大数据环境分析范例6篇

大数据存在的基本属性是数据量大,现在的科学技术愈加发达,事物的维度也愈加丰富,用来说明同样事物的数据量越发的庞大,为了能够接近本质以及得到学的结论,方法只有分析和处理的所有数据。

(二)数据类型多样

(三)能够快速进行数据处理

大数据的重要特征之一体现在数据处理速度快,在现代社会发展过程中,大量的传感及以及对互联网信息进行获取等将传播技术的发展和普及的速度大大提高,进而使数据的产生与等步骤变得尤为简单,此时的数据快速增长,新数据的涌现源源不断,在过程中,新数据的处理速度需要不断进行加快,在不断进行实践的过程中,数据的价值将会逐渐降低,处理数据的实时性就是大数据与传统海量数据在科技上的区别。

(四)具有较低的数据价值

二、大数据环境下档案工作转型具有的挑战

(一)档案资源方面

对于档案资料在保管上重负遗漏的问题主要体现在档案部门收藏标准不统一,尽管有些部门能够应用电子档案,但还是远远不足以达到标准,因此造成档案资源在保管上重复或者遗漏。大数据时代,档案信息应该是数量众多,并具备基于数据信息的数字形式,为客户提供个性化信息服务。但是目前现实情况与理想目标相差甚远,所以档案工作中最为重要的一步就是建设数据资源。

(二)档案工作流程方面

(三)档案工作思维方面

电子档案的问世,是对于传统档案工作的巨大冲击,在电子档案出现的同时,传统的电子档案部门无法接受新型的档案管理模式,并且出现部分老同志对计算机学习的拒绝,从而造成了电子档案收集不完全,保管方式欠佳,更是导致了档案工作进行的难度加大。而依据目前我国发展状况来讲,将来我国的档案工作将不仅仅是基础的维护与修订,也不再是为用户提供简单的查询服务,而是将众多的档案以电子刊物的形式为不同的用户带去不同价值的档案信息。

三、大数据环境下档案工作转型的基本策略

(一)档案管理体制

大数据环境下通过借助互联网技术以及信息技术对档案管理链条上数量众多的不同部门之间进行互联互通,是每一个部门产生的档案通过在线的方式及时的提交到档案部门进行统一管理,这就要求了目前档案管理体制的改革,建立档案运行监督机构,保证随时跟踪档案各部门运转情况,使档案管理各个部门朝着高效、协作、一体化的标准来提升自身素质。

(二)档案工作运行形式

(三)档案工作的未来发展措施

发展战略是一定时期对组织发展方向的规划,能够为组织指引方向,实现到任何地方作工作快速、健康发展。档案工作人员应积极参与社会活樱承担社会责任,市档案融入到社会发展中,不断创新档案产品,为社会提供更丰富的服务。

关键词:云计算大规模图数据处理技术应用分析

(一)海量存储

(二)强大处理

(三)优良特性

在云计算环境下,由经济技术角度来说,因为云计算有着优良的灵活伸缩性,其较为适合在针对大规模图数据问题处理中的数据量弹性变化的处理中有效应用。一般的云计算环境都是有性价比较高的普通计算机所构成的,随着图数据规模的逐渐增大,可以通过在云中进行节点的动态增加来实现计算资源以及数据存储容量的扩大,这样就有效降低了由于传统模式造成的并行机模式的相应的大量投资。

二、在云计算环境下,大规模图数据处理技术的重要应用领域

(一)大规模图分割

(二)大规模图索引结构

在云计算环境下,由于索引的加入,使得依靠云环境分布式并行处理机制所进行的大规模的图数据管理效率得到了有效提高。但是,这种处理技术的开发应用仍处在一个不断探索研究的进程中。

(三)磁盘存储以及查询处理

(四)消息通信

(五)容错管理

在云计算环境下,大规模图数据处理技术中的容错管理的主要内容是,冗余备份的写入时机、冗余备份的相应的数据存放位置以及故障侦测、故障恢复等等方面,目前的容错管理的主要设计思路就是通过相应的数据冗余备份以及硬盘读写来实现保障。

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大数据为各行各业带来了巨大的变革,也给中小企业竞争情报的满足带来了机会。本文针对大数据环境下中小企业竞争情报的需求以及传统竞争情报服务存在的问题,基于大数据的特点从多主体、多渠道、多内容、多方式出发,构建了大数据环境下中小企业“一站式”竞争情报服务模式。

关键词:

大数据;中小企业;竞争情报;服务模式

一、引言

二、大数据环境下中小企业竞争情报需求

三、大数据环境下中小企业竞争情报传统服务模式分析

四、大数据环境下中小企业“一站式”竞争情报服务模式的构建

虽然现在的各种信息服务主体为企业提供了多种获取信息和竞争情报的方式,但由于主体分散、服务内容无差别、信息资源复杂,阻碍了中小企业有效的处理获得的信息,基于以上问题本文提出构建“一站式”企业竞争情报服务模式,并为企业提供集成式信息服务平台,提高了企业获取高价值情报的效率。

(二)中小企业“一站式”竞争情报服务模式解析

3.服务方式中小企业通过在服务平台上注册,享受竞争情报的服务,主要包括:直接通过平台获取政府公开信息和行业环境信息,通过个性化服务平台,针对不同需求,寻找不同的专业信息咨询机构,由专业的咨询机构完成竞争情报的获取、分析、整理。如果企业需要了解进货、销售等方面的情报,还可以利用中小企业的数据库里上下游企业的供货、销售信息,获取所需的竞争情报。

[1]郑彦宁,赵筱媛,刘志辉,詹淑琳.中小企业竞争情报供给中的政府工具研究[J].情报理论与实践,2014,(1):69-73.

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汉服在最近几年较为兴盛,尤其是在都市和商业街、旅游景点等地方,但是购买汉服的消费者并不是都对汉服有深入的了解,所以时常会有对其质量的担忧,如果在布料方面能够自行选择将会扩大消费群体,让那些对汉服感兴趣却又不是特别了解的客户放心购买。同时,如果能够利用大数据技术帮助客户自己选择搭配,或者为其量身打造独一无二的原创DIY服装,便能够满足特殊消费群体的特殊需要。本项目组充分利用客户自身的思维和创意,打造独具一格的汉服服饰,并且希望通过这样的销售方式扩展汉服销售市场、增加销量,实现自主创业的成功。

关键词:汉服设计;环境分析;电商

第一章绪论1.1创业的背景

1.2创业的目的及意义1.2.1创业的目的

近年“国学热”的复兴,使得作为传承优秀传统文化载体的汉服重磅回归,再次以结合流行文化的形式出现在人们面前,并且受到大众的喜爱和追捧。因此汉服在这场广泛传播传统文化中显得尤为重要,而DIY和电商与汉服的结合则会给汉服带来更大的反馈。“苏十云”便想到了将时下最新的三样利器结合在一起,让其展现出更大的魅力。

1.2.2创业的意义

汉服是有记忆的,记载着华夏民族的历史,也联系着中华文化的现在与将来,在弘扬传承传统文化上发挥着举足轻重的作用。而汉服的回归既推广了中华传统的美学精神,也增强了中华传统的文化自信。而DIY更是一种新兴的营销手段,它为汉服的推广探索了一条新的方式,扩大了汉服的影响力,解放手艺让更多的现代人接触汉服,让创意无限,让华夏文化绽放异彩。特别是在自媒体时代中每个用户都是创造者和传播者,大部分用户都善于展示自己的成果,因此DIY与汉服结合再通过电商进行销售,不仅会产生传播式营销效果,还会有更多的灵感与现代元素加入到汉服中,让汉服也不拘泥于已有的形式。

1.3古装行业发展现状1.3.1消费者需求

现代社会观念开放,人们对于服装的要求不再局限于舒适,更要求服装类型丰富多样。由于消费者对于服装原创、定制化的需求增加,而且新零售行业的新兴和互联网经济蓬勃发展,使得古风服饰的淘宝店铺增多。面向16-35岁之间的青年作为主要销售对象,更应该注重的是私人定制、原创的产品特点,彰显出古装服饰的与众不同,显示出对艺术的品味和感悟,满足消费者对于古色古香、“仙”的心理追求,彰显自身的艺术魅力。

1.3.2行业竞争

当下市场中的古装行业参差不齐,有平价高质量的、也有高价次质量的,更有“烂大街”的廉价布料。且淘宝这种电商行业更容易出现恶意竞争,有诸多盗网图、蹭热度、高仿等不良商家,使消费者在众多网店中挑花眼、难以做出正确的抉择和判断。

1.3.3行业分析

古风服饰要以中国古代服饰文化为基础,融入现代流行元素,推出“汉服改良版”等原创产品,提高行业竞争力。“线上+线下”的销售方式逐渐成为主流,私人订制、组合套装等促销手段也有利于打造自己的古装品牌,形成品牌效应。

第二章市场及行业分析2.1宏观经济环境2.1.1政策法律

2.1.2经济环境

2.1.3技术环境

2.1.4社会环境

由于科技的发展使得网购更加便捷、时代的进步促使大众观念的转变,消费者的年龄段逐渐年轻化,由于网购行业的发达和便利化,消费者足不出户就可以买到自己想要的产品;在服装领域,普通服饰已经不能满足人们日益增加的物质文化和精神需求,更多人希望服装能够多样化、个性化、满足自己的心理需求,因此产生了“汉服圈”“lo娘圈”等小众人群。但如今中华传统文化的复兴,使更多人了解到汉服的魅力,在一些发达城市,年轻人穿着汉服走在街头不再被路人以异样的眼光看待,汉服由小众走向了大众。

2.2电商古装行业发展概况2.2.1电商古装行业产业链

(1)上游产业:设计和手工工艺,我国江浙沪一带的纺织业源远流长,具有精湛的手工手艺,通过汉服的销售规模扩大,也可以带动服装制造业的发展。

(2)下游产业:物流快递行业,古装服饰的网络销售可以促进物流网络的完善。

2.2.2古装项目现状及未来前景预测

第三章创业企业简介3.1项目介绍

3.1.1项目基本观点

在“汉服热”“古风审美”等潮流兴起的当下,汉服年轻爱好者正不断扩大形成一定规模,并显露出高增长之势。艾瑞统计数据显示,2019年中国汉服市场销售规模达到45.2亿元,同比增长318.5%,开始进入井喷期。某种意义上,汉服已不再是一个小群体内的狂欢,而是以更具产品竞争力、商业价值的形态为更多人所看见。这也从一个侧面反映了当代年轻人对于服装的选择,不再是仅基于功能、市场营销,更多是“我喜欢”“我心动”。①因此本次会研究使用一种新的方式宣传销售汉服,集设计、生产、销售为一体,将DIY与汉服相结合的新模式,并且使用线上的方式进行推广是否会增加群众对汉服的热爱程度。

3.1.2项目重点难点

这次的研究主要争对添加DIY功能的汉服被广大的群众所认可的程度,这不仅是本次研究的重点也是难点。DIY的汉服制式,是改良汉服,我们可称其为汉元素服装。DIY汉元素服装一定程度上促进了汉服文化的大众普及,但其对于制作和销售传统汉服的商家和愿意了解如何复原汉服制式的群体有一定的误导性。比如,制作还可以穿上带有自己设计的汉服传统汉服的商家出现服装造型错误、面料运用不合理、衣片分割错误等问题,而这样的汉服又会误导消费者,给汉服文化的发展带来很大的阻碍。②因此这也就需要商家需要对汉元素的服装进行严格的分类和合理搭配,让顾客不仅可以感受到汉服的文化。在DIY的过程中不能将原有的一些特色改得面目全非,在汉服仍具有传统特色的基础上,满足不同消费者的审美需求,让汉服除了作为一种文化符号存在之外,还可以成为人们日常服饰的一部分。

3.2公司定位与战略3.2.1企业发展愿景

“苏十云”希望在电商古装行业中拼出一条“血路”,将线上销售汉服带到线下,做大做强,成为第一个将网店开到实体店的古装服饰企业,并且添加“私人订制DIY”元素,实现汉服行业的改革创新,改变目前汉服图实不符、质量堪忧、电商刷单等行业问题,将古装服饰做精做细,满足大众对于传承中华传统汉服文化的需要。

3.2.2项目定位

定位:“汉代服饰+DIY”结合,私人订制原创古装店

3.2.3项目创新之处

此次调研的创新之处首先是对汉服本身的生产手段的创新比如增添DIY功能,让消费者可以买到自己合适的汉服。根据调查问卷可得绝大多数人更喜欢自由设计图案,全程跟进的DIY设计方式,因此可以增添自由设计环节以使消费者可以对汉服产生更多的兴趣。

由于汉服的成本不低,产业链可以使用预售+尾款的方式进行销售,既提高了消费者的期待又可以减少不必要的成本。进行大量的市场调研,收集准确的市场数据,合理生产,合理定价,合理销售。

3.3主要产品和服务

主要产品与服务:销售服装,提供服装样式供消费者自己选择、订制

3.4项目推进计划3.4.1初期(1-3年)

开店初期(1-3年内),“苏十云”只经营网店,在网店中提供原创服饰供消费者选择、订制,主打在淘宝网站上发展,并提供客服联络设计师技术,消费者可以向设计师咨询有关购买意见。初期主要是进行宣传,提高知名度,在诸多汉服网店中形成一股清流,进而在淘宝网店中站稳脚跟,持续经营下去。

3.4.2中期(3-5年)

开店中期(3—5年内),“苏十云”的业务逐渐由线上扩展到线下,在线下经营实体店,首选城市为南京,采用线上带动线下的模式,将销售范围扩展到线下。消费者可以进店挑选订制具有独特性的汉服服饰,并且可以自由搭配,也可以通过在线上网店挑选再到线下购买。中期是过渡和转折的时期,将销售线由线上转移到线下,创新经营模式。

3.4.3长期(5-10年)

开店后期(第5年之后),“苏十云”会开启连锁模式,允许投资者加入企业经营“苏十云”分店,吸引更多资本,总公司在南京,在其他城市开分店,扩大经营规模,打造独立品牌,提高市场竞争力,后期可以考虑向国际化发展,与国际T台合作,扩大“苏十云”企业的影响力,推动汉服古装行业走出国门,弘扬中华传统文化。

THE END
1.大数据分析第3篇洞察研究大数据分析-第3篇-洞察研究 下载积分: 1388 内容提示: 大数据分析 第一部分 大数据分析的定义与意义 2 第二部分 大数据分析的技术与工具 6 第三部分 大数据分析的应用领域与案例分析 https://www.doc88.com/p-31371832589584.html
2.2024史上最全大数据分析和人工智能科普一、大数据 1.1 大数据(Big Data) 众说纷纭! 个人认为,大数据中的“大”,不仅仅是涉及数据规模,而且包含“价值“这个层面。其实无非就是大量的信息罢了,但是我们却能 通过各种手段从这些信息中提取出我们所需要的东西。 二、数据分析、数据挖掘和推荐系统 https://blog.csdn.net/2401_86940371/article/details/142068485
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4.什么是大数据分析?MicrosoftAzure与其他大数据平台一样,Azure 中的大数据分析由许多单独的服务组成,这些服务协同工作以从数据中获取见解。这包括基于 Apache Hadoop 平台的开源技术,以及用于存储、处理和分析数据的托管服务,包括 Azure Data Lake Store、Azure Data Lake Analytics、Azure Synapse Analytics、Azure 流分析、Azure 事件中心、Azure IoT 中心https://azure.microsoft.com/zh-cn/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-big-data-analytics
5.大数据分析(精选5篇)为了实现大数据分析挖掘体系良好建设的目的,需要满足平台建设与探索实践相互促进,根据体系建设实际逐渐摸索分析数据挖掘的完整流程,不断积累经验,积极引进人才,打造一支具有专业数据分析与挖掘水准的队伍,在实际的体系建设过程中吸取失败经验,并适当借鉴发达国家的先进数据平台建设经验,取其精华,促进平台建设,以此构建并不断https://www.1mishu.com/haowen/132966.html
6.大数据分析大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V,数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着https://baike.sogou.com/v74638521.htm
7.大数据分析是什么大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析,挖掘数据的有利信息并加以有效利用,将数据的深层价值体现出来。从大数据的特点可以看出,没有一套可靠的数据分析方法和数据分析工具是不可能完成大数据分析的。有了大数据分析才能让规模巨大的数据有条有理,正确分类,产生有价值的分析报告,从而应用到各领域中,促进其发展。 https://www.linkflowtech.com/news/2090
8.工业大数据(计算机学科/工业领域术语)工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法,包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据应用,则是对特定的工业大数据集,集成应用工业大数据系列技术与方法,获得有价值信息的过程。工业大数据技术的研究与突破,其本质目标就是从复杂的数据集中发现新https://baike.baidu.com/item/%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/22099031
9.学习干货收藏:如何进行大数据分析及处理?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。 2. 数据挖掘算法。 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https://cloud.tencent.com/developer/article/1103896
10.什么是大数据分析(BDA)帆软数字化转型知识库大数据分析(Big Data Analytics, BDA)是一种通过先进的分析技术和工具,从大规模、多样化的数据集中提取有价值信息的过程。它的核心要点包括:数据挖掘、机器学习、预测分析、数据可视化、实时分析。其中,数据挖掘是通过算法和统计方法,从大量数据中发现模式和规律的过程。通过数据挖掘,企业可以找到隐藏在数据背后的潜在价值https://www.fanruan.com/blog/article/47739/
11.大数据分析的五种方法大数据分析的五种方法有:对比分析、分组分析、回归分析、指标分析、预测分析。(1)对比分析:对比分析法不管是从生活中还是工作中,都会经常用到,对比分析法也称比较分析法,是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较,分析其变化情况,了解事物的本质特征和发展规律。(2)分组分析:分组分析法是指根据数据的性质、特征https://36kr.com/p/dp1515478397999105
12.什么叫大数据分析常见问题大数据分析就是指对规模巨大的数据进行数据分析,大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,而数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才https://www.php.cn/faq/418254.html
13.大数据分析的五个基本方面1、大数据分析的五个基本方面1,可视化分析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。2,数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘https://www.renrendoc.com/paper/94492055.html
14.大数据的swot分析51CTO博客已为您找到关于大数据的swot分析的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及大数据的swot分析问答内容。更多大数据的swot分析相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。https://blog.51cto.com/topic/dashujudeswotfenxi.html
15.大数据分析的常用方法有什么大数据分析方法主要有五种: 1.漏斗分析法; 2. 对比分析法; 3. 可视化分析; 4. 预测性分析能力; 5. 用户分析法。我们在下文详细介绍这五种方法。 一、 漏斗分析法 漏斗分析模型是业务分析中的重要方法,最常见的是应用于营销分析中,由于营销过程中的每个关键节点都会影响到最终的结果,所以在精细化运营应用广泛https://worktile.com/blog/know-652/amp/
16.什么是大数据分析:定义优缺点应用机遇和风险3. 大数据科学有哪些风险、陷阱以及利弊? 4. 在我的组织中可以确定哪些大数据应用,其影响是什么? 5. 有哪些新的商业模式支持大数据分析? 6. 哪些大数据例子引人遐想,你能从中学到什么? 7. 我在哪里以及如何存储大数据?什么时候需要数据湖? 8. 有哪些大数据分析工具可用? https://www.jianshu.com/p/b9d679d7cd33
17.阿里云大数据&AI数据分析人工智能ODPS大数据阿里云大数据和AI产品服务。开放数据处理服务ODPS提供强大的数据分析和管理功能;开源大数据产品支持更加灵活地构建大数据平台;AI和机器学习产品提供AI工程平台和智算服务。https://www.aliyun.com/product/bigdata/apsarabigdata