前言：中文期刊網精心挑選了大數據調查方法范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。
大數據調查方法范文1
關鍵詞：大數據；城市規劃；思維方式
大數據時代下的城市規劃方式在不斷的發生變化，如果沒有將大數據時代下的城市規劃好，那么城市發展就會與國際脫軌，對整個經濟的發展是極其不利的。隨著我國城鎮化建設的不斷加快，對城鎮化建設的要求在不斷增加，于是大數據的出現滿足了現代化經濟發展的要求，如果沒有將大數據時代建設好，那么云計算的出現就沒有了任何的意義，因此要正確的認識大數據時代下的城市規劃思維，將城市規劃做好。
1 大數據的簡單概述
1.1 大數據的概念
大數據時代人們并不陌生，我們所處的這個時代就是大數據時代，但是現在還沒有對大數據有一個具體的規定，大數據也沒有具體的概念，以至于很多人對大數據都不是很了解，對大數據的了解僅僅是停留在表層，知道大數據是十分重要的，需要對大數據進行基本的了解，大數據其實是十分簡單的，有很多的學者認為大數據就會使大小超出了典型數據的收集、整理、存儲和分析的能力，提高了數據的分析能力，將數據的分析結合到了城市規劃中，不能夠完全的放在一張的表格中，還有學者認為只要是不能夠將數據放在一張表格中的數據就是大數據，大數據是在傳統的數據理念上發展起來的，如果沒有對這一技術進行基本的討論與研究，那么這么技術是不能運用到城市的發展中的，傳統的數據庫是收集、整理、分析等環節，但是大數據時代將這些環節都變得更加的高效，尤其是云計算的出現讓物聯網等信息技術不斷地發展和創新，與時代的發展步伐相接軌，對經濟建設有著重要的要求。
1.2 大數據的“3V”特征
3V就是指數據的規模大、種類多、在流轉上具有高時效性。這是大數據普遍具有的特征，如果沒有對大數據進行具體的了解，那么是不會注意到這些特征的。大數據時代下的數據利用與傳統的數據調查方式是不同的，有著很大的差異性，傳統的調查方式主要是通過靜態統計和抽樣調查的方式進行數據上的對比，大數據的出現讓數據在容量、類型、流轉等方面有著極大的提高，打破了傳統的方式，為城市規劃思維的提高做出了極大的貢獻。
2 大數據在城市規劃中的應用
2.1 在城市社會空間上的應用
城市規劃是離不開社會空間的規劃的，而且城市社會空間一直是人們研究的重點，尤其是信息技術的發展，讓人們對社會空間上的規劃更加的感興趣，主要的研究方法已經發生了改變，傳統的城市規劃方式是采取抽樣調查的方式來進行城市的規劃，現在抽樣調查的方式已經無法滿足時展的需要，居民時空上的研究已經使用大數據進行基本的規劃，城市社會空間上的規劃已經呈現出了多元化、科學化和研究主題的應用化的趨勢。
有很多的學者對這一現狀進行了研究，是以某地為例，使用GPS設備對該地區的10000個住戶的居民日常情況進行了基本的研究，尤其是在分布特征上，從調查中可以發現，大數據時代下的城市居民在相同時間下采集數據的量在逐漸的增加，還有著較高的準確性，因此，使用手機終端、GPS、網絡日志等這些方式進行數據上的調查已經成為了城市發展的主流。
2.2 在城市實體空間中的應用
2.2.1 城市公交的研究
城市公交是城市發展中必不可少的因素之一，現在的城市中已經有很多的地方都在使用公交IC卡進行數據的識別，可以展現城市居民的整體出現狀態，將通勤情況進行了可視化識別，某學者通過對出租車中使用的GPS進行了基本的研究，研究的內容主要是出行手段。出租車空駛和出行的總量這三個方面進行了基本的研究，利用GPS等技術，方便了日常的調查，大數據時代下的數據調查已經被人們利用，在出行上除了公交IC卡被廣泛的使用，還有社交網絡和出租車GPS也在城市的出行上進行了應用，相對于傳統的通勤方式而言，利用大數據可以對城市中人們的出行進行基本的調研，在數據上也更加的精準化，大數據技術在城市發展中被廣泛的應用。
2.2.2 在城市功能分區上進行了應用
以某城市為例，要想在城市的功能上進行區分，就要在城市地形的基礎上識別城市的中心地帶，將城市的中心地帶進行劃分，劃分的方法主要有以下三種：一種是利用數理模型進行計算，，還有一種是利用社交網絡進行基本的計算，最后一種方式是利用全景網站，將自身的經驗集合到城市中心區的規劃中，這樣就可以將城市規劃的更好。
3 大數據時代下的城市規劃變革
范式變革是在大數據時展的今天出現的，研究領域的擴大將范式變革已經應用到了了城市的發展中，就是一種數據密集型的一種研究方式，這種研究方式已經被認可，被人們稱為第四范式，這一理論的出現主要是為了研究數據，數據是理論的核心，主要就是通過數據來思考設計和研究，科學的收集數據、利用數據，科學研究范式變革主要體現在以下幾個方面：第一范式是實驗科學，是為了描述自然現象的，第二范式是理論科學，例如牛頓定律，第三范式是實驗科學，第四范式是數據密集型科學，大數據的探索。
4 大數據時代的城市規劃創新
借助移動終端可以迅速記錄地塊的詳細信息，如用地性質、建筑高度、空間布局以及地塊建設存在的問題等。調研完成后，通過構建GIS平臺軟件系統，將整理好的前期調研數據以統一的GIS格式輸出，從而匯總成完整的GIS基礎數據庫，為后續的方案設計提供準確、翔實的數據支撐。
借助社交網絡和點評網站的數據進行空間化分析，可以識別城市功能空間的利用效率和居民活動感受，進而分析居民對城市功能空間和公共設施服務的滿意度，通過分析居民情緒可以合理劃分城市的積極空間和消極空間，為未來城市空間環境的優化調整提供依據。新的信息技術為居民參與城市規劃提供了更多、更靈活的參與方式以及更為寬廣的溝通平臺。
在城市管理層面，城市政府可以構建三維地理信息在線平臺，借助互聯網、社交網絡、微信、電子政務等網絡平臺打造政務信息公開，向居民展示城市面貌和預期規劃效果，并通過互聯網、社交網絡和智能移動終端收集居民對空間規劃的體驗和建議，打造城市管理的新范式，實現傳統的以政府為主導的集權式城市管理模式向真正的公眾參與城市管理模式的轉變。
5 結論
大數據并非是解決所有城市問題的萬能鑰匙，要注重大數據的分析方法與傳統研究方法的結合使用，使規劃結果更為客觀、公正和科學合理。
參考文獻
[1]甑峰，秦蕭.大數據在智慧城市研究與規劃中的應用[J].國際城市規劃，2014（29）6：44-50.
大數據調查方法范文2
一、大數據與財務競爭情報及數據挖掘技術
1.大數據
大數據起源于上世紀中葉，那時，西方發達國家信息產業發展較快，尤其是在計算機領域、情報信息領域、自然科學領域等范圍內開始探索研究當時流行的熱門話題“信息爆炸”；之后，二十世紀七十年代，隨著計算機技術的日趨成熟，計算機的存儲量日益提高，呈幾何級遞增，大數據成為當時熱點問題之一；再后來，隨著大數據的基礎理論研究取得重大進展，以及大數據技術獲得實質性突破，這時，大數據才真正在情報信息、計算機等有關領域得以廣泛運用。財務競爭情報競爭情報，根據最新情報學定義：競爭情報即競爭雙方甚至多方為使自身長期立于不敗之地，而有準備地監測和監視對方或競爭對手。包括競爭方產品的生產和研況、營銷策略、財務運行以及團隊結構、團隊文化等。而著這其中的財務競爭情報可謂是各競爭情報中的重點和核心，是一家公司競爭情報的核心。財務競爭情報包括：財務預決算、賬簿、憑證、會計報表、審計報告以及上市公司向社會公開的各項報告等。
2.數據挖掘技術
數據挖掘是對海量的信息進行相關、關聯等數據分析和提取，從而挖掘出潛在的、前瞻性的、有價值的情報信息收集。相對傳統的情報信息查詢，數據挖掘是一種更深入、更科學、更具代表性的信息分析法，它能依據現有的數據庫分析出規則性的、趨勢性的未知數據信息，這些未知數據信息將能夠幫助企業推測未來發展走勢，從而提高企業的競爭力。數據挖掘技術主要有機器學習方法、統計方法、數據庫方法和神經網絡方法。
二、數據挖掘技術在財務競爭情報獲取中運用實例
南陽市三色鴿乳食品有限公司，最初是于上世紀九十年代由南陽電業局下屬服務公司開設的一個白鴿面包房，占地面積二十余平方米，工作人員僅有六人，規模相當小。隨著經營漸好，所生產的面包日益受到南陽百姓的喜愛。為了擴大生產規模，南陽電業局下屬服務公司決定開辦公司，公司設立后如何賺取第一桶金是管理層首先面對的第一個難題。為此，服務公司組織面包房員工利用休息時間走街串巷調查南陽市其他面包房的情況，包括網點布局、產品種類、新產品開發、財務運行狀況以及人們的購買意愿等。在南陽市三色鴿乳食品有限公司成立后，公司領導重視這些情報信息的搜集，尤其是財務競爭情報的搜集和獲取，針對當時競爭力較強的南陽市特香包食品有限公司、河南省花花牛食品有限公司，南陽市三色鴿乳食品有限公司，通過競爭對手的公開會計報表、公開財務報告、公開審計報告等，利用數據挖掘技術進行財務數據分析與對比，不僅獲得了競爭對手的資金運行狀況、盈利能力、償債能力、信用程度、資源配置等財務情報信息，而且通過與競爭對手的對比和分析，查找出本公司財務管理方面存在的漏洞與差距，以及投入產出、經營管理、發展模式、發展方向等方面存在的問題，以此對公司提出科學、合理的財務管理建議，進一步提高了南陽市三色鴿乳食品有限公司自身競爭力，為三色鴿占據南陽乳業半壁江山奠定了堅實基礎。
三、大數據時代數據挖掘技術在財務競爭情報獲取中的運用設計
據調查，財務競爭情報到目前為止在絕大多數企業中并沒有引起重視和應用，尤其是在一些競爭情報思想認識膚淺、競爭意識淡薄的企業里，由于領導層次對財務管理的不專業、不熟悉，從而導致企業沒有設立專門的財務競爭情報結構，沒有培養具有財務管理專業和情報信息專業的復合型人才，以至于在獲取財務競爭情報領域內是一片空白，大大降低了企業的市場競爭力。隨著企業間的競爭加劇，尤其是國際大型企業和新設的年輕企業格外重視財務競爭情報的獲取，例如統計顯示世界500強企業97%都設立了財務競爭情報機構。大數據時代，利用數據挖掘技術可以為企業快速獲取財務競爭情報。企業財務競爭情報體系可設計為：財務情報收集子系統、財務情報分析子系統、財務情報服務子系統。數據挖掘分三個步驟進行：第一步，首先對需要挖掘的對象進行明確和確定；第二步，按照確立的挖掘對象進行數據準備；第三步，運用特定的方法和技術進行數據挖掘；第四步，將對挖掘出的有價值的財務競爭情報進行信息表達和注釋。
四、結束語
大數據調查方法范文3
關鍵詞：大數據；大學生；網絡行為；網絡行為分析模型
中圖分類號：G40-057 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2017）13-0006-05
一、引言
大數據已不僅是一個流行的新潮詞匯，英國學者維克托?邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中指出，大數據帶來的信息風暴正開啟一次重大的時代轉型，將極大變革人們的生活、工作和思維。[1]目前，“大數據”在學術研究領域、商業、軍事、教育、通訊等行業都具有廣泛的影響和應用。
隨著互聯網的快速發展，網絡成為最普遍的大眾媒介，受到了人們的青睞和關注，作為特殊的社會群體和大眾傳媒受眾的大學生成為網絡社會中最活躍的群體。在大學生中電腦和手機等上網終端的普及化程度非常高，通過網絡進行學習、獲取信息、交流溝通、表達思想等越來越普遍，這些網絡行為已經成為大學生學習和生活的重要組成部分。[2]在大稻菔貝的背景下，利用大數據針對性的對大學生個體的網絡行為特點進行科學分析，為高校教育工作者引導大學生合理地運用網絡資源、進行積極的網絡交往及樹立健康的上網理念提供可靠依據，已成為一個亟待研究的問題。
二、國內大學生網絡行為分析現狀
目前，國內有很多關于大學生網絡行為分析研究的文獻，利用我國目前比較權威和收刊量最大的數據庫――CNKI的“中國期刊全文數據庫”，對2005-2015年發表的論文進行統計分析，來源類別限定為“核心期刊和CSSCI”，以“網絡行為”為篇名進行檢索，共檢索到167篇。按照文章的年發表量統計如圖1所示。
通過對這些文獻進行梳理發現，對“網絡行為”的研究主要集中在理論思辨、“現狀+建議”以及利用具體的某種技術或算法建立網絡行為分析系統上。如：對大學生網絡行為失范對策的理論思辨、對大學生網絡行為現狀的調查以及基于數據流分析的網絡行為檢測系統的建立等。在“網絡行為”的實踐研究層面，目前國內已有的關于網絡行為分析的實踐研究大多是以問卷和訪談的形式對特定的群體進行網絡行為的調查，根據調查問卷或訪談結果歸納總結出大學生網絡行為存在的問題，然后針對一類人提出相應的建議和對策。
國內在對網絡行為進行分析時研究方法比較單一，主要采用的手段還是問卷調查，基于問卷調查的網絡行為分析具有一定的優勢和可靠性，但是其分析結果也存在一定的局限性，一是學習者可能故意輸入不準確的數據或因為完成調查問卷需要花費時間，增加了被調查者的時間負擔，可能存在胡填亂答的情況；二是分析結果較為籠統，只可以針對一個群體發現問題并提出解決對策，無法實現個體的網絡行為測量，以及無法為大學生提供針對性的個性化建議。而隨著大數據的產生，這個問題能得到有效的解決，利用大數據分析大學生網絡行為不僅可以實現個性化指導，還能實現個人網絡行為預測。
三、大數據對大學生網絡行為分析的價值
大數據并非一個確切的概念。從“數據”這個詞來分析，大數據是海量的，巨大的，它關乎數據量。簡單的說，大數據就是一個體量特別大、數據類別特別豐富的數據集。也就是說，“大數據”本身并不是一種新的技術，也不是一種新的產品，而是我們這個時代出現的一種現象。[3]大數據的特點可以概括為4個“V”：第一，數據量巨大（Volume），一般是以TB為單位，現在躍升到了以PB為單位；第二，數據的種類復雜多樣（Variety），包括各種商業信息、教育數據、地理位置等各種類型的數據；第三，處理速度快（Velocity），遵循“1秒定律”，可從各種類型數據中快速的獲得具有高價值的信息。第四，數據的價值（Value），主要表現為大數據的巨大的預測價值。
大數據作為一個新生的領域，對實現大學生網絡行為分析擁有巨大的應用價值。與以往的問卷調查的分析方法相比，利用大數據進行網絡行為的分析，會使其結果更加精準，更加具有針對性。
1.大數據保證了網絡行為分析的精確性
與以往利用問卷調查實現大學生網絡行為現狀分析的方式相比，通過收集大學生網絡行為數據來分析大學生網絡行為的現狀更加具有針對性和精確性。將大學生網絡行為記錄下來通過大數據挖掘技術進行分析，可以發現每個大學生網絡行為存在的具體問題，保證了大學生網絡行為分析的精確性和針對性。
2.大數據保證網絡行為評價的及時性
以往對于大學生的網絡行為評價的實現主要是通過問卷調查的方式。通過問卷調查的方法發現問題，并針對一類人提出比較宏觀的建議和對策。而大數據的出現使評價內容更全面、評價方式更加多樣化，利用大數據實現了對網絡行為的過程性評價。只要大學生一上網，產生了網絡行為，就會將網絡行為數據記錄并存儲下來，通過數據挖掘分析技術，根據大學生網絡行為評價指標體系，對大學生的網絡行為實現過程性、及時性的評價?？傊?，只要有網絡行為的產生就會有評價。
3.大數據實現網絡行為的個性化服務
大數據時代的個性化指導就是對以往獲取到的數據進行深度挖掘分析，獲得大學生的網絡喜好和網絡興趣所在，為其提供和推薦相關的信息，以滿足用戶的需求。大數據下的個性化服務，更加便捷，針對性更強。同時可以將大學生網絡行為的分析結果以可視化的方式反饋給學生和老師，對學生提出個性化的指導和建議，教師針對不同學生存在的問題進行干預和指導。
4.大數據實現了對網絡行為的預測
預測價值是大數據最重要的價值之一，其達到的效果是前所未有的。大數據的預測功能是基于之前記錄下來的各種數據進行深入的挖掘、研究、分析，發現其中隱含的規律特征，從而對以后作出預測。針對預測得出的結論，及時對用戶網絡行為進行干預，以避免網絡行為的失范。
四、基于大數據的網絡行為分析模型
1.大數據下網絡行為的內容構成
李云先（2013）[4]、樓?。?014）[5]認為大學生網絡行為方式大致可以從網絡學習、網絡社交、網絡娛樂和網絡交易4個方面來概括；李慶真（2015）[6]、郭玉錦（2005）[7]、李一（2006）[8]按照使用網絡的目的將其分為互動交流類、休閑娛樂類、實用工具類和公共參與類等4 種類型。
根據已有的文獻，筆者按照大學生的行為習慣和愛好，在調查和總結其網絡使用行為現狀的基礎上，將大學生網絡行為劃分為網絡學習、網絡社交、網絡娛樂、網絡消費四個方面。網絡學習可以細分為信息獲取、網絡平臺兩個子方面；網絡娛樂可以細分為網絡小說、網絡音樂、網絡游戲、網絡影視四個子方面；網絡社交可以細分為網絡交流、網絡互動兩個子方面；網絡消費主要是指網上購物。
（1）網絡學習主要包括信息獲取和網上課件，信息獲取主要是指大學生通過各種搜索引擎工具搜索學習資料或者通過百度文庫、豆丁網等下載學習資料；網絡平臺主要是包括各種網絡學習平臺的使用以及教育社區的使用。
（2）網絡娛樂主要包括W絡游戲、網絡影視、網絡小說和網絡音樂，主要包括瀏覽各種新聞（時政、娛樂、體育等）；使用網站（如PPTV、豆瓣、百度音樂等）看電影、電視劇、聽音樂、看小說，玩游戲；使用下載工具（如迅雷等）下載音樂、電影、電視劇、游戲。
（3）網絡社交包括網絡交流和網絡互動，網絡交流主要包括使用即時通訊工具（如QQ、MSN、飛信、電子郵件等）進行交流；網絡互動主要指使用社交網站（QQ空間、人人網等）互動、使用網絡發微博（如新浪微博、騰訊微博等）。
（4）網絡消費主要是指通過天貓、淘寶、蘇寧等網絡購物平臺進行網絡購物。
2.大數據的技術架構
大數據是近年來隨著數據集的急劇擴展和匯聚從數據科學中發展形成的一個研究前沿。[9]大數據基礎架構必須具有分布式計算能力，以便能在接近用戶的位置進行數據分析，減少跨越網絡所引起的延遲。[10]大數據可以采用四層堆棧式技術架構：基礎層、管理層、分析層、應用層。[11]基礎層是整個大數據技術架構基礎的最底層，主要作用就是實現數據的獲取。利用現有的網絡行為監測系統將大學生通過網絡進行學習、娛樂、社交和消費的一系列網絡行為跟蹤并記錄下來，為后續的數據挖掘奠定了良好了數據基礎；管理層是大數據技術架構的第二層，本層主要包括數據的存儲和管理，以及數據的計算。大數據架構中需要一個管理平臺，使結構化和非結構化數據可以實現一體化管理，具備實時傳送、查詢和計算功能。該層主要是對網絡行為監測系統收集到的數據進行數據抽取、數據轉化、數據的裝載，使數據格式統一，以保證后續數據挖掘和分析的可行性；分析層主要完成的任務就是對上一環節存儲下來的數據進行分析和深度價值挖掘，提供基于統計學的數據挖掘和機器學習算法，用于分析和解釋數據集，從而獲得對數據價值深入的領悟。[12]通過數據挖掘發現大學生網絡行為的潛在聯系，以保證后續決策的可靠性；應用層是對針對數據分析所得出的結果提出實時決策，以及為終端用戶提供服務應用。
3.大數據下大學生網絡行為分析模型構建
要利用大數據實現大學生網絡行為現狀分析并提出個性化的建議，首先要構建基于大數據的大學生網絡行為分析模型。在大數據的思想指導下，結合對大數據技術架構的分析，構建了基于大數據的大學生網絡行為分析模型。該模型主要包括了網絡行為監測客戶端、客戶端后臺、以及線下教師學生活動三個層面，客戶端層面是以校園網為依托，主要實現網絡行為數據的收集、網絡行為的評價以及指導性反饋三個模塊；客戶端后臺主要是以大數據技術為支持，包括數據預處理和數據分析兩個模塊；線下教師和學生的主要活動就是根據反饋結果采取適當手段規范大學生的網絡行為，加強對大學生的思政教育。
（1） 客戶端層面
客戶端所有功能的實現主要是以校園網為依托，只要學生連接上校園網，網絡行為監測客戶端就可以捕捉到學生的個人信息以及在網絡上產生的各種行為數據。目前市場上存在很多網絡行為監測管理客戶端，這些軟件的開發設計在行為數據收集和上網控制方面比較成熟，但是對于行為數據的評價和反饋方面較為欠缺，需進一步的完善。
1）網絡行為數據采集
通過網網絡行為監測客戶端可以對大學生產生的網絡行為數據進行捕獲，這類數據主要是指在校園網環境下大學生產生的網絡行為數據。網絡學習行為數據是指瀏覽和下載的學習資料、使用的學習平臺、使用的數字化圖書館所產生的一系列數據；網絡娛樂數據是通過捕獲瀏覽的娛樂新聞、網頁游戲、網頁小說、通過網頁觀看影視、網頁版音樂、下載的游戲、下載的小說、下載的影視、下載的音樂而獲得的；網絡社交數據是指使用即時通訊工具（QQ、MSN、飛信、電子郵件）、社交網站（QQ空間、人人網等）、網絡發微博（如新浪微博、騰訊微博等）所產生的一系列行為數據；網絡消費數據是指通過使用淘寶、天貓、蘇寧進行購物所產生的一系列數據。
大數據調查方法范文4
關鍵詞：大數據；大學生網絡；安全意識；安全教育
一、引言
近年來，“大數據”（bigdata）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據。大數據與網絡相輔相成，一方面，網絡的發展為大數據帶來了更多數據、信息與資源；另一方面，大數據的發展為網絡提供了更多支撐、服務與應用。大數據是網絡的基礎，這意味著大數據更多來源于網絡，因此，在大數據時代保障網絡安全，使得大數據的利用合法、安全，必將成為高難度的世界課題。目前，大學生依賴網絡程度越來越高，無論是學習、娛樂或是購物等方面，根據中國互聯網信息中心CNNIC的第37次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，2015年人均周上網時長達26.2個小時，相當于每天上網3.75小時，[1]其中學生群體、特別是大學生成為貢獻上網時長的主力軍。如果不能很好地對網絡環境進行改善，增強大學生網絡安全意識，可能會造成大學生經濟財產損失，個人信息泄露等損害；同時，也對高校管理造成風險。
二、大數據背景下大學生網絡安全意識現狀調查
（一）調查對象、內容與方法
本次調查的對象為中國民航大學、南開大學、天津外國語大學、天津理工大學四所高校共480名在校大學生，內容為大學生網絡安全意識和高校間開展的網絡安全意識程度，方法為網上問卷和實地考察。調查問卷采取選擇題的形式，共計十二題，分別調查了大學生上網情況、自身網絡安全意識及學校網絡安全教育情況。
（二）調查結果與分析
1.大學生上網情況
調查顯示有24%的大學生每天上網時長在2小時以下，36%的大學生每天上網時長為2-5小時，40%的大學生每天上網時長為5小時以上，若以2015年《中國互聯網絡發展狀況統計報告》的數據為基準，那么在校大學生有一半以上超過了每日上網的平均時間，說明在當代大數據背景下，隨著智能手機以及其他網絡通訊設備的普及，可以很便捷地使用網絡，大量的上網時長可能加大網絡安全方面的隱患，還造成網絡成癮等一系列問題。調查學生上網的主要內容，購物、游戲、學習、通訊這四類占據學生上網內容的主流，其中網絡購物與大學生的財產信息安全直接掛鉤，通訊則與用戶自身的個人隱私息息相關。
2.大學生網絡安全意識情況
調查“大學生是否有意識地去了解網絡安全方面的知識”問題時，結果為大學生有20%“經?！?、28%“偶爾”、42%“很少”、10%“沒有”去有意識地了解網絡安全方面的知識。這表明大學生每日花費大量時間上網，卻忽視網絡安全，這是大學生易遭受網絡陷阱、受到網絡侵害的重要原因之一。“當看到一些未證實的有關社會敏感問題時會怎么做”調查的是當學生遇到社會輿論的導向時做出的反應，調查數據為38%的學生“不理睬，直接跳過”，58%的學生“了解后，不管”，4%的學生“轉載并評論”，未經證實的社會敏感問題和不良信息有潛在的網絡安全問題，大部分大學生辨別是非能力不強，不能給出自己的判斷，更不能依據自己的專業知識做出回應，總體缺乏判斷能力。調查學生在遇到諸如網絡病毒、垃圾郵件之后的反應以及平時使用網絡的習慣，數據顯示大學生整體擁有基本的網絡安全常識，例如有害郵件需刪除，病毒用殺毒軟件查殺等等。統計大學生遭受過的網絡安全問題，數據顯示多數學生曾遭受過有害郵件和病毒攻擊，占總人數比例的90%和71%，沒有一定的網絡安全意識和防范措施很難徹底杜絕垃圾郵件和病毒攻擊。遭受過財物被盜（4%）和信息被盜（15%）的學生較少，能夠看出大部分學生對于網絡個人信息和財產的保護擁有最基本的認識，但經驗不足。調查“大學生受到的具體侵權行為”，每種侵權行為都有不同程度的受害者，其中受到垃圾信息（94%）、騷擾（61%）和盜號（54%）的學生最多，這幾類侵害行為的成因多為學生因網絡安全意識不強，自我保護能力差造成的，產生的后果輕者頻繁收到垃圾信息，擾亂個人網絡環境，重者被竊取個人隱私，造成人身和財產的雙重侵害。
3.高校網絡安全教育情況
統計了四所高校的網絡安全教育情況，依據調查的數據顯示，理工大學的網絡安全教育情況較好，有47%的學生接受過較為全面的網絡安全教育，網絡安全教育范圍較廣，主要原因與理工大學自身教學環境相關；外院有72%的學生在校期間從未受過網絡安全教育，網絡安全教育的進行并不理想；中國民航大學和南開大學網絡安全教育情況在與另外兩所高校的比較中成中游態勢，總體而言網絡安全教育在整體學生中覆蓋面不廣且不精。在“大學生在校期間受過哪些形式的網絡安全教育”的調查中，數據顯示，開設講座的形式占據主流，主要原因是開設講座覆蓋面廣，一次可以容納大量學生，專業性強，且對于學生具有一定強制性，但學生愿意接受講座的意向不強，更多人希望通過主題班會、網絡宣傳、自主學習等方式進行網絡安全教育。整體來看現階段高校網絡安全教育方法較為單調，學生主動性不強，網絡安全教育模式有待提高。
三、大數據背景下提高大學生網絡安全意識的探究
（一）多方面入手，擴大網絡教育范圍
大數據背景下，海量的數據帶來便利的同時也帶來眾多問題。這就需要網絡安全教育從多角度入手，全面擴大網絡安全教育范圍，提高大學生的網絡安全意識。網絡安全意識教育主要從四個角度進行，包括網絡法治意識教育、網絡道德意識教育、網絡安全防范技能教育以及網絡心理健康意識教育四部分。[2]（P.94-96）網絡法治意識教育目的在于提高學生網絡法律意識，大學生應掌握網絡安全法律法規，能夠運用法律手段維護自身利益，不做違反網絡安全法律的行為。網絡道德意識教育從道德角度入手，要求大學生應具備網絡安全責任心與道德心，在網絡上自己的行為不只同自己有關，還會影響到其他人，一個安全和諧的網絡環境需要大家共同努力。網絡安全防范技能教育旨在提高學生的網絡安全防范能力，使大學生掌握網絡安全基礎知識和防御手段，能運用常用網絡安全工具進行分析和防御。網絡心理健康意識教育幫助大學生合理、健康地上網，長時間地沉迷網絡有可能會引發網絡成癮和網絡心理障礙等問題，這里需要學校對其正確引導，培養學生積極健康的上網心態。
（二）因材施教，實行多層次網絡安全意識教育
對于大學生而言，課堂是獲取知識最多的地方，因此必須重視網絡安全意識教育在課堂中所起到的作用。數據顯示不同學校、專業、年級的網絡安全意識都有所不同，因此在各高校進行網絡安全教育時要做到“因材施教”。例如，對于網絡安全意識較弱的人文社科類學?；驅I，可以進行普及式的網絡安全教育，如將網絡安全教育納入必修或選修課、定期舉行全校范圍的網絡安全講解活動等；對于一些剛入學的大一新生要格外重視，對其進行網絡使用的正確引導，以免走向歧途；除此之外還要考慮到近年來越來越多的大學生網絡自由創業、投資群體，一些大學生在大學期間使用網絡開創自己的事業，對于這些已踏入社會但經驗不足的大學生來說，網絡安全意識教育更加重要，學校對于這些學生應當進行更為系統專業的網絡安全意識教育。
（三）根源做起，增強網絡監管體制
安全的網絡環境需要學生和學校共同構建，大學生遇到網絡安全問題并不僅僅靠受到的網絡安全教育就能夠解決，高校須從自身根本開始改變，營造安全的校園網絡環境。目前，不僅是學校，某些國家相關部門也在不斷加強對網絡使用的監管力度，呼吁全社會重視網絡安全問題。各大高校也應該和政府、教育主管部門、公安及工商管理部門、市場管理機構、網絡運營部門等進行積極有效的合作，構建一個完善的網絡安全監管系統，為大學生上網提供良好的網絡環境，從而在客觀環境上有助于提高大學生的網絡安全意識。[3]（P.87-88）例如，保障先進的技術設備、采取身份認證技術、封堵、禁止對不良網站進行訪問以凈化網絡環境、詞匯過濾功能、預警功能等等。[4]（P.82-84）另外高校還要負責關注校園周邊網絡環境，積極配合其他部門，對學校周邊諸如“黑網吧”等違規網絡營業行為依法進行取締。
（四）高校聯合，提高網絡安全教育互動性
現階段，大多數大學生并不滿足于單一的照本宣科講課模式，高校應著眼于采取更多元豐富的網絡安全教育形式來促進學生接受網絡安全教育的互動程度，讓學生真正參與到提高網絡安全意識的活動中來，譬如課外舉辦網絡安全知識競賽、有關網絡安全主體的辯論賽和班會等等。調查顯示各高校之間的學生網絡安全意識擁有較大差異，因此可以就此方面將高校聯合起來，成立諸如“網絡安全意識聯合會”的學生組織進行互幫互助，互相學習，比如建立網上論壇、舉辦線上線下活動、開宣講會等，同時還要注重法律意識的培養，這方面可以以諸如開展法律講座、交流法律知識、觀看經典案例的方式進行。這樣做一方面可行性較高，一方面這種由學生自發進行活動比學校施加的教育更深入淺出，學生間所交流的經驗也是提高網絡安全意識重要的一部分，增添了趣味性和互動性。
四、總結
大數據背景意味著每個人身邊都充斥著海量的數據信息，人們通過網絡的方式與這些龐大的數據進行接觸，如果沒有一定的網絡安全意識，自身的人身財產安全將會在大數據背景下岌岌可危。多年來提高大學生網絡安全意識一直是高校亟需解決的重要課題。現階段相比于其他網絡環境較發達國家，我國的大學生網絡安全教育還處于實踐階段，大學生網絡安全教育不可一蹴而就，在進行的過程中必須同時具備完整性、針對性、深入性，使之能夠真正對學生產生重要影響，而并非一朝一夕的泛泛之談。
參考文獻：
[1]中國互聯網絡信息中心（CNNIC）.第37次中國互聯網絡發展狀況統計報告[R].2015.
[2]劉新華，巢傳宣.對大學生網絡安全意識及教育現狀的調查[J].職教論壇，2011，（14）.
[3]董艷.當代大學生網絡安全意識現狀及其對策[J].太原城市技術學院學報，2015，（1）.
大數據調查方法范文5
從而證明現代統計學的發展及其在社會政治經濟生活中發揮作用越來越大的趨勢,數理統計研究問題的理念及其方法已對統計學的發展產生重要的革命性影響
[關鍵詞] 數理統計 工作 特點 地位
一、數理統計的主要特點
數理統計就是通過對隨機現象有限次的觀測或試驗所得數據進行歸納,找出這有限數據的內在數量規律性,并據此對整體相應現象的數量規律性做出推斷或判斷的一門學科。
從數理統計的學科特征來看,數理統計是應用數學中最重要、最活躍的學科之一。由此可見!數理統計從學科劃分來說,應屬于數學學科,但是其重在應用!而不是純數學理論或方法的研究,故其采用的方法也就重在歸納法,而不是數學的演繹法。
二、數理統計在統計學中的地位
1.數理統計在統計思想發展中的地位。統計作為一項社會實踐活動,已有幾千年的歷史?！敖y而計之”,就是人們對統計的樸素認識。隨著社會生產力的不斷進步,當代的統計已不圄于“統而計之”的范疇。
(1)統計作為人們認識社會的最有力的武器之一,已廣泛應用于社會、政治、經濟、科技等眾多領域,而每一個領域有其復雜多樣性,若采用簡單地“統”,即全面調查幾乎是不可能的,但是全面地了解每一個領域的基本情況及不同領域之間的數量聯系的規律性,又為現代社會管理所必需。數理統計研究問題的思路和方法,自然而然地為統計學所利用,即數理統計為現代統計學的發展點燃了解決復雜現實問題的科學思想火花――為用總體的部分去說明總體奠定了數理基礎。
(2)20世紀30 年代以來,隨著政府要有效地干預國民經濟理念的形成,政府以社會經濟生活直接參與者的身份出現,基于對全局數據的掌握,大大地推動了統計思想的發展,不僅投入了大量的資金對統計這支“武器”進行開發,更重要的是從立法的角度對統計行為進行規范。在當今許多國家的統計法規中,都明確地規定抽樣調查在統計調查中的重要地位。比如,在我國1996 年5月經修改后頒布并實施的《中華人民共和國統計法》第二章第十條就明確規定:“統計調查應當以周期性普查為基礎,以經常性抽樣調查為主體,以必要的統計報表、重點調查、綜合分析等為補充,收集、整理基本統計資料”。而抽樣調查的基本原理就基于數理統計的推斷原理?？梢?數理統計的推斷理念在統計實踐中的地位已用法律的形式確定下來。
(3)作為社會經濟活動主體的企業單位,在世界經濟全球化、區域經濟一體化的發展背景下,不僅沒有足夠的資金、技術支持從事某一方面的全面調查,有時也沒有必要通過全面調查以獲得生產經營方面的全面數據資料,而抽樣調查就足以提供相應可靠的數據作為企業生產經營決策的依據。這也說明數理統計有著微觀的現實需要,為微觀經濟管理活動開辟了無限廣闊的前景。在微觀統計應用中有著堅實的思想根基。
(4)統計的理念,已不僅僅在于用歷史數據描述歷史的發展特征,而當代更強調通過對歷史數據的收集、整理和分析,去預測未來,而這種預測的基礎同樣基于數理統計的原理。即從歷史的時序數據中找出數據的內在數量規律性,以把握未來的走向,即數理統計的分析原理在時間序列數據預測中的作用,同樣功不可沒。
2.數理統計在統計方法中的地位。隨著數理統計解決現實問題的理念在統計思想中地位的確立,數理統計在統計方法中的重要地位也相應地得以確立。
大數定律為數理統計應用于統計學搭起了連接的紐帶。大量觀察法是現代統計學的基本方法之一,而大數定律又是大量觀察法的基礎。統計學若沒有大量觀察法的支撐,則統計分析中的基本指標――平均數與相對數,則失去其應有的作用和意義,可見數理統計在統計方法中的基礎地位不容置疑。
3.數理統計在統計內容中的地位。統計學是一門關于如何收集、整理和分析統計數據的一門方法論科學。不管數理統計對統計思想的發展有多大的影響,也不管數理統計在統計方法中居于何種地位,數理統計在統計學中的地位還是主要體現在統計分析中的地位。數理統計對數據的收集方法與整理方法的實際影響要比其對統計數據分析方法的影響小得多。也就是說,統計學作為一門方法論科學,其研究領域要比數理統計寬廣得多。試圖用數理統計取代統計學的觀點顯然是不正確的,同樣試圖用大統計學取代數理統計的觀點也不正確,畢竟數理統計作為一門數學學科有其自身的不可替代的特點。因此,數理統計在統計內容中的地位,也只能主要體現在統計分析方面。
(1)統計數據收集方法的研究仍然是現代統計學的主要內容之一。正如前所述,在我國現階段如何獲得大量真實有效的統計數據,是我們所面臨的迫切任務之一。不真實、不全面的統計數據,使國家的宏觀管理"經濟理論’經濟模型和經濟政策的統計檢驗,以及企業的生產經營預測、決策,都不能有效地進行?？梢?“統計數據的質量是統計全部工作的生命”的觀點的正確性。而數理統計在統計數據收集方面的影響僅體現在統計數據調查方式方法方面,即抽樣調查如何組織實施的方式方法,在統計數據收集方法中得以突出和強調。
大數據調查方法范文6
關鍵詞：大數據時代 高校檔案 信息服務 創新
中圖分類號：G71724文獻標識碼：A文章編號：1009-5349（2017）04-0127-02
在高校中，檔案信息資源是高校最具保留價值的信息之一。自改革開放以來，我國高校不斷增多并且規模不斷擴大，留下的檔案資料只增不減，如何使這些資料有條理地、長久且完整地保存下去是目前備受關注的話題。檔案是內容準確、利用價值高且全面的資料，以往都是存放在固定且保密的位置，但普遍存在丟失資料和占據空間等問題，有些高校為了節約儲存空間，在學校辦學過程中產生的一些教學改革、科研、W科建設、師資力量、學生管理、黨群以及相關部門的資料沒有及時有效地歸檔。大數據技術的出現，很好地解決了這些方面的問題，實現了相應數據的有效歸檔以及高效利用。
一、大數據含義的相關理解和特征
1.大數據的含義
有關于大數據的定義有很多，有幾個定位較為全面的是：麥肯錫全球研究所認為大數據是一種在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合；Gartner是一個較為權威的信息技術研究公司，它對大數據的理解是：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。還有一些其他的理解，都對大數據的運用價值表示肯定。將大數據技術運用于高校檔案管理及檔案信息服務建設，能夠促進其結構完善，加快信息數據儲存和收集。
2.大數據的特征
大數據具有四個個性鮮明的特征，一是數據容量很大，之前的“小數據”系統已經不能夠滿足很多組織或團體的需求，大數據系統將TB的容量上升到PB的容量；二是數據類型多，現如今數據類型有網絡日志、視頻、圖片、地理位置等，這些信息都能以數據符號儲存；三是價值密度低，商業價值很高，例如如果儲存視頻，尤其是監控數據，一段視頻儲存數據中只有幾個數據符號有價值；四是處理速度快，以秒來計算其處理速度，快速實時獲取所需的信息，這是與傳統儲存數據系統反差最大的一個特征。
二、大數據與檔案的關系
《檔案法》規定：檔案是指過去和現在的國家機構、社會組織以及個人從事政治、軍事、經濟、科學、技術、文化、宗教等活動直接形成的對國家和社會有保存價值的各種文字、圖表、聲像等不同形式的歷史記錄。單從檔案的定義來看，除電子檔案外，其他載體形式的檔案與大數據沒有任何關系，只有檔案記錄的信息可以稱之為數據。從檔案的特征來分析，檔案具有社會性、歷史性、確定性及原始記錄性。而大數據也具有類似的特征，大數據也是人類社會活動的原始記錄，其內容也具有確定性，且其記錄的內容只反映事物已經完成的狀態，同樣具有原始記錄性。因此，檔案與大數據的關系僅是具有相似的特征，大數據是具有鮮明檔案特性的數據集合。但是，從數據的保存價值來說，有些數據集合對國家和社會沒有永久的保存價值，不需要永久保存。真正與大數據有直接聯系的，只有電子檔案一種形式，電子檔案與大數據之間是種概念與屬概念的關系。
三、高校檔案信息服務提升的必要性
1.高校檔案信息服務提升是順應大數據時代的必然要求
在大數據環境下，產生的信息數據量大、種類多、并且這些數據信息的密度低，處理起來速度快。為順應時代變化，高校檔案信息服務系統需要快速改變發展模式，在此環境下尋找新方向，避免與時代脫節，避免有價值的資料丟失，最大化運用高校檔案服務資源，發揮其具有的價值。
2.高校檔案信息服務提升是數據信息服務的時代需求
根據調查發現，現在人們獲取信息的手段各式各樣，并且需求的信息也是多樣化的，出現這種現象的根源在于人們的信息獲取觀念發生了改變。伴隨著信息供給方要不斷地拓展信息處理和發出方式，以數據、示例描述一個觀點，增加說服力，提高服務質量，現在高校檔案信息服務還沒有做到這一點，高校檔案信息服務部門必須做到與社會發展和需求相匹配，建立新型的檔案信息服務模式。
3.高校檔案信息服務提升是促進自我發展的內在要求
現在各組織或團體內部產生和獲取的信息不但數量巨大，且種類繁多，尤其是高等院校，人口基數大，信息資料量也相應大一些。傳統的服務方式在現在環境中使用顯得比較拖沓，服務范圍小，受益者少，并且服務過程比較死板，手續多，用戶對此系統反映不好。必須轉變高校檔案管理和服務模式，才能保證其長效發展。
四、大數據時代高校檔案信息服務水平提升策略
1.基于大數據理念合理定位，深挖高校檔案信息資源價值
在大數據環境下，無論是資源的提供者還是資源需求者都很重視資源的經濟價值和實用性。對于高等院校來說，其內部信息資源被分門別類，學生和老師可以輸入關鍵字來獲取信息，但是學校作為提供規范的教育平臺，其內部資料具有方向感，也就是信息供給者根據環境有針對性地一些信息，需求者只能獲取教育相關的信息。為了更加細化信息，提高高校發展速度，需要明確高校檔案信息服務方向，再確定發展模式和發現方法，找出合適的大數據產品，簡化信息挖掘方法，提供檔案共享平臺。在大數據背景下，高校檔案管理人員應該科學地運用大數據技術不斷地挖掘檔案信息資源價值，打破以往檔案資源不能外泄的思想，拓展檔案信息資源建設的廣度與深度。
2.推動檔案信息資源內外整合，構建智能化信息服務平臺
在大數據環境下，處理復雜的信息一定要有信息資源整合意識。做到信息整合首先要仔細分析和優化檔案信息資源的結構，根據學校發展方向，有目的地收集信息，擴大資源途徑，將傳統的、紙質的資料與現在的檔案信息資料進行整合，將檔案信息的側重點突出，形成有自己特色的服務系統。此外，學校不能閉門造車，要加強與第三方高校檔案資源、網絡檔案資源的合作關系，將獲取的信息進行整合，充實現有的信息數據系統。從上面分析大數據特征可以看出，在大數據環境下信息處理速度快，施行一秒鐘處理信息計劃，因此，高校檔案信息服務管理和服務部門的工作者要充分利用技術手段，提高服務平臺智能化水平，根據高校發展方向，不斷地完善和革新服務平臺，滿足用戶需要。
3.充分運用云計算的架構優勢，推動高校檔案數字化升級
現在信息大部分是以數字形式存儲，為提高高校檔案信息服務水平，推動檔案信息的數字化升級是必需的，在目前的l件下，信息數字化升級過程比較復雜，在升級過程中要保證信息含量高，信息的準確度好，保證不會出現信息遺漏或更改的現象。此外，現在為了提高高校檔案信息的數字化升級效率，引進云技術，在構建信息網絡構架上具有一定的優勢，高校檔案管理部門科學合理地使用該技術，提高信息資源使用的靈敏度和廣度，擴大用戶使用權限。
4.加強檔案信息服務思想認識，探索檔案服務多元化模式
在大數據環境下，無論是用戶還是信息資源的提供者都需要具有資源共享的思想，獲得一加一大于二的效果，充分發揮檔案信息資源的價值，尤其是高校檔案管理者，更需要具有資源共享的思想。不過在進行資源共享之前需要對檔案信息資源進行分類，重點在于權限分類，在確保信息資源安全的前提下，將一定權限范圍內的信息進行分享，也吸收其他院校的優秀資源，不斷提高檔案信息服務質量。此外，將無形的信息資源轉化成有形的經濟價值還需要信息服務部門探索多元服務模式，從服務高校行政部門，向服務全校師生、服務社會轉變，最大限度地發揮高校檔案資源的價值。檔案信息資源的多元化服務模式需要進一步深化，根據資源類型與用戶群體特征，構建多元化、個性化、業務化檔案信息服務新模式。
5.構建完善的資源共享體系和共享模式
通過大數據技術能夠獲取很多的便利，實現了校內眾多資源的有效共享，讓檔案信息的采集工作、管理工作等都形成了有效的協同互動。另外，大數據技術加強了各個檔案之間的共享效率。大數據中的DWA技術能夠對檔案進行統一的管理，大數據技術管理下多種類型的共享模式，統一在大數據技術中心平臺的管理控制之下，利用P2P技術，構建起對等的網絡。在這一環境當中，每一個登錄檔案資源庫的客戶端都變成了收集端和利用端，各節點之間在大數據技術的處理下實現著平等的資源信息互換。
五、結語
在大數據時代，高校檔案管理既面臨嚴峻的挑戰，也有很多發展機遇，如何把握機會發展自己是當前面臨的困難?，F在服務行業發展迅速，作為服務于高校的檔案工作人員，也有必要提升自身的服務意識，在實踐中探索其發展方向，面對大量數據，挖掘其中蘊含的價值，樹立大數據理念，利用新技術、新措施、新手段大膽嘗試創新，提升檔案信息資源數據的精準性、價值的真實性，不斷推進高校檔案信息服務質量。
參考文獻：
[1]陳婷.大數據時代高校檔案信息服務水平提升策略研究[J].中國管理信息化，2016（24）：174.
[2]張金來.大數據時代高校檔案信息服務創新探討[J].智富時代，2016（10）：156.
[3]畢大鵬.高校檔案管理信息服務中大數據技術的應用[J].電子技術與軟件工程，2016（18）：196.
[4]劉加威.關于數據時代高校檔案工作的思考[J].黑龍江檔案，2016（4）：58.
[5]高偉娜.“大數據”技術在高校檔案信息服務中的應用探索[J].現代交際，2016 （15）：48-149.
[6]張金來.大數據時代高校檔案信息服務創新探討[J].天津職業院校聯合學報，2016（7）：124-128.
[7]張惠.網絡環境下高校數字檔案信息安全保障初探[J].科技信息，2011（19）.
[8]劉加威.智慧校園建設對數字檔案管理的促進[J].齊齊哈爾醫學院學報，2015（22）.
