作为发言者，写好一份精彩的发言稿能够使自己更加自信，并提升场合中的个人形象和口才表现。在写作过程中，我们应该注重逻辑的清晰和思路的连贯，使得发言稿的内容层次清晰、条理分明。以下是一些优秀的发言稿示范，希望能够给大家在写作中带来一些帮助和启示。
大数据论文篇一
大数据时代是以互联网服务的增加、使用和交付模式为基础，同时伴随各行业数据源的增长呈现指数级趋势和信息规模及复杂程度快速变化而在各领域所引起的量化进程。大数据在电子商务企业日常运营中生成、累积的行为数据，其中包括预算管理各个环节中生成的数据和财务共享中心储存累积的数据。同时，大数据时代电商行业数据的特征主要表现为规模大、类型多、价值密度低和时效性强。由此可知，数据浪潮的到来给电子商务企业的数据控制能力带来了全新挑战，也为财务工作人员获取更为深刻、全面的研究观察能力创造了前所未有的机遇。
1．2预算管理的内涵
预算管理是指基于企业的战略目标和基期各类生产经营活动及相关财务状况，对预期的经营活动和相关财务状况进行全面、有效和完整的预测和计划，并通过对执行过程的严格监控，将实际完成情况与预期目标进行比较和分析，从而及时指导经营活动及财务预测计划的完善和调整，进而帮助企业管理者更加有效地管理企业，实现企业价值最大化、企业资本可持续有效增值和战略目标。
大数据论文篇二
摘要：大数据时代来临，信息安全、数据泄漏的问题频频发生，有不少企业担心重要的数据外泄对企业形象及实际利益带来重大损害。对于企业来说，能够在信息安全防护中快速的找出威胁源头是至关重要的。本文就大数据时代的典型信息安全威胁进行分析，提出在数据安全方面的主要防护措施。
关键词：大数据;信息安全;数据安全
何为大数据?根据维基百科的定义，大数据(bigdata)，或称海量资料，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、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。自20以来，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。203月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究与开发计划”，借以增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。同时，如此巨大的数据信息量，怎样做好信息安全的防护也是随之而来的问题。
1、大数据环境下信息安全面临的主要挑战
1.1大数据集群数据库的数据安全威胁。当前大数据集群应用的数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式(与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境)，内部的数据库并不隐藏自己，而使其它应用程序无法访问。没有“内部的”概念，大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信，要验证哪些数据节点和哪些客户有权访问信息是很困难的。
1.2智能终端的数据安全威胁。大数据时代的来临，使智能终端的数据安全问题显得越发关键。中国已经超过美国成为全球最大的智能终端市场。这些随身携带的终端不仅占用了人们大部分的时间，也存储了大量个人化的数据。人们对于大数据总有这样一种担忧：“大数据并不安全”。不仅如此，携带大量个人数据的智能终端也不安全，因此智能终端数据安全就变成了一个严重问题。智能家居开始走向产品化，如果你所用的智能手机可以控制家里的所有智能终端，一旦被病毒控制，估计全家的智能终端都会成为攻击目标，那后果就不堪设想了。
1.3数据虚拟化带来的数据泄密威胁。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而数据虚拟化术就是挖掘和利用宝藏的利器。与任何虚拟化一样，数据虚拟化是一种允许用户访问、管理和优化异构基础架构的方法。而典型的应用则是数据的虚拟化存储技术。对于用户来说，虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”，用户不会看到具体的磁盘、磁带，也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。在应用虚拟化存储的同时，面对异构存储设备的特点，如何统一监管则是一个新的难题，且虚拟化后不同密级信息混合存储在同一个物理介质上，将造成越权访问、数据泄密等问题。
2、大数据环境下的信息安全防护措施
2.1数据结构化。数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。大数据时代的数据非常繁杂，其数量非常惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。在未来，数据标准化，结构化是一个大趋势。
2.2加固网络层端点的数据安全。常规的数据安全模式通常是分层构建。现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。一方面是大数据时代的信息爆炸，导致服务端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻;另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上与本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。
大数据论文篇三
大数据时代面临的信息安全问题可以通过采取一定的措施，具体的建议如下。
2.1加强法律的监督
信息交换与传输在日常生活中是极为正常而又普遍的事情，在大数据时代背景下为保证信息安全，则需加强信息管理。而在信息安全管理中，仍会面对多种多样的问题，因此需要进一步建立和加强相关法规法律监管制度，运用法律来保障用户的信息安全[7]。通过加强法律监督的方式，用户会受到一定的约束。例如，网友“人肉搜索”其它公民的个人信息实际上已经侵犯了他人的隐私，这就需要运用法律保护个人信息，相关的法律需要进一步完善和加强，细化相关标准。而从国家和企业的角度看，同样要用法律的形式保护一些有关机密信息的安全，建立健全信息安全保护相关的法律，并加强监督。例如，在我国现有的有关网上信息保护的法律中，警察可对网上信息传输交换进行实时监督，对窃取用户信息行为进行处理，将触及到法律的行为加以管制，从而保障人们的信息安全。
2.2加快安全防护系统的更新升级
信息科技发展极为迅速，但是相关的网络安全防护系统发展还相对滞后。在当前网络环境下，数据传输与交换量非常大，与此同时机密或敏感的数据信息也会增多，因此数据管理也容易出现漏洞和风险。在这种形势下，需要随时对数据信息泄漏以及网络攻击保持警觉的态度，并加大对数据信息的监管力度。为维护信息安全，可以从提高和升级信息安全防护系统入手。信息安全防护系统的更新升级利用大数据的优势，将各类数据资源的处理和分析机制进行整合，研究当前网络攻击关键技术所在，进而提高信息安全防护的能力。首先，安全防护系统要求能识别数据中的风险能力，并能够对风险进行分析评估，进一步抵御风险或网络攻击。简而言之，就是不断开发研制出更为高级的安全防护系统。此外，用户需要增强信息保护的意识，对自身的信息进行管理，必要时需要设置保密措施。
2.3调整信息采集策略
就目前数据信息而言，数据已经朝着商品化的趋势发展，即用户的信息可以作为商品进行交易或买卖，虽然用户已经有意识地在保护自己的个人信息安全。因此为保障自身信息的安全以及私人信息不被泄露，可以对信息采集采取有效策略，并加强对程序内部数据的监督。例如，用户下载某个软件或app，这个软件或app有一些相关的协议，涉及到用户的隐私信息的采集。用户可以对自己的隐私数据进行限制采集，或者数据采集时该程序要对用户隐私进行保护，或者可以选择进行匿名处理。而无论是个人、企业还是国家，都可以开发相关的软件对程序内部加强监督，实施限制信息采集措施或者其他方式保护信息安全。
3结语
综上所述，大数据时代信息安全问题主要包括了信息隐私的泄漏、信息安全防护系统的滞后以及网络恶意攻击等。因此有必要加强信息安全的保护，加大对数据信息的监管，调整信息采集的策略，并从法律上约束信息泄漏以及网络攻击的行为。而加强信息安全保护最关键还在于数据信息保护的技术层面，提高信息安全防范系统的层面，并且要及时更新升级，进而处理面对信息安全问题，推动信息安全进一步发展。
参考文献：
[1]马晓星.大数据时代面临的信息安全问题研究[a].天津市社会科学界联合会.科学发展协同创新共筑梦想——天津市社会科学界第十届学术年会优秀论文集（中）[c].天津市社会科学界联合会,:5.
[3]文佳.大数据时代面临的信息安全问题分析[j].信息与电脑(理论版),2014(11):46.
[6]底涵钰,郑允凡,吕琳.大数据时代新媒体传播中个人信息安全问题研究——以“广东人肉搜索第一案”为例[j].西部广播电视,2015(12):42-46.
大数据论文篇四
摘要：大数据时代来临，信息安全、数据泄漏的问题频频发生，有不少企业担心重要的数据外泄对企业形象及实际利益带来重大损害。
对于企业来说，能够在信息安全防护中快速的找出威胁源头是至关重要的。
本文就大数据时代的典型信息安全威胁进行分析，提出在数据安全方面的主要防护措施。
关键词：大数据;信息安全;数据安全
何为大数据?根据维基百科的定义，大数据(bigdata)，或称海量资料，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、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。
自以来，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。
3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究与开发计划”，借以增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。
美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。
对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。
在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。
这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。
同时，如此巨大的数据信息量，怎样做好信息安全的防护也是随之而来的问题。
1大数据环境下信息安全面临的主要挑战
1.1大数据集群数据库的数据安全威胁。
当前大数据集群应用的数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式(与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境)，内部的数据库并不隐藏自己，而使其它应用程序无法访问。
没有“内部的”概念，大数据并不依赖数据访问的集中点。
大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信，要验证哪些数据节点和哪些客户有权访问信息是很困难的。
1.2智能终端的数据安全威胁。
大数据时代的来临，使智能终端的数据安全问题显得越发关键。
中国已经超过美国成为全球最大的智能终端市场。
这些随身携带的终端不仅占用了人们大部分的时间，也存储了大量个人化的数据。
人们对于大数据总有这样一种担忧：“大数据并不安全”。
不仅如此，携带大量个人数据的智能终端也不安全，因此智能终端数据安全就变成了一个严重问题。
智能家居开始走向产品化，如果你所用的智能手机可以控制家里的所有智能终端，一旦被病毒控制，估计全家的智能终端都会成为攻击目标，那后果就不堪设想了。
1.3数据虚拟化带来的数据泄密威胁。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而数据虚拟化术就是挖掘和利用宝藏的利器。
与任何虚拟化一样，数据虚拟化是一种允许用户访问、管理和优化异构基础架构的方法。
而典型的应用则是数据的虚拟化存储技术。
对于用户来说，虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”，用户不会看到具体的磁盘、磁带，也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。
在应用虚拟化存储的同时，面对异构存储设备的.特点，如何统一监管则是一个新的难题，且虚拟化后不同密级信息混合存储在同一个物理介质上，将造成越权访问、数据泄密等问题。
2大数据环境下的信息安全防护措施
2.1数据结构化。
数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。
大数据时代的数据非常繁杂，其数量非常惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。
结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。
数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。
在未来，数据标准化，结构化是一个大趋势。
2.2加固网络层端点的数据安全。
常规的数据安全模式通常是分层构建。
现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。
一方面是大数据时代的信息爆炸，导致服务端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻;另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。
在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。
在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上与本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。
2.3加强本地数据安全策略。
由于大数据时代的数据财富化导致了大量的信息泄露事件，而这些泄露事件中，来自内部的威胁更大。
虽然终端的数据安全已经具备了成熟的本地安全防护系统，但还需在本地策略的构建上需要加入对于内部管理的监控，监管手段。
用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失，信息泄露。
在未来的数据安全模式中，管理者的角色权重逐渐分化，数据本身的自我监控和智能管理将代替一大部分人为的操作。
在本地安全策略的构建过程中还要加强与各个环节的协调。
由于现在的数据处理方式往往会依托于网络，所以在数据的处理过程中会出现大量的数据调用，在调用过程中就容易出现很大的安全威胁。
这样就必须降本地和网络的链接做的更细腻，完善缓存机制和储存规则，有效保证数据源的纯洁，从根本上杜绝数据的安全威胁。
2.4建立异构数据中心安全系统。
针对传统的数据存储，一般都建立了全面完善的防护措施。
但基于云计算架构的大数据，还需进一步完善数据存储隔离与调用之间的数据逻辑关系设定。
目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，数据的存储和操作都是以服务的形式提供。
基于云计算的大数据存储在云共享环境中，为了大数据的所有者可以对大数据使用进行控制，可以通过建立一个基于异构数据为中心的安全系统，从系统管理上保证大数据的安全。
3结束语
大数据时代的到来，不仅带来了更多安全风险，同时也带来了新机遇。
随着大量企业的入驻，对数据安全这一行业的发展起到了巨大的促进作用，对安全分析提供了新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。
与此同时，大数据时代也同时促进了整个信息安全行业的发展，大数据分析与安全软件有效的结合后解决安全问题将变的容易简单并且快捷无比。
对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可有效识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。
参考文献：
[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[j].计算机研究与发展，2013，1.
[2]陈明奇，姜禾，张娟.大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[j].信息网络安全，2012，8.
[3]王珊，王会举，覃雄派.架构大数据：挑战、现状与展望[j].计算机学报，，10.
[4]郭三强，郭燕锦.大数据环境下的数据安全研究[j].计算机软件及计算机应用，2013，2.
大数据论文篇五
引言：
大数据时代的大数据时代环境之下，各类网络信息的管理工作重要性不断提高，同时所需要管理的信息量也在随之提升。但是在这一个过程中管理问题油然而生，例如数据丢失、访问速度慢以及数据安全等问题。对此，有必要提高对基于大数据时代的信息安全性进行分析，从而保障计算机使用价值。
大数据论文篇六
1药物化学教学内容改革
综合基础知识讲授，增强教学内容的交互性。药物大数据的概念的提出以及相关研究的开展，给现代药物化学教学内容改革提出了新的机遇和挑战。将创新意识、药物大数据的概念融入基础知识教学中，以加深学生对基础知识的理解。每一类型药物的讲授，应以重点药物、经典药物为例，同时将该药物在最新的数据库中进行搜索，进而引出目前该药物的研究前沿。作者在讲授药物结构、命名、合成方法、理化性质、代谢形式等基础知识的同时，着重引导学生思考研究者在药物研发过程中的设计思路、考虑问题的出发点和归属，将该类型药物的发现、发展和衍生化，药物的作用靶点信息，现阶段临床用药、类似药物的研究进展、最新理论和技术等信息进行有机整合，从而将药物设计方法整合入知识点的介绍中。比如在讲解循环系统药物受体阻滞剂的时候，介绍从药物结构数据库pdb数据库中下载和展示受体的三维结构的方法；在讲授抗癫痫药物苯妥英钠时，介绍药物数据库drugbank中查找相关药物性质的方法，介绍磷苯妥英作为水溶性磷酸酯前药的一个成功实例进行讲授。这样使得前药、药物信息等内容有机、生动的展现出来，也将药物综合知识、药物大数据概念和内容落实到了具体的药物教学中。挖掘药物研发信息，使得教学内容具体生动。从药物大数据中出发，挖掘以药物发明史、药学新前沿、药物化学家创造的社会价值、药物化学研究的趣事等相关信息，激发药化学习兴趣。比如在青霉素的教学过程中，通过穿插亚历山大弗莱明青霉素的发现过程，教育学生严谨的科研态度和细致的科研观察的重要性；在讲授抗肿瘤药物时，也介绍最新的抗癌药物临床研究，介绍密西根大学王少萌教授基于结构设计策略成功获得强效的、口服的mdm2小分子抑制剂，进而实现成果转让约3.6亿美金的成功案例；在糖尿病药物教学中，列举了最新批准的药物，最近一年的糖尿病畅销药物排行，各药物相关的靶点信息，创造的社会价值，带给学生药学新近动态信息。通过生动的药物发明故事，最新的药学动态数据，让药物化学教学课堂更为生动化、具体化、人性化，从而充分激发学生的兴趣、更加深入掌握药物化学知识。结合科学前沿讲解案例，赋予教学内容创新理念。从大数据中寻找药物研发的历程，将药物的科学研究过程以及最新的进展融于教学中，不断保持教学内容的先进性。在药物化学课程安排中，作者采用了案例教学的方法，安装主要疾病靶标类型，选取药物研发的成功实例，分析药物研发过程，进行案例教学，不仅包括目前临床使用的经典药物，近年来研发的热门药物、靶点，也涉及老药新用、多靶点药物、系统生物学等方面的内容，进行一课一例的专题讲解。以反应停（沙利度胺）药物的讲解为例，一是讲解孕妇使用反应停后抑制了孕吐反应的同时也产生了海豹胎儿的药物历史上的灾难的经典案例，使学生认识到了手性在药物研发中的重要性；二是突出强调沙利度胺在又被投放到市场，作为多发性骨髓瘤、麻风结节性红斑等病症的治疗，以及fda还批准了沙利度胺的类似物上市用于多发性骨髓瘤的治疗，是学生了解药物是可以改造、可以优化，甚至可以重新定义适应证、重新回到市场的。三是介绍关于沙利度胺的.最新研究成果，包括nauture上发表了确证沙利度胺的作用靶点为crbn的研究论著，让学生进一步了解该药物研究最新进展。类似的案例教学是将科学实践来验证课本中的理论，在教学中融入药物化学领域的新信息、新思想和新技术，培养学生的创新意识和创新能力。
2教学方法和手段的改革
充分使用各种药物大数据资源，将药物化学研究的相关数据库应用到药物化学的教学中，其中包括scifind-er、chembl、drugbank等。scifinder数据库可以透过网络直接查看《化学文摘》自19以来的所有期刊文献和专利摘要，以及八千多万的化学物质记录和cas注册号。chembl数据库是欧洲生物信息研究所（ebi）开发的免费在线数据库，从大量文献中收集各种靶点及化合物的生物活性数据，为研究者提供了一个非常便利的查询靶点或化合物的生物活性数据的平台。drugbank数据库中包含了现在上市的或者正在做临床研究的药物的药代、药效、靶点等相关信息。通过该数据库，学生可以快速了解药物的合成方法、适应证、作用靶点等信息，同时学生也可以通过查阅相关数据库了解类似结构骨架的化合物在药物研发中的研究发展历史和最新的研究前沿。在具体的教学实践中，作者安排了1次讨论糖尿病药物的课程，将学生分成两组，分别在数据库中查找葡萄糖苷酶抑制剂和dppiv抑制剂的临床应用情况、化合物的合成方法、目前的研究前沿。以项目讨论的方式，分别介绍了这2类药物的情况，充分调动学生的学习积极性，取得了良好的效果。充分利用各种教学科研软件，将现代化教学方法手段应用到药物化学教学中。从开始，笔者所在的教研室编制标准化幻灯片（ppt）课件，并根据每年的科学前沿，更新ppt的内容。此外，作者也在尝试使用其他软件来表现药物化学教学中设计的药物、蛋白结构，包括chem3d、pymol等软件。其中，chemoffice中的chem3d是一款三维立体分子结构的演示软件。chemdraw可以从二维的角度观察药物逐步的优化过程，展示药物合成的方法，而chem3d能够更加直观地从立体上来考察和展示药物功能团变化给立体构型上带来的改变。pymol是一款显示和分析分子三维结构的软件，应用pymol软件可以图形化地表达分子动态过程，不仅可以用球棍、飘带等多种方式显示分子三维结构，也可以对蛋白质三维结构进行编辑、修改、显示，更为重要的是还能够清晰的展示显示药物与受体的结合原理，并能够以三维图形的方式展示分子相互作用的动态过程，使得原本抽象的教学内容直观而又形象地呈现出来。在课程的各个章节的ppt课件中均使用pymol软件制作蛋白、小分子的三维结构图。通过各种软件的辅助，负责的药物结构、特殊的构效关系，许多语言难以描述的内容，变得形象生动，降低学习难度，突破教学难点，使学生对药物结构有更直观形象立体的了解，加深学生对知识点的理解和掌握。随着大数据产生，云计算的概念和运用越来越广泛，将云计算的教学平台用于现代化的教学中，能够有效的整合利用计算资源，降低了基础资源建设中巨大的软、硬件成本。同时，云计算教学平台能够加速药物设计相关知识更新速度，追踪科学前沿，实现个性化教学的实际需求，将理论知识和科研实践有机地结合起来，能极大地提高学习效率。作者所在的教研室，搭建了药物化学云计算网络课程，学生在登陆云计算服务器后，不仅能够通过网络复习上课课件，也能够通过网络进行课后练习并进行在线作业提交、提问。教师能够通过云计算网络回答学生问题、了解学生学习情况。除了云计算平台之外，云服务辅助教学平台对于信息化教学尤为重要。云服务辅助教学的理念使得课后辅导工具变得多样化，通过时下流行的交流工具如qq、微信，不但可以保证教师和学生之间的畅通交流，也可以促使学生间的交流。教师可以通过截图、群发辅助学习资料等方式，共享学习材料和经验，提高学生学习效率。同时，教师也可以通过学员的qq、微信发言提问情况全方位的掌握学生的学习状况。此外，作者也将药物设计相关的最新文献通过群共享的方式分享给学生，同时也加上自己的对文章的创新点的点评意见，培养学生的追踪科学前沿的习惯和科研创新的能力。
3合理的课程体系
药物化学是连接化学和药学的桥梁，主要涉及设计、发现、开发创新药物。随着大数据时代的到来，药物化学承担了从基因组学、蛋白组学出发发现创新药物的特殊任务，已经越来越多地融合了系统生物学、化学生物学、生物信息学、结构生物学等内容。除了必需的基础课以外，还需提供合理的课程体系才能达到药物化学教育目的。因此，在药物大数据的时代背景下培养创新型药学人才，除了药物化学课程外，还需要以相关课程群为依托，从宏观角度对教学内容进行调整，使得基础知识得到巩固、知识面也得到拓展。以药物化学为主干课程，以药物化学实验、药物设计学、高等有机化学等为专业辅助课程，主题性更强的课程（如临床用药案例、生物信息学、g蛋白偶联受体药物化学等）可作为为选修课程。目前，作者所在教研室也在这方面进行了探索，一方面进行药物化学实验课程改革创新，另外一方面开设g蛋白偶联受体药物化学本科生暑假课程、生物信息学选修课程、临床用药案例作第二课堂，取得了较好的成效。总之，药物大数据背景下的药物化学教育改革，要从药物大数据的综合性出发，改革单纯的教学方式，拓展教学思路和教学内容，以培养创新意识创新能力为导向，训练学生的学习思维方式为动力，确实提高学生自主学习的能力和挖掘有效药物数据能力。在巩固基础知识的教学的同时，与时俱进，培养出能适应国家和社会需要的创新型药学人才，为建设创新型国家服务。
大数据论文篇七
信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据信息管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。
大数据论文篇八
随着大数据时代的到来和市场经济的高速发展，各行业数据源的增长呈现指数级趋势，数据的规模和复杂程度迅速扩大，从海量数据中提取有效信息并加以精确化正日益成为企业战略决策的必要因素［1］。电子商务企业预算管理实施过程中大数据所具有的战略意义不仅仅局限于收集和整理庞大的数据信息，更在于如何有效且精确化处理和分析该数据，尤其是将精确数据结合到预算管理方面，改变传统数据分析存在的滞后性和低频性等问题，从而有效地组织和协调电商企业的经营活动，实现企业战略目标。近年来，随着当当、阿里巴巴和京东商城的陆续上市，中国电子商务企业在大数据的浪潮中不得不审慎面对海量的财务数据，因此，基于精确数据的基础构建有效的财务预算管理体系势在必行。
大数据论文篇九
环境管理会计作为提供环境管理决策支持的信息系统,其信息的取得离不开对信息载体———数据的收集、加工和处理。随着新兴信息技术与应用模式的不断涌现,全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势。数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据变化频率越来越快,“大数据”时代到来。大数据是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革,得到科技界、产业界乃至政府部门的高度关注,成为研究的热点。大数据将对社会经济和科学研究发展产生巨大的推动作用,同时也孕育着前所未有的机遇。环境管理会计在大数据时代将迎来难得的发展机遇,借助大数据以及大数据处理技术突破原有的发展桎梏,更好地实现环境管理会计改善环境绩效的职能。大数据与“海量数据”和“大规模数据”的概念一脉相承,但其在数据体量、数据复杂性、产生速度和潜在的价值四个方面大大超出了传统的数据形态,也超出了现有技术手段的处理能力,带来了巨大的产业创新机遇。
一、大数据时代环境管理会计发展契机
大数据将对现代企业的管理运作理念、组织业务流程等产生巨大影响。环境管理会计作为一种尚未成熟的有待完善的管理工具和手段,也必将在大数据时代遇到前所未有的发展机遇和变革的挑战。
(一)环境管理会计应用的外在推力增强
从国内外调查研究的结果可以看到,政府是推动企业加强环境管理的外界约束力量。对比我国与美国、日本和英国的环境管理会计发展实践也可以发现,环境管理会计在美国、日本等政府约束力较强的国家推行较快,而我国企业进行环境管理则多是迫于外界压力,企业往往被动地选择环境管理策略,以应付外来压力。环境管理问题在大多数企业中常常以一种肤浅和被动的方式在法律框架内加以处理,环境管理会计的作用未能得到真正发挥。在大数据时代,信息不对称的现象将得到有效缓解,信息资源在一定程度上将达到完全和共享状态。企业的环境利害相关者(如企业员工、股东、供应商、客户和社区等)可以通过社会网络媒体的实时交流与内容分享,得到企业环境管理方面的信息,从而使企业来自于关注环境问题的利害相关者的压力不断增长。利害相关者的监督和制约成为除政府法律法规之外的一个更及时、更有效的外界约束力量。企业为了维护社会形象和经济利益,将更加注重环境管理,充分挖掘和发挥环境管理会计的潜在价值,进而在实践应用中推动环境管理会计的发展和完善。
(二)环境管理会计应用的内在动力提升
实践表明,环境管理会计实施成功与否很大程度上取决于企业管理层的重视和支持。因为企业管理当局是企业环境行为的重要影响者,又是受环境因素影响的责任承担者。一旦企业管理当局认识到环境管理会计的价值,其自然会选择合适的环境管理会计方法工具来降低环境风险,进而正面推动环境管理会计实务的深入。然而目前,企业管理当局即使认识到环境管理会计为企业提供的价值,也常常将环境管理会计的实施落于形式,其根本原因在于环境管理绩效未纳入企业整体绩效评价之中,管理层缺乏环境管理的内在动力。环境管理会计的目标在于同时提高环境业绩和财务业绩,但由于环境业绩具有滞后性、隐藏性特征,因此对企业管理绩效的评价还是以当期显性的财务业绩为标准来衡量,从而导致企业实施环境管理成为一种策略性行为,即实施环境管理的程度主要取决于企业内外因的交互作用以及不同行为主体的博弈均衡状态,常常立足于企业收益与成本的比较,更注重财务业绩的提升。例如,企业为了避免环境污染,增加了企业的环境保护成本,而在竞争性市场中,用于污染防治的成本,企业并不能从消费者那里得到补偿。因为经营成本增加、价格上涨,消费者会选择不进行环境管理而产品价格较低的企业。因此,在以财务业绩为主体的绩效评价体系下,企业管理者会“理性的”拒绝进行环境管理,环境管理会计的作用无法得到有效发挥。在大数据时代,得益于信息技术的发展,各种行为和活动信息都将得到前所未有的记录。环境业绩将能够以及时、显性的方式得到呈现,因而必然纳入到企业整体的绩效评价体系之中,环境管理也就此成为管理层不得不考虑的一个重要问题,其必然寻求环境管理会计的帮助和支持,环境管理会计应用的内在动力自然得以提升。
(三)环境管理会计应用的技术环境改善
非财务数据往往数量庞大,且结构复杂,如废弃物、大气污染、水质变化、土质改变等相关排放数据;能源、材料和水的消费数据;环境成本与潜在的环境负债数据;与产品生命周期相关的数据。对这种类型的数据,环境管理会计现有的数据处理方法显得无能为力。大数据的出现必将颠覆传统的数据管理方式,在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。大数据技术的发展和成熟必将促进环境管理会计的发展变革。一方面,大数据技术将为环境管理会计方法的应用提供信息支持。以寿命周期成本法为例,大数据技术可以对产品或流程的设计、开发、生产、销售、使用、报废等全过程所发生的全部环境成本进行描述和记录,解决该方法应用中信息取得难、成本高,可靠性难以保证等问题。另一方面,资源环境具有多样性、多用途性、非市场性等特征,现实中无法也不该将所有资源环境信息统一计量为货币信息再提供给管理层,这就需要采用多种计量属性的货币计量与多种表达形式的非货币计量对环境管理会计数据进行记录、分析和处理。而只有大数据技术可以解决环境管理会计多元计量的数据处理问题。
二、大数据时代环境管理会计发展趋势
大数据时代,企业正在向数据分析型企业转型,会计大数据分析平台的建立成为必然,并成为环境管理会计数据提供与运用的依托。环境管理会计将借助大数据技术调整、拓展它的服务范围,提升、延伸它的会计管理职能,改进、变革它的数据处理技术,大数据时代为环境管理会计展开了广阔的发展前景。
(一)环境管理会计服务对象的侧重点:由政府向企业变迁
大数据时代使传统的会计理论与技术受到严重的挑战和激烈的冲击,应对这样的挑战与冲击,会计领域中一些新的技术、功能、思维模型、处理方式正在形成,一些会计的属性、服务的侧重点正在发生变化。一方面出现了微观企业会计向微观会计与宏观会计相结合的社会会计转化的端倪。另一方面,在环境会计中又将出现由偏重宏观政府会计向偏重微观企业会计转化,最终出现二者并重、有机融合的局面。原因首先在于“关注环境”正在由政府的职责向企业的自觉行为转变,环境管理会计信息的需求者、服务对象正在由政府向企业扩展;其次是由于站在政府的角度研究环境会计,会计主体过大、过宽,主体的边界与范围模糊不清,这必然制约环境管理会计的应用与发展。大数据时代使得环境管理会计应用的观念倾向和技术条件得到根本性的改变,广大企业应用环境管理会计解决其所面临的日益紧迫的环境问题的需求不断增加,现有的环境管理会计难以与会计实务系统兼容的技术障碍也将被大数据技术攻破。会计的基本属性是微观性的,应该首先服务于微观主体———企业,这样才能有主体边界的明确界定,环境管理会计也是如此。虽然环境管理会计的主体是多元的、多层次的,但是微观企业必须是其会计主体的核心部分,是其服务对象的主要部分。环境管理不能越俎代庖,环境会计主体不能错位,管理会计的服务侧重不能偏移。对于环境会计的宏观与微观之辨,笔者的观点是大数据时代环境管理会计的宏观属性和服务侧重点将发生变革,将由宏观向微观变迁,最终实现宏观与微观的有机融合。
(二)环境管理会计职能的发挥层面:由战术层向战略层延展
环境管理的实践使人们逐渐意识到最终作出环境决策的是管理层面而不是会计层面,必须从管理与决策的角度出发,建立环境管理系统来解决环境问题,从而把环境会计的研究推进到环境管理会计的研究阶段。最初的环境管理会计被表述为:“为帮助组织决策而确认、收集和分析关于环境成本和环境业绩的信息过程”,环境成本和环境业绩信息的提供是环境管理会计的主要职能。环境管理的发展使人们意识到在公司战略管理的研究方面必须关注社会责任和环境问题,战略管理的重点要放在环境问题上。简单的环保措施、节能降耗,无法让企业从根本上解决复杂的环境问题,环境管理必须上升至战略的高度。在激烈的国内外市场竞争中,企业的生存与发展,不能不把环境因素纳入战略和日常决策中。为保证经济的可持续性发展,越来越多的企业开始将环境管理系统纳入战略管理系统。环境管理的现实需求,促使环境管理会计从通常的战术性决策向重大的战略决策,从战术管理向战略管理延伸。环境管理的成效在很大程度上取决于其获得的相关环境信息,现有的环境管理会计系统难以提供与环境战略管理相关的信息。环境战略管理所需的管理会计支持,所需的决策与控制数据,只有在大数据时代,才能得以满足。环境战略管理的数据既有结构化的、半结构化的、准结构文秘站:化的,甚至还有些是非结构化的.,大数据技术对各种结构形式的数据处理都能提供技术支持。大数据时代和以往任何时候相比,可以更迅速更容易地访问、分析和搜索大量数据,满足企业环境战略管理的信息需求,支撑环境管理会计的职能由战术层面向战略层面的拓展和延伸。环境成本管理不再纠结于成本识别、计量与分配问题,而是专注于环境成本的控制战略,更加注重企业环境战略管理的决策、规划与绩效评价。环境管理会计将在大数据技术的支撑下通过对现有环境管理会计的改进和延展,为企业管理者提供环境战略管理的有用信息,帮助企业实现环境效率和经济效率的统一。
(三)环境管理会计的数据处理技术:由传统技术变革为大数据技术
等现代信息技术,将彻底消除了“信息孤岛”现象,极大地提高整个社会信息的共享性。在会计领域将实现业务处理和会计处理的集成、财务信息和非财务信息的集成、会计核算与会计管理的集成。会计数据处理技[文秘站－您的专属秘书，中国最强免费！]术的变迁将首先在一些与管理关系更为密切,与新的管理热点联系紧密的领域实现。由于环境管理会计在企业环境管理中的核心地位,实施环境管理战略要求环境会计数据共享和交流并实现其自动化。环境管理会计系统需要实施成本较低同时又能对现有的经营管理与环境管理简便集成的会计数据处理技术,这也需要综合考虑数据质量和现有软件之间的联系,运用网络会计的大数据处理技术。发挥云计算的潜力,使用在线会计系统和远程访问更快捷、能够更充裕地获取环境管理数据用于环境战略决策与规划。在原有环境管理会计分析中,环境投资决策的关键是指标的算法或模型因素的完备,而在大数据技术中环境投资决策的质量取决于数据本身的多样性,更多考虑的是各种因素间的相关关系而非因果关系,大数据提供的也不是最终答案,只是参考答案。克服了传统环境管理会计计量分析的“计量经济学”模式,变革了传统环境管理会计技术“工程化”或“模型化”的倾向,使得环境管理会计更好地发挥“环境经济运作”、“环境资源管理”技术工具的作用。
大数据论文篇十
21世纪属于知识经济时代，传统的图书馆管理模式已经无法适应当前形势的发展需求。然而，将知识管理应用在图书馆管理活动中，就能够很好地解决传统图书馆管理活动中存在的理由，而且图书馆知识管理不断革新管理方式，创新管理理念，顺应知识经济发展，在满足服务社会公众需求的同时，还促使各项知识资源得到创新。
2.图书馆知识管理是顺应知识经济时代发展的必定要求
在当前的新形势下，知识已发展成为一项重要战略资源，属于衡量社会进步的一项重要参考指标。信息已经发展成为人们生活中的一项重要资源，而整个社会对信息的需求也与日俱增。高校图书馆作为获取知识不可缺少的一部分，需要以全新的视角及先进的应用策略正确认识当前形势，以便更好地发挥其服务、教育及传播功能，同时要凭借知识来促使图书馆员工应变能力的提高，而且还可以激发员工的创新精神，促使知识资源和人力资源得到优化，从而更好地顺应知识经济的发展需求。
大数据论文篇十一
随着研究生数量大幅增长，研究生教育质量信息数据也越来越庞大。如何处理这些海量的研究生质量信息也成为教育管理者难以解决的问题。传统的研究生教育质量评价体系只能宏观地描述研究生的教育情况，这种描述不能将研究生教育质量数据的动态特性呈现出来。华东师范大学校长俞立中教授在接受采访时说：“信息化不是一个技术，也不是一个技术的推广，而是一种管理理念。”这句话启示我们信息时代下，可以将信息技术与教育管理理念相结合，提出更好的学生教育质量评价体系。大数据技术就是这些信息技术其中之一。大数据即一般软件工具难以捕捉、管理和分析的海量数据，通过对海量数据的交换、整合、分析，发现新的知识、创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。在大数据时代下，应用于商业领域的大数据技术给了我们启发，如果将大数据技术应用于研究生教育质量评价体系，可动态地跟踪研究生教育的相关信息，对信息进行分析综合，预测学生在培养过程中不同方面的发展趋势。
研究生教育数据主要包含教学运行数据、社交活动记录数据、基础条件数据、毕业生质量数据等。这些数据与传统数据相比具有动态、实时、量大的特点，对于如何处理海量数据查询效率的问题已经迫在眉睫。随着研究生人数的大幅度增加，管理这些教育数据的过程也越来越复杂，学生的发展趋势也变得难以预测。为了解决这些问题，我们可以通过利用数据挖掘技术挖掘出研究生教育的相关信息，及时、全面、更加细粒化地关注学生教育质量，并对未来可能发生的情况做出预警。
随着计算机技术的飞速发展，利用数据挖掘技术，可以将学生的教育信息更加及时地反映出来，并利用数据的动态变化可以预测出数据的未来发展趋势。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，让跟踪每一个人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。而对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生[5]。这将使教育研究领域从宏观整体走向微观个体，实现“个性化”教育。
例如，我们可以通过采集学生进出门禁系统的数据进行研究生行为模式挖掘，判断学生是否在校内、是否按时进出教学楼、食堂消费消息提示是否经常吃早餐、及时判断学生的学习状态等；另外，通过采集研究生学业数据的分析，可以进行学术成绩的预警和判断，根据不同课程的成绩及阶段性的成果，预测学生在研究期间能获得的学术成果，有针对性地进行科研计划的调整；在研究生就业阶段的数据分析也可以对学生的就业情况进行跟踪和分析，通过在研究生阶段的学习数据及学生就业情况数据，挖掘出研究阶段的成绩与就业发展情况之间的联系，有利于预测在校学生的就业发展情况，便于给出更为适合的就业指导。
传统的研究生测评体系只能宏观地整体地诠释研究生教育情况，用于教育政策决策。然而想获得微观、个体的研究生教育情况则需要将大数据技术应用到研究生教育质量评价体系中。在大数据时代下，研究生教育质量体系应当增添其他方面内容。
研究生的教育信息数据是动态的，利用大数据技术可以将这种动态表现出来。如跟踪学生的学业情况，将学生每一时刻的学习及科研成果和该学生的行为模式结合起来，描述出该学生学业方面的动态过程和最后毕业时可能产生的结果。将这二者的联系用于与现在校学生作对比，预测现在校学生未来学业情况。
具体地说，比如现在有一个学生平时不总去实验室、图书馆，考试成绩不理想，他现阶段的学业情况刚好跟一个完不成科研任务而影响毕业的学生的学业情况很相似，那么就可以预测出这个学生也很有可能不能毕业。这样就可以及时地提醒该学生要抓紧学习，以免影响毕业。利用大数据技术跟踪学生的学业情况可以及时有效地在未发生错误的情况下对学生进行提醒或警告。
学生毕业之后，跟踪学生职业的发展数据，不仅仅跟踪学生到哪里就业，还要跟踪学生毕业后十年或是二十年的职业发展数据。这些职业发展数据要包括学生职场生涯中的每一次升职、每一次提薪和每一次跳槽。同样，数据中还应包括学生在职场中遇到的失败，比如降职或是被解雇。将描述出的学生职业发展的动态信息与学生从入学以来整个研究生期间的教育信息联系起来，分析这两者的关系，以此为依据找到在校学生中和就业相挂钩的学生，可以提前有意识地培养这些学生，提高就业质量。对于其他学生可以起到预警的作用，使学生提前了解到自己现阶段的学习和工作方式对今后的就业可能会产生不利的影响，并给予及时的纠正或完善，提高就业率。
数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测[6]。数据挖掘是一门交叉性学科。数据挖掘过程经过数据收集、数据处理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示一系列的过程。该过程不是一次完成的，其中的一些步骤或整个过程都是经过数次数次或反复进行的。采用的算法非常多，比较常见的有：关联规则方式、决策树方法方式、神经网络方法方式、粗糙集方式、遗传算法、模糊论方法、可视化技术等。
1.关联规则算法在研究生教育质量测评体系中
的应用。关联规则算法可以运用在研究生的学业数据挖掘中。关联规则算法可以分析出不及格课程之间存在的紧密的相关性。具体表现为某几科课程成绩同时不及格的情况下，其他一些课程成绩不及格的机率很大。关联规则算法还可以分析出一些较为基础的课程对其他课程的学习影响很大，学习好这几门课程对于学习好其余课程有很大的帮助。这种分析课程之间的相关性的算法对于降低学生的挂科机率，提高学生的课程成绩有很大帮助。
2.决策树分类算法在研究生教育质量测评体系
中的应用。利用决策树分类理论构建研究生教育质量测评决策树，实现教育质量测评定性分析。从决策树中可以看出，在具有某种优势的群体中，具有另一种优势的人占很大比例。这样可以推断出具有前一种优势的人一般都具有后一种优势。利用决策树分类算法可以分析出不同性质的就业方向的研究生一般具有的优势，以及读博深造的研究生一般具有的优势。这样可以根据分析结果提前对现在校研究生的就业和读博的适合度进行大体上的判断。决策树分类算法为学生规划毕业后的发展方向提供有力的辅助决策作用。
3.采用k-means算法的聚类挖掘在研究生教育质
量测评体系中的应用。采用k-means算法的聚类挖掘能分析出某一群体的特征行为。应用在研究生教育质量测评体系中，可以分析出现学业警告或是就业困难的学生群体的行为特征，以及科研方面有较大成果或是就业质量较好的学生群体的行为特征。利用这些行为特征能够预测现在校学生的未来发展趋势，对于可能会出现学业警告或是就业困难的学生可以起到预警作用，而对于未来发展可能比较好的学生，学校可以提前有意识地培养。
本文探讨了大数据技术在研究生教育质量评价体系中的应用，以此实现对研究生教育信息的动态化、细粒化描述。研究生教育数据每年在成倍地增长，信息的复杂性也在逐年提升，应用大数据技术在这些繁杂的数据信息中提取有价值的信息并对数据信息分析综合得到衍生信息是研究生教育质量评价体系很有前景的一个发展方向。应用大数据技术可以实现对每个学生的教育质量的微观、个体化跟踪和未来发展的预测，对于可能出现问题的学生起到了及时的警告作用。大数据技术为研究生的学业培养及就业指导提供了有力的依据，已成为研究生教育质量评价体系中不可或缺的一部分。
大数据论文篇十二
站点对于移动通信网络优化而言无疑具有非常重要的意义，移动站点的对少直接决定了运营商投资规模的多少，而站点位置的选择则对移动网络质量的好坏也有很重要的影响。在移动通信网络优化的过程当中应用数据挖掘技术，可以对站点选择的合理化水平起到提升的作用。其具体的方法是在初始可行解的基础之上，进行具体的特定方位的搜索，在一个过程中让相关的目标函数值变化最多的进行移动。这样一来，不仅能够较为合理、科学的对移动站点进行选择，而且还可以大幅度的降低移动运营商在这方面的资金费用。与此同时，用于设备维修的资金也会相应的减少。这样一来，无疑也会获得更多的利润。
3.2科学研究掉话现象
对于移动通信网络当中存在的掉话现象的具体的分析，主要是建立在对数据挖掘技术的基础之上的，同时在研究的过程中还要注意对相关数据和资料的研究。在此基础上，还要针对具体研究的类别情况，才能在最快的`时间之内查出在移动通讯当中出现掉话现象的缘由。因此，在优化移动通信网络的过程当中有效的应用数据挖掘技术，不但能够实现实践序列方法的有效的利用，而且还能够保证对话务出现的特点以及原因进行有效而快速的分析，从而实现全面系统的分析和研究移动网络中电话现象出现的原因的目的。
3.3利用数据挖掘技术还可以提升干扰分析的准确程度
数据挖掘技术在优化移动通信网络的过程当中一个非常重要的方面便是对移动通信网络的干扰数据进行分析。例如在对上行干扰进行分析时，其计算的公式为上行干扰功率=干扰ue上行发射功率+干扰ue到目标基站的路径损耗+目标基站对干扰ue的上行智能天线增益。而在对下行干扰进行分析时其计算的公式为下行干扰功率=干扰基站对干扰ue的下行发射功率+干扰基站到干扰ue的路径损耗+干扰基站对目标ue的下行智能天线增益。因此，利用数据挖掘技术对移动通信网络进行干扰分析，不仅能够以较快的速度找到干扰的物体和干扰的位置，而且还能够较为及时的对这些问题进行处理，从而保证移动通信网络的正常平稳运行。
3.4数据挖掘技术在移动通信优化中话务预测的具体应用
在进行网络规划的过程当中，需要对移动通信过程当中的话务情况进行预测，并根据具体的预测情况进行相关硬件设施的投资建设。当话务预测过高时可能会导致硬件设施采购过多，而造成资源的浪费。当话务预测过低时，又会造成大量话务的溢出，进而导致收入情况的损失。而利用数据挖掘当中时间序列预测的方法可以较好的解决这一问题。该方法主要指的是，通过对过去相关的历史数据的研究，来对未来的需求进行有效的预测。具体而言就是在对未来预测的过程中，分析并发现事物的变化特征以及发展规律，从而为话务预测提供有效的参考。
4结语
随着4g网络发展的不断深入，人们对移动通信技术也提出了更高的要求。在这种情况下，在移动通讯网络优化的过程中有效的利用数据挖掘技术，不仅能够更好的提升网络的质量，而且对于降低移动运营商的投资成本，提升其利润，提高市场竞争力都具有非常重要的意义和价值。
参考文献：
[1]胡勇.数据挖掘技术在移动通信网络优化中的应用[j].网络通信，，24(1)
[2]闻峰，左贵安.浅谈数据挖掘在移动网络优化中的应用[j].信息技术，2013，31(7)
大数据论文篇十三
内容摘要：自维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶提出大数据的理念以来，大数据受到了越来越多的关注。大数据在一定层面上可以理解为n个大语料库的结合体。本文从跨专业的视角分析大数据与语言学研究的结合，分析其结合的可能性，为语言学的进一步发展提供新的研究视角。
关键词：大数据;语料库;语言学
在语料库研究已经广泛应用的今天，大数据为语言学家们开辟了新的视野，提供了新的研究方向。
一.大数据的提出及其最初应用
大数据，顾名思义就是大量的数据。自从维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶提出这一概念以来，大数据就受到越来越多的关注。首先将这一概念付诸应用的是bi，工业4.0，云计算，物联网，互联网+等领域。在信息化发达的今天，大数据的提出无疑为相关领域的研究提供了新的视野，也在不断推动其发展。
二.语言学的传统研究方法
纵观语言学的研究方法及理论，大多数是以二三十年前提出的转换生成语法，系统功能语法等为基础进行的。虽然研究成果颇丰，但也面临一些问题，首当其冲的就是研究后劲不足。我们都知道，语言学研究理论虽然经典，并且为语言学的研究提供了坚实的基础，在其研究历程中取得了丰硕的成果。然而语言学的经典基础理论大多是二十年前提出的，经过二十多年的研究挖掘，已经逐渐缺乏研究后劲，其理论的研究视阈已被挖掘殆尽，再想用此理论进行语言学方面的深入研究已很难再有新突破，语言学研究急需开辟新的视野，挖掘新的方向。
三.大数据与语言学研究结合的可能性
大数据这一概念的提出，源于信息时代的发展，互联网的普及。网络驱动着人们生活的每一个角落，现实生活中我们每天都在与网络打交道。网络可以快速处理大量数据，从而为我们的生活提供便利。大数据这一新的研究趋势便应运而生了，大数据自诞生之初便与互联网，网络筛选，网络推荐结下了不解之缘，为网络时代的生活办公提供了巨大的便利。鉴于大数据这一新的研究视角为互联网时代带来了巨大便利，我们可以考虑将这一研究方法应用到语言学的研究中，为语言学的研究提供新的视野，开辟新的角度。大数据与语言学研究的结合有如下可能：首先，日趋成熟的语料库研究为大数据时代的到来打下坚实基础。近些年来，运用语料库的方法进行语言学研究已经成为一种新趋势，语言学研究者们开始把目光投向语料库研究，注重用数据说话，将语料库这种研究方法运用到语言学研究的方方面面，并取得了一系列成果。不用于以往的研究方法，语料库注重用数据说话，通过提取的数据的客观发展趋势来描述语言学问题。目前这一方法已经成功的运用到了语言学研究的很多领域，为语言学研究拓展了新的视野。既语料库的研究方法之后，近几年又出现了大数据这一新的研究方法。大数据这一研究方法虽然自诞生之初到现在，其应用领域还集中在云计算，物联网，互联网+等领域，但究其本质而言，大数据与语料库存在很多相似之处，都是运用数据说话，通过数据的发展趋势来解决问题。从一定角度上看，大数据其实就是n个大型语料库的集合。语料库的研究方法已经成功的运用到了语言学研究领域，由此，我们可以推断与语料库一脉相承的大数据的研究方法也可以与语言学很好的结合，并为解决语言学的问题提供新的研究视角。
其次，运用传统的语言学理论研究语言学的方法遇到了越来越多的瓶颈。纵观近些年来语言学的研究，大多数运用的`仍是二十多年前的转换生成语法和系统功能语法作为基础研究理论和方法。经典的语言学理论确实为语言学研究指引了正确的方向，也取得了丰硕的研究成果，解决了语言学研究中的一个个难题。但是，值得关注的是，传统的语言学研究方法和理论的研究切入点已经逐渐被挖掘殆尽，若仍坚持传统研究方法，会使后续研究缺乏研究后劲与动力。同时，传统的语言学研究往往只运用语言学的理论解决语言学的问题，这样给学科的深入发展带来了不小的屏障，阻碍了语言学研究的深入发展，制约了一系列深层次问题的研究和解决，语言学研究亟待寻找新的方法理论，特别是运用跨学科的方法来解决其发展的瓶颈制约。最后，跨学科的研究方法已成为一种必然的趋势。查阅国内外的相关文献，我们不难发现，语言学的研究已经逐渐跳出传统的研究理论与方法，开始寻求新的突破点。继引入语料库这一运用数据来阐述语言学研究问题的方法，并取得了一系列研究成果之后，跨学科的研究方法便开始逐渐被发掘出来，并深入到语言学研究的方方面面，为更好的解决语言学的深层次问题打开了新的研究视野。大数据作为一种以语料库为基础的新生的跨学科研究方法，必然会与语言学研究结下不解之缘，并为语言学研究的深入发展带来新的视觉和发展的源源动力。总之，大数据与语言学的结合必然会成为语言学发展的新趋势，并为语言学研究提供源源不竭的动力。