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大数据时代的数据分析范文1
学校办学理念和特色北京市门头沟区新桥路中学（简称新中）建于1976年，2002年进行教育布局调整后迁到现址。目前，学校拥有38个教学班，现有教职工140余人，学生1100多人，是目前本区规模最大、人数最多、设施设备较为完备先进的一所普通中学。
作为门头沟区的“窗口校”，多年来，学校坚持“面向全体、面向发展，办有特色，稳步提高教育质量”的办学方针，确立了让校园书声琅琅、歌声琅琅、笑声琅琅的办学理念，不断提高办学质量，逐渐成为一所为全区普通家庭子女提供优质教育的学校。学校承办了初中“宏志班”，赢得了学生、家长的信任与社会各界的肯定。
艺术教育是新中的办学特色。成立27年的新中北京市金帆舞蹈团已成为门头沟区的品牌，2004年，新中又被认定为京西太平鼓传承校。该团曾先后参加、建国50周年、2008年奥运展演等大型文艺演出，并在全国、市区多种比赛中获奖。2006年开始承担北京市家长教师协会机制实验校任务，先后被评为区家教协会工作先进单位和北京市德育成果一等奖、北京市经济技术创新工程“优秀成果奖”。
数字校园核心需求
学校的核心任务是教育教学。数字校园建设与教育思想深度融合，与教学内容和方法深度融合，是数字校园建设的出发点和落脚点。数字校园核心需求就是更好地为教育教学服务。
在教学方面，减轻学生学习压力，提高学生学习效率和自主学习能力，使学生乐于学习、善于学习是教育工作者永恒的课题。这也成为学校数字校园建设的重中之重。课前，教学资源库的应用将日常教学中教师生成的优质教学资源循环流动起来，学校还购置了部分教学资源充实其中。课堂上，互动反馈教学系统已经常态化应用。课后，成绩数据分析系统为教师和学生的教与学把脉。目前，学校还积极进行优质资源班班通的教学实验。这些应用都很大程度上提高了教学效率和效果。
在德育方面，落实对学生过程性管理的数字化，体现全员育人、环境育人的教育理念。为此，我们建立了以学校德育部门为核心，各种角色的教师共同参与的“德育量化考评系统”。各种角色的教师分别对学生各个层面的表现，如艺术节、体育节、好人好事、眼操等量化为数据进行记录，系统进行数据分析、数据挖掘，实现学生横向的、纵向的表现可视化与图表化，为教师的教育、学生的发展提供依据。
此外，我们还建立了以触控LED电视机为载体的一个互动式的、动态更新的、更加丰富的数字校园文化系统，将学校艺术节、体育节、社会大课堂、校园风采、好人好事等内容及时，供学生浏览。基于此，实现环境育人的教育理念。
数字校园优秀成果
成绩数据分析系统是学校数字校园项目中的一个特色模块，也是学校运用最成熟的系统。承建方根据学校的特色需求，专门为学校定制开发多张“新中成绩分析报表”，充分满足了学校的需求，并且在原有需求的基础上进行了很多优化设计，使学校教师应用更加方便、快捷。
成绩数据分析是对学校教学效果进行评价的重要手段及制定后续教学策略的重要参考。之前，学校使用Excel表格进行成绩分析，每位教师都需要花费一定时间进行统计，还要逐层汇总，费时费力。我校建设数字校园之后，将成绩数据分析系统纳入其中。
2011年9月，学校对成绩数据分析系统进行多层面、多层次的调研工作，调研范围包括学校领导、教研组长、年级组长、骨干教师及教务处的相关教师等。调研中，教师们提出了很多切合我校实际的、有建设性的意见和建议。如针对我校宏志班、普通班不同层次的分析需求；班主任、任课教师、教学主任等不同层次的数据分析需求等。承建方根据学校的具体要求设计出符合实际的成绩数据分析系统。
之后学校对系统进行了小范围的试用，根据实际应用状况又进行了多次的调整和修改。2011年11月，该系统正式投入使用，运行期间系统稳定性较好，现已相对成熟。
看似平常的成绩数据分析系统集教学数据信息采集、教学数据深度挖掘、教学质量深度分析于一身，为我们进行教学干预提供重要的依据。
1.信息采集更加严谨
在此系统中，我们设置由备课组长录入分数，只有教务主任才可以修改分数的规则，优化了我们的办公程序。
2.教学数据深度挖掘
此系统生成16大类数据分析报表，由大类报表教师又可以通过查找、筛选等功能自己定制出个性化的数据报表。这些报表对录入的数据进行了充分的深度挖掘，并且系统自动生成数据分析图表，更加直观地对数据进行呈现和分析。
3.教学数据的深度分析
通过对数据的深度挖掘可以实现对数据的深度分析，即实现对学情的分析、教学情况的分析。
（1）对学情的分析
通过“录入小分”，系统可以对每道题的掌握情况都有清晰、全面的统计。通过这些数据，学生整体的弱项与强项，个别学生的弱项与强项都一目了然地呈现出来了。通过学情分析，教师可以准确定位教学的重点与难点，使教学更加有的放矢。
通过“班级成绩汇总表”可以很清楚地了解到年级各班中学生学习的综合状况，既可以纵向分析，又可以横向分析，便于学校综合分析年级的学业情况。
通过“学科历史”报表，教师可以查询某位学生的各次考试情况，掌握该学生的学科动态、发展趋势，从而确定和改进该学生的培养方案。
通过“得分率”统计报表，可以明确哪些题型学生得分率相对较低，明确学生哪方面的知识掌握不牢固，从而在后期的教学中着重复习和查漏补缺。
通过“分数段统计”报表，教师能清楚地掌握各班、各个分数段的分布情况，为教师的分层教学提供依据。
（2）对教学情况分析
通过“考试质量分析”报表，可以准确了解教师的教学情况和各班级学生的总体情况，明确整个年级的学科情况，从而为教师改进教学方式、备课组调整和改进整个年级的教学策略、学校对教师的工作指导提供了准确的数据依据。
通过“跨界对比”和“学生历史”报表，便于备课组找到全组的问题。备课组能对教师的教学情况进行横向及纵向的分析，以便更清晰地了解学生学习情况的变化趋势，从而对教学效果进行诊断，明确教学策略。
总之，成绩数据分析系统已经成为学校、教务处、班主任、任课教师进行学情分析、教学情况分析最得力的助手。此系统精准、翔实、高效的数据挖掘和分析功能为全校各角色的教师进行教学决策、教学干预起到了很好的指导作用。
数字校园在建设和应用过程中的后续思考
1. 在数字校园建设中的几点体会
（1）前期调研很重要：学校在数字校园建设中，非常注重前期的调研。一方面是学校内部的调研。分批分期对学校的各个部门、各种人员进行不同层面、不同侧面的调研。另一方面是“请进来，走出去”。“请进来”：请专家来校现场指导，提升、开阔我们的视野。“走出去”：学习其他学校的成功应用，成功经验。这样才能最大限度地使数字校园的建设源于需求、高于需求。
（2）培训推广很重要：学校的数字校园建设非常注重培训推广使用。采取以任务驱动的方式进行各个模块的培训，按每个模块应用的不同角色分批培训，以达到较好的应用效果。在教学中是以赛带训、以点带面的方式进行推广，形成学校的信息技术应用骨干队伍，最终广泛普及应用。
2. 我校进一步的建设计划
（1）成绩数据分析系统和德育量化考评系统的数据深度重组与挖掘。
不管是教育还是教学，对象都是学生，而学生的健康成长与这两方面都密不可分，或者说，教育和教学本来就应该是一个整体。学校将成绩数据分析系统和德育量化考评系统进行整合重组，通过数据的深度挖掘，更全面地了解学生，评价学生，为学生的发展与教育提供依据。
（2）优质资源班班通的教学实验。
学校作为北京市“优质数字资源班班通”项目的实验校，将逐步推进此项工作。
专家点评：
1. 特色与优点
该学校围绕教学需求开发的成绩数据统计分析系统充分考虑了学生学习成长过程，反映了班级的学科掌握情况，有助于学校从横向、纵向对年级各班的学情整体了解、有助于分层教学的开展、有助于教师有针对性地开展个性化教学和改进整体教学策略。
大数据时代的数据分析范文2
关键词：大数据；电网；营销管理
0引言
社会经济的整体发展，现代化的科技手段已经运用到方方面面，尤其是互联网的兴起，使得原来很多耗时耗力的工作都变得更加简单便利，通过应用到各行各业中进而影响到人民的生活水平。具体到电力行业中，在电网运营不断满足客户的需求过程中，产生了大量的客户使用数据，通过运用现代科技手段分析庞大的数据体量，可以为不同的客户提供更为精准的服务，满足不同客户的需求，并且通过了解客户的消费习惯进而对客户属性进行分析，为后期的其他营销活动进行铺垫和数据支撑。因此，基于大数据的电网营销管理分析是具有重要研究意义的课题。
1什么是“大数据分析”
“大数据分析”是基于现代科技发展而产生的一种分析技术，其主要是依靠于现代的科技手段，尤其是一些网络技术，通过对基础数据的整理分类，通过不同的计算机算法，可以将不同有类似特征的数据分列开来，最终在海量的数据中得到想要的数据分析。大数据分析技术被广泛应用于各种互联网行业，包括一些app、团购网站、搜索引擎等，通过对客户的日常网络浏览情况进行统计分析，掌握客户的偏好和实时的需求，进而能够更有针对性的为客户提供服务。大数据分析在互联网行业的广泛运用也引起其他行业的注意，纷纷引进其技术以期望可以在本行业中得到应用，最终为更好的掌握客户资源特性而努力，毕竟客户需求才能形成市场，才是供给企业存在的必要。
2“大数据分析”的算法
2.1神经网络
神经网络是可以针对电网营销数据进行加工训练，且是一个自我组织、自我适应的学习过程，可以学习到最具特征性的样本和数据区别能力，也正因为如此，神经网络的分析算法可以更好地获取有参考价值的海量的基本信息。神经网络是基于其自身的分布式的存储路径，并发的处理信息原理，其具有强大的计算能力和容错能力，能够通过练习掌握科学地调整不一样的神经网络参数的权值，进而更好的优化网络，并且适应外界的变化，抵抗不相干因素的干扰，最终适应使用者的需求来调节神经网络的分析能力，为使用者提供更好的服务。
2.2K近邻算法
此种算法是通过采用统计分析的方法，适用于各种分类问题中。具体是指：根据一个已经限定好的训练集，针对准备被分类的数据样本，通过在训练集中寻找与相关样本最为邻近的K个样本数据，准备被分类的样本的类别可以将之判断为K个样本多数所属于的类别之中。通过此种统计分析的方法可以有效地将各种大数据中的分类问题解决，通过计算将具有一定共同特征的数据摘列出来形成使用者寻找的目标客群。
3大数据分析在电网营销管理中的应用
3.1合理用电的数据分析
随着工业文明时代给世界带来的翻天覆地的变化，各种工厂、生产企业、居民生活中的耗电量都是巨大的。而考虑到未来的可持续发展道路，节能减排是人们必须时刻警惕的问题，尤其是在电力方面。因此，可以通过大数据分析技术，通过按照行业、机械设备、时间、区域等因素对海量的用电数据进行分析，找出电力的浪费现象以及可以改进的地方，精确地挖掘各种设备的反映情况，最终为电力的优化使用提供数据支撑，为未来可持续发展道路的推进奠定基础。
3.2未来行情预测
从目前社会发展情况来看，各家庭中都有很多跟电有关的电器，用电量巨大，并且会跟随不同的季节、不同区域的客户需求不同而产生明显的不同，电力企业可以运用大数据分析技术积极探索不同时间点不同区域的用电情况，并且可以通过增长情况来预测未来的变化趋势，进而为自己的电力供应方面提供数据支撑，在事情发生之前提供服务，保障居民生活的正常运行。
3.3运行保障，服务营销
由于电力企业在日常的运行之中要提供一个区域的电力供应，并且在长年累月的使用中常常会发生一些事故。电力企业可以通过历史上各区域用电情况以及运行故障发生情况来进行数据分析，进而在各区域出现类似情况的时期下，加强对该区域的电网排查工作，保障该区域的电力供应情况，并且总结出不同区域电网的承载能力，为后期持久性的服务营销打下基础。
3.4企业营销决策的分析
目前很多电力企业都已经做了自己的门户网站，便利客户的缴费等需求。电力需求客户可以通过便捷的互联网操作来进行电费的查询、缴费等工作，而电力企业可以基于门户网站，运用自己的大数据分析技术，定向地进行电力方面的营销活动，倡导自己企业的理念。并且可以成立一个专家分析系统，对于客户的各种行为进行系统化地分析，最终帮助企业在营销方面的决策更加准确，为企业的长久高效运行提供支撑，最终促进其可以健康的发展。
4结论
总而言之，经济地迅速增长给社会带来翻天覆地的变化，客户需求成为了各行各业都开始重视的问题，大数据分析技术的诞生，可以通过诸多历史行为对客户的需求产生系统化、多维度的分析，真正地用数据说话，为企业的营销决策带来数据支撑，尤其是在电力行业，客户的需求结构是现代电网运营企业不断追求的目标。因此，对于大数据在电网营销管理中的应用，对于企业来说具有重大的发展价值，值得持续地研究和探讨。
参考文献：
[1]李文靖.大数据之下的电网营销管理分析[J].信息技术,2016(01):13-14.
[2]刘凯.论信息技术在电网运用中的应用[J].技术管理,2015(20):29-30.
大数据时代的数据分析范文3
最近读完了《幸福的方法》，对书中一段话非常有感触："忙碌奔波型是未来的奴隶，享乐主义型是现在的奴隶，而虚无主义型则是过去的奴隶。"在运营商工作的我们都经历过从通信业黄金十年带来的"金饭碗"、行业遭遇"高原平台期"的铜饭碗，甚至全社会"人人得而诛之以后快"的"纸饭碗"，无论是企业还是身处其中的个人，都在感受着巨大的压力与阻力。
于是，一些人选择了"享乐主义"式生存，日复一日在单位混日子；一些人则选择了"虚无主义"式生存，沉浸在过去的辉煌，躺在功劳簿上过日子；还有一些人选择"忙碌奔波"式生存，开不完的会、做不够的汇报、写不尽的方案，虽终日忙忙碌碌却无所作为。正是如此，才有了我上篇文章中写到的"四种人"——那些想走又能走的人最终选择了离开这里，那些想走却不能走的整日抱怨体制，那些不想走也不能走的昏昏度日，剩下那些能走却不想走的痛苦挣扎……
一、运营商正在经历什么？
借用双城记那段经典开场白：这是一个最好的时代，这是一个最坏的时代。对于运营商这样天生依靠人口红利、规模红利的传统企业，未来的日子或许并不好走。无论是从媒体的口诛笔伐，还是用户的人人喊打，亦或是员工的纷纷出离，种种迹象都在表明这个行业早已从大象快跑的“神坛”跌落，变得迟钝、缓慢甚至有些狼狈了。
可十年前绝不是这样。三十年前更加不是。
《大跨越：中国电信业三十春秋》的开篇语这样写道：从经济瓶颈到社会先导，从全球末游到用户总量世界第一，改革开放三十年中国电信业实现了举世瞩目的大跨越!这一切是怎么得来的?这本生动再现改革开放30年来中国通信业辉煌历程的著作选择了两个有意义的时间点，1978年跟2008年，前者是中国正式吹响改革开放号角的关键一年，而后者则是代表了通信业黄金十年的关键一年。
字里行间都可以读到中国通信业经历过怎样的辉煌，可以感受到从业者那种由衷的自信与荣耀。时代巨变，昔日巨头创造了比以往更加令人瞩目的经营业绩，却在政治地位以及行业形象上连连败走麦城。
时至今日当我们再次谈论运营商，你想到了什么?是财务报表上无比闪耀的光辉业绩，还是面对行业内外竞争暗战的困惑焦虑；是建成一张张4G、4G网络的骄傲欣喜，还是管道化、低值化、边缘化的郁闷心酸；是对KPI下多少就能完成多少的自信得意，还是对基层不断涌现离职潮的始料未及。
是运营商真的做错了什么吗？可能并不是。
放眼看看这个时代吧！这是一个在和同行不断抗衡，却无奈被OTT抄了后路的时代；一个到处充斥着机会，细看时却满目危机的时代；一个传统大机构失势瓦解，个人自由连接全面崛起的时代……
这是一个唯变不破的大时代。在这个时代里，竞争对手变了、游戏规则变了、用户习惯也变了，曾经习以为常的一切突然间发生了天翻地覆的变化。话音、短信这些传统业务正在加速下滑，流量虽然成为新的增长点，却不得不面临着“提速降费”的巨大压力。可以说，在这样的时代背景下，运营商像是被困的巨兽，想挣扎却又充满无力感，想改变却又害怕不确定，想突破却又找不到突破口……
唯一的方法大概就剩下三个字：豁出去。
二、运营商该怎么办？
对于眼下的运营商来说，出路无非两条，要么精耕存量客户，挖掘更大的价值点；要么开辟新市场，寻找行业的破局地。关于精耕存量市场，已经有太多这方面的文章，这里不再赘述。我想重点谈谈新市场。
1.新市场在哪里？
日前，互联网教父、科技商业预言家的凯文·凯利在斯坦福大学进行长达3小时的分享，畅谈他对未来20年重大科技商业潮流的见解。我对其中一个观点很感兴趣，他说不管你现在做什么行业，你做的生意都是数据生意。
数据！
无论是风生水起的移动互联网，还是改变世界的芸芸众生，他们都在通过运营商的网络来获取信息。
2014年三月在北京举行的一场大数据产业推介会上，阿里巴巴集团创始人马云在主题演讲中发表了他的观点——“人类正从IT时代走向DT时代。IT时代是以自我控制、自我管理为主，而DT时代，它是以服务大众、激发生产力为主的技术。”
我们都知道，今年的双11全球狂欢节中，阿里巴巴天猫用时不到12小时就打破了去年创下的571亿元的交易额，最终将记录锁定在912亿，其中无线交易占比71%，全球产生成交的国家和地区达到205个。
巨量交易额的背后是什么？是阿里越来越强大的供货和物流系统？还是传统零售业的全面没落？其实都不是的。我以为这背后体现了阿里巴巴强大的数据分析和挖掘能力。在这样的购物节中，最重要的问题是商家要备多少货？而这可以通过平台历史销售大数据，预测货品需求，为商户提供库存依据，提升库存效率和有效性。
而在百货商店时代，购物数据只有通过人工才有可能统计完并且不一定准确，但是阿里巴巴会把每个人的历史购物和浏览数据都留在云上。因此，淘宝可不光是一个电商平台，更是顾客的大数据平台。
阿里巴巴集团副总裁涂子沛在讲到这个概念的时候举了一个更容易理解的案例：请你预测全国哪些地区会有更多的二孩出生？按照传统的数据统计，估计只能依靠人口普查、各地市区县统计部门的层层上报，不但会有偏差而且还会滞后。而在阿里巴巴，只需要统计哪些区域的孕婴用品销量激增就可以了，不但真实而且更加便捷。
运营商也是一样的。你以为运营商只是通信管道的提供者？其实或许还是信息适配的服务商。在过去，我们使用的文件、文件夹、桌面这些东西都是停留在本地的。我还记得那个时候最好的备份工具大概是移动硬盘或者是蓝光光盘之类的东西。而进入网络时代之后，数据就出现在网页上、链接里。现在的云上有标签、有流量、有新闻，还有各种各样我们需要的信息。云、数据化才是这个时代的关键词。要知道，这些所有的信息都是通过运营商的网络传输的，就和从淘宝上销售的商品信息一样，除了信息本身，它的发送端和接收端或许才是我们关心的重点。
于是，将合适的信息主动推送给需要的人，就是运营商能提供的大数据服务了。
2.新市场有多大？
中国云计算技术与产业联盟理事长吴基传曾指出：大数据是云计算服务的基础，是构架云平台最基本的要素，没有对海量信息的分析的大数据，就没有为所有信息消费者获取有价值的信息的可能性。
因此在商业界，大数据已经开始成为很多企业的生意。《2015年中国大数据交易白皮书》显示，预计到2020年，中国大数据产业市场规模将超过这个市场去年规模的10倍，由2014年的767亿元扩大至8228.81亿元。
2015年8月19日，国务院常务会议通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，这或许意味着，大数据在中国将逐渐步入正轨，进入到顶层设计时代，这无疑将加速经济发展引擎的进一步开发。
从运营商的角度来看呢？以中国移动为例，我们有超过8.2亿用户，110万4G基站，经营分析系统里有10B以上的数据，我们的10086每分钟都有海量用户的呼叫，实际上所有这些动作每天都在产生大量的数据。那么，这些数据到底有多大，集中以后会是个什么效果？
有人曾经做过测算，一个省公司一天的数据要上百P，这些数据集中在一点传输到中国移动(贵安)大数据中心，需要重建一个中国移动的CMNET，也就是中国移动Internet的骨干网。
所以某种意义上来说，运营商拥有采之不尽用之不绝的数据富矿，站在金矿上总比无矿可挖强，这也是我判断运营商或许会在大数据时代“触底反弹”的依据之一。
3.还有什么不确定因素？
虽说前途可期，但毕竟是一个全新的领域。在新领域就一定有新的游戏规则，也会有相应的规则适应过程。
在过去的几年中，大数据的概念在产业界引发了无数的争议和讨论，甚至长期出现在Gartner的新兴技术成熟度曲线(也称新兴技术炒作周期报告)中。原因非常简单，一项新技术多被谈及概念，虽然在媒体上屡屡曝光，但应用案例寥寥。
因此，大数据越来越被看做是评论界的谈资，而非真正意义上的产业。
在贵阳成立的全球第一家大数据交易所，通过电子系统面向全球提供数据交易服务，计划2020年数据清洗交易量年达1万PB、年总额3万亿。然而，成立至今，这个深孚众望的机构撮合的交易记录也不过3000多笔。“有意愿交易大数据的企业和机构还不多。”交易所工作人员如是说。
除此之外，还有几个关键不确定因素在影响着大数据产业发展。
A.技术能力不足。IT作为后端的支撑手段，大量通过外包或采购方式实现，所以在自身软件开发和大数据平台运维、大数据新技术应用、大数据分析挖掘方面能力相当有限。
B.数据“墙”大量存在。很多数据是分散在不同的系统中的，经过长时间的“竖井”式运作，已经形成了难以突破的壁垒。以中国移动为例，B域主要是经营分析数据、O域主要是网络运维数据、M域主要是管理信息数据，但这三域的IT系统分别由三个不同的部门负责，整合难度较大，较难形成“1 1＞2”的数据融合效果。
C.组织架构不匹配。目前看，很少有机构会设置专门的部门去集中各种散落的数据，更别提对这些数据进行标准化的管理和维护了。
D.思维观念的滞后。如果说技术、资金、人才方面的劣势都可以通过后天的努力来补足，那么意识层面的缺失就需要相当长时间的培育了。
除了以上说的几点，大数据交易的安全性、定价的合理性、客户信息的保密性，都在一定程度上影响着大数据业务的规模和发展空间。
三、运营商玩大数据的心法与身法
运营商究竟该怎么玩儿大数据呢？窃以为先要回答好三个问题：一是数据在哪里？二是数据放哪里？三是数据怎么用？
1.数据在哪里？
都说我们正在经历一个全新的商业时代——分享经济的时代，消费者正在放弃传统的、效率低下的企业，转而投入分享型企业的怀抱，来获取他们想要的产品和服务。Uber让座驾更好地分享，Airbnb让空闲的房屋更好地分享，八戒网让创意和设计更好地分享……现在看，一切可以分享的都是价值数据。
在分享经济的时代，真正分享的是有效的供需关系。因此，在分享经济中，更重要的其实是创建供需场景，建立供需联系。
数据也是相同的道理。随着移动互联网、云计算、物联网等新一代信息技术的爆发式发展，智能手机、平板电脑、可穿戴设备以及遍布各个角落的传感器，正在越来越多地接入到运营商网络。各种交互数据、传感数据正源源不断从各行各业迅速生成。这些数量庞大、种类广泛、迅速产生和更新的大数据，蕴含着前所未有的社会价值和商业价值。
如何能够有效挖掘并体现出数据的价值是亟待解决的问题。窃以为，关键就在于建立数据使用的场景并搭建数据交易平台。
比如说，城市规划设计院需要对新区进行商业价值评估，可以通过运营商的网格数据分析提供区域人口及经济状况解析；再比如，医疗机构需要在一段时期对药物及医疗设备做储备，可以通过医保报账平台统计该区域的医疗诊断及药物使用情况，预测出该区域可以发生的大规模疾病，从而及时储备相关资源。
重要的是，帮助数据消费者更加迅速有效地找到他们需要的数据，并促成双方交易。
2.数据放哪里？
如此大规模的数据存放在哪里也是考验大数据产业的要素之一。要知道并不是所有的机构都有足够的资源去建设自己的数据中心。而在这方面，运营商恰好可以提供服务。
通信行业有个词叫做“电信级服务”，意思是通信服务要具备不间断运行、大容量、高稳定性、可靠性等特点。而要达到这些条件，就需要完备的QoS保障机制，而其中重要一环就是设施先进、管理规范的通信机房。
因此可以说，在数据机房方面，通信运营商具有先天的优势。
能否将此作为运营商进入大数据市场的切入点呢？开放、合作就成了这个部分的关键词。前文说过，传统机构中有很多数据与信息孤岛，要想打破不断构筑的“数据墙”，首先是要将他们集中化的存储、管理、运营。因此，运营商的高标准数据中心或许只是一个必要而非充分条件，要让源自不同领域的数据发生“化合作用”的前提是将这些数据存放在运营商的数据中心。
ICT基础设施有连接和存储的作用，其产生的数据通过不同的终端存储下来，这些数据在应用程序中使用才会有价值。而运营商同时具备连接和存储两项功能。
面向未来，运营商数据中心将成为网络的中心，构建面向业务的敏捷、柔性、绿色的云IT基础架构将使运营商数据中心成为新一代ICT基础设施的驱动中心。
3.数据怎么用？
运营商现在最大的挑战是什么？是端到端的质量保障不足导致用户体验还不够好吗？是受到OTT业务的冲击导致传统业务快速下滑吗？还是业务量收剪刀差不断加大、投资压力日趋吃紧吗？个人认为都不是的。我们最大的挑战在于用户往往满足于现有的业务。这会让我们产生严重的路径依赖，从而也会形成“自满”情绪。
事实上，运营商现在面临着三大重要转变：一是从关注功能向关注最终用户体验转变；二是从提供语音和带宽向提供丰富、开放的ICT融合信息服务转变；三是从基于人口红利的增长向应用创新增长转变。这三个转变带来了商业模式、运营模式、研发模式和科技创新的转变，将驱动电信行业从封闭走向开放的数字化运营。
数字化运营，至少有三件事可以做：一是盘点数据资产；二是建立计算能力；三是开放数据平台。按照贵州移动芈大伟总经理的思路，运营商大数据发展路径分为1.0、2.0和3.0三个版本。
大数据1.0主要针对运营商内部分析，建设重点以数据整合和能力构建为主，为数据价值发掘奠定基础，重点支撑精准营销和精确建网；大数据2.0主要针对数据价值提升，重点是逐步拓展对内对外数据价值挖掘的能力；大数据3.0主要针对数据变现，聚焦重点客户和行业，构建数据生态系统，逐步凸显外部收入。
目前，运营商在IT系统和网络系统上积累了很多数据资产(当然如果处置不当也可能会变成数据遗产……)，通过SDN和NFV等IT技术重构的通信网络，将会形成全新的弹性、智能的网络架构。而网络IT化，就要求建立以云数据中心为核心的网络架构，数据中心将成为ICT基础设施的核心，数据中心的布局和规划决定未来网络的架构，也决定了未来的竞争力。
伴随20多年的互联网发展，掌握未来的“联接一代”和“数字元人”已经长成。相比上一代人，他们的沟通、交友、娱乐、消费、工作、学习等行为方式和思维模式，已经发生深刻的变化，他们对于数字社会和互联网的依赖与生俱来，代表着互联网时代的新消费行为。
运营商新的业务运营系统不再是简单的支持系统，更不是简单的营销界面在线化，而是连接运营商、客户和合作伙伴，连接网络、应用和内容的价值创造系统和生态链系统。传统的线下营业厅或将大幅减少甚至消失，取而代之的，是用户可以全在线模式按需、实时定制享受各项服务，运营商通过大数据分析洞察客户和精确营销，提供更加智能的客户服务。
从购买产品走向购买服务，商业世界的游戏规则正在发生根本上的变化，商家和用户之间的关系从交付那一刻才刚刚开始。
互联网之父劳伦斯·罗伯茨曾讲过：“自网络诞生以来，我们只实现了网速的提高，而在提升网络性能及其他方面毫无进步。”在这方面，运营商正在积极从消费体验出发打造新型的业务运营系统，新系统不再是简单的业支系统和网管系统，更不是简单的营销在线化，而是连接运营商、客户和合作伙伴，连接网络、应用和内容的价值创造系统。
大数据时代的数据分析范文4
传统方式下，孤立分析数据，单纯依靠经验发现问题，片面反映个别问题的技术方法已经无法适应企业审计发展的要求。企业审计需要全面采集与企业财务活动相关的数据，既包括财务数据，也包括业务数据和管理数据，既包括企业内部的数据，也包括主管部门、研究机构等的外部数据，既有财务数据、业务数据结构化的数据，也有会议纪要、政策法规等非结构化的数据；企业审计需要整体把握一个企业的整体情况，能够更科学、全面地评价一个企业，企业审计需要更准确的确定审计重点，能够在数据分析的基础上科学确定审计重点；企业审计需要更善于把握数据的规律和趋势，在发现企业现阶段存在问题的同时，更要能够揭示企业未来发展存在的风险和隐患。传统审计方式下缺乏采集管理、科学分析海量电子数据的技术，也就无法满足企业审计发展的新要求。
面对大数据时代的来临，面对“大数据”所带来的新技术、新思维的变革，企业内部审计需要应时而变来适应商业模式、思维模式及数据处理模式的变化，从而影响了审计方式、审计抽样方法、审计评价模式、审计重点等。而内部审计人员不仅要能了解数据的变化以及数据处理技术的变革，更要能处理数据、分析数据、驾驭数据，要能够充分、及时地从大量复杂的数据中，辨认出对内部审计的意义与价值，并进而协助内部审计人员做出最佳的决策。“大数据”对企业内部审计的影响主要表现在以下几个方面：
（一）审计方式由传统审计的事后审计、周期审计向连续审计转变。随着大数据技术的快速发展，审计方法和模式也在与时俱进。传统审计中，审计人员只是在完成财务报告或经过特定的周期或离职等情况的时候才进行审计，而且审计中并不是检查所有的信息，只是抽样分析。这种有限的检查对复杂的商业系统来说很难起到监督作用，而且传统审计的测试程序主要采用常规的方法关注被审计单位活动，包括数据、授权和执行等。企业如仍然采用这种审计方式，对于确认迅速发展的商务活动的真实价值或合法性显得过于迟缓；另外，从内部控制的角度来讲，我国目前的内部审计实务多是针对财务、会计事项，对经营活动、内部控制、管理事项的监督、评价极为有限，审计活动理念也多为“监督导向”型，而非“服务导向”型，公司部门间的不同流程缺乏衔接都使审计工作难以为经济活动提供全面的监控和服务。随着企业经济业务日趋复杂，信息技术迅速发展，企业电子商务和信息化建设逐渐成熟，越来越多的人意识到连续审计的重要性，而大数据技术及大数据基础使连续审计成为可能。连续审计可以降低传统审计过程中的浪费和时滞问题，降低审计错误和风险，促进企业发展。连续审计是信息技术与审计学科较好交叉融合的产物，是信息化条件下审计科学发展的必然，尤其对内部风险控制“实时性”要求极高的特定行业，如银行、证券、保险等金融和债务契约等行业中，实施连续审计监督迫在眉睫。某财产保险公司内部审计部门，已经在新开发的审计系统中固化了连续审计模块，该模块可以实现在线的风险预警，并安排专人进行日常数据式连续审计，将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立审计底稿，按照重要程度进行远程审计、核实或下发给现场审计人员进行现场核实。该模块经过一段时间的使用，收到了很好的效果。
（二）审计抽样开始系统化、模块化、智能化，并开始具有预测功能，而样本最终将扩展至数据全体。目前，常规审计工作已广泛采用随机抽查法，其意义用较小的投入来获得审计结论，提高审计效率；但利用抽查法所得出的审计结论存在着发生重大错误的可能性，其可能性的大小就意味着审计风险的大小。然而，数据量的爆炸式增长使审计人员意识到现行的抽样审计方法只是凭借审计人员的主观判断和实际经验对财务报表中的重大事项进行审查，而忽视了大量的业务活动，无法发现和揭示企业内部发生的、对财务报表真实性有重大影响的舞弊行为和技术性错误，难以对企业财务报表及经营管理做出准确的判断和评价。但是，庞大的企业规模和繁多的业务活动，致使审计工作难以回到详细审计方式，只能在抽样审计方法本身寻求改进。审计抽样开始向以下几个方向发展：一是审计抽样系统化。通过抽样系统增加审计抽样的实用性和效率性，为审计人员从大量的审计数据中抽取有用信息，为审计的预测分析提供依据，这样的抽样采用人工方式在海量数据的情况下是无法进行的；二是审计抽样模块化。通过模块化设计，审计抽样系统将得到最大的灵活性，以便抽样时采用各种模型组合便抽样更有效率；三是审计抽样的智能化。审计抽样系统将积极吸收审计、统计、计算机、人工智能等方面的最新研究成果，抽样模型及时得到更新，抽样经验在知识库中得到积累，审计抽样系统开始“学习”、“推理”，不断朝着智能化方向发展。将海量的数据经分析、预测等“加工”后，以知识的形式呈现给审计人员，为审计人员发现审计问题提供深度支持；四是审计抽样系统开始具有预测功 能。随着大数据技术的发展，计算机的运算能力和处理速度不断提高。审计抽样系统会强大到处理复杂的运算，并利用大数据技术改进后的审计抽样算法来对这些审计数据进行分析并进行数据挖掘，找出特征数据，缩小抽取样本的数量，降低审计成本、提高审计效率；利用关联规则，预测被审计单位经营风险的高低，帮助审计人员确定审计重点，提高审计效率。通过审计信息系统所提供的庞大数据库可以实现对被审计单位的信息进行数据挖掘和综合分析，对被审计单位的财务及经营状况进行预测分析，为被审计单位提供决策依据。目前，某财产保险公司的审计系统，应用了大数据技术进行风险数据的提取，并应用PPS抽样、随机抽样、系统抽样、模型抽样、组合抽样等进一步提高审计效率。而在抽样模型中应用了汽修厂与驾驶员、报案人、定损员、收款人等的关联程度模型，伤者、驾驶员、报案人、联系人、领款人等的出险频繁度模型，人伤重复出险伤者、标的车多次与同一三者车碰撞出险等高风险模型，承保、理赔、财务系统非同一档案中上传相同照片等以“大数据”技术为基础的模型，收到良好的效果。
然而，在不久的将来，伴随着以真实性、服务性为基础的各项企业内部审计的深化，随着数据信息化的深入以用大数据技术发展应用的深入，企业内部审计逐渐开始能够从大量的、杂乱无章的海量数据中发现潜在的有用的信息，能够从这些大量的数据中发现被审计单位运作的基本规律及特征；预测出被审计单位发展的趋势，从宏观上把握被审计单位科学地发展。审计也不仅仅局限于抽样审计，而是对企业所有财务、业务等经营数据的数字式连续审计。
（三）促进审计成果的转化与应用。目前，内部审计成果应用主要是针对屡查屡犯的问题重点进行检查、督促整改，部分企业已经将审计成果应用闭环管理的手段对整改过程进行管理以达到良好的审计成果运用效果。大数据技术的出现，促进了审计成果的进一步应用。一是促进对以往审计中获取的大量信息资料和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋向，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，以及运用审计成果，为各级领导提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进完善制度、机制、决策和执行，促进企业管理水平更上一层楼；二是促进问题的全面发现，即应用大数据技术可以将同一问题归入不同的类型使用，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。同时，通过对带有共性、普遍性、倾向性的问题进行挖掘，提炼出问题与数据中的关联性，可以将所有问题通过IT手段检查出来；三是应用大数据技术进行连续式审计有利于问题的整改监督；四是将审计成果进行知识化留存，通过大数据技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势、对问题进行预警等；五是将审计人员与审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化备案，在进行下次检查时，可以根据审计方案中的重点，有侧重地选取有相应检查经验的审计人员组成审计组，并按审计目标抽取相应被审计单位进行重点审计检查等。
总之，大数据并非被过度渲染的产业题材，大数据对企业内部审计的影响，既是应对企业数据集中模式、数据爆炸式增长趋势而进行的实时处理超量数据的技术升级，又是将方方面面的数据进行电子化、信息化，并将信息规则化、知识化，最终使各种应用网络化、智能化的过程；大数据更是一次从分散到集成、从共享到协同、从封闭到开放、从离线孤立到持久在线云服务、从专享到普适的挑战。
主要参考文献：
[1]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代中译本.浙江人民出版社，2013.
[2]Bill Franks.驾驭大数据中译本.人民邮电出版社，2013.
[3]陈丹萍.数据挖掘模式下的审计风险决策研究[M].中国社会出版社，2007.
[4]陈福军.计算机辅助审计应用教程[M].清华大学出版社，2011.
[5]《企业审计制度方法和技术建设》课题组.信息化环境下企业审计的技术方法[M].中国时代经济出版社，2011.
[6]中国会计学会.企业内部控制自我评价与审计[M].大连出版社，2010.
[7]陈倩雯.深圳审计研究成果论文选编：2010～2011[M].中国时代经济出版社，2012.
[8]浙江省注册会计师协会.国际高级审计业务文集[M].中国财政经济出版社，2010.
[9]上海国家会计学院.内部控制与内部审计[M].经济科学出版社，2012.
大数据时代的数据分析范文5
在大数据时代背景下，人们越来越认识到自身数据对管理的重要性，档案是直接形成的历史记录，是对原始数据的记录、收集、整理、保管、利用等，随着信息量的增加，保存社会档案越来越复杂，档案行业管理越来越麻烦，大数据时代背景下的档案利用服务需要进一步探讨。
一、大数据时代
随着信息时代的到来，数据增长越来越快，人们生活步入大数据时代，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，是海量的非结构化数据，基于云计算的数据处理与应用模式通过数据的集成共享交叉复用形成的智力资源和知识服务能力，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，具有数量大、类型繁多、价值密度低、速度快时效高的特点，从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术，简言之从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力就是大数据技术。现代大型企业，档案部门主管公司档案信息资料，将公司各单位部门信息统一管理，以便公司需要时快速找到相关信息，近年来随着电子文件的广泛应用，扫描图像、传真、电子表格、演示文档、照片、视频片段等非结构化数据直线上升，数字档案馆数据量直线上升，数据时代真正来临。
二、大数据时代背景给档案服务带来的挑战
在大数据时代背景下，档案管理已由纸质档案发展到数字化阶段，档案馆作为保存档案、提供档案、为社会服务的文化机构，必然贮存大量的信息量，档案信息资源阶梯式增长，现有的档案工具手段已不能满足数字化档案管理，计算机数据库的应用顺势发展起来，提高档案资料管理的有效性，大数据时代背景下的数字档案馆藏量具有数据量大、媒体形式多的特点，给档案利用服务系统带来了不小的挑战。
（一）在海量数据中如何查询档案信息
随着信息技术的广泛应用，数据库信息技术不断发展，电子文件数据信息量暴增，档案信息保存的文件相应增多，传统的手工著录、卡片检索已不能满足企业的需求，在档案信息数据处理过程中，经常会遇到文件找不到、查询性能低、甚至出现服务器不响应一系列难题，应用以往的查询服务方法已经赶不上大数据时展的步伐，计算机辅助档案资料管理变得更加便捷方便，但是在大数据时代，档案信息化不断推进，如何进行档案查询，尤其是近来档案数量的急剧增多，档案数据甚至出现胀库，档案查询检索性能下降，反应迟钝，如何精准的在海量数据中找到所需信息，是档案利用服务首先需要解决的问题。
（二）在海量数据中如何抽取有用的信息
如今，档案管理用户已不满足于对数据及文件的利用，而是希望获得数据及文件隐含的知识，也就是说，现在档案管理的趋势是知识管理，档案利用服务也应由提供数据信息转变为知识供给，但知识不是简单的数据信息，需要经过抽取和挖掘才能从中得到有用信息，在海量数据中，仅仅依靠人工挖掘信息已不能满足大数据时代，如何提供给用户挖掘有用信息，依靠信息技术进行数据挖掘，这是当前档案利用服务的任务。
三、大数据时代背景下档案利用服务的数据挖掘
（一）档案业务流程转变
传统的档案业务流程包括收集、整理、保存、利用，其中档案利用采用的原始数据，随着电子文件的广泛应用，档案数据信息量越来越大、媒体形式颇多，传统的档案流程已不能满足用户对信息数据的使用，原始数据的利用比较困难，数据查询性能下降，甚至无法及时响应，延误资料的使用，档案数据库需要更新，及时优化IT结构，在找寻档案数据前加入数据挖掘这一步骤，通过模糊识别对海量数据及多媒体数据进行筛选，方便用户在万千信息中找寻自己所需要的信息，优化数据查询性能，提高档案服务质量，这是解决档案利用服务的一条有效途径。
（二）数据挖掘的应用
怎样从大批量原始数据中筛选出有应用价值的信息，提供给不同用户作为参考信息，数据挖掘技术的应用使得该问题得到解决。概括地说，数据挖掘便是从海量的、不完整的、效果差的、未经处理的数据中，提取具有潜在价值的信息与知识的过程。一般数据挖掘种类划分为结构型数据挖掘、web数据挖掘及文本数据挖掘等。数据挖掘应用于海量档案信息筛选过程中，简化了档案信心提取程序，提高了档案利用服务效率。文本挖掘是数据挖掘的基本构成部分，在数据提取过程中应用最广泛，因此被称作文字探勘、文本数据挖掘等，可简单地理解为文字分析，其目的就是经过文本处理后能获取有价值的信息和知识。有价值信息的提取一般分为两个步骤是分类与预测，文本挖掘就是以数据分析为基础，然后加上某些衍生语言特征或者消除杂音，随后插入到数据库中，形成结构化数据，最后完成评价与信息传递。“高品质”的文本挖掘一般是说某类组合的关联性、独特性与实用性。文本数据挖掘在众多基础领域普遍存在，例如数理统计、智能机器、声像数据转换，归纳起来无非就是利用文本信息筛选、文本划分、文本聚类、文本数据压缩、文本数据处理;文本挖掘应用最常见的领域包括信息访问（信息搜索、信息浏览、信息过滤、信息报告）、知识发现（数据预测、数据分析）。
（三）数据挖掘平台的应用
数据挖掘技术是保证大数据背景下档案服务的质量的有效途径，数据挖掘平台是文本智能数据处理中心，建立在独特地模糊识别及音视频识别技术之上，抽取其中内容进行挖掘，提供用户搜索应用服务，档案服务从数据的收集、挖掘及智能搜索等步骤实现，将数据结果显示在数据挖掘平台上。档案资源数据挖掘包括三方面，首先是对音视频内容的检索，自动识别关键帧，区分定位视频中的不同内容，提高视频处理的能力;其次是对语义的检索，这是常见的搜索方式，只需提供计算机识别的语言即可;最后是档案智能化辅助分类，从历史分类中提取档案分类，实现文献的自动分类，促进辅助分类的准确度，提高用户整理效率，支持多维度动态分类。文本数据处理层是建立数据挖掘平台的载体，其根本目的是以特殊的信息论及概率论的前提下的模式辨识技术和音视频辨识技术，提取具有重要价值的信息，为外围提供搜索应用服务。所以，数据挖掘平台科通过采集数据、数据分析、数据挖掘、智能搜索应用平台，将多类型数据在采集平台上完成层次化的数据采集。
大数据时代的数据分析范文6
关键词：大数据；SPOC；高校；教学；影响
近年来，全国各大高校对互联网技术条件下在线教学的实践探索方兴未艾，轰轰烈烈，其中影响最大的是SPOC在线教学平台建设（即小规模限制性在线课程，其英文全称为：Small Private Online Course）。SPOC教学模式较好地融合了课堂教学和互动学习的优势，既形成了小班化教学的模式，也使得教育受众更加广泛。其特点是：在围墙内的大学课堂，利用MOOC的讲座视频及同时采用其在线评价等功能实施翻转课堂模式进行教学。这是一种将课堂教学与在线教学有机结合的综合学习模式。
1.大数据时代：高校SPOC教学的新机遇
“数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予人类惊喜。”在大数据时代，任何行业都不应该对数据视而不见，应该主动迎接大数据时代带来的变化，深入研究高校SPOC在线教学的重要意义。主要有以下三大方面的促进作用。
一是大数据时代使高校SPOC教学的领域得到扩展。目前，绝大多数高校SPOC在线教学平台建设都是自建自家，这不仅造成了资源的巨大浪费，而且不符合目前大学生的学习习惯和生活方式。很多在线平台建设没有抓住学生的兴趣方向，范围不够广泛，还存在严重重复建设的问题。英语、政治教育等基础课泛滥成灾，参差不齐，影响了教育效果。因此可以利用大数据从宏观上分析全国各个高校的SPOC教学平台建设资源和使用情况。从手机、互联网等各个终端分析学生的学习和使用情况，针对不同层次和兴趣的学生找出适合的教育资源。有效利用大数据，可以有效避免资源浪费，合理编排教学内容，针对学生兴趣实现智能化选课甚至智能化编排教学资料。大数据为高校SPOC教学带来实质性的变革。
二是大数据时代给高校SPOC教学方式带来创新。高校SPOC教学在一定程度上实现了课堂教学、翻转课堂和互动交流等形式，但基本上还是处于初级阶段，并没有实质性变化。大数据时代可以真正实现教育主体客体的对等化。
三是大数据时代使高校SPOC教学向“微时代”发展。目前，高校SPOC教学大多采用课堂教育的形式。而移动互联网时代的特征之一是“微时代”，学生对微信、微博使用度很高，也乐于接受碎片化、短而小的信息。因此手机为代表的信息平台已成为主要载体。
2.大数据时代：高校SPOC教学的新挑战
大数据时代的到来，也给高校SPOC教学带来了不少挑战。
一是来自大数据本身弊端的挑战。大数据是一把“双刃剑”，其带来变革的同时也带来了一系列问题。比如，大数据和隐私保护的问题，大数据是否存在信息滥用的问题，大数据的个性化分析不完全符合学生心理认知的问题。这些由大数据时代带来的问题，在高校SPOC教学中同样存在。尤其是现在高校的信息化建设水平相对一般，不仅在隐私保护上存在不足，而且还存在原始数据真实性和分析结果不一致等问题。这就要求高校SPOC教学中既要加快建立互联互通的数据库，也要谨慎对待分析结果，严格保证数据安全。
二是大数据时代对高校教育模式的挑战。目前，高校SPOC教学一窝蜂建设，不仅资源大量重复，质量高低不一，而且学生压力很大。本来应该轻松的在线课堂在一些学校成为学生沉重的学习负担。有的学校一年的课程几乎都是SPOC教学，都要求学生大量利用课外时间学习，极大挤占了学生课余时间，教学效果却一般。这就要求各高校从各个方面改变教育模式，更好地利用大数据时代下SPOC在线教学。
三是大数据时代对高校教师提出挑战。SPOC教学实施者多是习惯了传统教学方式的高校教师。自身的教育理念、教育方式、教学水平等与大数据时代条件的SPOC在线教学的新要求存在一定差距。这就要求高校教师要改变传统教育观念，积极迎接和适应大数据时代带来的新变革和新挑战，提升大数据时代条件下的教学能力。
参考文献：
