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数据科学与大数据技术工作计划|数据科学与大数据技术工作计划(锦集15篇)

发表时间：2018-05-31

数据科学与大数据技术工作计划(锦集15篇)。

✹ 数据科学与大数据技术工作计划 ✹



引言



在当今信息爆炸的时代，大量的数据被不断收集和存储。然而，这些数据对于我们来说并没有太多的价值，如果我们不能将其转化为有用的信息。数据挖掘是一种用于发现隐藏在大规模数据背后的模式和知识的方法。本文将详细介绍一个数据挖掘工作计划，旨在帮助企业或个人更好地利用数据挖掘技术来实现他们的目标。



第一步：明确工作目标和需求



在开始进行数据挖掘工作之前，我们必须明确工作的目标和需求。不同的企业或个人将有不同的需求，例如市场营销人员可能希望通过挖掘数据来了解消费者的购买行为和喜好，从而更好地定位产品和服务；银行可能希望通过挖掘客户数据来预测违约风险，以便采取相应的措施。在这一步中，我们需要与相关的利益相关者合作，确保我们能够准确理解他们的需求和目标。



第二步：数据收集和准备



在进行数据挖掘之前，我们需要收集和准备数据。数据可以来自不同的来源，包括企业内部的数据库、公共数据集以及社交媒体等。我们需要评估数据的质量和适用性，并进行数据清洗和预处理，以确保数据的完整性和准确性。在这一步中，我们可能需要使用一些数据处理工具或编程语言，如Python或R。



第三步：特征选择和数据降维



在进行数据挖掘之前，我们需要进行特征选择和数据降维。这是因为大多数数据集包含大量的特征，而其中许多特征可能是冗余或无关的。通过选择最相关的特征和降低数据的维度，我们可以提高模型的效率和准确性。在这一步中，我们可以使用一些特征选择和降维方法，如主成分分析（PCA）或相关系数分析。



第四步：模型选择和建立



根据工作目标和需求，我们需要选择适合的模型来进行数据挖掘。常见的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等等。选择合适的模型将有助于我们更好地理解数据的模式和规律。在这一步中，我们还需要划分数据集为训练集和测试集，并进行模型的训练和调优。



第五步：模型评价和应用



在进行数据挖掘之后，我们需要评价模型的表现，并将其应用到实际问题中。对于分类问题，我们可以使用准确率、精确率和召回率等指标来评价模型的性能。对于预测问题，我们可以使用均方误差和决定系数等指标来评价模型的准确性。在评价模型的同时，我们还需要注意模型的解释性和可解释性，以确保结果的可靠性和可信度。



第六步：结果解释和可视化



最后，我们需要解释模型的结果并进行合适的可视化。数据挖掘工作的最终目标是从数据中获取知识，并为决策提供依据。通过将结果解释和可视化，我们可以更好地传达模型的发现和结论，使得结果更易于理解和接受。在这一步中，我们可以使用图表、地图和可视化工具，如Tableau或D3.js。



结论



通过一个详细的数据挖掘工作计划，我们可以更好地利用数据挖掘技术来发现隐藏在海量数据背后的模式和知识。这将帮助企业或个人更好地理解和应对复杂的商业和社会问题，并最终实现他们的目标。然而，需要注意的是数据挖掘是一个不断迭代和优化的过程，我们需要不断改进和完善我们的工作计划，以适应不断变化的业务环境和需求。

✹ 数据科学与大数据技术工作计划 ✹

还在大二的时候，本科的王艳明老师就向我们推荐了维克托.迈尔-舍恩伯格和肯尼思.库克耶所著的这本《大数据时代：

生活、工作与思维的大变革》（下文“《大数据时代》”均为概述简称），直到前段时间我才找将它从书架上拿下来品读。这本在2013年由浙江人民出版社出版的有关的大数据的著作在社会上掀起大数据热的时代，对众说纷纭的大数据的概念和特点以及有关问题进行了清晰地阐述，既给我补了很多有关大数据的知识，让我对大数据有了进一步的认识，之前一直是只闻其声而不见其庐山真面目，但同时也引发了我对大数据热的思考，特别是作为一名档案人，对当前档案行业中此起彼伏的“大数据热”的呼声有了清醒的认识。

一 、《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》书目解读

《大数据时代》主要包含三部分：

第一部分：大数据时代的思维变革

这一部分主要阐述了大数据时代数据的三个特点，即多、杂、好。

作者通过“穿孔卡片与美国人口普查”“大数据与乔布斯的癌症**”“xoom 与跨境汇款异常交易报警”等生动、形象的实实在在的案例使读者信服庞大的数据在社会生活、商业活动等中所发挥的前所未有的作用，完美地体现“更多”的特点。试想，在需要数据运用的活动里，如果你所采用的样本不是随机的少数样本，而是以所需要的全部数据作为样本，那么你的最终结果将是多么的科学合理？

而在对“更杂”这一特点的阐述中，作者更是颠覆性地强调了数据的混杂性而不是普遍认为的精确性。同样是通过“微软与语料库数据增加”“英国石油公司与无线感应器”来肯定增加必要的“误差”的意义。在一直追求更小误差的科学活动中，这种方式无疑会扩大误差，因为数据量很小，那么一个数据的误差就可能会造成这个结果的不准确性大大提高，而在大数据时代，当面对的是全部数据时，那某些数据的大误差对研究结果的影响难道不能刻意忽略不计？

这本来是很容易理解的一个道理，然而在之前却并没有意识到。

在大数据时代，作者强调人民应该而且完全可以更多地强调数据或者现象的相关关系，而不是紧盯着它的因果关系不放。可以说，相关关系隶属于因果关系，因果关系作为社会与自然界中的重要关系当然是我们要努力探索和追寻的，但很多时候我们并不需要了解事件之间的因果，也不容我们慢慢了解“为什么”。特别是在商业活动中，各种机遇稍纵即逝，那么，相比“为什么”，“是什么”要更为容易，也更加迫切。

第二部分：根据时代的商业转型

“大数据发展的核心动力**于人类测量、记录和分析世界的渴望”。“如今的信息技术的变革的重点在‘t（技术）’上，而不是在‘i’（信息）上。现在，我们是时候把聚光灯打向 ‘ i’，开始关注信息本身了”。

这一部分，维克托.迈尔-舍恩伯格认为一切事物都可以“量化”，“用手机数据**疾病传播和城市繁荣”“睡眠活动数据库和睡眠模式**”这些例子中都说明了“量化”的巨大价值。作者提出了将文字、方位甚至沟通变成数据后的神奇作用，同时又强调了数据化和数字化的区别，不要将二者混淆：

数字化是指把模拟数据转换成用“0”和“1”表示的二进制码，而所说的数据化则是将现象转变为可制表分析的量化形式的过程。

在这一部分中，作者还阐述了数据创新的巨大价值以及技术、思维和数据在三大数据时代的作用。人们认为，思维和技术的时代应该让位于数据主导的时代。有了数据为师，有了数据，我们就有了一座巨大的宝库，很快就会成为取之不尽，用之不竭的宝库。

第三部分：大数据时代的管理变革

作者论述了数据主导一切的隐由与风险，以及信息管理的自由与责任控制。其中，让我印象深刻的是“**与惩罚，不是因为‘所做’，而是因为‘将做’”和“个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任”。当下，人们对数据分析功能和信息推送服务乐此不疲，很少考虑到其在法律乃至伦理中的应用，但作者就屏辟蹊径地谈论了基于大数据的信息分析可能存在的问题。

认为，倘若将来分析到了一个人的信息使用记录而推断出其可能会违法犯罪，并因此而让执法人员破门而入去抓捕“罪犯”，理由是他将要犯罪，想想，是不是会很滑稽而且很可能会让社会恐慌？是的，它确实保障了社会保障，但也严重损害了司法公正。而在个人隐私方面，过于强调隐私导致谈信息而色变也是万万不可取的，但，我们是不是就应该忽略个人隐私保护呢？

绝对不是。首先，许许多多有用的数据并非是个人隐私信息，许多信息在搜集时并不会侵犯个人隐私，也无意用作其它用途，而且最终还产生了非常大的价值。其次，面对问题不是逃避，我们要做的是补救和解决问题。

要通过各种手段去迎接个人隐私侵犯的挑战。

二 、对大数据时代的理性思考

阅读《大数据时代》让我对大数据的概念和特点有了系统的了解，也让我能够更为清楚、理性地去看待大数据，去看待四面八方传来的此起彼伏的各种对大数据时代的呼声。大数据是洪水猛兽还是福音？这全在人类怎么合理地使用。

另外，《大数据时代》让我这位即将跨入档案工作者行列的档案学专业学生对自身专业领域内大数据的呼声甚至可以说是对“大数据”现象有了新的思考。

作为一名不太受社会和工作单位重视的、感受不到“钱途”的准档案工作者，一方面是希望档案行业也能够在大数据时代中分一杯羹，希望能够让档案信息发挥更大的价值，借此让社会和单位领导能够对档案工作和档案人员予以足够的重视，从而带来“钱途”和前途。不过，我还是要考虑实现这一美好愿景的可能性。很抱歉给它泼冷水。

简单地说，从技术和数据两个方面，我认为档案工作者没有明显的优势。

从技术上讲，档案员基本上没有优势。对信息技术的理论掌握和实践操作的熟练程度都是远远不如其他专业的人，特别是计算机技术和网络技术人员，甚至连档案学近亲-图书情报工作者都未必比得过。有多少人对数据库、文件管理系统、文件管理系统、文档集成管理系统等有深刻的了解？

更不用说设计和开发了。当然，你可能会说，为什么你需要了解和发展自己，而不是把它留给一个专门的技术人员？如果自己没有深入地了解，就难以和技术人员去很好地沟通，无法理解对方所说的功能等，只能表达自己想要的，而对方也未必懂你说的，只能双方装作都懂了的样子。

而且，如果你自己不掌握这项技术，就好像核心知识被别人控制，你仍然没有主动权。

而从数据角度来看，在这个数据为王的大数据时代（姑且认为已经进入了这个时代），对数据的掌控是核心，是关键。不可否认，档案中蕴含着丰富、权威、真实的有价值的数据，这是许多其他信息源所无法比拟的。但是，仍然有着两大独有的劣势。

一方面，档案信息很多都是具有保密性的，至少公开的范围是有严格的限制，而在秘密保存期限上也是很长久的，那么，这就造成了很多有价值的信息根本无法大范围流通，进而难以发挥其真正的价值，这种小范围流通的特点，注定了无法让这些数据大面积地在数据世界里自由流转。而另一方面，虽然档案信息的量是非常巨大的，但，档案是由符合条件的文件转化而来，对文件附加一系列约束之后才能被归档而形成档案。这就决定了档案的数量低于文件、文件和资料的数量。

数据量是大数据竞争的时代，我们如何才能强势竞争？

诚然，我虽希望大数据时代下档案工作者能够拥有适应大数据时代的素质，我希望能够使档案工作能够和大数据完美结合，能够于这个美好的时代走出一条更广阔而又不失自己本质和特色的路径。我希望我在想的问题不是一个真正的问题。

总而言之，《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》这本书不仅让我对大数据有了系统了解，而且因为它，更是启迪我思考更多大数据的问题，思考到档案界对大数据的反应。作为档案人，我想呼吁人们都要理性地看待大数据，不要被响亮的口号所蒙蔽，特别是档案工作者，切不可因一叶障目而不见泰山。

✹ 数据科学与大数据技术工作计划 ✹

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

北京数据分析平均工资：10630/月，取自15526份样本，较2016年，增长9.4%。

✹ 数据科学与大数据技术工作计划 ✹

【摘要】首先梳理了大数据时代发展的历程，表明目前已经进入到数据3.0时代，接着解析数据3.0时代是消费者成为主宰的时代，更是企业精准营销的时代，最后以京东为例，窥探了大数据在企业中的运用并给出新时代发展策略，以期给现有中小企业转型提供参考依据。

【关键词】大数据 大数据营销 京东

一、数据分析时代演变历程

(一)数据1.0时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代

互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

(一)数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造

单纯的企业内部数据已经无法满足今天市场上顾客多样性的需求，大数据的共享已经迫在眉睫。首先，可以通过扩展常规上下游渠道的数据。例如京东与上游供应商的合作。其次，与社会化媒体数据建立联系。社会化媒体数据是外围数据的一个重要来源。但是如果只是搜集并没有把数据与企业本身营销策略或者数据发布者建立联系，那么数据就没有发挥其应有的价值。最后，虚拟人脉交换获取数据。比如建立企业自媒体收获粉丝获取数据等。

参考文献

[1]岳占仁.大数据颠覆传统营销[J].IT经理世界，20xx，17.

[2]单华.大数据营销带给我国网络自制剧的思考――以《纸牌屋》为例[J].青年记者，20xx，26.

[3]魏伶如.大稻萦销的发展现状及其前景展望.辽宁大学新华国际商学院.

✹ 数据科学与大数据技术工作计划 ✹

随着时代的不断发展，大数据逐渐走进人们的生活，成为了当前信息产业的重要组成部分。大数据建设也越来越得到了广泛的关注和重视。本文将从大数据建设实践的定义、优势和具体实施过程三个方面进行深入阐述。

一、大数据建设实践的定义

大数据建设实践是指在整个工业化社会数字化、智能化、高效化的背景下，采用先进的信息化手段和技术手段，将大量分散在各种渠道、各类数据之中的信息资源进行收集、整合和分析，在数据汇聚、存储、加工和运用过程中，充分利用先进的算法和技术，挖掘其内部潜在价值，为企业的决策提供直接支撑和智能化服务。

二、大数据建设实践的优势

1. 存在潜在的商业价值。建立起大数据建设实践，可以挖掘和利用企业内在的商业价值，使企业在市场中具备更强的竞争力。

2. 全面提升企业的生产效率。有效地利用大数据信息，可以为企业提供更加完善的生产管理，从而全面提升企业的生产效率。

3. 提高业务决策的科学性和准确性。大数据建设实践能够从数据中提取更为准确的信息，进而为企业的管理决策提供更为科学和可靠的依据。

4. 带来更好的产品和服务质量。建立大数据建设实践能够让企业更加清晰地了解消费者的需求和偏好，从而向市场提供更好的产品和服务质量。

三、大数据建设实践的具体实施过程

1. 数据的采集。企业需要将分布在各种渠道中的数据进行整合和收集。其中数据的收集方式包括整合已有的数据资源、进行实时数据监测和人工调查等方式。

2. 数据的存储。企业需要对采集到的数据进行分类、过滤和清洗，并建立有效的数据存储机制，统一存储管理企业的数据资源。

3. 数据的分析和挖掘。企业需要借助先进的算法和技术对存储的数据进行分析和挖掘，发掘数据中的潜在价值，并形成可以指导企业管理决策的结论和建议。

4. 数据信息的应用。为了更好地整合和利用数据信息，企业需要建立科学完善的数据处理和应用系统，实现数据的智能化应用和操作。

总之，大数据建设实践是一项完整、系统的工程，是企业数字化转型的必经之路。在实践过程中，企业需要以市场需求为导向，积极引入先进的技术和工具，建立高效的大数据体系，切实提升生产管理和决策科学化水平。

✹ 数据科学与大数据技术工作计划 ✹

涂子沛先生《大数据》读后感

2014级经济管理专业李学堂学号***

短短几天把涂子沛先生的《大数据》这本书浏览一遍，结合去年北大继续教育学院进行现代管理学科学习时，老师介绍这本书时的精髓、内涵时的情景，写这篇心得体会。现将浅薄体会与老师同学们一起交流，部分内容参考了书内容和涂子沛先生的观点，希望老师同学给予批评指正。

“一个真正的信息社会，首先是一个公民社会”，这是全书的一个出发点，这个出发点就是说，“信息社会最大的特点就是，信息的自由流动。”涂子沛在书中的观点是：如果没有人的平等，没有人的自由，信息能够自由流动吗？

如果没有人是平等的，我们的社会压制了另一个人，我们的创造力怎么会爆发呢？在大数据时代，我们都面临着思维变革的挑战。

涂先生在书中说出 “大数据时代的公民生活”，题目他在书中来演绎公民生活的时候，它的背景是“大数据”时代。首先他讲了“什么是大数据时代”，在研究一个现象的时候，首先要研究它的定义，研究它的内涵，咱们就先把数据给它抽走，看看代表是什么。数据不是数字。数据是带列的数字。当他在书中谈到数据是，我们认为它代表了计算、精确、理性、科学和事实。

人们说姚明很高。他有多高？你说在最后两米左右。这是一个确切的事实。数据的出现也是人类认识这个世界，不断地向前推进的需要，人类发现需要精确的数字，就好像回到刚才的例子，你说很高很高，到底有多高，我们看，人类历史上很多重大的文明推进和演进都跟数据离不开，比如说度量衡的发明，货币的发明，再比如二进制的发明最后导致计算机的发明，最背后就是数据。

他在书中有一个新词叫数据库。这个词完全是一个外来的词，计算机最早是计算数字和处理数字，那时候就存在database，后来随着计算机能力的不断增强，它可以处理文字、**、**、声音等等，但所有这些都放在database，所以他在书中把这所有的一切都称为数据，这时候数据的内涵扩大了。事实上，你应该知道，数据的内涵在扩大，还有其他的东西在变化，也就是说，数据的容量在增加。

八十年代的时候就有人提出big data这个概念，那时候的“大数据”的还不是现在“大数据”的概念。“大数据”这个概念不断的演变，最早有人就预见到说有一天数据会比程序更加重要，比软件更加重要，它是指重要性。所以我们往大了说，可以说这是一个大的机器，一个大的房子，也可以说是一个大容物。

书中说：到2000年，宾夕法尼亚大学的一位教授给出了一个定义。当时，企业数据已经到达泰国。他说200个泰国的数据是大数据。泰国是什么单位？比如全世界最大的图书馆是美国国会图书馆，美国国会图书印刷品的含量，不包括电子图书加起来是15泰，北师大应该是2个泰或者更少，这个数据就叫“泰”。

我的感受现在国内也有很多人说“大”，到底多大才是“大数据”？他在书中说，大数据应该从大价值的角度来理解，因为我们有很多数据，人类有很强的数据使用和分析能力，我们可以从发现以前找不到的价值的角度来理解。在他的书中，他谈到了把数据现象拿出来理解什么是数据。

接下来，我们将把数据放回物力事件中，从它与其他现象的联系中把握并检验其因果关系。大数据是如何产生的？其中书中说“大数据”的产生有五个因素：第一个是摩尔定律，第二个是组织计算，第三个是普适计算，第四个是数据挖掘，第五个是社交**。

我们现在一一对这五个因素进行解读，这五个因素里面有四个因素是认为影响到了我们公民生活的，我们来看看它怎么来影响在“大数据”时代公民的生活。数据显示，五年后，应该会有一位创始人，他发现了一件事：同一电脑芯片和同一地区的晶体管数量每一到两年就会翻一番，这意味着什么？

这意味着计算机处理能力越来越强，存储能力越来越强。同一地区的东西越来越多，密度越来越大。它将在一到两年内翻倍。物力力存在装置的性能在不断提高，价值在不断下降。有研究说，从20世纪50年代最早的记忆发明到现在，记忆的**下降了300万倍。你能想到历史上还有什么，谁的**在半个世纪内可以下降300万倍？摩尔定律也成了代词。它呈指数级发展，变化迅速，变化剧烈。

让我们看看，这个图代表摩尔定律。这是一条直线。为什么是直线？因为没有办法画，如果严格按照比例画，应该是横轴曲线。涂先生在书中分析了：

“1988年一个科学家提出了普适计算，普适计算提的不多，大家都提物联网。物联网是普适计算一个子概念，人家计算机的浪潮是分阶段的：第一个阶段是主机阶段，到80年代由于微软、苹果一直到个人电脑的阶段，88年互联网之后，科学家说这不是结果”。

我在北京读书时，老师也举了同样的创新例子：2004年，出现了一个新现象，那就是facebook。facebook是不是创新？

那肯定是创新。前一段时间我看国内有很多制度来鼓励创新，我当时也跟几个朋友讨论了，说可不可行呢？马克?

扎克伯格为什么要建facebook？他创建facebook的原因很简单。他想认识更多漂亮的女孩。后来，他想帮助别人认识更多漂亮的女孩。facebook开始就是一个大学交流平台，就这么简单，后来他就去见硅谷的投资商，人家给了他1000万，觉得这个东西有前途。

创新不是一个制度化的东西可以鼓励出来的，它是真正源于一种在自由的情况下的一种内在的能量的爆发。facebook给人类社会大数据的现象是一个“一锤定音”。为什么这么说呢？

我们之前说过是信息系统收集数据。这时，每个人都在贡献数据。你也发了微博，他也发了微博，你发了一条可能有**或**的微博。原来的信息系统收集恐怕就是数据，记录一个商业过程，这时候全世界的人开始贡献数据，而且这种数据有一个不同的名字叫“非结构保持性”，跟以前的数据不一样。大家想想什么叫非结构化？

就是格式大小不一定一致。你发了一条微博大小肯定跟他发的不一致，你可能有三张**，他可能没**，你可能140个字，他可能只有20个字，这种数据的挖掘也很难，这时候人类的数据一下子就开始**了，大数据已经成为一个不可挽回的现象，为什么呢？

“一个主动你就能改变的时代，因为资源就在那里，你不能去等其他的人”这是涂先生的观点。他说，影响公民的第一件事是：公民的主要精神是什么？

是积极地介入，积极地改变。影响我们公民的第二点，书里面有很多关于“大数据”时代的隐私文化，有的专家说87%都不能定位，只要通过“大数据”挖掘就会定位，这是影响我们公民生活的一个巨大的挑战，就是隐私权的挑战，而隐私权是一个非常重要的问题，是对个人自由的凭照。他为什么用这么大的篇幅来写隐私权利呢？

这也是因为我认为我们的中国社会特别需要隐私权。不仅**侵犯了公民的隐私权，而且我们的公民也侵犯了彼此的隐私权，大家都习惯了。但隐私权是文明社会的标志。社会越文明，人们就越重是隐私权，个人拥有的自由就越多。隐私权是他与公共生活之间的一条分界线，以保护他的自由。社会交往使我们进入了一个前所未有的文化联系时代。它会影响我们公民的生活吗？

这是最大的隐患，为什么？它把我们人跟人连接起来，我们知道人跟人一旦连接起来，1+1大于2的作用。

一句话，让我觉得我们每天都生活在一个不同的、高速发展的、激烈竞争的、大数据时代。我们每个人都必须面对大数据时代、结合实际面对挑战，要相信“想不到事情会发生，想不到的速度会发生”。要及时更新知识，拓宽信息面，理清思路，正确判断，在工作、学习、生活中做出准确决策。

✹ 数据科学与大数据技术工作计划 ✹



第一天：进入新的世界



今天是我大数据实习的第一天，一股紧张又兴奋的情绪在心中交织。我提前来到公司，迎接我的是一个现代化的办公环境和一群年轻活力的同事。他们友好地向我介绍了公司的业务和团队分工。作为一个实习生，我被分配到数据分析团队，负责处理和分析大量的用户数据。



在入职培训中，我学习了大数据的基本知识和技术工具的使用。我了解到，大数据分析是指通过收集和分析大量的数据，从中挖掘出有价值的信息和趋势，为企业决策提供支持。这个过程需要运用一系列的算法和统计模型，来处理海量的数据。我被告知，这项工作有助于提高企业的竞争力，因为通过对用户行为和趋势的分析，企业可以更好地了解消费者需求，优化产品和服务。



第二天：数据的收集与处理



今天，我开始了数据的收集和处理工作。我的导师教会了我如何使用数据采集工具，来收集用户在特定平台上的数据。这个平台是一个社交媒体网站，每天都有大量的用户进行交流和互动。我被告知，这些数据对于企业来说非常有价值，因为通过分析用户在平台上的行为，企业可以了解他们的兴趣和需求，从而更好地进行市场定位。



我花了一整天的时间学习如何使用数据采集工具，从平台上爬取用户数据。这个过程不仅需要我熟悉工具的使用，还需要我理解数据的结构和组织方式。我通过观察和实践，逐渐掌握了这项技能。当我成功地从平台上获取了一批用户数据时，我感到非常有成就感。



第三天：数据的清洗和预处理



今天，我开始了数据的清洗和预处理工作。我之前听说过，大数据的质量对分析结果有着重要的影响。因此，在数据分析之前，我需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和一致性。



首先，我使用了一些数据处理工具，如Python和R，来对数据进行清洗。我删除了一些无效的数据和重复的记录，从而提高了数据的质量。然后，我进行了一系列的数据预处理操作，如数据转换、数据集成和数据归一化。这些操作有助于减少数据的维度，提高数据的可读性和可理解性。



在数据清洗和预处理的过程中，我遇到了一些困难和挑战。有时，我需要花费很多时间来处理复杂的数据结构和格式。但是，通过不断地尝试和学习，我渐渐掌握了一些技巧和方法，能够更高效地处理数据。



第四天：数据的分析和挖掘



今天，我终于迈出了数据分析和挖掘的第一步。我使用了一些数据分析工具，如Tableau和Excel，来对清洗和预处理后的数据进行分析和挖掘。



首先，我进行了一些基本的统计分析，如计算平均值、中位数和标准差。这些指标帮助我了解数据的整体特征和趋势。然后，我使用了一些图表和可视化工具，如柱状图、折线图和散点图，来展示数据的分布和关联关系。通过观察这些图表和可视化结果，我能够更直观地了解数据的意义和价值。



在数据分析和挖掘的过程中，我发现了一些有趣的发现和结论。通过对用户在社交媒体上的互动行为的分析，我发现了一些特定的兴趣群体和趋势。这些发现对于企业来说非常有价值，因为它们可以用来改进产品和服务的定位和营销策略。



第五天：数据的可视化与报告



今天，我将我的数据分析结果进行了可视化和报告。我学习了一些数据可视化工具和技术，如数据可视化软件和图表设计原则。



我使用了一些数据可视化软件，如Tableau和Power BI，来创建图表和仪表板。这些工具提供了丰富的图表库和视觉效果，帮助我展示数据的分布和关联关系。我还学习了一些图表设计原则，如色彩和布局的搭配，以及图表标题和标签的设计。这些技巧和原则帮助我提高了报告的可读性和可理解性。



在创建可视化和报告的过程中，我花费了很多时间来选择和整理数据，以及设计图表和报告的布局。但是，通过不断地尝试和调整，我最终创建了一个简洁而又有条理的报告。



第六天：总结与反思



在这一个星期的实习中，我学到了很多关于大数据的知识和技能。我不仅了解了大数据分析的基本概念和方法，还学会了使用一些数据分析工具和技术。



通过实习，我认识到大数据对于企业的重要性和价值。通过分析和挖掘大数据，企业可以更好地了解消费者需求和趋势，从而优化产品和服务。而作为一个实习生，我在这个过程中起到了很小的作用，但我也感到非常自豪和有成就感。



这一周的实习经历让我更加对大数据分析产生了兴趣，并激发了我深入学习的欲望。我希望通过学习和实践，能够成为一名优秀的数据分析师，为企业的发展和创新做出贡献。

✹ 数据科学与大数据技术工作计划 ✹


第一天


今天是我第一天开始我的大数据实习，兴奋之情溢于言表。一大早，我准时抵达了公司，被分配到了大数据部门。部门里有一群年轻活力的工程师，他们热情地向我介绍工作环境和实习项目。


我被指派了一个任务，对公司内部的客户数据进行分析和整理。我的导师告诉我，这些数据来自于各个渠道，包括网站、移动应用和社交媒体。我的工作是使用大数据分析工具，如Hadoop和Spark，对数据进行清洗和处理，以获取有用的信息。


我花了大部分时间了解公司的数据结构和存储方式，以及不同数据源之间的联系。随着时间的推移，我逐渐熟悉了各个工具的使用方法。下午，我开始了第一次实践操作，对一部分数据进行清洗和转换。虽然有些困难，但我通过与同事的讨论和求助，顺利完成了任务。


第二天


今天，我开始进行更加复杂的数据分析工作。我选择了一些特定的指标，如销售额和客户活跃度，对数据进行分析。通过编写Python脚本，我能够快速地处理大量数据，并生成可视化的结果。


在数据分析的过程中，我发现了一些有趣的现象。例如，我注意到某些产品在特定地区的销售额远高于其他地区，这可能是由于不同地区的消费习惯和市场需求的差异。我还发现，一些用户的活跃度与购买力之间存在较强的相关性，这对公司的营销策略有重要的启示。


下午，我与同事进行了一次小组讨论，分享了我的发现和分析结果。大家对我的工作给予了积极的反馈，并提出了一些建议来进一步改进我的分析方法。通过与他们的交流，我对数据分析的理解有了更加深入的认识。


第三天


今天，我进一步拓展了我的数据分析工作。我在之前的基础上，将数据与公司之前的广告营销活动进行了关联分析。通过比较不同广告渠道的投放效果，我能够确定哪些广告投放策略对于提高销售额和用户参与度最为有效。这让我对公司的市场推广策略有了更加深入的了解。


与此同时，我还学习了一些数据挖掘的技术，如聚类和关联规则挖掘。通过这些方法，我能够从海量数据中发现隐藏的模式和关联关系。我使用这些技术，对用户购买行为进行了深入研究，并为公司提供了有针对性的推荐策略。


在实习的过程中，我还有机会参与一些数据科学团队的会议和讨论。这些会议不仅展示了公司同事们的深厚专业知识，也为我提供了与他们交流和学习的机会。通过思维碰撞，我对大数据领域的前沿技术有了更深入的认识。


第四天


到了今天，我开始着手撰写我的实习报告。在这份报告中，我详细记录了我的实习经历、所参与的项目和我在数据分析方面的成果。通过整理和总结，我更好地了解了我在实习期间所掌握的知识和技能，也明确了自己在大数据领域的发展方向。


在撰写过程中，我意识到实习期间是如何锻炼了我在团队合作、解决问题和沟通技巧等方面的能力。大数据领域是一个需要多学科交叉与协同的领域，对沟通和合作能力有着高要求。通过与同事的密切合作，我学会了倾听与表达，学会了在团队中与他人合作，从而共同解决问题。


第五天


今天，我最后一天的实习。在这几天的实习中，我对大数据领域有了更深入的认识，并学习了如何应用已有的分析工具和技术进行数据处理和洞察。我的导师和同事们对我的工作非常满意，给予了我很多鼓励和认可。


实习结束之际，我收到了一份实习证书和一些建议性的反馈。这份实习证书不仅是对我个人工作的认可，也是我实习期间所取得成就的见证。回顾这段实习经历，我深感收获良多，不仅丰富了自己的专业知识，也提升了自己的实践能力。


通过这次实习，我进一步确认了自己对大数据领域的热爱，并明确了未来的发展方向。我决心继续深入学习和研究大数据技术，为公司和社会做出更多的贡献。我的大数据实习日记就在这里画上了一个圆满的句号，我带着无尽的感恩之情和对未来的期许离开了这个充满活力的环境。

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涂子沛《大数据》一书：

上篇主要介绍的美国政府如何利用大数据、人民对于大数据的开放经历了哪些斗争历程：美国的现在就是我们的未来，这也和老马的DT策略吻合。中下篇是关于如何通过大数据来监控、预测、调整优化人类的行为，主要是以美国政府如何开放、利用数据为例。

后面引用麦肯锡关于大数据在运营场景下的应用比较有意思。

这本书是一本科普读物，之后国内也跟风出了类似的书：《智慧政府：大数据治国时代的来临》、《大数据在中国》

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职责描述：

1、负责企业级数据中台规划、架构设计、组件封装以及疑难技术问题解决

2、深入理解企业级数据中台需求，进行整体架构设计、技术选型、关键核心模块的研发以及疑难问题解决

3、针对具体业务需求提出合适的算法解决方案，应用先进的统计建模、数据挖掘，机器学习等方法建立数据模型，优化算法，推动该方案在业务系统的实现。算法包括但不限于机器学习，推荐算法，自然语言处理等；

4、负责大数据应用项目的模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期，解决不同场景下的业务问题，包含但不限于客户画像、精准营销、业务预测、路由规划、线路优化等

任职资格：

1、精通java、scala、python、sql、r等开发语言中至少2到3种

2、精通cdh、ambari、yarn/mesos、zookeeper等安装配置与参数调优，并在中大型项目中有troubleshooting的实际经验

3、熟练掌握hadoop、spark、storm、flink、kylin、druid等大数据计算技术，并在中大型项目中有troubleshooting的实际经验

4、熟练掌握hdfs、hbase、hive、elasticsearch、casandra、mongodb等大数据存储技术的安装配置与性能调优，并在中大型项目中有troubleshooting的实际经验

5、熟练掌握kafka、nifi、flume、sqoop等大数据集成技术的安装配置与性能调优，并在中大型项目中有troubleshooting的实际经验

6、熟练掌握redis、ignite、geode等分布式缓存和数据网格技术的安装配置与性能调优，并在中大型项目中有troubleshooting的实际经验

7、熟练掌握impala、sparksql、drill等大数据即席查询技术，并在中大型项目中有troubleshooting的实际经验

8、熟练掌握数据库技术，对mysql等数据库有一定的了解和使用经验

9、熟悉docker/kubernetes等大数据分布式集群技术的安装配置与性能调优者优先

10、熟悉jmx大数据监控管理技术，并具有相关开源监控管理组件的使用经验者优先

11、有企业数据中台建设实施开发经验者优先

12、有zepplin、jupyternote等实际应用开发经验者优先

13、有janusgraph、opentsdb等实际应用开发经验者优先

14、有tensorflow安装配置调优以及实际应用开发经验者优先

15、具有良好的商业敏感度、数据敏感度和优秀的数据分析技能，能够开发创新而实际的分析方法以解决复杂的商业问题，注重业务逻辑与数据逻辑相结合，接地气意识和落地能力都要强

16、熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于gbdt、随机森林、支持向量机、logistic回归以及深度学习等算法

17、良好的沟通能力和团队合作精神，能够协同工作，乐于在技术上指导帮助团队成员

18、优先考虑具备bat或知名互联网或高科技公司数据挖掘以及大型数据系统或平台的架构设计者经验

19、向开源社区贡献过patch者优先

岗位要求：

学历要求：大专

语言要求：不限

年龄要求：不限

工作年限：8-9年经验

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可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。

三、什么是大数据思维？

书中指出，大数据思维是一种意识，一旦对开放数据处理得当，就能为数百万人迫切需要解决的问题提供答案。大数据与思维方式的三大变化有关：一是分析与某事物相关的所有数据，而不是依赖少量的样本；其次，他们愿意接受数据的复杂性，而不是追求准确性；最后，我们的思维不再探索难以捉摸的因果关系，而是关注事物之间的关联。

大数据思维应该是一种意识，认识到大数据的无限威力，积极拥抱这个繁荣的时代；世界上的一切都是可以定量分析的信息。如果将相关的信息进行交互分析，便能获得"上帝的视觉"——窥视知道分析对象的一切，包括所思所想；所获得的信息可以通过类比准确地推断出被分析对象的思想和未来行为；根据推断的内容进行干预或服务以获得商业机会；在一切均有记忆、一切均能收集、能更加准确**未来的时代，我们或许受困于过去的行为；在这个时代，隐私权、公平正义权上升到一个新的语境。

四、新的时代，我们该怎么办？

老子说，无为而治。因此，我们还是该吃饭就吃饭，该逛街就逛街，想吃甜点便吃甜点，过自己的生活，努力自己的工作。大数据是一种意识，更是一种工具，所有的工具最终都是为了让我们生活得更加方便、更加如意，而作为最高智慧生物的我们，要做的，便是习学如何通过这新的工具，改造世界，创造生活。

当然，在西方也有一句谚语：*建设未来的最好方法就是创造未来。面对新时代，我们应该努力生活，这是最好的信条。

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大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。以下是“大数据分析与应用问题研究”，希望给大家带来帮助！

1.大数据的定义

美国国家标准和技术研究院对大数据做出了定义：“大数据是指其数据量、采集速度，或数据表示限制了使用传统关系型方法进行有效分析的能力，或需要使用重要的水平缩放技术来实现高效处理的数据。”我们认为大数据价值链可分为：数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。

虽然这些传统的分析方法已经被应用于大数据领域，但是它们在处理规模较大的数据集合时，效率无法达到用户预期，且难以处理复杂的数据，如非结构化数据。因此，出现了许多专门针对大数据的集成、管理及分析的技术和方法。

2.大数据分析方法

布隆过滤器：其实质是一个位数组和一系列HASH函数。布隆过滤器的原理是利用位数组存储数据的HASH值而不是数据本身，其本质是利用HASH函数对数据进行有损压缩存储的位图索引。其优点是具有较高的空间效率和查询速率，缺点是有一定的误识别率和删除困难。布隆过滤器适用于允许低误识别率的大数据场合。

HASH法，其本质是将数据转化为长度更短的定长的数值或索引值的方法。这种方法的优点是具有快速的读写和查询速度，缺点是难以找到一个良好的HASH函数。

索引：无论是在管理结构化数据的传统关系数据库，还是管理半结构化和非结构化数据的技术中，索引都是一个减少磁盘读写开销、提高增删改查速率的有效方法。索引的缺陷在于需要额外的开销存储索引文件，且需要根据数据的更新而动态维护。

TRIE树：又称为字典树，是HASH树的变种形式，多被用于快速检索，和词频统计。TRIE树的思想是利用字符串的公共前缀，最大限度地减少字符串的比较，提高查询效率。

并行计算：相对于传统的串行计算，并行计算是指同时使用多个计算资源完成运算。其基本思想是将问题进行分解，由若干个独立的处理器完成各自的任务，以达到协同处理的目的。

传统数据分析方法，大多数都是通过对原始数据集进行抽样或者过滤，然后对数据样本进行分析，寻找特征和规律，其最大的特点是通过复杂的算法从有限的样本空间中获取尽可能多的信息。随着计算能力和存储能力的提升，大数据分析方法与传统分析方法的最大区别在于分析的.对象是全体数据，而不是数据样本，其最大的特点在于不追求算法的复杂性和精确性，而追求可以高效地对整个数据集的分析。总之，传统数据方法力求通过复杂算法从有限的数据集中获取信息，其更加追求准确性；大数据分析方法则是通过高效的算法、模式，对全体数据进行分析。

3.结束语

大数据引发思维变革。在大数据时代，数据的收集、获取和分析都更加快捷，这些海量的数据将对我们的思考方式产生深远的影响。分析数据时要尽可能地利用所有数据，而不只是分析少量的样本数据。相比于精确的数据，我们更乐于接受纷繁复杂的数据。我们应该更为关注事物之间的相关关系，而不是探索因果关系。大数据的简单算法比小数据的复杂算法更为有效。大数据的分析结果将减少决策中的草率和主观因素，数据科学家将取代“专家”。 [科]

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陈凌

当空间地理与大数据相遇，会发生怎样奇妙的化学反应？济南成为2016年度最堵城市华为员工加班时长最长周杰伦开个唱最添堵近日，一份《2016年度中国主要城市交通分析报告》在社交平台刷屏，详细具体的分析、新奇好玩的结论，让人感慨大数据的神通广大，也让人期待大数据的应用前景。

如果说，几年前的一本《大数据时代》把我们带入了大数据的启蒙阶段，那么如今我们已经迈入大数据的工业革命时期。不管是通过互联网把分散的停车场联接起来，对资源进行优化配置，缓解停车难问题，还是通过数据分析，智能调节红绿灯，提升道路车辆通行速度，抑或是把食材的前世今生刻写在二维码上，让数据在食品安全问题上发挥雷达和哨兵作用，从大数据融入日常生活的速度，已经能看出它将深度参与我们未来的生活。

大数据应用成为一种趋势，不仅仅在于它能提升人们生活的便捷度，改变人们的生活习惯，更在于它背后的观念变革，有可能引起社会结构的变化。一方面，万物互联的特性，让大数据分析能够抽丝剥茧，揭示那些隐藏在行为背后的内在规律，促使人们更好地认识自我、理解社会；另一方面，物皆有灵的品质，不仅让生活更加智能化、智慧化，还将深刻影响人际交往方式，塑造不一样的社会生活。某种意义上，谁能下好这步先手棋，谁就能掌握开启未来之门的钥匙。

在这样一场可预见的变革中，治理者要有乘云而上的自觉。客观地说，这些年来，政府管理部门在大数据运用上已有许多尝试，比如行政审批一站式服务、身份证异地受理、政务信息公开等，也给群众带来了不少便利。然而，仍有一些梗阻存在，一些痛点未被抚平。比如，有很多公共数据仍然沉睡在政府大院里，养在深闺人未识；各类数据中心、信息中心应运而生，但标准不一、重复建设，造成资源浪费；管理部门之间，数据壁垒森严，公章四面围城，审批长途旅行仍未消除。可以说，让数据活起来，道阻且长。

对大数据的分析运用，本质上是一种为自己赢得主动的思维方式。有人说，大数据的价值在于获得洞察力。大数据分析，能提前发现不少社会治理的堵点、痛点，从而为精准化、精细化服务奠定基础。与其等着群众拿着问题清单找上门，为何不带着解决方案沉下去？对于治理者而言，分析那些冰冷的数据本身不是目的，更重要是通过它来解码公众需求，让公共服务始终有温度。

想通过大数据真正提升社会福祉，维护公民隐私和信息安全至关重要。就在前几天，支付宝被曝出现安全漏洞，让不少网友惊出一身冷汗。虽然官方紧急提升风控等级，但这无疑是对信息安全的一个警示。管好数据，不只是互联网信息平台的分内之事，更是政府部门的应尽职责。正如有人所说，收集的大数据就像是河水，如何过滤、杀菌、去色，将其变成自来水，供不同的企业和家庭使用，是大数据发展面临的重大考验。下好大数据应用的先手棋，就必须提前为个人隐私等敏感信息建好防护堤。

思想有多深，前行的脚步就能走多远。在大数据、云计算东风劲吹的时代，善用大数据带给我们的洞察力，才能在新时期更好地践行群众路线，在这样一个互动时代顺势而为，让善治与我们的梦想相伴而行。

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随着科技的迅猛发展，大数据已经成为了当今社会不可或缺的一部分。它无处不在，影响着我们的生活、工作和决策过程。因此，学习大数据技术已经成为了现代人必备的能力之一。在这篇文章中，我将详细介绍一个大数据学习计划，帮助大家学习和掌握这一重要技能。



首先，我们需要了解什么是大数据。简单来说，大数据是指由于数据规模过于庞大、复杂或多样化，无法使用传统的数据处理方法来进行管理和分析的一种数据集合。学习大数据技术，我们需要从基础知识开始，了解大数据的概念、特点和应用场景。



接下来，我们可以选择一门合适的大数据学习课程或培训。在互联网上有很多针对大数据的在线学习平台，如Coursera、edX等，它们提供了丰富的大数据学习资源，包括视频课程、教材和练习题等。选择一门适合自己的课程，并根据课程安排合理规划学习时间。



在学习的过程中，我们不仅需要理论知识，还需要进行实际操作。因此，建议大家安装一个大数据开发环境，如Hadoop或Spark等。这些开发环境可以模拟大数据处理和分析的场景，帮助我们更好地理解和掌握大数据技术。



除了在线学习平台，还可以参加一些大数据相关的研讨会或会议。这些活动可以帮助我们了解最新的大数据技术和应用实践，与行业专家和从业者进行交流和互动。此外，参加项目实践也是学习大数据的重要部分。通过实际参与大数据项目，我们可以运用所学的知识和技能，解决实际问题，提高自己的实践能力。



此外，还需要不断扩展自己的知识边界。大数据领域发展迅速，每年都会有新的技术和方法出现。因此，我们需要保持学习的热情和动力，持续关注大数据领域的最新动态。可以通过阅读技术博客、论文和书籍，参与技术社区的讨论等方式，了解最新的研究成果和应用案例。



最后，对于大数据学习计划的总结和评估也是非常重要的。在学习过程中，我们需要及时反思和总结所学的知识和经验。可以编写学习总结或笔记，回顾自己的学习进展和成果，发现和解决学习中的问题。此外，还可以参加一些认证考试，如Cloudera Certified Data Engineer或IBM Certified Data Architect等，检验并证明自己的学习成果。



总之，大数据学习是一个长期而复杂的过程，需要耐心和毅力。通过制定一个合理的学习计划，并不断努力学习和实践，我们可以逐渐掌握大数据技术，为自己的未来发展打下坚实的基础。希望通过这篇文章，大家对大数据学习计划有了更详细、具体和生动的了解。祝大家在大数据学习的道路上取得不断的进步和成功！

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博山区双语学校翟丽萍

最近，我阅读了涂子沛的《大数据》,这是一本视野独特的书，它以数据为轴线，描绘了美国走过的改革创新的过程，行文如流水，引人入胜。

何为大数据？简单理解就是超大量的数据。全书以别开生面的经典案例——奥巴马建设“前所未有的开放**”的雄心、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史，以及商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起等等，为我们一一细解数据创新给公民、**、社会带来的种种挑战和变革。

毫无疑问，我们正处于一个真正的大数据时代。但是大数据浪潮的背景是什么？数据技术变革如何促进**信息的公开、透明和社会公正？

它如何给我们带来无限商机，既方便又危及我们的生命？著名学者涂子沛的《大数据》给予了我们一个很好的答案。

在这个大数据时代，我们能做什么？我想如何利用教育领域的大数据，分析学生的个性和爱好，真正做到因材施教，提高教学质量；如何在中小企业管理领域应用大数据分析，真正将粗放型管理变为精细型管理，提高效率，节省开支，并应对公司在发展进程中带来的管理问题；如何改变中国千百年来“轻数”的烙印，学会开始用“数据”说话？这本书给了我们一个全新的看待事情的角度。

读完这本书，我们将看到美国是如何一步一步走向透明开放的，要知道，里面包含技术的变革发展史，也包含着美国社会价值观的变动。说到底，说**要更开放透明，说公民要更有公共责任感，最后的指向，就是希望我们过一种幸福有尊严的生活，这个愿望，贯穿着整个人类的历史。

同时，作为一名教育工作者，细读此书，启迪深刻，获益良多，它警示我们的教育教学工作要少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。

大数据时代已经到来。收集数据、使用数据、开放数据，都是我们需要逐一面对的挑战。我们怎样才能冷静地对待他们？我认为只有积极参与，才能与时俱进，成为教育发展的动力之一。

文章来源：https://www.jt56w.com/gongzuojiantaoshu/99382.html

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