大数据在教学中的运用

大数据在教学中的运用（精选8篇）

篇1：大数据在教学中的运用

大数据在教学管理中的运用

随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段，特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始，真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，这需要我们共同的努力！

一、何为大数据

《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里・金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。

二、大数据对教学的影响

中国原始社会时期，“燧人之世，天下多水，故教民以渔”，“宓羲氏之世，天下多兽，故教民以猎”，法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。

在教育领域中，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。

大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“冲浪”技术，转变教育思想，及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。

三、大数据教学管理模式

随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分利用，促进了工作效率的提升，转变了工作效能，让工作更加具有时效性，科学性，及时性。管理透明化、简约化、信息化。

1、教育大数据管理的模型构建

正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革，大数据管理模型应运而生。

大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。大数据教育管理新模式如右图所示。

在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源基本分类：人才资源、财物资源、知识资源；教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。

2、教育大数据管理的行动路线图

教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图如又图所示。

这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设――教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心（云）――资源库+数据库+数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台――智慧校园、智慧学堂（课堂）和智慧终端（尤其是移动终端）――应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘――对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。

四、大数据教学管理的优越性

用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的数据文化正在成形，大数据时代已经来临。顺应大数据时代的发展，教育变革已经进入了一个新的阶段，教育领域将迎来一场前所未有的大变革。

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。大数据带来的一系列变革，对新型创新人才的培养提出了更为迫切和现实的要求：日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽；日益频繁的师生活动及社会互动被大数据予以记录、分析和共享，教育环境的时空界限和信息隔阂得以打破，长期以来潜伏于数据之下的教育理论和规律将日益凸显和明朗，人才培养将更具灵活性和多样性；学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。

篇2：大数据在教学中的运用

大数据时代的到来，是传统的教育研究走向科学实证的重大机遇。大数据时代的到来，让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。对于我们教师而言，通过大数据的分析,可以让我们更了解自己的学生。

那么，大数据将给教育带来什么？如何通过大数据真正实现“以学生为本”的理念，真正读懂我们的学生？

一张试卷，它带给我们的数据是什么？可以是简简单单的一个90分，但如果我们通过大数据，我们可以得到很多信息：每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有没有跳跃，什么时候翻卷子，有没有时间进行检查，检查了哪些题目，涂改了哪些题目„„等等，这些信息远远比一个 92 分要来的有价值得多。不单是考试，课堂、课程、师生互动的各个环节都渗透了这些大数据。

这些数据，该如何去处理与统计？这些数据究竟可不可信、有没有代表性？数据对于帮助我们去认识千差万别的学生有何作用呢？所以，大数据在教育中的应用，其最重大的意义，就是能够让我们走近每一个学生的真实。

在大多数教研活动中，评判一个课堂的好坏，更多是专家审美型的——教师的环节设计是否层层递进，提出的问题是否有效，环节设置与本节活动的目标是否契合，等等。而学生在这个课堂中的体验，大部分时间是被完全忽略的，即使获得了关注，也往往是“被代表”的——听课者会根据自己的经验来假设学生的体验，而学生真正的体验如何，却没有强大的技术与数据源可提供分析与实证。

大数据的到来，能从技术层面让体验者的感受得以量化与显现。学生在一个课堂中的需求与态度，经由大数据的处理变得可视，这也提供了教研活动以更为鲜活的素材——倾听学生成为了可能，教师有了了解学生的途径与方法，从学生的需求出发改变教学行为成为了可能。传统的教育研究往往是经验式的，我们总是认为某些因素对学生很重要，对课堂很重要，比如提问有效性，课堂的节奏等。然后，我们通过一次次反复的实践来验证这些经验。但是，这些因素真的是重要的吗？在大数据的思维方式下，真正的重要因素来自于数据挖掘而非想当然的经验。我们通常布置作业的方法是“所有人完成第三题到第八题”，给学生推荐书目的时候也是给出同样的推荐清单。但是，当大数据技术能够帮助我们了解每个学生的需求之后，绵延了两千多年的“因材施教”的理想，是否离我们更近一些了呢？

如果这样的技术能够应用在作业上，会是怎样呢？比如甲同学做对了第4题，系统马上可以告诉他，他可以跳过第7题和第9题，这是因为，做对第4 题的学生几乎不可能做错第7题与第9题，做这些题目是简单重复浪费时间。如果乙同学做错了第 5 题，那么系统也会提示他继续练习第 6，第9 题，这是因为数据显示，做错第 5 题的人很可能做错后两题，这个知识点是该学生需要反复进行操练与巩固的。

因此，大数据给我们带来的改变主要有三点：第一，帮助我们找到真正起作用的教育影响因素；第二，帮助我们洞察学生的真实；第三，帮助我们走向个性化。

篇3：大数据在教学中的运用

随着信息技术的不断发展, 不同的信息和技术在思想品德教学中也常被应用到。网络信息的自由性和开放性给我们学生呈现出了一个复杂多变的多元社会, 因为这时的初中生具有非常强的求知欲和好奇心, 但是他们缺乏一定的判断力, 一些外来文化会直接影响甚至改变他们的价值观和人生观。例如由于网络信息中的一些消极因素, 可能会导致初中生网络成瘾, 过分迷恋上网, 最后导致心智发展不健全, 缺乏一定的自我约束力。而且, 在虚拟网络上, 有各种良莠不齐的信息, 其在一定程度上冲击和挑战着我们传统的思想道德教育。

传统教育下的初中思想品德课堂, 一直以来就给学生留下了枯燥、乏味和沉闷的印象。如今随着科技的发展, 思想政治课堂引进了多媒体、幻灯片等信息技术去教学, 但是教学效率依然没有得到很大的提高。教师讲课本, 学生好像硬着头皮听, 无从谈兴趣。缺乏互动性、实践性与灵性的课堂成了目前初中思想品德课堂的新代名词。这样的课堂, 严重阻碍了初中生学习兴趣及独立思考能力的培养, 更谈不上学生创新精神的培养。

如何改变这样的网络环境现状和课堂现状, 使网络真正为教学和学习所用, 让思想品德课的教育能真正起到实效, 这是教师一直讨论的问题。为了更好地提高学生的学习兴趣和扩展学生的知识面, 使教学活动更丰富, 笔者尝试在思想品德教学中引进网络信息技术。

二、网络信息技术在初中思想品德教学中有效运用的方法和意义

1.运用网络信息技术增强思想品德课堂教学效果

思想品德学科涉及面广、时效性强, 加上教材本身有很多案例或素料, 这就要求我们思想品德课教师要善于广泛收集或者创作成自己所需要的文字、声音、视频、图像等信息, 精心设计制作各种类型的课件来辅助教学。

将网络信息技术运用于思想品德教学, 具有容量大、负担轻、效果好等特点。一是教师可以将 “单元”“课题”“框题”等制作成思维导图;也可以将知识点按内在联系演绎、归纳成若干相关的知识板块, 再通过图片、声像来配合教学, 帮助学生很快理清知识脉络, 从而增强思想品德教学的直观性。二是教师可将思想品德课堂练习按中考题型设计成一定量的题库, 不同题型又按难易程度分为难、适中和简单的知识梯度, 以满足不同层次学生的需求, 实现分层次教学。三是教师可将网上的学科试题下载并进行多样组合加以使用, 进行“双基”训练。四是教师可把材料分析题设计成图文并茂的界面, 从而增强教学的直观效果, 再一次激发学生学习的兴趣。

2.运用网络环境中的资源信息有利于提高学生创新能力

学生可以通过对教材自读, 进而自悟, 发现感兴趣的问题。教师要求学生根据问题利用网络提供的资源和信息, 依据自己的能力水平和知识面来进行独立的思考和探索。鼓励学生提出有深度和广度的问题, 并通过网络技术, 主动查找相关信息, 分析和处理信息, 最后形成问题和结论。这有利于锻炼学生的创新能力。教师要为学生介绍相关信息收录和信息处理的方法, 来提升学生的信息素养与能力。思想品德课的最大特点就在于理论与实际结合。现代初中生关心国家大事, 对各种新事物和知识特别好奇, 政治教师可将社会热点与课本相结合, 进而提出思考问题。笔者引导学生分别从九年级教材中的“发展离不开合作”“创新是民族进步灵魂”“科技是第一生产力”“党的领导”等知识点进行思考。笔者还利用课余时间, 在网上自建学生交流讨论的简易论坛。从学生上网查找信息到网络论坛交流, 教师要及时注意点拨和引导, 把学生不正确的思想认识及时引导到积极、正确的方向, 激发学生思考问题及发言的主动性, 拓宽他们的视野。这种学习方式有利于提升初中生学习潜能, 提高思想品德课的时效性。

3.运用网络环境资源培养学生科学的世界观、人生观和价值观

笔者分期在自建网络论坛上开展社会热点问题讨论等活动, 以提高学生收集、分析、运用和创造信息的“信息素养”和分辨是非的能力。鼓励学生关心国家大事, 乐于接受新知识和新事物。如“社会主义核心价值观”“家风”“中国梦”“光盘行动”“雾霾”“生态文明和美丽中国”等社会热点, 教师可以因势利导, 在教学中积极发挥学生的主体作用, 让学生对最近国内外重大时事热点问题能结合课本知识展开讨论, 也可以通过思想碰撞, 促使学生认识得到提高。如开展 “我光盘我行动”“远离雾霾”等讨论和辩论, 让学生积极参与。此过程中教师引导要深入浅出, 有针对性, 让学生“仁者见仁, 智者见智”, 使这些热点、难点问题可以轻松地解决。每次激烈的网上思想碰撞和讨论后, 教师引导学生把文字稿进行整理, 形成有价值的政治小论文, 并在校园网上进行发表, 从而更好地激发学生参与的积极性和自觉性。

4.运用网络环境资源进行考试后的数据分析, 提升教学干预的针对性

运用网络环境进行教学带来便利的同时也产生大量的数据, 而我们大多数教师视数据不存在, 没有真正意识到大数据给教育带来的新的价值。我们通过对学习过程中产生的大量数据进行分析, 目的是评估学生学业进步, 从而预测学生未来表现, 发现潜在问题。对学生而言, 可以从学习者行为的角度了解学习过程, 并用来优化学习;对教师而言, 可以改善现有的教学评价机制, 并提供更有意义的教学分析, 方便教师在数据分析的基础上为学生提供更有针对性的教学方法。

下面就从考试后质量分析来进行举例。考试是衡量教育效果的一种有效手段, 同时也是教育评价的有效方法。随着课程改革的发展, 对教学评价要求越来越客观, 因此考试试卷的编制、分析评价必须依赖于一定的统计学理论和方法。对于初中思想品德教师来说, 传统的考试质量分析形式大于内容, 也不能深入进行教学分析, 由于大多教师缺乏必要的统计学知识, 对考试结果做出不够准确的分析和解释, 使考试结果中蕴藏的大量有价值的信息失去意义。而网络环境现有的优秀的资源可以运用来进行数据的有效分析。 问道网 (www.askform.cn) 是国内很专业的在线调查的网站, 其运用成熟的Ajax技术, 实现了快捷地创建问卷、回收答卷、统计分析、生成报表的功能。笔者在试用它的免费功能时, 发现它能快速、高效、科学地组织一场学生测试, 能很好地服务于学科的考试与评价, 对提高教学效率很有帮助。通过质量分析调查, 给出完整的分析报告, 不仅有整体分析报告, 还有个体分析报告, 这些对教学后期科学性的干预有很大的帮助。

用在线问卷调查系统开展考试与评价显得高效和快捷, 尤其是统计分析功能对教师快速了解学生的知识掌握情况有很大的帮助。学校中如果有条件可以单独使用Web服务器搭建这些平台进行考试, 从而确保考试的稳定性。

综上所述, 在信息技术不断发展、课程改革不断推进的情况下, 我们的教学观念、教学方法也应该不断地更新, 不能一味地像以前那样“填鸭式”。在初中思想品德课教学中, 要充分挖掘网络资源, 运用信息技术进行整合, 以极大地激发初中生学习的积极性、主动性和创造性, 同时增强教与学的有效互动。这样学生不仅能增长知识, 还能拓宽视野和增强能力, 使学生从思想品德课堂走进社会生活。利用网络信息开展初中思想品德教学, 既改进了教学方法, 也改变了教师的观念, 促成一个全新的教学思想。互联网技术不仅带来学习方式和教学方式的重大变化, 对教育的思想、观念、模式、内容和方法等也产生深刻影响。让初中生真正地喜欢思想品德课程, 让初中思想品德课教学在网络的辅助下更完善、更有效、更成熟。

摘要：在大数据时代的今天, 各类网络环境和系统呈现爆炸式的发展, 这也为教育的发展提供新的技术和机遇。探究在网络多媒体的帮助之下, 让原本枯燥乏味的思想品德课堂得到改变的方法。运用网络信息技术可以增强思想品德课堂教学效果, 提高学生创新能力, 培养学生科学的世界观、人生观和价值观, 提升教学的针对性。

关键词：大数据,网络环境,初中,思想政治,教学

参考文献

[1]蒋霞.网络环境下思想政治教育实效性研究[J].南宁师范高等专科学校学报, 2008 (1) .

[2]纪春玲.浅论网络时代中学思想道德教育的变化[J].经济研究导刊.2009 (14) .

篇4：大数据在教学管理中的运用

关键词：大数据 教学管理 信息技术

中图分类号：G632 文献标识码：B 文章编号：1002-7661（2016）13-092-02

随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段，特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始，真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，这需要我们共同的努力！

一、何为大数据

《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。

二、大数据对教学的影响

中国原始社会时期，“燧人之世，天下多水，故教民以渔”，“宓羲氏之世，天下多兽，故教民以猎”，法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。

在教育领域中，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。

大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“冲浪”技术，转变教育思想，及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。

三、大数据教学管理模式

随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分利用，促进了工作效率的提升，转变了工作效能，让工作更加具有时效性，科学性，及时性。管理透明化、简约化、信息化。

1、教育大数据管理的模型构建

正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革，大数据管理模型应运而生。

大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。大数据教育管理新模式如右图所示。

在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源基本分类：人才资源、财物资源、知识资源；教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。

2、教育大数据管理的行动路线图

教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图如又图所示。

这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设——教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心（云）——资源库+数据库+数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台——智慧校园、智慧学堂（课堂）和智慧终端（尤其是移动终端）——应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘——对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。

四、大数据教学管理的优越性

用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的数据文化正在成形，大数据时代已经来临。顺应大数据时代的发展，教育变革已经进入了一个新的阶段，教育领域将迎来一场前所未有的大变革。

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。大数据带来的一系列变革，对新型创新人才的培养提出了更为迫切和现实的要求：日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽；日益频繁的师生活动及社会互动被大数据予以记录、分析和共享，教育环境的时空界限和信息隔阂得以打破，长期以来潜伏于数据之下的教育理论和规律将日益凸显和明朗，人才培养将更具灵活性和多样性；学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。

参考文献：

[1] 黄开福《大数据时代与现代教育变革》百度文库http：//wenku.baidu.com/ 2014.02.18

[2] 郑立海《大数据时代的教育管理模式变革刍议》《中国电化教育》2015年第7期2016.1.13

篇5：大数据在农业发展中的运用论文

我国目前的农业生产，还是以手工劳动为主的耕作方式，人力畜力使用还比较普遍，农业机械等现代科技手段在农业中的进入范围和作用程度，还远未达到根本扭转劳动生产率低下状态的目标。自上世纪80年代以来，农业用地无论是耕地总量还是人均耕地占有量都持续减少，加上水旱灾害频繁等自然因素的增加，直接影响到粮食的稳产和增产。与此同时，还产生了环境污染和食品安全问题。因此，在大数据环境下，通过科技政策创新管理体制，引导农业走向资源节约型、生态保护型的现代农业发展之路，就成为当前最主要的和急需解决的课题。

一、大数据的概念及特点

大数据是IT行业的术语，也称为巨量资料，意思是资料量过于庞大，主流软件已经不能在合理的时间内进行有效的处理，用以帮助企业进行更好的经营决策。对于大数据概念的界定，至今还没有统一，研究机构Gartner将其定义为“需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”。而大数据时代最早由麦肯锡提出，认为数据已经渗透到每一个行业，甚至每一个业务职能，是当今重要的生产因素，人们对海量数据进行挖掘和运用，意味着大数据时代已经到来[1]。与传统的数据库相比，大数据的数据量更庞大，要进行查询和分析更加复杂。大数据的特点表现为四个：一是巨大的数据体量。大数据的体量已经不是停留在TB级别，而是属于PB级别[2]。二是处理效率高。在大数据系统中已经应用到了1秒定律，也就是在1秒的时间内可以从庞大的数据中获取具有价值含量的信息。三是数据类型多。大数据环境下的数据信息呈现多样化，这些信息不仅仅是文字、数字，还包括网络中的图片、日志、地理位置、视频等等，这些都承载着丰富的信息。四是具有高价值回报。大数据中数据量大，包含很多有价值的信息，只要懂得正确利用，并擅于分析，就可以带来高价值的回报。概而言之，可以将大数据的四个特点归纳为数据体量大、处理效率高、数据种类繁多、价值密度高。

二、大数据在农业发展中的运用现状

当下大数据已经贯穿了整个农业产业链，涉及到的数据多而复杂，如种子、土地、气象、环境、土壤、农药、化肥、农产品加工、物流、经营等，人们通过整合利用这些数据优化了农业产业链，进一步提升农业发展水平。现今大数据在农业中的运用已不局限于对农业数据的收集与传输，而是延伸到了运用大数据加速作物育种，以大数据作为驱动实现精准的农业操作，在大数据的支持下追溯农产品的来源，以及优化产业链等[3]。与其他行业相比，农业更为复杂，因为它会受到多种因素的影响，这些因素包括人类活动、气候、土壤、种子等。大数据的运用，可以促进农业生产规避这些因素带来的不利影响，减少损失，提高生产质量[4]。目前除了上游借用大数据提高生产质量之外，下游的农业也通过大数据实现经营管理的整合优化，提高农业在市场流通中的效益。从中可见，大数据已经在农业产业中的多个领域得到了应用，这会对农业的生产经营带来很大的改变。

三、大数据在农业发展中应用存在的问题

(一)农业信息化的基础设施还有待完善。比起其他行业，现代农业显然要落后许多，且区域化差异越来越明显。尽管当前涉农服务发展相当迅猛，然而，其在生产及销售方面却滞后许多。各部门与各行业齐头并进，有待进一步完善的农业信息化体系，导致各种不良现象频频发生。如不明确分工、建设重复及协调不力等等，从而存在严重的孤岛情况;未构建规范的投入体系，建设资金与运营资金较少，在总体农业投入中信息化农业的投入比例相对较少，从而阻滞了信息化农业发展。

(二)对农业大数据的认识有待提高。政府部门无法正确认识到应用大数据的必要性及紧迫性，导致无法在有关的研究应用方面给予足够的资金支持;各从业主体如农民及涉农公司等并未意识到发展大数据的重要性，在学习及应用新技术方面消极应对;没有在全社会中营造一个发展与应用大数据的气氛。正是这些因素使分析与应用大数据受到一定的阻滞，远远落后于发达国家的农业发展水平，阻滞了我国的农业发展。(三)农业大数据中心和分析平台有待建设。大数据的特点是容量大且复杂性高，必须构建于先进技术及先进结构的新数据中心及研究平台之上。就技术层面来说，此平台根据一流的数据管理能力及数据仓库能力，使构建出来的商务智能项目有着高效、先进及开放等特点。就结构层面来说，此平台的可配置性相对较好，使资源变化及业务流程变化的需求得以满足。此外，在业务发展越来越快、业务量越来越多的情况下，平台的应用及性能也需要进一步扩大。(四)对农业大数据的开放共享有待开发。在如今小农经济一家一户的情况下，家庭承包生产的不够集中以及小规模经营，阻滞了构建标准化的价值性高的信息数据;收集的许多信息被分布于各部门、各研究中心及涉农网站中，因为制度及单位利益等诸多因素影响，导致这些信息数据未能互通互联;各信息数据没有形成规范的标准，致使各信息数据不是重复就是存在冲突，数据应用率相对较低，从而导致信息资源得不到有效利用。不同部门之间的.信息共享存在阻滞和信息孤岛现象，使采集与开发农业大数据受到很大的限制。

四、大数据在农业发展中应用的模式创新

(一)精准农业模式。精准农业模式即是做到“精准匹配，知天而做”，降低不良因素的影响，提高生产效益。在精准农业模式下，可对作物的品种与土壤进行精准匹配，在作物生长过程中，可对各种环境因素和作物的长势进行监测，从而实现精准式的灌溉施肥，趋利避害，对整个生产环节实现精细化管理，提高生产力。精准农业模式以生产者的利益为中心，在大数据的支撑下，选择准确的渠道、合适的时间、地域，利用高效的方法为生产者提供匹配的耕种方案和服务[5]。在这个过程中，不管是渠道、时间、土壤、施肥、浇灌，都要实现精准匹配，不要盲目地进行耕种。精准农业模式是有针对性、目标性地开展，具有策略有效、农作物生长情况可衡量等特点，它追求的是低成本、高准确、可评估，可见精准农业模式是对传统农业生产的颠覆。在传统的环境中，生产者难以获得环境、作物长势的信息，在大数据环境下，生产者可以更容易获得气候、土壤、作物成熟度、空气质量、投入的成本、耕种设备等各种可靠的数据。在获得这些数据之后，生产者可作出前瞻性的决策，可精准地对每一个生产环节进行定位，做到心里有数，知天而作，减少损失，提高生产量。

(二)自动化农业模式。自动化农业模式是建立在大数据的基础上，运用数据聚合技术将农业大而复杂的数据整合到农用机械内置的数据系统中，通过无线网络和计算机启动机械进行自动化的管理模式[6]。自动化农业模式适合大型农场采用，未来要投入较少的劳动力和成本实现大规模生产，就需要发展自动化管理模式。自动化模式需要农用机械的参与，生产者不需要亲力亲为，只要懂得在计算机上操作管理软件，即可调动农用机械工作，比如施肥、喷洒农药、除草等。在没有驾驶员的情况下，农用机械通过传感系统来感知道路的环境，对路线进行自动规划，管理软件设置好参数，操作人只要轻点鼠标，即可悠闲地一边喝茶一边等待劳作结果。因为机械内置系统中聚合了相关的农业信息，机械会精准地完成相应的任务，在喷洒农药、施肥方面比人工劳作更加精确。自动化模式适合大规模经营和产业化，如农业公司开辟一条产业链，从生产、物流、包装到市场上的推广销售。农业公司可经营自己的农场，而农场主不需要雇佣太多的劳动者，只需要熟悉农业机械的操作，就可轻松管理大规模的农场。农场的生产完全实现自动化，包括人工智能、自动控制、视觉计算等。在计算机科学、智能控制技术、模式识别高度发展的背景下，将农业数据整合到机械内置的计算机系统中，就可减少劳动力成本和时间成本，提高生产效益。(三)信息化模式。信息化模式建立在信息系统的基础上，农业信息系统是由人机组成的管理系统，具有收集信息、传递信息、加工信息、统计信息、分析信息、保存信息、查询信息、维护及使用信息的功能[7]。生产者可利用这个系统达到农业信息化管理的目的，掌控作物生长过程中的信息，从而实现全面的信息化管理目标。农业信息系统要实现的功能目标包括两方面：一是提供有效的农作物信息渠道，生产者只要登录系统，就可以通过自己权限的通道，参与到业务流程的对应角色中，反馈农作物信息、审核信息、统计信息、使用信息等，迅速精准地收集、查询到想要获得的信息;二是生产人员可通过系统对繁杂的农作物信息进行统计分析，从中挖掘有价值的信息，为生产决策提供依据。在信息化管理中，可以将农业信息系统划分为农作物信息采集与分析、过程管理、综合信息管理等四个功能，把农产品生产过程和农业信息系统联结起来。其中农作物信息采集与分析，就是对生产全过程中的信息进行采集、存储、传输和统计分析，建立农作物信息数据库，为生产者对农产品生长过程实施有效管理和监督提供依据。

总之，农业发展意义重大，它关系到人类的生存、社会的稳定和国家的发展。随着人口的不断增加，粮食的需求量越来越大，农业生产承担的压力也越来越大。提高产量，满足巨大的需求，是农业发展的一个重大课题。如何节约成本，提高产量，这需要顺应时代的发展，在大数据背景下不断对农业的发展模式进行创新，不断更新生产方式。因此，要借助大数据带来的新技术，发展精准农业、自动化农业、信息化农业;要以提高产量、降低成本、减少对环境影响为目标，大力推进大数据新技术在农业发展中的应用。

作者:刘水 单位:山东管理学院

参考文献：

[1]戴小文，漆雁斌，陈文宽.农业现代化背景下大数据分析在农业经济中的应用研究[J].四川师范大学学报，(3):103-104.

[2]谭长国.大数据农业的发展现状、问题与对策[J].商业经济，，(12):71.

[3]郭承坤，刘延忠，陈英义，孙敏，屠星月.发展农业大数据的主要问题及主要任务[J].安徽农业科学，，(9):93-94.

[4]赵伟.大数据时代下农业发展模式的变革契机及路径选择[J].石家庄铁道大学学报，2016，(12):56.

[5]吴立.大数据驱动农业发展新路径[J].今日养猪业，2016，(3):84.

[6]刘汉元.建立农业大数据平台加快我国智慧农业发展[J].中国合作经济，2016，(3):121-122.

篇6：大数据在教育领域的运用

（贵阳护理职业学院 550081）

摘 要：近些年来大数据被多次提起，2016年2月，贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展，把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用，但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后，本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。

关键词：教育大数据；数据可靠性；大数据运用

（一）什么是大数据

2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动 “大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。同年，联合国全球脉动（UN Global Pulse）组织发布《大数据促发展：机遇与挑战》一文，指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据，首先要探讨数据从哪里来，大数据解决了什么？大数据科学的兴起是信息时代的产物。计算机的出现和逐步的普及，信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量，信息传播的速度，信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功又靠什么呢？是解决信息的不对称。比如说，马云解决了商家和买家之间的不对称，他让信息变得透明，我们购买到便宜又好的商品，并且还不用跑商场，摸摸手机屏幕就能解决问题。美团、饿了么，同样解决我们?c商家的信息不对称，然而这些都是通过信息技术为载体的，在这些过程中就产生了数据。大数据解决了什么呢？大数据解决了政府数据的不对称，政府握着大量的数据，林林总总包罗万象，里面蕴含着巨大的价值，把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一个物理空间或行政区域形成涉及人，物事的各类数据总和的块数据【2】首先可以提高政府的办事效率，其次经过整合的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导性的作用。这就是大数据可以解决的事情。

（二）什么样的数据才可靠

上面是大数据的概念，那么我们怎么提取到有用的数据呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们提供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到，数据分为两种，一种为可控数据，（controllable data）和另外一种行为数据（behavior data）。而可控的数据都是不靠的，因为有人为因素夹杂在里面，真正可靠的是人们的行为数据，行为数据是关于机体的行为和行为发生时环境的观察报告。最早成功的使用行为数据的例子之一是亚马逊，怎么理解行为数据？亚马逊是怎么使用这些数据的呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等。亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。这就是行为数据所带来价值。并且行为数据不会骗人，通过对行为数据大量采集，并分析，政府可以更好的制定政策来宏观调控市场。不止只在商业方面，行为数据在各个领域都有着很多有价值的方式等着去开发和利用。

（三）教育大数据

教育界说的大数据，多属名词滥用。收集的数据，往往不能和政府人口统计数据那样，涉及成千上万人和多个采集维度。更准确地说，学习数据属分析数据，或者说是“小数据”甚至是数量不大，范围狭窄的“微数据”数据是“大”还是“小”，其实关系不大，关键是我们要用大数据的思维方式去处理这些所获得到的数据，把我们自己手头拿到的微小的条数据整合为可以使用的块数据，通过这些块数据来给学生带来帮助。在教育管理过程中，高校出于自身管理方便和成本的节约而忽视学生正当权益的事情时有发生；部分教职员工的服务意识淡薄，服务能力和水平较低，把较多的精力和时间投入到科研中，对学生缺乏应有的关爱和引导；再者由于学生教育管工作面广量大，与学生利益相关的管理部门众多，因此在解决学生实际问题过程中，出于部门利益的考虑，部门之间经常相互推诿，管理效率低下。因此，高校应积极构建和完善大学生成长成才的服务机制，完善与学生利益的相关政策规章的制定和实施程序，明确和提高教育管理组织的服务职能，培养和提高广大教职员工的服务意识，帮助解决学生在个体发展阶段必然或者可能面临的实际困难，为学生的成长成才创造条件和平台【3】。

例如：大数据思维方式可以预警学生失学风险。高风险学生，是指濒临辍学，转学，退学风险的学生。首先我们要掌握一些信息来判断哪些学生是高风险的学生，具体的信息包括：

1.学生学习情况：如成绩滑坡、出勤、作业、考试、焦虑、学习压力过大等；

2.身体状况，如疾病、缺少睡眠、遭遇虐待或无法完成相关任务；

3.精神问题、如有自杀倾向、情绪低落、失恋、抑郁、压力、焦虑等；

4.生活问题，如家里出现了危机、家人去世朋友去世、经济困难等；

5.专业和职业选择问题，如无法确定专业不适合目前专业等；

6.行为问题，如行为不当、行为对他人造成干扰、语言骚扰、肢体骚扰；

7.退学风险、如考虑转学、因为经济困难无法继续；

想要得到切实可靠的准确信息往往非常的困难，传统的方式往往是发放问卷或者主动询问，首先学生不会认真的去填写，经常避重就轻，人是群居性的生物，往往不会承认自己是异类，所以都会选择看起是“正常人”的选项和回答，这是典型的不可靠的可控数据。其次，拿到的数据还要花时间进行分析，得到结果需要一定的时间，我们无法知道哪些学生是有可能的高危学生。往往不能做到防范于未然，并不能有效的解决问题。所以我们必须通过行为数据来分析问题，然而有些信息我们是可以通过大数据的方法方式来获取的。比如分析刷饭卡的行为数据这一项就可以分析出很多的信息，例如每月饭卡的消费金额，可以判断学生目前经济是否相对宽裕。分析一个时间段的消费次数，可以判断该学生是否有帮他/她的好朋友刷卡，可以作为该学生是否孤独的一个参考项。还有刷卡的成群出现，通常好朋友们都会相约去食堂，所以饭卡号在系统中都是成组，成群出现的。如果总是一个人去吃饭，该学生的饭卡号不出现在任何的好友小组中，基本证明他是孤独的。这样的学生就是高危学生。然而这只是个条数据的基本应用。通过收集这些可靠的数据，建立健全贫困生资助信息数据库，并对数据库中的各项信息不断更新完善，以便动态管理贫困生，实现按需资助【4】。

（五）总结

大数据技术的应用，使得高校可以对其数据资源采取完全数据筛选的方式来分析、挖掘隐藏在数据背后的规律，从而能够让我们更真实、更全面地了解学生，促进学生的发展。然而，由于当前人们对大数据的认识尚处于探索阶段，大数据在教育领域的研究才刚刚开始，而且大数据提供的也只是参考答案而非最终答案。因此，要真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，但是只要我们能够开放心态、锐意创新、实事求是，就一定能抓住历史机遇，更好地为打造中国经济升级、全面建成小康社会提供坚强有力的人才支撑和智力支持。

参考文献：

[1]PULSE U G.Big data for development： Challenges & opportunities[M/OL].New York： UN Global Pulse，2012[2016-11-22].http：//

[3]蒋远喜，等.新媒体环境下高校学生教育管理的应对机制研究[J].吉林教育学院学报，2011，（9）

篇7：大数据在教学中的运用

摘要：在大数据时代, 信息量剧增, 数字资源存储的规模也不断增加。在存储领域, 随着云计算技术的飞速发展, 云存储产品成为大家热捧的对象。云存储具有本地存储传统模式所不具有的优势, 不仅能够节省大量的硬件设施成本, 还可使网络访问计算与存储的效率得到提升。本文对大数据时代云存储技术与应用进行了研究。

关键词：大数据时代; 云存储技术; 应用;

前言

当云计算技术和物联网技术飞速发展, 随之而来的是数据量的大幅度增长问题。如何对这些庞大的数据进行处理, 这是大数据时代我们需要思考的问题。在各个行业中, 都需要跟大数据打交道, 而云存储技术是处理大数据的一种重要手段。所以, 研究大数据时代云存储技术及其应用具有较大的现实意义。

一、大数据时代云存储技术概述

从上个世纪九十年代开始, 我国在数字资源建设方面的费用逐年增长, 且幅度较大。特别是在图书馆数字资源方面, 需要应用到大量的数据云存储技术。怎样根据目前已有的技术, 打造安全高效、性价比高的数字存储系统, 已经成为多个行业迫切需要解决的问题。所谓云存储, 就是基于数据存储和数据管理的云计算系统。在云计算系统中, 会应用到多种技术, 包括分布式计算、网格计算、并行计算, 还有互联网技术等。

通过云存储技术的应用, 很多行业的服务模式在发生转变。其中两个典型的例子就是图书馆服务模式和大数据医疗服务模式, 前者通过借助云存储技术, 将大量的数据信息资源存储于云服务器中, 其中的运算几乎都是通过服务器终端来实现的。后者借助云存储技术, 能够快速根据病人的病史和病情进行分析, 并从海量的文献中寻找到适合病人最佳的治疗方案。目前, 云存储技术成为IT行业大家关注的热门话题, 这是因为云存储跟我们的生活和工作是息息相关的。通过云存储技术, 使用者能够更快捷地进行存储服务。这样, 不仅使管理更加便捷, 而能够实现弹性容量的调整。云存储技术不但应用于数据保护中, 还可以应用与分布式存储中。

二、大数据时代云存储的应用

近几年, 随着大数据时代的带来, 云存储技术的应用范围越来越广泛。云存储技术不仅在视频监控中有应用, 而且在互联网和家庭娱乐应用领域中都能见到。

2.1云存储技术在视频监控中的应用

在经济飞速发展的过程中, 城市的现代化进程也在加快。为了响应国家建设和谐社会的号召, 各个城市在争相恐后地打造“平安城市”形象。而在平安城市的建设的过程中, 少不了视频监控系统的建设。视频监控系统中需要处理的一种重要问题是怎样对大量的高清视频数据进行处理。在对这些高清视频数据的处理的过程中, 就需要应用云存储技术。高清视频数据的处理是一个复杂的过程, 不仅要进行视频采集、编解码, 还需要进行数据传输和实时监控。如此一来, 就会带来网络宽带拥堵、存储空间需求增大、系统扩容升级压力过大等一系列的问题。一般高清视频监控使用的级别是1080P, 经统计, 某城市一天的数据量达到60GB左右, 如果按每个月30天计算, 就可得到1.8TB的存储量。在我国的`大型城市, 摄像头的数量至少有几千个摄像头, 每个月产生的数据量是非常庞大的。面对这样庞大的数据量的网络存储, 就需要对现有的高清视频监控系统的容量和性能进行升级。通过云存储技术的提升, 就能有效地解决该问题。

2.2云存储技术在互联网领域中的应用

在互联网领域, 一个用户同时拥有多终端现象是非常普遍的。目前, 互联网用户对于信息数据分析和同步的需求在逐渐增加。另外, 由于近年来移动互联网的飞速发展, 个人云存储的需求也在剧增。很多互联网公司都争相恐后地涉猎云存储业务。这其中重要的一个原因是由于互联网能够通过云存储就个人信息更加快速地衔接起来, 使用户的接收速度得到快速增加。在大数据时代, 市场上的大量消费电子产品能够进行互联互通, 能够实现文字和图片和视频等数字内容的流通, 这个过程不受时间和空间的限制, 这就为社交网络提供了极大的便利。在市场上, 出现了一大批云存储服务商, 比如七牛云、阿里云、腾讯云等, 这些服务商在互联网云存储中发挥中越来越重要的作用。

2.3云存储技术在家庭娱乐领域中的应用

在家庭娱乐领域中, 可以通过搭建私有云实现数据的云端存储。所谓私有云 (Private Clouds) , 就是为一个客户单独使用而构建的场所, 提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。当私有云应用于家庭的云存储中, 就可以达到多媒体资源共享和互动的目的, 使云存储客户使用体验度得到提升。

三、小结

在大数据时代, 云计算和大数据技术飞速发展, 可以预测, 在不久的将来, 云存储技术必将在越来越多的领域发挥其作用, 数据存储服务的效率和质量将会更高。

参考文献

[1]温浩宇, 李京京.大数据时代的数字图书馆异构数据集成研究[J].情报杂志, (9) .

[2]张树森, 李达.面向海量数据的云存储技术研究[J].科技视窗, 2013 (2) .

篇8：大数据在统计工作中的运用研究

一、统计工作现状分析

目前企业统计工作仍然存在一些普遍性的问题。主要表现在企业领导对统计工作的重视程度不高,统计工作在企业管理中的作用没有充分发挥,最终导致统计工作成为一种被动式的工作。其次,部分企业还未建立健全的统计机构,特别是中小企业仅在隶属的科室设一个计划统计人员,大多还是兼职,其统计事实上只不过是一种简单的记录,没有什么难度和工作量,统计项目增多,分析和整理的数据也随之增多,统计人员无法全力应付。最后,便是统计人员素质水平低下,现阶段,部分企业的统计工作人员工作能力与客观形势发展的要求存在明显的反差,缺乏统计基础知识,阻碍企业统计工作的有效进行。

二、大数据对统计工作造成的影响

对于企业而言,统计工作主要是指通过收集、汇总、计算统计数据,来反应企业事物的面貌以及发展规律,为企业发展战略的制定提供科学依据。大数据具有催生社会变革的能量,对统计工作的意义与作用巨大。大数据具有催生社会变革的能量,对统计工作的意义与作用巨大,在激烈的市场竞争中,各行各业开始采取大数据来提高自身竞争力。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。

三、大数据在统计工作中起到的重要作用

(一)有利于企业风险的管理

数据分析在企业风险管理中的应用方向必然将指向更为高效简明的方法,其分析结果将越来越明确,直白。未来的数据分析会对实际的市场环境数据进行更深的挖掘,逐步减少主观因素对数据库的影响,企业的风险管理会与企业的实际业务流程和市场变化情势结合得更为紧密。当然,也要看到,目前的数据分析在企业风险管理中还有一定的掣肘,如果企业在管理信息搜集,管理信息获取渠道上有障碍,或者企业在数据的处理技术和数据兼容性上还存在不足,那么数据分析在企业风险管理中的应用将受到影响。数据分析是基于客观数据基础之上的分析,企业要利用数据分析提高自身的风险管理能力,就必然要在数据搜集和整理分析方面进行提升。同时,考虑到数据分析对于信息化技术的专业能力要求较高,企业还需要在数据处理和信息化技术水平方面进行人才队伍的建设。结合企业所在行业的专业背景,建立起了解企业经营实务,又具有数据分析与信息处理专业水平的人才队伍才能真正意义上提高企业对风险管理的水平。

(二)充分发挥人的作用

为了加快大数据统计工作的建设就要充分的激发统计人员的工作积极性,提高统计人员的工作能力,才能最终提升生产统计方面的作用。要做到这一点,就要更新对统计工作的认识,使领导层和员工都认识到统计工作是企业经营管理中一个重要的组成部分,培养统计人员对统计工作的认真工作态度;其次,要对统计工作人员进行再培训和再教育,提高他们的业务能力和生产相关的知识,鼓励他们了解实际生产过程和标准生产水平,做到心中有数,才能在统计过程中及时发现问题;第三,要贯彻国家统计法的实施,使统计人员都自觉地养成“有法必依、执法必严、违法必究”的习惯,建立全新的信息化统计信息系统。最后,在实行严格的统计工作的过程中要关心生产人员的工作生活状态,积极为生产人员解决各种困难,使他们保持最佳的工作状态,只有这样才能实现企业盈利的最终目标。

四、促进大数据在统计工作中有效应用的相关对策

(一)构建高素质统计队伍

随着企业的发展壮大,其统计工作越来越复杂,工作难度越来越大,所需统计工作人员越来越多。在这样的环境下,就需要企业加大统计工作人员的队伍建设。针对企业内部的统计人员,要对其加强业务培训,并普及相关的法律法规,强化信息统计人员的信息化意识,促使企业统计工作人员具备良好的职业素养与扎实的业务知识,对统计工作的信息化建设有相应的了解,能够利用现代化技术进行统计工作,有效提高工作效率。同时,企业还要加强队伍建设,多引进一些具备较强工作能力与创新能力的专业统计人员,并将统计人员分配到不同部门的统计领域中,使其充分发挥自己的才能,促进企业的统计工作信息化建设,形成一支技术过硬、素质较强、作风优良的专业队伍。

(二)改进统计的工作方法

当前统计工作往往,数据确定之后再利用这些已经延后的数据来进行加工和分析,得出的统计产品和服务的时效性显然已经大打折扣了,这等于是拉长了整个统计分析的工作链条,降低了工作效率。因此事后总结研究应向事前、事中、事后分析转变。要变被动为主动,牢固树立统计“全过程分析”的意识,利用大数据的特性,在日常工作中侧重培养对统计分析的前瞻性、时效性和准确性能力的掌握度。事前分析要抓先行指标,利用先行指标走势先于宏观走势的预警特性,结合大数据类别多、真实性较高的特点,提前预判走势和及时发现运行的趋势性问题,为管理层决策打好基础。

(三)定量分析转为定性分析

定量分析是统计部门的“看家本领”,利用采集到的数据,进行加工整理,得出总量、增速、占比以及增减变化情况,从数据所反映的量化角度对生产及工业活动做出表面解读,这是我们的常规优势,但是如果一旦由于时间节点原因或者宏观调整等客观因素的影响,造成一个数据的异动或者无法准确得出,那么已知一个条件求结果的分析方式将会导致数据所反映出的结果与实际情况的背离,或者无法将其准确量化的情况发生。统计部门应利用自身已有的统计数据结果和大数据特性,进行关联性分析,将指标趋势、外部经济环境和市场经济发展的内在规律等方面进行有机结合,对数据和走势的判断进行定性的解读和分析,由定量分析向定性分析转变,得出更为真实可信的预测和更有建设性的建议对策。

五、结束语

大数据时代的来临对我国各个领域的发展都带来了很大的影响,在大数据特征的影响之下,统计工作也渐渐转变了单一的思维,而是以一种全新的态度来分析大数据所带来的便利,使用新思维来认识、分析及处理大数据中出现的问题,相关部门应认真总结经验,认识自身存在的缺陷与不足,正确认识统计工作的重要性,抓好统计工作,企业经济效益与社会效益的统一发展奠定坚实基础。

摘要：大数据时代的到来为企业发展创造了新的契机,同时也带来了一些挑战。尤其是对于企业统计工作而言,传统的统计方法已经无法适应于当前企业的发展。为了顺应时代发展,我们必须将大数据应用到统计工作当中,帮助企业统计工作实现“咨询、信息、监督”等职能,为企业的全面发展奠定基础。

关键词：大数据,统计工作,相关研究

参考文献

[1]季晓晶.大数据时代统计调查工作的挑战与思考[J].统计与咨询,2013

[2]岳大波.大数据时代下对统计工作的思考[J].办公自动化,2014

[3]黄赞兵.大数据时代做好统计工作之我见[J].财经界(学术版),2015

[4]马丽.论大数据时代对科技统计工作的挑战与思考[J].江苏科技信息,2015