【大数据论文怎么写】大数据分析的使用者有大数据分析专家 , 同时还有普通用户 , 但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析 , 因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点 , 同时能够非常容易被读者所接受 , 就如同看图说话一样简单明了 。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法 , 各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点 , 也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部 , 挖掘出公认的价值 。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据 , 如果一个算法得花上好几年才能得出结论 , 那大数据的价值也就无从说起了 。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析 , 从大数据中挖掘出特点 , 通过科学的建立模型 , 之后便可以通过模型带入新的数据 , 从而预测未来的数据 。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘 , 可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义 , 分析 , 判断用户需求 , 从而实现更好的用户体验和广告匹配 。
大数据分析离不开数据质量和数据管理 , 高质量的数据和有效的数据管理 , 无论是在学术研究还是在商业应用领域 , 都能够保证分析结果的真实和有价值 。大数据分析的基础就是以上五个方面 , 当然更加深入大数据分析的话 , 还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法 。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制 。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程 , 必须建立良好的运行机制 , 以促进建设过程中各个环节的正规有序 , 实现统合 , 搞好顶层设计 。
二是规范一套建设标准 。没有标准就没有系统 。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准 , 为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础 。
三是搭建一个共享平台 。数据只有不断流动和充分共享 , 才有生命力 。应在各专用数据库建设的基础上 , 通过数据集成 , 实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享 。
四是培养一支专业队伍 。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成 , 因此 , 必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍 。
3. 以大数据为主题,写一篇1500字的文章 事实上 , 所谓“大数据时代”的说法并不新鲜 , 早在2010年 , “大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出 。
他在 大数据时代一书中说 , 以前 , 一旦完成了收集数据的目的之后 , 数据就会被认为已经没有用处了 。比如 , 在飞机降落之后 , 票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后 , 这项指令也已进入过去时 。
但如今 , 数据已经成为一种商业资本 , 可以创造新的经济利益 。数据能够成为一种资本 , 与移动互联网有密切关系 。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化” , Wi-Fi信号覆盖的无孔不入 , 越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分 , 只要他们愿意 , 便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户 , 却也让人们更加依赖网络 , 依赖五花八门的网上平台 。而随着科技的进步 , 以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息 , 如今只需一片指甲盖大小的芯片 , 即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体 , 如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序 , 便可将数据一览无余 。
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