有关天文数据的论文
宇宙是我们这个物质世界的整体，是物理学和天文学的最大研究对象。了解甚至弄清它的性质、结构和演化规律，一直是人类的梦想。可以说，人类试图认识宇宙的历史与人类认识史本身同样古老。但是，要认识整个宇宙实在是太难了，以致在相当长的时间内，只是停留在哲学性的、思辨性的思考上。宇宙学真正成为一门具有现代意义的独立的学科，那还是在近100年内的事。在半个世纪以前，大多数人对宇宙学还是抱有怀疑态度的。这半个世纪，宇宙学的发展，经历了彷徨、徘徊，经历了数据积累，经历了异军突起，经历了长足进步。时至今日，宇宙学已经成为了一门精确科学，它差不多达到了半个世纪之前粒子物理在人们心目中的地位。正是半个世纪以前，粒子物理领域新现象不断出现、新粒子不断被发现。新的发现触动了物理学的基本问题，就使物理学来了一个重大的飞跃。特别是吴健雄首次实验证明了李政道、杨振宁的理论，推翻了弱作用中的宇称守恒定律，使弱作用的正确机制很快确立。粒子物理成为了当时最前沿、也最活跃的学科。现在的宇宙学已经与半个世纪以前大不一样，它已经被普遍接受，成为了当今最前沿，最活跃的学科之一。我讲完了，谢谢
“找到”成千上万的候选行星，天文学家必须有能力将“真行星”与“假行星”分开。 考虑到许多天文学数据库的规模都大得惊人，区分并不是一件简单的事，但是，人工智能算法给此事带来前所未有的希望。 近日，英国华威大学的大卫·阿姆斯特朗博士（David Armstrong）领导的研究团队开发了一项新的机器学习算法，从美国航空航天局（NASA）的陈旧数据中，识别出太阳系外的行星。他们确认了50颗系外行星的存在，从海王星大小的气体巨行星到比地球还小的岩石世界，无所不包。 方法是，计算出每个行星的成为候选星球的概率。 历史 上天文学家一般相信在太阳系以外存在着其它行星，然而它们的普遍程度和性质则是一个谜。直至1990年代人类才首次确认系外行星的存在，而自2002年起每年都有超过20个新发现的系外行星。 许多太阳系外行星调查都通过望远镜中的大量数据来搜索行星在望远镜与恒星之间通过的迹象，这就是所谓的过境。这会导致望远镜探测到的恒星发出明显的光线下降，但这也可能是由于来自背景物体的干扰，甚至相机中的微小误差所致。这些误报可以在行星验证过程中筛选出来。 华威大学（Warwick U）物理系和计算机科学系以及艾伦·图灵学院的研究人员建立了一种基于机器学习的算法，该算法可以在NASA的开普勒和TESS等望远镜任务发现的数千个候选行星的大样本中区分出真实的行星和虚假的行星。 AI算法接受了识别真实行星的训练，使用了两大已确认的行星样本和现已退役的开普勒任务的误报。 然后，研究人员在开普勒尚未确认的候选行星数据集上使用了该算法，产生了50个新的确认行星，其中第一个将通过机器学习进行验证。以前的机器学习技术只对候选行星进行排序，但从未自行确定候选行星是否是真正行星的概率，而这是行星验证的必要步骤。 通过确认这50颗行星是真实存在的，天文学家现在可以优先利用专门的望远镜对它们进行进一步的观察。 华威大学物理系的大卫·阿姆斯特朗博士说：“我们开发的算法可以让我们挑选50个候选行星进行行星验证，并将它们升级为真正的行星。”我们希望将这项技术应用于当前和未来的TESS和PLATO等任务中的大量候选样本。 天文学家有两种方法探测太阳系外的行星。一种是径向速度方法，它用来监测恒星是否有行星引力引起的小反运动。第二种是更敏感的技术， 也是凌日系外行星巡天卫星和开普勒采用的技术， 它主要依靠宿主星的亮度变化。 问题是，第二种方法产生了大量恒星的亮度数据，其中许多恒星不会有可见的系外行星。 于是，人工智能上场了。 论文中也强调：“我们的算法模型只要短短几秒就能对数千个肉眼看不见的候选行星进行识别，确认其是否真的是行星。我们现在不仅能说哪些候选行星‘更可能’是行星，而是可以用确切的数据说明这种可能性有多大：如果候选天体是‘假行星’的可能性小于1％，就可以被确认为是真正的行星。” 阿姆斯特朗博士，谈道：“就行星验证而言，之前没有人使用过机器学习技术。机器学习已经被用于对候选行星进行排名，但从来没有在概率框架中使用过，而概率框架是你真正验证一颗行星所需要的。我们现在可以说出精确的统计可能性，而不是说哪些候选者更有可能是行星。如果一个候选行星的假阳性概率小于1%，它就被认为是经过验证的行星。” 华威大学的计算机科学系副主任、阿兰·图灵研究所（Alan Turing Institute）研究员Dr Theo Damoulas博士说： 阿姆斯特朗博士补充说：“到目前为止，几乎30%的已知行星仅用一种方法就被验证了，这并不理想。仅仅因为这个原因，开发新的验证方法是可取的。但机器学习也能让我们做得非常快，更快地确定候选人的优先级。” 研究人员认为，它应该是未来用来验证行星的工具之一。根据新的研究，在所有确认的系外行星中，大约有三分之一是用单一的分析方法确认的，这并不理想。科学家们用已确认身份的系外行星数据和“假行星”的数据来训练神经网络（一种人工智能算法），这样能在新的数据中识别出那些明显的迹象（信号）。 新技术比以前的技术更快，可以自动化，并且可以通过进一步的"训练”加以改进效果。 论文《利用机器学习验证系外行星：50颗新验证的开普勒行星》发表在《皇家天文学会月刊》上。阿姆斯特朗博士的研究得到了英国研究与创新部门科学技术设施委员会(STFC)通过Ernest Rutherford奖学金的支持。 GitHub上也有不少天文学软件包，比如， allesfitter， 用于对光度和RV数据进行建模。它可以容纳多个系外行星，多星系统、星点、恒星耀斑和各种噪声模型。 尽管取得了突破，但是，该算法仍处于早期阶段。在陈旧数据中找到错失的金子，提高了人类 探索 未知宇宙世界的效率。验证行星的新工具问世了，新老方法共同为系外行星 探索 出力。 （全文结束） 《亲爱的数据》出品
没有具体的关于哪方面的吗？天文地理太广阔了，或者你准备写那个方面的或者是关于什么的？
写星星，行星，地球，都可以呀
有关数据库的杂志
知网，万方。龙源···
目前国内认可的国外期刊数据库有 SSCI, SCI,EISSCI[1]即社会科学引文索引，SCI的姊妹篇，亦由美国科学信息研究所创建，是目前世界上可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具，是世界最重要的社会科学期刊索引。SCI(Science Citation Index)是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库。SCI(科学引文索引)、EI(工程索引 )、ISTP(科技会议录索引) 是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以SCI最为重要。EI检索，EI检索是什么意思？其实就是全球范围内的一个数据库，类似中国的知网。 但是EI可不是什么文章都录入的，被录入的文章都代表着权威与高质量。所以EI被称为全球核心，被每个国家认可。一般用作：硕士毕业、博士毕业、评副教授、评正教授使用。作者在国际会议或者国际杂志上发表论文被EI收录后，国内一些权威机构可以出具EI收录证书给作者。EI检索就是工程索引：《工程索引》（The Engineering Index，简称EI）创刊于1884年，是美国工程信息公司（Engineering information Inc.）出版的著名工程技术类综合性检索工具。EI检索每月出版1期，文摘万至万条；每期附有主题索引与作者索引；每年还另外出版年卷本和年度索引，年度索引还增加了作者单位索引。收录文献几乎涉及工程技术各个领域。例如：动力、电工、电子、自动控制、矿冶、金属工艺、机械制造、管理、土建、水利、教育工程等。EI检索具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点。
WOK, EiVillage,PRDT,IEEE,外加一些专业数据库
有五种，分别有科学引文索引、社会科学引文索引、科技会议录索引、EngineeringVillage、EBSCO等。
1、科学引文索引
科学引文索引（SCI）由费城科学信息研究所（ISI）于1957年建立。这是ISI1961年出版的引文数据库。
从源刊数量上看，SCI分为SCI和SCI-E。SCI指3500多个SCI印刷版和SCI光盘版（SCICDE）。SCI-E（SCI-expanded）是SCI的一个扩展库，包含5600多种源期刊，可通过国际在线或互联网检索。
SCI涵盖学科超过100个，主要涉及农业、生物及环境科学；工程技术及应用科学；医学与生命科学；物理及化学；行为科学。
2、社会科学引文索引
社会科学引文索引为SCI的姊妹篇，亦由美国科学信息研究所创建，是可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具。
1999年SSCI全文收录1809种世界最重要的社会科学期刊，内容覆盖包括人类学、法律、经济、历史、地理、心理学等55个领域。
文献类型包括：研究论文、书评、专题讨论、社论、人物传记、书信等，精选收录期刊1300余种。
社会科学引文索引（SSCI）收录了2684种社会科学期刊（截至2009年6月9日），也收录了scie收录的期刊中与社会科学研究相关的论文。
3、科技会议录索引
《科技会议录索引》（Index to Scientific & Technical Proceedings，简称ISTP）创刊于1978年，由美国科学情报研究所编辑出版。
该索引收录生命科学、物理与化学科学、农业、生物和环境科学、工程技术和应用科学等学科的会议文献，包括一般性会议、座谈会、研究会、讨论会、发表会等。其中工程技术与应用科学类文献约占35%，其他涉及学科基本与SCI相同。
4、EngineeringVillage
工程村是工程与应用科学领域最权威的文献检索平台。工程村平台上的10多个数据库涵盖了与工程和应用科学相关的最广泛领域，包括学术文献、商业出版物、发明专利、会议论文和技术报告等；
Compendex是美国工程索引数据库，是世界上最早的工程抽象源。目前，Compendex是科技工程研究中最全面的抽象数据库，涉及190个工程学科，其中1969年以来抽象记录1130多万条。
5、EBSCO
EBSCOPublishing（缩写EP）是EBSCOIndustries,Inc.的一个业务部，全面负责文献信息相关产品和服务。最早的业务是期刊代订服务。
正是凭借为美国军方机构提供期刊代订服务，Stephens夫妇创立的这家公司得以发展壮大。公司在图情业界俗称EBSCO，也是基于此。
在23个国家设有办公室，服务于全球200个国家和地区的客户。主要服务对象是研究型大学、科学院所、政府部门、大型医疗机构以及公司等。
参考资料：
百度百科——EBSCO
百度百科——Engineering Village
百度百科——ISTP
百度百科——社会科学引文索引
百度百科——科学引文索引
有关大数据数据挖掘的毕业论文
寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
Web数据挖掘技术探析论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机web数据挖掘概述
1.计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.计算机Web数据挖掘含义及特征
(1)Web数据挖掘的含义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的类别
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘的过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
结语
本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词： 电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.
[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.
[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):
[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.
[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.
有关大数据的论文5000
首先介绍大数据带来的好处，然后介绍大数据带来的弊端。
大数据带来的好处
1、大数据便利我们的生活：
自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展，这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。
2、大数据便利看病：
大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息，可以尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。
另一个创新是可穿戴设备的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。
3、大数据便利我出行：
人们的出行越来越离不开大数据的协助，运用电子地图，初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法；出租车司机经过语音导航，知晓前方路程状况，防止堵车或超速违章。
大数据仍是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干，防止缓和解交通拥堵。
4、利用大数据提升自己：
大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率，并且能够实现数据的再使用和重复使用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。
大数据的弊端
1、个人数据隐私与安全
大数据会记录浏览习惯，购买习惯，常用淘宝支付宝这些软件的人，消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等，都是可以分析出来的，这些基本囊括了我们的生活。
个人数据安全就成了一个大问题，一旦数据泄露（或被买卖），可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。
2、大数据杀熟
杀熟，即同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域，特别是OTA（Online Travel Agent）在线差旅平台较为突出。
大数据的价值体现
1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。
2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。
3、面对互联网压力之下，有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。
在当前的“大数据”时代，人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析，以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下，这样的分析也会伤害到人们的利益。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？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。
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析
摘要：
在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词：
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题
在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状
在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，
不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化
在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化
业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，
也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。
所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低
大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调
虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境
企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。
再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台
在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
作者：李瑞君 单位：河南大学
参考文献：
[1]冯巧根.
管理会计的理论基础与研究范式[J].
会计之友,2014(32).
[2]张继德,刘向芸.
我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].
会计之友,2014(21).
[3]韩向东.
管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].
会计之友,2014(32).
大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范
摘要：
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计
信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词：
大数据时代;会计信息化;风险;防范
前言
近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数
据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响
(一)提供了会计信息化的资源共享平台
进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。
而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，
提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。
有关医患关系数据的论文
一、做好物理诊断可密切医患关系医患之间第一印象非常重要，往往是从相互问候开始的，这是一个反复和同学们强调的问题，语调、语态都有艺术，就是贴近患者，比如：称呼“老奶奶，老爷爷”比“老太太，老先生”更有亲和力，对患者家属更有感染力。不可否认，由于大环境造成个别医生的浮躁，使患者对医务人员缺乏信任，那么医生花更多的时间与患者接触，聆听患者的声音，让患者感受到医生关心其疾苦，非常有利于密切医患关系。比如我们临床工作繁忙，很多医生在采集病史时，往往不让患者叙述完毕，就打断患者并进行提问。医生担心患者说到与病情无关的内容，耽误时间，从表面上看这节省了时间，然而，医生频繁打断患者，会严重干扰患者叙述病情的连贯性，不仅医生可能遗漏某些重要的病史细节的采集，也会让患者感到医生不关心自己的感受。英国医学杂志上发表有一篇研究报告，对医生打断患者叙述做了调查，该研究在一家大学附属医院的内科门诊进行，纳入了335例患者。结果发现，在医生不打断的情况下，患者叙述病情只需要92s，78%（258例）的患者在2min内叙述完毕，超过5min的仅有7例。有理由相信，即使医生非常忙碌，在很多情况下，也不需要通过打断患者来节约时间，这对建立医患互信尤为重要。二、做好物理诊断需要扎实的基本技能传统的单一物理诊断体检教学模式逐渐暴露出诸多不足之处，已经不能满足现在的医学教育需要。现在采取多元化的教学方式和教学方法，但往往在基础教学中忽视了对学生的医德教育。本文认为在基本检查法教学中贯穿对患者体贴关心，言传身教，对提高学生的学习兴趣、掌握基本技能起到重要作用。比如：上腹痛，要排除心绞痛，要听诊心脏，但我们在实际操作中，还有视诊，观察前后胸壁部，看是否有疱疹。带状疱疹可引起上腹痛，这就要求我们对待患者要心细，要有耐心。又如：患者心悸，除了听诊心脏，还要用爱心拿出你的手背触诊患者额头，可能发现患者发热，而非心脏本身疾患。再如：患者左下腹痛，当你触诊无阳性体征，要叩诊肾区，看是否有扣击痛，再指导进一步辅助检查，明确是否有泌尿系统结石。当你用温暖的手熟练的给患者检查时，是对患者最大的安慰，也赢得患者的信任。每当讲到这些临床实例，同学们都恍然大悟，进一步明确了过硬的基本技能才可获取患者的信任。三、有良好的医患关系才能做好物理诊断中的科研、教学工作物理诊断教学强调多种教学手段的应用，除传统的教学方法，还采用录像教学方法、多媒体教学法、标准化病人（SP）及虚拟实验室等现代化新概念教学方法，但对于物理诊断中医患关系的重要性，并没有足够的重视。本文认为，虽然无量化指标来指导学生，但如果在教学中教师言传身教，把与患者零距离接触的临床经验、科研成果、教学感受传授给学生，必定会极大提高学生们的学习兴趣和学习自主性。比如：很多疾病由于发病机制复杂，很难找到满意的实验室标记物来指导临床。而深入研究发现，该病的某些临床表现，却具有一定的代表性和普遍性，完全可以做临床诊断。比如：临床常见病功能性消化不良采用罗马Ⅲ诊断标准，全部由症状构成：有上腹痛，上腹烧灼感，餐后饱胀和早饱之一种或多种，呈持续或反复发作的慢性过程，病程超过半年，近3个月来症状持续，上述症状排便后不能缓解。同时，为了不漏诊器质性疾病，又规定了一套“报警症状和体征”：45岁以上，近期出现消化不良症状；有消瘦、贫血、黑粪、呕血、吞咽困难、腹部肿块、黄疸等；这种依靠症状体征筛检模式简单明了，在问诊和基本检查中就可完成，对临床科研十分必要，这需要医生耐心细致，还需要患者的密切配合。如果没有良好的医患关系很难想象这种诊断模式。再如：物理诊断见习，具有典型体征的患者，往往是那些老患者，或许为了教学我们把他们请回医院，这一传统在我们教学医院一直延续至今。总之，物理诊断是诊断学这门桥梁学科的重要组成部分，是由基础医学过渡到临床医学十分重要的一门课程。随着医疗技术的飞跃发展，各种先进技术的不断应用、各类先进设备的不断出现并应用于临床，使学生们视野更加开阔，思维更加敏捷，但也普遍出现了忽视物理诊断这一基本的技能。很多医学教育工作者在探索多元化教学方法，以调动学生的学习主动性和积极性，提高学习兴趣和诊断思维。本文通过多年教学实践，认为在物理诊断教学中贯穿医患关系教育，强调医患关系实例并与多种教学手段融为一体，相互补充促进，极大提高了教学质量，也有助于培养出高素质、全方位合格医学人才。
医患沟通在医患关系中的重要性论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家总免不了要接触或使用论文吧，论文是进行各个学术领域研究和描述学术研究成果的一种说理文章。写论文的注意事项有许多，你确定会写吗？下面是我为大家整理的医患沟通在医患关系中的重要性论文，仅供参考，欢迎大家阅读。
当前，医疗纠纷已成为社会关注的热点，医院和卫生行政管理的难点，时常困扰着医务人员，严重干扰着医院的正常工作。究其根源既有医患双方的问题也有社会的问题。众所周知，医学科学是所有科学中最复杂、最高尖和未知领域最多的一门科学。医疗服务行业具有很高的风险性。而患者缺乏相应的医学专业知识，对疾病治愈的期望过高，同时，医务人员能力和水平局限等等，都是医患矛盾的潜在因素。在这种情况下，医患之间的及时有效沟通，加深理解、尊重和信任，消除不必要的误解，更好地建立起和谐融洽的医患关系显得尤为重要。另据我办近年来接待的医疗纠纷信访投诉资料显示80%的医疗纠纷与医患沟通不到位或未能有效沟通有关，只有不到20%的案例与医疗技术有关。可见医患沟通在医患关系中的重要性］。现从以下几个方面进行论述。
1、沟通及有效沟通
沟通是人们在社会交往中相互之间的信息交流过程。包括思想观念、价值情感等多个方面。如果交流的信息能够被沟通双方理解和接受，那么这种沟通就是有效沟通。
医患关系是一种“性命相托”的特殊关系，因患者对医学专业知识的缺乏，沟通中医方就成了沟通的主体。医患纠纷，大多存在着医务人员与患者沟通不到位、不全面，效果不佳。即沟了未通，未能达到被理解，认同和接受。
如手术知情同意书，医务人员可能存在着对患者简单介绍，草草了事，让患者认为是常规手术签字，结果出现了并发症或疾病转轨而发生纠纷。
2、有效医患沟通的主体及意义
(1)因医患之间对医学知识认识的差异性，导致医患沟通中，医务人员占主导地位，即成为沟通的主体。
(2)有效医患沟通能促进双方的相互了解、信任，有利于疾病的诊断和治疗。如接诊中的病史采集工作，医生除仔细耐心地听取患者对自身病情的描述外，可用通俗易懂的语言、真诚和谒的态度告知患者如何配合进行必要的体格检查，及检查的目的等，达到有效沟通，并从患者对疾病的描述过程中，捕捉重要的有价值的信息，发现可疑信息或可能性，以便详细全面的考虑病情，以免误诊或漏诊，尽可能排除以后纠纷的隐患，同时，为接下来的辅助检查及明确诊断奠定基础，也为加深医患理解、信任，减少医患矛盾，构建和谐医患关系作铺垫。
(3)有效沟通有利于医院又好又快地发展:现阶段，病人不仅可以选择医生提供的治疗方案，而且可以自由地选择医院或医务人员。因此，医院要发展就必需努力建立良好的医患关系，提高医疗质量和服务水平，树立良好的形象，赢得良好的声誉。吸引更多的就医者。通过与首诊患者的沟通交流，让患者感受医院良好的服务态度、高超的诊疗水平，严谨的治学态度，从而在患者和社会中建立起良好的信誉，吸引更多的就医者。
(4)医患的有效沟通是医学科学发展的要求:医学科学有很多未知的领域，医学科学的发展，有赖于广大医务工作者的不断探索、不断总结、不断提高，同时也非常需要广大患者的支持和配合。
3、有效沟通的技巧
3．1和谒可亲的态度是有效沟通的前提态度是每个人心灵的表白，易受个人感情等诸多因素的影响，和谒可亲态度体现了医务人员的人文素质和道德情操，做到真诚面对患者，尊重患者的人格、同情患者的疾苦，使患者感受到接诊医生对自己疾病的关心、重视和认真负责精神，为获得有价值的信息，拟定治疗方案打下坚实的基础。
3．2优美动听的语言是有效沟通的良药通过患者对疾病的描述，适时通过幽默诙谐或质朴易懂的语言消除患者对自身关疾病的恐慌，稳定患者的紧张情绪，并适时加入引导，是全面获取患者信任及采集相关疾病信息的主要来源。当然在倾听时，做到要全身心的投入，不无故打断患者的叙述。其次，注意谈话艺术，讲究方式和技巧，做到善解人意，尊重和关爱个体生命。用亲切、平和的语言，体贴的心态交待疾病治疗中相关问题，以提高交流的质量，达到有效沟通的目的。
4、有效沟通应把握的原则
4．1合理合法原则医患关系是也一种法律关系。在与患者沟通时，要严格遵守法律法规，切实恪守医疗道德。厘清患者依法享有的权利和应尽的义务。对于患者提出的合理合法问题，设法帮助解决，违法违规的事情要耐心地向患者讲明，并取得理解。
4．2真心实意原则医患双方是平等的，沟通中抱着真诚的态度，真心实意为病人着想，竭尽全力地为患者解除病痛，使病人放心，愿意推心置腹的沟通，使之配合治疗，达到有效沟通。
4．3换位思考原则不管何时何地能够设身处地的为病人着想，站在病人的角度上思考问题、解决问题，难题自可迎刃而解，沟通更是水到渠成。
4．4时机把握原则沟通中，特别注意在沟通遇到困难或患者或其亲属情绪激动时，可以温和的态度采用冷处理、沉默等方式，给患者和家属调整情绪和整理思绪的留出一定的时间，以免产生矛盾，影响沟通效果。
总之，医患双方的有效沟通在诊疗工作十分重要，作为医务工作者要在工作中不断的总结经验，善于用真诚去感动对方，用渊博的医学知识、熟练的业务技能和高超的语言驾驭能力化解医患交流中的矛盾。为密切医患关系，加深患者对医院和医务人员的信任，构建和谐社会，赢得良好声誉推动、助力。
参考文献：
［1］孙海涛．加强医患沟通．构建和谐的医患关系［J］．华北煤炭医学院学报，2009，11(1):105-106．
［2］顾文英，孙斌，童莹．制度化的医患沟通会在临床实践中的应用及效果［J］．中国卫生资源，2009，12(2):77-78．
［3］于恩彦，祝世法．浅谈医患沟通［J］．中华医院管理，2008，24(10):683-684．
［4］支凯林，金月红．浅谈加强医患沟通在医疗工作中的作用［J］．人民军医，2009，52(1):11．
一、医学生医患沟通教育的重要性和必要性
1.培养医学生医患沟通能力可以减少医疗纠纷的发生。近年来，医疗纠纷呈现逐年上升趋势。调查显示，的医疗纠纷是由于医患沟通不够所引起的，而医疗技术水平低下造成的医疗纠纷仅占。[4]因此，加强医生与患者之间的沟通，使医生了解患者的需求，对患者进行心理护理，解答疑惑，同时也使患者理性认识医疗活动，这样就可以加深医生与患者之间的理解与信任，有利于建立和谐的医患关系，减少医疗纠纷的产生。目前，我国的高等医学教育多注重医学知识的掌握和技能的训练，对医患沟通能力的培养不够重视，使得医学生缺乏沟通技能，医学生引起的医疗纠纷从无到有，逐年递增。因此，对医学生加强医患沟通教育，不断提高他们的沟通能力是防范日后执业生涯中医疗纠纷发生的需要。
2.培养医学生医患沟通能力有利于临床实习顺利进行。医学生学习的最后一年是离开学校进入医院进行临床实习的时间。临床实习是基础理论与临床实践相结合的桥梁，为医学生毕业后成为一名合格医师奠定基础。[5]因此，临床实习是培养医学人才的重要阶段。医学生刚开始临床实习时，由于体格检查及治疗手法还不娴熟，患者不愿意接受他们的问诊查体，更不愿意接受他们的实践操作，这将大大减少医学生的学习机会，影响了临床实习质量。如果医学生能积极主动地与患者进行沟通交流，关心、帮助他们，取得患者的信任和配合，将有利于得到更多的临床实践机会，提高临床实习质量。
3.培养医学生医患沟通能力是提高医疗质量的需要。通过采集病史可以获得病人的医疗信息，这对疾病的诊断起着十分重要的作用。而病史的采集过程就是医生与患者之间的沟通过程。医生只有具备良好的沟通能力，才能取得患者的信任和理解，才能获得正确、全面、可靠的病史。在疾病治疗过程中，医生同样依赖于有效的沟通，才能了解病人对药物及手术治疗的反应，有助于医生改进治疗方案，提高治疗效果。医学生作为未来的医生，将在日后的医疗工作中扮演着重要角色，在提高医院的医疗质量中发挥着重要作用。[6]因此，医学生在学校学习和医院实习期间就应该加强对医患关系的认识，努力学习各种医患沟通技巧，为日后提高医疗质量打下基础。
二、培养医学生医患沟通能力的主要举措
1.开设医患沟通教育课程。欧美国家的医学院校很重视培养医学生的医患。沟通能力，通过开设医患沟通教育课程，向学生传播医患沟通的知识与技能。[7]例如，美国大多数医学院校开设了《医患沟通的艺术》、《与病人沟通》等课程。英国许多医学院校开设了《医生与病人相处的能力》、《医患沟通》、《如何告诉病人坏消息》等课程。而我国绝大多数医学院校尚未开设医患沟通教育课程，仅少数试点高校开设了《医患沟通学》等课程，且存在课程性质大多数为选修课、课时数相对偏少等问题。[8]尚未开设医患沟通教育课程的医学院校，只是在《临床技能》、《临床导论》、《医学伦理学》等课程中才涉及与医患沟通有关的内容，讲授内容十分有限，不能满足医学生进入医院以后与患者沟通的需要。因此，我国医学院校应该借鉴欧美国家成熟的教学经验，对原有的教学计划进行调整，开设医患沟通教育课程，并列为必修课程，提高医学生的医患沟通能力。
2.实习前教育。医学生在进入医院进行临床实习之前，对医院的情况缺乏了解。因此，教师有必要对他们进行实习前教育，内容包括医疗法律法规、医院规章制度、医疗技术操作规范、职业道德规范、医患沟通技巧、医疗纠纷的防范和处理等等，使医学生认识到目前严峻的医疗形式，增强医患沟通意识，用法律规范自己的行为，防止医疗纠纷的发生。
3.在临床实习中培养医学生的医患沟通能力。在临床实习阶段，医学生每天与患者接触，这不仅有利于培养学生对疾病的诊断和治疗能力，还有利于培养他们的医患沟通能力。鼓励学生多去病房，与患者交谈，帮助患者解决问题，在实践中提高学生的医患沟通能力。当学生在与患者交流过程中遇到问题时，多请教临床教师，使老师了解学生的医患沟通情况，对学生进行针对性的指导，帮助学生树立起与患者沟通的信心，增强其沟通能力。此外，医学生在实习时应当仔细观察临床教师如何与患者沟通，学习老师的沟通技巧。医学生应当掌握的常见沟通技巧包括：（1）良好的仪表和仪态。医生良好的仪表和仪态可以给患者留下好的第一印象，有利于后续的医患沟通顺利进行。如果医生衣冠不整、手忙脚乱，则会给患者留下邋遢的印象，失去患者的信任。（2）耐心倾听。医生应当耐心倾听患者的诉说，不要随便打断，这既是对患者的尊重，又可以全面了解患者的病情，有助于正确诊断。（3）解释。《中华人民共和国执业医师法》规定：患者对自己的疾病有知情同意权。因此，医生在适当的时候要向患者介绍各种检查的目的、必要性和局限性、疾病的诊断、各种治疗方案的利弊及选择的依据、治疗后的效果和并发症、疾病的预后和医疗费用等，取得患者的理解和同意。（4）提高语言沟通能力。在医患沟通时，医生应当使用礼貌的语言，尊重患者的人格，不要伤害患者的自尊心。在告诉病人坏消息时，要运用保护性言辞，防止交流信息对患者心理产生不良刺激。此外，医生在沟通时，应当多用通俗易懂的语言，以便患者容易理解，尽量少用患者不易听懂的医学专业术语。（5）正确使用肢体语言。研究发现，影响面对面沟通效果的三大因素中，肢体语言占55%，语气、语调占38%，语言仅占7%。[9]因此，在语言沟通时要配有肢体语言。例如，医生在门诊与患者交流时，面带微笑，同时给予患者亲切的目光和关爱的身体触摸，让患者感受到医生的关怀，增强了患者对医生的信赖，有利于沟通顺利进行。（6）避免冲突。有些患者在患病期间心情不好，脾气比较暴躁，作为医生要理解病人的痛苦，学会宽容，避免冲突。
4.提高临床教师的素质。临床教学实践证明，临床教师的言谈举止会对医学生医患沟通能力的培养起着潜移默化的影响。在指导医学生实习时，临床教师的敬业精神、与患者积极沟通的行为会自然而然地传输给学生，这对学生在日后的临床工作中建立起良好的医患沟通模式具有直接和深远的影响。因此，要提高医学生的医患沟通能力，必须建立一支高素质的临床教师队伍。可以通过以下途径来建立：（1）建立临床教师资格审核制度，聘请教学能力强、临床经验丰富、医患关系融洽的临床医师担任教师。（2）通过举办“医患沟通能力培养”专题讲座，对现有临床教师进行培训，提高其临床带教水平。（3）严格的教学评估。根据教学管理规章制度，教学副院长、科教科和教学督导组专家定期检查临床教师的教学质量，发现及解决教学中的问题。另外，科教科定时召开医学生座谈会，由医学生对老师的带教进行评价，并将评教结果反馈给带教老师，对优秀教师进行表彰、奖励，对存在问题的教师提出整改意见。
5.对医学生的医患沟通能力进行考核。为了让医学生认识到医患沟通的重要性，在医学生的出科考试中，除了考查学生的专业知识和临床操作技能外，还要考核学生的医患沟通能力。国外许多医学院校主要采取真实临床场景考试法。[10]在真实的临床环境中，学生被告知需要完成的任务，例如获得病人对某项治疗的知情同意、告诉病人坏消息等等。在规定的时间内完成任务后，教师根据专门制定的评价标准，对学生的沟通与交流技能进行评估。其他的考核方式还有理论考试、问卷调查、学生自我评估等。总之，学校应该通过各种途径来加强医学生的医患沟通能力，为培养全面发展的医学人才做出贡献。
摘要：随着医学模式的转变，以患者为中心的主体意识得到社会的普遍承认，患者希望在医疗过程中得到平等的参与权、人格权，患者在寻求治疗的同时，更关注自身利益是否得到尊重。医患沟通是医学生在临床实习阶段不可避免的，对于妇产科患者生理、心理的特殊性，使得和谐的医患关系的重要性表现得尤为突出。
关键词：医患沟通；妇产科；实习医学生；重要性
在医院各个科室中，妇产科是一个医疗纠纷高发的科室，由于在整个医疗服务过程中，妇产科针对的人群为女性，涉及对女性生殖系统的检查和治疗，有其特殊性，处理不当容易发生医疗纠纷。近年来，各级医疗机构中，妇产科医疗纠纷的发生率在首位，占我国城镇医疗纠纷的.～[1]。这之中相当大的一部分医疗纠纷是因为医患之间缺乏沟通或沟通不当引起的，一个合格的医生不但要有坚实的医学知识和丰富的临床经验，更需要有很强的医患沟通能力，使医疗行为能够有效及时的实施，从而达到最好的治疗效果。因此，进入妇产科实习医学生与患者沟通的教育与培养，显得尤为重要。
1现代医学教育的要求。
由于我国对医患关系重视不足，在医学课程设置上也忽略了相关医患关系的教育。医患沟通技术是世界医学教育中最基本的要求之一。也是妇产科医学生未来能够胜任自身岗位，处理好医患关系的根本，随着医学教育的不断发展，医患沟通教育日渐凸显其行为医疗教育的重要性。为了提高妇产科医生与患者的沟通能力，改善医患关系，提高医疗质量，将医患沟通教育作为高校医学基础课程十分必要，同时也适应医学教育的发展。
2妇产科临床教学对实习医学生进行医患沟通教育的现状
目前国内实习的内容多为专业技能、职业道德、规章制度、实习单位简介等，而对实习医学生的医患沟通能力只进行笼统的培养，由于妇产科有其检查对象生理、心理的特殊性，即便对实习医学生的医患沟通能力进行培养，也是随意而为，并未形成一门课程，建立完整培养模式。
3医患沟通对于妇产科的意义远大于其他科室
妇产科涉及患者个人隐私，如婚前行为、人工流产、性传播疾病等，存在着工作的特殊性和复杂性，在交谈和检查中，患者常常怀有害羞、惧怕心理，如果沟通不好，就会引起误会，发生医疗纠纷。所以要当好一名妇产科临床医生就必须掌握医患沟通的方式、方法和技巧，达到与患者交流的有效目的，取得患者和家属的信任，促进医患关系的真正和谐。
因此，我们实习医学生应从入科开始就养成良好的习惯，培养自己的医患沟通能力。
4提高医疗质量的需要
妇产科医学生在接诊每一位患者的过程中，每一个环节都需要与患者很好的沟通，如采集病史，医生只有具备很好的沟通能力，才能取得患者的理解与信任，才能换得全面、可靠的病史；疾病的治疗过程中同样依赖医生和患者良好的沟通，才能了解治疗过程中患者对药物和手术治疗的反应，以及后期的治疗效果，医学生作为未来的医生，将在医疗工作中扮演重要的角色，在提高医疗质量中发挥重要作用[2]。因此，妇产科医学生在学校和医院实习期间就应加强对医患关系的认识，努力学习各种医患沟通技巧，为以后提高医疗质量打下基础。
5应加强实习医学生人文精神与法制素养的培养
首先培养医学生树立医学人文精神——以患者为中心。教育学生要把患者作为完整社会中的人来对待，不能单纯为了治病而治病，应培养医学生树立医有大德，大德有大爱的医学人文精神。培养医学生要有真诚的同情心，用高尚的医德情感，设身处地关心和体贴患者，待患者如亲人，从自身原因减少医患矛盾的隐患[3]。
加强对医学生医德医风教育，培养他们良好的医疗工作作风和崇高的医德修养，树立全心全意为人民服务和救死扶伤的革命人道主义精神，使医学生在掌握医学知识和技能的同时注意医德医风的养成，成为精干专业、诚于品德、名副其实的德医双馨的医学生。
应加强实习医学生的法制教育懂法是一名合格医生的必须要求，患者有知情权、隐私权和选择权，而医务人员有告知的义务和保护患者合法权益的义务，由于医务人员缺乏法律意识，不能及时告知患者关于分娩方式、病情及手术并发症等方面的信息。同时对于疾病史、婚育史等隐私权缺乏应有的保护，极易引起医患纠纷。
实习医学生不仅要学习《执业医师法》、《医疗事故处理条例》，还应学习《刑法》、《民法》等相关法律法规的学习。
6运用沟通技巧提高医学生医患沟通能力
主动倾听倾听，是医患沟通的最基础和最有效的原则和技巧[4]。只有医者对患者由衷的关心，认真倾听他人的语言，才能了解对方，从而选择合适的沟通途径和解决方案。通过倾听患者说话，患者会在心理上得到的极大满足与温暖感，逐渐对医生产生信任感并开始接纳医生和配合治疗。
语言沟通技巧医学生在沟通过程中，应多用生活化的口语，少用术语，不用简称，让患者真正理解医者所传达的信息，并帮助患者做出合适的选择[5]。实习医学生应注意以下几个方面：称呼患者需要使用得体的称呼语，不可用床号取代称谓；医患沟通要求语言表达清楚、准确、简洁、条理清楚，避免措辞不当、思绪混乱、重点不突出等情况；要充分考虑对方的接受和理解能力，用通俗易懂的语言表达，尽量避免使用专业术语。
非语言沟通技巧医患沟通过程中有大量信号通过非语言手段传递，这些信号包括肢体动作语言、言语因素和空间物体信息。妇产科接触的对象为女性患者，对这些信息的捕捉更为敏感，所以，尤其要注意非语言信息的表达，如注意面部表情，保持目光接触，说话语调保持温柔，把握适当人际距离等等，给患者良好的第一印象，同时，医生也要注意捕捉患者的非语言信号，比如患者的焦虑或疼痛，表达适当的关系[6]。
师生交流会实习结束时，由科主任召集全科师生召开师生交流会，采取自主发言的形式，要求每个实习医学生发言，内容包括医患之间沟通、医护之间沟通、医生与患者家属之间沟通等话题，畅谈沟通中常见的问题、沟通中遇到的障碍及运用沟通技巧取得实效的分享等，谈感受、提建议，并发放无记名问卷调查，提供一个无记名的沟通平台，利于医学生表达真实情感，科主任根据记录进行梳理，总结好的建议，使实习生带教工作可持续性改进。
总之，医患沟通能力是实习医学生必须掌握的一种基本技能，它的提高是一项复杂而长期的工作，需要学校、医院、实习医学生自身等多方的努力，需要在实践中不断研究、总结和提高。掌握良好的医患沟通技巧，建立良好的医患关系，对处理好日渐增多的医疗纠纷，维护医患双方的共同利益具有重要意义。
参考文献：
[1]刘健.妇产科教学如何应对新的医疗环境[J].医学与哲学.临床决策伦版，2008，29（4）：61-62.
[2]钟随平.沈玉洁.加强医患沟通教育，培养学生医患沟通能力[J].现代医药卫生，2006，2（12）：1913-1914.
[3]王娟，聂秀，杨黎，等.大学生同伴交往一般自我效能感与心理健康的关系[J].现代医学，2010，37（1）：73.
[4]饶光雄，唐承红.浅谈临床实习生医患沟通技能培养[J].中医药管理杂志，2010，18（4）：362-363.
[5]谢保群.论医患沟通中医生的语言沟通技能[J].医学与哲学（人文社会医学版），2010，31（1）：32-34.
[6]雏传军.非语言沟通在医患沟通中的作用及技巧[J].医学与哲学（人文社会医学版），2010，31（9）：28-29.
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医患关系的基本内容以及社会主义医患关系的特征
医患关系包涵两部分内容:即技术关系和非技术关系。
技术关系是医患之间的行为关系,包括为病人治疗、与病人讨论治疗方案
,医患关系是一种道德关系,病人相信医生 将自己的健康和生命寄托给医生。医生则以治病救人为自己的职业责任, 不过重点是看你患者的情况吧， 具体的还是看你单位有什么要求；了 懂了吗？