人工智能与大数据论文(汇总15篇)

时间:2024-02-12 22:41:13 作者:字海

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大数据时代教学建设论文

20xx年5月世界著名咨询机构麦肯锡公司发布了《大数据:下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》的研究报告,宣告“大数据”时代已经到来。大数据时代的到来对人力资源管理带来了新的变化和机会。通过运用大数据思维方式,利用移动互联网+的新技术、新方法能够进一步完善人力资源管理信息系统,使人力资源管理更加专业化、科学化,为人力资源管理信息化建设迈入4.0创造了条件。

二、人力资源管理信息化历程。

人力资源管理信息化,主要是指企业基于互联网,依托先进的人力资源管理理论,以软件系统为平台,通过信息技术对人力资源进行优化配置的动态过程。人力资源信息化是信息时代人力资源发展的必然趋势,是企业及时满足业务需求,实现企业高效的人力资源管理,增强企业核心竞争力的必然手段。笔者认为人力资源管理信息化随着信息技术的发展经历了1.0、2.0,3.0并在向4.0进发的历程。

人力资源管理信息化1.0阶段指的是上世纪80年代初,随着计算机在管理领域的普遍应用,国外一些先进的应用软件企业开始将关注点聚焦于人力资源管理领域。首先利用应用软件进行的是人力资源管理中最复杂最繁重的薪资管理,这大大降低了该项工作的繁冗程度并且提高了效率。由于当时计算机网络不是很普及,人力资源管理系统基本是孤立地、单一的软件。

随着数据技术、网络技术的发展,人力资源管理系统迈入2.0时代。人力资源管理信息化已经开始触及人力资源管理的各个方面。但是受限于数据计算能力和应用处理能力,对于大型集团的人力资源管理系统一般是按分支机构分别购置服务器部署运行,各分支机构定期汇总数据上报总部。人力资源管理系统2.0时代基本已经实现人力资源管理基础信息的电子化,使hr人员从繁重的基础信息处理工作解脱出来,有更多的时间去考虑组织及员工的发展需求。但是在2.0阶段,人力资源管理系统对于数据的分析和应用还停留在简单的报表阶段,还未形成对人力资源数据的预警、预测、数据挖掘和分析。

进入21世纪后,随着计算机和互联网技术的发展,人力资源管理系统采用数据大集中以及基于互联网访问的技术,从单一的人力资源部门的电子化软件扩展到涉及公司各个层面的关键信息系统。通过面向全员的信息化工具,人力资源管理系统3.0阶段一方面可以通过系统全面落实人力资源管理规划,另一方面通过延伸人力资源管理范围,提高各级人员参与人力资源管理的程度,有效地改善了人力资源部门的服务范围和服务质量。人力资源管理系统3.0阶段由于采用数据大集中技术,对数据的挖掘分析以及多维度的预警、预测已经成为可能。人力资源管理的数据优势已经在企业经营分析、管理决策中逐渐发挥出来。企业人力资源管理部门以及各级管理者已经开始利用人力资源数据提升经营决策的科学性。

随着大数据时代和移动互联网时代的到来,将大数据的概念和技术引入人力资源管理将进一步提升人力资源管理信息化水平,人力资源管理信息化将步入4.0时代。

大数据这一概念,首先要从“大”入手,“大”是指数据规模,大数据一般指在10tb(1tb=1024gb)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4v来总结,即体量大(volume),数据从tb级别跃升到pb级别,庞大且连续的数据流使得数据更具完整性;多样性(variety),数据类型繁多,数据来源及承载方式多样化;速度快(velocity),数据可以高速地存储,借助于云计算,即使在数据量非常庞大的情况下,也能做到实时处理;价值的稀疏性(value),信息海量但价值密度低,犹如大海捞针却弥足珍贵。

进入大数据时代,对人力资源管理及其信息化建设将带来巨大的机遇和挑战,人力资源信息化在4.0阶段将呈现出以下特点:

1.人力资源管理系统数据的多样化及社交化。

在大数据时代,忠实地采集、记录人类活动的一切数据是基础。人力资源管理系统数据在大数据时代将不再局限于人力信息档案或者“人事部门”的数据。企业的经营数据、利润数据等业务数据也将纳入人力资源管理数据范畴。同时员工的社交数据、地点数据、工作数据等碎片数据也将被系统采集和分析。人力资源管理系统的数据模型和数据存储方式将被重新定义以满足数据存储、处理和分析所必需的高速和敏捷。

2.人力资源管理系统“移动化”与安全性。

为了能够随时随地获取“与人相关”的数据,大数据的收集渠道将不再仅仅局限企业内部的信息系统,人力资源管理系统必须具有随时随地获取数据的能力。人力资源管理系统数据获取将更多地依靠移动端甚至是传感器等新技术的使用,人力资源信息化需要打造一条有效连接hr所服务的管理者和员工的信息高速公路。由于“人的数据”高度连接和聚合,数据的安全性和隐私保护将成为一个重要课题。有效地解决数据的公开和隐私的问题将是人力资源信息化建设者必须面对和解决的一个重要挑战。

3.人力资源管理系统工具的多样化。

在拥有和采集了大量人力资源日常数据后,对数据的分析、整理、整合的能力将至关重要。传统的、单一的人力资源管理系统将无法胜任如此庞大的.数据处理任务。通过采购第三方的数据处理、分析工具将有利于提升人力资源管理系统的数据分析能力,有利于企业通过数据驱动人力资源管理创新。

同时,在人力资源管理人才招聘、人才测评、薪酬管理、人才绩效等垂直应用方面,由于大数据分析强调预测性以及前瞻性管理,人力资源管理应用将更具有专业性,市场上将出现多种专业性的应用工具。在人力资源信息化建设上,企业可以根据自身需要自主、灵活地选择专业化的工具,满足企业个性化需求。

4.人力资源管理系统“云服务化”

随着大数据和互联网技术的不断融合,基于云计算、云平台的人力资源服务平台将不断涌现。数据按需计算,企业按需付费的模式将不断成熟。对于传统企业来说,人力资源信息化将有了更快捷、便利的选择。企业信息化部门在实施人力资源信息化时将不再需要购置大量设备、采购产品软件后进行个性化实施,而只需按照企业需要购买相应的云服务即可。同时,由于在大数据应用的复杂性,不具有很强技术实力的企业可以借助云计算能力充分挖掘数据的价值,突破企业计算能力的壁垒,实现人力资源大数据应用。

大数据时代,企业的竞争将是数据应用能力的竞争。人力资源信息化建设的从业者利用大数据技术建设更加专业化、智能化的信息系统,为人力资源管理服务提供更加客观、科学的数据服务将给企业创造出巨大的价值。人力资源信息化建设也会因为大数据技术的应用迈入一个崭新的时代。

参考文献。

[1]周光华.基于“大数据”价值对人力资源管理的思考。

[2]唱新.大数据在人力资源管理体系的应用。

[3]李柯.大数据时代人力资源管理的机遇、挑战与转型升级。

统计学与大数据论文

探究式教学法是教师在教学过程中以问题为教学研究对象,组织教学内容,使学生通过对问题的了解、资料查询、阅读、思考、研究、探讨、交流和听讲,学会获取知识和应用知识,收集和辨析有效数据,系统地分析问题,获得解决问题的答案,并进行交流、评价的一种教学方法。其核心内容是通过问题的设定进而激发学生的学习热情,变被动为主动,把学生真正当成教学主体,培养学生养成创新思维模式。在摸索和探究中不断前行,从而系统地掌握课程知识内容并形成完整知识体系。

统计学原理课属于经济与管理类专业的一门必修基础课程。对构建学生基本知识体系,逐步形成分析和解决问题的方法体系尤为重要。然而该课程内容较多,包括了统计工作过程、综合指标体系、动态数列分析、指数分析、抽样调查推断、统计预测等多项内容。每一项内容均由完整的理论知识和独特的方法构成。知识点较多且晦涩难懂,学生不易理解掌握。尤其在以往的传统教学模式下,老师卖力地讲,拼命地试图将理论知识与生产生活实践相结合,却始终无法有效激发学生的学习热情。最终是“教师讲得累、学生打瞌睡”。鉴于此,我们结合经济与管理专业的非统计类专业特点,在我校四个经济与管理类专业的统计学原理教学中逐步引入“探究式教学”方法,把教学的主体定位到学生,充分挖掘学生的主观能动潜力,拓展学生的创新思维模式,增加学生实际动手能力。把教学课堂变成探究讨论场所,让传统的教学活动重新激起一个又一个的思维涟漪,收到了较好的教学效果。

一探究式教学法在统计学原理课程中的实施环节。

1问题选取。

要依据教学大纲的定位,同时又要结合非统计专业的现有实际,结合我校应用型本科的基本定位,选择难易适中且和工作实践紧密结合的内容。做到由易到难,逐渐加大难度,稳步推进,慢慢形成学生的探究思维定式。

在实施探究式教学的初期阶段,应选取单一的并能够在较短时间内完成的问题。最好是能够当堂形成结论且给学生较深的印象。随着探究问题的不断深入,结合教学大纲,问题的.选取进一步深化,逐步设置有一定探究压力但系统性不强并限定探究学习难度的问题。此时可以按照不同的抽样标准实施抽样,让各抽样小组分别观察其组内的方差水平。在此基础上一旦实施整群抽样,则误差水平可能的变动趋向。也可以就静态指标和动态指标的特点提出问题,让学生分别去对应会计课程的存量指标和流量指标,以学科之间的交叉和连贯激发学生的探究热情。等到学生逐步适应探究式学习这一新的学习模式后,教师就可以布置系统的、需要学生分组分任务在较长时间内才能完成的任务。

2布置问题。

将选取的问题布置给各个小组。小组根据问题的大小与多寡,通常5~6人为一个小组。对于较单一的问题,可以多分几个组,各组的问题不强调其唯一性,可以重复,以便于比较不同小组的完成质量。对于较为复杂的问题,可根据问题的数量和工作任务情况,先确定各组组长(初期组长可由教师根据学生的综合能力统一指定,但随着探究活动的逐步开展,组长应鼓励个人报名或学生推荐),然后由学生根据自己的知识侧重和个人喜好选择小组成员。每一个小组承担不同的探究任务。但无论问题难易程度如何,都必须确保每一个学生分担不同的探究任务,不允许有学生轮空,也禁止探究能力较强的学生大包大揽(但不排除必要的协作)。

3迅速完成组内分工。

各组领取任务后,在较短时间内由组长在本组内根据个人的特长确定组内分工(3~5分钟即可)。制定抽样方案、实施抽样、搜集整理数据、查阅资料、分析推断、撰写报告等。对于具有共性并较为重要的知识点,应要求每一个学生都独自完成,不因分工而隔断知识体系。

4收集分工情况,据此串讲知识点,引导学生的工作方向。

教师可收集各组分工情况的书面结果,根据分工结果分别讲授各方面、各环节涉及的知识内容。讲解应详略得当,有针对性,可以打破书本固有的知识点顺序。告诉学生在各自的工作中可能涉猎的知识内容,资料查找的方向以及分析解决问题要用到的方法。说到统计指数,涉及同度量因素,就涉及了物量指标和价值指标问题,涉及派氏、拉氏指数的选取,常用的cpi确定方法同样会牵扯到基期的选择、权数的确定。因而鼓励学生去查找相应的文献资料,并进一步思索可能出现的新问题。拉氏、派氏指数分别代表了哪一种思维定势和探究趋向?指数体系的确立基于什么考量和出发点?指数体系的确立和因素分析的实际意义在哪里?等等。这种串讲,既为学生指明了工作的方向,帮助学生打开思路,同时又告知了基本的分析方法。

5文献检索,初步探究。

学生根据教师的点拨,依据各自工作任务,分头查阅相关文献资料。指导学生利用图书馆、互联网查阅相关的统计公报、统计年鉴、报纸杂志和相关学科的理论知识。并在此基础上对所持问题进行初步探究。资料文献的查阅也是一个循序渐进的过程。学生很可能在探究初期只是查阅了和问题直接相关的表象资料,而忽略了深层探究所需数据的收集,结果出现“头疼医头、脚疼医脚”的局面。

6集中讨论,相互激励,深入探究。

各小组成员在收集相关资料并形成初步意见后,可及时组织大家集中讨论。每个人均可阐述自己观点,对所选用数据资料的可信度,使用方法是否得当等,听取他人意见。讨论过程中可有效实施相互的智力激励,迸发出灵感火花,为进一步发现深层次问题,探究和解决深层问题打下良好基础。

7课堂交流、汇报。

学生在组内讨论探究的基础上,各自完成分工任务。形成统一意见后,应将成果制作成ppt文档。在规定时间内由教师组织集中进行课堂交流、汇报。由各组主讲人通过ppt演示本组工作过程和工作成果,允许组内其他成员加以补充完善。

8教师讲评。

根据各组汇报结果,教师要进行及时讲评。既要对学生的分析运用能力给予充分肯定,又要对其在方法、思路上存在的问题给予指正。指导学生及时转换思路,回归正确的探究方向。探究式教学虽能够有效激发学生的探究热情,但由于学生认识问题和所学知识的局限性,极易形成学生“钻进去、出不来”。问题的叠加效应可能会打击学生探究热情,或导致“不可知论”。教师的及时讲评和肯定,是进一步引导学生回归探究学习正途的指南针。

二探究式教学法在应用中应注意的几个问题。

探究式教学可以很好地调动学生的学习积极性,最大程度激发学生的探究创新活力,提升教学质量和强化教学效果。但是在实际应用时必须注意以下几个问题。

探究式教学从表面看是把探究学习的主体转化为学生,但实质上绳子的另一端是教师。教师的备课、引导、启发在整个教学环节中起着至关重要的作用。教师的备课任务不仅不能削弱,而且更应该得到加强。从问题的选取设定到最后的验收讲评,教学的主线仍然紧握在教师手中。哪些问题可以选来作为探究目标,什么样的问题可以实施分组讨论、协作完成,都需要教师精心设计。这就需要教师具备完备的知识体系和对教学方法的综合把控能力。需要教师不断充电并择机走向生产实践一线,了解学科发展动态,始终站在学术发展前沿。

2探究式教学需要教师的及时引导和启发。

在实施这种教学方法的初期,由于学生对新的教学模式一时难以适应,会因各小组组织不力,学生无从下手,不了解整个教学活动的核心内容,而产生畏惧情绪。因而教师要及时地加以引导,为学生指明工作的方向并及时答疑解惑。教师可以利用常规教学课堂平台,也可以利用互联网的相应沟通平台或手机飞信、微信等方式,收集学生意见和问题并及时给予指导,将学生引导到独立探究、合作探究的学习环境中,逐步形成探究式学习的良好氛围。

3探究式教学仍需要传统的课堂讲授模式加以配合。

对于学科的基础知识、基本概念我们很难将之归为探究式问题。加之学生在接收一门新的课程知识时往往出现短暂的不适应。因而教师仍要利用讲堂这一平台向学生讲解基础知识。教师在讲授这些内容的时候应着力使用启发式教学方法,多列举实例,多提出问题,逐步培养学生思考问题的能力,并产生探究问题的冲动和欲望。进而实现从传统教学模式向探究式教学的自然过渡。

4探究式教学课后占用时间较多,容易加大学生的学习负担。

教师要合理安排探究式教学内容。挑选有针对性和实际意义的内容作为选题,并适度调整教材体系中的相关章节。做到教学有重点、探究有实效。把一些容易理解和掌握的知识交给学生自我消化,或由教师使用传统方式串讲带过,把核心知识且具有探究的条件和意义的章节认真组织学生探究学习。避免全面开花、拘于形式,结果造成学生到最后劳神费力、难有所获。

统计学原理课程内容较多,结构复杂且难懂。但却是经济与管理类专业学生必修的一门方法论学科,在整个学科知识体系中占有重要位置。传统的课堂讲授模式无法激发学生的学习热情,很难收到良好的教学效果。实施探究式教学法,可以充分调动学生主观能动性,培养学生学习探究的良好习惯,为今后的实际工作和终身学习奠定基础。教师要先弄清楚探究式教学的真正意义,对探究式教学的实施环节、问题的选取、节奏的把控、效果的评定有着全面而深刻的认识。欲使探究式教学能够实现预期教学目的而非只是“标新立异”,则需要教师不断充实完善自我,做到高屋建瓴、游刃有余。

大数据时代教学建设论文

大数据时代的来临,使企业进入战略绩效管理信息化时代加快了脚步,然而,企业cio在面对繁杂、庞大的数据信息时,如何做到价值最大化的被企业利用,为企业战略绩效管理系统服务,需要一套庞大、严谨的战略管理体系支撑,在以企业战略管理体系的框架支撑下,数据才能使管理系统如虎添翼,引领企业飞速发展。

研究esp系统发现,建立大数据时代下的战略绩效管理信息化系统,先要明确发展战略目标,在此基础上,为数据信息的价值实现构建管理体系框架,数据信息能否被有效利用取决于战略管理系统的体系设计。

大量的数据信息在全面、有序的企业战略管理框架中被归类、识别,并通过战略管理系统中的分析工具被分析、重置,再通过辅助保障系统将分析后的数据信息按流程、组织,系统的输送给终端。形成一整套企业战略管理信息化系统,以便于员工高效和正确的运用数据,真正实现数据可用性。

从管理信息化落地执行的角度看,esp的贡献在于能够帮助企业管理信息化高效的实现,全面落地、彻底执行并可视化监控和有效的评估,否则企业再好的战略、全面的管理体系落不了地、也不能产生很好的效果,更谈不上发展。

大数据毕业论文:大数据时代

伴随着科技进步,互联网及移动互联网的快速发展,云计算大数据时代的到来,人们的生活正在被数字化,被记录,被跟踪,被传播,大量数据产生的背后隐藏着巨大的经济和政治利益。大数据犹如一把双刃剑,它给予我们社会及个人的利益是不可估量的,但同时其带来个人信息安全及隐私保护方面的问题也正成为社会关注的热点。今年两会期间,维护网络安全被首次写入政府。

工作报告。

全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆也在会议上呼吁“政府对个人信息安全立法,加强监管,并在整个社会中树立起诚信文化”大数据时代下维护个人安全成为重中之重。

(一)数据采集过程中对隐私的侵犯。

大数据这一概念是伴随着互联网技术发展而产生的,其数据采集手段主要是通过计算机网络。用户在上网过程中的每一次点击,录入行为都会在云端服务器上留下相应的记录,特别是在现今移动互联网智能手机大发展的背景下,我们每时每刻都与网络连通,同时我们也每时每刻都在被网络所记录,这些记录被储存就形成了庞大的数据库。从整个过程中我们不难发现,大数据的采集并没有经过用户许可而是私自的行为。很多用户并不希望自己行为所产生的数据被互联网运营服务商采集,但又无法阻止。因此,这种不经用户同意私自采集用户数据的行为本身就是对个人隐私的侵犯。

(二)数据存储过程中对隐私的侵犯。

互联网运营服务商往往把他们所采集的数据放到云端服务器上,并运用大量的信息技术对这些数据进行保护。但同时由于基础设施的脆弱和加密措施的失效会产生新的风险。大规模的数据存储需要严格的访问控制和身份认证的管理,但云端服务器与互联网相连使得这种管理的难度加大,账户劫持、攻击、身份伪造、认证失效、密匙丢失等都可能威胁用户数据安全。近些年来,受到大数据经济利益的驱使,众多网络黑客对准了互联网运营服务商,使得用户数据泄露事件时有发生,大量的数据被黑客通过技术手段窃取,给用户带来巨大损失,并且极大地威胁到了个人信息安全。

(三)数据使用过程中对隐私的侵犯。

互联网运营服务商采集用户行为数据的目的是为了其自身利益,因此基于对这些数据分析使用在一定程度上也会侵犯用户的权益。近些年来,由于网购在我国的迅速崛起,用户通过网络购物成为新时尚也成为了众多人的选择。但同时由于网络购物涉及到的很多用户隐私信息,比如真实姓名、身份证号、收货地址、联系电话,甚至用户购物的清单本身都被存储在电商云服务器中,因此电商成为大数据的最大储存者同时也是最大的受益者。电商通过对用户过往的消费记录以及有相似消费记录用户的交叉分析能够相对准确预测你的兴趣爱好,或者你下次准备购买的物品,从而把这些物品的广告推送到用户面前促成用户的购买,难怪有网友戏称“现在最了解你的不是你自己,而是电商”。当然我们不能否认大数据的使用为生活所带来的益处,但同时也不得不承认在电商面前普通用户已经没有隐私。当用户希望保护自己的隐私,行使自己的隐私权时会发现这已经相当困难。

(四)数据销毁过程中对隐私的侵犯。

由于数字化信息低成本易复制的特点,导致大数据一旦产生很难通过单纯的删除操作彻底销毁,它对用户隐私的侵犯将是一个长期的过程。大数据之父维克托・迈尔-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)认为“数字技术已经让社会丧失了遗忘的能力,取而代之的则是完美的记忆”[1]。当用户的行为被数字化并被存储,即便互联网运营服务商承诺在某个特定的时段之后会对这些数据进行销毁,但实际是这种销毁是不彻底的,而且为满足协助执法等要求,各国法律通常会规定大数据保存的期限,并强制要求互联网运营服务商提供其所需要的数据,公权力与隐私权的冲突也威胁到个人信息的安全。

(一)将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规范范畴。

大数据时代个人信息是构成现代商业服务以及网络社会管理的基础,对任何国家而言由众多个人信息组成的大数据都是研究社会,了解民情的重要战略资源。近年来大数据运用已经不再局限于商业领域而逐步扩展到政治生活等方方面面。国家也越来越重视通过对大数据的分析运用从而了解这个社会的变化以及人民的想法,甚至从中能够发现很多社会发展过程中的问题和现象,这比过去仅仅依靠国家统计部门的数据来的更真实全面,成本也相对较小,比如淘宝公布的收货地址变更数据在一定程度上揭示了我国人口的迁移,这些信息对于我国的发展都是至关重要的。

因此将个人信息保护纳入国家战略资源的保护和规划范畴具有重要的意义。2017年政府工作报告首次提出了“维护网络安全”这一表述意味着网络安全已上升国家战略。这是我国在大数据时代下对个人信息保护的重要事件,也具有里程碑的意义。

(二)加强个人信息安全的立法工作。

大数据时代对个人信息安全保护仅仅依靠技术是远远不够的,关键在于建立维护个人信息安全的法律法规和基本原则。这方面立法的缺失目前在我国是非常严重,需要积极推动关于个人信息安全的法律法规的建立,加大打击侵犯个人信息安全的行为。2017年两会期间全国政协委员、联想集团董事长兼ceo杨元庆呼吁政府加强对个人信息安全的立法和监督,引起了社会各界广泛关注和重视,这充分说明这个问题已经成为一个重要的社会问题。我本人对个人信息安全立法工作有以下几点建议:第一,必须在立法上明确个人信息安全的法律地位。个人信息安全与隐私权“考虑到法律在一般隐私权上的缺乏,要对网络隐私权加以规范就有必要先完善一般隐私权的规定,因此首先应通过宪法明确规定公民享有隐私权。[2]”第二,必须从法律上明确采集数据的权利依据。由于在数据采集过程中经常发生对个人信息的侵害,因此无论是政府还是互联网运营服务商都必须遵循一定的原则和依据。政府采集数据的行为应该符合宪法的要求,而互联网运营服务商采集数据必须要经过当事人同意。第三,制定关于个人信息安全的专门法律。2017年国务院信息办就委托中国社科院法学所个人数据保护法研究课题组承担《个人数据保护法》比较研究课题及草拟一份专家建议稿。2017年,最终形成了近8万字的《中华人民共和国个人信息保护法(专家建议稿)及立法研究报告》。但到目前为止我国的个人信息保护法仍没有立法,因此加快这个立法过程是当务之急。

大数据与信息管理论文

随着时代的快速发展,招标代理企业的信息化进程是未来社会需求的必然产物,所以,企业只有不断提升信息化建设的速度、提高自动化运营的效率,才能与时代的发展保持一致,以免被社会所摒弃。在招标代理企业的信息化管理过程中,还必须引进先进的管理观念、高质量的人力资源以及科学的管理模式等。

信息化;招标代理;企业管理。

第一,重视程度不够。由于高校对档案管理重视程度不够,在档案管理工作中,沿用传统的工作模式,对档案进行人工检索、整理、立卷和归档。即使大部分高校引进了先进的计算机设备,但是仍然只是发挥基本的输入、输出功能。由于缺乏现代化的管理系统,使得高校的档案管理工作繁琐,效率低下,限制了档案管理的价值。教师及学生的档案采集不全,档案卷内目录填写不完整,档案序号、文件编号、责任者、卷内文件的起始时间等信息有遗漏,档案文件保密级别不限定。第二,从事档案管理的人员素质不够。部分高校没有严格按照规定,完成档案管理工作,甚至缺乏专门的档案管理,只是简单的将档案堆在墙角里,使得档案丢失,这给档案查找工作带来非常大的困难。而且从事档案管理的人员,大部分是为了解决高校代课老师或教授配偶的工作,临时安排的,他们大部分人员缺乏计算机操作技能,不能利用计算机技术对档案信息进行开发和研究,并且缺乏工作积极性。第三,档案管理平台不健全。近些年来,高校电子文档、表格、音频、视频等各种数据信息,种类繁杂,这些庞大的数据信息难以有效的管理及存储。高校档案数据资源不断扩张,若不引入虚拟云存储技术,就有可能引发资源存储容量不够,导致数据库膨胀危险。

大数据的意义不是数据信息庞大,而是对数据信息进行高质量的处理。面对大数据时代的到来,高校如何在招生、教学、管理、就业方面进行大数据整合和管理,为高校的发展提供技术支持,是学校发展的重点工作。目前,很多学校已经建立了信息门户、统一用户管理与身份认证、综合信息服务门户,已经在信息管理中取得了进步,但是目前高校档案管理仍存在很多挑战。第一,组织维度。高校内各个部门应该优势互补,实现不同类型的大数据资源的优质整合。例如在高校内各部门建立数据管理机构、将数据整合和管理常态化,该机构由各个部门分管领导直接负责,协调部门内部事务,并将数据整合工作纳入年终评价体系,保障数据整合工作的效果。为加强高校档案管理,建议高校成立活动领导小组和工作小组。如下:其一,领导小组。组长;副组长;成员;职责;其二,工作小组。组长;副组长;成员;职责:统筹安排档案管理,研究制定管理措施;负责对档案信息进行协调、监督、考核。工作小组办公室设在公司后勤,负责日常工作联系及相关组织工作。第二,数据维度。高校档案来源丰富,包括教师和学生的人事档案、学籍档案、医疗保健档案、试题库、学校的基建档案、学校的资产档案、财务原始报销凭证、公文、电子邮件等。在档案大数据应用时,要将档案资源进行数据模型的转换,将二维的信息转换为多维的模型。第三,技术维度。在高校大数据时代,信息应用服务引领高校档案由常规分析向广度、深度分析转变。师生用户可以共享档案信息,并从海量档案信息中,挖掘出自己可用的信息,并从这些信息资源中进行价值判断和趋势分析,找出用户和档案之间的逻辑关系。4g移动通信终端、云技术与云存储服务、校园app等媒介渠道的引入,可以解决档案资源存储的问题。

第一,增强服务意识,提高服务水平,争取领导重视。大数据时代的来临,档案管理工作会面临许多新情况、新特点、新问题。实现现代化的管理,需要提高领导干部的档案意识,配备先进的设备,实现档案管理的现代化,网络化。第二,加强档案管理教育培训,提高管理人员的综合素质。大数据的管理不在是传统的简单数据和信息的归集,在信息化管理工作中,提高管理人员的素质是有必要的。加强人才培养,实现竞争上岗,培训上岗,加强业务宣贯,为档案管理创造一个新台阶。第三,提高档案管理信息化利用水平。引进现代化档案管理设备,用于快速档案查阅、检索、分析,提高工作效率,实现档案管理的现代化办公。一是加大资金投入,不断完善档案信息数据库,不断摸索档案应用软件和实际工作的结合,建立可行的档案信息系统,提高档案数据的实用性,使得档案查阅更快捷、更方便、更可靠。二是建立规范的制度保障体系,提高信息化管理的技术水平。

今年两会,大数据第一次出现在政府的工作报告中,这表明,大数据已经上升到国家层面。为了适应大数据时期,档案管理工作对管理人员的要求越来越高,学习现代计算机技术、网络技术、多媒体技术,跟上当代时代的节拍,对高校的发展有着重要的意义。

作者:张贤恩高秀英单位:枣庄市团校。

[1]杨似海,闫其春.大数据背景下的高校图书馆档案管理策略研究[j].四川图书馆学报,2016,4(35):81.

大数据时代教学建设论文

摘要:随着就业信息化建设的发展,信息技术已经被广泛应用于高校毕业生就业中,就业信息化建设是近年来大学生就业问题关注和努力的重点方向。但目前就业信息化建设中依然存在很多不足,如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平台功能不完善、信息交流不足、网络求职成功率偏低等。在当今大数据时代背景下,就业信息化建设迎来了新的发展机遇。

关键词:大数据;信息化;就业。

随着互联网的发展,信息技术被广泛用于生活、工作、学习、服务、交通、生产等各个领域,改变了世界,为人类带来了诸多便利。就业信息化建设对我国经济社会发展稳定具有重大战略意义。在各种信息化平台的帮助下,大学生能够更容易、更便捷地找到就业岗位,在我国高校扩招造成毕业生数量逐年递增的情况下,极大地缓解了社会的就业压力,为我国经济建设提供了各方面的劳动力和人才。因此国家高度重视就业信息化建设,21世纪以来,党中央、国务院、教育部多次下达指令,要求大力开展各项就业信息化建设工作。

一、目前我国就业信息化建设的现状及不足。

经过十几年的努力,目前我国就业信息化建设已经基本完善,形成了以各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生为核心的就业信息化体系,通过各种信息化平台,把各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生连接起来。各级政府就业指导部门网络平台、各高校就业指导中心网站、各种招聘信息、毕业生求职信息等信息化要素的相互作用,实现大学生完成就业。但目前我国就业信息化建设依然存在很多不足,主要有一下几点:

(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就业信息平台数量很多,各种就业平台发布的信息数量非常巨大,但信息分布松散,整合程度较低。比如,同一岗位的招聘信息,可能会在多个不同的招聘网站上看到,求职者需要到多个求职网站去搜寻。这就增加了求职者获得求职信息的时间成本,导致信息利用率低下。

(2)信息化建设视野狭窄,平台之间联系不够,信息交流不足。政府部门在信息化建设统一规划方面做得不好,没有从高的层面进行部署,建设视野不够宽广。各个信息平台一叶障目,平台之间的联系不够紧密,最终导致了信息交流不足。

(3)信息平台功能不完善,不能更好服务就业工作。目前大部分的信息平台以发布就业信息为主,一些平台具备网络简历投递的功能,但这些对于实现求职者顺利就业是不够的。求职者需要通过信息化平台了解到当前就业形势、各行业就业现状、薪酬水平、地域差异、前景分析等信息,需要得到实时疑问解答,进行广泛交流,这些都是当前的信息平台所缺乏的功能。

(4)网络求职成功率不高。十几年来信息化建设促进了大学生就业工作的开展,越来越多的求职者在网上进行简历投递等求职活动,但不可否认的一个事实是招聘会、宣讲会、人才市场对于就业依然作用突出。调查显示,很多求职者认为网络对于求职的最大帮助是提供便捷、高效、廉价的就业信息,而网络招聘中简历投递成功率太低,所以求职者更愿意到招聘现场去求职,各地招聘现场的火爆状况就是很好的证明。这也说明了目前信息化对求职的帮助仍然处于较低的水平。

随着信息化技术的发展,家用电脑、智能手机、宽带技术、移动互联网、物联网等数据来源及数据承载方式的高速发展,全球的信息数据量出现了跨越式增长,信息大爆炸成了时代的特征,大数据时代已经正式到来[1]。

大数据(bigdata,megadata),或称巨量资料,指的是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[2]。在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的特点可以概括为4v:volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)、value(价值)。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。大数据技术可以从各种各样类型的数据中,快速获得有价值的信息。

利用大数据技术可以解决目前就业信息化建设中存在的种种不足,进一步加强就业信息化建设,更好帮助大学毕业生就业。

(1)加强预测分析,更好开展就业指导工作,加强就业针对性。大数据技术通过对国内国际形势、当前经济发展、过往就业信息、地域信息等大量数据进行分析,预测就业形势、各行业就业前景、薪酬水平、地域竞争状况、行业前景等能内容进行分析,给出可靠的预测数据,便于政府就业指导部门更好安排部署就业工作;企业可以合理安排招聘岗位,选择适合的求职者,避免员工频繁跳槽现象,节约招聘成本;高校可以更好地开展大学生就业指导工作,大学毕业生根据自己专业、兴趣、爱好、特长、个人发展规划,有针对性地明确求职目标,进行充分的求职准备。这些能加强各方面开展就业工作的针对性。

(2)高度整合信息,紧密联系信息平台,加强信息交流,提高信息利用效率。通过对大量信息的收集和分析,大数据平台可以完成信息的高度整合,使各个信息平台紧密联系在一起,平台之间的信息可以实现快速交流,大幅度提高信息利用效率。在大数据的帮助下,求职者搜寻求职信息时,重复的信息可以自动合并,同一类信息可以全部展现,信息获取效率得以提高;求职者的简历、求职信等求职信息可以储存在云端,在需要时随时可用于不同的网络招聘,这样求职者可以省去大量重复写简历的时间;通过大数据综合分析,网络上的虚假招聘信息可以迅速被识别剔除,信息审核得以强化,避免求职者上当受骗。

(3)完善信息平台功能,扩展信息平台种类,提高网络求职成功率。大数据技术可以进一步完善各信息平台的功能。信息平台将不仅仅提供求职信息,还会增加就业分析预测、实时交流、就业指导、网络简历投递和筛选、视频面试等功能。

随着大数据技术的发展,信息的传播已经不只是依赖电脑,智能手机、便携平板电脑、智能穿戴设备都成了信息传播媒介,信息平台也不再局限于互联网网站,qq、微信、微博等实时交流工具和各种app应用也成了新的信息平台,更加方便、快捷地发挥作用,借助于这些平台,求职者可以随时、随地进行信息浏览、投递简历、疑难询问、交流沟通等,企业hr可以随时发布信息、筛选简历、疑问解答、视频面试等,极大地提高求职的便捷性和成功率。

总而言之,大数据时代的到来,为以后的就业信息化建设提供了新的发展机遇和发展思路,充分利用大数据技术的各种优点和优势,就业信息化建设将更好服务于就业工作。

参考文献:

[2]杨旭,汤海京,丁刚毅.数据科学导论[m].北京理工大学出版社,2014.

大数据时代教学建设论文

去年的“云计算”炒得热火朝天的,今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间,各厂商都纷纷改旗换帜,推起“大数据”来了。于是乎,各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图,很真实地反映了现实中小企业云计算,大数据的现状。

不过话又还得说回来,《大数据时代》是本好书。

当然,很多it知名人士也大力推荐,写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前,对所谓大数据的概念基本上是一头雾水,虽则有了解关注过现在也比较火热的bi,觉得也差不多,可能就是更多的数据,更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后,感觉到之前的想法,只能算是中了一小半吧―。巨量的数据,而另一前:着眼于数据关联性,而非数据精确性,或许才是大数据与现时bi的不同,不仅仅是方法,更多的时思想方法。不过坦白讲,到底是数据的关联性重佳,还是数据的精确性更好,还真的需要时间来检验一下,至少从现在的数据分析方法来论,更多的倾向于数据的精确性。

看完此书,我心中的一些问题:

1、什么是大数据?

查了查百度百科,是这样定义的:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点:volume、velocity、variety、veracity这个好像是ibm的定义吧。

以个人的观点来看:数据海量,存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业?

诚然,大数据的前提是海量的数据,只有拥有巨量的数据资源,方能从中查找出数据的关联性,才可以让通过专业化的处理,让其为企业产生价值。针对电信运营,互联网应用这样海量用户的数据的大企业,也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件,但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店,估计数据也是少得可怜,能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商,用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

3、大数据带来的影响。

1)预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇,表明通过大数据的应用,可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单,技术改变世界。

3)变革思维书中所说:因为有海量的数据作基础,未来,我们可能更关注数据的相关,而非精细度。对这条,本人还是持保留意见的。

大数据桥梁工程的论文大数据在桥梁工程中的应用

在桥梁工程中,数据按时间上的划分可以分为两类,静态数据与动态数据。静态数据主要指桥梁的相关信息资料库与科学实验产生的数据。信息资料库是一种相对静态数据,因为这些数据资源每过一段时间将更新一次。各国家和各地方政府部门基本建立了桥梁工程资料库及相关系统,列举出主要国家和地方政府的桥梁管理系统,包括建成时间、系统功能、与建设部门等。除政府部门外,各科研单位也在完善各自的桥梁统计分析系统,系统中主要包括桥梁的桥型、跨径、材料、建成时间等基本信息,还包括桥梁的病害、桥梁状况评定等相关内容。桥梁的科学试验数据主要来源于各大高校和科研单位科学研究中的模型试验、振动台试验、风动实验、桥梁的荷载试验等产生的数据。这类数据的有效分析处理形成各类科学研究成果,但是此类数据的开放程度低,造成数据资源的极大浪费。桥梁的动态数据主要来自于桥梁的施工监控和成桥运营阶段健康监测系统,此类数据由安装在桥梁上的实时监测传感器获得,包括位移传感器、速度传感器、加速度传感器、应变计、温度计、风速仪、gps等。统计了国内部分桥梁健康监测系统的传感器数量以及安装时间。各类传感器配以相关的采集系统来获得数据信息,再通过相关软件分析、处理,从而掌握桥梁的实时健康状况,对桥梁的状态进行评估与预测。整个桥梁健康监测体系。

2开发桥梁工程领域大数据资源意义。

利用桥梁的静态数据库,可以了解桥梁的基本信息,为全国的桥梁统计、普查与管理提供信息资源。科研数据的开放有助于学术界的交流、创新,取得更为丰富的科研成果。桥梁动态数据包括施工监控数据与成桥运营阶段的监测数据,充分利用与挖掘大数据资源,可以提高桥梁的施工质量、加快施工进度,提前预测和解决施工过程中可能出现的问题,减少质量事故和经济损失。成桥运营阶段的监测数据主要为桥梁的健康状况评估提供依据,掌握桥梁所处的状态,分析、处理数据资源,提高预测、分析、解决问题的'能力。可为同类桥梁的施工管理与养护等,提供宝贵经验。同时大数据资源的开放、共享,有助于节约国家资金和社会资源。

3存在问题及解决方法。

(1)最先遇到的也是最棘手的问题是数据的去冗、去噪,从海量数据中挖掘大数据资源价值。目前,所列一座特大桥上各类传感器每天采集的数据达到几个gb到几十gb,甚至上百gb,如此海量的数据如何去处理,有效剔除无用的信息,找寻剩余有用的信息,从而产生新的价值、新的资源。这也是在大数据时代有效利用大数据资源要解决的首要问题。解决这一问题的主要途径是编译相关的去冗、去噪的智能分析软件,同时可以利用云计算、云分析、云管理等方法来提高解决这一问题的效率,使大数据变为有用数据,做到真正智能化分析。

(2)现在各政府部门和科研单位,都在做自己的桥梁信息库以及监测研发数据库等,而且大多数数据库都是相类似、重复的。这样造成资源的极大浪费,包括劳动力、资金等。解决这一问题的有效途径是加强政府部门、科研单位内部以及之间的相互合作,开放和共享数据资源,这也是大数据时代的必然趋势。各部门和科研单位可以有步骤、分阶段地开放共享各自所拥有的数据资源,不论是采用付费或免费的方式。

(3)由于大数据具有“4v”等特点,在大数据研究的初期阶段,大数据的价值还未充分体现时,要储存、分析、利用大数据资源,需有软件、硬件等基础设施的投入,国家和科研单位应提供专项资金的支持,同时国家可制定相关鼓励支持政策。

(4)在大数据时代成熟以后,应建立相关法规,规范和保护数据的开发利用,制订相关统一标准,提高数据的使用效率。

4结语。

本文首次在桥梁工程领域引入大数据概念,提倡用大数据的观察事物的方法和思维方式来分析、处理、挖掘早已在桥梁工程中应用的大数据资源。文章首先介绍大数据的概念及特点,和在桥梁工程领域产生的静态与动态数据的来源。其次、说明充分开发桥梁工程领域大数据资源的重要意义。最后,就目前在桥梁工程应用中存在的问题提出相关解决途径。

大数据营销创新研究论文

大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用,标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化,本篇大数据论文的笔者认为,在享用大数据带来的便利同时,需要兼顾大数据带来的伦理问题。

近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展,it业又出现了一个新名词——大数据(bigdata),“大数据”(bigdata)的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革,且已在各行各业逐渐形成燎原之势,大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化,同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。

对于大数据的概念,迄今为止仍然没有形成统一的准确定义,francisdiebold是第一个提出“大数据”术语的学者,他认为:大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据,主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团(现为gartner)的分析师douglaslaney()在研究报告中,就指出数量(volume)、速度(velocity)和种类(variety)的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的,但在此后的十年间很多企业如ibm和微软仍然使用这个“3vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见,大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司(idc)在20做的报告中定义大数据为:“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集、发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看,大数据的特点可以总结为4个v,即volume(数量),variety(种类),velocity(速度)和value(价值)。4vs和3vs的不同之处就是增加了一个价值,指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。demauro,a-,greco,m-和grimaldi,m-()对大数据的定义进行了统一:大数据指的是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。由于利益相关者的角度不同,因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同,但大数据的重要性却得到了一致的认同,即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态,也超出了现有的技术处理手段。

正是有了数据的爆炸式增长,大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。《nature》出版了专刊“bigdata”,从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。年《science》推出关于数据处理的专刊“dealingwithdata”,讨论了数据洪流(datadeluge)所带来的机遇,同时也指出如果能够有效地利用好这些数据,人们将会得到更多的机遇,并能对社会发展产生巨大的推动作用。

国外学者danielnunan()就指出了大数据可能会产生影响的五大领域:社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私,因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期,同时它也决定了未来商业的发展趋势,尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。

2-1营销活动将更科学化。

大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值,因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉,而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事,在20世纪末的美国沃尔玛超市中,超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中,后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布,顺便为自己购买啤酒,当然其中就用到了商品间的关联算法,而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。

2-2营销活动将更个性化。

随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高,大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化,而大数据恰好能够利用其显著的优势,从海量的数据中提取有用的信息,准确地把握客户的兴趣点,了解客户的个性偏好,因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。

2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开。

大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源,因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势,而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益,因此未来企业的营销人员的职能会发生转变,以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后发布报告称,数据科学家的需求将会持续扩大,未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。

2-4营销活动将可预测。

大数据是一场技术性的革命,海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程,而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争,谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜,因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值,而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大,能搜集全面和综合的数据,并再结合数据算法建模的使用,便能充分地挖掘数据间的相连性,从而来预测市场的发展趋势,帮助提升营销活动的'可预见性。

总之,大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候,有一个问题已慢慢引起了全世界的关注,即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。

3大数据时代面临的挑战。

3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏。

大数据的“大”是指数据量大,但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大,相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段,因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作,而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战,因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。

3-2数据的复杂化难以管理。

当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化,各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全,但这却不是一个实际的处理方案,一方面没有那么大的内存去存储;另一方面由于数据的珍贵,每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上,彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律,需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。

3-3公众和个人隐私问题日益凸显。

当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率(jacobs,),而目前这两种能力还不能有效的结合,使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上,而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如,很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售,甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等,这已给个人造成了严重的困扰。

3-4数据精准性与服务精准性不对称。

尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求,但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区,此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的,但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化,但却无法全面把握消费者的内心活动,因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”,他的购买行为是由很多因素综合决定的,可能是心理,可能是价格,还有可能是环境因素,等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字,但却很难提供精准的预测,这里面涉及了一个不可确定性因素,就是顾客的心理。

4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径。

大数据对于营销领域来说是一把双刃剑,既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值,有效地提升企业的竞争力,同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此,本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。

4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为。

由于我国相对于西方发达国家来说,大数据营销起步较晚,因此相关的法律法规还不是很健全,许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说,国家是市场有序进行的保证,而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。

4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制。

由于法律仅仅是外在的约束因素,而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性,加强企业的内在道德观念,自觉的遵守道德约束。而事实证明,企业通过建立消费者隐私的保护机制,依法保障消费者的合法权益,是解决这些伦理问题的源头。(3)利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的,因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的,因为往往拒绝不了利益的诱惑,而法律的制定往往是滞后于技术的进步,人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律,事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会,因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。

5结论。

大数据与营销管理领域的结合也是时代发展的必然趋势,更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时,我们在享受大数据带来的巨大商业价值时,也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂,对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势,来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。

大数据论文范文

职责:

1、根据分析要求,制定数据采集标准和目标,对原始数据进行业务逻辑处理。

2、分析企业客户数据,构建客户画像,构建企业和个人信用评分模型,支持运营相关业务数据分析和调取。

3、通过对公司运营数据研究,提出改善运营质量的方法和建议,搭建数据分析体系,为企业各级决策者提供支持。

4、熟悉数据挖掘建模过程及主流算法,具有大数据系统架构能力,熟悉spark等分布式机器学习框架,熟悉hadoop/hbase/hive等大数据处理平台相关数据挖掘、数据建模经验优先。

任职要求:

1、本科及以上学历,金融、数学、计算机等理工科相关专业。

2、1-3年金融领域数据分析,建模经验,熟悉逻辑回归,决策树等建模方法。

3、有较强的学习能力,能够快节奏地学习,研究,产出并能独立开展工作。

4、对于数据有敏锐的直觉,能够自主挖掘数据背后的市场方向、规律、为业务部门提供决策依据。

5、有软件开发,机器学习,数据库,hadoop/hive经验者优先。

大数据时代的大数据管理研究论文

在大数据时代的大数据管理的人员管理形式,不断发展和改革的过程中,计算机的软件和硬件都得到了有效的提高,磁盘、磁鼓等储存软件,得到了全面的普及和发展。同时,在在不断发展的过程中,计算机将大数据的组成形式,叫做大数据文件,并且在大数据文件上就可以直接的取名字,直接的进行查看,这对大数据的管理,无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中,由于大数据长期的保存在外面的,这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中,提供了极大程度上的'便利,其对其操作的程序,也具有特点的要求。但是,在文件管理的过程中,由于共享性能较大,数据与数据之间缺乏一定的独立性,对其管理和维护的费用和时间较大,这样往往工作效率提高,不能被广泛的使用。

大数据和人工智能心得体会

大数据和人工智能已成为当今最热门的话题之一,也成为许多企业和学术界关注的焦点。大数据和人工智能的发展正在改变人们的生活方式,也对全世界的经济、政治、社会和文化产生着巨大的影响。作为一名技术爱好者,我认为大数据和人工智能是可以彼此交融的,而这种融合将会带来更加惊人的成果。

第二段:大数据的重要性。

随着互联网、智能手机等技术的普及,我们每天都会产生大量的数据,这些数据包含着宝贵的信息,如何高效地处理这些数据,将会对企业和社会产生重大的影响。大数据给人们带来了更快更准确的决策,而且可以帮助企业进行更精细的市场营销和客户服务,也可以帮助医疗、交通、教育等各行各业提高效率和便利性。同时,大数据也实现了对个人隐私的保护,确保数据的安全。

人工智能被誉为是未来重要的技术方向之一,随着机器学习和深度学习等技术的发展,人工智能已经实现了自然语言处理、图像识别等复杂任务,如AlphaGo在围棋领域的胜利引发了人们对人工智能的关注和讨论。人工智能的发展正在改变我们的生活方式,同时也带来了许多新的机会和挑战。我们可以看到,人工智能已经渗透到各个领域,如自动驾驶汽车、智能家居、金融风控、医疗诊断等。随着技术的发展和应用场景的不断扩大,人工智能的未来将会更加广阔。

大数据和人工智能本质上是相辅相成的。大数据可以为人工智能提供更多的数据源,为机器学习和深度学习提供更多的原始数据,从而提高人工智能的能力和效率。人工智能则可以对大数据进行更加精细的分类和分析,发现数据中隐藏的信息和规律,从而实现更加精准和高效的指导决策。在人工智能发挥越来越重要的作用的背景下,大数据和人工智能的未来看起来非常光明。

第五段:总结。

大数据和人工智能的发展正在改变我们的世界,为我们带来了许多新的机遇和挑战。承认这种发展趋势,抓住机遇,将两者结合起来,可以给我们创造出更为广大的未来。未来不仅要发掘出更多有价值的数据,更要让人工智能的应用覆盖到更多的业务场景中。只有这样,我们才能真正意义上探索出一个基于大数据和人工智能的全新的未来。

大数据时代的大数据管理研究论文

在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中,给企业发展带来冲击非常巨大。因此,企业要根据我国信息技术不断发展的形式,对大数据管理框架进行全面的设计和创新,如图1所示。在大数据的处理的过程中,主要是围绕着数据资产进行管理的,同时对大数据时代的大数据管理制度,进行全面的规划行、设计、创新,这样对其它信息技术管理领域,提供了便利的条件。其实,大数据时代的大数据管理最主要的目的,就是将大数据的价值进行充分的展现。另外,在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中,有效的实现了大数据共享等性能,不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容,对我国现代化信息技术的发展,起到了重要的作用和意义。

2。2开发与内容的管理形式。

在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中,可以从两个方面进行,一是大数据开发管理,二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义,和管理解决策略,对其大数据的存在价值,进行有效的开发。换句话说,其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中,对其管理形式的开发,对大数据的功能和价值,进行充分的理解。

大数据时代的大数据管理中的内容管理是指:企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此,传统的大数据时代的大数据管理形式,已经无法满足对这个时代发展需求。因此,在时代快速发发展的推动下,要对开发管理和内容管理,进行全面的创新和设计,对需要专门设定的管理形式,要给予高度的重视,可以利用的集合型的保存形式,进行全面的保存。

其实,大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向,为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中,起到了重要的衔接作用,也为我国信息技术的发展,打下了坚实的基础。

在大数据时代的大数据管理的过程中,数据框架管理起到了重要的作用,并且与大数据开发的过程中,有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中,对其数据的开发、处理、保存等形式,都受到了一定程度上的限制。因此,在对大数据时代的大数据架构管理的过程中,对其操作形式,进行了全面的管理创新,避免受到范围的限制。另外,随着大数据不断的增加,大数据构架管理可以根据大数据的用途,质量良好的应用形态。例如:社交网络等形式。

与此同时,在最近几年的发展中,大数据时代的大数据管理形式,也面临着新的挑战基机遇。以此,只有对大数据时代的大数据管理形式,对个人信息、隐私等进行全面的管理,避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生,这样不仅仅企业在发展的过程中,提供了最大程度上的安全保障,也为大数据时代的发展,带来了新的发展篇章。

3结语。

综上所述,大数据时代是信息技术时代不断发展的产物,不管对我国经济的发展,还是人们在日常工作、生活的过程中,都起到了重要的作用和意义。因此,本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析,并对大数据时代的大数据管理形式,提出了一些可参考性的建议,只有对大数据时代的大数据管理形式,进行不断的创新,对大数据时代的大数据管理框架,进行不断的构建,也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展,也为我国各行各业的发展,提供了重要的发展方向,对我国经济的发展,也起到了推动性的作用。

大数据高等学校教学的论文

我国高校自主招生政策的制定和执行,主要目的在于为高校选拨高质量生源,简化招生运行流程,为具有创新潜能的人才提供优先选择高校的途径。

显然,在这种政策制度下,高校教育成本的构成有所变化。

高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分为两个部分:招生成本和学生培养成本。

首先,自主招生制度下高校需要增加招生过程中的成本。

对于传统的高校教育而言,高校投入的招生成本较少,大部分成本是政府对于统一“高考”平台的构建和运行成本。

在自主招生制度下,高校需要完成包括入学标准制定、考生入学测试和招生录取实施在内的自主招生流程,如果参照“高考”标准严格执行笔试命题、笔试组织、笔试阅卷、面试执行、综合考评等,这其中涉及的人力成本和实际物质消耗成本均会大大提高高校的招生成本。

统计表明,[2]高校通过自主招生招收学生的人均成本是通过高考形式招收学生的人均成本的数倍乃至数十倍。

另外,自主招生制度无疑为考生提供了一个双向选择的机会,由于自主招生与高考并不冲突,这令大部分考生倾向于报考拥有较好口碑且实力较强的高校。

高校的教育质量不仅和教学过程相关,更和高校的公用资源紧密相关。

高等教育本身不仅需要独具优势的师资力量,更需要具有一流水平的硬件设施支持。

因此,高校要想吸引优质生源参加本校的自主招生并开展有针对性的人才培养,就必须要构建强大的师资队伍,并加大对公共资源的建设力度,这都需要加大教育成本投入。

其次,自主招生制度下高校需要提高学生的培养成本。

自主招生不仅仅是招收学生的途径,更是对学生进行选拔培养的重要方式。

虽然大部分高校并未设立单独的培养自主招生考生的机构,但部分国内一流高校都以因材施教、分流培养为基准,建立了重点培养创新意识和能力的独立学院,如清华大学的计算机科学实验班、北京大学的元培学院、浙江大学的竺可桢学院和哈尔滨工业大学的英才学院等。

高校也为这些面向优质生源的独立学院提供了更多的教学资源和优质的师资力量。

随着高校自主招生制度的确立,这些独立学院的招生名额逐年增加,而通过自主招生途径入学的学生占独立学院生源的比例也逐年增加。

换言之,自主招生制度为高校的这些独立学院提供了更多的生源选择,高校也间接为自主招生提高了教育成本投入。

二、构建高等学校自主招生的监督体系。

鉴于高校教育的特殊性,高校自主招生的具体教育成本核算难以像企业产品生产的成本核算那样明确、清晰,对于自主招生的公平性问题,则更加难以进行数字化的量化计算。

因此,提高高校自主招生的教育投入使用效益,保障高校自主招生过程中的教育公平,需要间接地从构建高校自主招生的监督体系入手,从而完善高校自主招生政策。

(一)招生环节的监督体系构建。

首先,构建和完善高等学校自主招生环节的内部约束监督机制。

高等学校自主招生针对的是具有创新能力和特殊才能的高中毕业生。

在招生中要明确统一的招考标准,严格执行招生简章的招考流程,构建科学合理的招考组织结构和权力网络,最大限度地实现招考过程的公开透明,从根源上杜绝权利寻租的空间。

同时,要依照《教育部关于实行高等学校招生工作责任制及责任追究暂行办法》等文件的相关规定,制定相应的工作细则,如相应的公示制度、回避制度等,并严格按照法律法规追究当事人及相关领导的责任。

其次,构建和完善高校自主招生环节的外部约束监督机制。

外部监督的主体既可以是高校主管部门或当地政府,也可以是公众百姓。

高校主管部门和当地政府可以成立专门的或者临时的监管机构,专职管理高校自主招生过程中的各种行为,并对违规行为进行查处。

同时,还要开通相应的监督举报通道,如电子信息平台、举x箱和监督热线等,为公众监督检举提供便捷的言路渠道。

相对政府部门而言,公众则能够更加直接地发挥更为有效的监督作用。

对高校自主招生环节的监督,不仅是公众的权利,某种程度上也是公民的义务。

作为高校自主招生的直接参与者和利益相关者,参加自主招生的考生和家长有权监督自主招生环节的全过程,提出存疑之处并加大约束力度。

而其他知情公众也有权参与监督,当发现高校实际操作与公开的基本标准和过程不相符时,应及时向相应部门或媒体提供真实、有效的监督举x息。

(二)学生培养环节的监督体系构建。

学生培养环节中的教育成本投入需要综合考虑教育的效率和公平性问题,该环节的监督体系主要体现在如何因材施教地构建和实现多元化的人才培养评价机制。

对于自主招生的优质生源,不采用专门的人才培养方案将大大降低人才培养的效率,同时为了兼顾教育公平性原则,应将人才培养方案同时面向所有入学学生,充分调动学生的积极性,令学生能够为了同样的优质教育资源进行公平竞争。

多元化的人才培养机制可以通过按大类进行低年级教育、按兴趣自主选择高年级专业、采用导师制和学分制的双重评判标准等方式实现。

高校要将优质的教育资源应用于具有潜力的学生群体中,在完成普及式高等教育的同时致力于创新人才的培养。

进而综合对高校培养优质生源的能力和方案有效性进行评估监控,以促进学生培养环节中教育成本投入的效果最大化。

另外,学校建设和人才培养是一个相辅相成的过程,构建高水平的师资队伍和建设一流的硬件设施不仅能够提高高校自主招生的吸引力,也有助于高端人才培养。

大数据高等学校教学的论文

1.注重精神产品成本核算。

精神产品和物质产品的价值表现不同,同样的“所费”不一定取得同样的“所得”。高等学校的主要成果是人才不是物质产品,其价值就不能单纯用所耗活劳动和物化劳动的价值来表达。对于精神产品如何核算成本也只能是借助于“成本”的概念,在核算时与物质产品有其很明显的特殊性。物质生产部门对无意识的物体进行加工,投入多少活劳动与物化劳动一般是有固定比例的,其成本比较容易控制,而对人才的培养则不同,它受到多方面因素的控制和制约,如社会制度、社会环境、经济条件、科学文化水平等。高等学校成本核算不能单纯地被认为是费用的归集,它是指为了加强经济管理,培养合格的毕业生,在校期间发生的各种费用要有一个确定的标准来衡量。在评估上既要看到成本水平,又要考虑人才的质量和数量。

2.注重人才投资的预算。

通常计算大学生某年平均培养费用的方法是以某年经费实际支出数除以该年在校学生的平均人数计算,也只是人才投资的预算内部分,不能被认为是培养大学生的成本,因为基建投资、其他各项一次性投资都未反映在年终决算中,也就是说没有反映在当年的经费支出数之内;另外其他各项投资虽然都是为了开发学生的智力却不全为当年学生受益。所以高等学校所要核定的成本不象企业计算的那种“全部成本”,也不是为培养学生所耗费用的简单总和,而是一种部分的活动成本。高等学校的成本概念既是广义的,又是特指的。它是指高等学校为培养每一个合格的大学毕业生,在校期间发生的通过学校管理活动能够有效控制的那部分费用支出,全部成本法不能适用高等学校的成本核算,而活动成本法则能满足和适应高等学校成本核算的要求。

二、高等学校成本核算方法———“活动成本法”

活动成本法起源于美国本世纪30年代,在国外广泛运用,其主要特点是:第一,经济责任明确,便于成本管理。一般地讲活动成本是各基层单位的可控成本,固定成本是管理当局的可控成本。第二,没有强制性的统一会计制度,成本计算简单固定成本的必分摊。第三,活动成本法是一种部分成本法,它与全部成本法相对称,活动成本法是包括变动费用,只有与业务量有关的变动费用才构成产品的成本要素。可见,这些特点都是满足高等学校成本核算特点和管理要求的,在运用中可以扬其长、避其短,及时总结经验,为高等学校科学管理开辟一条新路子。深入研究成本习性,是正确划分活动成本和固定成本、用好活动成本法的关键所在。应用活动成本法的前提条件是将成本按其习性划分成活动成本和固定成本。所谓成本习性是指成本额对业务量总数的依存关系。凡成本总额随业务量的增减成正比例变动的是活动成本,凡成本总额不随业务量变动,在短期内相对稳定的是固定成本,介于两者之间的是混合成本,对于混合成本还要采取一定方法继续分解。这是关键的一步,也是困难较大、问题较多的一步。

从高等学校的经费分配角度来看,除一次性补助、基本建设投资外,基本上是“人头经费”,即上级主管单位按照当年在校学生人数的平均数乘以一定的预算标准计算出来的。学校得到这笔经费后,再按照先保证人员经费后,根据财力情况安排其他的原则进行经费再分配。从经费使用职能看,高等学校的经费可大致分为三大部分,即人员经费、公用经费和专项经费。而人员经费和公用经费合在一起就是前面所说的“人头经费”。其中人员经费中的本专科学生助学金,公用经费中的公务费、业务费、其他费用等开支状况除了很大程度上取决于预算定额和学生人数外,还与管理部门的管理水平有着非常密切的关系,所以以上这几项应是活动成本,人员经费中的工资则不同,虽然它也包括在“人头经费”中,但就其详细的开支内容来看,它与当年在校学生人数没有密切关系,是学校开办就必须按期开支的约束性成本,这种管理体制和性质是由我国现行的人事制度和工资政策所造成的。由于它一般不受基层管理活动的影响,所以是固定成本。人员经费中的补助工资、职工福利费、差额补助费等,也都是固定成本。高等学校的房屋、设备等固定资产具有同企业一样的性质,在其使用过程中能连续在若干个生产周期内发挥作用,并保持原有实物形态,其价值随着磨损程度逐渐消耗,并且消耗的价值要求得以充分的补偿。高等学校的这种补偿是靠国家拨款来实现的,它包括在每年的设备购置费和修缮费中,可见高等学校每年的'设备购置费和修缮费是为了当年保持学校一定的规模和能力以及发展需要的支出,包括补偿和发展两部分,类似企业中的大修理基金、折旧基金和企业生产发展基金,因此从这点分析,这两项的实标开支作为当年学生的培养成本是完全没有道理的。解决的办法是实行固定资产折旧制度,实行后提取的折旧费和大修理费才近似反映学校当年为培养学生用于固定资产方面的实际耗费,但现行的财务制度是高等学校的固定资产不实行折旧,因而设备购置费和修缮费也应是固定成本。到此为止,对高等学校的全部成本按其习性做以下划分:

(1)固定成本包括:工资、补助工资、职工福利费、设备购置费和修缮费;

(2)活动成本包括:人民助学金、公务费、业务费和其他费用等。这里提到的费用只是国家教育投资的一部分,如象离退休人员费用、科研课题费(包括补助费)等未涉及,因为它们与当年学生培养无关,应另法核算。

2.消耗性开支应该成为高等学校成本要素重点。

活动成本法将高等学校的人民助学金、公务费、业务费、其他费用等消耗性开支作为成本要素重点加以核算控制,符合“尽可能节省各项消耗性开支,保证重点开支的需要”的原则。据统计,高等学校以上这几类开支占全部教育事业费的三分之一左右。由于它们都是纯消耗性的费用,因此它们的节约是完全意义上的节约,是应该花大力气管好用好的。值得提到的是高等学校的广大财务工作者一直就比较重视对这类成本的控制,在实践中创造了许多行之有效的控制方法,只是由于没有重视从理论方面去总结,有了好经验,但因为是各自为政,自成体系,自立标准,不能说服人,在推广上受到了一定的限制。现在,活动成本法从理论上解决了这个问题。

3.成本资料可进行校际比较。

这是考核高等学校经济效益的指标之一。由于活动成本只将变动成本作为成本要素,故人才单位成本就等于总变动成本除以在校平均学生人数。这样计算排除了由于学校规模、投资、新老等因素不同而造成的成本差别,避免了按照传统方法(全部成本法)计算成本时最使人感到“问题多,而不好解决”的难题,为同类学校之间的成本比较提供了可能。一般地说,在同类学校中消耗性开支具有较大的共性,这部分费用消耗较低的应视为管理控制水平较高。目前各类高等学校消耗性费用存在较大的差异,除了地区、专业的原因外,主要是管理水平差异的反映。今后如果定期进行校际间横向比较,相信定会有成效。

4.活动成本法可以建立在高等学校现行会计科目上。

财务会计系统地提供单位管理活动的原始记录,活动成本法是将财务会计提供的资料作进一步加工和引伸,使之更好地满足管理需要的一种先进的成本核算办法。这里运用的活动成本法是按“会计科目”来划分活成本和固定成本的,为的是把它同现行的会计制度联系在一起,它虽然有一定的假定性,但符合高等学校的成本特点和管理要求。特别值得一提的是,免去了计算成本时将固定费用分摊的繁琐计算,在增加工作量不多的情况下开辟了新的管理途径。

作者:姚航单位:辽宁医学院财务处。

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