大数据技术分享范文第1篇
尽管大数据能够将数据进行集优化处理, 并对其进行相应的管理工作, 但是, 在实际的数据操作过程中, 仍然存在着信息搜索不准确的问题, 数据挖掘技术的产生能够有效解决这个问题, 并且能够在准确搜索数据的过程中对数据信息做出相应的编辑和处理。目前, 各行各业对于数据需求正在明显增多, 传统互联网产业已经发生了明显变化, 大数据时代已经来临, 而大数据时代背景下产生的数据挖掘技术也必将成为未来市场中各行各业进行数据分析的专业手段, 未来, 数据挖掘技术将被应用到更多的行业之中。
二、数据挖掘技术的概念及功能
(一) 数据挖掘技术的概念
之所以被称之为“数据挖掘”, 主要是因为该项技术主要用来处理一些随意性很强或者是十分模糊的数据, 也就是对一些不精确数据进行深度挖掘, 这个过程就是数据挖掘过程, 所应用到的相关技术即为数据挖掘技术。
(二) 数据挖掘技术的实施步骤
数据挖掘的十分复杂, 并且有很多种数据挖掘方法, 针对不同的方法都会有其不同的处理步骤, 但其处理步骤大致相同, 主要分为以下三个步骤:第一, 对需要进行挖掘的数据进行前提判断, 分析是否具有挖掘意义;第二, 对数据进行标准衡量, 选择符合挖掘标准的数据, 清理残余数据;第三, 对数据进行深度挖掘, 并得出最终结果。
(三) 数据挖掘技术的主要功能
数据挖掘技术在各行各业中都具有重要作用, 能够针对大数据中行业所需数据进行准确定位, 并挖掘出实用数据, 数据挖掘技术不仅能够对数据进行深度挖掘, 还能够根据所得数据进行准确的市场预测, 并且对数据的合理性进行准确判定。数据挖掘技术的这一功能集中体现在市场预测中, 通过数据挖掘技术从大数据库中提取所需数据, 并对这些数据的未来有效性进行合理预测, 在对数据进行深度挖掘后, 为市场行业提出准确的市场预测信息。同时, 数据挖掘技术还具有一定的行为判定功能, 数据挖掘技术能够对数据中的变量进行动态分析, 对于客观存在的数据进行准确判定, 并最终在准确分析的基础上获得所需数据, 并描述出挖掘对象的基本特征。
三、数据挖掘技术的方法
数据挖掘技术的方法有很多种, 这主要是为了能够适应更多行业对数据的需要, 由于大数据是一个十分庞大的信息资源库, 所以想要利用数据挖掘技术对其中的数据进行精准分析, 就要使用不同的数据挖掘技术方法, 具体内容如下:
(一) 聚类分析法
所谓聚类就是把不同数据分组归类, 将零碎的数据转变为有条理的信息。但聚类对于分类不仅仅是普通的分类, 在不清楚对象的条件下, 在数据组中找寻有意义的数据信息。因此, 该类方法的缺点为不能精确地将数据信息分类, 这也是此方法只运用于心理学、数据识别等领域的原因。
(二) 关联性分析法
任何事物之间都存在一定的关联性, 这也是数据的基本特征之一, 想要在庞大的数据库中获得所需数据, 就要发现数据与数据之间存在的规律性。关联性分析法就是在这一背景下应运而生的, 该方法能够利用数据之间的关联性挖掘相关数据, 并通过众多具有关联性的数据中搜索出最终所需数据, 然后进行数据的分辨和处理, 并最终应用到行业分析之中。
(三) 特征性分析法
随着国家各种产业的不断发展, 数据正在呈现出逐渐增多的趋势, 面对数量众多且种类复杂的数据, 必须要根据数据的特征对其进行分类, 该过程中要使用到计算机设备, 利用计算机对数据进行虚拟分类, 然后根据所需数据的特征对已经分类的数据进行深度挖掘, 最终得出所需数据。
四、大数据时代数据挖掘的应用
之所以数据挖掘技术能够被应用到诸多领域之中, 主要是因为数据挖掘技术能够适应各个行业环境, 各行各业通过数据挖掘技术能够获得所需数据, 并进行准确市场预测, 这不仅能够增强企业竞争力, 也能够提升生产效率和经济效益。相关国家部门和社会机构通过数据挖掘技术能够对相关数据进行处理和分析, 并做出最终整合, 能够有效提升管理效率, 大数据时代背景下, 各行业对数据挖掘技术的需求显而易见。
(一) 科研领域
科学研究需要大量数据为科研进程提供支撑, 所以在科研领域中, 数据是十分重要的, 无论是资料数据, 还是实验数据, 都至关重要, 既要对数据之间的关系进行分析, 还要对数据的最终统计结果进行分析, 基于此, 数据挖掘技术开始被应用于科研领域。数据挖掘技术能够通过科研项目提供的信息作为依据对科学研究过程中的所需数据进行挖掘, 并以最快的速度迅速罗列出所需数, 为科研人员提供实验参考。
(二) 电信领域
随着互联网的发展, 电信企业也随之兴起, 因为电信企业拥有大量的数据信息, 不得不为人民提供更好的服务。由于该数据的综合性很强, 使其服务受到限制, 造成服务质量不好。但数据挖掘技术刚好能够改善这种情况, 能使数据条理化, 并对数据进行有效分析, 全方位了解、记录用户信息, 解决服务过程带来的麻烦问题。因此, 数据挖掘为电信企业的服务提供有效地用户信息, 为该企业提供了一个高效、优化的基础。
(三) 教育领域
教育领域十分重视学生的个人发展情况, 而学生个人发展情况只有相关的数据才能够准确的反映出来, 学校会对学生的成绩以及各科目的学习情况进行汇总, 并制成数据。数据挖掘技术在教育领域中的作用就是对学生各项基本素质进行准确分析, 并获得最终分析结果, 为学校和教师在管理工作和教育过程中提供了数据参考, 进而提升管理效率和教学质量。
(四) 制造业
随着人民生活水平的提高, 人们对产品的品质要求越来越高。而对于该领域, 可以说最重要的就是产品的相关数据, 从而使数据挖掘技术对此领域起到很大的作用。对产品的数据归类整理, 再加之分析, 合理地对比产品的优缺点, 从而使制造业可以根据这些数据改良产品, 并提高产品的生产率, 为制造商提供了更高的收益, 也为客户提供了更优的产品。因此, 在此领域中合理运用数据挖掘技术, 可以使制造业的发展不断得到推动。
(五) 市场营销领域
市场营销领域是最早应用数据挖掘技术的领域, 也是最需要数据挖掘技术的领域, 这主要是由其自身行业特性所导致的, 市场营销行业需要对客户信息进行精准分析, 并对客户进行精准定位, 通过最终的数据分析结果来为客户提供精准服务, 数据挖掘技术有效地提升了市场营销领域的服务能力和销售业绩。
(六) 税收征管领域
过去20年, 我国税收征管信息化走完了从零星分散到集中统一的进程, 税收管理与服务过程完全实现了数据化, 税务数据、第三方涉税数据、互联网涉税数据高速积累、集中。
税务系统的数据利用方式正由传统的查询与汇总走向信息综合应用阶段, 利用数据优化纳税服务、提高征管质效、防范税源流失、促进经济发展、提升政府决策已成为业内共识。数据挖掘、数据仓库等技术在税务征管中的相关应用研究已经有所开展, 分类、聚类等算法以及数据仓库在税源预测、纳税服务、纳税评估、税务稽查、信用评定等方面逐步实践。随着国地税数据的归并、自然人涉税信息库的建立, 上述应用将成为该行业的重要支撑。
五、结束语
大数据具有动态性特征, 其中的数据在不断变化, 数据种类也越来越复杂, 数据挖掘技术也在不断改进, 越来越多的行业开始应用数据挖掘技术, 无论是财务审计, 还是企业经营, 都离不开数据挖掘技术的数据支撑。随着经济全球化的不断发展, 行业种类正在不断增加, 各种数据层出不穷, 在信息技术不断发展的背景下, 数据挖掘技术的发展正在以高速发展的状态进行着, 随着数据挖掘技术的信息化发展, 数据挖掘技术将被应用于更多的领域之中, 为其带去更多的经济效益。
摘要：随着大数据时代的到来, 各行各业在数据采集、传输、共享等方面实现了较大便利, 目前, 数据已经不再只是特定的数字和额度, 更是一种非物质产物, 大数据时代背景下, 各种数据都有其特定的存在价值, 大数据时代已经实现信息高速发达, 数据挖掘技术在此背景下应运而生, 数据挖掘技术不仅能够对特定的数据信息进行手机、整理、分析, 还能够实现数据的日常管理, 并且打破传统信息互扰的局面, 实现数据的实时应用, 如今, 数据挖掘技术已经被应用于社会各行各业之中。本文从分析数据挖掘技术的概念和功能为出发点, 就大数据时代下的数据挖掘技术及其应用展开了讨论, 并对数据挖掘技术在各行各业中的促进作用进行了分析。
关键词：大数据时代,数据挖掘技术,应用
参考文献
[1] 卢盛继.大数据时代下数据挖掘技术与应用[J].数码世界, 2017 (2) :44.
[2] 田志民, 梁品超, 任艳红, etal.大数据时代下数据挖掘技术与应用[J].当代教育实践与教学研究, 2017 (10) :10.
大数据技术分享范文第2篇
一、大数据的产生
1997年, 作为“超级计算机所生成的巨大数据量”的表述, “大数据”一词首次被提出。虽然, 学者们尚未形成统一的界定来描述“大数据”和“大数据时代”, 但是能够检索到关于“大数据”的研究资料, 具体进行了发展脉络的研究以及一些量化研究, 提出了未来生活的量化世界观。以上研究直接影响着“数字化”和“数据化”的根本定义问题, 也影响着技术区别的问题。数字化是数据化的前提, 是通过数字符号实现事物和现象的表征。数据化强调的是变量的可计算性, 从而实现对数量单元的计算和分析, 包括量大复杂的大数据, 具体通过现状的描写、问题的提出以及趋势的预测来实现数据潜在价值的分析。是一种信息科技思维方法。f27的大量有关定义共同形成了较为流行的IT语境, 数据重组、数据折旧、数据废气、数据价值、数据估价、数据独裁、数据偏执、数据仓库、数据安全以及数据挖掘等。
二、大数据特点分析
要想理解大数据的特点, 要从以下两个方面来认识, 也就是自身特性和功能特性两个角度。自身特性主要代表的是大数据不同于传统数据的特点, 也就是“大”的特点, 数据容量更大, 而且传播速度更快, 对于技术的要求也更高等等。而大数据的延伸出来的功能则主要代表了大数据所具有的价值, 具有真实性和可信性, 而且能够帮助相关部门进行预警管理, 同时也能提供更加个性化和多元化的服务。同时对于大数据而言, 能够帮助开发, 利用大量的事实资源, 给今后的研究提供借鉴经验。而且值得人们关注的一点就是, 现在大数据对心理应用及思维模式的作用越来越突出, 同时也成为了心理学发展值得关注的一部分, 所以心理学研究人员也必须重视大数据所发挥的作用, 进行进一步的探索, 帮助更好地利用大数据。
三、大数据在心理学研究的应用
心理学通过利用网络大数据, 能够超越过往传统心理学的研究局限性, 而且能够通过更具有代表性的大数据进行样本的采集, 深入的分析不同个体之间的差异, 了解个体心理与行为, 帮助科学家认识群体心理行为规律。在最近这些年来, 由于心理学等社会科学专业和信息科学研究的发展和合作, 使得越来越多的研究成果出现。
情绪是心理学关注的一个重要因素, 而且目前能够和大数据紧密的联系起来, 拥有许多具有代表性的研究成果。过去的传统心理学主要关注个体情绪周期性的波动, 但是如何形成和发展积极情绪和消极情绪却没有得到明确的叙述, 通过分析这个原因, 可以看到, 主要的原因是现在再研究过程中的抽样存在较大的错误, 实验室调查等测量也均存在较大的差异。如果一味按照传统的心理学范式, 自然没有办法解决这一个问题。为了更好的应对这一现象, 美国康奈尔大学心理学家Golder认为, 社交媒体能够更加快速, 方便的获取海量用户的数据, 包括用户的各中行为等等, 能够有效的解决这一问题, 他们的研究成果也发布在了《科学》杂志上, 包括了全球一共八十四个使用英文的国家所提供的5亿多条Twitter数据。通过对这些数据进行汇总分析, 可以发现积极情绪一般都集中在了周末, 而且一般在早上, 也就是人们上班的时间, 这种积极情绪会有所下降, 但是到了晚上, 也就是人们下班回家的时间, 这种积极情绪又得到了上升, 而消极情绪在早上七点到九点达到最低, 随后慢慢上升, 0点达到了最高点。这也证明通过一晚上的休息, 人们是可以恢复情绪的。积极情绪和消极情绪相关性并不是很高。通过不同地方, 国家和文化的人群数据进行研究, 可以更好的证明积极情绪和消极情绪的发展情况, 能够帮助相关研究进一步从日内波动拓展到季节波动, 利用Twitter情绪数据进一步对季节性情感障碍进行研究, 从而能够发现这些情绪的主要形成原因, 包括光照不足和生物昼夜节律等等理论。这些研究证明了, 光照的时间并不能很大的影响积极情绪和消极情绪, 但是和日照时长有关。这些数据和结果就表明, 情绪和季节变化有直接联系, 也就是“阶段转换假说’, 但是没有得出相关情绪会受到日照时间影响的证据。
情绪传染和情绪传播两个现象也是社会心理学关心的众多, 外国学者Krame通过分析Facebook上六十九万用户的数据, 得到这样一个结果, 那就是个人情绪状态会受到他人相同情绪影响, 通过情绪传染进行传播从而影响了别人。通过实验证明了, 在没有足够的非言语线索的环境下, 好友情绪发生情绪传染。Coviello等通过收集分析2009年至2012年美国一百个城市Facebook用户数据, 发现天气也会影响人们情绪, 甚至会进一步影响其他没有下雨的城市的好友的情绪。这个结果证明了情绪传染现象, 也表明了社交网络放大情绪的作用。}s}Facebook数据成为了心理学研究的工具。学者Aral和Walker通过一百三十万Facebook用户实验, 展现量人们的影响力和受影响情况。结果表明:年龄轻的更容易受影响, 男性更容易受影响, 已婚人士不容易受新产品影响。
综上, 大数据时代, 对心理情绪研究的排查工作和排查指标, 还需要充分利用大数据挖掘技术和应用技术, 能够提高心理情绪研究的准确度。不过由于大数据技术可能会影响到研究对象的隐私保护, 所以在利用大数据进行心理情绪研究时注意保护学生的隐私安全, 并且将大数据技术和传统的筛查方法结合起来使用。
摘要：随着互联网的快速发展, 网络技术开始不断涌现, 各种技术也被广泛应用到社会的各个领域, 从而导致了各种数据迅速增多。同时, 传统的数据存储和数据处理方式已经无法满足如此庞大而复杂的数据体量, 所以大数据的概念应运而生, 与大数据有关的大数据技术也开始普及到各个领域。将大数据技术应用到心理情绪研究中去, 是提高心理情绪研究的准确性。
关键词：大数据技术,心理情绪,研究,应用
参考文献
[1] 喻丰, 彭凯平, 郑先隽.大数据背景下的心理学:中国心理学的学科体系重构及特征[J].学通报, 2015 (5) :520-533.
大数据技术分享范文第3篇
环境数据中心
大数据平台分析
Big data platform analysis
SOFTWARE PRODUCT
聚光科技(杭州)股份有限公司
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目 录
1. 大数据背景............................................................................................................... 1
1.1. 什么是大数据................................................................................................ 1 1.2. 发展现状........................................................................................................ 1 1.3. 大数据的应用................................................................................................ 2 2. 大数据平台介绍....................................................................................................... 4
2.1. 定位................................................................................................................ 4
2.1.1. 产品概述............................................................................................ 4 2.2. 功能................................................................................................................ 4 2.3. 设计................................................................................................................ 4 2.4. 技术.............................................................................. 错误!未定义书签。 2.5. 总结................................................................................................................ 4 3. 环境数据中心........................................................................................................... 5
3.1. 背景定位........................................................................................................ 5 3.2. 功能................................................................................................................ 5
3.2.1............................................................................................................... 5 3.2.2............................................................................. 错误!未定义书签。 3.3. 设计................................................................................................................ 6 3.4. 技术.............................................................................. 错误!未定义书签。 4. 总结........................................................................................................................... 6
I
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1.大数据背景
1.1. 什么是大数据
大数据最早在上世纪90年代被提出，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
现在，业界普遍认同所谓“大数据”具有明显的“3V特征”：量级(Volume)，速度(Velocity)和多样性(Variety)。大数据普遍具有量级大，要求处理速度快，数据本身具有丰富的多样性。在甲骨文公司和中国移动研究院的相关研究文档里，都追加了第四个V——Value，价值;而IBM在其相关文档中给出的第四个“V”则是真实性(Veracity)。
大数据的价值：在海量的规则或不规则数据之中，用新的数据处理手段，以很快的速度计算或分析出潜在规律性、根本性的判断、趋势或预见。
1.2. 发展现状
随着移动互联网的带宽的增加和智能设备销售量的上升，互联网业迎来了“云计算”和“大数据”。世界经济论坛一份有关大数据的研究报告称，每天全球几十亿人使用计算机、GPS设备、电话和医疗设备，产生海量的数据信息。这些用户大部分来自发展中国家，他们的需求和习惯尚未被真正理解，如果能够借助大数据相关技术分析和挖掘数据背后的信息，将有助于认识需求、提供预测和防范危机。
大数据的真正意义并不在于大带宽和大存储，而在于对容量大且种类繁多的数据进行分析并从中萃取大价值。采用大数据处理方法，生物制药、新材料研制生产的流程会发生革命性的变化，可以通过数据处理能力极高的计算机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和筛选，大大提高科研和生产效率。数据已成为矿物和化学元素一样的原始材料，未来可能形成“数据探矿”、“数据化学”等新学科和新工艺模式。大数据处理的兴起也将改变云计算的发展方向，云计算正在进入以AaaS(分析即服务)为主要标志的Cloud 2.0时代。
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项目使得卫生单位及早研制预防疫苗，及早控制疫情的扩散，大幅降低了流感的传播。
3、飞机票价高低和多早预购的关系
也许大家会直觉地认为越早买机票就越可以买到较便宜的机票。一家叫Farecast公司的创始人从他的亲身经验启发了一个新的服务。他发现坐他旁边的人比他晚好几天购买机票却比他的购买价格还低。于是他搜集了所有航空公司的票价与提前订购时间的数据关系，并建立了数学模型。现在我们任何人可以上到他的网站：farecast.com，输入你的出发地和目的地，加上你要出发的时间，马上这个网页能告诉你是现在就赶快买票还是再等几天才买。
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3.环境数据中心
3.1. 背景定位
环境管理部门每天要面对大量的数据，如环境监测数据、排污收费数据、排污申报数据、环境统计数据、环保信访数据、行政处罚数据、总量减排数据等。这些数据，往往存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题，给环境管理带来诸多困难。各业务系统也彼此独立，从而形成了一个个信息孤岛，数据难以共享，环境决策缺乏有效的数据支持，难以做到科学决策。因此，需要建立统一的环境数据中心，全面整合各类环境资源数据，实现数据的集中管理。使之成为环保各业务科室之间协同工作的数据中心，成为多媒体、文档资料和政策法规的存储中心，成为环保决策所需的数据仓库中心。
3.2. 功能
3.2.1. 数据的管理
数据中心的数据来源主要于：
1. 国家下发的软件系统，如污染源普查软件、环境统计软件; 2.已有的业务系统，如排污申报与收费管理系统、12369环保热线等。 3.Excel表格、电子文档、图片、视频、扫描件等;
4.数据直报系统：系统提供定制的录入界面，用户手工填报。
对于这些来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散的数据进行统一的标准建立，实现信息共享，数据交互
3.2.2.数据的管理
1.文件的上传、修改、删除 2.元数据的编辑
大数据技术分享范文第4篇
一、《大数据可视化》教学现状分析
本篇论文以笔者工作的渤海理工学院信息工程学院为例, 该学院大数据专业新开设《大数据可视化》课程。为了更好地了解《大数据可视化》课程的教学现状, 笔者通过走访调研、召开座谈会、发放问卷调查等多种方式进行调查研究。通过调查分析, 结果显示《大数据可视化》在日常教学中存在以下几个方面的问题:
(一) 教师教学思想目标有偏差
当前, 在全国职业技术学院教学中, 很多教师教学理念、教学方法、教学目标等仍然存在一定的偏差, 跟不上时代发展的步伐, 和现实有脱节。比如, 现如今, 大数据、云计算、物联网等新技术发展非常迅猛, 给教师教学也带来一定的授课压力。大数据技术与应用, 这个专业的目标是培养掌握互联网大数据分析相应岗位必备的基础知识和专门知识, 旨在培养当前社会各行业对大数据与互联网经济需求的高端复合型人才。尤其是《大数据可视化》这门课程, 培养的是应用型人才, 通过问卷调查显示, 学生对大数据可视化技术掌握程度, 51%的学生掌握一般, 27%的学生不太熟练, 16%的学生掌握比较熟练, 只有6%的学生非常熟练。这充分说明教师在授课过程中存在重视理论, 轻视实践, 不注重培养学生的动手操作能力, 教学思想和目标存在一定的偏差。
(二) 教学教材选用不合适
在教材的选择上, 可以说和教学效果有着直接的关系。教材是传播知识的有效载体, 学生能够通过优秀的教材, 学习到最有用、最实际的技能。现如今, 我们市面上的大数据可视化教材版本非常多, 五花八门, 各式各样的都有。但是, 也都存在一定的问题, 比如有的教材章节安排不合理、没有逻辑性, 有的教材重视理论, 轻视实践, 大篇幅讲解理论, 还有的教材脱离时代发展的脚步, 很多技术都已经淘汰, 仍然出现在教材中。这些存在的问题, 都影响着课堂上的教学质量, 影响着学生学习的情趣, 影响着课程开设的意义和价值, 更影响着学生就业实践。
(三) 学生学习基础单薄
《大数据可视化》这门课程理论性、技术性都非常的强, 对学生的学习基础要求比较高。不管是对数学基础的要求, 还是对计算机技术的体现, 都需要学生具备扎实的理论基础和相应的操作能力。通过走访调研、召开座谈会等调查方式, 数据显示, 55%的学生基础知识一般, 36%的学生基础知识薄弱, 9%的学生基础知识为零。学生的基础知识单薄, 直接影响着学习的兴趣、学习的积极性、学习的探索性, 操作能力薄弱的话还影响着对专业知识和专业技能的认同感。
二、《大数据可视化》教学改革建议
(一) 转变教学思想目标
教师作为教学的组织者和管理者, 首先要转变教学思想目标, 摒弃陈旧的教学思想, 紧跟时代发展的步伐, 跟上大数据等新技术的发展速度, 一方面要强化理论和实践的有机统一意识, 加强理论和实践的同频共振, 同等重要, 同一发展。另一方面, 要注重提高学生的动手操作能力、动手实践能力, 以就业促进教学, 以教学带动就业, 双向提高, 双向促进。只有切实转变教学思想目标, 跟上时代和学生的需求, 才能高质量的达到教学目标的要求, 达到培养人才的目标。
(二) 选择合适的教材
“选择好的教材就是目标成功的一半。”高职院校的《大数据可视化》教材的选择和其他类型院校是不一样的, 因为不同的方向、不同的层次有着属于自己的侧重点。在教材选择上, 一定要结合《大数据可视化》课程所培养的目标, 结合院校就业的需要, 结合学生兴趣的实际需要, 结合教学大纲的要求, 结合当下技术发展的最新方向。只有多角度、多形式的综合、评估、分析, 才能选择适合学生、有价值的教材。只有选择适合学生自己的教材, 才能激发学生学习的兴趣和探索知识的能力, 才能充分体现课程的价值所在。
(三) 夯实学生基础知识
良好的专业基础是成绩提高的关键因素。《大数据可视化》课程里面涉及到的数据分析、数据处理、数据应用以及各种可视化的技术实现等等, 都需要学生具备一定的知识储备, 具备一定的专业基础知识。只有具备了良好的基础, 在学习课程的过程中, 才能激发学生的学习兴趣和激情, 才能游刃有余, 才能步步提高。因此, 一方面可以在教学开始前, 开设导学课程, 专门就《大数据可视化》课程所涉及到的数据、计算机等基础知识进行授课教学, 夯实基础。另一方面, 学校可以提高其他基础课程的教学目标和考核办法, 让基础课程在初始阶段就有个本质的提高。
(四) 提高教师授课水平
优秀的教师团队才能教出优秀的学子。如果要进行《大数据可视化》课程改革, 优秀的教师团队往往发挥着至关重要的作用。教师的授课水平、授课质量决定着教学质量的高低, 决定着教学目标的实现, 也影响着学生对本课程的学习兴趣和探索能力。因此, 学校应该加大对教师的培养力度, 提升教师的授课水平、综合素质, 提高教师的考核和考评的标准, 通过这一系列的举措, 有助于培养出更优秀的教师团队, 有助于教出更优秀的学生。学校和教师的有效配合和支持, 才能达到改革的目的。
三、结语
高职院校的《大数据可视化》课程教学必须从实际的学生需求、社会需要、专业特色出发, 针对不同的特色内涵制定不同的教学目标, 转变教学思想目标, 选择合适的教材, 夯实专业基础, 提高教师授课水平, 进一步深化课程改革措施, 提高教学效果和质量。
参考文献
[1] 郭一, 马仁秒, 陈昕苗.“互联网+”背景下高职学生创新素养培育路径[J].职业技术教育, 2017, 38 (5) :54-56.
大数据技术分享范文第5篇
一、大数据背景下的云存储技术
(一) 云存储关键技术
云存储技术的功能要想得到充分发挥, 就需要对云存储技术的基本原理深入了解, 对云存储技术的关键技术详细分析。其中, 虚拟技术、重复删除技术、数据备份技术为大数据背景下云存储的关键技术。通过合理应用云存储技术, 可以有效设置访问权限, 更加安全的使用各种资源信息, 避免有泄露、篡改等问题出现, 存储实时性得到保证。
(二) 虚拟技术
云存储技术的核心为虚拟技术, 其直接影响到云计算的正常开展。通过虚拟技术的应用, 可以对服务器中心的硬件资源进行细分, 还可以结合用户的差异化需求, 分类整合各种资源信息, 将相应的信息资源及时提供给用户。相较于传统的存储模式, 虚拟技术的应用, 可以有效降低成本, 提升资源存储和利用效率。
(三) 重复删除技术
就目前来讲, 云存储技术的应用, 最大程度的扩展了存储容量。但是为了应对大数据的冲击, 还需要不断增加云存储系统的存储容量。针对这种情况, 就需要借助于重复删除技术的应用, 不断删除掉存储的各种无效资源信息, 促使云存储系统的空间满足要求, 提升网络传输服务效率和服务质量。
(四) 数据备份技术
相较于数据重复删除技术, 数据备份技术存在着较大的差异。在各种因素的综合作用下, 系统运行过程中可能会丢失部分资源信息。而通过数据备份技术的应用, 则可以对丢失的资源信息及时恢复, 避免给用户带来损失。
二、大数据背景下云存储技术的应用范围
(一) 视频监控中的应用
目前, 我国城市现代化水平不断提升, 和谐社会进程逐步加快, 对视频监控具有更大的需求。通过视频监控, 方可以推进城市改进步伐, 更快实现和谐社会的构建目标。而视频监控中的视频数据高清程度较高, 数据量较大, 传统存储、管理技术暴露出诸多的问题。针对这种情况, 就需要将云存储技术运用过来, 科学存储和管理视频监控中产生的海量数据。
(二) 互联网运营中的应用
计算机技术的日益成熟和广泛运用, 大部分用户拥有较多的终端设备, 且对信息数据分析和同步需求越来越高。此外, 移动互联网技术的普及, 扩大了个人云存储需求。在这种情况下, 云存储业务开始兴起, 通过云存储, 快速衔接个人信息, 加快用户的接收速度。同时, 互联互通不同类型的电子产品, 快速流通文字、图片、视频等各类形式的数字内容, 打破时间、空间等因素的限制作用。目前, 已经有一大批云存储服务商出现于我国市场中, 包括阿里云、腾讯云等[1]。
(三) 视频编排中的应用
通过应用云存储技术, 还可以人性化监督管理不同类型的存储设备。简单来讲, 各类设备工作关系得到协调维持后, 通过虚拟化管理技术, 可以更加简易的管理高清视频数据, 促使云存储系统运营的灵活性得到保证。在高清视频编排中应用云存储系统, 可以分层存储和管理相应的素材、成品等数据资源, 促使视频编排效率得到显著提升。
三、大数据背景下云存储技术的应用策略
(一) 大规模级别存储系统
过去的存储技术, 主要是在设备、机架、数据中心等存储信息数据, 这样如果存储容量等级提升, 就会出现较大的问题。而云存储技术通过将大规模级别存储系统构建起来, 借助于子系统即可打破地域因素的限制, 对数据信息进行存储、管理和收集。且大规模级别存储系统中, 用户能够对资源的访问权限进行设置, 这样可以促使资源信息存储安全性得到保证。其他人员只有获得授权, 方可以对这些资源信息进行访问, 避免有篡改、泄露问题出现, 保证安全性。
(二) 存储设备的在线扩展
大数据时代下, 用户在云存储设备使用当中, 很可能需要调整存储资源池。结合用户存储需求, 存储资源池可以对存储设备适当增加或减少。但研究发现, 资源信息存储的调整过程中, 调整指令不能够出现中断问题, 且存储资源池的变化也不能让上一层调度感应到, 否则数据的正常使用就会受到影响。此外, 要及时向另一个系统中存储被删减设备中存储的各种资源信息, 否则很容易出现信息泄露、丢失等问题。针对这种情况, 在未来发展中, 云存储系统需要对数据管理方法、结构等及时调整和完善, 将多级缓存技术运用过来, 对存储设备规模实现在线扩张与收缩的功能, 提升信息存储效率和质量。
(三) 系统全局的自动负载均衡
在大数据时代下, 云存储系统的物理存储主机节点规模不断扩大, 数据请求、节点数量规模级别越来越高, 那么在未来发展中, 就需要充分考虑如何均衡处理系统节点负载, 将空间节点充分利用起来, 促使服务效率得到提升。而通过云存储技术的应用, 则可以均衡处理请求类别和前端节点负载, 通过差异化调度的开展, 实现系统全局的自动负载均衡目标。如在消防信息化系统中应用云存储技术, 可以有效分解用户提交的火灾数据, 综合考虑存储总容量、系统繁忙程度等因素, 在合理的区域存储信息, 然后向指挥调度网上发送火灾数据信息, 借助于数据压缩技术的应用, 可以将分布式缓存系统构建起来, 进而促使系统缓存加载的数据量得到有效扩大[2]。
四、结语
综上所述, 云存储技术相较于传统存储技术具有一系列的优势, 因此被广泛应用于各个领域。在大数据时代下, 需要结合数据存储和处理需求, 不断优化云存储技术的应用策略, 更加高效的利用各种资源信息, 满足用户日益增长的存储需求。
摘要：进入新时期后, 数据信息量越来越大, 在较大程度上扩大了数字资源存储规模。云计算技术的兴起, 人们充分重视云存储产品。相较于传统的本地存储模式, 云存储技术具有一系列优势, 其可以促使硬件设施成本得到节约, 还可以大幅度提升网络访问计算与存储效率。
关键词：大数据,云存储技术,应用
参考文献
[1] 刘若冰.面向大数据云存储系统的关键技术研究[J].现代电子技术, 2016, 39 (6) :21-24.
大数据技术分享范文第6篇
1 信息化的现状
随着我国经济实力的不断增强, 石油石化行业也得到了迅速的发展, 各企业也逐渐认识到信息化建设对企业持续发展的重要性, 在过去近十年的信息化建设过程中主要以建设各业务的独立信息系统为主, 即使有数据交互也是在各个独立的数据库之间进行, 基本实现了业务信息的电子化, 但是没有实现真正意义上的系统整合。对于企业在运作时产生的庞大数据, 怎样将这些数据整合并合理的利用, 成了各个企业信息化发展的瓶颈。
2 大数据技术的发展
从大数据技术出现以来, 随着技术的不断成熟, 部分企业也开始将这项技术应用到石油石化的生产中, 以便让企业获得更多的经济收益。当然, 大数据技术在石油石化行业的发展、主要体现在了管理数据上面, 当前很多石油石化行业的数据已经转变成了超大规模的电脑管理模式, 储存的空间提高了千TB。这项技术的挖掘也解决了在石油石化开采中出现的大规模数据结构非常复杂的问题, 将这个技术运用到实践中, 既能够描述生产的过程记录, 又能在出现问题的时候及时发现, 起到预测的功效, 还可以时刻观察设备的磨损并进行及时的修理, 可以减少失误率, 降低不必要的维修成本。
3 大数据技术的应用
近年来, 石化企业的信息化发展策略的重点是数据的采集, 数据分析追求高质量和高效率, 在建设智能化工厂时, 需要合理的利用信息感知、“云计算”、大数据处理等技术。
①No SQL数据库技术。No SQL (Not only SQL) 数据库, 是指不同于传统关系型数据库的非关系型数据库。它的数据类型是非结构化的, 数据库结构不需要事先定义就可以灵活改变。相较于传统关系型数据库以行模式进行数据存储, No SQL数据库则是以列模式存储, 数据只要保持结果的匹配, 不需要保持严密的一致性即可。它可以在数台服务器上采用部分协作的方式来进行工作, 支持多种非SQL语言, 它处理数据的能力要比RDBMS大得多。对于那些广泛使用Oracle数据库的石化企业来说, Oracle No SQL Database11g商用数据库使得在今后使用No SQL数据库来处理工作中产生的大量非结构化数据的成本大大降低。像信息平台采集到的MES系统、ERP系统以及指纹门禁等各类与生产管理相关的数据都可以利用No SQL数据库来处理。
②大数据中的Map Reduce技术。Map Reduce是一种编程模型, 它主要用于大规模数据集的并行运算。它的主要思想是可以将需要执行的问题, 如查询、分析任务等进行自动分割, 并拆解成映射 (map) 和化简 (reduce) 的方式, 然后再通过Map函数程序将数据映射成不同的区块, 并将它们分配给机群中的不同处理节点来解决, 从而达到分布式计算的目的, 最后再通过Reduce函数程序将结果汇整之后得出最终结果。Map Reduce技术可以通过大量廉价的服务器来实现大数据的并行处理, 以提高运算速度。石化企业在以往传统的信息化建设中, 拥有大量的廉价服务器, 采用该技术后, 可以大大降低进行数据处理的成本。
③大数据的ETL预处理技术。为了提高大数据的处理速度, 要将采集到的数据进行填补、合并、规范化等预处理, 而分散在各个应用系统里的不同数据库中的数据, 也要进行提取、转换、加载等多维度预处理。ETL预处理技术, 可以把多个数据库包含的结构化、非结构化的数据提取到临时中间层, 然后进行清理、转换、集成, 最终加载到目标数据库或者文件存储系统中, 以便运用到日后的数据挖掘中去。
4 结语
大数据技术让数据的统一性和信息的利用率达到了一个更高的领域, 伴随着这个新时代的到来, 曾经的石油石化行业中的不同企业已经深深地明白了这个时代将带来非常大的机会和挑战, 将来的石油石化行业马上就会进入一个全新的管理模式, 所以, 在以后的石油石化行业中, 大数据技术是必不可少的, 也是一个企业想要更好发展的唯一道路, 笔者通过对于大数据技术引领时代的介绍, 分析了目前的状况及相应的特点, 全面的讲述了这项技术之后在石油石化行业中的运用, 所以, 在这个新的时代, 我们这些石油石化行业的信息工作人员, 一定要熟悉大数据的相关技术, 并探索这项技术的运用对于以后的石油石化行业的发展走向, 把最新、最先进的技术应用于现在的石油石化行业中去, 使其产生更好的经济效益。
摘要：随着科学技术和石油石化行业的迅速发展, 大数据技术已经是石油石化行业必不可少的发展重点, 这项技术应用成果在我们的日常生活中已经随处可见。现在的当务之急是要合理有效的运用这项技术, 在石油石化信息化建设的优化当中, 建立企业自己的数据标准及资源池, 随后才可根据业务的实际需求进行数据的抽取和展示, 彻底杜绝信息孤岛的存在。本文主要根据笔者在石化公司信息部门的所见所闻及其工作的相关经验对这个问题进行探讨。
关键词：大数据,石油石化行业,应用
参考文献
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