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大数据的发展历程论文题目有哪些

发布时间:2024-08-31 04:22:11

大数据的发展历程论文题目有哪些

第一阶段,运营式系统阶段。在上世纪七八十年代,用户购物时产生的记录一条条输入数据库,当时都是由这些运营系统生成这些数据的。第二阶段,由用户原创内容阶段。2002年的时候,开始有了博客,后来发展成微博,到后来出现的微信,这些让每个网民都成了自媒体,都可以自己随心所欲地向网络发布相关的信息,这个时候数据产生的速度要远远大于之前的仅仅由运营系统产生的数据。第三阶段,感知式系统阶段。真正让大数据时代由量变到质变是因为数据产生的方式到了第三个阶段——感知式系统阶段。感知式系统阶段也就是物联网的大规模普及,物联网的迅速发展让大数据时代最终到来。大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物:由于互联网在资源整合方面的能力在不断增强,互联网本身必须通过数据来体现出自身的价值,所以从这个角度来看,大数据正在充当互联网价值的体现者。随着更多的社会资源进行网络化和数据化改造,大数据所能承载的价值也必将不断提到提高,大数据的应用边界也会不断得到拓展,所以在未来的网络化时代,大数据自身不仅能够代表价值,大数据自身更是能够创造价值。

互联网时代的来临,简易的说是海量信息同极致数学计算融合的结果。除此以外是移动互联、物联网技术造成了大量的数据信息,互联网大数据建筑科学极致地解决了海量信息的搜集、储存、测算、剖析的难题。互联网时代打开人类社会运用数据价值的另一个时期。互联网大数据(BigData)又称之为大量材料,便是数据信息大、数据来源宽阔(系统日志、视频、声频),大到PB级别,目前的架构便是以便处理PB级别的数据信息;到目前为止,人们生产制造的全部印刷耗材的信息量也但是200PB;阿里巴巴、京东商城、苏宁易购基础都沉定了PB级别;等于一家BAT企业(百度搜索、阿里巴巴、腾迅)顶过去全部人们时期生产制造的包装印刷材料互联网大数据便是解决海量信息的,工作中便是储存,清理,查寻,导出来,必须SQL句子和编程工具脚本制作适用互联网大数据一般用于描述一个企业造就的很多非结构型和半非结构化数据,这种数据信息在免费下载到关联型数据库查询用以剖析时候花销过多时间和钱财。数据分析常和云计算技术联络到一起,由于即时的大中型数据剖析必须像MapReduce一样的架构来向数十、百余或乃至千余的电脑上分派工作中。依据《大数据时代》中常说,互联网大数据并不是一个准确的定义,大量的是一种将会的方法。“互联网大数据是大家在规模性数据信息的基本上能够保证的事儿,而这种事儿在小规模纳税人数据信息的基本上是没法进行的。互联网大数据是大家得到 新的认知能力、造就新的使用价值的原动力,互联网大数据还为更改销售市场“互联网大数据即一种新式的工作能力:以一种史无前例的方法,根据对海量信息开展剖析,得到 有极大使用价值的商品和服务项目,或刻骨铭心的洞悉。

回答 内容如下:1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]

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大数据的发展历程论文题目

可按照时间点划分大数据的发展历程。大数据时代发展的具体历程如下:2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目,后来因其技术的高效性,被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品,而是由多个软件产品组成的一个生态系统,这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看,Hadoop由两项关键服务构成:采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)的可靠数据存储服务,以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。这两项服务的共同目标是,提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2008年末,“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可,业界组织计算社区联盟 (Computing Community Consortium),发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算:在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器,并提出:大数据真正重要的是新用途和新见解,而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。2009年印度政府建立了用于身份识别管理的生物识别数据库,联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年,美国政府通过启动网站的方式进一步开放了数据的大门,这个网站向公众提供各种各样的政府数据。该网站的超过45万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息,这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的政府们相继推出类似举措。2009年,欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。2010年2月,肯尼斯ž库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据,无所不在的数据》。库克尔在报告中提到:“世界上有着无法想象的巨量数字信息,并以极快的速度增长。从经济界到科学界,从政府部门到艺术领域,很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇:“大数据”。库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2011年2月,IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB(约2亿页文字量)的数据量,并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。后来纽约时报认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月,全球知名咨询公司麦肯锡(McKinsey&Company)肯锡全球研究院(MGI)发布了一份报告——《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》,大数据开始备受关注,这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。报告指出,大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。报告还提到,“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来,产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2011年12 月,工信部发布的物联网十二五规划上,把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来,其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析,这都是大数据的重要组成部分。2012年1月份,瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上,大数据是主题之一,会上发布的报告《大数据,大影响》(Big Data, Big Impact) 宣称,数据已经成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样。2012年3月,美国奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》,这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。2012年3月22日,奥巴马政府宣布2亿美元投资大数据领域,是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭,在次日的电话会议中,政府对数据的定义“未来的新石油”,大数据技术领域的竞争,事关国家安全和未来。并表示,国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力;国家数字主权体现对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后,另一个大国博弈的空间。2012年4月,美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市,成为第一家上市的大数据处理公司。鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景,Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻,首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商,成立于2003年。Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注,同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月,联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书,总结了各国政府如何利用大数据更好地服务和保护人民。这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中,个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求:例如通过对价格关注和更好服务的渴望,个人提供数据和众包信息,并对隐私和退出权力提出需求;公共部门出于改善服务,提升效益的目的,提供了诸如统计数据、设备信息,健康指标,及税务和消费信息等,并对隐私和退出权力提出需求;私人部门出于提升客户认知和预测趋势目的,提供汇总数据、消费和使用信息,并对敏感数据所有权和商业模式更加关注。白皮书还指出,人们如今可以使用的极大丰富的数据资源,包括旧数据和新数据,来对社会人口进行前所未有的实时分析。联合国还以爱尔兰和美国的社交网络活跃度增长可以作为失业率上升的早期征兆为例,表明政府如果能合理分析所掌握的数据资源,将能“与数俱进”,快速应变。在这一年的7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立“首席数据官”一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台——“聚石塔”,为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。随后,阿里巴巴董事局主席马云在2012年网商大会上发表演讲,称从2013年1月1日起将转型重塑平台、金融和数据三大业务。马云强调:“假如我们有一个数据预报台,就像为企业装上了一个GPS和雷达,你们出海将会更有把握。”因此,阿里巴巴集团希望通过分享和挖掘海量数据,为国家和中小企业提供价值。此举是国内企业最早把大数据提升到企业管理层高度的一次重大里程碑。阿里巴巴也是最早提出通过数据进行企业数据化运营的企业。2014年4月,世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发布了《全球信息技术报告(第13版)》。报告认为,在未来几年中针对各种信息通信技术的政策甚至会显得更加重要。在接下来将对数据保密和网络管制等议题展开积极讨论。全球大数据产业的日趋活跃,技术演进和应用创新的加速发展,使各国政府逐渐认识到大数据在推动经济发展、改善公共服务,增进人民福祉,乃至保障国家安全方面的重大意义。5月份,美国白宫发布了2014年全球“大数据”白皮书的研究报告《大数据:抓住机遇、守护价值》。报告鼓励使用数据以推动社会进步,特别是在市场与现有的机构并未以其他方式来支持这种进步的领域;同时,也需要相应的框架、结构与研究,来帮助保护美国人对于保护个人隐私、确保公平或是防止歧视的坚定信仰。2014年,“大数据”首次出现在当年的《政府工作报告》中。《报告》中指出,要设立新兴产业创业创新平台,在大数据等方面赶超先进,引领未来产业发展。“大数据”旋即成为国内热议词汇。2015年,国务正式印发《促进大数据发展行动纲要》,《纲要》明确,推动大数据发展和应用,在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制,构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系,开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局,培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。标志着大数据正式上升这国家战略。2016年,大数据“十三五”规划将出台,《规划》已征求了专家意见,并进行了集中讨论和修改。《规划》涉及的内容包括,推动大数据在工业研发、制造、产业链全流程各环节的应用;支持服务业利用大数据建立品牌、精准营销和定制服务等。大数据的技术: HadoopHadoop诞生于2005年,其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目,后来因其技术的高效性,被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。Hadoop本身不是一个产品,而是由多个软件产品组成的一个生态系统, 这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看,Hadoop由两项关键服务构成:采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)的可靠数据 存储服务,以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。 HiveHive是一种建立在Hadoop文件系统上的数据仓库架构,并能对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。它最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的。后来其他公司也开始使用和开发Apache Hive,例如Netflix、亚马逊等。 Storm:Storm是一个分布式计算框架,主要由Clojure编程语言编写。最初是由Nathan Marz及其团队创建于BackType,这家市场营销情报企业于2011年被Twitter收购。之后Twitter将该项目转为开源并推向GitHub平台,最终Storm加入Apache孵化器计划并于2014年9月正式成为Apache旗下的顶级项目之一。

当今时代,电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑,所以现在电脑技术还是很有前途的,只要你的技术过硬,找到一份好工作,获得高额薪水,一切都不是问题。

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。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

在数据时代,楼主的前途一片黑暗。或许是因为只会上网,接触了不良网站,或许是因为网游,荒废了学业。在大数据的统计下, 楼主连人生规划都要别人带写,能有什么前途大数据时代我的人生规划--出这个题目的老师更是脑残,大数据时代,人的行为都能被预测。大数据是对数据的扩展,存储,以及实时性分析。和个人有什么用,有什么关联?楼主以后就去当老师,再出这样的鸟题去祸害小朋友,从而达到不可告人的秘密。

大数据的发展历程论文选题题目

题目得按专业课来算比如数据挖掘,题目多是一些算法理论比如hadoop,题目就是hadoop生态和组件功能比如数据库,题目就是数据模型和分布式理论比如可视化,题目就是报表操作了

[期刊论文]数据科学与大数据技术专业的教材建设探索期刊:《新闻文化建设》 | 2021 年第 002 期摘要:随着大数据时代的到来,信息技术蓬勃发展,国家大力推进大数据产业的发展,鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下,许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状,探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题,同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。关键词:数据科学与大数据技术专业;课程设置;教材建设链接:-journal-cn_detail_thesis/html---------------------------------------------------------------------------------------------------[期刊论文]数据科学与大数据技术专业课程体系探索期刊:《科教文汇》 | 2021 年第 002 期摘要:该文阐述了数据科学与大数据专业的设置必要性、专业的培养目标和知识能力结构,最后探索了数据科学与大数据专业的技术性课程体系设置方法希望该文内容对数据科学与大数据技术专业的培养方案制订和课程体系构造具有一定的指导意义和参考价值关键词:数据科学;大数据技术;课程体系链接:-journal-cn_science-education-article-collects_thesis/html---------------------------------------------------------------------------------------------------[期刊论文]数据科学与大数据技术专业实验实践教学探析期刊:《长春大学学报(自然科学版)》 | 2021 年第 001 期摘要:近些年各种信息数据呈爆炸式增长,在这种背景下,国家在2015年印发了关于大数据技术人才培养的相关文件,每年多个高校的大数据相关专业获批数据量的增长对数据处理的要求越来越高,各行业涉及信息数据的范围越来越广,对大数据专业人才的需求越来越多为了应对社会需求,如何科学地规划数据科学与大数据专业的本科教育,尤其在当前注重实践操作的背景下,如何制定适合的实验实践教学方案,更好满足社会需求关键词:数据科学;大数据;实践教学链接:-journal-cn_journal-changchun-university_thesis/html

大数据下企业财务管理的问题与解决方式。大数据与财务管理专业主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金远东进行管理,所以可以选题大数据下对企业财务管理的问题与解决方式。当然也可以选题大数据背景下企业财务管理出现的问题及解决策略等,把大数据的效用运用到企事业的财务管理当中,有效提高企事业财务管理工作。

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获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号, 经在高等学校或科学研究部门学习和研究,成绩达到有关规定,由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

统计分析可以按照不同标准进行划分。按照统计分析的性质,统计分析可分为描述性统计分析和推断性统计分析;按照统计分析涉及的变量,统计分析可分为单变量统计分析、双变量统计分析和多变量统计分析。

大数据管理,涉及到数据的安全性,数据来源,数据处理,数据架构等等方面。确定一个摘要,论文题目,正文,引用文献,致谢。

统计分析方法有以下:1、描述性统计分析方法。描述性统计分析方法是指运用制表和分类和图形概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。2、相关分析方法。相关分析方法是研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。3、方差分析方法。方差分析是用来分析一项实验的影响因素与相应变量的关系,同时考虑多个影响因素之间的关系。4、列联表分析方法。列联表分析是用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。5、主成分分析方法。主成分分析方法是将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量,并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。

大数据发展的论文题目有哪些

你是属于什么专业的?篇幅多少?毕业设计(论文)资料一般应包括:①任务书或开题报告;②毕业设计(论文)文本,包括:封面、题目、内容摘要(中、英文)、关键词(中、英文)、论文目录、正文、致谢、参考文献、附录(可选);若提供软件,则须有软件及相关资料;若设计成果涉及图纸,则须有相关图纸;③毕业设计(论文)进展表;④成绩评定表及其他附件;⑤答辩意见(评语)及其他附件。1、封面:封面按要求逐项填写清楚。打印封面要求与学院印制的《毕业设计(论文)》封面的格式一致。2、任务书或开题报告:按照学院统一设计的电子文档标准格式(可从学院教务部网站下载)填写。任务书由指导教师在毕业设计(论文)开始前按要求填写,并下发给学生,学生自选的课题不需填写任务书;开题报告由学生根据自选题目撰写,学生自选以外的课题不需填写开题报告。任务书或开题报告要明确毕业设计(论文)的主要内容和要求、分阶段完成时间和最后的工作成果、主要参考资料、调研计划等,并有指导教师签名及分院审核意见。3、毕业设计(论文)文本要求:选题要求扣紧本专业的培养目标,属于本专业的业务范围,反映本专业的主要内容;具有一定的先进性和深度、难度;能够结合科研任务和生产实际进行。

学习对象:  1、大专以上理工科比较容易入门;  2、在计算机、数学专业最易入门;  3、有一定数学基础的专业;  4、经济学,金融学商科也有优势;  5、具备一定工作经验,想要谋求多元发展;  6、能够承受高压,希望以最短时间学习大数据开发开发核心内容,并使之成为职场加分项;大数据分析培训课程大纲  7、想要学习大数据完成弯道提升,打破现处职业瓶颈;

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