畢業論文是學生獨立進行研究和思考的機會，它要求學生能夠理論聯系實際，解決實際問題。接下來是一些實用的畢業論文寫作技巧，希望對大家有所幫助。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇一

摘要：傳感器網絡協議作為傳感器與傳感器之間，傳感器與用戶之間的通信媒介，在數據傳輸過程中因缺乏數據管理，經常導致傳輸給用戶的數據是混亂的。針對上述問題，研究一種基于數據管理的傳感器網絡協議。該協議采用分層思想，將傳感器網絡協議分為四層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層，并將傳感器網絡協議層集合成網絡協議棧，完成數據有序傳輸。

關鍵詞：數據管理；傳感器；網絡協議；協議層；協議棧。

目前存在的傳感器網絡協議由于層次劃分的并不明確，經常導致采集到的數據出現混亂，不利于后期的數據管理（存儲、處理和應用等）[1]。因此為方便后期數據管理，在數據管理的前提下，對傳感器網絡協議進行研究，以期解決數據混亂的問題。首先構建傳感器網絡協議層，協議層主要包括物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層；然后將各層組合在一起構建傳感器網絡協議棧，協議棧主要為各層之間的數據傳輸提供軟件方面的指導。基于數據管理的傳感器網絡協議研究，為數據通信工作奠定基礎，加快了數據的`獲取，方便了數據傳輸。

一、傳感器網絡協議研究。

傳感器網絡是微電子技術、嵌入式信息處理技術、傳感器技術等幾種結合并構建的一種屬于計算機網絡。數據量大且繁雜是當代大數據時代的特點，如果不對數據加以處理，人們要想快速、有效獲得自己需要的數據，無疑大海撈針的，因此為應對當前傳感器網絡存在的問題，將設計好的網絡協議嵌入其中是當前研究的重點課題之一[2]。

（一）傳感器網絡協議層。

為解決傳統傳感器網絡協議劃分不明確，導致數據混亂，不利于數據管理的問題。本次研究的傳感器網絡協議明確劃分為4個層次，每個層次負責數據管理過程中的不同步驟，以規范數據流向。下圖1為是傳感器網絡協議結構圖。從圖1中可以看出，本次研究的傳感器網絡協議一共分為4層：物理層、訪問控制層、網絡層以及應用層[3]。（1）物理層。傳感器網絡協議物理層主要負責定義物理通信信道和與訪問控制層之間的連接。簡單的說，就是接收或發送傳感器前端攝像頭采集到的數據，以及維護由以上數據構建的數據庫。（2）訪問控制層。傳感器網絡協議物理層主要負責物理層中數據的分類管理和傳輸。分類管理主要根據采集的數據類型進行分類確認，而傳輸主要是將分類結果進行傳輸。（3）網絡層。傳感器網絡協議網絡層是整個協議中的核心層次，主要負責傳感器與傳感器、傳感器與觀察者之間的通信以及信息交流。在網絡層中可以實現多種異構數據的兼容、融合以及轉換、傳輸，為后續數據管理做好前期的工作準備，使得不必在后期進行二次處理[4]。（4）應用層。傳感器網絡協議網絡層是整個協議中的最后一個層次，主要負責與用戶之間的數據交互，也就是將以上幾層的數據分析結果按照用戶的請求發送給用戶。

（二）傳感器網絡協議棧。

協議棧，又被稱為協議堆疊，是上述介紹的4個層次的總和，其實質反應了數據的往復傳輸過程。從下層協議的數據采集到數據傳輸再到上層協議的數據呈現，之后又從上層協議發出命令，命令下層傳感器進行數據采集。傳感器網絡協議棧協調了不同層級之間的數據屬性，在協議體系中，數據按照規定的格式加入自己的信息，形成數據位流，在各層級之間傳遞[5]。傳感器網絡協議標準采用了ieee802.15.4標準，各層級之間利用接入點實現數據交流和管理，一般接入點有兩個，一個接入點負責數據傳輸，另一個接入點負責數據管理。在傳感器運行過程中，各種不同屬性的數據在不同層級上奉行不同命令。這樣做有利于數據的有效分類，使得數據管理更為方便。

二、結束語。

傳感器能夠監測外部環境信息并按一定規律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求，廣泛應用工業生產、機械器件制造、災害監測、氣象預測等諸多領域。但是由于傳感器的監測是實時監測，所以數據量過于龐大，如果不加以管理，將會直接影響后期數據分析結果。本次研究針對上述問題，將數據管理作為中心指導思想，進行傳感器網絡協議研究，以期為數據管理做出技術支持。

參考文獻。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇二

汽車，至今已經歷了100多年的發展，成為人們社會生活不可缺少的工具。下面小編帶來的是關于汽車營銷畢業。

論文。

希望對你有幫助。

摘要：我國汽車營銷，嚴格地說是在九十年代初期的物資流通體制改革之后發展起來的。而進入21世紀之后，特別是在中國加入wto之后，汽車營銷格局才加快形成。一方面，在過去的5年中，中國汽車市場以每年24%的速度高速增長，并于2010年已經取代美國成為世界最大的新車市場，私人購車已成為主流。另一方面，各種資本紛紛進入汽車行業，新車型頻頻推出，車市價格戰連綿不斷，大部分汽車廠家也開始嘗試各種營銷手段，打造一批強勢汽車品牌，中國的汽車普及率至今仍然較低，只有5%左右，這標志著中國汽車業真正進入營銷時代。

關鍵詞：汽車；營銷模式。

一、影響汽車營銷模式的因素，企業實力決定營銷體系的制定。

對于不同實力的生產企業，它們的生產規模、資本實力、產品開發能力、企業名聲、產品品種等各方面都會存在差異，這就決定了它們的市場營銷的策略會有較大的差別。相對于實力弱企業而言，綜合實力強的企業就易于組建自銷渠道，建立規模大、功能齊全、覆蓋面廣的汽車營銷網絡和售后服務體系。

不同的汽車種類導致其價格、產品儲運和技術服務要求等方面存在差異，圍繞主導產品，發展產品系列，以利于主導產品的市場營銷。市場特性產品銷售的地域，購買者的層次、分布狀況和購買習慣，以及市場競爭狀況等因素，也影響著市場營銷的建立和發展。并且，各企業針對的目標市場不同也決定了其營銷特點不同。

促銷策略的建立考慮客戶個性化、多樣化的基礎上交通基礎設施和城市的規劃建設情況也制約著汽車營銷的發展，汽車工業的發展離不開城市規劃、公路建設以及交通網絡，而汽車的發展也極大地推動了城市規劃的發展、交通網絡的完善，加快公路的建設，三者是一個有機的整體。擴大城市規模，完善城市交通網絡和加強公路建設成了轎車工業發展的重要組成部分，它們是相輔相成，互相制約的。

汽車稅收也是影響營銷市場的一個因素，汽車稅征收過高大大增加購車者的經濟承受能力，影響消費者的購車意向，在我國嚴重影響汽車工業的發展之一的因素就是稅費過高，養車的費用支出偏高，再就是收費亂，停車費以及各種高速公路費用，過路過橋費用的增多，也影響了購車者的購買欲望。

二、汽車營銷模式現狀汽車營銷模式主要包括三個要素，即：營銷理念、營銷組織和營銷手段，三部分是相互影響、相輔相成的。

其中營銷理念是戰略層，營銷組織是戰術層，營銷手段是具體操作層。所謂營銷理念，就是企業在開展營銷活動的過程中，在處理企業，顧客和社會三者利益方面所持的態度，思想和觀念。這里所說的營銷組織是指汽車制造商和經銷商之間存在的組織關系，也可以理解為銷售渠道的模式。營銷手段是指營銷過程中所采用的方法手段，也包括廣告促銷等活動。營銷組織和營銷手段往往決定于營銷理念，營銷理念起指導作用。

發達國家的汽車主要營銷模式是特許經營。

特許經營源自1865年美國勝家縫紉機公司的分銷模式，是指特許人和特許經營人之間的一種契約式聯合，具有三個特點：特許人將自己所擁有的商標等許可給被特許人使用，并收取一定的費用；被特許人為獲得特許經營需要支付一筆費用；特許人向被特許人提供市場經營體系。

汽車特許經營營銷模式興起于世紀初，汽車工業發展、生產規模的不斷擴大，要求產品能夠及時、大量的銷售，特許經營適應了這種需求并迅速發展起來。這種特許經營大致分為兩種形式，即只銷售一個制造商汽車的排他性特許經銷商、不同制造商同時授權的特許經銷商，加上制造商直銷或專賣店，汽車銷售形成三大渠道。

在美國，汽車市場主流的營銷模式就是特許經營模式，并有新車經銷商和二手車經銷商兩類。在歐洲，大多數零售商都具備新車銷售、舊車回收及銷售、零配件供應、維修服務和信息反饋等功能，簡稱為5s功能。

我國現階段汽車營銷體系中汽車制造商實力最強大，直接影響著汽車營銷模式發展。

從汽車制造商授權的汽車4s專賣店，到有形的汽車交易市場，再到汽車連鎖經營，汽車經銷商是在汽車制造商制訂的規則下生存，這些現有的汽車營銷模式都在國內外汽車制造商掌控之下。同時，大量的汽車有形市場在各大中城市生存。大概分為以下三種經營模式：一是以管理服務為主。即管理者不參與經營銷售，由經銷商進場經營售車，市場只做好硬件建設及完善的管理服務；二是以自營為主，其他的入市經銷商少，即市場管理者同時也是主要汽車銷售者，該類型約占有形市場的80%――90%；三是從銷量上看，自營與其他的入市經銷商各占50%。目前絕大部分的大中城市至少都有3家到4家交易市場，有的甚至多達10多家，當地現有的交易市場已完全能滿足當地的購車需求。同時，廠家大力推廣的專賣店體系也對有形市場的功能與發展提出了更高的要求。而在地方汽車交易市場規模增長變化不大、廠家大力推廣專賣體系的壓力下，沈陽、上海、西安、深圳等城市仍斥巨資正在大建、特建大型或超大型的汽車交易市場，有的甚至宣稱將是中國最大或亞洲最大的汽車交易市場。

報告預測，從2011年至2020年，suv銷量的年復合增長率預計將升至13%，超出所有其他細分市場的增長速度。未來10年，隨著富裕型消費者不斷增多，suv年銷量將增至現在的3倍。

和過去相比，中國消費者在今后10年購買25萬元到80萬元人民幣高價汽車的可能性將增加。一方面原因是居民收入提高，另一方面原因是隨著車主將入門級汽車更新換代，高端品牌將展開更強勁的市場營銷和銷售活動。

中國市場將在未來進一步差異化。企業將面對不同地區的各式消費者，他們對汽車產品有著相異的需求。汽車企業應該以更精細的、分區域的視角看待市場，深入分析細分市場特點，平衡自身產品組合，在維護好現有客戶的基礎上拓展新客戶，以積極備戰未來不斷增長的中國市場，應對可能的不確定因素帶來的挑戰。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇三

4月13日下午，在湖南大學東樓205參加了關于《大數據時代》的讀書交流活動。通過相互交流學習，使我更深層次的理解了大數據時代的利與弊，機遇和挑戰。在寫心得體會前，我想再重新審視一下關于大數據的歷史沿革和現實意義。

首先，最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”“大數據”在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據作為云計算、物聯網之后又it行業又一大顛覆性的技術革命。云計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業內部的經營交易信息、物聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業it架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是云計算內在的靈魂和必然的升級方向。

其次，進入20xx年，大數據(bigdata)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。數據正在迅速膨脹并變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能并沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。正如《紐約時報》20xx年2月的一篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”

最后，隨著云時代的來臨，大數據(bigdata)也吸引了越來越多的關注。著云臺的分析師團隊認為，大數據(bigdata)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像mapreduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。“大數據”在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至于不能用g或t來衡量。大數據到底有多大?一組名為“互聯網上一天”的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張dvd;發出的郵件有2940億封之多(相當于美國兩年的紙質信件數量);發出的社區帖子達200萬個(相當于《時代》雜志770年的文字量);賣出的手機為37.8萬臺，高于全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……，截止到20xx年，數據量已經從tb(1024gb=1tb)級別躍升到pb(1024tb=1pb)、eb(1024pb=1eb)乃至zb(1024eb=1zb)級別。國際數據公司(idc)的研究結果表明，20xx年全球產生的數據量為0.49zb，20xx年的數據量為0.8zb，20xx年增長為1.2zb，20xx年的數量更是高達1.82zb，相當于全球每人產生200gb以上的數據。而到20xx年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200pb，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5eb。ibm的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了20xx年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。

首先，談談大數據帶給生活的轉變。大數據已經是信息產業發展的必然趨勢，可以說，大數據現在已經開始慢慢滲透入我們的生活，如：現在流行的打車軟件、三維立體化社區的建立、某些從事生產銷售的行業利用大數據來優化規模和實現利益最大化。而我們很多人對大數據還很陌生，只是被動的適應著大數據給生活帶來的改變。大數據時代是以云計算為基礎的，所以，要實現大數據，相關的很多的硬件設備都要更新換代，信息處理系統、信息傳輸系統、信息反饋系統、信息決策系統都將面臨新的挑戰，相關產業都要重新調整產業結構，在那時，可以夸張的說，信息就是黃金，信息就是石油。大數據時代的到來會解放更多的勞動生產力，勢必將會更加加劇生產力過剩的現狀，社會兩極分化現象會更加明顯，掌握不了信息資源，很難再翻身，要防止信息壟斷帶來的可怕局面。大數據時代的到來會使人們的生活節奏急速加快，信息的時效性決定了它的流通速率，人們的生活節奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的節奏，人們會越來越忙，到那時，就像現在的日本，可能想找個人聽你說說話，真的是一件很難的事。

第二，關于數據管理的看法。大數據時代，數據管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的數據被非法竊取、丟失和被盜?我的看法是，人防、技防、物防一體化。人防，即我們要從思想上牢固樹立信息安全防范的意識，不主動泄露信息，要管理好自己身邊的信息設備;技防，就是要運用軟件來管理和處理數據，經常檢查更新數據庫，定時查殺電腦病毒，確保電腦狀況安全;物防，就是重要的數據一定要備份保留，而且應當做到備份與原始文件是物理隔離，無關的信息應當及時刪除，減輕硬盤的壓力。

三、怎么保護自己的隱私。隱私，顧名思義，就是不愿意讓別人看到的東西，所以，在大數據時代，更要管理好自己的隱私，以免對自己和家人造成麻煩和損失。越是隱私的信息，越要遠離網絡，不要再公開的社交網絡儲存和展示個人圖片、資料等信息，免得被非法人士采用和竊取。建議還是用紙質的日記代替電腦日記，避免信息傳播范圍太大，管理好自己的日記本。研發一種新的硬件連接器，總是以隨機碼來保護自己真實ip地址，提高網絡安全的可靠性，加強對聯網信息的管理和保護。

不論我們情不情愿，大數據時代都會到來，現實社會是我們高喊著走向大數據時代，其實大數據時代已經向我們走來，所以與其被動接受，不如主動學習，從中找到自己的出路，成為大數據時代的建設者和受益者。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇四

未來的十年，將是大數據引領下的智慧科技時代。不管你是否意識到它的存在，大數據都將越來越快地改變我們這個時代，包括我們的生活方式。

維克托·邁爾-舍恩伯格是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。他通過一個大家熟知的事例，來幫助我們理解“大數據”的潛在影響力，那就是四個世紀之前望遠鏡和顯微鏡的發明。望遠鏡能夠讓我們感受宇宙，顯微鏡能夠讓我們觀測微生物，它們都是收集海量數據的新工具，因為這種工具的發明，人們同步更新了分析數據的技術和方法，促進了人們對世界更好的理解。如果說望遠鏡和顯微鏡是測量領域中的一場革命，那么今天的數據測量就相當于是現代版的望遠鏡、顯微鏡。隨著社交網絡的逐漸成熟，移動帶寬迅速提升，云計算、物聯網應用更加豐富，以及更多的傳感設備、移動終端接入到網絡，由此產生的數據及數據的增長速度比歷史上的任何時期都要多、都要快。一個大數據的時代，不經意間順理成章地翩然而至。

一、什么是大數據?

大數據是當前最熱門的話題之一。但什么是大數據，人們尚未給出確切的定義。首先，“大數據”是相對過去小的、局部性的數據而言的;其次，利用大數據進行分析和工作時，所依據的關于此事盡可能完整的數據，從而“一覽眾山小”，而不是采用局部的小數據，從局部推斷整體。

維克托也并未直接給出大數據的定義。不過，他用三大轉變描述了大數據的特性：

轉變之一：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣。例如一項針對相撲比賽中非法操縱比賽結果的研究對64000場比賽進行了分析，這算不上一個很大的數字，但由于這是過去十年所有的比賽，所以它是大數據。

轉變之二：由于有了更多的數據，我們可以接受更多的混雜、更多數據上的不精確。如果我們對于一個事物只有50個數據點，那么每一個數據點都必須非常精確，因為每個數據點都是有用的;但是如果我們有5000萬個，去掉10個，甚至去掉1000個都沒有太大的問題。

轉變之三：不再探求難以捉摸的因果關系，轉而關注事物的相關關系。分析大數據主要為了預測未來“是什么”，而不是“為什么”。因為很多時候我們以為我們找到了事情背后的原因，實際上卻沒有找到。更多時候知道了“是什么”就足夠了。例如知道流感將會擴散到哪里就足夠了，我不需要知道為什么;知道什么時候在網上購買機票能夠獲得最優惠的價格就足夠了，我不需要知道為什么此時價格最低。

二、大數據帶來的變化。

大數據從根本上改變我們認識世界和改變世界的方式。很多傳統的習慣將被顛覆，很多舊的制度將面臨挑戰。舉例來說：

第一，科學探究的思路和方式受到挑戰。

探究是新課程改革中的一個熱詞，是促進學校教學與科學研究相融合的實踐舉措。科學探究的基本路徑是：發現問題，提出假設，制定方案，實踐探究，分析數據，得出結論。之所以會梳理出這樣一個探究的路徑，與我們對問題知曉的信息過少有關。換句話說，對所要研究的事物，我們知道的數據很少，需要從這些很小的數據出發，通過猜想和假設，進行試探性的研究，如果研究得出的結果和自己的假想是一致的，則說明我們的假說是正確的，這些假說會上升為對該事物描述的知識，我們掌握該事物的數據也隨之增加。

利用測量所獲得的點滴數據，從一個局部來推測世界是怎樣的，這是科學探究的基本思路和方式。長期以來，我們總是通過這樣的方式來認識世界，對其有宗教般的信仰。盡管我們知道，決策者總是先有了想法，才會提出假設。如果決策者自身對所研究的事情存在著偏見，所提出的假設就很難得到實證的支持，這往往會導致探究花費了很長的時間、很大的物力和財力，也常常勞而無功。但科學研究者還是堅定不移地沿著這條道路前行，學校在教學中也將其作為科學研究的基本規范來傳授。

在大數據時代，這樣的研究方式收到了極大的挑戰。先舉個事例來說吧。手機輻射是否能夠致癌?關于這個問題，無論我們的假設如何，實驗的設計都很難進行。首先，樣本選擇過少，沒有統計學上的意義;其次，不能拿人做研究對象;第三，短時間的研究很難觀察到變化。有了大數據之后，這樣的難題就可以迎刃而解了。前段時間，丹麥就進行了這樣的研究。丹麥擁有1985年手機推出以來所有手機用戶的數據庫。他們從這個數據庫中分析了1990年至20xx年擁有手機的所用用戶的數據，同時，他們還收集了這一期間醫院收集的所有癌癥患者的數據，然后分析手機用戶是否比非手機用戶有更高的癌癥發病率。這兩個數據庫本身是完全獨立的，在作分析之前從來沒有想過可以做這樣的研究。結果表明，使用移動用戶和癌癥風險增加之間不存在任何關系。20xx年10月，這一研究的結果發表在《英國醫學雜志》上。

上述的案例告訴我們，在獲得了大量的數據，能夠對事物的整體進行全面的認識之后，假想就沒有意義了，我們可以直接根據全面的數據做出結論。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇五

“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現好多本有關“大數據”的書籍。可是，有一個很有趣的現象就是：幾乎所有的平臺上，出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。

我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。

在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!

大數據時代的入門書。

看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。

既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發現：新品發布的時候，舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發現和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。

大數據這個概念的出現，讓大數據逐漸發展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環節。隨著互聯網技術的發展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開。可是在這些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司，一種是掌握了專業技能但不一定擁有數據或者提出數據創新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的。可是等到產業成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態。所以到后來，整個價值鏈的核心環節還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。

在大談完大數據對人類發展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現在各種大數據預測的結果來看，很多發言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。

對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。

從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心。可是近幾年，人們生活水平提高了，營養富余，雞湯已經不是人們補營養的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。

心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉。看完后也覺得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題。或許對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業關于大數據運用的案例。

之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現在的經濟發展水平和社會文明發展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發展健全的基礎上才能實現。

大數據的“傳銷手冊”

看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。

我們都知道傳銷組織在發展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。

大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇六

在大數據時代的大數據管理形式不斷發展過程中，給企業發展帶來沖擊非常巨大。因此，企業要根據我國信息技術不斷發展的形式，對大數據管理框架進行全面的設計和創新，如圖1所示。在大數據的處理的過程中，主要是圍繞著數據資產進行管理的，同時對大數據時代的大數據管理制度，進行全面的規劃行、設計、創新，這樣對其它信息技術管理領域，提供了便利的條件。其實，大數據時代的大數據管理最主要的目的，就是將大數據的價值進行充分的展現。另外，在大數據時代的大數據管理框架不斷創新的過程中，有效的實現了大數據共享等性能，不斷擴大了大數據時代的大數據管理的內容，對我國現代化信息技術的發展，起到了重要的作用和意義。

2。2開發與內容的管理形式。

在不斷提高大數據時代的大數據管理形式的過程中，可以從兩個方面進行，一是大數據開發管理，二是內容管理。其中大數據開發管理注重于大數據管理的定義，和管理解決策略，對其大數據的存在價值，進行有效的開發。換句話說，其實也就是在大數據時代的大數據管理的過程中，對其管理形式的開發，對大數據的功能和價值，進行充分的理解。

大數據時代的大數據管理中的內容管理是指：企業對大數據進行不斷的獲取、使用、存儲、維護等工作活動。因此，傳統的大數據時代的大數據管理形式，已經無法滿足對這個時代發展需求。因此，在時代快速發發展的推動下，要對開發管理和內容管理，進行全面的創新和設計，對需要專門設定的管理形式，要給予高度的重視，可以利用的集合型的保存形式，進行全面的保存。

其實，大數據時代的大數據管理主要是為企業提供重要的發展方向，為企業提供重要的價值信息。大數據時代的大數據管理在數據應用和開發的過程中，起到了重要的銜接作用，也為我國信息技術的發展，打下了堅實的基礎。

在大數據時代的大數據管理的過程中，數據框架管理起到了重要的作用，并且與大數據開發的過程中，有很多相似的地方。在傳統的大數據時代的大數據管理的過程中，對其數據的開發、處理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在對大數據時代的大數據架構管理的過程中，對其操作形式，進行了全面的管理創新，避免受到范圍的限制。另外，隨著大數據不斷的增加，大數據構架管理可以根據大數據的用途，質量良好的應用形態。例如：社交網絡等形式。

與此同時，在最近幾年的發展中，大數據時代的大數據管理形式，也面臨著新的挑戰基機遇。以此，只有對大數據時代的大數據管理形式，對個人信息、隱私等進行全面的管理，避免個人信息、隱私等發生泄露、不對稱等現象的發生，這樣不僅僅企業在發展的過程中，提供了最大程度上的安全保障，也為大數據時代的發展，帶來了新的發展篇章。

3結語。

綜上所述，大數據時代是信息技術時代不斷發展的產物，不管對我國經濟的發展，還是人們在日常工作、生活的過程中，都起到了重要的作用和意義。因此，本文對大數據時代的大數據管理發展的歷程進行了簡要的分析，并對大數據時代的大數據管理形式，提出了一些可參考性的建議，只有對大數據時代的大數據管理形式，進行不斷的創新，對大數據時代的大數據管理框架，進行不斷的構建，也只有這樣的才能在最大程度上促進了我國信息技術的發展，也為我國各行各業的發展，提供了重要的發展方向，對我國經濟的發展，也起到了推動性的作用。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇七

文中清晰的闡述了大數據的基本概念和特點，并列出明確的觀點。不管對于產業實踐者，還是對于政府和公眾機構，都非常具有價值。作者將本書分為3個部分。第一部分提出了大數據時代處理數據理念上的三大轉變：抽樣等于全體;要效率不要絕對精確;要相關不要因果;第二部分作者從萬事萬物數據化和數據交叉復用的巨大價值兩個方面，講述驅動大數據戰車在材質和智力方面向前滾動的最根本動力;最后一部分，作者描繪了大數據帝國前夜的脆弱和不安，包括產業生態環境、數據安全隱私、信息公正公開等問題。

本書觀點擲地有聲，作者觀念高屋建瓴，從很多實例和經驗中萃取普適性觀念。例子詳實豐富，囊括了進百個學術和商業實例。

引言提出了大數據將給生活、工作于思維帶來重大的變革。一個例子是20__年h1n1流行病毒背景下谷歌通過檢測檢索詞條，處理了4.5億個不同的數據模型，通過預測并與20__年、20__年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個特定的數學模型后，預測的結果與官方數據的相關系數高達97%。按照傳統的信息返回流程，通告新流感病毒病例將有一到兩周的延遲。對于飛速傳播的疾病，信息滯后兩周是致命的。而谷歌運用大數據技術，以前所未有的方式，通過海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為世界預測流感提供了一種更快捷的預測工具。此外，我聯想到原淘寶董事長馬云通過大量數據分析得出20__年經濟疲弱，為其商家提前做好迎接經濟危機提供了時間緩沖。(補充并清晰描述詳細)關于大數據在商業領域的應用，farecast公司是一個成功的典型范例。該公司由奧倫·埃齊奧尼創辦，利用機票的銷售數據來預測未來的機票價格，旨在幫助用戶在購買機票方面做出預測，并對機票價格走勢預測的可信度標示出來供消費者查考。farecast系統利用近十萬億條價格記錄預測的準確度達75%，使得使用farecast票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票節約50美元。而處理如此多的數據離開了大數據技術將無法進行。

也正是由于我們進入了一個前所未有的信息化時代，人們擁有了如此多的數據，才提供給我們利用大數據的分析處理手段，創造新的價值。也許有人以為我們大數據時代的還未來臨。其實大數據技術早已滲透到我們中間，它被應用在垃圾郵件的過濾，新浪微博技術平臺，谷歌翻譯以及輸入文字的自動糾錯等。

文中提出的一個觀點是，預測是大數據的核心。其實從過去的時代人們就利用掌握的數據進行各種分析，從而對經濟等各方面進行預測、矯正。只是進入了大數據時代人們掌握的數據爆炸性的速度在增長，從而數據的存儲和分析數據分方法成了釋放大數據能量的關鍵。

關于不是隨機樣本而是整體數據中。作者指出了隨機取樣是小數據時代用最少的數據獲取最大價值的做法。作者用大數據與喬布斯的癌癥治療例子說明了使用全部數據而非樣本的意義。喬布斯成為世界上第一個對自身所有dna和腫瘤dna進行排序的人。喬布斯曾開玩笑說“我要么是第一個通過這種方式戰勝癌癥的人，要么就是最后一個因為這種方式死于癌癥的人”。雖然最后難免死于癌癥但這種獲得所有數據而不是僅樣本的方法將他的生命延長了幾年。同樣，從事跨境匯款業務的xoom公司偵破一起犯罪集團的詐騙也是由于使用了整體數據。初此之外，他還列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數據的重要性。

作者同時也指出隨著數據使用的越來越多，其得出的結果并一定能越來越精確，畢竟數據不能保證百分之百的正確，特別是大數據時代各種結構化與非結構化類型的數據聚集在一起難免導致結果的不太精確。大數據時代要求我們重新審視精確性的優劣。作者特別舉了谷歌翻譯成功的例子。谷歌翻譯之所以優于ibm的candide系統并不是因為它擁有更好的算法機制。和微軟的班科和布里爾一樣，谷歌翻譯增加了各種各樣的數據，并且接受了有錯誤的數據。(其語庫來自于未經過濾的網頁內容，會包含一些不完整的句子、拼寫錯誤、語法錯誤以及其他各種錯誤)。

在不是因果關系，而是相關關系的篇章中。作者指出在大數據時代往往知道是什么要比知道為什么來的更實在。作者列舉了林登的亞馬遜推薦系統的成功，證實了大數據在分析相關性方面的優勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數據信息的先鋒和代表，從以前廣為人事的啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關蛋撻和颶風天氣的案例，都說明了掌握了相關關系對于其策略的幫助。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。aviva保險公司利用幾百種生活方式的數據，如愛好、長瀏覽網頁等間接的預測出哪些人更可能患高血壓、糖尿病和抑郁癥。ups國家快遞公司通過使用預測性分析檢測其全美6萬輛車隊。進行防御性的修理，節約巨大得的成本。這些都充分顯示了大數據在預測方面的優勢。

本書第二部分講的是大數據時代的商業變革。

作者用莫里繪制導航圖的例子告訴我們，遠在信息數字化之前，對數據的運用就已經開始了。莫里利用大量的人力去分析多年保存的航海記錄，他從這些大量的數據中獲取到新的利用價值。繪制的圖表幫助商人節約一大筆錢，使年輕的海員們間接獲取了成千上萬名經驗豐富的航海家的指導。日本先進工業技術研究所越水重臣教授通過安裝壓力傳感器將人屁股特征數據化，進而形成對乘客身份的特征識別。這項技術為汽車防盜系統提供了方案。公司，致力于為顧客預測商品的價格，通過收集處理海量的價格信息，預測準確率高達77%，幫助顧客在購買一個產品時節約了大約100美元。r部門通過分析來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，分析得出商業發展和客戶消費趨勢，如通過分析發現如果一個人下午四點左右給汽車加油的話，他很可能在接下來的一個小時內去購物或者去餐館吃飯，且在這一小時里大約花費35到40美元。商家正可以利用這個分析結果，在加油的小票背面附加上附近商店的優惠券。

這些例子都證明了大數據蘊藏著巨大的商業價值。根據提供價值的不同來源，大數據價值鏈包括三大構成部分。包括第一種是基于數據本身的公司。這些公司擁有大量數據或者至少可以收集到大量數據，卻不一定有從數據中提取價值或者用數據催生創新思想的技能。第二種是基于技能的公司。它們通常是咨詢公司、技術供應商或者分析公司。它們掌握了專業技能但并不一定擁有數據或者提出數據創性用途的才能。比如說，沃爾瑪和pop-tarts這兩個零售商就是借助天睿公司的分析來獲得營銷點子，天睿就是一家大數據分析公司。第三種是基于思維的公司。皮特.華登，jetpac的聯合創始人，就是通過想法獲得價值的一個例子，他通過用戶分享到網上的旅行照片來為人們推薦下一次旅行目的地。對于某些公司來說，數據和技能并不是成功的關鍵。挖掘數據的新價值的創新思維才是這些公司脫穎而出的優勢所在。

大數據成為許多公司競爭力的來源，未來可能整個行業的結構會發生改變，大公司和小公司最有可能成為贏家。如今的核心競爭力在于快速而廉價地進行大量的數據存儲和處理。當然公司要根據自己的情況進行調整。大數據向小數據時代的贏家以及那些線下大公司(如沃爾瑪、聯邦快遞、寶潔公司、雀巢公司、波音公司)提出了挑戰。同時，大數據也為小公司帶來了機遇。大數據也將會影響國家競爭力。當制造業已經大幅轉向發展中國家，而大家都爭相發展創新行業的時候，工業化國家因為掌握了數據以及大數據技術，所以仍然在全球競爭中占據優勢，但這個優勢很難持續。隨著技術的發展，西方世界在大數據技術的優勢將會慢慢消失。對于大公司而言，好消息是大數據技術可以加劇優勝劣汰。一旦公司掌握了大數據，它不但可能超過對手還可能遙遙領先。

文章第三部分講了大數據帶來無數好處的同時帶來的不良影響以及如何面對這些影響。包括如數據的收益的處理問題以及數據中用戶資料的隱私和決策過程帶來的影響。作者在保護個人隱私方面提出了幾種想法。一種是使用數據時征詢數據所有個人的知曉和授權。第二個技術途徑就是匿名化。作者同時也指出了這兩種方式的難度。一方面收集到的數據可能會被后續的多次利用。另一方面，匿名化會在數據收集越來越多和數據的相互結合關聯使用時變得無效。作者列列舉電影《少數派報告》的情節說明越來越依賴數據時，大數據可能將我們禁錮在可能性之中。當然通過分析犯罪的常發地與常發時間，合理安排警力會對治安防范提供不小的幫助。作者還指出不能盡信數據的分析結果，因為不能保證獲取分析結果來源的數據準確性。大數據在給我們生活提供便利的同時，也讓隱私保護的法律手段失去了作用。我們必須杜絕對數據的過分依賴。

在高速邁進大數據時代的同時，人類信息管理準則需要重新定位，這將帶動社會核心價值觀的轉變。大數據時代，對原有規范的修修補補已經不足以抑制大數據帶來的風險。保護個人隱私就需要對個人數據處理器對其政策和行為承擔更多責任。同時必須重新定義公正的概念，以確保人類行為的自由。作者提出了解決這些問題的方向。如個人隱私保護方面，可以讓使用者承擔更多的社會責任。將責任從民眾轉移到數據使用者有很多意義，也有充分的理由。因為他們更清楚將如何使用數據且是數據應用最大的受益者。關于公正方面簡單的講就是個人可以并應為他們的行為而非傾向負責。就像公司有內部會計和外部審計人員一樣，大數據時代，公司將設置專門的人員--內部和外部算法師對大數據活動進行監督。還有可能出現第三方的機構對大數據行為進行監督和衡量。作者甚至考慮到對大數據存在的壟斷情況進行分析并在反壟斷反面給了建議。最后結語中作者提出大數據提供給人們的只是參考答案，提醒我們在利用這個工具時要銘記人類的作用是無法完全替代的。

大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的國際競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發展的方向，沖破與西方國家的差距。對于一個國家如此，對于一個企業亦是如此。在如此快速的到來的大數據時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。公司的規劃中，也需充分考慮到大數據對于公司的未來發展所帶來的機遇和挑戰。對于掌握大量數據的公司，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途?比如國內目前的社交網站，購物網站等都掌握了用戶的大量的數據信息。在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給其他企業或個人帶來價值。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇八

“除了上帝，任何人都必須用數據來說話。”――這是《大數據》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對于有些人來說，數據無意義，而對于有些人來說，數據，即真相。

美國是《大數據》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，公共財政透明的曲折、《數據質量法》背后的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，web3?0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。

透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前――美國人民執著于個人隱私的保護，卻又不遺余力地推動著政府信息的透明與公開。

讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點。

作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的文化以及能用于教學的鮮活案例。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇九

知道＂是什么＂就夠了，沒必要知道＂為什么＂。在大數據時代，我們不必非得知道現象背后的原因，而是讓數據自己＂發聲＂。這個命題是我讀這本書最大的感觸。

對于大多數人來說，這的確是一場思維變革。對于理科學生來說，會認為這是一個錯誤的觀點，因為這無異于否定了他們對世界客觀物理化學規律探索的重要性；對于一名工科學生，其實這并不是一個多么新穎的觀點，因為工科是講求時用性的，如何能更好地利用基本自然科學規律創造社會財富比探索自然科學知識顯得更重要。

這些天來，在讀大數據這本書的同時，也稍微重溫了一下自動控制原理，認識到控制系統中存在明顯的大數據時代思維方式，借讀書交流會之際，與大家分享。

對系統的有效控制需要對系統理解與建模。以一個日常生活中的例子說明。開車的時候一腳油門下去車就飛出去了，但并不知道這一腳油門下去能給多大車速，這就需要駕駛人員的熟練的駕駛技能了，不然超速被開罰單是很正常的。那么，問題就來了：如何能實現速度的自動控制而不用駕駛人員踩油門？這就是控制系統最關鍵的環節——建立系統數學模型。大白話就是知道車速與燃油量的數學關系式。若是以探索為什么的思維模式，不可避免的要列一大堆能量方程、動量方程等物理化學式子，經過繁雜的計算，還是能得到車速和燃油量的數學關系式的。很明顯這是一個繁瑣的過程，因為得知道現象背后的原因。這僅是對于這種簡單的系統，若是對于航空發動機這種復雜的系統，結構工藝過于復雜，分析各部分的物理化學過程是十分困難的，這時候可以通過實驗法得到數學模型。

實驗法主要有時域測定法、頻域測定法和統計相關法。與大數據時代思維最接近的是統計相關法，主要過程是對被研究對象施加某種隨機信號，根據被測對象各參數的變化，采用統計相關法確定被測系統或對象的動態特性。這種方法可以在被測系統或生產過程正常運行狀態下進行在線辨識，測試結果精度較高，但要求采集大量測試數據，并需要相關儀和計算機進行數據計算和處理。

若用開車實例來解釋，此時的系統為汽車動力系統，施加的隨機信號為燃油量，被測對象指車轉速，得到的動態特性就是指車速與燃油量函數關系式，從而不用探求背后的物理化學規律就得到了數學模型。

在沈陽黎明航空公司實習時去過試車間，除了發動機點火后震撼的場景動人心魄，控制室屏幕上海量的數據也同樣引人注目，我想這么多數據無非就是驗證數學模型或直接實驗法得到數學模型，結合航空發動機這種復雜的系統，對于搞控制的人來說，得到數學模型就夠了，現象背后的原因交給研發的人來探索更好。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇十

發言內容:。

要理解和重新定義物業服務行業的價值在哪里?我們需要先理順與行業發展相關的趨勢、價值鏈和關聯要素。

首先是幾個發展趨勢性。其一是關于中國社會生活結構演變，即中國已經完成了90年代以前，國家統籌管理向現在社區管理與服務兼容的社會生活結構的深刻轉變，物業管理行業已成為中國社會管理的一支重要的正面力量(主要是服務職能);其二是關于城市建設與房地產業鏈，即未來數十年，圍繞房地產及相關聯產業都日趨理性、逐步衰減，而圍繞居家生活及相關聯產業都日趨看好、逐步增長;其三是關于互聯網影響力，即互聯網尤其移動互聯網將改變產業鏈劃分、所有行業的格局、產品提供方式乃至真正的商業模式。其四是關于人性及需求，未來，對于能夠依靠網絡與機器提供的產品或服務，將逐步減少人工投入，而網絡與機器無法替代的手工產品、精神與感官體驗、人對人的貼合等等,將因為人工難以取代而凸顯資源的寶貴。

其次，我們來看一下價值鏈。這事關如何重新定義我們的價值。很多人在微信上有很多“群”，涵蓋了家人的、朋友的、同學的、同事的等等，群中人相互間也許并不認識，之間也沒什么關系，唯一的交集點就是我們自己。這給我們一個雖是常識性的、但很容易忽略的啟示--人的本質是一切“社會關系的總和”，即人是可有多種生活價值鏈的，可以做出多種選擇。企業也是一樣的，我們總是把自己定位在房地產業鏈上來固化我們的思維與業務，以為在做物業售后服務，長此以往，物業管理退變成我們唯一的業務與收費來源，當跨界者(非以此為業務和收費來源)來時，我們懵了，甚至來不及招架。我們要有互聯網思維，即每個人、每個企業都應該重新定義自己的價值--在不同產業鏈價值鏈上。如此，我們物業服務業除了是房地產產業鏈，為什么不可以是社區生活服務服務鏈?為什么不可以是物流配送產業鏈?為什么不可以是休閑旅游業?為什么不可以是…….

最后，我們再來理一下重新定義價值中邏輯關聯的相關要素。這方面我在多次發言和《重新定義價值》一文中做過專門闡述，在此不再長篇累述。需要說明的是，我們在評估、判斷物業服務行業變革與轉型升級中的評估要素最少包含五項:現代服務業的內涵、特征與內在要求，全球頂尖同類企業的成功范式，互聯網變革與商業模式創新的深遠影響，物業服務行業自身發展趨勢，中國政治文化、經濟發展趨勢與龐大的市場潛力。

在理順以上這些與行業發展有關的趨勢、價值鏈和關聯要素的基礎上，我們能夠看到物業管理行業的真正價值。我認為，首先，我們從事的是一個好行當，用互聯網思維、未來趨勢看尤其如此!有人說，那些互聯網巨頭之間其實都有默契，他們瓜分的版圖和他們滿足互聯網時代的重大需求有關，百度解決的是人與資訊的關系，淘寶解決的是人與物的關系，微信解決的是人與人之間的關系。大家也認為，目前還缺少一個方面，也是最難的，就是人與服務之間的關系，因為這涉及oto模式中的第二個“o”--線下的真正的整合能力。只有那些既有腦子、能夠創新，又能踏踏實實落地解決客戶端需求的人才能解決這個問題。這方面，我反而看好物業管理行業。

以前我們常常抱怨中國的物業管理都是圍墻壞了事，因為歐、美等發達國家的住宅社區沒有圍墻，因此也沒有我們所說的綜合物業管理，他們所謂物業管理等同設施管理。雖然圍墻讓我們物業管理行業非常苦惱(很多責任邊界不清都是跟圍墻有關的)，但正是有了這座圍墻，讓我們行業可以有機會，借助互聯網技術，以oto模式，通過app這樣的載體來成為互聯網社區生活服務供應商。這是時代、中國國情對我們辛勤耕耘物業人的特別饋贈，老外沒有、其它行業特別想要有但還沒有的好行業。

前兩天我親耳聽一位房地產與互聯網業界的大佬談起，他們認為，萬科物業比萬科地產更值錢，且不說這個論斷是否正確，但細究起來，確有道理。也許將來，人們會說物業管理行業比房地產開發行業更值錢。

其次，物業管理行業最少有三大產業鏈與業務方向值得我們好好布局與耕耘，以此體現我們的真正價值。第一是成為像第一太平戴維斯(savills)、世邦魏理仕(sbre)這樣的房地產綜合服務供應商，第二是成為像歐艾斯(iss)、愛瑪客(aramark)這樣的設施管理及綜合后勤服務供應商，第三是成為我們獨創的互聯網社區生活服務供應商。這三大方向也完全符合我們行業現今及未來的服務范圍與對象:商業辦公物業、公共性物業和住宅物業。

與此同時，也是非常關鍵的，時間是真的不等人了，現實威脅已經存在。馬云講的“很多人輸就輸在，對于新興事物第一看不見，第二看不起，第三看不懂，第四來不及”，我開始以為最關鍵是不要看不見、看不起，后來才發現，最難的是來不及!不是危言聳聽，如果我們再不徹底轉變觀念甚至顛覆自己，立馬行動，恐怕我們中的很多人真的“來不及”了。因為互聯網時代不是有了第一還有第二，數萬家企業中可以排出top200，而往往是有了第一就不需要第二。其實做微信第一家并非騰訊，而是米聊，但是他們沒有意識到速度的重要性，騰訊微信搶先一步正式推廣并且成功，隨后雷軍即宣布米聊退出，并且表示“輸得心服口服”。最近有篇文章，馬化騰談2013年十大總結(歐億網《移動互聯網是一場巨大的顛覆》)中有段文字:“坦白講，微信這個產品出來，如果說不在騰訊，不是自己打自己的話，是在另外一個公司，我們可能現在根本就擋不住。回過頭來看，生死關頭其實就是一兩個月，那時候我們幾個核心的高管天天泡在上面…….”。是的，“生死關頭其實就一兩個月”，說的就是速度。馬年春節“微信紅包”再次贏了“微米紅包”，后者據說腸子悔青，只因為差了10天。易居中國周忻與平安銀行去年聯手投入500億元，將互聯網、房地產買賣、按揭等業務整合后形成了一個全新的業務，從雙方開始談判，到策劃、產品設計、取得銀監會批文、到正式發布，只用了28天時間。在互聯網時代，不快速行動真的不行，因為時間--不等人!

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇十一

如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典名著——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家“的牛津教授真牛！那么，這位大師說的都是金科玉律嗎？并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。

舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。

在第一部分”大數據時代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：

一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。

二、更雜：不是精確性，而是混雜性。

三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。

我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。”大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效。“更具有宏觀視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。”不是因果關系，而是相關關系。“不需要知道”為什么“，只需要知道”是什么“。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。

世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關系，而是相關關系。“這一論斷時，他在書中還說道：”在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’。“[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。

大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可”量化“，大數據的定量分析有力地回答”是什么“這一問題，但仍然無法完全回答”為什么“。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業系統中，而沒有把它置于整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。

在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最后一節”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：”大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。“謝謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考的答案。

此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據？什么叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什么不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇十二

當我們說人類是通過因果關系了解世界時，我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時使用的兩種基本方法：一種是通過快速、虛幻的因果關系，還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關系。大數據會改變這兩種基本方法在我們認識世界時所扮演的角色。

大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變，這些轉變講改變我們理解和組建社會的方法。

第一個轉變就是，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣（樣本=總體）。

第二個轉變就是，研究數據如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度。

第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們“是什么”而不是“為什么”。在大數據時代，我們不必知道現象背后的原因，我們只要讓數據自己發聲。

正如大家所知道的那樣，人類的大腦具備這樣的功能，它會把新輸入的刺激或信息與“過去的經驗或積累的部分知識”相對照，然后進行調整并接受下來。如果眼前新的現實與大腦中儲存的固有信息無法協調，便會在無意識中拒絕接受新的現實（當作沒有看見）；或者通過自己一知半解的知識任意推測，使自己認識到的情況偏離實際（產生錯覺）。這是人的一種本能，目的在于使自己保持冷靜。

所以作者稱之為revolution。

公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責，畢竟，想做而未做不是犯罪，社會關系于個人責任的基本信條是，人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全準確，那么我們的未來會被精準的預測，因此在未來，我們不僅會失去選擇的權利，而且會按照預測去行動。如果精準的預測成為現實的話，我們也就失去了自由意志，失去了自由選擇的權利。既然我們別無選擇，那么我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。

扯到這里，順便扯一下，書中另一段關于自由意志的描述。

在哲學界，關于因果關系是否存在的爭論已經持續了幾個世紀。畢竟，如果凡事皆有因果的話，那么我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個決定或者每一個想法都是其他事情的結果。而這個結果又是由其他原因導致的。以此循環往復，那么就不存在人的自由意志這一說了。----所有的生命軌跡都只是受因果關系的控制了。因此，對于因果關系在世間所扮演的角色，哲學家們爭論不休，有時他們認為，這是與自由意志相對立。

書中舉了個例子，舉了部電影《少數派報告》，當我看到這里的時候，“哎喲，我居然看過這部電影，想想心里還是有點小激動”，有興趣的可以去看下，大概就是講警察通過預測來提前抓捕犯人，不過不是通過大數據，是通過超人類的方式。當你什么舉動都可以被預測，相當于你完全暴露在太陽光下，換成你，你害怕不。

最后，附上兩段結語，一段是書中的一段話，另一段是我自己瞎編的。

大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。

大數據終將會影響到我們，也像其他技術一樣會是一把雙刃劍，用得好，動心，濫用，害怕。如同核技術一樣，用的話，造福地球，濫用，給個金剛石地球你，照樣爆。我相信，未來的大數據的發展會如作者所說的，是一場生活、工作與思維的革命。

無論如何，大家看到這四個是不是有種，不管我上面扯得有沒有道理，通不通順，下面的話，會很有道理的樣子的錯覺（抄襲于《棟篤笑》）ok，無論如何，日子還是得照過。施主，我看你骨骼驚奇，是個練武奇才，最后送上《九陽神功》心法，以后維護世界和平的重任就交給你了。

他強由他強，清風撫山岡。

他橫由他橫，明月照大江。

他自狠來他自惡，我自一口真氣足。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇十三

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇十四

這一章節，利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據，把整個大西洋按照經緯度劃分了出來，并標注出了溫度、風速和風向，從而發現了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數據的價值體現了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數據化的核心，將文字變成數據、將方位變成數據，將溝通、情感變成數據，通過大數據，我們會意識到，世界在本質上是由信息構成的。

在工作中，這點也可以作為啟發點，通過對數據的整理，或者說以某種方式采集到相關數據，將數據整理出有價值的信息后，不斷的改善到工作流程、效率、服務方面，也是工作上的創新點。

筆者在書中提到了，數據的潛在價值，并提出了數據創新應用的方法，第一是數據的再利用，數據信息被采集用作特定分析后，在另一個領域或者角色立場下，或許會開發出新的有價值的信息;第二是數據的重組，將不同類別、類型的數據進行重組，產生一個新的數據集合出來，尋找其中的關聯性;第三是數據的擴展，這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值，數據將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣，即數據采集時的離散量、離散交互信號，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據，數據的開放將會有利于各行各業的使用，并促進全行業數據時代的發展。這其中又提到了數據估值的概念，在數據使用時價值才會體現出來，而不是在占有本身。

根據所提供價值的不同來源，分別出現三種大數據公司，基于數據本身(采集大量數據的公司)、基于技能(提取用戶的需求，給出數據分析結果的公司)、基于思維(挖掘數據新的價值的公司)。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇十五

舍恩伯格的《大數據時代》被人推崇為最佳書籍，今年安泰讀書會的重頭戲。雖然主講人最后放了個香港大黃鴨般的鴿子，但現場討論氛圍依舊非常熱烈——而且還是在沒幾個人讀完的情況下，也就意味著——大數據對我們的影響，已經深入到生活的方方面面。

無處不在的大數據：各種云計算，谷歌的神通，亞馬遜的推送，天涯人肉，微博萬能等等等等，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。大數據拉近了我們與現實的距離，“地球村”變成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都觸手可及，而這些牛逼哄哄的互聯網巨頭就在客廳展示著世界的每一寸光景。

然而，事實真的是這樣嗎?首先，從應用角度出發，低廉的運算能力和存儲空間，讓以前的樣本分析顯得非常簡陋——一些從全體數據挖掘出來，忽略精確而從大量數據的簡單算法得出來的結論顛覆了常識。但個人覺得，這只是統計學的終極目標——并沒有非常大的跨越，可能終結了回歸分析，有效性驗證等手段，但依舊還是統計。而革命性在于關注相關關系而非因果關系。現場討論從神學角度挑戰了因果關系的不可能——或者說人類用簡單思考的邏輯來定義因果，以及用之前小數據演繹出大概率事件來推導因果，都是不正確的。真正的因果關系應該屬于上帝的范疇，人類如果真的完全掌握之后，會統治整個宇宙。但我覺得，無需從神學觀點來討論，而可以借鑒量子力學對經典力學的顛覆——在原子層面上，經典力學會失效——那么在大數據層面上，普通的抽樣調查直觀反映會失效。而且從量子力學角度是很難推導經典力學的公式，那么從現在的慣有思維，也難以推導出大數據的因果關系。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇十六

讀完《大數據時代》，我才意識到這并不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術故事、商業故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。

我在想，大數據概念對于教育來說會產生什么樣的實用價值呢？一直以來，中國教育在研究教育的數字化，比如數字化校園，這個思路就是把我們教育的內容進行數字化，其結果指向的就是電子教材的研發或者是教學過程的數字化。美其名曰，這是教育技術的重要內涵。在教學過程中，學生的行為表現都可以被數據化，而這項研究不是任何一個專業可以深入下去的，它的專業性太強，所以我才會想到，所謂教育技術與其研究教育的數字化，不如研究教育的數據化來得實在，來的有意義。長期以來，我們并不了解教育對一個人的影響具體會如何表現，我們有的只是一個輪廓，我們也并不確定一個教師的行為對學生具體產生了哪些影響。所以，人們對教育一直有一個深深的質疑，它是不是科學的？大數據概念至少提出了關注“是什么”比“為什么”要有實際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉移到“是什么”上面來，只有如此，才能把教育從為什么發展成“可能成為什么”上來，這會是一次思想上的革命。而對于現在地位岌岌可危的教育技術來說，把研究的重點從數字化轉移到數據化上面，這才是它的出路。

如何將數據融入教學，教育者首先通過標準化全科教學處方，實現了教師授課模板和教學內容的標準化，保證每個教學過程和內容是可控的，然后結合每天的教學內容，處理好面對的數據，處理好數據，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學體驗又以教學結果為導向的教學體系。

與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇十七

本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法。”闡述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命。”

大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：采樣數據向全部數據轉變；精確制導向方向引領轉變；因果關系向相關關系轉變。

1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的傳統壁壘。

2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。

3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發生的原因，但是它會提醒我們事件的發生。

思考：大數據在農業領域建設。近年來，我國數字農業發展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業，到浙江烏鎮的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業正在悄然地助推傳統農業發展。從理想狀態來說，我認為數字農業就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業融合發展為重點，以數字產業化、產業數字化為路徑，實現農業生產過程及全產業鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業形態。

當前，我國已進入加快發展數字農業的新時期，發展數字農業有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業革命、工業革命，如今正在經歷信息革命。現代信息技術日新月異，全球數據爆發增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進。互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字技術加速向農業全方位滲透，讓傳統農業插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發展新引擎，數據對農業發展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業發展帶來深刻的變革，創造千載難逢的歷史機遇。（張洋）。

大數據畢業論文大數據時代（專業18篇）篇十八

3月11日下午兩節課后，我校全體教師和受邀而來的金南學區各友好學校的領導及教師匯聚于多媒體教室，共同分享、交流《大數據》讀后感。

老師們從：何謂大數據；立足國情對大數據進行探討；大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。

張萌老師說：大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐，不可生搬硬套。

董譯雯老師說：在你我感嘆《大數據》里深植于美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時，可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識？作為典型的八零后，我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但愿，我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考“我”這個字的含義，足矣！

張紅杰老師說：很感謝校長給我們推薦了《大數據》這本書。在教學工作中，應該有大數據意識，創新意識。學習一些專業的教學統計法、數據分析法，從中發現一些教育現象，并采取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目，多一份嚴謹與科學。

白媛媛老師通過文中的三個事例，結合教學實際，談了自己教學中對數據使用的價值；結合自己的工作，談了如何實現工作的最高境界。

交流活動尾聲，身為閱讀《大數據》的倡議者、發起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀后的感悟：我們心中要裝著學校，因為我們個人的命運依賴群體的命運；工作要追求精細化，不能做胡適書中的“差不多”先生；尊重數據，擁有數據意識，建立數據團隊！

此次活動從寒假期間倡導讀《大數據》一書，到開學伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識，掌握大數據，運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的臺階！