前言：中文期刊网精心挑选了计算机大数据技术范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
计算机大数据技术范文1
一、大数据技术
大数据技术是一种新型技术，其应用领域比价广泛，并且取得一定的成绩。大数据技术在实际的应用过程中，根据各个领域的需要，大数据技术也不断在更新，以适合现代社会发展的需要。大数据技术主要用数据挖掘、数据分析领域中，能对数据进行科学整理、处理、提高数据的利用效率，互联网+时代，各个领域工作基本都离不开网络，网络时代数据量增多，如何科学有效的进行数据处理，提高数据的利用效率，这是需要解决的问题，大数据技术的产生，对数据的处理起到重要作用。
二、大数据技术应用前景
大数据技术是一种新型技术，具有广泛的应用前景，尤其在数据分析领域中，对提高数据的利用效率起到重要作用。大数据技术的进一步发展应用,对科技的交叉融合发展也有着促进意义。科技交叉融合是现代科技发展的需要，现在很多问题利用一种技术不能实现，需要多种技术结合使用，促进科技水平进一步提升，符合现代科技发展的需要。科技人才是企业发展的重要因素，尤其企业发展需要应用型高级技术人才，在互联网+时代，大数据技术方面的人才尤其缺乏，这也是大数据技术具有广泛的应用前景重要因素。
现在各个行业在发展的过程中都需要复合型的高级技术人才，大数据技术的实际应用对促进其它行业的发展起到重要作用，大数据技术具有良好的应用前景，对现代实际的应用型思想起到重要作用。大数据技术在其它行业中的应用提供了技术支持作用，大数据技术对促进其它行业的技术更新与改革起到重要作用，大数据技术在实际应用过程中根据其它行业发展的需要，需要在技术上不断更新，优化环境，完善其职能，为企业行业发展提供技术保障。大数据技术在实际的应用过程提升，符合大数据技术的发展需要。大数据技术在具体的应用过程中，根据各个领域的需要，大数据技术需要不断完善技术，以适合现代各个行业发展的需要，大数据技术能为其发展提供技术支持。
三、大数据技术在高校非计算机专业中的应用进行
电子商务在互联网+背景下得到快速发展，为高校电子商务专业的发展提供了机遇和挑战，电子商务专业在大数据技术作用下需要积极进行教学改革，以适合现代电子商务专业发展的需要，电子商务专业课程体系构建需要符合现代电子商务产业发展的需要。在电子商务体系内发挥大数据的优势，能有效建立完整的商务监督体系，企业决策机制以及运作模式也要依托大数据技术的信息处理功能。电子商务产业的职业岗位能力涉及到大数据知识，电子商务专业在课程构建的过程中需要把大数据相关知识纳入课程体系中，能为学生职业岗位能力提升起到保障作用。大数据技术的实际应用对提升电子商务专业建设，教学模式改革，教学内容整合，教学手段提升等都起到重要保障作用。
（二）大数据技术在会计领域中的应用
大数据技术在会计领域中的应用，对促进会计行业改革，高校会计专业教学改革都起到重要作用，同时完善会计专业人才培养方案，对提升学生职业技能起到重要作用。会计的职业岗位能力涉及到海量数据，会计信息化时代大数据技术的应用对提高会计的工作职能起到重要作用，符合现代大数据技术的应用需要。大数据技术在会计领域中的应用，尤其在会计信息系统建设中的应用，对提高数据挖掘、数据分析、数据处理能力的提升起到重要作用，会计行业涉及到数据很多，数据的种类、数据的形式都是多样化，利用大数据技术处理数据比传统的方式大大提高了工作效率，为会计行业的改革起到重要的技术支持作用，符合现代会计领域中的应用需求。总之，大数据技术在非计算机专业中的应用对促进其教学改革起到技术支持作用，大数据技术是一种新型技术，其具有广泛的应用，大数据技术在高校非计算机专业中的应用是专业发展的需要，也是社会发展对高校专业改革提出了新要求。大数据技术尤其在数据挖掘、数据分析、数据处理等方面起到重要作用，适合互联网+时代，高校非计算机专业发展的需要。
【计算机硕士论文参考文献】
[1]我国大数据应用现状与发展趋势分析[J].李亭亭,赵英豪.电子商务.2016(06).
[2]探讨大数据技术在疾病防控上的应用[J].黄文莉.电子技术与软件工程.2016(06).
[3]基于CitespaceⅢ的大数据研究的可视化分析[J].姜俊锋,丁香乾,侯瑞春,曲丽君.计算机与数字工程.2016(02).
计算机大数据技术范文2
关键词：大数据时代；计算机；信息处理；技术分析
目前，计算机网络用户数目变大，每天产生数万亿字节的数据，并且在大数据背景下，为计算机技术带来了新的挑战。人们需要利用新的思想和观念来处理不断增长的计算机数据。促进计算机技术的发展。随着大数据时代的不断深入，网络应用人数不断增加，数据对社会的发展来说是至关重要的。大数据不仅能够为政府工作提供帮助，还能够帮助人们解决在实际生活中遇到的信息问题。由此可见，计算机信息处理技术的应用具有十分重要的意义，能够提高人们的生活质量，并促进社会经济的发展。
1大数据和计算机信息处理技术的定义
1.1大数据定义
《华尔街日报》在有关先进技术、生产等报告中，大数据是促进经济发展的重要技术。大数据通常代表着海量数据，因此提取重要信息也变成了关键。大数据具有四个主要特征：数据处理速度快且效率高。由于大数据的独创性，还需要相关工作人员不断提高自身工作技能。
1.2计算机信息处理技术的定义
该技术主要指的是数据传输、收集、分析和处理。主要内容是计算机、通信、网络技术等。信息处理技术能够将计算机技术、数据库以及通信网络技术进行融合，数据库技术能够将重要信息进行集成，存储订单信息并有效地使用。在大数据时代背景下的计算机信息处理技术，具有更多的发展机遇，但是也面临这很多挑战，应该意识到大数据技术的重要性，提高对大数据技术的重视程度，为我国社会经济未来的发展奠定良好的发展基础。
2大数据时代的计算机信息处理技术
2.1DEEPWEB数据识别和收集技术
DEEPWEB技术是一种深入的网络技术，其数据量具有大规模信息、动态信息变化，DEEPWEB技术是通过最大化数据来集成高质量数据，将其提取并合并。
2.2分布式数据存储
分布式数据处理技术的特定实现是Google提出的GFS技术。这项技术应用广泛，受到人们的关注。行列混合存储结构（一种当今流行的技术）可以在最短的时间内加载很多数据，减少查询时间并提高磁盘使用效率。
2.3基于内容信息的数据挖掘
基于内容的数据挖掘的是指网络搜索技术和实体关联分析。现阶段，互联网信息检索的热点是排名学习算法，社交媒体中兴趣数据的特征是短文本功能，而排名学习算法就是基于此功能的。目前，我国社会经济飞速发展，计算机技术已经成为时展的必然趋势，因此，完善计算机处理技术不但可以有效提高人们的生活质量，还可以为各个领域的工作提供极大帮助，具有较高的应用价值，也是促进社会经济发展的主要方式。
3当前计算机信息处理技术存在的缺陷
3.1数据的危害
大数据技术能够促进计算机技术的发展，同时出现病毒问题时，这将会降低计算机使用效率，也降低了人们对计算机的信任程度，并降低用户对计算机的满意度。现如今，大数据通常会出现丢失数据、数据泄露和销售数据，威胁到人们的生命财产安全。人们应该意识到大数据造成的破坏与流感病毒造成的破坏相同，因为人们的个人信息无法得到有效保护。
3.2数据被盗
大部分人在使用互联网的过程中都会遇见捆绑销售的情况，威胁着人们的信息安全。个人信息将会出现在网络中，降低网络信息安全性，也使人们的个人信息通过网络泄露。
4大数据时代的机遇与挑战
4.1大数据时代的机遇
由于网络的高度普及，“大数据”已经出现在各个领域。以往的数据处理方式难以处理大量数据，因此必须使用新的概念和方法来处理和分析数据，提高数据处理效率。例如，在企业管理中，“大数据”信息处理可以提高企业管理的安全性，并提高职能部门的工作效率，从而降低企业支出成本，提高企业竞争力，也可以将大数据技术应用于教育事业，大数据技术能够分析出大学生的特征和喜好，促进大学生综合素质的发展。通过应用“大数据”信息处理技术，可以帮助商家找出消费者所需的产品，并针对消费者的对产品的偏好、需求和销售点来增加销售利益。
4.2“大数据”时代信息处理技术的挑战
4.2.1数据存储需要低成本和高可靠性应该将信息进行分类，为信息处理工作提供帮助。同时，提高信息处理的效率以及准确性也是至关重要的，真正达到结果可视化。4.2.2在大数据时代，对信息安全的要求更高大数据并没有定义数据的权限，因此大数据还涉及许多隐私问题。同时，由于大量的数据集中，不同类型的数据被存储在一起，因此必须提高数据存储的安全性。此外，由于大数据的应用效率极高，也是黑客用来攻击数据的主要手段，使人们的信息使用安全性降低。
4.2.3在大数据时代，需要专业人才大数据技术属于创新型技术，需要大量的专业人才。
5“大数据”时代的信息处理技术及其发展方向
5.1信息获取、加工和传输技术
通常，处理计算机信息的首要任务是提取数据，所有处理信息的方法都基于数据提取。所谓的数据收集可以通过对目标信息源执行实时信息监视并将必要的数据收集，存储在预制数据库中，从而向每个软件系统平台提供信息。第二步是信息处理，它对存储在数据库中的数据进行分类和处理。最后，通过数据传输技术将处理后的数据发送给需要数据的用户，以实现数据传输。
5.2信息存储技术
计算机信息存储技术是将通过特定方式检索到的信息存储到结构化数据库中的功能，如果用户需要特定信息，则可以通过特定操作直接从数据库中检索特定信息。在“大数据”时代，数据具有信息量大、信息变化快的特点，因此有必要合理应用计算机信息存储技术来存储大量数据，提高信息的安全性。以往U盘被用来存储数据，但是使用U盘存在很多弊端，U盘的存储空间小，云存储逐渐走入了人们的视野，云存储是利用云技术对数据进行存储，提高了数据存储的安全性以及使用便捷性。有了云磁盘，就不会丢失任何数据，只要在网络条件下就能够存储数据，而云磁盘的另一个优点是可以在多个平台上使用，并且可以实时同步数据。可以通过APP和网页访问计算机版本和移动版本，这对用户有很大帮助。很多人喜欢使用百度网盘。登录后无需进一步学习和研究。在百度网络磁盘上创建新文件夹还是复制和粘贴文件与在计算机上相同。
5.3信息安全技术
要想提高大数据时代信息的安全性，就必须不断完善信息安全技术。（1）创建信息安全系统。不断提高计算机信息安全专业人才，建立完善的信息安全系统。（2）不断开发大数据信息安全技术产品。随着大数据时代的来临，传统的信息处理产品已经不能满足信息处理工作的发展需求，因此必须加强安全技术产品产品开发工作。
5.4信息处理技术的发展方向
由于计算机的硬件功能有限，导致计算机网络受到限制。未来计算机网络发展的主要内容是将计算机硬件和网络数据进行分离，真正实现云计算。同时，计算机网络将逐渐演变成大数据系统，计算机信息处理技术不仅仅依靠某个公司研发，而是基于大数据技术利用多个公司进行合作研发。计算机处理技术是计算机信息处理的关键技术，也是大数据技术的基础内容。在以往的计算机信息处理工作中，都是使用硬件系统，但是由于硬件系统无法高效普及，存在很多系统无法操作计算机的现象。随着大数据时代的到来，硬件系统已经逐渐被云技术取代，并且，云技术在信息处理方面没有局限性，提高了信息处理工作的有效性。大数据技术已经与人们的生活变得息息相关，也是未来社会发展的重要趋势。
计算机大数据技术范文3
关键词：计算机；软件技术；大数据时代；应用；探讨
一、计算机软件应用技术的现状
现阶段，在我国，计算机软件已经得到了普遍的应用，但是因为在这其中还有很多问题存在，例如硬件设施和网线铺设等，所以计算机软件想要全面普及还是有一定困难的，并且现在外部环境也太过恶劣，想要实现计算机软件的全面普及更是难上加难了。目前计算机应用的整体情况十分不令人满意，而在大数据背景下，计算机技术的存在和支持是非常重要的，因为只有通过计算机技术才能整合大量数据，减少随着大数据时代到来而产生的一些问题情况，保障大数据能够得到良好的发展，因此，计算机应用技术的革新就有赖于大数据时代的发展。
（一）沟通交流，进行信息的传递
计算机技术能够帮助企业在内部进行信息上的传播和交流，而外界的信息传播和交流也可以通过计算机技术完成，应用计算机技术可以不受时间和空间的限制，可以加速传播需要传播的信息，所以应用信息技术，对于企业而言，是非常有利的。
（二）进行资源管理
因为时代在不断发展，而社会也在不断进步，企业的生产力模式理所当然要随之产生变化，面对当下的尴尬处境，计算机技术可以帮助企业进行资源管理，而资源管理的效率和科学性也就更加毋庸置疑，企业的发展也能够更加迅速。
（三）决策支持
决策的背后都是无数的信息和无数的数据，想要得到这些信息和数据，就要通过计算机技术，因为计算机技术能够快速整理和收集数据，也能够在总结之后提出更加合理的建议，所以对于企业决策而言，非常有利。而在大数据时代，上述的几个计算机特点都能够推动计算机的改善和发展。
二、大数据时代计算机软件的应用技术
（一）虚拟技术的应用
在企业中，虚拟化技术可以帮助企业管理资源，也可以优化大数据内部资源配置，同时还能帮助处理信息，使信息处理的效率得以提升，当然，企业在应用虚拟化技术时，可以保证操作的灵活性，也可以为企业管理而服务，合理规划企业。不过虚拟化技术在企业中能够得到应用，在生活中也能够帮助人们生活更加便利。
（二）云储存技术
云储存技术在人们的生活中确实得到了很充分的应用，并且云储存技术其实就是对以前的传统储存模式的改革，而当网络连上网络终端，就可以浏览和下载其中的内容，传统的储存模式肯定是无法做到这一点的，并且云储存还进一步进行了改进，人们只需要归纳和整理自己需要的资料，并将这些资源归置到云储存中，资料就不会丢失，而且随时随地都可以浏览和下载。在大数据背景下，云储存是必然会出现的，并且云储存能够科学整合数据和资源，将大量的数据进行科学的分类，所以也就更加便于人们使用。
（三）信息安全技术
互联网的安全是无法保障的，因为互联网是开放性平台，病毒也会常常袭击互联网，而现在的大部分数据都是在互联网中得以保存的，如果互联网受到攻击，数据的安全性也无法担保，同时，数据和数据之间的联系还非常紧密，所以一旦有数据出现安全问题，与之相连的数据也会受到牵连。所以互联网安全问题的加强是必然的，安全隐患的改善也是必然的，信息安全技术也就由之而生。现阶段我国的信息安全技术还不算很完善，不过对于我国互联网和数据资源的保护还算有一定的力度，所以也可以说其保障了我国大数据时代的发展。
三、计算机软件技术字大数据时展时应当注意的问题
（一）信息通信可以通过计算机软件进行
对问题进行分析就能够将客源流失的问题有效地解决，而在行业发展中，很多问题都可以经过分析而解决，不过如果能够通过计算机软件技术，那么就能够更好地解决问题，因为计算机技术能够帮助企业进行资源管理和资源整合，企业中存在的部分问题都可以通过计算机技术进行改善和解决，不过注意事项就是，应用计算机技术必须要科学合理，而不能让计算机技术承担一切风险和问题。企业对于问题的出现也要进行分析和思考，因为只有这样不断地反思，才能带动企业的发展，而计算机技术也会在企业的发展下，随之得到发展。
（二）商业运营
在大数据时代的背景下，计算机技术面临着非常大的挑战，应用计算机技术已经是现在人们生活的常态，而在企业中，计算机技术的应用更是非常普遍的，特别是计算机技术在企业中起到的是数据支持的作用，所以对于企业的帮助是非常大的，因为大数据时代下的数据又多又杂，必须要经过分类整理。而计算机技术是能够起到一定的保障效果的，不过为了避免丢失数据，计算机技术必须要进行改善。计算机技术的改善也会带动企业的发展，而在大数据时代下，计算机技术也能够得到更充分的应用。
计算机大数据技术范文4
进入信息化的新时期，计算机技术正在融入各行业生产以及日常生活，在此前提下也体现了良好的实效性。相比于传统模式而言，建立于大数据基础上的计算机技术有助于提升整个的信息传输效果，同时也在根源上消除了信息传输中的各种阻碍。由此可见，大数据本身具有高增速性、多样性以及大容量的特征，运用大数据用来处理海量信息有助于减少成本并且提高综合效能。面对大数据的新时期背景，针对计算机软件的相关技术措施也应当加以改进，探究完善技术运用的具体思路。
关键词：
计算机软件技术；大数据时代；具体应用
与传统技术模式相比而言，大数据模式适合用来处理更大的数据容量，在此基础上也突显了高增速的特征。面对多样化的信息处理与数据处理，运用大数据的模式更加符合现阶段的信息化背景[1]。在此过程中，计算机软件应当起到关键性与核心性的价值，对此有必要综合考虑多样的技术措施，依照因地制宜的思路来提升计算机在各个领域中运用的实效性。作为各个行业的企业而言，也应当密切结合大数据来洞察现阶段的市场形势，在此基础上获得精准度与丰富性更强的数据与信息。
1基本的技术类型
进入大数据的新时期，建立于大数据基础上的计算机软件相关技术正在逐步获得改进。运用大数据技术，有利于紧密结合用户针对大数据的真实需求，进而依照因地制宜的基本原则来开展技术运用。具体而言，与大数据密切相关的计算机软件基本技术应当包含如下：首先是虚拟化的技术。从本质上讲，虚拟化技术指的是管理虚拟资源，在此前提下优化配置各项资源以及数据信息。由此可见，虚拟化技术有助于消除过高的信息处理成本，针对信息处理的实效性也进行了全面提升，进而在最大限度内保障了灵活性[2]。其次是与信息安全有关的软件技术。面对大数据的新时期背景，各种类型的数据并不是孤立的，而是具有特定的内在联系。受到这种影响，系统内的某些数据一旦遭受了威胁，那么很可能将会干扰整个系统，进而威胁到最根本的数据安全。由此可见，针对软件系统有必要设置全方位的安全保障，通过这种方式来保障集群数据本身的安全性。信息安全技术的宗旨就在于保障信息安全，近些年来，与大数据密切相关的多种信息技术都获得了相应的改进，这种现状有利于保障信息传输流程的安全性，同时也消除了潜在的漏洞以及风险。对于各个行业而言，应当密切结合自身的基本特征来健全安全管理，致力于推行网络化的数据管理，确保数据存储与数据分析中的实效性以及真实性。第三类是云存储。相比于单一的存储模式，云存储密切结合了各个单元，在此前提下用来存储不同类型的数据。因此可以得知，云存储技术具备较强的协同性能，密切结合了多样化的信息存储[3]。面对大数据的背景，云存储更加适合用来保存海量信息，进而方便了实时性的数据存储以及信息传输。从整个大数据的角度来讲，云存储应当构成其中的核心与关键，借助此类方式来存储实时性的数据。
2具体技术运用
在现阶段的软件中包含了预测软件，运用此类软件通常可以用来预测特定阶段的客源状况与企业发展趋势。因此从信息通信角度来讲，技术人员通过运用SPSS或者IBM的软件就可以完成精确预测，针对潜在的客源以及市场形势进行了全方位的推测。从目前的市场现状来看，通讯行业中的很多企业已开始尝试着运用此类软件来整理客户信息，进而扩大了实时性的信息互动平台。经过全方位的信息归纳与信息整理，企业就能判断特定时间段内的客源状况，然后依照因地制宜的基本思路来选择适合本企业的营销对策。目前的状态下，通信领域以及其他行业的企业都在面临激烈竞争。企业如果要突显自身具备的综合优势，那么前提就在于借助多样化的通信手段及通信措施。针对实时性的客户资料，企业可以借助大数据提供的手段来收集必要信息，进而完成全方位的样本抽样、数据开发以及信息处理。经过全方位的信息分析，企业就能运用特定的手段来提供自身所需的客源开发方案，同时也有利于从根源上消除市场中的隐患和威胁。大数据时代更加关注最根本的信息安全。然而实质上，各种类型的软件都很可能存在特定的安全漏洞，对此有必要运用适当的措施来加以弥补。针对软件有必要加装适当的安全防控，在虚拟环境中保证最基本的数据安全。一旦发现了隐患或者安全风险，企业就要致力于迅速消除隐患。在必要的时候，企业还可以运用模型化的手段来归纳用户需求，提升信息分析的精准度。从本质上讲，大数据运用于信息处理的措施有利于消除数据处理中的过高成本，从而密切结合了数据分析、信息存储与数据采集。企业如果能选择适当的措施和技术手段，就可以从根源上消除数据处理的过高成本，对于信息处理的实效性也进行了全面提高。面对大数据的新时期，计算机软件技术具备了更广的运用空间，这种技术也有利于全面提升大数据处理的实效性。截至目前，与大数据密切相关的软件处理技术正在不断获得改进，然而仍然有待加以完善。为此，各种类型企业及其技术人员还需要归纳经验，针对不同类型的信息处理都应当选择不同的模式，进而全面提升数据与信息处理的整体效果。
参考文献：
[1]向羽.计算机软件技术在大数据时代的应用探究[J].电子技术与软件工程,2016(22):78.
[2]王铁.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].电脑迷,2016(10):79.
计算机大数据技术范文5
关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案
1 概述
自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。
大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及文化塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。
2 大数据时代的数据整合应用
自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。
企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算（Storm，Samza，Puma，S4等）、实时计算（Dremel，Impala，Drill）、图计算（Pregel，Hama，Graphlab）、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能（MI）技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。
2.1 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。
2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。
3 企业信息解决方案在大数据时代的应用
企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA：
3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集（通常为训练集、验证集和测试集）。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。
3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计报告、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。
3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。
3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户（包括非SAS用户）的模型算法。
3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。
在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于（可能不含目标变量的）新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码（SAS、C以及Java代码）的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。
如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入工作报告和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。
在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面（GUI）是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法；另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。
4 结束语
在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。
参考文献：
[1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009.
[2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007.
[3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994.
[4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999.
[5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000.
[6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊.
计算机大数据技术范文6
关键词：“大数据”计算机信息处理；云技术
现阶段，网络技术的不断普及和广泛的应用，计算机的用户数量得到了大量的增长。在新时代的发展下，大数据的兴起和深入使用在方便了社会和人们日常生活的同时，也促进了计算机技术的改革和进步。大数据时代是目前社会发展的背景，因此在新的背景下，要积极的进行计算机信息处理技术的改革，以适应新时期的发展需要。现在，我们要积极的运用新技术、新思路来进行数据的处理。
1何谓“大数据”，以及因此而产生的影响
现实社会中，每天都会有成千上万台计算机在运行，这其中产生的信息数据量是我们无法估量的，这些信息所包含的内容千差万别，而数据之间又存在着关联性，这种量化了的数据集群，可以称之为大数据。
同时，计算机处理技术应用软件的诞生，也在进一步促进计算机数据处理能力的提高。软件本身具有的操作便利性，对数据处理的便捷准确性，使得其被使用程度和数量都是较高的。
2、“大数据”时代背景下，计算机处理技术的发展与进步方向
2.1计算机“云技术”的诞生和发展
计算机技术的广泛应用，发展和使用中不嗟耐晟啤4笫据时代的到来，在方便了人们生活的同时，还促进了信息技术的改革和进步。除了计算机硬件设备的数量的增长，其软件技术也得到了相应的进步。在新时代的背景下，计算机技术与硬件设备相结合组成了一门新的学科。在高校的计算机教学中，逐渐受到了重视，并且成为计算机专业主要的发展和研究方向。除此之外，大量的工程师和专家的深入研究，并且根据实际的需要，不断提高技术的投入和使用，完善计算机信息处理技术。在大数据时代下，信息数据的高含量逐渐增多，计算机硬件的数据储存和计算达到了一个临界点，不能满足新时期社会发展和人们的需求，因此新技术的产生成为了一种必然的结果。
“云技术”的出现不但改变了计算机硬件的储存量，还促进了计算机信息处理方式的改变。“云技术”的使用可以储存海量的信息，并且依靠快速的计算机处理器来进行数据计算。传统的计算机计算，不仅数据储存的数量少、计算效率低、速度慢，而且还会在计算的过程中产生数据的就是和损坏，不利于计算的顺利进行。“云技术”的出现不仅完美的解决了这个问题和缺陷，还使计算机对信息的处理更加的细致有效，改变传统的计算模式。与此同时，还可以将计算机计算的结果反馈给使用者，这样不仅满足了使用者的需求，同时对企业的发展有重要的作用。“云技术”的应用，还大大节省了资源，较少的资源的的浪费。使用者在进行资料查找后，资料可以自动的回收，这样不有利于其他使用者的使用，更减少了资源的浪费和成本的增加。
2.2未来计算机处理技术走向浅谈
网络本身是一个开放性的平台，任何人都可以随时随地的从中获取想要的信息，而这就给了犯罪分子，尤其是黑客提供了犯罪的平台，在其中，只要对这些海量的数据进行分析，就能够找出用户在运用技术期间的漏洞，造成商业机密或者个人用户信息的泄露或者被盗取、恶意篡改。这也就对“大数据”时代下，计算机处理技术提出了安全要求，安全性是其发展的最主要的方向。因此在未来的一段时期内，对于计算机安全体系的构建和防护也必将提上日程，专业人才的培养，是想要构建这个安全体系最主要的力量。相关的高校已经开展了这方面的课程，旨在培养出适应目前现状的人才来应对专业问题，解决现阶段和今后阶段所需要解决的问题。同时新的信息数据安全技术的研发进程将得到极大的缩短。传统的安全软件在日新月异的技术，海量的信息数据面前已经越来越显得力不从心，已经无法满足“大数据”时代背景下的要求，因此，新技术软件的开发显得尤为重要，用来取代这些已经相对落后的软件，达到数据接收与处理同步，处理与存储同步，这也是未来将要发展的方向之一。
3、结束语
综上所述，大数据时代的深入发展，计算机的信息处理技术也逐渐的提升，并且随着其技术的逐渐完善应用的范围也越来越广泛。除此之外，计算机信息处理技术作为一种高科技产业，其有效的发展和完善，不仅能够促进社会改革步伐的加速，还能有效的促进我国经济的增长和壮大，创造潜在的商业价值，方便人们的生活。因此，大数据时代的计算机信息处理技术有很光明的发展前景。
参考资料
[1]赵春雷，乔治・纳汉.“大数据”时代的计算机信息处理技术[J].世界科学，2012，02：30-31.
