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关于大数据应用的论文2100

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急急急12138
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xushiao98

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获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号, 经在高等学校或科学研究部门学习和研究,成绩达到有关规定,由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

关于大数据应用的论文2100

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打雷的西瓜

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考:  1、大数据对商业模式影响  2、大数据下地质项目资金内部控制风险  3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进  4、大数据时代下线上餐饮变革  5、基于大数据小微金融  6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战  7、大数据背景下银行外汇业务管理分析  8、大数据在互联网金融领域应用  9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施  10、大数据公司内部控制构建问题  11、大数据征信机构运作模式监管  12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析  13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响  14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系  15、大数据助力普惠金融
323 评论(14)

缥缈月

大数据只是一个时代背景,具体内容可以班忙做
344 评论(12)

luhq2

随着社会迅速发展,人类逐渐进入大数据的时代,而物联网与云计算作为近年来的热点,受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析,大数据的前景与物联网以及云计算这两者之间的关系非常密切,那么,真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢?下面,我们就来了解一下大数据与物联网、云计算之间的关系吧。 大数据概念 巨量资料(big data),或称大数据、海量资料,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”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。 大数据市场格局 具体意义上来讲,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们通过分析,形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析,提前出有用的信息,这就是大数据分析。 大数据与云计算 云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。近几年,云计算的概念受到了学术界、商界,甚至政府的热捧,一时间云计算无处不在,这真让同时代其他的IT技术相形见绌,无地自容。 本质上,云计算与大数据的关系是静与动的关系;云计算强调的是计算,这是动的概念;而数据则是计算的对象,是静的概念。如果结合实际的应用,前者强调的是计算能力,或者看重的存储能力;但是这样说,并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力(数据获取、清洁、转换、统计等能力),其实就是强大的计算能力;另一方面,云计算的动也是相对而言,比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力,所以可谓是动中有静。 如果数据是财富,那么大数据就是宝藏,而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器!没有强大的计算能力,数据宝藏终究是镜中花;没有大数据的积淀,云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。 大数据与物联网 物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。 大数据与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大数据。美国人前几年医院一年产生500个数据,IMT1。4TB数据等各种的数据通过传感器产生,也有在网上直接产生的,我们现在处于大数据时代,物联网一分钟可以产生非常多的东西,苹果下载2万余次,一分钟会上传10万条新微博,全世界物联网上虚拟网络上,产生了大量的数据。 物联网产生的大数据与一般的大数据有不同的特点。物联网的数据是异构的、多样性的、非结构和有噪声的,更大的不同是它的高增长率。物联网的数据有明显的颗粒性,其数据通常带有时间、位置、环境和行为等信息。物联网数据可以说也是社交数据,但不是人与人的交往信息,而是物与物,物与人的社会合作信息。 除此之外,大数据助力物联网,不仅仅是收集传感性的数据,实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞,但是并不知道堵塞原因,如果政府发布消息和市民微博发布消息结合起来就知道发生什么事,物联网要过滤,过滤要有一定模式。
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胡华工

大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。大数据应用案例之:医疗行业Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。大数据应用案例之:能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。大数据应用案例之:通信行业XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。大数据应用案例之:零售业"我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。
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