人的歷史購物和瀏覽數據都留在云上。因此，淘寶可不光是一個電商平臺，更是顧客的大數據平臺。
阿里巴巴集團副總裁涂子沛在講到這個概念的時候舉了一個更容易理解的案例：請你預測全國哪些地區會有更多的二孩出生？按照傳統的數據統計，估計只能依靠人口普查、各地市區縣統計部門的層層上報，不但會有偏差而且還會滯后。而在阿里巴巴，只需要統計哪些區域的孕嬰用品銷量激增就可以了，不但真實而且更加便捷。
運營商也是一樣的。你以為運營商只是通信管道的提供者？其實或許還是信息適配的服務商。在過去，我們使用的文件、文件夾、桌面這些東西都是停留在本地的。我還記得那個時候最好的備份工具大概是移動硬盤或者是藍光光盤之類的東西。而進入網絡時代之后，數據就出現在網頁上、鏈接里。現在的云上有標簽、有流量、有新聞，還有各種各樣我們需要的信息。云、數據化才是這個時代的關鍵詞。要知道，這些所有的信息都是通過運營商的網絡傳輸的，就和從淘寶上銷售的商品信息一樣，除了信息本身，它的發送端和接收端或許才是我們關心的重點。
于是，將合適的信息主動推送給需要的人，就是運營商能提供的大數據服務了。
2.新市場有多大？
中國云計算技術與產業聯盟理事長吳基傳曾指出：大數據是云計算服務的基礎，是構架云平臺最基本的要素，沒有對海量信息的分析的大數據，就沒有為所有信息消費者獲取有價值的信息的可能性。
因此在商業界，大數據已經開始成為很多企業的生意?！?015年中國大數據交易白皮書》顯示，預計到2020年，中國大數據產業市場規模將超過這個市場去年規模的10倍，由2014年的767億元擴大至8228.81億元。
2015年8月19日，國務院常務會議通過《關于促進大數據發展的行動綱要》，這或許意味著，大數據在中國將逐漸步入正軌，進入到頂層設計時代，這無疑將加速經濟發展引擎的進一步開發。
從運營商的角度來看呢？以中國移動為例，我們有超過8.2億用戶，110萬4G基站，經營分析系統里有10B以上的數據，我們的10086每分鐘都有海量用戶的呼叫，實際上所有這些動作每天都在產生大量的數據。那么，這些數據到底有多大，集中以后會是個什么效果？
有人曾經做過測算，一個省公司一天的數據要上百P，這些數據集中在一點傳輸到中國移動(貴安)大數據中心，需要重建一個中國移動的CMNET，也就是中國移動Internet的骨干網。
所以某種意義上來說，運營商擁有采之不盡用之不絕的數據富礦，站在金礦上總比無礦可挖強，這也是我判斷運營商或許會在大數據時代“觸底反彈”的依據之一。
3.還有什么不確定因素？
雖說前途可期，但畢竟是一個全新的領域。在新領域就一定有新的游戲規則，也會有相應的規則適應過程。
在過去的幾年中，大數據的概念在產業界引發了無數的爭議和討論，甚至長期出現在Gartner的新興技術成熟度曲線(也稱新興技術炒作周期報告)中。原因非常簡單，一項新技術多被談及概念，雖然在媒體上屢屢曝光，但應用案例寥寥。
因此，大數據越來越被看做是評論界的談資，而非真正意義上的產業。
在貴陽成立的全球第一家大數據交易所，通過電子系統面向全球提供數據交易服務，計劃2020年數據清洗交易量年達1萬PB、年總額3萬億。然而，成立至今，這個深孚眾望的機構撮合的交易記錄也不過3000多筆?！坝幸庠附灰状髷祿钠髽I和機構還不多。”交易所工作人員如是說。
除此之外，還有幾個關鍵不確定因素在影響著大數據產業發展。
A.技術能力不足。IT作為后端的支撐手段，大量通過外包或采購方式實現，所以在自身軟件開發和大數據平臺運維、大數據新技術應用、大數據分析挖掘方面能力相當有限。
B.數據“墻”大量存在。很多數據是分散在不同的系統中的，經過長時間的“豎井”式運作，已經形成了難以突破的壁壘。以中國移動為例，B域主要是經營分析數據、O域主要是網絡運維數據、M域主要是管理信息數據，但這三域的IT系統分別由三個不同的部門負責，整合難度較大，較難形成“1 1＞2”的數據融合效果。
C.組織架構不匹配。目前看，很少有機構會設置專門的部門去集中各種散落的數據，更別提對這些數據進行標準化的管理和維護了。
D.思維觀念的滯后。如果說技術、資金、人才方面的劣勢都可以通過后天的努力來補足，那么意識層面的缺失就需要相當長時間的培育了。
除了以上說的幾點，大數據交易的安全性、定價的合理性、客戶信息的保密性，都在一定程度上影響著大數據業務的規模和發展空間。
三、運營商玩大數據的心法與身法
運營商究竟該怎么玩兒大數據呢？竊以為先要回答好三個問題：一是數據在哪里？二是數據放哪里？三是數據怎么用？
1.數據在哪里？
都說我們正在經歷一個全新的商業時代——分享經濟的時代，消費者正在放棄傳統的、效率低下的企業，轉而投入分享型企業的懷抱，來獲取他們想要的產品和服務。Uber讓座駕更好地分享，Airbnb讓空閑的房屋更好地分享，八戒網讓創意和設計更好地分享……現在看，一切可以分享的都是價值數據。
在分享經濟的時代，真正分享的是有效的供需關系。因此，在分享經濟中，更重要的其實是創建供需場景，建立供需聯系。
數據也是相同的道理。隨著移動互聯網、云計算、物聯網等新一代信息技術的爆發式發展，智能手機、平板電腦、可穿戴設備以及遍布各個角落的傳感器，正在越來越多地接入到運營商網絡。各種交互數據、傳感數據正源源不斷從各行各業迅速生成。這些數量龐大、種類廣泛、迅速產生和更新的大數據，蘊含著前所未有的社會價值和商業價值。
如何能夠有效挖掘并體現出數據的價值是亟待解決的問題。竊以為，關鍵就在于建立數據使用的場景并搭建數據交易平臺。
比如說，城市規劃設計院需要對新區進行商業價值評估，可以通過運營商的網格數據分析提供區域人口及經濟狀況解析；再比如，醫療機構需要在一段時期對藥物及醫療設備做儲備，可以通過醫保報賬平臺統計該區域的醫療診斷及藥物使用情況，預測出該區域可以發生的大規模疾病，從而及時儲備相關資源。
重要的是，幫助數據消費者更加迅速有效地找到他們需要的數據，并促成雙方交易。
2.數據放哪里？
如此大規模的數據存放在哪里也是考驗大數據產業的要素之一。要知道并不是所有的機構都有足夠的資源去建設自己的數據中心。而在這方面，運營商恰好可以提供服務。
通信行業有個詞叫做“電信級服務”，意思是通信服務要具備不間斷運行、大容量、高穩定性、可靠性等特點。而要達到這些條件，就需要完備的QoS保障機制，而其中重要一環就是設施先進、管理規范的通信機房。
因此可以說，在數據機房方面，通信運營商具有先天的優勢。
能否將此作為運營商進入大數據市場的切入點呢？開放、合作就成了這個部分的關鍵詞。前文說過，傳統機構中有很多數據與信息孤島，要想打破不斷構筑的“數據墻”，首先是要將他們集中化的存儲、管理、運營。因此，運營商的高標準數據中心或許只是一個必要而非充分條件，要讓源自不同領域的數據發生“化合作用”的前提是將這些數據存放在運營商的數據中心。
ICT基礎設施有連接和存儲的作用，其產生的數據通過不同的終端存儲下來，這些數據在應用程序中使用才會有價值。而運營商同時具備連接和存儲兩項功能。
面向未來，運營商數據中心將成為網絡的中心，構建面向業務的敏捷、柔性、綠色的云IT基礎架構將使運營商數據中心成為新一代ICT基礎設施的驅動中心。
3.數據怎么用？
運營商現在最大的挑戰是什么？是端到端的質量保障不足導致用戶體驗還不夠好嗎？是受到OTT業務的沖擊導致傳統業務快速下滑嗎？還是業務量收剪刀差不斷加大、投資壓力日趨吃緊嗎？個人認為都不是的。我們最大的挑戰在于用戶往往滿足于現有的業務。這會讓我們產生嚴重的路徑依賴，從而也會形成“自滿”情緒。
事實上，運營商現在面臨著三大重要轉變：一是從關注功能向關注最終用戶體驗轉變；二是從提供語音和帶寬向提供豐富、開放的ICT融合信息服務轉變；三是從基于人口紅利的增長向應用創新增長轉變。這三個轉變帶來了商業模式、運營模式、研發模式和科技創新的轉變，將驅動電信行業從封閉走向開放的數字化運營。
數字化運營，至少有三件事可以做：一是盤點數據資產；二是建立計算能力；三是開放數據平臺。按照貴州移動羋大偉總經理的思路，運營商大數據發展路徑分為1.0、2.0和3.0三個版本。
大數據1.0主要針對運營商內部分析，建設重點以數據整合和能力構建為主，為數據價值發掘奠定基礎，重點支撐精準營銷和精確建網；大數據2.0主要針對數據價值提升，重點是逐步拓展對內對外數據價值挖掘的能力；大數據3.0主要針對數據變現，聚焦重點客戶和行業，構建數據生態系統，逐步凸顯外部收入。
目前，運營商在IT系統和網絡系統上積累了很多數據資產(當然如果處置不當也可能會變成數據遺產……)，通過SDN和NFV等IT技術重構的通信網絡，將會形成全新的彈性、智能的網絡架構。而網絡IT化，就要求建立以云數據中心為核心的網絡架構，數據中心將成為ICT基礎設施的核心，數據中心的布局和規劃決定未來網絡的架構，也決定了未來的競爭力。
伴隨20多年的互聯網發展，掌握未來的“聯接一代”和“數字元人”已經長成。相比上一代人，他們的溝通、交友、娛樂、消費、工作、學習等行為方式和思維模式，已經發生深刻的變化，他們對于數字社會和互聯網的依賴與生俱來，代表著互聯網時代的新消費行為。
運營商新的業務運營系統不再是簡單的支持系統，更不是簡單的營銷界面在線化，而是連接運營商、客戶和合作伙伴，連接網絡、應用和內容的價值創造系統和生態鏈系統。傳統的線下營業廳或將大幅減少甚至消失，取而代之的，是用戶可以全在線模式按需、實時定制享受各項服務，運營商通過大數據分析洞察客戶和精確營銷，提供更加智能的客戶服務。
從購買產品走向購買服務，商業世界的游戲規則正在發生根本上的變化，商家和用戶之間的關系從交付那一刻才剛剛開始。
互聯網之父勞倫斯·羅伯茨曾講過：“自網絡誕生以來，我們只實現了網速的提高，而在提升網絡性能及其他方面毫無進步。”在這方面，運營商正在積極從消費體驗出發打造新型的業務運營系統，新系統不再是簡單的業支系統和網管系統，更不是簡單的營銷在線化，而是連接運營商、客戶和合作伙伴，連接網絡、應用和內容的價值創造系統。
大數據時代的數據分析范文4
傳統方式下，孤立分析數據，單純依靠經驗發現問題，片面反映個別問題的技術方法已經無法適應企業審計發展的要求。企業審計需要全面采集與企業財務活動相關的數據，既包括財務數據，也包括業務數據和管理數據，既包括企業內部的數據，也包括主管部門、研究機構等的外部數據，既有財務數據、業務數據結構化的數據，也有會議紀要、政策法規等非結構化的數據；企業審計需要整體把握一個企業的整體情況，能夠更科學、全面地評價一個企業，企業審計需要更準確的確定審計重點，能夠在數據分析的基礎上科學確定審計重點；企業審計需要更善于把握數據的規律和趨勢，在發現企業現階段存在問題的同時，更要能夠揭示企業未來發展存在的風險和隱患。傳統審計方式下缺乏采集管理、科學分析海量電子數據的技術，也就無法滿足企業審計發展的新要求。
面對大數據時代的來臨，面對“大數據”所帶來的新技術、新思維的變革，企業內部審計需要應時而變來適應商業模式、思維模式及數據處理模式的變化，從而影響了審計方式、審計抽樣方法、審計評價模式、審計重點等。而內部審計人員不僅要能了解數據的變化以及數據處理技術的變革，更要能處理數據、分析數據、駕馭數據，要能夠充分、及時地從大量復雜的數據中，辨認出對內部審計的意義與價值，并進而協助內部審計人員做出最佳的決策。“大數據”對企業內部審計的影響主要表現在以下幾個方面：
（一）審計方式由傳統審計的事后審計、周期審計向連續審計轉變。隨著大數據技術的快速發展，審計方法和模式也在與時俱進。傳統審計中，審計人員只是在完成財務報告或經過特定的周期或離職等情況的時候才進行審計，而且審計中并不是檢查所有的信息，只是抽樣分析。這種有限的檢查對復雜的商業系統來說很難起到監督作用，而且傳統審計的測試程序主要采用常規的方法關注被審計單位活動，包括數據、授權和執行等。企業如仍然采用這種審計方式，對于確認迅速發展的商務活動的真實價值或合法性顯得過于遲緩；另外，從內部控制的角度來講，我國目前的內部審計實務多是針對財務、會計事項，對經營活動、內部控制、管理事項的監督、評價極為有限，審計活動理念也多為“監督導向”型，而非“服務導向”型，公司部門間的不同流程缺乏銜接都使審計工作難以為經濟活動提供全面的監控和服務。隨著企業經濟業務日趨復雜，信息技術迅速發展，企業電子商務和信息化建設逐漸成熟，越來越多的人意識到連續審計的重要性，而大數據技術及大數據基礎使連續審計成為可能。連續審計可以降低傳統審計過程中的浪費和時滯問題，降低審計錯誤和風險，促進企業發展。連續審計是信息技術與審計學科較好交叉融合的產物，是信息化條件下審計科學發展的必然，尤其對內部風險控制“實時性”要求極高的特定行業，如銀行、證券、保險等金融和債務契約等行業中，實施連續審計監督迫在眉睫。某財產保險公司內部審計部門，已經在新開發的審計系統中固化了連續審計模塊，該模塊可以實現在線的風險預警，并安排專人進行日常數據式連續審計，將發現的風險數據、超預警值指標及問題登記為疑點，并建立審計底稿，按照重要程度進行遠程審計、核實或下發給現場審計人員進行現場核實。該模塊經過一段時間的使用，收到了很好的效果。
（二）審計抽樣開始系統化、模塊化、智能化，并開始具有預測功能，而樣本最終將擴展至數據全體。目前，常規審計工作已廣泛采用隨機抽查法，其意義用較小的投入來獲得審計結論，提高審計效率；但利用抽查法所得出的審計結論存在著發生重大錯誤的可能性，其可能性的大小就意味著審計風險的大小。然而，數據量的爆炸式增長使審計人員意識到現行的抽樣審計方法只是憑借審計人員的主觀判斷和實際經驗對財務報表中的重大事項進行審查，而忽視了大量的業務活動，無法發現和揭示企業內部發生的、對財務報表真實性有重大影響的舞弊行為和技術性錯誤，難以對企業財務報表及經營管理做出準確的判斷和評價。但是，龐大的企業規模和繁多的業務活動，致使審計工作難以回到詳細審計方式，只能在抽樣審計方法本身尋求改進。審計抽樣開始向以下幾個方向發展：一是審計抽樣系統化。通過抽樣系統增加審計抽樣的實用性和效率性，為審計人員從大量的審計數據中抽取有用信息，為審計的預測分析提供依據，這樣的抽樣采用人工方式在海量數據的情況下是無法進行的；二是審計抽樣模塊化。通過模塊化設計，審計抽樣系統將得到最大的靈活性，以便抽樣時采用各種模型組合便抽樣更有效率；三是審計抽樣的智能化。審計抽樣系統將積極吸收審計、統計、計算機、人工智能等方面的最新研究成果，抽樣模型及時得到更新，抽樣經驗在知識庫中得到積累，審計抽樣系統開始“學習”、“推理”，不斷朝著智能化方向發展。將海量的數據經分析、預測等“加工”后，以知識的形式呈現給審計人員，為審計人員發現審計問題提供深度支持；四是審計抽樣系統開始具有預測功 能。隨著大數據技術的發展，計算機的運算能力和處理速度不斷提高。審計抽樣系統會強大到處理復雜的運算，并利用大數據技術改進后的審計抽樣算法來對這些審計數據進行分析并進行數據挖掘，找出特征數據，縮小抽取樣本的數量，降低審計成本、提高審計效率；利用關聯規則，預測被審計單位經營風險的高低，幫助審計人員確定審計重點，提高審計效率。通過審計信息系統所提供的龐大數據庫可以實現對被審計單位的信息進行數據挖掘和綜合分析，對被審計單位的財務及經營狀況進行預測分析，為被審計單位提供決策依據。目前，某財產保險公司的審計系統，應用了大數據技術進行風險數據的提取，并應用PPS抽樣、隨機抽樣、系統抽樣、模型抽樣、組合抽樣等進一步提高審計效率。而在抽樣模型中應用了汽修廠與駕駛員、報案人、定損員、收款人等的關聯程度模型，傷者、駕駛員、報案人、聯系人、領款人等的出險頻繁度模型，人傷重復出險傷者、標的車多次與同一三者車碰撞出險等高風險模型，承保、理賠、財務系統非同一檔案中上傳相同照片等以“大數據”技術為基礎的模型，收到良好的效果。
然而，在不久的將來，伴隨著以真實性、服務性為基礎的各項企業內部審計的深化，隨著數據信息化的深入以用大數據技術發展應用的深入，企業內部審計逐漸開始能夠從大量的、雜亂無章的海量數據中發現潛在的有用的信息，能夠從這些大量的數據中發現被審計單位運作的基本規律及特征；預測出被審計單位發展的趨勢，從宏觀上把握被審計單位科學地發展。審計也不僅僅局限于抽樣審計，而是對企業所有財務、業務等經營數據的數字式連續審計。
（三）促進審計成果的轉化與應用。目前，內部審計成果應用主要是針對屢查屢犯的問題重點進行檢查、督促整改，部分企業已經將審計成果應用閉環管理的手段對整改過程進行管理以達到良好的審計成果運用效果。大數據技術的出現，促進了審計成果的進一步應用。一是促進對以往審計中獲取的大量信息資料和相關情況資料的匯總、歸納，從中找出財務、業務和經營管理等方面的內在規律、共性問題和發展趨向，通過匯總歸納宏觀性和綜合性較強的審計信息，以及運用審計成果，為各級領導提供數據證明、關聯分析和決策建議，從而促進完善制度、機制、決策和執行，促進企業管理水平更上一層樓；二是促進問題的全面發現，即應用大數據技術可以將同一問題歸入不同的類型使用，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿足不同層次的需求。同時，通過對帶有共性、普遍性、傾向性的問題進行挖掘，提煉出問題與數據中的關聯性，可以將所有問題通過IT手段檢查出來；三是應用大數據技術進行連續式審計有利于問題的整改監督；四是將審計成果進行知識化留存，通過大數據技術，將問題規則化并固化到系統中，以便于計算或判斷問題發展趨勢、對問題進行預警等；五是將審計人員與審計成果、被審計單位與審計問題進行關聯，并進行信息化備案，在進行下次檢查時，可以根據審計方案中的重點，有側重地選取有相應檢查經驗的審計人員組成審計組，并按審計目標抽取相應被審計單位進行重點審計檢查等。
總之，大數據并非被過度渲染的產業題材，大數據對企業內部審計的影響，既是應對企業數據集中模式、數據爆炸式增長趨勢而進行的實時處理超量數據的技術升級，又是將方方面面的數據進行電子化、信息化，并將信息規則化、知識化，最終使各種應用網絡化、智能化的過程；大數據更是一次從分散到集成、從共享到協同、從封閉到開放、從離線孤立到持久在線云服務、從專享到普適的挑戰。
主要參考文獻：
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大數據時代的數據分析范文5
在大數據時代背景下，人們越來越認識到自身數據對管理的重要性，檔案是直接形成的歷史記錄，是對原始數據的記錄、收集、整理、保管、利用等，隨著信息量的增加，保存社會檔案越來越復雜，檔案行業管理越來越麻煩，大數據時代背景下的檔案利用服務需要進一步探討。
一、大數據時代
隨著信息時代的到來，數據增長越來越快，人們生活步入大數據時代，大數據是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是海量的非結構化數據，基于云計算的數據處理與應用模式通過數據的集成共享交叉復用形成的智力資源和知識服務能力，需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，具有數量大、類型繁多、價值密度低、速度快時效高的特點，從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術，簡言之從各種各樣類型的數據中快速獲得有價值信息的能力就是大數據技術?，F代大型企業，檔案部門主管公司檔案信息資料，將公司各單位部門信息統一管理，以便公司需要時快速找到相關信息，近年來隨著電子文件的廣泛應用，掃描圖像、傳真、電子表格、演示文檔、照片、視頻片段等非結構化數據直線上升，數字檔案館數據量直線上升，數據時代真正來臨。
二、大數據時代背景給檔案服務帶來的挑戰
在大數據時代背景下，檔案管理已由紙質檔案發展到數字化階段，檔案館作為保存檔案、提供檔案、為社會服務的文化機構，必然貯存大量的信息量，檔案信息資源階梯式增長，現有的檔案工具手段已不能滿足數字化檔案管理，計算機數據庫的應用順勢發展起來，提高檔案資料管理的有效性，大數據時代背景下的數字檔案館藏量具有數據量大、媒體形式多的特點，給檔案利用服務系統帶來了不小的挑戰。
（一）在海量數據中如何查詢檔案信息
隨著信息技術的廣泛應用，數據庫信息技術不斷發展，電子文件數據信息量暴增，檔案信息保存的文件相應增多，傳統的手工著錄、卡片檢索已不能滿足企業的需求，在檔案信息數據處理過程中，經常會遇到文件找不到、查詢性能低、甚至出現服務器不響應一系列難題，應用以往的查詢服務方法已經趕不上大數據時展的步伐，計算機輔助檔案資料管理變得更加便捷方便，但是在大數據時代，檔案信息化不斷推進，如何進行檔案查詢，尤其是近來檔案數量的急劇增多，檔案數據甚至出現脹庫，檔案查詢檢索性能下降，反應遲鈍，如何精準的在海量數據中找到所需信息，是檔案利用服務首先需要解決的問題。
（二）在海量數據中如何抽取有用的信息
如今，檔案管理用戶已不滿足于對數據及文件的利用，而是希望獲得數據及文件隱含的知識，也就是說，現在檔案管理的趨勢是知識管理，檔案利用服務也應由提供數據信息轉變為知識供給，但知識不是簡單的數據信息，需要經過抽取和挖掘才能從中得到有用信息，在海量數據中，僅僅依靠人工挖掘信息已不能滿足大數據時代，如何提供給用戶挖掘有用信息，依靠信息技術進行數據挖掘，這是當前檔案利用服務的任務。
三、大數據時代背景下檔案利用服務的數據挖掘
（一）檔案業務流程轉變
傳統的檔案業務流程包括收集、整理、保存、利用，其中檔案利用采用的原始數據，隨著電子文件的廣泛應用，檔案數據信息量越來越大、媒體形式頗多，傳統的檔案流程已不能滿足用戶對信息數據的使用，原始數據的利用比較困難，數據查詢性能下降，甚至無法及時響應，延誤資料的使用，檔案數據庫需要更新，及時優化IT結構，在找尋檔案數據前加入數據挖掘這一步驟，通過模糊識別對海量數據及多媒體數據進行篩選，方便用戶在萬千信息中找尋自己所需要的信息，優化數據查詢性能，提高檔案服務質量，這是解決檔案利用服務的一條有效途徑。
（二）數據挖掘的應用
怎樣從大批量原始數據中篩選出有應用價值的信息，提供給不同用戶作為參考信息，數據挖掘技術的應用使得該問題得到解決。概括地說，數據挖掘便是從海量的、不完整的、效果差的、未經處理的數據中，提取具有潛在價值的信息與知識的過程。一般數據挖掘種類劃分為結構型數據挖掘、web數據挖掘及文本數據挖掘等。數據挖掘應用于海量檔案信息篩選過程中，簡化了檔案信心提取程序，提高了檔案利用服務效率。文本挖掘是數據挖掘的基本構成部分，在數據提取過程中應用最廣泛，因此被稱作文字探勘、文本數據挖掘等，可簡單地理解為文字分析，其目的就是經過文本處理后能獲取有價值的信息和知識。有價值信息的提取一般分為兩個步驟是分類與預測，文本挖掘就是以數據分析為基礎，然后加上某些衍生語言特征或者消除雜音，隨后插入到數據庫中，形成結構化數據，最后完成評價與信息傳遞?！案咂焚|”的文本挖掘一般是說某類組合的關聯性、獨特性與實用性。文本數據挖掘在眾多基礎領域普遍存在，例如數理統計、智能機器、聲像數據轉換，歸納起來無非就是利用文本信息篩選、文本劃分、文本聚類、文本數據壓縮、文本數據處理;文本挖掘應用最常見的領域包括信息訪問（信息搜索、信息瀏覽、信息過濾、信息報告）、知識發現（數據預測、數據分析）。
（三）數據挖掘平臺的應用
數據挖掘技術是保證大數據背景下檔案服務的質量的有效途徑，數據挖掘平臺是文本智能數據處理中心，建立在獨特地模糊識別及音視頻識別技術之上，抽取其中內容進行挖掘，提供用戶搜索應用服務，檔案服務從數據的收集、挖掘及智能搜索等步驟實現，將數據結果顯示在數據挖掘平臺上。檔案資源數據挖掘包括三方面，首先是對音視頻內容的檢索，自動識別關鍵幀，區分定位視頻中的不同內容，提高視頻處理的能力;其次是對語義的檢索，這是常見的搜索方式，只需提供計算機識別的語言即可;最后是檔案智能化輔助分類，從歷史分類中提取檔案分類，實現文獻的自動分類，促進輔助分類的準確度，提高用戶整理效率，支持多維度動態分類。文本數據處理層是建立數據挖掘平臺的載體，其根本目的是以特殊的信息論及概率論的前提下的模式辨識技術和音視頻辨識技術，提取具有重要價值的信息，為外圍提供搜索應用服務。所以，數據挖掘平臺科通過采集數據、數據分析、數據挖掘、智能搜索應用平臺，將多類型數據在采集平臺上完成層次化的數據采集。
大數據時代的數據分析范文6
關鍵詞：大數據；SPOC；高校；教學；影響
近年來，全國各大高校對互聯網技術條件下在線教學的實踐探索方興未艾，轟轟烈烈，其中影響最大的是SPOC在線教學平臺建設（即小規模限制性在線課程，其英文全稱為：Small Private Online Course）。SPOC教學模式較好地融合了課堂教學和互動學習的優勢，既形成了小班化教學的模式，也使得教育受眾更加廣泛。其特點是：在圍墻內的大學課堂，利用MOOC的講座視頻及同時采用其在線評價等功能實施翻轉課堂模式進行教學。這是一種將課堂教學與在線教學有機結合的綜合學習模式。
1.大數據時代：高校SPOC教學的新機遇
“數據就像一個神奇的鉆石礦，當它的首要價值被發掘后仍能不斷給予人類驚喜?！痹诖髷祿r代，任何行業都不應該對數據視而不見，應該主動迎接大數據時代帶來的變化，深入研究高校SPOC在線教學的重要意義。主要有以下三大方面的促進作用。
一是大數據時代使高校SPOC教學的領域得到擴展。目前，絕大多數高校SPOC在線教學平臺建設都是自建自家，這不僅造成了資源的巨大浪費，而且不符合目前大學生的學習習慣和生活方式。很多在線平臺建設沒有抓住學生的興趣方向，范圍不夠廣泛，還存在嚴重重復建設的問題。英語、政治教育等基礎課泛濫成災，參差不齊，影響了教育效果。因此可以利用大數據從宏觀上分析全國各個高校的SPOC教學平臺建設資源和使用情況。從手機、互聯網等各個終端分析學生的學習和使用情況，針對不同層次和興趣的學生找出適合的教育資源。有效利用大數據，可以有效避免資源浪費，合理編排教學內容，針對學生興趣實現智能化選課甚至智能化編排教學資料。大數據為高校SPOC教學帶來實質性的變革。
二是大數據時代給高校SPOC教學方式帶來創新。高校SPOC教學在一定程度上實現了課堂教學、翻轉課堂和互動交流等形式，但基本上還是處于初級階段，并沒有實質性變化。大數據時代可以真正實現教育主體客體的對等化。
三是大數據時代使高校SPOC教學向“微時代”發展。目前，高校SPOC教學大多采用課堂教育的形式。而移動互聯網時代的特征之一是“微時代”，學生對微信、微博使用度很高，也樂于接受碎片化、短而小的信息。因此手機為代表的信息平臺已成為主要載體。
2.大數據時代：高校SPOC教學的新挑戰
大數據時代的到來，也給高校SPOC教學帶來了不少挑戰。
一是來自大數據本身弊端的挑戰。大數據是一把“雙刃劍”，其帶來變革的同時也帶來了一系列問題。比如，大數據和隱私保護的問題，大數據是否存在信息濫用的問題，大數據的個性化分析不完全符合學生心理認知的問題。這些由大數據時代帶來的問題，在高校SPOC教學中同樣存在。尤其是現在高校的信息化建設水平相對一般，不僅在隱私保護上存在不足，而且還存在原始數據真實性和分析結果不一致等問題。這就要求高校SPOC教學中既要加快建立互聯互通的數據庫，也要謹慎對待分析結果，嚴格保證數據安全。
二是大數據時代對高校教育模式的挑戰。目前，高校SPOC教學一窩蜂建設，不僅資源大量重復，質量高低不一，而且學生壓力很大。本來應該輕松的在線課堂在一些學校成為學生沉重的學習負擔。有的學校一年的課程幾乎都是SPOC教學，都要求學生大量利用課外時間學習，極大擠占了學生課余時間，教學效果卻一般。這就要求各高校從各個方面改變教育模式，更好地利用大數據時代下SPOC在線教學。
三是大數據時代對高校教師提出挑戰。SPOC教學實施者多是習慣了傳統教學方式的高校教師。自身的教育理念、教育方式、教學水平等與大數據時代條件的SPOC在線教學的新要求存在一定差距。這就要求高校教師要改變傳統教育觀念，積極迎接和適應大數據時代帶來的新變革和新挑戰，提升大數據時代條件下的教學能力。
參考文獻：
