畢業論文是對學生在某個專業或領域的研究成果進行總結與歸納。以下是小編為大家收集的畢業論文范文，旨在提供參考和借鑒，供同學們思考和學習。

大數據畢業論文大數據時代大全（22篇）篇一

2012年以后，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。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。”本文總結一下：利用海量數據和先進的數據挖掘技術，研究客戶行為特征，進行精準營銷。

數據庫營銷。

關于數據庫營銷，美國全國數據庫營銷中心是這樣定義的：“數據庫營銷是一個動態的數據庫管理系統，該數據庫的內容涵蓋現有顧客和潛在顧客，并可以隨時擴充、更新。就其功能而言，要能實現以下目標：確認最佳目標顧客及潛在顧客，然后與顧客建立起長期的、牢固的、融洽的關系，同時根據數據庫建立先期模型，進行針對性營銷。”

拉克薩根據數據庫營銷的產生和演進，把數據庫營銷的發展過程劃分成交易信息、名錄管理、數據庫分析、接觸管理、軟件進化、客戶關系管理等不同的階段，所有不同的階段都可以認為是發展全功能數據庫營銷策略的一個又一個里程碑。

數據挖掘通過數據挖掘技術對數據庫中的數據進行分析是數據庫營銷的主要分析技術。數據挖掘的目的就是要在數據龐大的、信息不完全的、有噪聲的、表述模糊的、隨機的數據中，提取出隱含于其中的、人們不知道的、但又是潛在的、有用的信息和知識。可以說數據挖掘是一個利用現有的各種分析工具，用以在海量數據中發現模型和數據間關系的過程，然后依據這些模型和關系作出預測。數據挖掘能通過預測未來趨勢及行為，幫助人們作出前瞻的、基于知識的決策。

crisp-dm（跨行業數據挖掘標準流程）是世界公認的方法論之一，也較有影響力。在這一流程中dm不再只是數據的組織或者簡單的呈現，也不僅僅表現為對數據的分析和統計建模，其強調的則是一個從理解業務需求、尋求解決方案到接受實踐檢驗的完整過程。

crisp-dm將整個挖掘過程分成了以下六個步驟：商業理解，數據理解，數據準備，建立模型，模型評估，模型發布。

通常來說，把模型的結果轉化成一段數據庫存儲過程的代碼，并與數據處理代碼進行整合，就可以在數據庫存儲過程中實現模型自動化處理。而數據分析結果的使用則需要開發相應的展示系統或者在各系統中（boss系統、經分系統、大客戶管理系統、客服系統等）嵌入相應的模塊。

精準營銷理論。

1999年，美國的萊斯特·偉門提出了精準營銷的概念。精準營銷被定位為一個營銷的學科和理論：是以科學管理為基礎，以消費者洞察為手段，恰當而貼切地對市場進行細分，并采取精耕細作式的營銷操作方式，將市場做深做透，進而獲得預期效益。通常可以劃分成五個階段：

1.收集并整理目標客戶的相關信息，建立一個客戶數據庫；2.對數據進行分析，加深客戶理解，整理出細分客戶群體的差異化需求；3.為不同的細分客戶群體需求設計差異化的產品和服務；4.提供滿足不同細分客戶群體的差異化產品和服務；5.通過各種營銷活動的反饋，進一步深化對客戶本質需求以及客戶購買和使用習慣的理解。具體的內容包括：

（1）客戶信息收集與處理。

所有的方案注重的都是目標，營銷方案也一樣。一個好的營銷方案必須聚焦到某個目標客戶群，然后將營銷方案都往目標客戶群聚焦。太陽表面的溫度在10000度以上，但卻連地球上的一張紙也點不著，如果使用一個放大鏡，就可以把紙點燃，區別就在于是否聚焦。同樣只有做到聚焦，營銷的效率才能夠提升到最大。篩選出目標客戶群是第一步，企業可以圍繞客戶戰略和當前營銷工作重點來確定目標客戶群。根據目標客戶群營銷活動的目標，設計有針對性的營銷活動創意（包括產品的組合、渠道的選擇等）及定價，并就各方案進行評估，挑選出最佳創意，形成最終營銷方案（包括針對性的產品組合方案、產品組合價格方案、渠道方案）。

營銷活動結束后，應對營銷活動執行過程中收集到的各種數據進行綜合分析，對營銷活動的執行、渠道、產品和廣告的有效性進行評估，總結經驗和教訓，尋找需要改進和優化的關鍵點，為下一階段的營銷活動打下良好的基礎。簡言之，評估是營銷活動的終點，也是下一輪精準營銷活動的起點。

精準營銷模式。

精準營銷模式可以概括為5w營銷分析框架，在合適的時機（when），將合適的業務（which），通過合適的渠道（where），采取合適的行動（what），營銷合適的客戶（who）。在整個過程中貫徹“以客戶為中心”的理念，實現營銷管理的持續改善。

精準營銷模式實施框架，可以將精準營銷理解成一個ppt框架，即將以客戶為本作為核心價值觀，從策略、流程、技術三方面著手，實現精準營銷。其中策略指營銷策略；流程是包括客戶獲取、客戶培育、客戶挽留組成的最佳管理實踐流程；技術則是基于用戶信息之上的數據分析和數據挖掘。

策略、流程與技術是實現精準營銷的三大要素。首先要保證精準營銷理念在整個組織中有效貫徹，以保證戰略決策者、方案制定者和活動執行者必須充分理解和認可精準營銷的理念，并能做到融會貫通，可以制定彰顯這一理念的相應的營銷策略和方案；其次通過流程穿越、流程改造等方式，在不斷的創新和探索中建立起有效的與客戶互動的行為模式；最后，不斷提升技術水平，充分利用技術。堅實的技術后盾是精準營銷理論落實的保障，使之具有可操作性，并在很大程度上推動了營銷精準化的進程。整體而言，策略、流程和技術組成了電信業精準營銷的基本架構，促進了精準營銷的驅動者、行動方案和可行性保障三方面的緊密結合。同時堅守以客戶為出發點，確保客戶在整個精準營銷活動中始終處于核心地位。策略、流程、技術三個方面的能力是精準營銷能力的有機組成，三者相輔相成，缺一不可。策略對流程有戰略性的指導意義，因為策略條線中的營銷策略是建立在最佳管理實踐的流程之上的；流程必須建立在技術的基礎上，因為數據挖掘與分析模型是客戶細分與分析的基礎，而后者則貫穿最佳管理實踐流程始終；數據挖掘與分析所使用的海量數據則來源于業務系統中沉淀的用戶信息。精準營銷模式的核心是“以客戶為中心”，更加注重“目標客戶”，在識別出目標消費者后，聚焦目標客戶群，分析目標客戶群的需求，然后為這一特定群體推出最適合的細分產品，制定適應目標客戶群的價格，通過相應的渠道和傳播、促銷方式進行產品營銷。要達到這一目的，就需要對客戶的特征進行具體的分析。

目前移動各種增值業務非常繁多，之前的彩鈴業務營銷通過捆綁、大面積的促銷讓用戶去選擇，雖然帶來的增值業務普及率的提升，但沉默用戶增多，客戶投訴增加。江蘇移動通過精準營銷找準目標客戶，發展彩鈴業務，激活沉默用戶，發展新彩鈴用戶，取得了良好的效果。

1.整合各大數據源，建立統一的用戶增值業務行為分析視圖，為精準營銷應用打下基礎。

增長業務的數據雖然有相應規范進行統一，但是因增值業務更新比較快，數據源尚未覆蓋全部業務，離當前的應用需求有一定差距；業務子系統，尤其是小業務系統的數據源缺乏梳理，需進一步加強。從數據出發，以用戶為中心，從用戶特征角度將運營商可能有的數據歸類整理，輸出用戶特征分析表；對照運營商的數據實際具備情況，對數據的可獲得性進行標注。

從營銷出發，從進行新業務營銷的目標出發，推導對支持信息及源數據的需求，確定數據使用方法，輸出營銷特征分析表；對照運營商的數據實際具備情況，對必要但暫不可獲得的數據提出規劃需求。《數據源整合需求報告》中，除了對經分系統現有數據源進行梳理外，還對misc、彩信、彩鈴、wap、小區短信、短信網關、enumber郵箱、12580、愛貝通、小額支付平臺、ussd、手機雜志、lcs等13個業務平臺的數據進行了梳理整合。

建立基于用戶人性特點的14類人群細分模型，對增值業務的目標客戶進行細分，共分為以下幾種類型：

基于用戶人性特點將客戶細分為低潛力型、超前消費型、虛榮跟風型、精明嘗鮮型、盲從型、吝嗇型、精打細算型、理性跟從型、中潛力型、精明時尚型、傳統保守型、感性跟隨型、高潛力型、時尚中高端。基于彩鈴用戶生命周期將客戶細分為，彩鈴潛在用戶、彩鈴新開通用戶、彩鈴普通用戶、彩鈴活躍用戶、彩鈴沉默用戶、彩鈴流失用戶、潛在高概率用戶、流失高概率用戶。在用戶細分的基礎上，建立彩鈴潛在用戶預測模型（模型略）。

2.建立用戶新業務行為屬性標簽，動態觸發的精準營銷策略。

基于用戶統一視圖，結合實際情況進行用戶屬性標簽構建。對彩鈴的目標客戶，當訂購了其他增值業務和撥打了有彩鈴客戶的電話時，對其進行觸發式的短信推薦，對彩鈴沉默用戶和流失用戶，則采取外呼+營業廳的方式進行主動關懷，最終形成針對目標客戶的彩鈴業務精準營銷模式。

3.營銷執行。

通過精準平臺將客戶需求及針對性營銷方案推送到一線。比如根據用戶歷史鈴音使用記錄總結出鈴音偏好，幫助一線人員進行針對性的鈴音推薦；根據用戶歷史獲取鈴音的渠道總結出用戶的渠道偏好等。而且流失概率、影響力指數等分析成果也能在清單中羅列出來。

4.應用效果評估彩鈴沉默用戶推活躍度提升活動執行效果。對40000戶彩鈴沉默、半沉默用戶開展付費鈴音下載用戶數提升，營銷成功數為22560，成功率為56.4%；月均彩鈴下載用戶數kpi指標完成率由91.11%提高到104.02%。經驗總結：在營銷中發現該部分用戶主要由于不了解鈴音下載的方式或或認為鈴音設置麻煩造成，因此，在營銷推介上對不了解鈴音下載方式的用戶應重點推介簡單便捷的鈴音下載方式，對認為設置較麻煩的用戶可以推介音樂盒，讓用戶感受使用彩鈴的便捷與樂趣。彩鈴已流失用戶挽留活動執行效果。對8000戶彩鈴已流失用戶開展外呼挽留，營銷成功2772戶，成功率為34.65%；月均彩鈴付費用戶數完成當月計劃的130%，完成指標125.43%；當月付費用戶到達數較上月增長3.6萬戶。

目前人員技能差異比較大，成功率最高達32%，最低只有19%，相差13個百分點；拒絕率最低的只有7%，最高的則有24%，相差17個百分點；考慮使用的用戶比例較高，成功率提升空間仍比較大。20世紀最具影響力的創新莫過于人類擁有了能處理大量數字化信息的it技術，為了從大數據集中提取用戶可理解和適用的知識，人們研究并發展了數據挖掘技術，它以嶄新的方式來總結原始數據。以此為基礎的營銷工作面臨著著精準與保護客戶隱私之間平衡的問題，從技術實現方式上通過改進挖掘算法、關聯規則等方面來優化數據庫。同時在使用數據的時候，也要保護顧客的隱私。

大數據畢業論文大數據時代大全（22篇）篇二

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大全（22篇）篇三

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大全（22篇）篇四

“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大全（22篇）篇五

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大全（22篇）篇六

論文。

常用來指進行各個學術領域的研究和描述學術研究成果的文章，下面是關于淺談汽車營銷畢業論文的內容，歡迎閱讀！

摘要：隨著居民收入水平的不斷提高，汽車變成家庭生活中不可缺少的部分，同時汽車市場的競爭也越來越激烈，面對競爭環境變化和消費需求的變化，我國汽車生產企業必須轉變傳統的營銷模式，特別是在營銷理念方面，以適應汽車市場環境的變化。在本文中，首先初步分析我國汽車企業營銷策略存在問題，并在這個基礎上指出我國汽車市場營銷應考慮的因素，同時在此基礎上探究如何適應不同的場合、不同的情景，研究新的營銷策略，以適應多變而又有挑戰的汽車市場。

關鍵詞：營銷問題營銷因素營銷策略。

汽車營銷和其他行業自然有很大的不同，買車的行為從產生購車動機，到最終實現把上了牌的車開回家，至少需要三個月甚至以上的時間，所以買什么類型、什么品牌、什么價位的車，對很多消費者而言，是一個大問題。也就是說，汽車不但是耐用消費品，汽車營銷更是一個實現復雜購買行為的營銷概念。這其實也對汽車廠商提出了很大的挑戰，在如今競爭日趨激烈的市場上，如何讓自己的品牌和產品脫穎而出，讓眾多消費者能在這最后下定決心的過程中選擇自己的汽車，就是一個大問題。？這些年來，各大汽車廠商對于汽車營銷的重視和投入可謂與時俱增。汽車營銷手段不斷翻新，汽車營銷理念也不斷變革，已由簡單的賣車手段，逐步演變成一種商戰中的藝術。總體來看，整體汽車營銷發展勢頭良好，同時也暴露出汽車市場營銷的一些問題。

（1）4s店的渠道模式存在問題。

4s店模式由于投資規模較大，導致顧客付出的購買成本也較高。平均每個專賣店的建設和配套設備費用在2000萬元左右，年維護費用也將在100萬元左右，這些費用都將轉嫁到最終用戶的消費成本里。

4s店在城市內的布局受限。一般具備4位一體功能專賣店的占地面積都在5000平方米以上，要想在理想的銷售服務范圍內找到合適的建店場所是比較困難的。4s店并不是完整的“4s”。在市場上信息反饋中分析，目前的服務質量與理想的4s店的初衷還有很大差距。很多4s店并沒有起到信息反饋的作用。信息反饋最關鍵的是產品需求量的信息，廠家依據代理商返回的信息進行生產。在中國，幾乎所有的汽車代理商都不能掌握潛在客戶的未來一段時間的需求，即使是將已售客戶的資料記錄準確、保存完整、反饋給生產企業，也是僅有一部份的銷售店能夠做到。有時廠家和渠道經銷商之間存在著博弈現象，廠家認為經銷商難管、不聽話、胡要價，各自為自己的利益爭執不休，營銷方案和政策執行不下去，導致廠家和最終消費者之間的距離越來越遠，對客戶的把握能力下降。

（2）營銷模式存在問題。

價格戰是絕大多數行業發展初期的共同現象，是對市場、對消費者的需求把握不準確的一種市場過渡現象。眾車行里人氣高漲，消費者忙于看車，銷售員忙于講解車型或是與消費者簽購車合同等。這樣的銷售情境，照理說，車行負責人應該開心才對，但事與愿違，雖然說店里人氣高漲，車商卻面臨著庫存高企，無利潤可賺的局面。庫存壓力大了，汽車價格戰也是愈來愈激烈。經銷商不斷降價，而且價格動輒就是數萬元至十萬元的降幅，讓消費者目不暇接了。面對焦灼的價格戰，汽車專業人士表示，這會導致更多的消費者持幣觀望。因為消費者看不到價格是否觸底，而且也讓他們懷疑自己所要購買的車型是否保值等。因此，價格戰或對車市產生一定的負面影響。而且消費者最先選擇的時候是從品牌入手，價格就被逼到了后一步的考慮因素中去。

（3）汽車服務意識存在問題。

汽車銷售合同中暗藏貓膩是經銷商存在的普遍問題。在不少經銷店中，發現經銷商與消費者簽訂的合同，文本不規范、違約責任不對等、交車時間不約定、亂收費現象嚴重等問題都較為集中。其中，隨意擴大對“不可抗力”的解釋、免除延遲交車的違約責任等更是比比皆是。

通過對我國汽車目前營銷中存在問題的分析，參考國外汽車營銷先進經驗，結合我國具體國情在制定汽車營銷策略時應考慮下述因素。

3.1國家政策因素。

現在，國家政府紛紛運用政策和法令來調控本國的經濟運行。典型的，如財政、稅收、利率等方面的經濟政策自不必說，甚至有些政治方面的政策、法令也影響著企業的市場營銷策劃。由此可見，了解和預測國家政策，對營銷策劃是非常重要。

3.2社會文化因素。

“知己知彼，百戰不殆”是軍事上一條致勝的準則。現代商戰中的“知彼”目的在于“勝彼”，了解競爭對手的資金、技術、產品、渠道等方面的信息，才能充分發揮己方的長處，在營銷策劃中才能先行一步，早動一時，搶占制高點以挫敗對手，占領市場。日本豐田汽車公司早在石油危機到來之前，就了解到美國、歐洲的汽車公司著力開發豪華、大型、高耗油量的汽車。就實力而言，難以和它們抗衡。于是豐田公司避實就虛，研制小型節能汽車，在石油危機到來之際，迅速打入美國、歐洲市場，并制定完整、縝密的營銷策略，以無可比擬的優勢擊敗了競爭對手，出現了“有路必有豐田車”的繁榮景象。

3.4消費者因素。

營銷策劃的目的是成功地推出產品，得到消費者的貨幣選票。以產品為中心的營銷模式已被顧客至上的營銷觀念所取代。消費者的價值觀念、消費心理、態度左右著其消費行為，從而吸引著營銷策劃者的目光。成功的企業往往是從消費者的心理、行業變化趨勢中找到營銷策劃的依據。美國的l·l·比恩公司認為：“在本公司中，顧客是最重要的人。”他們的營銷策劃以優質的產品和周到的服務而聞名。公司保證當場測試其產品，追蹤并解決一切消費者投訴，從而贏得了97%的顧客的最高評價，為其他企業的營銷策劃提供了借鑒。

3.5科技因素。

根據汽車營銷要考慮的因素，我們的營銷策略有如下幾點。

首先，建立以消費者為導向的營銷模式。營銷模式只有做到以消費者的需求為導向，才能體現其科學性、合理性和有效性。因此，必須建立以符合消費者需求為導向的汽車營銷模式。國內汽車生產企業、汽車銷售企業，要以消費者的利益為中心，贏得消費者、市場及自己的發展。此外，在維護消費者利益的前提下，我國汽車營銷模式的建立還需從全局出發，構建一個合理均衡的集廠商、經銷商和消費者利益為一體的三角平臺，只有這三方的利益均衡發展，才能維系我國汽車營銷模式的良性運作，并不斷向前發展，為我國早日進入汽車強國打下良好的基礎。

其次，建立汽車營銷的模塊化戰略發展模式。在汽車銷售中，雖然有標準化的流程，但也有每個銷售顧問一些靈活的方法。顧客也是各式各樣的，不可能用一種方法對待所有的客戶，因此我們需要在標準化的服務中，針對不同的客戶進行靈活的處理。客戶雖然各式各樣，但是也是根據一些標準進行分類。根據不同的消費人群劃分不同的營銷模塊；通過舉辦車展和特定消費群體熱愛的活動拉近和消費者或潛在消費者之間的關系；然后通過和消費者的不斷接觸，零距離了解該類消費群體的需求來制定未來的銷售策略；最后通過合理的促銷活動，達到銷售目標。將客戶進行分類是必要的，但是要注意，不能輕易的通過外表來判斷，而且無論是哪種客戶，我們都不能表現出嫌貧愛富的特點，都要進行完善的服務。我們的銷售顧問通常容易犯錯誤就是武斷地判斷客戶，結果流失掉了很多客戶。客戶并非是到店看車的才是客戶，每一個我們身邊的人都有可能成為我們的潛在客戶。

5.1“微”營銷。

在現今世界上，中國人的生活和工作節奏無疑是全世界最快的，因此什么事情都要短小精悍。微博、微視頻（電影）等新的傳播方式的出現，就很快地被一些勇于嘗鮮的汽車廠商所拿來，運用為其主要的營銷手段。比如東風雪鐵龍（微博）2011款世嘉上市，就利用騰訊微博進行轉播和收聽，還很好地利用微博“上墻”，在車展等官方發布會上進行公眾展示。而在其他廠商的諸多活動中，“微”營銷也逐漸成為主流的傳播工具，如雪佛蘭贊助的“11度青春”系列微電影，由于貼近主力目標群體80后的生活形態，得到了為數巨大的網友支持。預計在2011年，“微”營銷的力量會成為很多廠商的首選營銷利器。

5.2“炫”營銷。

2010年“凡客體”的一度流行，給人們印象深刻的同時，也說明了營銷活動是不是夠“炫”，成為諸多廠商的一個主要營銷考核目標。比如上海大眾斯柯達晶銳fabia酷黑版上市的“嘿，頂一個！”活動就是這樣，3d視覺效果的fabia酷創新城，讓傳統的minisite成為一個好玩的受眾新奇體驗和資訊落腳點。簡單的游戲機制，“嘿，頂一個”讓網民可以有效及時分享，同時“酷黑dna影像展”也利用iphone等夠炫的手機進行差異化傳播，這些都有效的體現了一個“炫”的價值，“炫”不僅是80后的主流生活方式，也是一個重要的汽車品牌傳播核心dna。

5.3“互動”營銷。

現在所有的汽車廠商都明白一個基本道理：不互動，不營銷！所以，互動是一個在制訂營銷方案時的最基本的考慮，如果沒有廣泛的觀眾參與和互動機制的形成，那這個活動基本可以說是失敗的。而互動的本身，并不在于為了互動而互動，更重要是一個能否讓觀眾自發形成一個互動機制，這才是營銷活動規劃好壞的關鍵。比如奔馳smart的團購活動，不但利用了時下最熱門的“團”的概念，而且三個半小時就被“團”走將近半年的銷量，也足以證明好的創意無須自己傳播，讓網友自發形成一個互動炒作熱潮，才是新一代互動營銷的特征。吉利熊貓的1元網絡拍賣搶購活動，也達到了類似的傳播效果。

5.4“跨界”營銷。

“跨界”一詞，如果探究本意，原指兩個領域的不同合作。但在汽車業界，crossover車型的出現，已經讓跨界一詞的界限變得不那么清楚。在汽車營銷領域，2010年的跨界合作自然也是一個風潮，其實如果細究起來，前面提到的微薄、團購等方面也算是跨界合作的一種方式。不過，做得更有規模、更有影響力的是要算是和音樂和電影跨界，這個做的比較好的是榮威550全時數字演唱會，“吳伍林”巡回演唱會本身就有賣點，再加上利用網絡sns社區的極速搶票賽游戲活動，來制造病毒傳播效應，同時還有針對即時通訊工具的“thisim”及時分享給好友參與和回復。最終不單達成了網絡總參與人數的新高，更直接拉動了更多預約試駕的人去各地的4s店。

任何一種產品要想迅速的占領市場都離不開迎合消費者的消費觀念，而消費者的消費觀念又是隨著經濟形勢的發展或衰落而更改的。所以任何一種營銷模式都不可能是永恒有效的，只有根據消費者的消費觀念和生活工作方式等快速的制定出新的營銷模式，才能立于不敗之地。

參考文獻。

[1]劉飛.關于我國汽車營銷模式發展的探討[j].特區經濟，2007（8）.[2]劉一昕.中國汽車營銷渠道的現狀與發展趨勢[j].上海汽車，2009（2）：39.[3]劉娜.中國汽車營銷模式的現狀與發展[j].商場現代化，2006.

大數據畢業論文大數據時代大全（22篇）篇七

伴隨著科技進步，互聯網及移動互聯網的快速發展，云計算大數據時代的到來，人們的生活正在被數字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數據產生的背后隱藏著巨大的經濟和政治利益。大數據猶如一把雙刃劍，它給予我們社會及個人的利益是不可估量的，但同時其帶來個人信息安全及隱私保護方面的問題也正成為社會關注的熱點。今年兩會期間，維護網絡安全被首次寫入政府。

工作報告。

全國政協委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶也在會議上呼吁“政府對個人信息安全立法，加強監管，并在整個社會中樹立起誠信文化”大數據時代下維護個人安全成為重中之重。

(一)數據采集過程中對隱私的侵犯。

大數據這一概念是伴隨著互聯網技術發展而產生的，其數據采集手段主要是通過計算機網絡。用戶在上網過程中的每一次點擊，錄入行為都會在云端服務器上留下相應的記錄，特別是在現今移動互聯網智能手機大發展的背景下，我們每時每刻都與網絡連通，同時我們也每時每刻都在被網絡所記錄，這些記錄被儲存就形成了龐大的數據庫。從整個過程中我們不難發現，大數據的采集并沒有經過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產生的數據被互聯網運營服務商采集，但又無法阻止。因此，這種不經用戶同意私自采集用戶數據的行為本身就是對個人隱私的侵犯。

(二)數據存儲過程中對隱私的侵犯。

互聯網運營服務商往往把他們所采集的數據放到云端服務器上，并運用大量的信息技術對這些數據進行保護。但同時由于基礎設施的脆弱和加密措施的失效會產生新的風險。大規模的數據存儲需要嚴格的訪問控制和身份認證的管理，但云端服務器與互聯網相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數據安全。近些年來，受到大數據經濟利益的驅使，眾多網絡黑客對準了互聯網運營服務商，使得用戶數據泄露事件時有發生，大量的數據被黑客通過技術手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個人信息安全。

(三)數據使用過程中對隱私的侵犯。

互聯網運營服務商采集用戶行為數據的目的是為了其自身利益，因此基于對這些數據分析使用在一定程度上也會侵犯用戶的權益。近些年來，由于網購在我國的迅速崛起，用戶通過網絡購物成為新時尚也成為了眾多人的選擇。但同時由于網絡購物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實姓名、身份證號、收貨地址、聯系電話，甚至用戶購物的清單本身都被存儲在電商云服務器中，因此電商成為大數據的最大儲存者同時也是最大的受益者。電商通過對用戶過往的消費記錄以及有相似消費記錄用戶的交叉分析能夠相對準確預測你的興趣愛好，或者你下次準備購買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購買，難怪有網友戲稱“現在最了解你的不是你自己，而是電商”。當然我們不能否認大數據的使用為生活所帶來的益處，但同時也不得不承認在電商面前普通用戶已經沒有隱私。當用戶希望保護自己的隱私，行使自己的隱私權時會發現這已經相當困難。

(四)數據銷毀過程中對隱私的侵犯。

由于數字化信息低成本易復制的特點，導致大數據一旦產生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對用戶隱私的侵犯將是一個長期的過程。大數據之父維克托?邁爾-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)認為“數字技術已經讓社會喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”[1]。當用戶的行為被數字化并被存儲，即便互聯網運營服務商承諾在某個特定的時段之后會對這些數據進行銷毀，但實際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協助執法等要求，各國法律通常會規定大數據保存的期限，并強制要求互聯網運營服務商提供其所需要的數據，公權力與隱私權的沖突也威脅到個人信息的安全。

(一)將個人信息保護納入國家戰略資源的保護和規范范疇。

大數據時代個人信息是構成現代商業服務以及網絡社會管理的基礎，對任何國家而言由眾多個人信息組成的大數據都是研究社會，了解民情的重要戰略資源。近年來大數據運用已經不再局限于商業領域而逐步擴展到政治生活等方方面面。國家也越來越重視通過對大數據的分析運用從而了解這個社會的變化以及人民的想法，甚至從中能夠發現很多社會發展過程中的問題和現象，這比過去僅僅依靠國家統計部門的數據來的更真實全面，成本也相對較小，比如淘寶公布的收貨地址變更數據在一定程度上揭示了我國人口的遷移，這些信息對于我國的發展都是至關重要的。

因此將個人信息保護納入國家戰略資源的保護和規劃范疇具有重要的意義。2017年政府工作報告首次提出了“維護網絡安全”這一表述意味著網絡安全已上升國家戰略。這是我國在大數據時代下對個人信息保護的重要事件，也具有里程碑的意義。

(二)加強個人信息安全的立法工作。

大數據時代對個人信息安全保護僅僅依靠技術是遠遠不夠的，關鍵在于建立維護個人信息安全的法律法規和基本原則。這方面立法的缺失目前在我國是非常嚴重，需要積極推動關于個人信息安全的法律法規的建立，加大打擊侵犯個人信息安全的行為。2017年兩會期間全國政協委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶呼吁政府加強對個人信息安全的立法和監督，引起了社會各界廣泛關注和重視，這充分說明這個問題已經成為一個重要的社會問題。我本人對個人信息安全立法工作有以下幾點建議：第一，必須在立法上明確個人信息安全的法律地位。個人信息安全與隱私權“考慮到法律在一般隱私權上的缺乏，要對網絡隱私權加以規范就有必要先完善一般隱私權的規定，因此首先應通過憲法明確規定公民享有隱私權。[2]”第二，必須從法律上明確采集數據的權利依據。由于在數據采集過程中經常發生對個人信息的侵害，因此無論是政府還是互聯網運營服務商都必須遵循一定的原則和依據。政府采集數據的行為應該符合憲法的要求，而互聯網運營服務商采集數據必須要經過當事人同意。第三，制定關于個人信息安全的專門法律。2017年國務院信息辦就委托中國社科院法學所個人數據保護法研究課題組承擔《個人數據保護法》比較研究課題及草擬一份專家建議稿。2017年，最終形成了近8萬字的《中華人民共和國個人信息保護法(專家建議稿)及立法研究報告》。但到目前為止我國的個人信息保護法仍沒有立法，因此加快這個立法過程是當務之急。

大數據畢業論文大數據時代大全（22篇）篇八

在大數據時代的大數據管理的人員管理形式，不斷發展和改革的過程中，計算機的軟件和硬件都得到了有效的提高，磁盤、磁鼓等儲存軟件，得到了全面的普及和發展。同時，在在不斷發展的過程中，計算機將大數據的組成形式，叫做大數據文件，并且在大數據文件上就可以直接的取名字，直接的進行查看，這對大數據的管理，無疑不是一個新的發展的起點。在大數據時代的大數據文件管理的過程中，由于大數據長期的保存在外面的，這樣在對的大數據處理、分析、查找、刪除、修改等操作的過程中，提供了極大程度上的'便利，其對其操作的程序，也具有特點的要求。但是，在文件管理的過程中，由于共享性能較大，數據與數據之間缺乏一定的獨立性，對其管理和維護的費用和時間較大，這樣往往工作效率提高，不能被廣泛的使用。

大數據畢業論文大數據時代大全（22篇）篇九

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大全（22篇）篇十

系別：汽車技術與服務專業班級：

學生學號：xxxxxx學生姓名：xxx。

指導教師：xxx。

什么是大數據呢？大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的3v特點：volume（數量巨大）、velocity（產生速度快）、variety（離散的）。對于這個解釋，我們可以這樣理解：企業的正常經營數據是一個鐵礦，單一而容易開采提煉，價格不高。而大數據好比是一個稀土礦，雖然在地球上儲量非常巨大，但冶煉提純難度較大，蘊藏著大量的貴金屬，應用價值非常高。在數字信息化急速發展的時代，技術的進步讓我們能夠完成前人無法完成的工作——提煉、分析、創造價值。

那么，大數據在汽車這個較為傳統的產業上有什么價值呢？回答這個問題，我們首先要明確的是大數據能否適用于汽車行業。

我們前面提到，大數據的特點：大、快、廣（離散），反觀汽車行業，首先是數據量，根據世界著名的美國汽車行業雜志wardsauto公布，截至2011年8月16日，全球處于使用狀態的各種汽車，包括轎車、卡車以及公共汽車等的總保有量已突破10億輛。美國是目前最大的汽車擁有國，其汽車注冊量達2.4億輛；中國次之，汽車擁有量為7800萬輛；日本的汽車擁有量為7400萬輛。如此驚人的汽車保有量，同時每輛汽車涉及的數據元素也極為龐大，這些數據綜合起來，為汽車大數據提供了量的基礎。

再說速度快，根據2012年中國汽車產銷突破1900萬來算，中國平均每天有超過5萬輛汽車進入市場，同時市場上近億的車輛每天都有新的數據信息產生，每輛車涉及的數據是紛繁復雜，有些數據（如車輛使用、維修保養）又是隨時發生的，因此，汽車業數據增長可以用爆發式來形容。

最后是數據廣度，上文已提到，每輛汽車涉及的數據極為復雜，從設計、采購、生產、物流環節的海量數據信息，到成千上萬個車身零件信息帶來的大體量字節，再到車輛在終端環節的龐大信息量，包括渠道、價格、用戶資料、車輛使用、保養維修、保險、汽車社交??而對于這些數據，對于涉及面如此廣的數據信息，我們如何科學的開發利用，是汽車大數據主要解決的課題。

核心的問題是：既然大數據技術能夠應用到汽車行業，那么我們如何用大數據？大數據如何創造價值？如何通過大數據提升企業競爭力？下面我們將針對這些問題進行探討和展望。

在探討問題之前，我們有必要介紹一項新的技術：車聯網。作為未來汽車智能必不可少的一項技術，車聯網已經引起越來越多的企業的重視，而且已形成快速發展的市場。車聯網，就是是由車輛位置、速度、路線、車況等信息構成的巨大交互網絡。舉個例子，一個搭載了車聯網系統的車輛，車主可以通過網絡或電話方便知道自己的車在哪里，能夠遠程監控、操作汽車，在駕駛過程中，能夠實時了解交通情況，汽車在導航過程中能夠自動計算出平均時速與油耗，設計出經濟最優路線，同時還能得到更多的增值服務，如愛車定期體檢報告，駕駛習慣糾正，故障預警，差異化定制保養等。此外，車聯網的汽車還具有更多的網絡功能，如社交、購物、信息搜索等功能等。而汽車企業與經銷商則可以實時掌握自己的產品的全方位信息，并能夠對這些信息進行深入分析。可以說，車聯網為用戶的汽車智能生活和企業的大數據營銷提供了無限可能性。

下面我們來談一下汽車企業如何利用大數據創造價值，打造核心競爭力。前文提到，一輛汽車從研發到采購，再到生產到物流，最后到營銷、服務以及后市場，所涉及的數據信息量是極為巨大的，大數據技術完全可以應用在全價值鏈體系中，通過大數據可以提高產品質量、改進生產、簡化業務流程、改進業務模式、提升效益。比如福特汽車就已經在利用大數據分析，通過對海量加工數據及汽車內部的詳細輸出數據的研究，探索最佳工藝指標，改進或幫助改變其業務模式。豐田汽車也在今年宣布通過收集汽車的位置和速度等龐大的“大數據”，開發出可提供交通量和行駛線路等交通信息服務。我們下面將通過一些實際應用來展現汽車大數據帶給企業的利益與沖擊。

一、市場反應更快,決策更清晰。

現在幾乎所有汽車制造商都意識到，如果要生產真正適合市場需求、滿足消費者喜好的汽車，就必須對汽車消費者進行真正的了解。汽車大數據分析可以通過互聯網、車聯網搜集客戶對汽車的消費、使用偏好，進而制定更為有效的產品策略，快速調整開發、生產以及各項資源分配。

互聯網方面，汽車企業通過第三方公司對某一時段互聯網搜索量進行分析，確定市場人氣、關注車型、地域關注度等信息，同時，通過對論壇、微博、微信等社交媒體的分析，如把一款車型@給10個好友再加上他們的評語就能判斷出這款汽車在市場上的受歡迎程度，從而采取相應的市場策略。

車聯網方面，企業可以真正的做到實時監控自己的產品在市場上的分布、使用情況，如采集車輛can總線信息，同時結合產品的地理位置，來分析各個地區購買產品的用戶的駕齡、駕駛習慣，以及地區路況、車況等，調整產品車型與區域的市場策略。

二、營銷更精準,成交率更高。

現有汽車企業在對車輛信息分析的過程中，主要是針對標準的業務數據，如產品信息、用戶檔案信息、售后業務信息等，再深入一些就是用戶交互信息（電話、潛客、網絡反饋等）。多數企業近年在引入crm系統后，能夠把這些信息進行有效整合，進行關系營銷。這種模式有較大的局限性：首先，汽車企業所得到的信息源極為有限，所有的營銷活動都是由已發生的業務信息為基礎，在深度、廣度上都不夠。其次，采集的數據不一定能夠反映用戶真實的需求，比如現在多數公司都在進行用戶調查，希望用設計好的問題來得到用戶的真實想法，結果往往事與愿違，得到的結果與實際情況差別很大。

在大數據廣泛應用之后，現有營銷模式將產生質的飛躍。海量的數據源能夠給營銷工作提供更大的支撐，企業可以通過網絡數據分析，得到用戶的行為傾向，比如根據用戶在某個車型網頁停留的時間，同一用戶瀏覽一個網頁的次數，可以得到該用戶的購買意愿，然后通過推送促銷信息來提高用戶的成交可能性。同樣的，通過對社交媒體的用戶關注與轉發進行分析，來確定該用戶的購買可能，從而制定精準的促銷策略。

析出用戶的消費習慣。另一方面，通過對行車數據的分析，汽車企業能夠分析現在已有客戶的車輛狀況，能夠得到有換車需求的用戶，從而開展二次購車營銷工作。當然，由于汽車大數據需要采集用戶用車信息、車輛的地理位置信息，用戶隱私的保護成為一個不可回避的問題，企業可采取在服務協議中加入信息保密條款，或設置用戶可選擇性功能屏蔽的方式來解決用戶隱私的問題。

三、成本費用大幅降低。

前文已提到，企業通過對大數據的分析，可以提高產品質量、改進生產、簡化業務流程。比如，通過對車輛運行和維修保養信息進行采集分析，了解各個產品的質量在市場上的表現，這些數據對研發部門、生產部門、采購部門、營銷部門都有極大的價值。下面我們來看看車聯網、大數據分析在營銷服務環節成本費用控制的積極作用。

首先，通過對待售產品的地理位置信息進行分析，可以對企業物流情況進行評估，從而提升物流水平，縮短交付時間，降低庫存成本，并能夠結合業內先進的otd(ordertodelievery)模式，大幅縮減企業成本。其次，由于大數據分析能夠讓企業做到精準營銷，產品推廣資源也能夠得到高效利用，無形中節省了大筆的營銷費用。最后，在汽車售后環節，通過對市場車輛的運行情況進行分析，能夠第一時間掌握已售產品的質量狀況，從而快速進行技術支持、備件儲備，同時能夠對故障隱患車輛進行預警，在降低用戶車輛風險的同時，減少了廠家的維修成本。

四、創新模式與利潤的大幅增長。

在汽車大數據時代，企業不只是產品制造商和提供商，還是服務和解決方案提供商，企業通過對大數據、車聯網的應用，為客戶創造更多的價值體驗。比如通過對用戶車輛的運行狀況進行定期分析，定期提供車輛“體檢表”，進行定制化保養，對用戶駕駛習慣分析與糾正。通過車輛地理位置和行車路線行為分析，為用戶提供方便的出行指南與實時路況信息。甚至可以與餐飲、娛樂、零售、酒店等行業進行合作，打造全新的的車生活模式。

最后，我們來探討一下車企業需要具備什么樣的條件，才能順利應對即將到來的大數據浪潮，并保持領先地位。以下五點供企業管理者參考：

一是領導力。領導者必須具備大數據時代所必須的視野與洞察力，能夠設定清晰的目標，能夠使團隊充滿激情的、全身心的投入到大數據工作中，能夠快速的將結果應用到決策過程。同時，因為汽車大數據是不斷的從海量數據中挖掘新的價值模式的過程，領導者還應具有創新精神和包容心態,通過不斷開發、不斷創新，確保企業價值鏈最優。

二是人才。汽車大數據時代最關鍵的要素非人才莫屬，因為我們要面對技術的革新（車聯網、互聯網）、處理海量的信息（銷售信息、售后服務信息、車輛使用信息、產品地理信息??），同時要結合汽車產業特色提供解決方案與創新模式，因此我們需要三類人才：數據分析人才、專業營銷人才和汽車技術專家，通過這三種人才的緊密協作，大數據的價值才能被深度的開發出來。

三是技術。汽車大數據需要先進的技術做支撐，可以說技術的革新是汽車大數據時代的主要推動力，車聯網、云計算、人工智能等技術的應用會越來越多的滲透到汽車產業與人們的汽車生活當中。而這些技術由于來自多個領域，開放平臺、跨界合作將成為必然趨勢，這就要求企業不能固步自封、閉門造車，而應該快速的將新技術應用到用戶價值提升和模式創新上，進而提升企業競爭力和產品競爭力。

四是管理結構。在汽車大數據時代，企業需要快速的將信息和決策權統在一起，以提高效能。這就要求企業采取靈活的組織形式，盡量避免“自主研發綜合癥”，強化跨部門協作，以數據信息為圭臬，以客戶價值提升為宗旨，將數據決策結果快速實施到各個價值鏈環節中。

五是企業文化。大數據需要深入進企業的基因，企業不能再跟著感覺走，要時刻問自己“我們知道什么？”而不是“我們怎么想？”。這就要求企業要具有理性客觀的文化。真正形成以數據驅動為導向的決策與大數據和汽車車聯網注定帶來一次革命以及生活方式的改變，當人們生活在智慧的城市，用智慧的交通工具，過智慧的信息化生活，企業也必將通過先進的工具應對智慧的市場。大數據時代充滿了激動人心的機會和未知的挑戰，汽車企業需要主動擁抱它的來臨。

【參考文獻】。

大數據畢業論文大數據時代大全（22篇）篇十一

“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大全（22篇）篇十二

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！

大數據畢業論文大數據時代大全（22篇）篇十三

大數據畢業論文大數據時代大全（22篇）篇十四

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大全（22篇）篇十五

“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，以別開生面的經典案例——奧巴ma建設“前所未有的開放政府”的雄心、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，以及云計算、facebook和推特等社交媒體、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、腐朽將降到最低點。

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大全（22篇）篇十六

“大數據”一詞不知何時在我們的生活悄然出現，為了一探究竟，我便選擇了《大數據時代》一書。

作者先從全局簡單地描述大數據對我們的生活、工作與思維的影響，再從三方面具體地用上百個學術和商業的實例展開寫作。樣本=總體、追求精確性和相關關系等大數據時代具體特點一一現出。在同時，作者也從個人、企業等多角度分析大數據中的隱憂。

書中內容繁多，在此不能各方面概括。此書中雖有許多專有名詞，但作者以其通俗的語言以及許多實例讓我嗅到大數據時代中一抹清新之氣。

為什么是清新的呢？因為書中的內容仿佛向我打開了一個既有點熟悉又有點陌生的世界。我們現在已處于網絡時代，在我們日常簡單的操作中大量數據產生，然而起初我們僅用眾多技術在解決手頭上的問題，那些大數據像沙子中的金子，價值不被發現。到目前，每當我們網上購書時總會看到“猜你喜歡”的欄目、出現谷歌搜索與流感預測、farecast與飛機票價預測系統等，這些事情的達成全來自于那些曾被忽略的大數據同時也在證明“預測，大數據的核心”這句話，為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度。看到書中這部分內容時，我不禁感受到自己的生活已在享大數據帶來的福利，就像“猜你喜歡”欄目讓我觸到更多合我口味的書，讓我看到了以前無法發現的細節。擁有大量數據的公司巨頭如谷歌、亞馬遜大力開發有關大數據的新型產業和研究相關項目。借網絡時代的便利大數據成為了如今最有商業價值的事物，使一切可量化的趨勢也開始出現。“本質上世界是由信息構成的”，面對這句話時，大數據時代仿佛就在眼前。

在感受驚嘆著大數據能為我們做到以往無法想象的事和它巨大的價值時，我認同大數據能極大優化我們的生活，但又不禁為這時代感到擔憂。一旦大數據時代來臨，不僅我們的隱私可能不再是隱私，就如書中所言“我們時刻暴露在‘第三只眼’下：亞馬遜監視著我們的購物習慣，谷歌監視著我們的購物習慣，而微博似乎什么都知道”，而且利用大數據我們可以預測許多事情并且十分高效，一旦人們依賴大數據極少運用人類自身的創新等能力被數據束縛住，世界只會淪落為一個極少活力的機械環境。而我認為最大的憂患，是大數據時代對人類自身思維、思想、信仰等精神領域的沖擊。如今我們都生活在數據中，大數據時代說不定在幾年后就會逐步來臨，這使我不禁發問：我們一直堅信著信仰著的究竟是什么？我覺得世界說變就變實在令我想不通這個問題。事情都有好壞，我也不知道自己是否杞人憂天。

于是我繼續去探索作者對這問題的思考。“更大的數據在于人本身”，作者還說“我們是在創造更好的未來”，也說“在一個預測的時代里，人類的自由意志不可侵犯，這一點不可輕視。我們在使用大數據時，應當懷有謙恭之心，銘記人性之本”。人類學家克利福德吉爾茲曾說：“努力在可以應用、可以拓展的地方，應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方，就停下來。”這些話語仿佛是陽光，驅散我心中對大數據時代的擔憂以及內心對其的恐懼。我認為，在堅守我們內心和自由意志下，大數據才會造福我們人類世界，發揮出它背后對人溫暖的光芒。

面對時代的變革，我會為堅守內心深處的自由意志而努力并“擁抱大數據”。

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大數據畢業論文大數據時代大全（22篇）篇十七

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大全（22篇）篇十八

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大全（22篇）篇十九

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大全（22篇）篇二十

舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了"大數據"這個在信息時代異軍突起的熱點詞匯，作為信息安全專業的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。

在百度上搜索到的解釋是："大數據"，或稱巨量資料，指的`是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。

而舍恩伯格認為，大數據并不能定義一個確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。

本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：

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。

對于觀點一，我不敢茍同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用于一些特定的情況，比如商業預測，人類dna的研究等。

而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數據的簡單算法比小數據的簡單算法有效"。在計算機行業迅速發展中，一種新的簡單可行的算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發展快，而大數據算法似乎更能迎合這種大趨勢。

觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足于只知道"是什么"的時候，我們就可以轉而研究"為什么"了，畢竟問題的根本在于因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。

但是在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立于風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最后章節曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據并不是一個充斥著算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。

在這樣的大環境下，常引起我更多的思考和擔憂。

大數據時代對于我們同是機遇與挑戰，一些國家已開始步入大數據時代的行列，并在各個領域開始研究和使用。而對于我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、權限等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。

工業化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案；

大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰場！

大數據畢業論文大數據時代大全（22篇）篇二十一

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大全（22篇）篇二十二

“經驗主義”是指形而上學的思想方法和工作作風，其特點是在觀察和處理問題的時候，從狹隘的個人經驗出發，不是采用聯系、發展、全面的觀點，而是采取鼓勵、精致、片面的觀點。在教學中，我們有時會憑借以往經驗認定本節課學生的起點，從而制定教學目標、重難點以及教學過程。這往往忽略了上屆學生和這屆學生是有差異的，這班學生和另一班學生也是存在差異的，那如何準確把握學生的起點呢?我想可以借助前測數據，它可以為有效教學指明了方向。

如教學“復式統計表”時，前期查找資料的時候就發現早在一年級上冊p96的時候學生就見過復式統計表，意讓學生初步認識統計表，滲透統計思想。而二三年級的書中練習也多有涉及，就是這種復式統計表沒有“表頭”，生活中的復式統計表也很多。既然在以前練習時碰到這么多次復式統計表，學生對復式統計表到底認識多少呢?我們對157名學生進行這樣的調查(如下圖)，第1題：像上表這樣的統計表以前見過嗎?見過約占65%，沒見過約占35%，學生在練習中碰到過、生活中也經常看見，但還是約35%的學生回答自己沒見過，說明學生平時在看這個復式統計表的時候就浮于表面，所以這節課我們重點應該讓學生經歷復式統計表的產生過程，加深學生對復式統計表的印象。第2題：上表中的16表示什么意思?能完整表達出二班身高在130~139厘米的學生有16人，約占41%;表達一半，如二班16人，或130~139厘米16人，約占22%，其他約占37%，真正能正確讀懂復式統計表的學生一半不到，需要在課中進行讀圖方法的指導。而知道這個表叫做復式統計表的學生不到20%。