大數據應用實習周記（匯總十七篇）
發表時間：2022-10-21大數據應用實習周記（匯總十七篇）。
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隨著廣播電視監測播出形態的多樣化,廣播電視監測系統所涉及的領域逐步擴大,監測數據的體量也越來越大,如何從海量的監測數據中獲取到有價值的信息,已經逐步成為目前廣播電視監測工作者們面臨的主要問題。下面是小編搜集整理的相關內容的論文，歡迎大家閱讀參考。
【摘要】隨著我國廣播電視的發展，其監測播出形態呈現多樣化的形式，同時其涉及的領域和體量也越來越大，因此面對如此龐大的數據量，廣播電視監測工作者如何獲取有價值的信息成為行業面臨的主要問題。本文從大數據的技術特點出發，通過對其在廣播電視監測中應用前景的介紹，為有效分析監測數據提供參考依據。
【關鍵詞】大數據;有效數據;智能分析;混合架構
隨著我國廣播電視的發展，其監測播出形態呈現多樣化的形式，同時其涉及的領域和體量也越來越大，因此面對如此龐大的數據量，廣播電視監測工作者如何獲取有價值的信息成為行業面臨的主要問題。大數據是對海量數據的應用和處理。目前來看，監測工作還不能稱為是大數據時期，但不可否認的是我們正在接近大數據時代。
一、大數據關鍵技術
1.1數據預處理技術
對數據進行抽取和清洗是數據預處理的主要方式。將結構化的數據或者形式復雜的非結構化數據進行同質化，這個過程就是數據的抽取，也可以稱作數據集成，這有助于后續的數據分析。將無關緊要的數據排除在外，以便獲取有價值的數據，這個過程就是數據的清洗。目前，Datastage和Powercenter是業內兩款主要的主流產品，能夠按數據結構從簡單到復雜對大量數據進行進一步操作，如收集、變換、分發等，從而推進大數據的高效處理。
1.2數據存儲與數據管理
以計算機的硬件和軟件為主要手段，對數據收集、存儲、處理以及應用，這個過程就是數據管理。數據管理能夠有效地體現數據功能。數據組織，這是對數據進行有效管理的關鍵。數據管理隨著時代的'發展也在不斷發展，目前已經經歷過三個階段，早期管理方式主要是人工管理，之后是文件系統，而發展到現在則是數據庫系統。數據結構建立在數據庫系統中，不僅能夠體現出數據間的聯系，更有助于對數據進行修改和擴充更新，同時還有助于保證數據獨立、安全、完整，提高了數據管理的效率。
1.3數據挖據與智能分析
數據挖掘涉及的方面比較廣，如人工智能、模式識別、機器學習以及統計學等，均有涉及。以算法的方式從海量數據中搜索有用信息，這就是數據挖掘。數據挖掘以計算機科學為載體，以統計、在線分析處理、檢索、機器學習、專家系統和模式識別等為主要方法，從而實現搜索目標。其搜索到的信息可以被應用于商務管理、生產控制、市場分析和工程設計等多個方面。
二、廣播電視監測中大數據技術的應用
2.1數據不是越多越好
目前，大數據被應用于廣播電視監測系統，但是有時候會過多的對數據進行收集，將考慮到的數據全部獲取，太多的數據反而加大了工作量，不僅降低了工作效率，同時也需要大量的空間去存儲，同時對數據的處理也會更復雜，這也就限制了大數據的應用。由于大數據的數據量太過龐大，需要一整套的系統去快速處理。在實際應用中，如果需要收集或者分析的數據量比較龐大，處理成本過高時，可以適當的舍棄一些無用或者意義不大的數據。在對大數據進行初步應用時，可以根據需要，以模型的方式對問題進行分析，從而更有效的獲取數據，在應用過程中逐步對監測系統的業務處理能力進行完善。
2.2對數據的潛在價值進行挖掘
在對大數據進行應用時，必須注重對大數據的潛在價值進行挖掘，同時要考慮到數據能否被再次利用。當前來看，一項數據可能沒用價值，但是在未來可能就會存在價值。因此必須改變思維，以創新的方式和思路，對數據進行整理。正如莫里中校一般，正是由于他從海量數據中選取有效數據進行分析，那些看似沒有用的信息反而提供了有價值的數據，莫里航海圖應運而生。數據的重復使用過程中有時會得出不一樣的結論，但是由于我們思維僵化，數據的重復使用受到限制，例如，在對有線電視單個頻道的EPG信息以時間為序進行縱向分析，這有助于我們了解頻道節目的主要構成;而如果在全國范圍內，對有線電視節目的EPG信息進行橫向的分析，則能夠看出節目的重播率，更能分析出節目受歡迎程度;以分類統計的方式對節目進行分析，這有助于我們了解節目的娛樂化是否嚴重。因此，從本質上看，傳統的數據處理和大數據處理是兩種截然不同的技術，都有自己的適用場景和適用對象，他們并不是對立的，需要根據實際情況選擇最優的處理模式。
三、結語
大數據不僅是一種資源，同時也是一種工具。僅是一個系統再怎么龐大，它也無法完成所有數據的采集、處理和加工，因此大數據給帶來的答案僅能提供參考，不能作為標準，同時它也只能揭示部分規律，但是即使這樣，大數據依然會為廣播電視的監管工作產生巨大的變革。
參考文獻
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大數據具有規模大、種類多、生成速度快、價值巨大但密度低的特點。大數據應用就是利用數據分析的方法，從大數據中挖掘有效信息，為用戶提供輔助決策，實現大數據價值的過程。以下是“大數據分析與應用問題研究”，希望給大家帶來幫助！
1.大數據的定義
美國國家標準和技術研究院對大數據做出了定義：“大數據是指其數據量、采集速度，或數據表示限制了使用傳統關系型方法進行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術來實現高效處理的數據?！蔽覀冋J為大數據價值鏈可分為：數據生成、數據采集、數據儲存以及數據分析。數據分析是大數據價值鏈的最后也是最重要的階段，是大數據價值的實現，是大數據應用的基礎，其目的在于提取有用的值，提供論斷建議或支持決策，通過對不同領域數據集的分析可能會產生不同級別的潛在價值。
雖然這些傳統的分析方法已經被應用于大數據領域，但是它們在處理規模較大的數據集合時，效率無法達到用戶預期，且難以處理復雜的數據，如非結構化數據。因此，出現了許多專門針對大數據的集成、管理及分析的技術和方法。
2.大數據分析方法
布隆過濾器：其實質是一個位數組和一系列HASH函數。布隆過濾器的原理是利用位數組存儲數據的HASH值而不是數據本身，其本質是利用HASH函數對數據進行有損壓縮存儲的位圖索引。其優點是具有較高的空間效率和查詢速率，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用于允許低誤識別率的大數據場合。
HASH法，其本質是將數據轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優點是具有快速的讀寫和查詢速度，缺點是難以找到一個良好的HASH函數。
索引：無論是在管理結構化數據的傳統關系數據庫，還是管理半結構化和非結構化數據的技術中，索引都是一個減少磁盤讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要額外的開銷存儲索引文件，且需要根據數據的更新而動態維護。
TRIE樹：又稱為字典樹，是HASH樹的變種形式，多被用于快速檢索，和詞頻統計。TRIE樹的思想是利用字符串的公共前綴，最大限度地減少字符串的比較，提高查詢效率。
并行計算：相對于傳統的串行計算，并行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解，由若干個獨立的處理器完成各自的任務，以達到協同處理的目的。
傳統數據分析方法，大多數都是通過對原始數據集進行抽樣或者過濾，然后對數據樣本進行分析，尋找特征和規律，其最大的特點是通過復雜的算法從有限的樣本空間中獲取盡可能多的信息。隨著計算能力和存儲能力的提升，大數據分析方法與傳統分析方法的最大區別在于分析的.對象是全體數據，而不是數據樣本，其最大的特點在于不追求算法的復雜性和精確性，而追求可以高效地對整個數據集的分析。總之，傳統數據方法力求通過復雜算法從有限的數據集中獲取信息，其更加追求準確性；大數據分析方法則是通過高效的算法、模式，對全體數據進行分析。
3.結束語
大數據引發思維變革。在大數據時代，數據的收集、獲取和分析都更加快捷，這些海量的數據將對我們的思考方式產生深遠的影響。分析數據時要盡可能地利用所有數據，而不只是分析少量的樣本數據。相比于精確的數據，我們更樂于接受紛繁復雜的數據。我們應該更為關注事物之間的相關關系，而不是探索因果關系。大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更為有效。大數據的分析結果將減少決策中的草率和主觀因素，數據科學家將取代“專家”。 [科]
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4。1加強大數據意識，創建完善的高校教育管理網絡系統
要將大數據有效應用在高校教育管理的各個方面中，最基本的工作就是重視大數據，不斷強化大數據意識，并積極采集各類教育信息和校園數據。通過這些基礎的教育數據，順利有序地開展大數據應用工作。現階段，我國許多高校雖然有了基本的大數據意識，大部分都創建起了相應的教育管理信息系統。但是這些信息系統幾乎都處于相對隔離狀態，很多都是僅供高校各個部門內部使用，從而制約了教育數據的整合與共享，存在著在大量的“信息孤島”現象。所以各大高校有必要提升本校教育管理信息系統的性能，建立系統的數據管理機制與完善的高校教育管理網絡系統。在此系統內，高校學生的相關信息、學校辦學信息、課程設置信息等都被有效收集與匯總，進而構成一個全校范圍內的數據集成平臺，在此平臺上，全校師生能夠依據不同的權限共享學校和學生的相關信息，并不斷挖掘教育數據價值，促進學校發展和學生進步。
4。2組建高素質的教育大數據管理隊伍，加強對教育大數據的研究
在信息化時代，大數據的應用在各行各業都創造了巨大的價值，但是大數據必須在相關的人工操控管理下，才能充分實現其數據分析和數據預測功能。所以擁有科學的大數據思維和精湛的大數據分析技能的人才是各行各業的重要人才。具體到高校教育管理行業，擁有教育大數據思維和教育大數據分析能力的高校教師在我國眾多高校中并不多見。這就需要高校積極引進高學歷、高技能的大數據管理分析人才，組建一支高素質的.教育大數據管理隊伍，不斷加強對大數據的研究，充分挖掘大數據背后的潛在價值，更好地為高校教育和管理服務。
4。3實行校企聯合，共同推動大數據研究
大數據的研究是一項復雜煩瑣而技術性高的工作，它的順利開展，離不開學校的大力支持。高校要從研究資金、政策機制、硬件配備等方面給予大力支持與保障。同時高?？梢試L試推行校企聯合機制，積極與社會上專業的大數據采集分析企業、各類在線學習的平臺和互聯網公司合作，把高校的各類教育大數據與學生日常存儲的互聯網平臺、在線平臺上的各類數據結合，并由專業的大數據研究公司開發挖掘大數據的潛在價值。這樣就可以充分借助社會企業的力量，加強大數據的應用，進而推動學校辦學的發展，建設智慧型的校園。
4。4注重大數據的應用規范，加強大數據監管
信息化的發展與大數據的采集、分析為高校教育管理帶來了便利，提升了高校教育質量與高校管理的科學性。但與此同時，也存在著兩方面的問題。一是我國許多高校師生數量較多，這些規模巨大、種類繁雜的數據信息是由不同的職能部門分散采集的，如果在采集中應用的數據標準不統一，后期很容易雜亂無章，難以將這些大數據匯總分析。所以在高校必須注重大數據的采集、應用規范，采用統一的數據標準，采集、存儲大數據，以真正實現大數據的最大化價值。二是眾多數據信息被匯總到不同的數據信息集也面臨著巨大的網絡安全問題，一旦這些信息被泄露，將給高校師生的人身安全和日常生活帶來極大威脅和困擾。所以高校必須不斷加強大數據監管，確定嚴格的數據使用范圍與應用權限，努力防范各類網絡攻擊，提升大數據的安全防范能力。
5結語
綜上所述，大數據具有規模龐大、類型繁雜、處理速度快、精確性高的特征，它在高校教育管理中的應用對于優化政府和高校教育決策、革新高校教學模式、監管和引導高校學生思想行為等意義重大。所以，教育部門和相關的高校管理人員必須采取合適的方法，不斷加強大數據在高校教育管理中的應用，從而有效提升高校教學質量，確保高校學生安全。
參考文獻：
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第二十四條 省人民政府按照統一標準、依法管理，主動提供、無償服務，便捷高效、安全可靠的原則，制定全省公共數據共享開放措施，推動公共數據率先共享開放。
第二十五條 數據共享開放，應當維護國家安全和社會公共安全，保守國家秘密、商業秘密，保護個人隱私，保護數據權益人的合法權益。任何單位和個人不得利用數據共享開放從事違法犯罪活動。
第二十六條 全省統一的大數據平臺(簡稱“云上貴州”)匯集、存儲、共享、開放全省公共數據及其他數據。
除法律法規另有規定外，公共機構信息系統應當向“云上貴州”遷移，公共數據應當匯集、存儲在“云上貴州”并與其他公共機構共享。
鼓勵其他信息系統向“云上貴州”遷移，其他數據匯集、存儲在“云上貴州”并與他人共享、向社會開放。
“云上貴州”管理及公共數據共享開放的具體辦法，由省人民政府另行制定。
第二十七條 實行公共數據開放負面清單制度。除法律法規另有規定外，公共數據應當向社會開放;依法不能向社會開放的公共數據，目錄應當向社會公布。
依法不能向社會開放的公共數據，涉及特定公民、法人和其他組織重大利益關系的，經申請可以向該特定對象開放。
第二十八條 公共數據共享開放，應當符合統一的格式標準，內容應當真實、準確、完整。
通過共享開放獲取的公共數據，與紙質文書原件具有同等效力。
第二十九條 實行公共數據共享開放風險評估制度。提供公共數據的單位應當按照法律法規和保密、安全管理等規定，對公共數據進行風險評估，保證共享開放數據安全。
“云上貴州”管理機構應當對通過該平臺共享開放的公共數據進行風險審核，發現可能存在風險時，應當及時告知提供單位;提供單位應當及時處理并予以反饋。
第三十條 鼓勵單位和個人對共享開放的數據進行分析、挖掘、研究，開展大數據開發和創新應用。
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什么是小數據？小數據就是個體化的數據，是我們每個個體的數字化信息。比如我天天都喝一兩酒，突然有天喝完酒胃疼，我就想了，這天和之前有何不同？原來，這天喝的酒是個新牌子，可能就是喝了這個新牌子的酒所以胃疼。這就是我生活中的“小數據”，它不像大數據那樣浩瀚繁雜，卻對我自身至關重要。
第一個意識到“小數據”重要性的是美國康奈爾大學教授德波哈爾·艾斯汀。艾斯汀的父親去年去世了，而早在父親去世之前幾個月，這位計算機科學教授就注意到老人在數字社會脈動中的些許不同——他不再發送電子郵件，不去超級市場買菜，到附近散步的距離也越來越短。
然而，這種逐漸衰弱的狀態，真到醫院去檢查心電圖，卻不一定能看出來。到急診室檢查的時候，不管是測脈搏還是查病歷，這個90歲的老人都沒有表現出特別明顯的異常?？墒聦嵣?，追蹤他每時每刻的個體化數據，他的生活其實已經明顯與之前不同。這種日常小數據帶來的生命訊息的警示和洞察，啟發了這位計算機科學教授——小數據可以看作是一種新的醫學證據，它是屬于你的數據。
人們愛說，大數據將改變當代醫學，譬如基因組學、蛋白質組學、代謝組學等等。不過由個人數字跟蹤驅動的小數據，也將有可能為個人醫療帶來變革，特別是當可穿戴設備更成熟后，移動技術將可以連續、安全、私人地收集并分析你的數據，這可能包括你的工作、購物、睡覺、吃飯、鍛煉和通訊，追蹤這些數據將得到一幅只屬于你的健康自畫像。
假設你是一名患者，這樣精確而個體化的小數據也許可以幫助你回答：我每次服藥應該用怎樣的劑量？當然了，藥物說明書上會有一個用藥指導，但那個數值是基于大量病人的海量數據統計分析得來的，它適不適合此時此刻的你呢？于是，你就需要了解關于你自己的小數據。
再比如癌癥治療。腫瘤細胞的DNA對不同的癌癥病人會引起不同變化。所以，對許多患者用同一個治療方法是不可能成功的。個性化或者說層次式的藥物治療是要按照特定患者的條件開出藥方——不是“對癥下藥”，而是“對人下藥”。這些個性化的治療都需要記錄和分析個人行為隨時間變化的規律。這就是小數據的意義。
當然，這并不是說大數據就不重要。從大數據中得到規律，再用小數據去匹配個人。
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高校管理數據挖掘技術的應用論文
高校招生規模的不斷擴大以及教育方式的靈活多樣化，使大多數高校都面臨著學生人數的急劇增加與教學資源日漸緊張的矛盾，這給高校的管理帶來了前所未有的挑戰。因此，如何以最小的代價獲得最大的發展成為高校亟待解決的新課題。高校從整體的、宏觀的角度認清形勢，解決問題，優化教育資源配置，提高教育資源利用率。建立一個有效的高校管理決策支持系統（DecisionSupportingSystem，簡稱DSS）顯得十分必要。該系統的各項功能除了能滿足日常簡單的查詢、統計和維護、全局統籌規劃外，還要能夠保證管理各種信息、協調各部門工作順利開展，并能為高校管理者提供有關教育形勢的瞬時變化、發展趨勢，以及通過高科技手段來開發歷史數據，提取隱含在其中的事先未知的、潛在的、深層次的、有價值的信息，以利于簡單統計分析和決策。一般在建立DSS時，會利用傳統的數據庫（Database）技術，但有問題的數據庫滿足不了。數據倉庫技術的出現給決策支持系統的發展注入了新的活力，它把決策者所需的信息從原始的操作數據中分離出來，把分散的、難以訪問的原始數據轉化為集中統一、隨時可訪問的信息，即數據倉庫對信息實現合理、全面而高效的管理。因此，研究數據倉庫和它的相關技術并應用于高校決策支持系統中是極其有效的途徑[4]。本文所采用的解決方案，就是一個以數據倉庫(DataWarehouse，簡稱DW)技術為基礎，以數據挖掘(DataMining，簡稱DM)工具為手段的高校管理決策支持系統DSS的設計方案。本方案中，數據倉庫用于存儲和組織高校的基礎數據，而數據挖掘則利用該基礎數據，通過一系列技術挖掘出有價值的知識信息，輔助決策。
1高校管理中的數據倉庫建立
數據倉庫不是業務數據的簡單堆積，而是抽取數據，并整理、轉化為新的存儲格式，把數據聚合在一種特殊的格式中。隨著此過程的發展和完善，這種支持決策的、特殊的數據存儲即被稱為數據倉庫。對高校管理來說，DSS建立數據倉庫的數據可能來自人事處、學生處、教務處、財務處、后勤管理等職能部門和二級學院等，所有這些數據從結構上看，是相對獨立的，是不利于高校決策者進行全面分析和查詢的。根據高校DSS的需求，必須要求數據倉庫把分散的、難以訪問的數據從不同信息系統中分離出來，通過深層次加工把信息轉換成數據集市(DataMart)以利于各個職能管理部門和院系作專題分析和輔助領導層決策[5]?？傊?，數據倉庫把高校分散的、難以訪問的日常數據轉化為集中統一、隨時可用的信息。建立數據倉庫是一個長期復雜的過程。數據倉庫的真正價值在于幫助人們制定能夠改進過程的決策。因此，有了數據倉庫，高校管理層決策時就可以依據事實，而不再是只依賴直覺。
2高校管理需要數據挖掘
根據目前高校管理信息系統的特點，首先需要將不同信息系統中的數據綜合、歸類，并進行分析利用，即建立數據倉庫，在數據倉庫的基礎上進行聯機分析處理和數據挖掘，為科學決策提供依據支持。數據挖掘就是從大量的、模糊的、隨機的、不完全的實際數據中，抽取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。從廣義上講，數據挖掘就是在觀察數據的集合中尋求模式的決策支持過程。因此，它除了處理傳統數據庫中的數值型的結構化數據外，還可以對文本、圖形、圖像、WWW信息資源等半結構、非結構數據進行挖掘。數據挖掘的對象不僅是數據庫，也可以是文件系統、數據集合或數據倉庫。基于數據倉庫的數據挖掘技術，其任務是發現數據倉庫中尚未被發現的數據。對于那些決策者明確了解的信息，可以用查詢等工具直接獲取，而另外一些隱藏在大量數據中的關系等信息就需要數據挖掘技術[2]。數據挖掘技術可從數據倉庫中找出大量真正有價值的信息，可以更好地對高校各方面的發展趨勢做出定量的分析和預測。為高校的管理決策者提供更科學的決策基礎，從而有效地提高教學質量，有針對性地加強教學管理。就目前高校的情況而言，現有的管理信息系統大都具有分類特性，因此高校管理DSS系統的數據挖掘方法主要采用能實現分類模式分析的方法，以分類模式分析為主線，關聯模式分析為輔線結合其他分析方法進行。
3決策支持系統技術分析
⑴基本概念管理的核心是“決策”。隨著時代的發展，高校比以往任何時候都面臨著更為復雜的生存環境，更難以形成并維護其競爭優勢，競爭的壓力對高校制定決策的質量、速度都提出了更高的要求[1]。決策支持系統（DSS，DecisionSupportingSystem），是以運籌學、管理科學、行為科學和控制論為基礎，以信息技術、計算機技術和仿真技術為手段，針對半結構化的決策問題，支持決策活動的具有智能作用的人機系統[3]。該系統能夠為決策者提供決策所需的信息、數據和背景材料，幫助明確決策目標和進行問題的識別，建立或修改決策模型，提供各種備選方案，并且對各種方案進行評價和優選，通過人機交互功能進行分析、比較和判斷，為正確決策提供必要的支持。決策支持系統作為一種新型的信息技術，能夠為高校提供各種決策信息以及許多問題的解決方案，從而減輕管理者從事低層次信息處理和分析的負擔，使得他們專注于最需要決策智慧和經驗的工作，提高了決策的質量和效率。從功能邏輯結構上看，它是由模型庫系統、知識庫系統、數據庫系統及人機會話系統等部分組成的。⑵DSS的分析方法DSS應滿足決策支持系統的要求和達到DSS的性能指標，由于DSS的特殊性，對DSS的系統分析通常采用一種稱之為ROMC的方法。ROMC是一種基于決策過程基本活動的方法，是決策者進行表達（R）、操作（O）、存儲輔助（M）和控制（C）的方法，其基本思路是建立起DSS的要求與性能之間的關系，并力求減少它們之間的差異。ROMC分析方法是建立在用戶目標的基礎之上的，它主要從以下幾點進行分析：⑴提供表達式幫助決策者將問題概念化，以便于處理和交流；⑵提供分析和運算這些表達式的操作方法；⑶提供輔助記憶手段；⑷提供控制機構以處理和使用整個系統。
4基于數據挖掘的決策支持系統的建立
基于以上討論，一種基于數據挖掘的決策支持系統基本結構框架已經出現。它由數據倉庫、數據庫、數據挖掘工具、數據倉庫管理模塊、知識庫、知識發現模塊、人機交互模塊組成。系統的主要輸入是源于數據庫的.數據以及存儲在知識庫中的知識；人機交互模塊提供相互聯系的集成界面；數據倉庫管理模塊完成數據倉庫的創建以及數據倉庫中數據的綜合、提取等各種操作，負責管理整個系統的運轉；數據挖掘工具用于實現實際決策問題所需的各種查詢檢索工具和數據挖掘工具等，以實現決策支持系統的各種要求；知識發現模塊管理并控制知識發現過程，它將知識庫中的信息和數據的輸入用于驅動數據選擇過程、知識發現引擎過程和發現的評價過程。以下描述建立決策支持系統的過程。①分析決策需求，確定決策主題，確定決策的問題。②確定數據來源，對異構環境下可操作的數據庫、數據記錄或文件系統中的數據重新進行聯接，建立數據倉庫。③針對任務的所屬類別，選擇有效的數據挖掘算法并加以實現。④調用數據挖掘功能，提煉數據，并與最終用戶交互、協同，得到所必須的有用的數據。⑤測試與評價數據，對數據進行一致性、有效性處理。⑥根據最終用戶的要求，建立適用于決策支持的集成界面和應用程序，使用戶能在決策支持中運用所發現的知識。以上過程是一個學習、發現和修改的過程，各步驟之間包含了反復循環，以達到對所發現的知識不斷求精、深化，并使其易于理解的結果。
5結束語
數據倉庫、數據挖掘和決策支持系統都是方興未艾的前沿科學，已經在多個領域取得令人滿意的應用。數據挖掘技術為決策支持系統研制與開發提供了一種有效、可行的系統化解決方案。隨著數據倉庫和數據挖掘技術在各個領域的廣泛應用，決策支持系統的研究與開發將被推向一個更高的層面。在教育領域，隨著數據挖掘技術的不斷發展，把數據挖掘技術應用到管理信息系統中，以建立高校管理決策支持系統，最終可以達到我們的目標――提高高校管理者的工作效率。這種方式為高校在激烈的競爭中掌握主動，在未來的發展中爭取更廣闊的空間，發揮重要的作用，為高校的跨越式發展起到一個科學導向作用。
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隨著雞年春節的到來，包括“北上廣深”在內的很多城市再一次進入了“空城模式”。從企事業白領，到快遞小哥、服務員，無數游子返鄉過年，平日的“堵城”紛紛變身“空城”。
近日，360大數據中心基于9億用戶春運前夕至除夕的遷徙態勢，發布了2017年春節“空城指數”，全面展示了春運期間的國民遷徙路。其中在春節十大空城排行中，北京上海居然沒有進入前五。
春節空城TOP10 東莞居首
大數據顯示，春節期間，全國空城率最高的十大城市分別是東莞、佛山、廣州、深圳、長沙、上海、蘇州、北京、武漢、鄭州。其中東莞有近七成的人口返鄉離開，一舉擊敗北上廣深，當選春節期間最“空”的城市。而佛山、廣州、深圳也有超過六成的人過節離開。
在上述榜單中，北上廣深等一線城市，以及經濟發達的珠三角、長三角地區成為空城率最高的區域。具體到北上廣深來說，都有超過一半的人過節返鄉，依次分別為廣州(61.36%)、深圳(60.76%)、上海(56.76%)和北京(52.01%)。
可見，雖然“逃離北上廣深”逐漸成為了熱議話題，但上述空城數據說明，這些一線城市仍舊憑借豐富的就業機會、優渥的薪資、便利的公共設施吸引了全國各地熱愛生活敢于奮斗的人來到這里打拼。
外出打工省份TOP5 江西人最能“拼”
哪些地區的人最愛出外去打拼呢?大數據顯示，江西、湖南、河南、安徽、山東等省份是外出打工人群的主要來源地。
其中，為生活、為幸福，江西堪稱最拼省份，外出打工的人數占全省總人數的7.25%，位居全國榜首。其次為湖南、河南、安徽、山東等地。相對來說，中部地區仍是外出務工人口大省，而人群流向也主要是向北上廣深等沿海發達地區。
臘月廿三春運最高峰
除夕前人口流動總量曲線
根據預測，2017年春運客流量保持小幅增長，全國春運旅客發送量預計達到29.78億人次，比上年增長2.2%。其中鐵路發送旅客量將創歷史新高，達到3.56億人次，同比增長9.7%，較2002年激增近200%。
360大數據中心專家表示：“每逢春節，各地民眾就出現候鳥式大遷徙。大數據顯示今年的全國出行峰值出現在1月20日(臘月廿三)，其次則是1月25日(臘月廿八)。通常來說，打工者返鄉較早，而政企事單位白領多數會按照國家節假日規定休假，因此他們的'返鄉潮出現較晚，這也使節前人口流動總量曲線有所變化?！?/p>
北上廣深的外來建設者主要從哪兒來?
在一線城市中，北京作為全國的政治中心，外來建設者的覆蓋范圍也最廣泛。很多北方省份，如山東、河北、內蒙古等，是外來建設者們的主要來源地。其中比例最高的是山東省，占比約20%。除此之外，來自河南、浙江等省份的外來人群也不在少數。
與北京相對應的經濟中心上海，外來建設者主要來自長三角。安徽、江蘇、浙江三個省份就占據了半壁江山。上述地區同屬一個區域，地理位置較近、地域文化差異較小，因此大量長三角的建設者們紛紛選擇前往上海打拼。
廣州與深圳同處珠三角地區，但是外來建設者的人口構成也非常接近，大多數都來自于南方省份。相對來說，廣州外來建設者占比最多的省份是廣西，其次為湖南、江西、四川、湖北等地。而深圳外來建設者占比最多的省份是湖南，其次為廣西、江西、湖北、四川等地。整體而言，廣州和深圳更多還是南方人首選的打拼之地。
世界那么大過節去看看
春節國外游排行榜TOP10
隨著生活水平的不斷提高，除了返鄉過年，闔家出國旅游過年也正在成為國人的新選擇。那么，雞年春節，哪些國家成為了中國家庭春節旅游的熱門首選呢?
360大數據顯示，2017年，短途旅行的火熱出境地仍舊是傳統的東南亞及日韓等地，而長途旅行，國民則首選美國、澳大利亞和加拿大等地。去年，中國春節還正式被加拿大認定為官方法定假日，看來隨著華人在全球影響力的持續增加，越來越多的國家將成為國人出國的首選。
?? 大數據應用實習周記
第一條 為了促進就業，促進經濟發展與擴大就業相協調，促進社會和諧穩定，根據《中華人民共和國就業促進法》和有關法律、法規的規定，結合本省實際，制定本條例。
第二條 縣級以上人民政府應當根據國民經濟和社會發展規劃，制定促進就業的中長期規劃和年度計劃，建立和完善就業機制，改善就業環境，增加就業崗位，促進社會就業。
縣級以上人民政府應當加強大中專院校畢業生、城鎮就業困難人員、農業富余勞動力的就業促進工作。
縣級以上人民政府應當向本級人民代表大會及其常務委員會報告促進就業的工作情況。
第三條 縣級以上人民政府應當建立就業工作聯席會議制度，定期分析促進就業工作的情況，研究、協調和解決就業工作中的重大問題。
第四條 縣級以上人民政府人力資源和社會保障部門具體負責本行政區域的促進就業工作，其他有關部門按照職責分工，共同做好促進就業工作。
第五條 工會、共產主義青年團、婦女聯合會、殘疾人聯合會以及其他社會組織，協助同級人民政府開展促進就業工作，依法維護勞動者的勞動權利。
大中專院校應當以促進學生就業為導向，引導學生樹立正確的就業觀念，提高學生就業、創業能力。
第六條 各級人民政府及有關部門應當依法維護勞動者工作環境、勞動合同、工資支付、福利待遇、職業培訓、社會保險、安全生產等方面的合法權益。
第七條 縣級以上人民政府應當建立失業預警制度，對可能出現的較大規模的失業，實施預防、調節和控制，并向上一級人民政府報告。
第八條 縣級以上人民政府應當根據就業狀況和就業工作目標，在本級財政預算中安排就業專項資金用于促進就業工作。
就業專項資金用于職業介紹、職業培訓、公益性崗位、職業技能鑒定、特定就業政策和社會保險等的補貼，小額貸款擔?；鸷臀⒗椖康男☆~擔保貸款貼息，以及扶持公共就業服務和就業政策宣傳等。
人力資源和社會保障、財政、審計等部門應當加強就業專項資金的監督管理。
第九條 縣級以上人民政府應當培育和完善統一開放、競爭有序的人力資源市場，健全人力資源市場信息系統，加強對人力資源市場的監督管理，為勞動者求職擇業、用人單位招用人員、培訓機構開展培訓和就業服務機構開展就業服務提供支持。
第十條 縣級以上人民政府應當健全覆蓋城鄉的公共就業服務體系，保障和支持公共就業服務機構提供公共就業服務。
縣級以上人民政府和有關部門應當加強職業中介機構的管理，指導和規范職業中介機構的行為，發揮職業中介機構在促進就業中的積極作用。
第十一條 公共就業服務機構應當完善公共就業服務制度，健全就業服務功能，統一就業服務流程，規范就業服務標準。
公共就業服務機構不得從事經營性活動。公共就業服務經費納入同級財政預算。
第十二條 公共就業服務機構應當免費為勞動者提供以下服務：
(一)就業政策法規咨詢;
(二)職業供求信息、市場工資指導價位信息和職業培訓信息發布;
(三)職業指導和職業介紹;
(四)對就業困難人員實施就業援助;
(五)辦理就業登記、失業登記等事務;
(六)其他公共就業服務。
第十三條 公共就業服務機構應當免費為用人單位提供以下服務：
(一)招聘指導;
(二)代理招聘;
(三)異地招聘;
(四)人力資源管理咨詢;
(五)勞動保障有關事務代理;
(六)其他就業服務。
第十四條 公共就業服務機構應當為參加培訓的登記失業人員和實施培訓的機構申領培訓補貼提供服務。
第十五條 公共就業服務機構在統計、人力資源和社會保障部門的指導下，開展勞動力資源狀況統計調查和就業、失業登記，用人單位和個人應當如實提供統計調查和登記所需要的數據資料。
公共就業服務機構應當建立勞動力資源調查和就業登記、失業登記的專門臺帳，及時準確反映勞動力資源和就業、失業變動情況。
第十六條 縣級以上人民政府可以根據產業發展方向和市場需求，建立用于提高勞動者職業技能的公共實訓基地。
第十七條 各級人民政府應當制定勞動者自主創業、自謀職業的優惠政策措施，加強信息服務，拓寬融資渠道，提供指導和扶持。
第十八條 各級人民政府及有關部門應當平等對待各類創業主體，依照國家規定放寬資金、經營場所等市場準入條件。
第十九條 縣級以上人民政府及有關部門對符合條件的自主創業勞動者實行小額貸款財政貼息。
縣級以上人民政府應當建立健全小額貸款擔保體系，支持和鼓勵小額貸款擔保服務機構和擔保企業為勞動者、企業的小額貸款提供擔保服務，根據市場需要，積極鼓勵金融機構改進金融服務，加大對自主創業勞動者的信貸支持。
第二十條 各級人民政府及有關部門對回鄉創業者提供創業項目、技術、信息等方面的支持。
縣、鄉公共就業服務機構應當對進城就業農村勞動者、回鄉創業人員實行動態管理，提供就業指導、職業介紹、職業培訓等服務。
第二十一條 公共就業服務機構應當建立創業項目資源庫，組織開展創業項目采集、發布和咨詢服務工作。
公共就業服務機構根據市場需求，組織和支持職業院校和培訓機構開展創業培訓。
第二十二條 縣級以上人民政府人力資源和社會保障部門負責制定本行政區域內的年度就業援助計劃和方案。
公共就業服務機構應當根據人民政府確定的就業工作目標任務和就業援助計劃，宣傳和落實就業扶持政策，組織實施就業援助。
第二十三條 省人力資源和社會保障、財政部門應當根據經濟社會發展狀況，對安排就業困難人員的公益性崗位適時提出設定和調整方案。
就業困難人員具體范圍由省人民政府規定。
第二十四條 公共就業服務機構應當為實現靈活就業的就業困難人員提供就業登記、社會保險補貼、社會保險接續等服務。
第二十五條 各級人民政府應當落實城鄉勞動者平等就業的政策，鼓勵和引導農業富余勞動力有序轉移就業。
第二十六條 縣級以上人民政府按照平等自愿、市場主導、優勢互補、互利互惠的原則，加強區域勞務合作，建立健全勞動力資源和用工信息溝通機制。
第二十七條 縣級以上人民政府根據本地農業勞動力資源狀況，面向市場需要，制定農業富余勞動力轉移就業的工作計劃和措施，建設勞務輸出基地，培育具有地方特色和競爭優勢的勞務品牌，發揮示范和輻射作用。
第二十八條 縣級以上人民政府應當采取有效措施，組織和引導有求職愿望農業富余勞動力、進城就業的農村勞動者參加職業技能培訓，提供職業技能培訓和職業技能鑒定補貼。
鼓勵各類培訓機構為農業富余勞動力、進城就業的農村勞動者開展職業技能培訓。
第二十九條 縣級以上人民政府應當把促進就業列入年度工作考核目標，對在促進就業工作中作出顯著成績的單位和個人，給予表彰和獎勵。
第三十條 違反本條例規定，截留、挪用、侵占就業專項資金，尚不構成犯罪的，對直接負責的主管人員和其他直接責任人員，依法給予行政處分。
第三十一條 違反本條例規定，單位或者個人在職業介紹、職業培訓、職業技能鑒定等活動中弄虛作假，謀取不正當利益的，由人力資源和社會保障部門責令改正，可處以1萬元以上5萬元以下的罰款，有違法所得的，沒收違法所得。
第三十二條 違反本條例規定，人力資源和社會保障等有關部門的工作人員濫用職權、玩忽職守、徇私舞弊，尚不構成犯罪的，依法給予行政處分。
第三十三條 本條例自1月1日起施行。
? 大數據應用實習周記
1.個人數據隱私與安全
大數據會記錄你的瀏覽習慣，購買習慣，常用淘寶支付寶這些軟件的人，你的消費能力、購物習慣、活動產所、收入情況、生活質量、年齡、身高、體重、鞋碼、三圍、口味等，都是可以分析出來的 這些基本囊括了我們的生活。個人數據安全就成了一個大問題，一旦數據泄露(或被買賣)，可能會對用戶人身財產、國家和公司的安全造成威脅。
2.大數據殺熟
殺熟，即同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多。近年來多家互聯網平臺均被曝疑似存在“殺熟”情況，涵蓋在線差旅、在線票務、網絡購物、交通出行等多個領域。
? 大數據應用實習周記
大數據治理計劃也需要關注與其他信息治理計劃類似的問題。這些計劃必須解決以下問題：
大數據治理需要創建可靠的元數據，避免出現窘境，例如，一家企業重復購買了相同的數據集兩次，而原因僅僅是該數據集在兩個不同的存儲庫內使用了不同的名稱。
企業需要嚴格關注遵守隱私方面的問題，例如利用社交媒體進行數據分析。
考慮到大數據的龐大數量和超快速度，組織需要確定哪種級別的數據質量屬于“足夠好”的質量。
■信息生命周期管理。大數據治理計劃需要制定存檔策略，確保存儲成本不會超出控制。除此之外，組織需要設定保留計劃，以便按照法規要求合理處置數據。
最終，企業需要招募大數據管理員。例如，石油與天然氣公司內的勘探開采部門的管理員負責管理地震數據，包括相關元數據在內。這些管理員需要避免組織因不一致的命名規范而付款購買已經擁有的外部數據。除此之外，社交媒體管理員需要與法律顧問和高級管理人員配合工作，制定有關可接受的信息使用方法的策略。
? 大數據應用實習周記
信息技術作為時代不斷發展的象征，不管是在我國行業的發展中，還是在人們的日常生活，都起到了重要作用。同時，在信息技術不斷發展的過程中，大數據時代的應用范圍也在不斷的擴大，其來源渠道也非常多，數量也在不斷增加。在這種情況下，大數據時代的大數據信息管理就顯的尤為重要。由于大數據的數量不斷增加，現有的管理形式已經無法滿足大數據時代的發展，并且在利用計算機對大數據進行全面分析和處理的過程中，也受到了嚴重的影響，因此，要想有效的對大數據進行充分利用，就要對大數據管理形式給予高度重視，采取有效的措施，不斷加強大數據的管理形式，最終實現有效、便捷、安全等管理性能，這也為對我國信息技術提供了重要的發展方向。
1 大數據時代的大數據管理發展歷程
近幾年，在大數據管理不斷發展的過程中，也取得了一定的成績。但是，大數據管理也經歷了一個漫長的過程，主要經歷的人工、文件、數據庫等管理階段。同時，隨著大數據時代的大數據不斷增加，所管理的范圍和環境也在不斷的變化。并且，在大數據管理不斷發展的過程中，一些管理問題逐漸的暴露出來，為大數據管理的發展帶來了新的挑戰和機遇，下面就大數據管理的發展歷程，管理中存在的不足進行簡要的分析和闡述。
1。1 大數據時代的大數據人工管理形式
在20世紀50年代，計算機技術的形成主要是針對科學計算等形式。同時，根據當時的發展技術來說，并沒有磁盤、U盤等一些先進設備，將其計算的結果進行去全面的保存和整理，僅僅只是依靠紙帶、卡片等形式，對大數據的進行有效的記錄。大數據時代的大數據管理的人員管理形式，不僅僅對大數據的記錄存在著一定程度上的誤差，并且在保存的過程中，也會經常發生丟失的現象，對大數據時代的大數據管理形式的發展，是沒有任何的幫助。但是，依照當時的技術水平來看，也只能的依靠人工管理的形式了。
1。2 大數據時代的大數據的文件管理形式
在大數據時代的大數據管理的人員管理形式，不斷發展和改革的過程中，計算機的軟件和硬件都得到了有效的提高，磁盤、磁鼓等儲存軟件，得到了全面的普及和發展。同時，在在不斷發展的過程中，計算機將大數據的組成形式，叫做大數據文件，并且在大數據文件上就可以直接的取名字，直接的進行查看，這對大數據的管理，無疑不是一個新的發展的起點。在大數據時代的大數據文件管理的過程中，由于大數據長期的保存在外面的，這樣在對的大數據處理、分析、查找、刪除、修改等操作的過程中，提供了極大程度上的便利，其對其操作的程序，也具有特點的要求。但是，在文件管理的過程中，由于共享性能較大，數據與數據之間缺乏一定的獨立性，對其管理和維護的費用和時間較大，這樣往往工作效率提高，不能被廣泛的使用。
1。3 大數據時代的大數據庫管理形式
數據庫管理形式是大數據管理不斷發展的重要成果，也是到目前為止最后的一個階段。在計算機技術不斷發展的過程中，計算機內部的容量得到了很大程度的提高，并且大數據的管理和維護成本也相應的有所下降。同時，在大數據管理形式不斷發展的過程中，對其系統管理內存不足等現象，進行了全面的提高，有效的實現了資源共享，也在最大程度上保證了大數據的安全、穩定等性能。另外，在大數據時代的大數據庫管理的過程中，不在近幾年只是固定在某一個計算技術應用體系，而是面向整個管理體系，以此在最大程度上提高了大數據共享的性能，使大數據與大數據形成一個獨立的個體，對其大數據進行了全面、有效的、統一的管理，為我國信息技術的發展提供了重要方向。
2 大數據時代的大數據管理策略
2。1 對大數據時代的大數據管理框架進行創新
在大數據時代的大數據管理形式不斷發展過程中，給企業發展帶來沖擊非常巨大。因此，企業要根據我國信息技術不斷發展的形式，對大數據管理框架進行全面的設計和創新，如圖1所示。在大數據的處理的過程中，主要是圍繞著數據資產進行管理的，同時對大數據時代的大數據管理制度，進行全面的規劃行、設計、創新，這樣對其它信息技術管理領域，提供了便利的條件。其實，大數據時代的大數據管理最主要的目的，就是將大數據的價值進行充分的展現。另外，在大數據時代的大數據管理框架不斷創新的過程中，有效的實現了大數據共享等性能，不斷擴大了大數據時代的大數據管理的內容，對我國現代化信息技術的發展，起到了重要的作用和意義。
2。2 開發與內容的管理形式
在不斷提高大數據時代的大數據管理形式的過程中，可以從兩個方面進行，一是大數據開發管理，二是內容管理。其中大數據開發管理注重于大數據管理的定義，和管理解決策略，對其大數據的`存在價值，進行有效的開發。換句話說，其實也就是在大數據時代的大數據管理的過程中，對其管理形式的開發，對大數據的功能和價值，進行充分的理解。
大數據時代的大數據管理中的內容管理是指：企業對大數據進行不斷的獲取、使用、存儲、維護等工作活動。因此，傳統的大數據時代的大數據管理形式，已經無法滿足對這個時代發展需求。因此，在時代快速發發展的推動下，要對開發管理和內容管理，進行全面的創新和設計，對需要專門設定的管理形式，要給予高度的重視，可以利用的集合型的保存形式，進行全面的保存。
其實，大數據時代的大數據管理主要是為企業提供重要的發展方向，為企業提供重要的價值信息。大數據時代的大數據管理在數據應用和開發的過程中，起到了重要的銜接作用，也為我國信息技術的發展，打下了堅實的基礎。
2。3 對大數據架構進行全面的管理
在大數據時代的大數據管理的過程中，數據框架管理起到了重要的作用，并且與大數據開發的過程中，有很多相似的地方。在傳統的大數據時代的大數據管理的過程中，對其數據的開發、處理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在對大數據時代的大數據架構管理的過程中，對其操作形式，進行了全面的管理創新，避免受到范圍的限制。另外，隨著大數據不斷的增加，大數據構架管理可以根據大數據的用途，質量良好的應用形態。例如：社交網絡等形式。
與此同時，在最近幾年的發展中，大數據時代的大數據管理形式，也面臨著新的挑戰基機遇。以此，只有對大數據時代的大數據管理形式，對個人信息、隱私等進行全面的管理，避免個人信息、隱私等發生泄露、不對稱等現象的發生，這樣不僅僅企業在發展的過程中，提供了最大程度上的安全保障，也為大數據時代的發展，帶來了新的發展篇章。
3 結語
綜上所述，大數據時代是信息技術時代不斷發展的產物，不管對我國經濟的發展，還是人們在日常工作、生活的過程中，都起到了重要的作用和意義。因此，本文對大數據時代的大數據管理發展的歷程進行了簡要的分析，并對大數據時代的大數據管理形式，提出了一些可參考性的建議，只有對大數據時代的大數據管理形式，進行不斷的創新，對大數據時代的大數據管理框架，進行不斷的構建，也只有這樣的才能在最大程度上促進了我國信息技術的發展，也為我國各行各業的發展，提供了重要的發展方向，對我國經濟的發展，也起到了推動性的作用。
? 大數據應用實習周記
一、物流大數據的收集
從快遞公司獲取并收集每位收件人收取快遞的以下數據：
（1）快遞的數量，快遞的體積重量，快遞的收貨地址等物流數據
（2）性別，年齡等個人身份鑒別數據
二、物流大數據的應用
1.確定公交車站自提點的規模，確定公交車站儲物柜的數量和大小
（1）以每一個公交車站為原點，以規定距離為半徑，歸集收貨地址在此范圍內的所有物流數據。
（2）統計這些地址的快遞體積與重量，按照一定的標準將這些快遞分為可自提的小型快遞，中型快遞，以及難以自提的大型快遞，然后統計三類快遞各自的數量。
（3）由此大致確定公交車站自提點應設立儲物柜總數和大小，確定每個公交站點快遞自提點的大致規模。
2.預測新建工程的'物流數據，對相關自提點的儲物柜數量和大小進行適當調整
（1）歸集相同地址所有收件人的物流數據以及個人身份鑒別數據。
（2）通過對相同地址的數據分析，繪制此地址收件人的個人信息以及消費結構圖。
（3）通過分析每個地址的個人信息與消費結構圖，把相似地址劃分為類。例如：商務樓，高級住宅小區，普通住宅小區，高校等等。
（4）根據以上統計圖，建立每類地址的收件人個人信息與消費結構模型。
（5）根據新建工程的類別，將有關數據帶入模型，預測此新建工程的物流數據。
? 大數據應用實習周記
近日，**市審計局開展了面向全體業務人員的大數據應用審計業務培訓會，旨在提升業務人員在項目審計過程中的審計效率，運用大數據審計思維和計算機審計手段，充分發揮審計功能。通過培訓，審計人員不僅學習了新的技術，還對當前我國審計事業的發展有了新的認識,為共同創造我省審計事業的新成績，打下了基礎。
一、著力大數據審計，是現代審計技術發展的必然趨勢
2025年12月12日，國家行政學院常務副院長馬建堂在國家行政學院召開的大數據與國家治理圓桌論壇上表示要積極擁抱使用大數據，以提高政府公共管理能力、公共服務水平、公共政策質量。隨著當代信息技術的蓬勃發展，各行各業均所產生的數據量將呈指數級增長，數據種類和格式也日漸豐富，除了儲存這些數據，審計人員更多是要利用這些大數據，對它們進行收集，整理，清洗，分析，利用這些數據創造新的價值。隨著被審計單位財務軟件和業務軟件的不斷更新升級，審計人員運用低成本、低風險、高效率的審計技術變得尤為重要。**省審計廳審計云系統的搭建，為基層審計工作者節約了數據采集、整理及轉換的時間，同時通過云系統進行數據分析，進一步的提高了審計工作效率，變審計工作重點從現場審計找疑點為現場審計核實疑點，實現快、準、穩的審計目標要求。
二、充分應用計算機，是實現大數據審計的重要手段
計算機審計的效果，取決于審計人員將計算機技術與審計方法結合能力的高低。要推動大數據審計的落實與發展，基層審計機關必須建立高素質的計算機審計隊伍。加強審計人員計算機操作技能的培訓，是推進基層大數據審計的重要手段。此次**市審計局開展的業務培訓會，除了對word￥excel及審計軟件的基本操作進行解析外，著重強調了審計人員應當培養充分應用計算機審計的工作意識。在此基礎上，加入了計算機軟硬件及網絡應有的安全控制方法、計算機知識與審計知識的融合兩方面培訓內容，旨在培養具備計算機常識、網絡知識以及掌握信息系統審計技術的現代審計業務人員，促使審計人員在審計工作中將審計知識與計算機技術進行有效結合。
三、跨板塊數據分析，是實現審計全覆蓋的必然要求
2025年12月8日，中國政府網公布中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于實行審計全覆蓋的實施意見》，是對國家審計監督提出實現審計監督全覆蓋的時代要求。面對一個個數量龐大、種類繁雜的數據信息源，如何整合審計數據中心數據資源、挖掘跨行業、跨單位、跨系統的核心數據就變得十分重要。此次**市審計局開展的業務培訓會，以本級財政預算審計為例，將財政四大業務系統與財務系統進行跨系統數據整理及對比分析方法及操作核心詳細解讀，為審計業務人員提供了跨系統數據比對分析思路，激發了審計業務人員對進一步實現跨單位、跨行業的全覆蓋審計思路。
在大數據時代，挑戰與機遇并存，計算機信息技術的廣泛運用和審計業務已經深度融合，為審計事業帶來了新發展。
? 大數據應用實習周記
近日，我有幸參加了一場關于大數據的講座，此次講座的主題是："大數據：洞察信息時代的力量"。通過這一場講座，我深刻認識到了大數據在信息時代的重要性，并對其潛力有了更深層次的理解。
講座開始時，講者首先向我們介紹了大數據的基本概念和由來。大數據是指規模龐大且復雜的數據集合，這些數據集合難以被傳統數據庫和數據處理工具處理和分析。這些數據的收集通常來自互聯網、社交媒體、傳感器等各種渠道。而大數據的概念則由計算機科學家Douglas Laney在2001年首次提出。正是由于互聯網技術的快速發展，數據的產生量猛增，數據被廣泛應用于商業、科學和政府等領域，從而催生了大數據的概念。
接下來，講者向我們闡述了大數據的重要作用和應用場景。在商業領域，大數據被廣泛應用于市場營銷、用戶行為分析等方面。例如，通過大數據分析，企業可以了解消費者的需求和偏好，為產品開發和營銷策略提供指導。在科學領域，大數據有助于發現規律和關聯，從而推動科學研究的進展。在政府領域，大數據可以用于城市規劃、社會治理等方面。通過對交通流量、氣象數據等的分析，政府可以更好地制定政策和規劃城市發展。此外，大數據還可以在醫療行業、金融領域等眾多領域發揮重要作用。
講座中，講者還介紹了大數據的處理和分析技術。由于大數據的規模和復雜性，傳統的數據處理工具已經無法勝任，因此出現了一系列新的技術和工具。其中，最核心的技術之一就是分布式計算。通過將數據分布在多個計算節點上同時進行處理，可以大幅提高數據處理的效率。此外，機器學習、數據挖掘等技術也被廣泛應用于大數據分析中。這些技術的發展不僅推動了大數據的應用，更為其賦予了智能化的能力。
講座的后半部分，講者帶領我們深入了解了大數據對個人和社會的影響。在個人方面，大數據不僅能夠完善個人化推薦系統，提供更符合個人需求的服務，還能夠為個人提供更多發展機會。社會方面，大數據可以幫助政府更好地了解民眾需求，提供優質公共服務。然而，大數據的應用也存在一些挑戰和問題，比如數據隱私保護和信息安全等方面。面對這些問題，講者呼吁政府、企業和個人共同努力，制定相關政策和規范，確保大數據的安全和合理應用。
通過這次講座，我深刻認識到了大數據在信息時代的重要性。大數據不僅改變了我們的生活，也在影響著社會的發展。作為個體，我們要增強對大數據的理解和應用能力，以更好地適應信息時代的需求。作為企業和政府，我們要充分認識到大數據的潛力，積極探索其應用和創新。同時，我們也要重視大數據的安全和隱私保護，制定相關政策和規范，確保大數據的良性發展。
總的來說，通過參加這次大數據講座，我不僅對大數據有了更深入的了解，更增強了自己在信息技術領域的學習動力。隨著大數據時代的到來，我相信大數據將成為推動社會進步的重要力量，我要不斷學習和進步，與時俱進。
? 大數據應用實習周記
摘要:本文分析了教育培訓行業的現狀，并針對性地提出了大數據在現階段教育培訓行業中能起的作用及其應用前景。
關鍵詞:大數據 教育培訓行業 應用
一、教育培訓行業的現狀
我國當前的教育培訓行業分工越來越明晰，其中包含很多類目，有K學前幼兒早教類、語言學習類、職業技能類設計培訓類、IT培訓類、文藝體育類、學歷教育類、管理培訓類、留學移民類等等。其中K初中、高中、一對一、班課、夏令營、特長競賽班、寒暑假沖刺銜接班等若干品類。就K瘋狂的發展階段，教育機構的總的數量已經連續幾年呈下降態勢，行業實際門檻變高，沒有特色、特長的中小機構生存越來越艱難，并逐步退出市場。究其原因，消費者越來越趨于成熟，選擇會更理性，中小機構同質化嚴重，缺乏差異區分度，共同造成了目前的形勢，當然這也是行業成長的必經階段。接下來，我們就大數據在K12課外輔導中一對一的授課形式中的應用略作分析。
二、云數據系統在教育培訓行業應用的現狀
就筆者接觸的很多選擇一對一形式課外輔導的家長來說，一對一的主要優勢在于可以做到一人一方案，從章節內容講解到例題習題練習分析，再到學情考情分析，都能具體問題具體分析，盡力做到因材施教。筆者也了解很多長年從事一對一教學的一線教師，他們為了要實現這種因材施教的模式，除了要有扎實的學科基礎之外，還要能對學生的學情考情及性格喜好進行分析，便于有的放矢地個性化講授。另一方面還要在大量刷題的基礎上總結歸納，整理出自己的題庫，并對應基礎、提高、拔尖等至少三類典型的學生，進行相應的教案編寫，并配以循序漸進、深入淺出的例題習題，供學生課上實踐與課后鞏固、檢測。目前一對一教育機構中云數據系統的使用主要體現在題庫的統一購買、使用上，解決了一線教師，特別是新教師建題庫慢的問題。一線教師可以在授課用的'平板電腦中通過在系統的章節題庫里勾選課程對應知識點相關的適合難度系數的題目，逐步組成教案或試卷。也能在系統中查看到所選題目的被選用頻次，便于進行進一步高要求的篩選。
三、大數據運用在當前云數據系統中的實現
這類一對一培訓機構專用的云數據系統也分為幾種模式:組卷等功能，直接導出成Word文件。即使能保存教師的選題、組卷數據，也沒辦法與教師本人各方面的學科情況掛鉤，選題、組卷數據難以利用，更難以進行有價值的數據深層挖掘。試卷均被保存在云端服務器上，以至于所有修改必須在該云系統中進行，包括將自己原有題庫中的題目加入自己的教案或試卷。因為該類云數據系統的無紙化特性，使得這個反向數據搜集功能可以有效地搜集每位一線老師所做的級別掛鉤，甚至能跟學生使用該教案的接受情況、使用該試卷的檢測反饋掛鉤。有了這些全方位的數據，加之每周幾千上萬的教案和試卷數量，公司可以對這些數據進行聚類形成本公司甚至各地區的行業大數據，其中深藏的正是各章知識點的需求、各校各地區的教學進度、學校以及班級的教學質量統計、各地區統計、行業狀況、學生及家長需求、教學方法反饋等大量的信息可供發掘。
四、大數據在創新教育培訓行業中的前景
雖然云數據系統在當前我國的一對一K招生策略嘗試、教學質量監督、教學方法效果反饋，以及各地區、各學校教學情況跟蹤等各個方面。
參考文獻:
［1］［英］維克托邁爾－舍恩伯格，［英］肯尼思庫克耶．BigData:AＲevolutionThatWillTransformHowWeLive，Work，andThink．HoughtonMifflinHarcourt，2013．
［2］于永昌．大數據時代的教育［M］．北京:北京師范大學出版社，2015．
［3］楊現民．互聯網+教育:中國基礎教育大數據［M］．北京:電子工業出版社，2016．
? 大數據應用實習周記
“大數據”時代的到來，在創造便利的同時，也使人們面臨更大的風險。
數據從哪里來
事實上，所謂“大數據時代”的說法并不新鮮，早在2010年，“大數據”的概念就已由美國數據科學家維克托·邁爾·舍恩伯格系統地提出。他在《大數據時代》一書中說，以前，一旦完成了收集數據的目的之后，數據就會被認為已經沒有用處了。比如，在飛機降落之后，票價數據就沒有用了；一個網絡檢索命令完成之后，這項指令也已進入過去時。但如今，數據已經成為一種商業資本，可以創造新的經濟利益。
數據能夠成為一種資本，與移動互聯網有密切關系。隨著智能手機、平板電腦等移動數碼產品的“白菜化”，Wi-Fi信號覆蓋的無孔不入，越來越多的人不再有“在線時間”和“不在線時間”之分，只要他們愿意，便可幾乎24小時一刻不停地掛在線上；在線交易、在線支付、在線注冊等網絡服務的普及固然方便了用戶，卻也讓人們更加依賴網絡，依賴五花八門的網上平臺。
大數據時代的科技進步，讓人們身上更多看似平常的東西成為“移動數據庫”，如帶有存儲芯片的第二代銀行卡、信用卡，帶有芯片讀取功能的新型護照、駕駛證、社保卡、圖書證，等等。在一些發達國家，官方為了信息錄入方便，還不斷將多種“移動數據庫”的功能組合成一體。
很可能出現“災難性大數據”
簡單說，以往的思維決斷模式是基于“為什么”，而在“大數據時代”，則已可直接根據“是什么”來下結論，由于這樣的結論剔除了個人情緒、心理動機、抽樣精確性等因素的干擾，因此，將更精確，更有預見性。
不過，一些學者指出，由于“大數據”理論過于依靠數據的匯集，那么一旦數據本身有問題，在“只問有什么，不問為什么”的模式下，就很可能出現“災難性大數據”，即因為數據本身的問題，而做出錯誤的預測和決策。
早在伊拉克戰爭時，一些軍事記者就美國第一個“數字化師”——第四師的表現指出，“過多但無法辨析真偽和價值的信息”和過少的信息一樣，對于需要做出瞬間判斷、一旦判斷出錯就很可能面臨生死考驗的戰地官兵而言，同樣可能是一種危險，甚至災難。
斯坦福大學專家特來沃爾·哈斯蒂也指出，“大數據”的理論是“在稻草堆里找一根針”，而面臨的問題是“所有稻草看上去都挺像那根針”。而喬治·梅森大學專家瑞貝克·高爾丁則提出“數據提供者造假”的危險，在“大數據時代”變得更有害，因為“大數據”理論建立在“海量數據都是事實”的基礎上，但人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見和篩選。
近年來已有不少學者指出，擁有最完善的數據庫、最先接受“大數據”理念的華爾街投行和歐美大評級機構，卻每每在重大問題上判斷出錯，這本身就揭示了“大數據”的局限性。
不僅如此，“大數據”時代造就了一個傳感器和數據庫無所不在的世界，而政府、情報部門和大商業機構在這方面有著先天優勢，這很容易造成信息數據的“單向透明”，對小公司、個人的隱私和利益構成傷害。
危險的芯片卡
由于“大數據”炙手可熱，數據的流失、泄露和私下買賣也成為噩夢，全球各地不時發生的個人信息被盜事件，可被看做“大數據時代”對個人生活的傷害，而“維基泄密事件”則提醒強力部門和各國政府，“大數據”的魔力同樣會對強者構成威脅。
或許是為了證明這一點，2013年4月24日，一名加拿大廣播公司的記者，為驗證某北美信用卡公司信誓旦旦的“安全承諾”，在大庭廣眾下做了個試驗：他使用一臺市面常見的三星GalaxyS3智能手機，在谷歌Play在線商店下載了一個免費APP第三方應用程序，在公共場合距離一名陌生人三四英寸（約10厘米）遠，用手機掃描，成功讀取了裝在陌生人衣袋中錢包里的一張信用卡芯片中的資料，包括卡號、持卡人姓名和到期日，然后他用竊取的這些信用卡信息，讓這位陌生人為自己埋單——在自動售貨機上買了一罐可樂。
事實證明，在“大數據時代”，芯片卡可能比磁條卡安全系數更差——密碼的設置和芯片加密功能可防范傳統的竊密手法，卻在移動數碼產品APP第三方應用程序的配置面前不堪一擊：加拿大安大略省女皇大學教授戴維·斯基利科恩指出，無需什么特別的專業技術和設備，一個普通人僅憑一部巴掌大的智能手機，就可以在幾英寸距離內窺視其他人“移動數據庫”里的隱私，或許您沒有信用卡，不使用智能手機和平板電腦，但護照、身份證、社?？āD書證、健身卡、駕照……您總會有一樣或幾樣，而所有“移動數據庫”內都會儲存幾項大同小異的關鍵信息：持卡人姓名和生日，這些關鍵信息或許能幫助竊密者破解更多的“數據庫”。
偷數據如此容易
一些商家對“大數據時代”的商業捆綁開發，也在有意無意間助長了個人信息數據的“不設防”：
臉譜上點一個“贊”，或許不知不覺就參與了一項商業營銷活動，用戶的個人數據也在懵懂中向相關廣告方敞開；第三方應用程序廉價又方便，但使用者點擊“授權”時，或許已打開了自己的“移動數據庫”大門而不自知……
今年3月，歐洲議會公布的一項研究報告指出，云計算時代的“大數據”對個人隱私的威脅不僅存在，而且比人們想象的更嚴重。加拿大多倫多大學信息教授安德雷·克萊門特指出，臉譜和微博等社交網絡和新一代移動通信技術的結合，令個人信息搜集在“大數據時代”變得十分容易，而對個人信息數據的保護則變得越來越難。
2011年，加拿大隱私委員會曾做過一項調查，結果顯示，60%的受訪者認為，和10年前相比，如今他們的個人隱私變得更加不安全了，其中55%的受訪者認為，社交網絡會泄露他們的個人隱私。
業內人士指出，由于“大數據時代”商業和經濟驅動力的巨大推動，信息交換變得極為方便，然而保護卻變得十分困難，作為個人，即便加倍小心，也往往防不勝防。如今，許多人的生活已變得越來越離不開智能手機、平板電腦和社交網絡，而這也令個人數據的安全形勢變得更加復雜——您很難判斷，究竟誰在獲取您的個人信息，以及他們打算怎樣使用這些“偷來的數據”。
? 大數據應用實習周記
本周是我作為一名數據處理實習生之后的第一個工作周，對于這個新的實習崗位，我感到既興奮又緊張。在過去的一周里，我親身經歷了數據處理的方方面面，收獲頗多。
第一天，我被分配到了數據處理團隊中，我的導師是一位經驗豐富的資深數據分析師。他耐心地向我介紹了我們團隊的日常工作內容和目標，同時給我一份詳細的工作指南。在這個指南中，我了解到數據處理是一項既重要又復雜的工作，需要精確、細致的操作技巧。
第二天，我開始實際參與到了數據處理的工作中。我首先學習了如何收集和整理數據，了解了各種數據源的特點和使用方法。然后，我學習了如何使用數據處理軟件，如Excel和Python等工具，來處理大量的數據。這些軟件可以幫助我們清洗和組織數據，使其更加規范和易于分析。
隨著實習的進行，我越來越深入地了解到數據處理的重要性。在一個企業中，數據處理是決策的基礎，只有準確、完整的數據才能使企業得出正確的結論和決策。數據處理的過程需要仔細地檢查并糾正錯誤，以確保結果的準確性。我認識到，我的每一個操作都可能對最終的結果產生影響，因此我不能有絲毫的馬虎。
在本周的工作中，我還學習了數據分析的基礎知識。我了解到，數據分析是對數據進行深入挖掘和分析的過程，通過各種統計方法和模型來揭示數據背后的規律和趨勢。通過數據分析，企業可以獲取有益的洞察和見解，為未來的發展提供依據。我知道，作為一名數據處理實習生，我需要不斷提升自己的數據分析能力，以更好地為企業的決策提供支持。
與此同時，我還學習了如何有效地呈現數據。對于大量的數據來說，簡單的表格和圖表往往無法清晰地傳達信息。因此，我學習了如何使用可視化工具，如Tableau和PowerBI等，來創建具有吸引力和易讀性的數據可視化。這樣的數據圖表可以幫助人們更好地理解和分析數據，使得決策更加明確和可靠。
在這個實習周里，我還有機會參與一些真實項目的數據處理工作。這讓我更加深入地體會到了數據處理的實際應用價值。通過處理實際數據，我學到了很多新的技巧和方法，也加深了對數據處理的理解和熟悉程度。
總的來說，這個實習周是充實而又有收獲的。我對數據處理的工作有了更深入的了解，并學到了很多實用的技能和知識。雖然還有很多需要提升和學習的地方，但我相信在接下來的實習中，我會不斷成長和進步。我會努力做好每一項工作，為團隊和企業的發展做出自己的貢獻。
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