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大数据时代范文1
数据革命的浪潮正潜移默化地影响着经济社会的各个方面，包括作为基础产业的物流业及其细分领域。
利用大数据驱动信息化建设，物流车队的整体油耗，车船的位置信息、行程轨迹、运行周期等空间地理数据都能通过系统进行智能化处理，更好地实现精简流程、提高效率、降低成本的目标。大数据的分析和应用，正助力物流业完成从粗放、低效、高耗的传统业态向集约、高效、环保的现代物流转型，帮助物流企业更加精细化地了解和研究客户需求，从而“量身定制”个性化的产品和服务。
事实上，数据应用一直以来都存在，而在今天的大数据时代，关键是如何让数据变成财富。
对于物流企业来说，尽早针对“大数据”进行产品、业务、管理等一系列的变革和创新，率先挖掘“数据商机”，是掌握未来的核心竞争力乃至生存机会的根本。当然，这一切都要以建立和提高数据的收集、挖掘、处理和应用能力为前提。
没有人能阻挡时代的步伐，具有前瞻性眼界的企业，正在积极融入大数据时代。
马云很早就说：“未来的世界是数据的世界。”今年5月，他主导建立的“菜鸟网”，未来也将在数据商机方面深耕细作。而阿里巴巴与十大快递公司的核心合作点也正在“数据”方面，阿里巴巴物流事业部总经理龚涛指出，阿里巴巴可以通过数据给快递企业提供线路容量扩容指导，通过数据回溯、监控和预测，快递公司可预判消费者和商家的服务需求，开展主动服务。
物流业界以数据处理和应用为基础的各类物流信息平台在全国范围内不断涌现，极大地改变了物流运行业态。而许多物流企业也在积极试水大数据应用。在百世汇通，大数据正在为企业战略规划、运营管理和日常运作提供重要支持和指导。据百世物流科技（中国）有限公司副总裁张砚冰介绍，百世汇通尝试运用大数据来管理、分析和判断加盟网点的运营行为，通过网点在系统内的足迹建立数据分析模型，成功地预测了几次网点的异动，使工作方式由被动式变为主动式、前置式，减少了大量客户投诉，把问题消灭在萌芽阶段。圆通快递几年前便已开始投资数亿元与IBM合作开发以金刚核心业务系统为主体的信息技术平台，以获取处理海量数据的能力。
与大数据采集、处理、分析和应用相关的各类产品与设备也陆续在物流作业中投入使用，如能处理物流信息的智能手机、GPS系统以及在车辆或者包裹上的传感器系统？？
大数据时代范文2
这一被称作中南大学“湘雅临床大数据系统”（下称“大数据系统”）的建设项目，已于2014年1月正式启动。中南大学校长张尧学表示，希望利用中南大学所属的几家医院产生的庞大医疗数据，促进临床科研、转化医学研究，并通过临床带动基础医学发展。
中南大学湘雅二医院（下称“湘雅二院”）是这一项目中必不可少的一环，其自身的临床数据中心建设正是“大数据系统”的基础之一，与大数据系统的建设相辅相成，而这意味着，该院的信息化建设迈向了新的高度。
信息化三步走
与国内很多医院一样，湘雅二院的信息化也非一蹴而就，该院信息网络中心主任黄刊迪将其划分为了三个阶段。
“从1990年开始，医院实现了病案的统计管理，能够在住院处统计所有患者的出院数据，但这种信息化仍停留在部门级或者叫单机应用型的阶段。1995年以后进入了第二阶段，开始了全院联网的信息化建设，在1999年左右投入运用。第三阶段则始于2009年，这一阶段中，医院开始向临床信息化建设的方向发展。”
临床信息化，意味着信息部门服务的中心由原先的管理部门转向临床，也意味着建设过程中要克服大量的难点。
“十年前，大部分院长如果手上有几千万肯定是买设备。”院长周胜华笑言，“中国医院的信息化是慢慢发展的，前几年大家都不太感兴趣，因为信息化不直接产生效益。”他一语道出了国内医院信息化发展的阻力，一是院长等管理层的重视程度；二是资金的投入。
黄刊迪表示，信息化面向临床后，首先要面对的就是历史上积累下来的医院内部繁多而凌乱的系统。由于一些历史的原因，一家大医院往往面临着其HIS、PACS、电子病历分别属于不同公司系统的困境，并且后接入的系统要与前面所有系统进行对接。黄刊迪认为，这首先造成了不必要的大工作量，其次有可能找不到早期系统的设计公司，让对接十分困难，导致系统的可维护性急剧下降，维护成本升高，维护周期变长。
另外，不同专业的医生可能有不同的专业要求，信息化越向临床发展，也就分化出越来越多的系统，如果系统间继续“点对点”的连接，让各个系统各自为政，就无法满足临床需求。
面对这些系统繁杂凌乱的现状，建立一个让多个系统相互共享相互集成的基层平台，就成为了湘雅二院信息化战略的有效选择。
不过，湘雅二院建设临床数据中心的起步，更得益于周胜华院长的“前卫”意识。
黄刊迪举例说道，“每一期报表周院长都要先看，看完还会发现哪些数据是错的，因为早期调数据的时候，容易出现数据不准的情况，而周院长时常下手 术室，对数据非常敏感。”可以说，周胜华对信息化和数据的重视成为了湘雅二院临床数据中心建设的一大动力，也实现了较大的资金投入。
“临床数据中心本身的投入非常大，这些都需要钱来做，可能以前所有投入加起来只有几百万，现在一个数据中心就是几百万，没有院里的支持和要求，我们可能也无法改变。”黄刊迪总结道，信息化的第三个阶段非常难，如果没有院长的远见和决心，是难以推进的。
易化临床思维
目前，湘雅二院的临床数据中心第一期已经建设完成，所有的数据都已经在数据中心备份，并且能够同时刷新。另外，新系统也不再需要跟过去的系统直接对接，只需要连接数据中心。
“第二期差不多做了一半，预计年底将完成第二期的工作。还有几个小问题没解决，例如电子病历和HIS之间的链接还未完全断掉，就像已经搭建的违章建筑，要拆也不容易。”黄刊迪笑着比喻。
第二期工作完成后，黄刊迪表示临床数据中心作为“数据中心”的工作就算完成了，但是还没有完全达到服务于临床的目的。他认为，信息化改变了诊疗格局，系统向人靠拢，包括医护人员和患者，其需求越来越个性化，但这一过程中，如果医生的主要精力放在计算机而非患者身上，医疗质量和医疗安全都会受到影响。“医生的临床思维不应被计算机扰乱。临床医生需要在不影响临床思维的情况下更安全快速地获取、处理临床信息，完成医疗事务，如果只是在数据上达到集成，医生的感受可能不是很深，他们需要在界面和功能的融合上有更好的感觉。”
举例来说，过去很多医院在只有HIS系统的情况下，将医嘱系统加进了HIS系统里，但在电子病历和其他影像系统出现后，仍然在HIS系统里开医嘱就十分不便。黄刊迪认为，只有把医嘱从HIS中转移到电子病历中去，建立以医嘱为核心的电子病历系统，才算完成以电子病历为核心的医院信息化架构，而很多大医院都没有完成这一步。因此湘雅二院临床数据中心建设的第三步，就是要完成临务一体化平台，让医生在一个界面里处理所有需要处理的事务，包括诊疗、教学和科研。
但临床数据中心的作用绝不仅仅是让操作变得更为简单，医疗质量和医疗安全的持续改进也是其目标之一。
在湘雅二院构建的医疗服务保障体系（safe-care）中，周胜华十分强调信息化，身为院长的他，同时也是临床专家，在下一线的过程中，他时常听到医生向他反映的各种需求，对信息系统的问题十分了解，因此会在系统的改进上向信息部门提出相当高的要求，力求能够真正帮助医生。例如，由于现在新药和新的医疗手段越来越多，各种适应症、禁忌症给医生的工作也增加了负担，而临床数据中心能够为医生提供决策支持。因此他强调要将信息化手段作为医疗安全的一个重要支撑条件，以确保医生的医疗行为可控，避免医疗错误。
黄刊迪表示这是临床信息化建设的一个方向，“信息化向临床方向发展，最重要的目标是易化临床思维，而不是干预临床思维。”
安全并行
除了作为内部的信息交换平台，及时为医生提供决策支持，以及改进医疗质量以外，临床数据中心还可将所有数据标准化处理后沉淀出一部分数据作为备份，避免了数据丢失。
而随着时间推移，所积累的数据也越来越多，黄刊迪认为，如果不能将数据集中起来，就如同盲人摸象，凸显不出数据的价值。然而，数据集中又带来了安全性的问题。
“数据的安全与价值是一个对立统一的矛盾。”黄刊迪形容道，“数据放在那里不用，很安全，但只有用的时候才能知道是否准确和真实，同时，只有让更多的人使用才能体现自己的价值。”不只对于医院内部而言，医保部门、卫生行政部门等各级部门也越来越多地认识到数据的重要性，需要医院的大量数据。而不可否认的是，一些想要非法牟利的公司也盯上了这些数据。因此，如何安全地将数据送出，关系到各级部门能否更有效地利用这些数据，同时也关系到患者的隐私安全，医院的信息安全。
因此，临床数据中心还有一个重要的作用就是统一了对外出口。
过去，在没有临床数据中心时，由于各级部门经常找医院要数据，每一次上传都需要将数据先处理到前置机中再推出去，这种情况下，医院的数据安全无法得到保障。黄刊迪打了个比方，“这就如同一间大房子有很多通道，每条通道上都有一扇无人看守的门。”更严重的是，数据上传后还会产生不一致、不准确、不实时等问题。
而临床数据中心统一出口后，能够针对不同的需求提供不同的数据传送服务，并且在数据传送后会有审计，记录下向哪个部门报过哪些数据，其次可以收取回执，避免数据泄露后无法追究责任的问题。
为大数据打底
临床数据中心的建设不仅为本院带来便利，还是中南大学临床大数据建设项目的基础。据了解，该项目由中南大学所属的湘雅医院、湘雅二院、湘雅三医院、湘雅口腔医院和湘雅医学院肿瘤医院承担，首批共101个项目入选，覆盖40多个临床学科，每个项目都将由湘雅多家医院专家们组成团队，共同建设。其中，湘雅二院承担了38个病种的数据库建设。
黄刊迪透露，大数据项目源于中南大学校长以及几家医院院长的理念，那就是要将数据贡献给湖南人民，贡献给国家，服务于其他单位，以期提高整个国家的医疗水平。长期以来，很多医院相对保守，不愿开放数据，这种信息壁垒在长远上制约着医院发展和医疗水平的提升，而中南大学能够直接协调几家医院，实现医院间的数据共享，这种优势十分难得。
湘雅二院神经外科主任蒋宇钢对此深有感触，他提到去年做植物人手术时因为无法查到数据而感到治疗困难的窘境，十分感慨，他认为如果能将数据分享给所有医务人员，就能够增加对疾病的认识，提高诊断水平和治疗效果。
但这一项目并不仅仅是几家医院数据的集中和共享，而是“大数据”这一理念在临床医学领域的落地。目前，中南大学已研制出面向大数据应用的医疗数据处理原型系统，可实现人体健康信息的远程采集和实时推送。而在此之前，国内还没有开展大数据在临床医学领域大范围、系统性的探索和应用。据了解，未来通过对临床大数据的挖掘和分析，中南大学还将建立国际先进和国内领先的医疗相关数据运营模式，促进智慧医疗、个体化医疗、医院精细化管理、临床科研、转化医学和基础医学的发展，并为卫生行政部门提供决策依据。
黄刊迪表示，大数据能够为进一步深层次的临床研究提供方向和路径。与小样本临床研究、循证医学、多中心临床研究相比，大数据来自真实课题，在不对临床过程做太多干扰的情况下收集每个医院的原始数据，保证了数据的本真性和大信息量。
而湘雅二院作为大数据项目的数据源之一，承担着提供优质数据的任务，对于二者之间相辅相成的关系，黄刊迪形象地比喻为小水库与大水库，“只有建好了小水库，才能往大水库输水，而大水库的建设反过来对小水库也有所助益。”
大数据时代范文3
2.1 大数据数据库的特点
传统的关系数据库，从其创立至现在，长期占据数据库的绝对统治地位。但是，数据挖掘、商业智能和可视化技术的发展，特别是它们处理非结构化数据的能力，动摇了传统数据库的牢固地位。于是善于处理非结构化数据的种种数据库工具大量产生，这其中必须优先提及的便是NoSQL（意为Not Only SQL）及NewSQL（意为New SQL）两大数据库阵营。
现在随着大数据时代的到来，由Carlo Strozzi开创的NoSQL以其技术上的先进性、方便性得到了越来越多的认可。NoSQL改变了数据的定义范围，其“数据类型”可以是文本、图片、影像、网页，也可以是整个文件；NoSQL数据库是非关系式的、数据间的关系更加复杂、多样，类型和相互关系具有多种扩展可能、存储方式也多采用分布式结构。经过十多年的发展，NoSQL取得了成功，采用NoSQL技术的产品也不断增长，目前NoSQL网站上（）已经收集了150余个相关产品，人们也把采用类似NoSQL结构和原理的数据库统称为NoSQL数据库。
最初NoSQL有意排斥关系数据库的ACID规则和SQL特性（后发现其弱点又在一定程度和一定范围内支持数据的一致性要求和SQL特性）。NoSQL坚持分布式领域的CAP理论，CAP的含义为：
Consistency，一致性。数据一致更新，所有节点访问同一份最新的数据副本；
Availability，可用性。对数据更新具备高可用性；
Partition tolerance，分区容错性。能容忍网络分区。
CAP理论主张任何基于网络的数据共享系统，都最多只能拥有以下三条中的两条。而这种“三取二”的法则以及具体理解与执行的争论就一直存在。想同时满足三者，或者过分强化割舍三者之间联系均会破坏数据系统的效率和效果。32岁便获得加州大学伯克利分校终身教授的Eric Brewer提出了BASE理论（Basically Available， Soft state， Eventually consistent；基本可用、软状态、最终一致性），它用一种更注重可用性、更便于理解的方式解释分布式系统的特点。
NewSQL注意到关系数据库的灵活性不足、数据库互锁机制效率低下的特点，同时也意识到NoSQL不支持SQL所带来的不便，它采用了一种近似折中的方案，既支持SQL并保证一定程度的数据一致性，同时也提供NoSQL数据库的非关系数据处理的扩展功能，因而从产生之初便受到业界的喜爱，相关产品不断涌现。NoSQL和NewSQL常见产品及其分类情况如图所示。
2.2 NoSQL及其发展趋势
在NoSQL潮流中，最重要的莫过于Apache基金会的Hadoop。它是一个领导者，是一个典型的分布式文件系统，是一个开源系统。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，借助Hadoop开发分布式程序，它取得了成功，成为分布式数据处理界的巨兽（Hadoop的Logo就是只大象）。 现在甚至出来了“无分布不Hadoop”——每个传统的数据库提供商都急切地声明支持Hadoop。关系数据库的传统霸主Oracle公司也将Hadoop集成到自己的NoSQL数据库中，Microsoft、Sybase、IBM也加入了收纳Hadoop功能的竞赛中。
第二位领导者，MongoDB，是一个成功的文档处理型数据库系统，它被称为“非关系式数据库中最像关系式数据库的产品”。MongoDB查询功能强大，特别适合高性能的Web数据处理。
Cassandra是这个领域中的一个另类产品，它兼有键值数据库和列值数据库两者的长处，它的查询功能很优秀。虽然运行Cassandra集群难度较高，但它升级后的分析能力使得很多人感到惊讶。
Redis也是相当好的一个产品。对故障恢复的良好支持以及使用Lua的服务器端脚本语言是明显区别于其他软件之处。使用Lua确实带来了一些震动，因为更多的人喜欢和习惯JavaScript服务器端语言。但是，Lua是一个整洁的语言，它并为Redis开启了潘多拉盒子。
CouchBase在可扩展性和其他潜在因素，使其看起来是一个很好的选择，尽管Facebook以及Zynga面临着关键开发者离开的风波。CouchDB会变得更好抑或相反？只要数据库做得好受众就会欢迎，现在看来，它确实做的很好。
还需要提及的是Riak，在功能性和监控方面它也有了巨大的提升。在稳定性方面，它继续得到大家的赞美：“像巨石一般稳定、可靠且不显眼……”。Riak 数据模块化方面做得很有特色。
在图中，涉及了多个维度：关系型的与非关系型的、分析型的或操作型的、NoSQL类型与NewSQL类型的。最后的两个分类中，对于NoSQL有著名的子分类“键值类数据库、文档数据库、图存数据库和列存数据库。对于NewSQL本已建立“存储引擎、簇享数据、云服务”等类别。
大数据时代范文4
关键词：大数据；小数据；数据分析；发展；变革
中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）010-00-01
如果说互联网的浪潮改变了人们的生活，那么大数据将再一次改变整个世界，只有拥有数据的人才有最终话语权，众多互联网公司的巨头们都纷纷追逐这梦想成为时代的弄潮儿，在原本近乎生疏的名词“大数据”摇身一变，成了我们耳熟能详的词汇，无论是传统企业或是互联网公司都在迈开步伐向着大数据领域加速前进，然而现阶段大数据的火热程度如同盛夏的温度一样，大数据时髦，但非万能，不必事事、时时与之相连。因此我们需要认清企业本身实际情况，不要盲目一味追求大数据，而忽略了小数据所带来更精准、精确的数据分析。
《美国计算机学会通讯》几次刊文谈到了小数据，第一位意识到“小数据”重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔・艾斯汀。他的父亲去世之前几个月，这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同，他不再发送电子邮件，不去超市买菜，散步的距离也越来越短。这种逐渐衰弱的状态，到医院检查时，不管是测脉搏还是查病历，这位90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可事实上，追踪他每时每刻的个体化数据，他的生活其实已经明显与之前不同。这种日常小数据带来的生命讯息的警示和洞察，启发了这位计算机科学教授，小数据可以看作是一种新的医学证据，它是“your row of their data”。
一、大数据与小数据的对比
大数据技术（Big Data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料两规模巨大到无法通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更积极目的的资讯。大数据的特点，简单总结为高容量、多元化、持续性、高价值。
小数据（iData），并不是指数据量小，而是围绕个人为中心全方位的数据，及其配套的收集、处理、分析和对外交互的综合系统。人产生的数据，包括生活习惯、社交、财务、行为等，全部被收集和利用进行分析，并对外形成一个富有个人色彩的数据系统，小数据的特点在于以单个人为对象，重点在于深度，对个人数据全方位全天候的挖掘利用。
大数据和小数据有些本质的区别，虽然以创造数据价值为目的思维和大数据是相似的，但是在具体方式上，还是有些不同的区别：
1.数据处理方式：大数据强调标准化，只有数据标准化，才能大规模采集，以后的数据处理概率统计才有了可能。可是数据一标准化，就失去了其数据产生时的特性和背景。而小数据的用户数据的最大特点就是来源和使用者是同一人，只不过存和取时间和背景不一样。
2.人的作用：在大数据模式下，数据从人身上产生被收集后，接下来的数据处理分析，就再也跟数据的主人无关了。而在小数据里，所有数据都围绕一个人产生，所以人在系统发挥中心作用。
3.其他数据性质的区别：比如小数据的数据量相对大数据的数据量小。小数据对数据不需要全部快速反应，相反大数据对数据需要做出快速反应。小数据更加注重非结构化数据之间的关联，重视深度挖掘，而大数据重在包容所有个体的数据，数据覆盖面广。
二、利用大数据中的小数据分析
Amazon（亚马逊）的一句名言“最成功书籍应该只有一本书，就是用户要买的下一本书”，即使大数据的先行者Amazon，预测用户要买的下一本数也并不容易。然而Amazon一向敢于尝试新的商业模式，Amazon正利用其数据优势，基于各种小数据分析，通过了解客户平时关注商品、新闻、爱好等信息，提前预测客户需求，可以在顾客购物确定下单前预先发货。
北京朝阳大悦城也有类似研究结果，信息研策部发现，平均每个驾车用户一次可为商场贡献约700元的收入，销售变化与车流变化幅度的相关性接近92%。这都是小数据的魅力，相比电商背后的云数据，朝阳大悦城10万人的数据样本只算是小数据，但对于一家要自我革命的购物中心而言足够了。这对于任何一个可进行数据分析的企业来说，极具借鉴意义。
三、小数据时代的发展未来
1.小数据的未来趋势
通过数据分析提高销售水平和服务质量，是任何公司未来发展的重要手段。目前国内对于小数据的分析和利用仍处于起步阶段，企业可利用现有数据进行全面分析，并对数据中变量的全面把握，充分利用小数据分析结果对公司进行发展预测；考虑小数据的人文因素，在数据分析日益完善的基础上，引入社会、心里、人文等因素，能够多方位、多维度的进行分析，使分析结果更加准确。
2.小数据预测对人才的要求
为了使得数据分析的结果更加精准、精确，从而做出有预测性、有价值的分析。小数据分析人员要求具有统计学、商业分析和自然语言处理能力，能够对数学、统计学、计算机等多方面知识的全方位掌握。
3.小数据的大服务
小数据作为数据时代的重要组成部分，任何销售、服务、金融企业可以充分利用数据资源，在做好大数据的基础上，提取具有鲜明特征且具有价值的小数据，挖掘可利用的客户个人信息，获取有价值的客户信息，降低公司成本，提高运行效率，曾加销量，更好地为客户提供量身订做的优质服务。
一切数据存在的根本在于人。人的需求是所有科技变革发展的动力。不远的将来，数据变革下一步将从大数据时代进入以人为本的小数据时代。
参考文献：
[1]董奎勇.说说小数据[M].纺织导报，2014，8.
[2]杨旭珠，岳亚楠.小数据早就大未来[J].环球市场信息导报，2014，4.
[3]王成文.数据力：“大数据”PK“小数据”[J].中国传媒科技，2013，19.
大数据时代范文5
【关键词】大数据 生物信息 知识提取 数据挖掘
1 数据挖掘的功能
数据挖掘是从大量的数据中四栋搜索隐藏于其中的具有特殊关系性的信息过程。它是数据库知识发现KDD中的一个步骤。知识发现KDD过程由以下3个阶段组成：数据准备、数据挖掘、结果表示和解释。数据挖掘跟许多学科都交叉关联，包括数据库技术、统计学、机器学习、人工智能、云计算和可视化等。
数据挖掘的实际应用功能可分为三大类和六分项：分类和聚类属于分类去隔类；回归和时间序列属于推算预测类；关联和序列则属于序列规则类。分类常被用来根据历史经验已经分好的数据来研究它们的特征，然后再根据这些特征对其他未经分类或是新的数据做预测。聚类是将数据分群，其目的是找出群间的差异来，同时找出群内成员间相似性。回归是利用一系列的现有数值来预测一个数值的可能值。基于时间序列的预测与回归功能类似，只是它是用现有的数值来预测未来的数值。关联是要找出在某一事件与数据中会同时出现的东西。
2 降维
从降维的角度讲，整个数据挖掘的过程就是一个降维的过程。在这个过程中，需要对数据删除线性关系比较强的特征数据，再用一些算法，如信号分析算法、傅里叶转换、离散小波转换等算法，从数据中提取特征，再对数据做主成分析处理，得到最后的特征，再用数据挖掘算法来将这些特征转化为人类可读取的数据或信息。
3 分布式数据挖掘解决方案
随着分布式计算技术、云计算技术、hadoop生态圈和非结构化数据库等技术的发展，以及对大数据挖掘的需求，出现了一批分布式数据挖掘，比较典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亚大学伯克利分校AMP实验室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要实现3种类型的数据挖掘算法：分类、聚类（集群）和协同过滤。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代计算，它把数据拆分成若干份，对每一份使用不同的算法和参数运算出结果，看哪一种搭配方式得到的结果最优。
4 大数据下的具体应用实例――生物信息学的应用
生物信息学（Bioinformatics）是生命科学、计算机科学、信息科学和数学等学科交汇融合形成的一门交叉学科。近年来随着先进仪器装备与信息技术等越来越广泛和深入的整合到生物技术中来，生物医学研究中越来越频繁的涉及到大数据存储和分析等信息技术。在使用计算机协助生物信息时，处理仅有计算机辅助的方式存储数据很显然是不够的，生物信息学研究的目的是运用计算机强大的计算能力来加速生物数据的分析，理解数据中所包含的生物学意义。当前生物信息学研究的热点有：
（1）由以序列分析为代表的组成分析转向功能分析。
（2）由对单个生物分子的研究转向基因调控忘了等动态信息的研究。
（3）完整基因组数据分析。
（4）综合分析。
生物信息数据具有如下特点：高通量与大数据量；种类繁多，形式多样；异构性；网络性与动态性；高维；序列数据等特点[5]。针对这样的生物数据信息，要结合当前的大数据分析方法进行分析和理解。当前数据挖掘实现对生物信息分析的支持主要有：生物数据的语义综合，数据集成；开发生物信息数据挖掘工具；序列的相似性查找和比较；聚类分析；关联分析，生物文献挖掘等方面。
参考文献
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[3]李荣.生物信息数据挖掘若干关键问题研究与应用[D].复旦大学（博士论文），2004（11）.
[4]宋杰.生物信息数据挖掘中的若干方法及其应用研究[D].大连理工大学（博士论文），2005（04）.
[5]孙勤红.基于梯度采样局部收敛的生物信息大数据挖掘[J].科技通报，2015（10）.
作者简介
孙勤红（1979-），女，山东省人。现为三江学院计算机科学与工程学院讲师。研究方向为人工智能、数据挖掘。
沈凤仙（1984-），女，江苏省人。现供职于三江学院计算机科学与工程学院。研究方向为数据挖掘。
大数据时代范文6
马年引爆大数据体验风暴
“大数据”一词的出现，已是好些年前的事情。之前在中国只是京沪广深有部分人在研究，其他地方也只是时不时的听到媒体的吆喝，究竟怎么样？离我们生活到底有多远？没有太多人去关注，但是在马年的春节悄悄发生了改变。关于大数据，中央电视台财经频道重点解读、各大媒体争相报道、各路机构狂热吹捧、大小公司视为新视野，一时间好像不知道“大数据”，就不是生活在新世纪的人了。中央电视台和百度地图合作，播报春节全国人民的大迁徙，更是给全国人民上了一堂关于大数据的通俗课，让老百姓形象地体验到大数据就在我们身边的每一个角落，与我们生活息息相关。关于搜索引擎中统计给丈母娘送礼排名第一被统计出来之后，每一个参与者也成为了大数据中的一分子，更关键的是让大数据走下科技、走下高不可攀的神坛，真正和老百姓的衣食住行结合，让老百姓实实在在地感受了身边的大数据。马年春节让这一切变成了现实！大数据未来的运用将会更多地和老百姓生活结合，和中国人的生活息息相关。
大数据实现的渠道基础
大数据的统计离不开各种搜索引擎和社交媒体，他们是进行大数据统计的主要渠道。从现在各种媒体报道的数据来看，搜索引擎数据最主要的来源是百度；社交媒体最主要的来源是微博、QQ、微信、专业网站及相关的APP。不管是百度还是微博、QQ、微信、专业网站及相关的APP，他们经过这么多年的发展，积累大量的用户和数据，在马年引爆也不是偶然。
这些大数据渠道对于中国人并不陌生，几乎和我们的生活形影不离。要找到一个不用百度、不用QQ的中国网虫几乎没有，中国人对这些工具的每一次使用，都是对大数据的贡献；每一项大数据的结果，需要这些平台在后台进行大量的统计和分析。要进行大数据分析，离不开个这些平台的支持。
大数据获取相对开放
难能可贵的是很对数据平台的信息是相对开放公开。比如新浪微博的评论数和转发量，爱奇异视频的播放量和好评分数等，这些都是可以通过公开进行数据统计活动的。但更多的数据则只有平台自身才可以看到，比如百度单个词汇的搜索量。即便如此，并不等于一定要大公司和大机构才能进行大数据分析，这取决于你所要分析的内容。比如，我们想要知道春节期间哪些旅游线路最拥挤，就可以分析携程网、去哪儿网和途牛旅游网等几大旅游网站推出的线路报价，报价逐步高涨的一般都是水涨船高，线路越来越拥挤；报价基本维持不变的线路表明选择的游客不多；相反报价降低或是干脆没有报价的，一般则是冷门线路或是不适合出行线路。这样的统计，大众只需要动动脑、动动笔，勤快一点就可以做。但是要进行全国性的分析，比如马年春节人口迁徙情况，则只能依靠大的专业机构或中央电视台这样的平台才能做到。
大数据向生活全方位的扩展拥有无限空间
