应用大数据招商引资

第一篇：应用大数据招商引资

社区大数据应用讨论

代收包裹只是开发商利用末端配送优势所提供的新服务之一。深圳开发商某公司早已推出一款名为“彩生活”的app，它集合了社区周边一公里内衣、食、住、行、娱、购、游等商户资源的平台，通过审核把关，构建社区一公里微商圈。比如住户可以随时用app下单叫外卖、预约洗车服务、预约家政上门服务等。一方面是使用方付费，只需要住户往系统的个人账户里预存一部分钱，就有人按约定时间提供老人按摩等，每参与一次扣一次钱。跟百度广告系统一样，按点击(服务)付费。而商户也要缴纳一部分的广告费用。

在传统的房企运营模式里，物管长期以来是以低利润的房企配套服务身份存在，大多数房地产下属的物业管理公司也以博口碑为主，服务水平越高，则利润就会越低，大部分的中小开发商物管是亏损经营，大型开发商的物管利润率很低。比如2012年碧桂园实现了接近6亿元的物业管理收入，但利润约为6,000多万元。

可是在互联网浪潮正在颠覆所有传统商业模式的今天，曾经是“赔钱货”的物管因为其拥有庞大的白领客源数据库，正在变成会下金蛋的鹅。以上述的某公司彩生活为例，目前彩生活收入以及利润占某公司集团整体不足一成，不过已连续三年复合增长超过25%。2012年，彩生活实现收入1.85亿元，同比增长48%;净利润超过4,000万元，净利率达14%，毛利率高达40%以上。远高于同行的水平。在2013年6月，某公司完成了一笔700万美元的融资，这笔融资不是用于买地或还款，其总裁潘军称，这笔钱将主要用于物管平台彩生活业务的运营，主要为“2.1”版的彩生活社区进行光纤到户的投资。

除了利用网络平台营造社区一公里“微商圈”，与电商结合解决“最后一公里”难题外，房企所掌握的社区平台还有着更多的可挖掘空间。

在2013年末，万科入股徽商银行，越秀地产收购香港创兴银行等等事件，普遍被地产媒体认为很可能是为了打通更多的融资渠道，获得更多的低息资金。但其实像万科、越秀地产等资金实力充足，很容易就可以发现低息高等级美元债券的开发商，所谋并不会像常人一眼所见那么明显。

2014年初的将经理人手捧热咖啡，品尝精美餐点，分享了一份中国家庭金融的研究成果。在《万科周刊》上可以看到，这份中国家庭金融研究的ppt，关注了中国不同地区家庭的资产结构、资产管理方面的现状。联想到万科董秘谭华杰在万科入购徽商银行后称，参股商业银行是为了更好地满足公司客户在金融服务方面的需求，可望发挥协同效应，帮助公司率先向客户提供国内领先的社区金融服务，提升公司在全面居住服务方面的竞争力。

对于以小贷为主的徽商银行而言，万科的年轻白领业主群与它的创业类小微信贷客户群有一定重叠。而且开发商可以通过长时间的数据采集，以及房产状况的评估，对业主的诚信度、支付能力等做出较为准确的描述。而且社区金融服务并不止贷款那么简单，还可以包括许多金融延伸服务如开发销售理财产品;进社区开展金融知识与服务讲座;涉足电商经营等。这些宝贵的中产客户资产、行为分析数据可以说是私人银行们梦寐以求的样本。而进一步的话，开发商所掌握的社区平台，还可以成为小微企业孵化平台，帮助社区创业的人做所有不愿做的繁琐事情，比如公司核名，注册，年审，审计，法律援助等各种公共服务，还可以帮助企业引资。

第二篇：大数据对教育的应用

魏慧娟

大数据时代的来临对各行业都产生了深刻的影响，教育领域也不例外。学员的学习行为、思维方式，教师的授课理念、教学方法，学校的教育管理、教学评价无一例外都受到大数据的影响。教育领域必定会在大数据技术的推动下发生深层次的、多元化的创新与变革。

一、 大数据对教育领域的影响

1.教育理念与教学评价被迫革新。教育作为社会子系统的重要组成部分深受社会形态影响，现代的教育体系几乎是伴随着工业社会发展同步发展的。市场的扩大与提高，对劳动者劳动技术与经验的要求远远高于个体层面的文化修养，合格劳动力的衡量标志是能不能解决问题。这一实用主义特点对教育领域的影响是巨大的。传统的教学评价不论对学生还是对教员，总是依赖能力测试，通过考试分数的数理统计分析来评价学生与教师。在大数据时代，则是跟踪记录教师与学生教与学的长期行为并对之进行分析，采用过程性、归纳式、多元化的方式进行评价。

2. 个性化教学得以真正实现。运用大数据技术，在线平台能实时记录每一位学生的学习行为，教员获得全面丰富的数据内容后利用数据挖掘技术加以整合分析，不但能掌握学生个体的学习状态、知识接受水平，还能了解哪种教学方法对该学生最有效，以及该学生具体的薄弱点。教师根据这些数据就可以针对学生个体因材施教，制定个性化的教学方案、教学活动和学习计划，教学工作真正从共性化的群体教学转向了个性化的个体教学。个性化教学的实现能大幅提高教师的教学质量和学生的学习效果。

二、 大数据在教育领域的应用模式

大数据在教育领域的应用模式本质上就是数据的生命周期，即数据获取、数据存储、查找与分析、可视化、决策。

1. 教育者角度的应用，即教学领域知识模型构建。大数据教育系统对现有的教学内容建模后通过数据挖掘、学习分析和在线决策各子系统，所必须掌握的教学知识点、教学单元与教学课程之间的逻辑关系，最终重新构建领域知识结构，对现有的教学内容与方法进行改革，达到提高学生学习效果和教师教学效率的目的。

2. 学习者角度的应用。(1)个性化课程分析。大数据教育系统首先获取某个学生以前的学习表现，从已毕业学生的成绩库中匹配与之相似的学员，分析已获得的成绩和待选课程表现之间的相关性;然后通过学习满意度调查问卷分析评估学生个人情况;再结合专业课程的重要性，为学生列举课程清单。并向其推荐有可能取得优秀成绩的课程。(2)助学需求预测。大数据教育系统可以通过收集校园卡的生活与消费记录，以一日三餐为主要权重指标对生活必要开销进行计算评估，当发现某学员的消费明显低于预警线时，会主动通知学校相关管理方，由相关部门与学生进一步沟通，并进行相应调查，判断该学员是否需要助学帮助。

3. 其他应用。当大数据教育系统与其他领域的大数据系统互联互通后能发挥的作用不可估量。比如，与社保、医疗、金融、公安、政府等大数据实现安全共享后，教育系统内所有学校与学区内的情况可以从各个角度可视化地展现在出来。大数据系统既能帮助学员从选择学习合作小组到职业规划的制定等各个方面进行辅助指导，也能帮助国家层面的教育管理者制定宏观教育政策、调整教育改革方向、分配教育资源。

总而言之，大数据在教育领域的应用惠及该系统内学生、教师、教育管理者、教育研究者等所有人员，它是未来教育发展的必然趋势。但作为新生事物，大数据具体的应用还不成熟，需要在实践探索中不断改进完善。

第三篇：大数据应用惠及万千农户

说起“大数据”“云计算”等科技新名词，云南省曲靖市的不少农民还颇感陌生;谈起“惠农e贷”“农银e管家”，他们却津津乐道，喜上眉梢。近年来，农行曲靖分行找准定位，调整结构，充分利用互联网、大数据等新技术，创新推出一系列惠农新产品，做强做大了“三农”零售领域的扩户提质工程。

牵住“牛鼻子” 狠抓“烟农贷”

享誉中外的云烟(云南卷烟)就产自云南，曲靖市就是云烟原料的主产地之一。5月中旬，记者来到这个市辖的富源县腰站社区北村采访，只见广袤的田野上，烟农们正顶着炎炎烈日忙着移栽烤烟。我们走进一块烤烟地，一位约50岁左右的中年男子迎了上来。他告诉记者，他叫温绍四，今年家里种了40亩烤烟，育苗、买薄膜和肥料以及请工需要花销5万多元。今年3月中旬，正当他急需这笔资金时，农行上门服务，仅10多分钟，他的“惠农e贷―烟农贷”4万元就到账，不仅贷款速度快，而且年利率仅5%，期限一年，三年循环使用。他说：“等到10月我把烤卖了就立即还清贷款。好借好还，再借不难嘛!”

在这个村，像温绍四这样得到农行扶持的农户还真不少，农行曲靖市分行行长刘国强告诉记者，2016年省分行安排他到曲靖农行当行长时，正值我国经济进入中高速增长的“新常态”时期，国家继续限制火电上网，云南省煤炭资源整合重组力度加大，煤炭市场持续低迷，导致曲靖市煤电支柱产业大幅下滑，经济呈“断崖式”下跌，农行贷款不良率上升。如何尽快调整信贷结构，扭转被动局面?这让分行领导班子成员颇伤脑筋也颇费思量。2017年以来，农行曲靖分行紧紧围绕农总行互联网金融服务“三农”“一号工程”，逐渐找准了业务发展定位，决定采取政府增信模式，以“惠农e贷”产品为抓手，做实小额扶贫贷款。农行曲靖分行领导班子成员分头深入各县乡镇调研，与乡镇党委政府对接沟通，了解区域烤烟种植、烟农收入以及农户信贷需求等情况。通过调研，大家达成共识：曲靖是全国烤烟主产区之一，烟农的信贷需求大，但由于农户生产融资难、申请周期长、融资成本高等原因严重制约了烟农的生产发展，分行党委决定，充分利用大数据模型，推出一款方便快捷的烟农贷款产品，通过与曲靖市烟草公司进行对接并取得支持。在烟草公司提供的烤烟订单数据的基础上，于2017年12月末成功推出了免担保抵押、方便实惠的烟农贷款产品“惠农e贷-烟农贷”。为主动、快速地营销烟农贷款，市分行成立帮扶督导工作组，压实工作责任，从市分行本部抽调业务骨干27人，组成9个帮扶督导工作组分别到市辖8个县支行和分行营业部进行督导帮扶。工作组深入基层，与支行团队融合起来，分头到偏远山区、烤烟主产区走村入户，做真做实线下工作，线上操作快速放款。

农行曲靖分行三农金融部副总经理欧文海介绍说，“惠农e贷-烟农贷”是充分利用大数据模型，以烟草公司提供的近三年烟农种植烤烟面积及交售烤烟的数据为基础，将近三年连续种植、履约情况良好的烟农纳入贷款白名单管理，将白名单导入信贷管理系统，然后结合烟农的3年烟叶结算资金、种植面积和种植成本等信息进行综合授信。每亩烤烟根据成本和收益综合授信额度为2500元，授信总额度为3000元―10万元不等，实现农户贷款线上申贷、线上办贷、线上放贷，推动农户贷款向批量化、线上化、自动化作业方式转变，有效提升农户的获贷途径和获贷速度。目前，全市导入白名单户数已达17余万户。欧文海深有感触地说：“过去我们放一笔贷款要走流程，最快也得3天，现在白名单农户只需提供申请表、征信授权书、身份证，一笔贷款从提交申请到贷款发放不超过5分钟。而且一次申请，三年内随还随贷，循环使用。今年执行年利率为5.0025%，减少了农户的利息成本”。

对此，刘国强也深有同感，他说，借助互联网金融科技推出的“惠农e贷-烟农贷”，有效解决农行服务网点不足、服务半径不够、服务人员紧缺等问题，实施后显现出一系列好处。截至今年4月末，该行农户贷款余额9.15亿元，较年初净增3.04亿元，累计发放惠农e贷18150笔，余额6.09亿元，惠农e贷取得了突破性进展，在满足农户贷款可得性、提效率、降成本方面发挥了巨大的优势，促进了业务的快速转型。在今年省分行“春天行动”综合营销考核中，曲靖分行在农户业务方面取得了较好业绩。

依托“政府增信” 做实精准扶贫

自称是“老扶贫”的曲靖市扶贫办主任许云华，在任上工作已10年，是云南省16个州市中任职最长的扶贫办主任。说到全市扶贫工作，他如数家珍：截至2017年底，曲靖市还有5个贫困县，43个贫困乡，973个贫困村，43.4万贫困人口，贫困人口占全省的12.2%，全省每八个贫困人口中曲靖就有一个，扶贫任务十分艰巨。说起金融扶贫，许云华更是兴奋：过日子，办产业须臾离不开金融支撑;实施精准扶贫脱贫工程，更是离不开金融业的精准扶助。运用大数据开发金融新产品，就是金融业投身精准扶贫的创新行动。他回忆说，刘国强到曲靖农行当行长后，多次主动到扶贫办来对接，希望与政府部门携手解决贫困户担保抵押难的问题，联合进行金融扶贫。双方多次协商达成了共识，都认为农行提出的运用大数据分析加快扶贫小额信贷工作的意见切实可行。经曲靖市金融扶贫领导小组和市扶贫领导小组审议决定，最终形成了《曲请市人民政府扶贫开发办公室与中国农业银行曲靖分行推进扶贫小额信贷服务方案》。

《方案》要求，曲靖各地农业银行分支机构与当地政府密切合作，围绕全市精准扶贫、精准脱贫目标任务，充分发挥财政扶贫资金杠杆和引导作用及金融机构的融资优势，积极提供贷款支持，力争在“十三五”期间，通过政府增信方式发放的扶贫小额信贷余额达30亿元，扶持建档立卡贫困户发展地方特色产业，实现增收致富。在工作中，坚持政府主导原则。强化各级政府推动扶贫开发金融服务工作的主体责任，人民银行、银监等相关部门在规模上和小额信贷不良贷款率容忍度方面给予适当放宽，引导金融资源向建档立卡贫困对象倾斜;坚持专款专用原则。扶贫小额信贷风险补偿基金在脱贫攻坚期专项用于扶贫到户小额信贷的损失补偿。坚持精准扶贫原则。扶贫小额信贷使用对象锁定建档立卡贫困户，贷贫不贷富，贷勤不贷懒。采取“以社带户、以企带村”的方式，组织贫困农户参与扶贫特色优势产业建设，拓宽建档立卡贫困户获得贷款的途径;坚持风险共担原则。扶贫小额信贷风险补偿基金由各县(市、区)管理。发生坏账损失，由县级政府和农业银行按协定比例共同承担;坚持诚信引导原则。对建档立卡贫困户因家庭特殊原因产生的坏账由扶贫小额信贷风险补偿基金予以代偿，各级扶贫、财政部门及农业银行应加强监管，采取相应措施，引导借款人树立诚信意识。遵守诚信公德，确保贷诚不贷赖;坚持发放信用贷款原则。农业银行对贫困户进行评级授信，每户贷款额度最高5万元(含)，累计贷款期限不超过3年(含展期、续贷)，利率按人民银行同期同档次贷款基准利率执行。

《方案》还要求，采用“政府增信”推进方式，即“贷款风险补偿基金+贷款对象”方式发放建档立卡贫困户扶贫小额信贷，各县(市、区)建立扶贫小额信贷风险补偿机制，按贷款规模比率筹集贷款风险补偿基金存入在农业银行开立的专户，专项用于弥补承贷金融机构因发放扶贫小额信贷产生的风险，农行对政府风险补偿基金放大倍数最高不超过10倍。对于已合作2年(含)以上、履约情况较好的政府风险补偿基金担保放大倍数最高不超过20倍。

农行富源县支行分管“三农”业务的副行长朱焦向记者介绍，2017年以来，农行富源县支行根据市级多部门签订的精准扶贫贷款合作协议，采用政府增信模式，通过大数据分析，利用“互联网+”思维，开始办理惠农e贷业务。截至目前，支行共计发放惠农e贷建档立卡贫困户小额扶贫贷款6554.6万元，覆盖全县1个街道办及10个乡镇，支持1312户建档立卡贫困户脱贫摘帽。

实施《方案》的实效如何?记者决定一探清楚。我们从富源县城出发，汽车沿着山间小路走了近20公里，来到后所社区者黑村张家地的一座山头上，只见山头已被削平，在一块约20亩左右的平地上，农民们正忙碌着建盖猪舍。该社区农民专业合作社法人肖阔告诉记者，他们和温氏养猪集团合作建两组猪舍，每组约需资金340万元，两组共需资金780万元。温氏集团出资80万元，他们吸收了36户建档立卡贫困户参加合作社，每户可向农行贷款5万元，共贷180万元投入合作社，其他资金由合作社投入。猪舍月底可建成，6月10号开始进猪，一次存栏养4000头猪，全年可养8000头，温氏集团保底收购。入股建档立卡贫困户根据效益进行分红，每年最少可保底分红3000元。合作社里的建档立卡贫困户肖国强，今年50岁，原在煤矿打工，由于煤矿生产不景气，肖国强失去了工作，近年他又患上肝积水，加上媳妇残疾，两个小孩上学，家里经济十分困难。肖阔告诉我们，肖国强家是踊跃加入合作社的农户之一，在农行小额扶贫贷款的支持和合作社的帮扶下，他家今年脱贫应该没问题了。

农行曲靖分行围绕脱贫攻坚，做实建档立卡贫困户惠农e贷。至4月末，全辖采用惠农e贷方式精准对接贫困户，批量化、线上化操作，累计发放小额扶贫贷款4.6亿元。对于该行的这一做法，人民银行曲靖中心支行行长蔡永林给予高度评价。他说：“农行曲靖分行站在讲政治的高度加大服务‘三农’力度，在全市经济不景气的形势下，运用新理念，采用大数据技术，调整信贷结构，寻找到新的突破口，在短期内取得实质性成效，农行的做法对完善农村金融市场发挥了很好的作用。”

探索新模式 扩大覆盖面

从“烟农贷”入手，尝到大数据应用好处的农行曲靖分行的员工，不断摸索前行，先后推出一系列惠农新产品，惠农覆盖面从单纯的烟农，扩大到建档立卡贫困户;从一个个农户，扩大到一批农业产业化龙头企业。为此，农行曲靖分行利用互联网和大数据建立起来的惠农平台，内容也更为充实，使用也更为便捷，从而惠及农村千家万户。

依托曲靖市农村、农业、农民成长起来，集粮食收购、加工、储存、销售为一体的云南精粮坊农业科技开发有限公司，如今已成为曲靖市粮食企业的旗舰。这家民营企业发展为何如此迅速?公司董事长丁五积给我们解开了这个谜：企业没有花一分钱投入，就快速实现了电商化，其原因就是加入了“农银e管家”。“农银e管家”是中国农业银行利用强大的网络、客户资源以及金融服务优势，面向城市和农村两个市场，通过平台为供应链上、下游各级入驻商户提供含供应链销售管理、多渠道支付结算、商品管理、店铺管理、销售管理、采购管理、财务管理、库存管理、经营分析、多维度报表分析等一体化、全流程、可定制、综合化的“商务+金融”服务。如今，公司利用这一平台，做活了整个产业链。

丁五积眉飞色舞地一一道来，传统方式过去都是通过打电话、发传真等进行订货，用手工统计订单，经常造成发货不及时，收款也拖沓。现在手指点点，付款发货，交易效率大为提高。收款渠道也实现了多样化，“农银e管家”平台支持全渠道支付，企业的下游经销商可以通过农行柜台、网银、POS、转账电话、掌银等进行货款支付。与此同时，他们还将店面开到“农银e管家”网上商城，突破地域限制，辐射全国。“这就是互联网的魅力，就是农行‘农银e管家’的魅力，实在是太好了!”丁五积说，在公司领导和全体员工的共同努力下，企业业务不断拓展、规模不断壮大，去年销售额达6亿元，实现销售利润1600余万元，上缴国家税费400余万元，被云南省人民政府认定为第六批“农业产业化经营省级重点龙头企业”，被中国粮食行业协会授予“示范加工企业”称号。

另一家加入“农银e管家”平台的云南博浩生物科技集团股份有限公司，在农行曲靖分行的大力支持下，生意越做越大。该公司的主导产品万寿菊干花颗粒、叶黄素漫膏等产品销往欧、美等国家和地区。目前，公司万寿菊种植面积近20万亩，种植农户近10万户，带动产业从业人员近20万人，已发展成为全球规模最大的万寿菊种植和万寿菊叶黄素产品生产企业，叶黄素产品占国内市场份额的50%左右、全球市场份额的40%左右，在叶黄素国际市场上具有一定的话语权。

“农行曲靖分行的创新实践，给予我们在农村金融工作中如何推广应用互联网、大数据、云计算等新科技诸多的启发，目前，人行曲靖市中心支行按照‘政府主导、人行牵头、多方参与、互联互通、共建共享’的原则，提出了建设曲靖市农村信用信息服务共享平台的构想。”蔡永林说，平台将统筹政府涉农部门、各金融机构信息需求，建立以“数据库+网络”为核心、涵盖农村各类经济主体信用信息的共享共用服务平台，实现采集信息共享、查询使用更新、扶持政策发布、金融产品推介、融资服务对接、成效分析评估一体化，努力构建“政府+银行+农村经济主体+征信+信贷”线上线下相结合的新型政银农合作关系，客观、真实反映农村各类经济主体的发展现状、潜力趋势，为金融部门和其他组织更好服务“三农”及精准扶贫，从决策、实施、纠偏、统计分析等方面提供及时、准确、精细的信息服务和技术支持。

悉，在人行曲靖市中心支行的牵头下，目前一批专业人员正在紧张地推进此项工作。

第四篇：大数据时代下数据挖掘技术的应用

摘要：大数据时代是信息时代的一个重要特征，实际上，在大数据时代的背景下进行数据挖掘技术的探究与应用其实就是通过在巨大的信息群中不断挖掘出具有一定价值意义的信息进行整合，在此基础上对已整合的信息进行进一步的处理，以提高信息数据的价值。本文以此为出发点，就大数据时代下数据挖掘技术的应用进行深入探究。

关键词：大数据 数据挖掘 挖掘技术

中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1007-9416(2016)05-0000-00

1数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析

“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题，由此而诞生的数据挖掘技术其实就是用以处理这一尴尬问题的技术。数据挖掘实际上是相对比较新型的一门学科，在几十年的发展过程中，已经不可同日而语。其实数据挖掘技术的本质就是人工智能技术，而数据挖掘技术的利用相对应的就是指人工智能技术的开发与应用，也就是说数据挖掘其实是依赖技术的提升来实现数据的整体创新的技术，所以，整个数据挖掘技术实际上是非常具有信息价值的，它能够帮助决策者更快的得到重要信息并作出决策，提高效率和准确率，是非常重要的知识凭证，能够在一定程度上提高当下企业的整体竞争力。

数据挖掘技术的核心就是分析，通过分析方法的不同来解决不同类别的问题，以实现数据挖掘的潜在内容。简单来说就是对症下药以保证药到病除。

1.1聚类分析法

简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类分析法一般都运用在心理学、统计学、数据识别等方面。

1.2人工神经网络

人工神经网络是通过大批量的数据进行分析，而这种数据分析方式本身是建立在一定的数据模型基础上的，因此通常都可以随时根据数据需求进行分类，所以人工神经网络也是当下数据挖掘技术中最常用的一种数据分析方式之一。

1.3关联性分析法

有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。

1.4特征性数据分析法

网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。在上文中提到的人工神经网络数据分析也属于这其中的一种，此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。

2大数据时代下数据挖掘技术的具体应用

数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。

2.1市场营销领域

市场营销其实就是数据挖掘技术最早运用的领域，通常根据客户的具体需求，进行客户分析，将不同的消费习惯和消费特点的客户进行简单的分类管理，以此来保证商品能够顺利销售，并提高个人销售的成功率和业绩。而销售的范围也从最初的超市购物扩展到了包括保险、银行、电信等各个方面。

2.2科学研究领域

科学研究与实验测试等都需要对数据进行关系分析为进一步的实验和总结失败做准备，而实验测试和科学研究产生的数据往往是巨大的，因此数据挖掘技术在科学研究领域也得以广泛运用。通常都是通过科学研究内容选择数据挖掘技术分析法进行计算来找到数据中存在的规律，实现数据挖掘的部分价值――科学知识的分析与运用。

2.3电信业领域

随着信息化时代的到来，电信产业也飞速发展起来，到目前为止，电信产业已经形成了一个巨大的网络信息载体，如何将其中信息数据进行整合就成为电信产业发展过程中的重要问题。而数据挖掘技术的运用则在一定程度上解决了这一问题，大量的数据通过数据挖掘技术得到了有效分类，并在这个过程中通过运算得出数据之间的关联性，运用规律进一步进行数据分类。

2.4教育教学领域

教学评价、教学资源、学生个人基本信息等组成了教育教学领域的数据库，利用数据挖掘技术来实现教学资源的优化配置，对学生的个人信息整理归档，从而保证教育教学领域中数据整理的良好运作。

3结语

综上所述，数据挖掘技术对于当今社会的发展有着不可替代的作用，而如何改善当下数据挖掘技术中存在的问题，进一步提高数据挖掘技术的质量和效率就成为了数据挖掘技术进步的方向。本文通过对于数据挖掘与数据挖掘技术的方法分析和大数据时代下数据挖掘技术的具体应用两个方面对于数据挖掘技术进行了简要的阐述和分析，相信在未来伴随着科学技术的进一步发展，数据挖掘技术也将更加强大。

第五篇：文献3-大数据技术与应用

大数据技术与应用*

【摘要】：随着互联网技术的飞速发展，特别是近年来云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长,大数据时代正式到来.数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题.大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生.对大数据的产生背景和基本概念进行剖析,并对大数据的主要应用作简单对比.在此基础上,阐述大数据处理的基本框架,并就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析.最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战。 【关键字】：大数据

发展趋势 应用 机遇和挑战

一、大数据时代的背景

半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器，智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·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。”

二、什么是大数据

大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。

(一)大数据的4V特征

大量化(Volume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。

多样化(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。

快速化(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现

软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 价值(Value)：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析(机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等)

三、大数据时代对生活、工作的影响

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。

大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。

四、大数据时代的发展方向、趋势

根据ESM国际电子商情针对2013年大数据应用现状和趋势的调查显示：被调查者最关注的大数据技术中，排在前五位的分别是大数据分析(12.91%)、云数据库(11.82%)、Hadoop(11.73%)、内存数据库(11.64%)以及数据安全(9.21%)。Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。既然大数据分析是最被关注的技术趋势，那么大数据分析中的哪项功能是最重要的呢?从下图可以看出，排在前三位的功能分别是实时分析(21.32%)、丰富的挖掘模型(17.97%)和可视化界面(15.91%)。2012年也曾做过类似的调查，当时选择丰富的挖掘模型(27.22%)比实时分析(19.88%)多7.34%。短短一年时间内，企业对实时分析的需求激增，成就了很多以实时分析为创新技术的大数据厂商。从调查结果可以看出：企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求，并且已经从一开始的基础设施建设，逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求。与此同时，大数据还面临人才的缺乏的挑战，需要企业和高校联合起来，培养数据领域的复合型人才，帮助企业打赢这场“数据战”。

五、大数据的应用

(一)行业拓展者，打造大数据行业基石

你IBM：IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉(混搭供电合作的网络平台);业务事件处理;IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务(MMMS)。 IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。 该产品组合包括：打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析。软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案 微软：2011年1月与惠普(具体而言是HP数据库综合应用部门) 合作目标是开发了一系列

能够提升生产力和提高决策速度的设备。

EMC：EMC 斩获了纽交所和Nasdaq;大数据解决方案已包括40多个产品。

Oracle：Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。

(二)大数据促进了政府职能变革

重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程;在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力;在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门;解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析。一方面大数据的应用促进了政府职能变革，另一方面政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。

(三)打造“智慧城市”

美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ;中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”

(四)未来，改变一切

未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。

数据的再利用：由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。

六、机遇和挑战

大数据赋予了我们洞察未来的能力，但同时诸多领域的问题亟待解决，最重要的是每个人的信息都被互联网所记录和保留了下来，并且进行加工和利用，为人所用，而这正是我们所担忧的信息安全隐患!更多的隐私、安全性问题：我们的隐私被二次利用了。多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的?

眼下中国互联网热门的话题之一就是互联网实名制问题，我愿意相信这是个好事。毕竟我们如果明着亮出自己的身份，互联网才能对我们的隐私给予更好保护。