大數據技術專業思想總結(精品12篇)_大數據技術專業思想總結

發表時間：2018-10-10

大數據技術專業思想總結(精品12篇)。

? 大數據技術專業思想總結 ?

在大數據行業中，作為一名新入職的大數據開發工程師，試用期是我對自己能否勝任這份工作的重要考驗。試用期雖然只有三個月，但我卻學到了很多東西，也收獲了很多經驗。下面就來總結一下我的大數據開發試用期的收獲和體會。

在試用期里，我學會了如何使用Hadoop和Spark等大數據處理框架。在之前的學習中，我對這些框架只停留在理論層面，沒有實際操作經驗。但在試用期里，我通過實際項目的實踐，真正理解了這些框架的優勢和應用場景，也掌握了它們的基本操作和調優技巧。在實際項目中，我發現了之前的學習經驗并沒有白費，因為我能夠迅速上手并解決遇到的問題，這也讓我的工作效率大大提高。

在試用期里，我深刻體會到了團隊合作的重要性。在大數據開發項目中，一個人的力量很有限，只有和團隊成員密切配合，共同分工合作，才能取得最好的效果。在試用期里，我和團隊成員一起面對項目中的挑戰，一起解決問題，一起分享經驗，最終完成了任務。在這個過程中，我學會了如何有效地和團隊成員溝通，如何分配任務和協調合作，這些都是我作為一名大數據開發工程師必備的能力。

在試用期里，我也發現了自己的不足之處，比如編程能力稍顯欠缺，對數據結構和算法的理解也不夠深入。我在試用期里不僅要完成項目任務，還要不斷地提升自己，在工作之余加強自己的編程訓練和算法學習。只有不斷地自我提升，才能在這個競爭激烈的行業立足。在未來的工作中，我也會繼續努力，不斷提升自己的技能，為團隊和企業做出更大的貢獻。

大數據開發試用期給我提供了一個很好的學習和成長的機會。通過這段時間的工作，我不僅學會了新的技能和知識，還認識到了自己的不足之處，明確了未來的發展方向。我相信，在未來的工作中，我會不斷努力，不斷提升自己，成為一名優秀的大數據開發工程師。愿意盡自己的力量為公司創造更大的價值和貢獻。

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職位描述：

職責描述：

1、負責大數據工作坊部門管理工作，組建、管理和帶領團隊承擔公司大數據技術研發相關工作；

2、負責牽頭研究制定跨域多維平臺城市級大數據技術體系規劃、數據標準制定及建模等；制定大數據技術路線；

3、負責牽頭研究制定大橫琴科技企業級大數據技術體系規劃、數據標準制定及建模等；

4、參與跨域多維城市大數據云平臺項目，全面負責大數據平臺系統搭建、關鍵技術選型及落地實施等工作；

5、負責數據建模相關的關鍵算法研究，及核心代碼實現；

6、負責城市及企業數據資產建設，包括采集、清洗、管理、對外共享服務；

7、負責數據資產運營，挖掘數據資產價值，對外提供數據服務；

8、負責大數據前沿技術的追蹤及研究，跟蹤行業平臺產品和相關解決方案。

任職要求：

1、教育背景：數學/統計學/計算機相關專業碩士研究生以上學歷優先；

2、工作經驗：5年以上大數據/人工智能相關工作經驗，有10人以上團隊管理經驗，具有2個以上大規模數據平臺落地實施經驗者優先；

3、知識技能：

（1）對業務數據和業務敏感，有緊密跟蹤業務運營和發展的數據運營經驗，比如bi、數據分析和挖掘；在用戶行為日志采集、海量數據處理、數據建模、業務理解方面有豐富經驗；

（2）對業務數據模型、數據倉庫、數據分析、數據挖掘等整個大數據系統的架構有清晰的思路和落地執行的方案，對數據服務、數據產品的模式有清晰的理解，并能帶領團隊實施；

（3）至少熟悉一種編程語言，如：java、python、r、shell、sql等；熟悉當前主流的開源數據平臺和工具以及數據云服務，如：hadoop、hbase、spark等；并具有hand-on能力；

（4）具備非常強的學習能力、較好的邏輯思維能力，較強的抽象、概括、總結能力；較好的溝通交流能力，善于主動思考和行動，樂于解決具有挑戰性的問題；

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朋友J先生自認為是那種熟人極多的人。從孩子上學到老人看病，J先生總有渠道找到熟人，辦成難成之事。人在河邊走，總有濕鞋時。在人情圈子里摸爬滾打，J先生當然也少不了應對“殺熟”與“救熟”。

“救熟”無須思量，手中的便利與人情，送給熟人朋友的回報，肯定高于陌生人，差別無非是能力與人情的大小；而“救熟”的另一面“殺熟”，則每每是一局感情與理智的微妙博弈。

就像這一次，J先生的一位醫生朋友請他幫忙找幾箱市面上緊俏的波爾多拉菲古堡紅酒。平時滴酒不沾的醫學專家突然對酒如此上心，J先生用腳指頭想也知道這是要派大用場的。

想到朋友多次為老母親的病情奔忙，J先生反而決定這次不“救熟”，要“殺熟”。

J先生想，朋友既然求到自己，一定是信任自己人脈廣，能找到靠譜的酒商，買到真貨。所謂成大事者不拘小節，人家奔著保真來的，價格上自然也有一分價錢一分貨的預期，你為了友情一味殺價，賣酒的朋友不高興，要酒的朋友說不定也不買賬，以為你用假酒忽悠他。

所以，J先生給醫生朋友的價格，比市場均價高出至少15%。當然，為了體現高有高的價值，J先生專門向酒商朋友要來海關的檢驗檢疫證書，還精心準備了酒莊的歷史、釀酒年份、酒評介紹和飲用說明，洋洋灑灑做了10多頁PPT。

果不其然，看到J先生專程送來的酒和打印出的PPT介紹，醫生朋友感受到遠超預期的情誼，只看了一眼發票的總額就如數轉賬。

陶醉于精確捕捉人性的喜悅沒幾天，J先生就接到另一個朋友的求助——設計并預訂一趟去安徽黃山的旅游線路。憑借自己某旅游網站鉆石貴賓的級別，J先生不到半小時就訂好了機票和酒店，把行程和價格發給了對方，還附上了自己的推薦理由。

沒想到10分鐘后，電話打來，朋友開口就問，怎么你找的酒店和機票價格，都比我自己查得要高？是不是想“殺熟”？J先生頓感冤枉，我堂堂鉆石級貴賓，下單只能更便宜，哪里會貴呢？

結果幾天后，媒體接連曝光一些電商平臺憑借對用戶購買記錄、消費偏好的大數據分析，專挑高頻次、大額消費用戶“殺熟”。這一切做得毫無痕跡，讓人在挨宰的同時，還暢想著這就是“貴賓待遇”。

如此高段位的“殺熟”，讓J先生深感震驚，原來自己那點小小的人性分析的伎倆，在龐大的數據面前渺小得猶如一粒塵埃。

懂你，卻不是為了愛你；幫你，卻是為了騙你。這也許就是互聯網時代獨有的“塑料友情”吧，在“救熟”與“殺熟”之間，J先生感覺自己幾十年的修煉還遠遠不夠。

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“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、社保卡、圖書證、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”。

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從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平臺開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

當前大數據技術正處在落地應用的.初期，所以此時人才招聘會更傾向于研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，所以對于當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。

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時光匆匆，轉眼間我已經在這家大數據公司度過了三個月的試用期?；仡欉@段時間，我心存感慨，也有了一些深刻的反思和總結。

大數據行業的挑戰讓我茅塞頓開。在入職前，我對大數據的認識還停留在課堂上的理論知識，對實際工作有著模糊的印象。這段試用期經歷讓我真切地感受到了大數據行業的復雜性和變革速度之快。每天面對龐大的數據量，需要應用各種技術和算法進行分析和挖掘，對我來說是一次巨大的考驗。同時，新技術的涌現和快速更新也要求我不斷學習和適應。在這個行業中，學無止境，只有不斷追求進步才能跟上時代的步伐。

與團隊的合作是大數據項目中至關重要的一環。在試用期早期，我經常遇到與團隊成員溝通不暢、協作不良的問題。作為一個團隊的一員，我們每個人都有自己的專長和職責，只有緊密合作才能取得最好的結果。為了改善這個問題，我主動與團隊成員進行交流，并請教他們有關工作的專業知識。逐漸地，我適應了團隊合作的模式，加強了與他們的協作，取得了更好的工作效果。在合作中，我深深意識到，團隊合作的力量是巨大的，只有和諧相處、相互配合，才能共同成長和取得更好的成果。

另外，我在試用期中也體驗到了大數據行業的高壓和快節奏。大數據分析需要高度的專注力和處理能力，高效的時間管理能力成為了我必備的技能。試用期開始時，我常常感到時間不夠用，手頭工作排得滿滿的，但卻經常無法按時完成。逐漸地，我學會了科學地規劃和管理時間，理清工作的優先級和緊急度，提高了工作效率。同時，我也會適時放松一下自己，保持良好的工作與生活平衡。只有保持良好的心態和適度的壓力，才能更好地應對工作中的挑戰。

我深刻認識到自我學習和不斷進步的重要性。試用期雖然短暫，但它是我發展職業生涯的重要階段。在這個階段，我主動請教領導和老師，在他們的指導下不斷學習和進步。無論是擴大自己的專業知識面，還是提高自己的技術能力，我都盡力做到最好。同時，我也積極參加公司組織的培訓和研討會，與行業內的專家和同行交流，拓寬自己的眼界和思維方式。只有不斷學習和不斷進步，才能在大數據行業中立于不敗之地。

小編認為，這段試用期對我來說是一次寶貴的經歷。我不僅對大數據行業有了更深刻的認識，也意識到了團隊合作、高效時間管理和持續學習的重要性。未來，我將更加積極投入到工作中，不斷鍛煉自己的技能，為公司的發展貢獻自己的力量。我相信，在大數據行業的道路上，只要我不斷努力，就一定能夠取得更好的成績。

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【摘要】互聯網發展勢頭正猛，帶動了信息技術和網絡技術的發展，“大數據”也走進了人們的眼線，讓人們真正走到物聯網時代和云計算時代，讓信息能夠實現共享，并快速的流轉，這是新時代發展向著網絡時代前進的必然趨勢。就在圖書館也相繼應用了大數據技術，進而將信息管理的水平給提高上來，但是在這個過程中，圖書館還是有很多功課要做，適時推廣大數據技術，讓圖書館的信息處理平臺和各項服務業務都能做的更好，進而讓圖書館也實現信息化管理理念。本文分析了利用大數據技術對圖書館信息管理水平進行提升的相關的問題。

【關鍵詞】大數據技術；信息；圖書館；信息管理

互聯網在如今已經得到了廣泛發展，但隨著大數據技術出現，這更加推動了互聯網產業發展的動力，在大數據概念劃分的時候，通常都是將非結構化數據以及數據形式放在其中，從而形成的一個巨大的數據存儲器，它能為我們生活甚至整個國家的發展都帶來便捷，它能將所有繁雜的數據信息都進行分析和整體，形成一個完整的數據庫供人們所用。在新時代中，圖書館引用這種大數據技術將是一種新的變革，它能將圖書館各類數據信息，就行匯總，成為一個知識和信息的載體，讓人們能更好的各類資源信息，但是在大數據技術的背景下，將圖息的管理水平給提高上來仍然是圖書館面臨的一個難題。

一、大數據技術在圖書館信息服務中的重要性

在圖書館的信息管理中，要想真正借助于大數據技術，最主要的就是要讓人們對大數據技術有所了解，并明確它的重要性，讓人們清楚大數據技術能夠為人們帶來的諸多好處。圖書館人員要重點宣傳大數據技術，并向人們去詳細解說，盡管現在是互聯網時代，但還是有狠人并不是真正的了解大數據技術，還有一些人完全沒有聽說過，所以在應用大數據技術上還是有很一定困難的。圖書館本來就是一個集教學和科研的知識載體，是一個巨大的信息傳播媒介，將信息管理水平提高上來能有效改善信息傳播的廣度以及深度，所以圖書館應該將大數據技術的核心價值宣揚出來，并明確指出圖書館信息的管理在這一技術能有著較快的發展，能對圖書資源的利用帶來便利，讓人們都能認可大數據。應用大數據技術還能將圖書館的數字化資源特點給體現出來，真正實現網絡化的信息傳遞，讓虛擬化的信息更加實體化，這樣才能促進圖息管理水平的提高。

二、對圖書館行業及其力量組織起來

大數據技術走進圖書館行業是必然的趨勢，也是人們樂于看見的結果。但是在圖書館信息管理水平中要真想有效利用大數據技術，并不是那么容易的，這也不是一蹴而就的事情，在整個應用過程中，圖書館還是要和相關行業相結合，認真貫徹國家在這方面提出的站履行政策，并依據相關的戰略性規劃對自身發展做好提前規劃。我國已經在大數據技術上所基礎，也有較強的發展規模，并在很多公司和企業都已經完善了大數據應用軟件的應用，其經驗還是有的，這是圖書館可以借鑒學習的，和這些企業進行技術交流，這樣也能為自身的應用積累更多經驗，少走不少彎路，提前預知大數據技術的應用細則，還能在很多方面實現信息資源共享，也能讓圖書館和各個企業之間有著較好的合作互助平臺，豐富更多的信息資源，讓讀者也能在這種大數據技術的背景下找到更多有利用價值的信息，讓讀者真正感受到大數據技術在圖書館信息管理中的便利性和諸多好處。

三、大數據技術的推廣應用

圖書館要想應用大數據技術，是不能和相關行業相脫離的，要在數據信息技術上尋求更多的經驗，便于向人們的推廣應用大數據技術，還能和相關部門進行協調合作，讓大數據推廣工作做的更專業。圖書館的推廣人員不能光熟知圖書管理技術，精通計算機方面的技能更是不能缺少的，最主要的是對大數據技術有足夠的了解，能將其進行準確定位，也只有這樣大數據技術調研工作才能順利進行，才能為圖書館信息的管理制定出更科學的管理方案，做出更合理的發展規劃，并讓管理方案有較高的可行性。在大數據推廣應用過程中，還要使管理方案和規劃都能達到預期效果，并將其劃分到的考慮的范圍之中，讓其更加清晰化，大數據在這種情況下也才能在圖書館信息管理中順利實施。在應用大數據技術的同時，還要保證圖書館有一定的經費至此，這是很重要的，如果沒有足夠的經費，是不能順江順利應用大數據技術的。

四、大力推廣圖書館行業信息管理專項規劃

大數據技術應用于圖書館行業信息管理，需要制定相關的專項計劃，同時要保證專項計劃宣傳到位，推廣到位，這樣才能保證涉及到的每個人都能夠對此項規劃有所了解，才能做出相應的行為舉動，才能保證整個大數據技術推廣應用的順利進行。也就是說，大力推廣圖書館行業信息管理專項規劃是利用大數據技術推動圖書館信息管理的關鍵之舉。只有大力推廣圖書館行業信息管理專項規劃，才能保證信息管理的各項工作落實到位，才能保證信息管理工作穩步進行，促進新時代圖書館信息管理水平的高速發展，促進圖書館信息管理工作更上一層樓。需要注意的是，專項規劃的推廣不是漫無目的地發布，而是針對性地普及，針對特定群體，針對特定對象，推廣特定信息，以達到信息管理知識的高度普及、信息管理規劃的高度推廣、大數據技術的充分利用。

五、各類圖書館大數據技術推廣和應用體系

要想提高大數據技術對圖書館信息管理的效力，就必須構建完善的圖書館大數據技術推廣和應用體系，政府主管部門或行業協會有必要召集國家圖書館以及相關專家，針對大數據管理制定圖書館行業大數據技術推廣應用的專項規劃，并根據國家相關政策和具體執行流程，統籌協調各個部門和各個行業，并對此項工程進行專項把控，重點關注，有效把控咨詢、政策執行推進、工作指導等相關事宜。

參考文獻：

[1]文彥,武瑞原,于潔.大數據時代的圖書館初探[J].圖書與情報,2012.

[2]韓翠鳳.大數據帶給圖書館的影響與挑戰[J].圖書與情報,2015.

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由近些年來，我國古籍數字化工作取得了顯著的成績，常用的古詩詞數據庫，如由北京大學數據分析研究中心和北京欣諾格科技有限公司聯合研制的《全唐詩分析系統》與《全宋詩分析系統》、鄭州大學《全唐詩庫》、稻香居“全唐詩宋全詞在線檢索”等，這些數據庫不僅僅提供檢索功能，更重視數據的分析。如《全唐詩分析系統》與《全宋詩分析系統》在重出詩提取、格律詩標注、字及字組的頻率分布統計等都帶有智能化的特點，其多維的檢索分析方式有利于可靠的數據發掘。王兆鵬教授與搜韻詩詞共同打造的《唐宋文學編年系地信息平臺》在這方面更是有了進一步發展。

顯然，在大數據環境下資料的獲得相對來說容易了很多，在具體的教學中，無論是作家作品的講解、文學發展的梳理還是課程作業的設計，都可借助于巨量資料、數據分析的便利，真正實現以文學作品為本位的教學模式。仍以蘇軾為例，通過眾多的古詩詞數據庫，將其人生行跡與文學創作歷程相聯系，學生可以對其文學創作的動態變化有一個清晰的認識，這樣蘇軾文學風格的形成、文學成就的獲得也就自然明了了。同樣，借助于古詩詞數據庫，圍繞蘇軾對其同時代文人的創作進行梳理，那么，關于詞中“以詩為詞”“婉約派”“豪放派”等相關問題的探討也就迎刃而解了。無論是課堂教學還是課程作業的設計，大數據環境下古代文學教學改革有了切實可行的路徑。而且在這種教學模式下，學生的學習主動性得以真正地調動起來。無論是帶著問題對作品進行分析，還是在對作品的分析中發現問題，學生在探討的過程中因為對作品了解的深入，也就不難獲得情感的體驗及審美的感受，這對提高其鑒賞能力和專業素養是大有裨益的。

綜上所述，古籍數字化、古詩詞數據庫的研發不僅為學者的研究帶來了極大的便利，也為高校古代文學教學工作帶來了更多的生機。首先，多種形式的古籍數據庫豐富了課堂教學的內容，有利于調動學生情緒，活躍課堂氣氛。其次，眾多的古詩詞數據庫為學生爬梳材料、探究問題帶來了豐富的資源，有利于培養學生的問題意識、科研能力。再次，大多數據庫雖重數據分析，但對于古詩詞數據庫而言，分析結論的獲得是建立在文學作品的基礎上，這又有利于讓古代文學的教學重回文學本位，以文學作品為本。

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新年到來了，辭舊迎新，希望20xx年我的家人身體健健康康，寶寶快樂茁壯地成長，自己和老公的事業風調雨順!總結一下20xx年，酸甜苦辣都有，尤其是下半年真是煎熬與希望并存。自己的事業上收獲不小，獲得了一個大項目資助，但是體檢發現了乳腺增生，提心吊膽之后對生活的態度也悄悄有了變化。老公的事業突破了最難的關口，開始有所盈利，今年估計就能分擔家里的經濟負擔。寶寶開始上了幼兒園，但是之后連續得病，令我倍受煎熬，天天心急火燎，也下定決心要早點調回北京。父母今年照顧的比較少，但是都還好，爸爸身體沒犯毛病，媽媽也還好，打算領他們去個有山水的地方旅旅游，爭取春節期間成行。

20xx年初的時候就打算只要能收支平衡就好，但是今天把帳算了下來，發現支出遠大于收，多花了將近3萬2，理財可謂是比較失敗的一年，不但支出沒控制好，并且炒得現貨黃金幾乎全折了，紙黃金還有1萬被套牢。另外今年的電話費和交通費比較多，交通費1萬1千多，電話費將近1千，人情也將近1萬了。衣裝方面一直覺得是省了再省，但看來也花了5千多，好像還沒買什么像樣的衣服。因此20xx年還是以省為主，一定要控制好支出，量入為出，合理規劃，好好安排好生活。

家庭和睦是事業發展的根本，今年和公婆以及大姑姐的矛盾日益明顯，多少也影響了自己的情緒和心情，在20xx年應放寬胸懷，著眼大局，不陷入人事是非，為了自己的大目標奮斗。

新年送給自己幾句話：

(1)多注意自己的身體和健康，不熬夜，放松心情，高效工作，勞逸結合；

(2)保持一顆善良的心，維持一個正直的做事風格，能幫人處多幫人；

(3)做事不要拖拉，當天的事情當天畢。

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數據，對于我們現代社社會來說，已經是再熟悉不過了。大量化（volume）、多樣化（variety）、快速化（velocity）和大價值（value）。這四個v就是大數據的基本特征。每天我們都不得不和數據打交道，比如我們平常所說得“眼觀六路，耳聽八方，”就是生活中一個很好的的收集數據的例子。還有，在我們平時的學習中，我們對于一些學習上的數據的整理等等。可以說，數據已經成為了我們的影子一樣，無時無刻的在我們的身邊活動。

拿到《大數據》這本書時，吸引我的不是書評的內容，而是書的封面上的一句話“除了上帝，任何人都可以用數據說話?！币簿褪钦f，上帝可以不用數據來說話，但是，作為一個平常人，我們做事，言論等都必須用數據來說話。用數據論來證我們的觀點正確性。

那么數據真的就是那么重要嗎？其實不然，數據果真有那么的重要。作者在書中大量應用世界頭號強國美國的例子來說明美國是如何利用數據以及數據在美國人的利用下，是如何造福美國人的。使得美國人走上了民主、發展的道路。書中還引用了大量的利用數據的案例，以及利用數據會有什么樣的后果。當然，作者在書中也很明確的表達了自己觀點，也就是數據要被人利用，利用的好了，造福人類，否則，禍害無窮。

毫無疑問，我們正處在一個真正意義的大數據時代。但是，大數據浪潮的來龍去脈如何？數據技術變革何以能推動政府信息的公開、透明和社會公正？又何以給我們帶來無限的商機，既便利又危及我們每個人的生活？《大數據》給了我們一個很好的答案。在拿到徐子沛《大數據》時，與其說這是個新概念，還不如說就是一個現實。信息技術的迅速發展和普遍應用，存儲能力的膨脹，網絡傳輸的便捷，必然產生巨大的數據量。即使是一個公司，經過多年的積累，產生的數據也是驚人的。每天繁多的數據，這就是要求企業要很好地存儲數據，利用數據通過數據，使得數據說話，提升企業的業績和知名度。

對于一個企業來說，比較實際的倒是關注一下企業微觀大數據，如何充分利用現有的、能夠得到的和自己創造的數據，采用《大數據》里提及的新技術、新方法、新理念，篩選、組織、關聯、分析，精細化管理和挖掘數據，探索規律性的東西，指導企業活動。盡可能多的獲取數據，首先是要有心，對于公司員工來說，隨時隨地注意收集客戶數據、需求數據、產品數據、市場數據、資源數據等，經過整理，把它變成公司的數據資產；然后是要有據，信息與數據最大的不同，就是數據是能夠度量或者確定的信息，不能“毛估估”，收集數據要精細化，要準確；其次要有序，數據需要存儲，更加需要整理，單個數據沒有很大意義，靜止的數據也沒有很大意義，有價值的數據是流動的、與其他數據交互作用的。一個大雜燴的數據庫，在需要時讓人找不到北，沒有任何意義。再次，需要技術支持，大量的數據如何檢索，如何關聯，單靠人腦是不行的，需要建立基于特定理論的數據處理系統來分析管理。對于一個企業，最理想的是建立一個類似人類神經系統的數據管理系統，采用各種信息終端采集內部和外部信息，通過分析、歸納、篩選，形成管理數據，某些數據可以成為系統的“本能”，一旦觸發能夠自動做出反應；某些數據可以成為組合信息提交大腦綜合分析，作出決策和反應。數據應該為人服務，這是一條基本原則。在大數據時代始終發揮人的主觀能動性，采用先進的理念和技術駕馭數據，讓人們生活更方便，工作效率更高，勞動強度降低，為社會創造更多的物質財富和精神財富。

在中國，統計部門提供的數據，是各級政府部門和廣大人民群眾了解國家社會經濟發展和人民生活狀況主要渠道。只有真實可靠統計數據，才能使政府決策有的放矢，人民了解國家經濟與人民生活的真實狀況。如果統計數據虛假不實，就會誤導政府和人民，讓政府失信于人民。因此，我們一定把握好數據的生命線—質量關，確保給國家和人民提供準確、真實、可靠、無誤的數據。

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二、如何高效有序地收集數據？

收集數據的目的是為分析利用數據。通過數據分析挖掘數據背后隱含的經濟規律及有利于提高效率、改進工作的因素，提高政府管理、決策和人民生活水平，實現“用數據改進管理”。因此，作為統計人，不僅要做好數據收集的及時有效和真實正確，更重要的是要善于分析利用數據，寫好專業分析報告，發現問題、支撐決策、評估績效的目的。

此外我們還可以看到不少政府機構或者其他一些組織也在開始大數據解決他們遇到的一些問題。在本書的最后一章，作者告訴了我們大數據可能帶來的壞處。如：通過大數據可能我們的個人各種信息、隱私會很容易地被大數據的擁有者找到，這些信息，可能被政府用來監管我們等；通過大數據可以預測可能發生的事，或者預測我們人個人本書即將做的行為，書中有個例子：警察通過大數據分析得出一個人即將可能犯罪，并把它逮捕了，但事實上這個人現在并沒有犯罪。也許這就限制、約束了我們個人的自由。

看完這本書，顛覆了自己之前的一些想法：以前我們認為錯誤的數據是沒有用，我們需要保證統計的數據的準確性，但是在大數據中，錯誤的數據也是有用的，它和其他所有相對正確的數據一起構成了整體，也就算不了什么了。我們同樣可以從這些數據中得出比較正確的預測和分析。google利用人們搜索的關鍵字來預測和判斷某個地區是否發生流感，google通過分析這個地區的人們搜索和流感有關的詞的數量等來分析得出。google從互聯網抓取數以億記的各種語言、各種翻譯水平的翻譯結果，使用其翻譯出來的準確率比那些微軟使用正確的詞庫翻譯出來的句子準備率更高。我自己的感想是，其實大數據無處不在，只要我們細心，我們就可以挖掘出身邊的那些大數據，并做一些有意義的是，就像書中說的那樣，我們不需要強求每條數據都那么真實準確，但是從大量的數據中我們就可以得出相對準備的結果。未來成功的公司必定是是那些擁有大量數據、并使用那些數據為大眾提供服務的公司。

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《決策大數據》這本書作為2018年的開篇閱讀，初略的看下來，基本上好像跟作者沒什么關系，作者的敘述在這本書中所占的篇幅比照不是很大，此書最好取名為《眾說大數據》比較恰當，將近半本是別人在討論大數據的問題，只有后面的章節寫的是自己的大數據經驗，相對來說真的是寥寥無幾。

我覺得作為本書的開篇數據十戒，基本上可以涵蓋這本書的總體思想。

其實生活中對于大數據的運用，我們能夠感受到的還是非常普遍的，隨便一刷網頁，就能夠精準的推送你前兩天搜搜的產品，淘寶一刷就是各種你需要的東西，現在的新聞也是如此，總是彈出一些符合你口味的新聞事件出來，這些都是個人在網上留下的數據，經過后臺分析給你推送的，不從使用者角度而言，從公司角度而言，收集建立一個有效的數據庫是非常重要的，當然數據不僅僅是收集這么簡單，更需要不斷的提煉，分類，分析，通過這些死的數據來再現出當時的情形，再有效的進行營銷。

數據的不同組合就會呈現出不同的效果，數據的價值在于如何的運用，這種運用體現在各個數據的關聯，在關聯中尋找癥結點，尋找數據的使用方法，當然數據最關鍵的一步是在運用，是否能夠恰當的達到自己的目的，而在達到自己的目的過程中，更需要著眼于未來，著眼于這些數據所能提供的長遠規劃，所呈現出來的精準預測。

阿里巴巴作為一個大數據公司而出名，從現實中也能夠感受到，譬如信用積分，個人貸款等等，這些應該都是通過數據的積累來精準預測一個人的財務價值，作者作為阿里巴巴的副總裁，在文章中也提到了公司對于數據的內外三把斧，分別是外-"混通曬"，混就是要了解各個數據所代表的真是含義，所連接低層原理，真正的切合實，而“通”就是將精準預測與這些數據之間的`打通，建立連接點，并成一個系統，“曬”就是能夠在建立的系統中尋找癥結點，然后進行優化，這個過程類似于qc思想中的優化思想；外三把斧便是“存管用”，這個不言而喻便是一個數據的流轉過程。

這些大數據看過去與大公司有連接，對于個人而言沒什么價值，閱讀就是能夠在其中找到個人的運用價值。運用是閱讀的最有效的輸出工具，在書《如何高效的學習中》，scott楊就提出來運用的價值，通過運用能夠快速的掌握知識。對于本書而言在個人的運用就是文章末尾講的個人數據庫的建立，接觸到個人數據庫還是這兩個人月接觸的，通過學習《知識管理訓練營》中提到的，通過建立個人數據庫，建立個人的google，以前總是覺得市面上的數據這么多，何必自己儲存，以前用大象筆記也只是為了方便個人管理，基本上沒有什么個人數據的管理概念，但是通過這些的閱讀，意識到建立個人數據庫的重要性，市面上的數據只是數據，既不是你有選擇的收集，也不是個人消化過的數據，等你要用到只有真的只能求助無門，腦袋好不容易閃過的靈光，因為找不到出處，在這個過程中就把精力消耗殆盡，個人最有深有體會的就是寫作，為了引用一句話，抓耳撓腮半天都找不到，這是非常令人奔潰的，所以建立個人數據庫是非常必要的，而且這種個人數據庫的收集不僅僅是收集，更需要消化吸收，然后在某一時刻能夠想運用就運用，在閱讀方面的是數據收集就是閱讀一本書后能夠將原版書電子版收集起來，形成思維導圖，有個人閱讀筆記，然后再去讀下一本書，而不是像以前的閱讀一樣，渾淪吞棗，今天讀完覺得意氣風發，過兩天就不知所云，建立一個個人閱讀數據是非常必要的。當然個人數據庫的建立不僅僅是文字，更是涉及到所有的圖片，旅行等。

本書總體而言比較寬泛，講的也比較粗略，作者所占的篇幅不大，適合數據從業者看，應該而言是一本抽離數據的原理將數據的思想，最后上升到個人的哲學思想層面，譬如作者信佛，助學等等，隨手閱讀，當做涉獵還是可以的。

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1. 概述

大數據在當今社會已經得到廣泛的應用，它不僅可以幫助我們更好地理解世界，還可以有效地解決一些問題。而大數據核查則是一個非常重要的應用領域，它可以幫助我們發現一些違法犯罪行為和不良行為，保護社會的穩定和安全。本文將詳細介紹我們對大數據核查的工作情況以及所取得的成果。

2. 工作情況

在過去一年中，我們共進行了數十次大數據核查，對犯罪行為、輿情等進行了評估和分析。我們收集了大量的數據，并建立了相應的系統和模型，可以有效地處理和分析這些數據。我們的工作具體表現在以下幾個方面：

2.1 數據收集和整理

我們利用現有的技術和工具，通過開發抓取程序和自動化采集，收集了大量的數據。我們從互聯網上的各個論壇、社交媒體、微博等渠道搜集到了大量的資料，并對其進行了整理。我們還搜集了許多其他有關的資料，如公安局、稅務局、工商局的信息。

2.2 數據分析和挖掘

我們使用了各種統計和數據挖掘的方法，對我們搜集到的數據進行了處理和分析，并建立了相應的模型。通過深度學習、卷積神經網絡、支持向量機等復雜的算法，我們可以精確地分析數據，預測事件的規律和發展趨勢。我們還使用了關聯規則挖掘技術，找到了一些有價值的規律和趨勢。

2.3 案例分析和報告提交

我們成功地處理了一些核查案例，并通過制作專業的報告來向上級機關匯報。我們的報告系統化和精準，收到了上級機關的高度評價，證明了我們的工作具有一定的實際價值。

3. 成果展示

我們的工作旨在通過大數據核查，幫助政府部門更有效地發現一些犯罪行為和不良行為，保護社會的穩定和安全。在我們的工作中，取得了以下幾個成果：

3.1 發現了一起網絡詐騙案件

通過對一些網站的截取和分析，我們發現了一起大規模的網絡詐騙行為。我們向相關部門報告了此事，并及時控制這些犯罪分子。這起案件的成功偵破，得益于我們對大數據的收集和分析能力。

3.2 幫助政府部門更好地分析輿情

我們對互聯網上的輿情進行了分析，得到了許多有價值的信息，為政府部門提供了支持和建議。我們提供的報告被廣泛的關注和應用，政府部門在制定政策和決策時要聚焦于這些重要信息。

3.3 提高全社會的安全性

我們的工作可以幫助政府部門更好地發現一些潛在的犯罪嫌疑人，及時排除安全隱患，保證了全社會的安全性。在我們的工作中，對犯罪和不良行為的預防和處理，發揮了很大的積極作用。

4. 總結

大數據核查是一個非常重要的工作，可以幫助我們更好地發現一些違法犯罪行為和不良行為，保護社會的穩定與安全。我們的團隊在這一工作中取得了許多的成果，發現了一些犯罪行為，提高了政府部門的治理能力，增加了全社會的安全性。希望在未來的工作中，我們可以做得更好，為社會的發展和人民的獲得更多的福祉做出應有的貢獻。

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