开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇大数据分析论文，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
专业
计算机科学与技术
学生姓名
杨宇潇
学号
181719251864
一、选题的背景、研究现状与意义
在许多早期的互联网和技术公司的支持下，大数据在2000年代初的数据热潮期间出现。有史以来第一次，软件和硬件功能是消费者产生的大量非结构化信息。搜索引擎，移动设备和工业机械等新技术可提供公司可以处理并持续增长的数据。随着可以收集的天文数据数量的增长，很明显，传统数据技术（例如数据仓库和关系数据库）不适合与大量非结构化数据一起使用。Apache软件基金会启动了第一个大数据创新项目。最重要的贡献来自Google，Yahoo，Facebook，IBM，Academia等。最常用的引擎是：ApacheHive/Hadoop是复杂数据准备和ETL的旗舰，可以为许多数据存储或分析环境提供信息以进行深入分析。ApacheSpark（由加州大学伯克利分校开发）通常用于大容量计算任务。这些任务通常是批处理ETL和ML工作负载，但与ApacheKafka等技术结合使用。
随着数据呈指数级增长，企业必须不断扩展其基础架构以最大化其数据的经济价值。在大数据的早期（大约2008年），Hadoop被大公司首次认可时，维护有用的生产系统非常昂贵且效率低下。要使用大数据，您还需要适当的人员和软件技能，以及用于处理数据和查询速度的硬件。协调所有内容同时运行是一项艰巨的任务，许多大数据项目都将失败。如今，云计算已成为市场瞬息万变的趋势。因为各种规模的公司都可以通过单击几下立即访问复杂的基础架构和技术。在这里，云提供了强大的基础架构，使企业能够胜过现有系统。
二、拟研究的主要内容（提纲）和预期目标
三、拟采用的研究方法（思路、技术路线、可行性分析论证等）
2020.04.28-2020.04.30：设计实验。
2020.05.01-2020.05.07：开展实验。
2020.05.08-2020.05.15：准备中期检查。
2020.05.16-2020.05.23：根据中期检查的问题，进一步完善实验2020.05.24-2020.05.28：完成论文初稿。
2020.05.29-2020.06.26：论文修改完善。
五、参考文献（不少于5篇）
1.王伟,王珊,杜小勇,覃雄派,王会举.大数据分析——rdbms与mapreduce的竞争与共生.计算机光盘软件与应用,2012.被引量：273.
2.喻国明.大数据分析下的中国社会舆情:总体态势与结构性特征——基于百度热搜词(2009—2012)的舆情模型构建.中国人民大学学报,2013.被引量：9.3.李广建,化柏林.大数据分析与情报分析关系辨析.中国图书馆学报,2014.被引量：16.
4.王智,于戈,郭朝鹏,张一川,宋杰.大数据分析的分布式molap技术.软件学报,2014.被引量：6.
5.王德文,孙志伟.电力用户侧大数据分析与并行负荷预测.中国电机工程学报,2015.被引量：19.
6.江秀臣,杜修明,严英杰,盛戈皞,陈玉峰,郭志红.基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法.中国电机工程学报,2015.被引量：8.
7.喻国明.呼唤“社会最大公约数”:2012年社会舆情运行态势研究——基于百度热搜词的大数据分析.编辑之友,2013.被引量：4.
六、指导教师意见
签字：年月日
七、学院院长意见及签字
[关键词]Hadoop;大数据;分布式计算;HDFS;MapReduce
doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2015.20.032
1大数据
2Hadoop大数据平台
Hadoop是Apache的开源分布式计算平台。受Google大数据论文的启发，DougCutting用JAVA实现了以MapReduce和HDFS为核心的Hadoop，并将源代码完全贡献出来。Hadoop充分发挥集群的计算和存储能力，快速完成海量数据的处理。Hadoop采用分布式存储来提高读写速度和扩大存储容量;采用MapReduce整合分布式文件系统上的数据，实现数据高速处理;采用存储冗余数据来保证数据的安全性。
2.1HDFS
HDFS是基于流模式访问和处理超大文件的需求而开发的，它可以运行于廉价的商用服务器上，HDFS的主要特点有以下3个方面。①处理超大文件：在实际应用中，HDFS已经能够用来存储管理PB级的数据了。②流式访问数据：请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。③运行于廉价的商用机器集群上：HDFS对硬件要求较低，无需昂贵的高可用性机器。
HDFS体系结构中有两类节点：NameNode和DataNode，NameNode负责管理集群中的执行调度，DataNode是具体任务的执行节点。当执行任务时，客户端访问NameNode获取文件数据信息，与DataNode进行交互以访问整个文件系统。HDFS向用户提供类似POSIX的文件接口，开发者在编程时无需考虑NameNode和DataNode的实现细节。
2.2MapReduce
MapReduce是Google公司的核心计算模型。在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器有两种角色：JobTracker和TaskTracker，一个Hadoop集群中只有一个JobTracker，用于任务管理和调度。一般来说，为了减轻网络传输的压力，数据存储在哪个节点上，就由哪个节点进行这部分数据的计算。JobTracker监控任务运行情况，当一个TaskTracker出现故障时，JobTracker会将其承担的任务转交到另一个空闲的TaskTracker重新运行。TaskTracker用于执行具体的工作。
3大数据在智能电网中的应用构想
通过Hadoop大数据平台，技术人员可实时观察到全网范围内的电能流动状态、电能负载热区、设备故障高发区和客户集中区等数据，实现更加智能化的电网。具体包括以下4个方面。
3.1电网数据可视化
在未来智能电网中，通过大数据分析融合调度、配电、输电、发电和用电客户数据，实现实时和非实时数据的高度信息化集成，通过实时可视化运算分析，全面展示完整和精细的电网运行状态图，为管理层提供辅助决策支持和依据。
3.2电网负载趋势预测
在未来智能电网中，通过大数据分析电网负载的历史数据和实时数据，展示全网实时负载状态，预测电网负载变化趋势，通过现代化管理技术的综合应用，提高设备的使用效率，降低电能损耗，使电网运行更加经济和高效。
3.3设备故障趋势预测
3.4客户电力需求预测
在未来智能电网中，通过大数据分析电网客户的用电数据，预测区域用电和大客户用电需求变化趋势，针对客户需求提前制订高质量的服务计划，提升社会满意度。
4结语
Hadoop充分发挥集群的计算和存储能力，完成海量数据的实时处理。在未来的智能电网中，大数据分析可以应用到电网运行全景可视化、电网负载预测、设备故障趋势预测和客户需求趋势预测等需求，充分挖掘海量数据的价值，为智能电网提供技术参考。
（湖南城市学院图书馆，湖南益阳413000）
关键词大数据；图书馆；云计算
0引言
1图书馆学研究教育与大数据现状
2图书馆的大数据特征
在数字化时代，数据处理更容易、更快。图书馆的数据资源种类多、数量大、形式多样。截至2008年底，CALS的文档数据量达到180T，2010年底的国家图书馆数字资源总量达到480T。目前，国家博物馆进行维护之后，数字图书馆的非结构化数据的存储容量将非常大。总数字资源工程也达到108TB。由此看来，图书馆的数字资源总量已聚集为一个大的数据集。再次，图书馆自动化服务水平已发展到了一个新的阶段。此外，用户服务信息每日激增，用户对服务的要求越来越高，图书馆要根据用户的服务信息，做出相应的调整。因此，根据各自限定的环境和条件，从大量的数据分析中挖掘出用户当前和未来的需求都非常迫切。
3大数据背景下图书馆发展趋势
3.1服务模式创新与重构
目前，随着科学技术的不断发展，传统的纸质图书馆向电子、数字图书馆的转变，因此图书馆服务的性质已经发生了很大的变化。传统图书馆是点对点的服务，而目前数字图书馆已经成为综合，服务的风格和方法等方面都发生了很大的变化。在服务理念上，数字图书馆是基于数据服务的基础上，在大数据的基础上，从数据采集，智能服务，提供综合服务，创新了服务模式。在大数据时代，数据资源是丰富的，每个图书馆可以利用网络来收集大量的数据资源，基于资源共享提供各种数据管理的资源之间的无缝连接。
3.2服务内容创新与重构
参考文献
［1］刘琼.大数据环境下图书馆面临的影响与挑战[J].理论观察,2013(8):112-113.
［2］孙琳.大数据时代图书馆服务体系创新研究[J].理论观察,2013(4):99-100.
［3］李立.大数据在数字图书馆中的应用分析[J].高校实验室工作研究,2014(3):35-37.
关键词：大数据时代；地方应用型高校；软件工程专业；课程体系
1我院软件工程专业传统的课程体系
2大数据时代企业对软件工程专业人才的要求
3大数据时代我院软件工程专业传统的课程体系存在的问题
4大数据时代我院软件工程专业课程体系建设改革
5应用效果
目前应用此方案有2016和2017级两级学生，虽然这两级学生都还没有就业，但在创新应用能力方面都较2015级之前学生有显著提升。近两年有10余组学生团队获得国家级、省级、校级“大学生科研训练项目”立项资助，有8名同学获得“蓝桥杯”程序设计大赛国家级二等奖、三等奖，省级一等奖2项，二等奖、三等奖多项。2016年有两队学生获得陕西省高校“互联网＋”创新创业大赛三等奖，一队学生获得咸阳市青年创业大赛二等奖。数十名学生在核心期刊上公开发表学术论文。从目前取得的成绩来看，课程体系结构的调整，使得学生不仅获得扎实的理论知识，而且具备了过硬的实践和创新能力，我院软件工程专业毕业生一定会深受用人单位喜欢。
6总结
［1］孙琳．大数据应用的创新路径［N］．人民政协报，2016－05－17．
［2］潘正高．地方应用型高校软件工程专业课程体系的研究［J］．西昌学院学报，2017，31（3）：94－97．
［3］潘怡．应用型本科院校软件工程专业课程体系设置探讨［J］．长沙大学学报，2008，22（5）：98－100．
［4］教育部专业教学指导委员会．高等学校软件工程专业规范［M］．北京：高等教育出版社，2011．
华丽的变形
Hadoop的发展基本上经历了这样一个过程：从一个开源的Apache基金会项目，随着越来越多的用户的加入，不断地被使用、贡献和完善，逐渐形成了一个强大的生态系统。
随着云计算和大数据的发展，如今Hadoop已经是一个能够让用户轻松驾驭和使用的分布式计算平台。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序，并能充分利用集群的威力实现高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在价格低廉的硬件上，而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，这样可以用流的形式访问文件系统中的数据。
九年的长跑，Hadoop已从初出茅庐的小象华丽变形，成为了行业巨人，但还需戒骄戒躁、不断完善。
性能大提升
Hadoop还是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop可以将数千个节点投入计算，非常具有性能潜力。但并非所有的工作都可以进行并行处理，如用户交互进行的数据分析。如果你设计的应用没有专门为Hadoop集群进行优化，那么性能并不理想，因为每个Map/Reduce任务都要等待之前的工作完成。
英特尔针对大数据的开放架构核心产品线，推出了英特尔Hadoop分发版，让用户可以实现“软硬协同，体验至上”的创新效果。例如，利用英特尔至强处理器平台对网络和I/O技术所做的优化，与英特尔Hadoop分发版进行强力组合，以往分析1TB的数据需要4个多小时才能完全处理完，现在仅需要短短的7分钟即可完成，极大地提升了大数据分析的速度。
Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。由于批量处理功能，Hadoop最好部署在这些场合：索引编制、模式识别、推荐引擎建立和情绪分析。在所有这些场合下，数据大量生成，存储在Hadoop中，然后最终使用MapReduce函数来进行查询。但是这并不意味着，Hadoop会取代数据中心里面目前的组件。恰恰相反，Hadoop会集成到现有的IT基础设施里面，以便充分利用进入到该企业的海量数据。
开源的典范
Hadoop依赖于社区服务器，任何人都可以自由的下载、安装并运行。由于它是一个开源项目，所以没有软件成本，这使得它成为一种非常吸引人的解决方案。Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。
Hadoop称得上开源创新领域的杰出典范。思科的JamesUrquhart曾经这样说过：“Hadoop可以说是不涉及任何现有专利的开源项目在企业软件方面所取得的首个里程碑式成功”。尽管里程碑不只这么一个，但能够以这样的规模将成功果实迅速扩展的例子还真不多见。
虽然大量的行业用户开始学习Hadoop的技术架构，但在真实的生产环境中，依然显得相当谨慎，很大一部分也是因为开源。Google虽然公开了MapReduce论文，但底层的GFS、BigTable等技术都不是开源的，因为这是互联网的核心竞争力。很多企业的确想用这个技术，但是技术门槛比较高，前期投入非常之大。一旦进入维护和开发阶段，Hadoop的真实成本就会凸显出来。
群体的智慧
例如，IBM在Hadoop系统领域的代表产品InfoSphereBigInsights，它是基于开源ApacheHadoop框架实现，增加了包括管理能力、工作流、安全管理等能力，并融入了IBM研究实验室的数据分析、机器学习技术以及文本数据分析挖掘；IBM在流计算领域的代表产品是InfoSphereStreams，是目前业界独有的流数据处理技术。Streams能够在对诸如气象信息、通讯信息、金融交易数据的管理中动态捕捉信息、进行实时分析，能够对静态数据的处理提供有效补充；在数据仓库方面是InfoSphereWarehouse和etezza。Netezza克服了传统数据仓库在面临大数据挑战时的瓶颈，可以将大量数据整合到统一的平台上，计算能力高达TB级。
关键词：实践教学；统计学；高校
一、大数据新形势对统计人才的新需求
目前高校数学系开设的统计学专业主要是数理统计方向，重视统计推断，进行各种证明，但案例教学较少，淡化了培养学生分析社会经济现象的能力，其不利于学生应用统计知识解决实际问题。本文从分析当前的社会需求出发，借鉴“设计型学习”模式探索实践教学改革，以此来提升培养学生认识数据和理解数据的能力[5-6]。
二、新需求导向下的统计学实践教学改革
（一）重新定位人才培养目标
在网络、大数据、云计算等新技术不断发展的背景下，社会人才需求、教学资源和外部环境都在迅速发生改变，其促使各专业进行教学改革。对于统计学而言，统计数据已完全突破了传统统计学所涉及的统计数据概念内涵，统计数据从数量、结构、类型上已经完全不同于魍骋庖逑碌耐臣剖据，其更具有现代“信息”的含义[7]。相应的统计数据收集技术，整理、传输和存储管理方法、指标体系、分析方法等内容已发生根本变化。“懂数据、会分析”的复合型人才缺乏是当下国内外面临的共同困难[8]。统计学专业应具有国际视野，重新定位培养目标、教学理念与机制，结合区域经济发展为学生提供未来职业规划指导服务，在各个环节中提升学生的数据处理能力，培养具有高阶思维和高阶能力的应用型人才。
（二）优化课程设置与教学手段
（三）强化校内实验与实践环节
（四）注重校外实践学习
目前统计学课程的校内实践教学过程中，由于实践资源不够的限制，所涉及数据处理及统计建模等活动较多地使用统计年鉴或其他公开数据集，这种学习模式与真正的实际应用还有一段距离。为了更大程度上调动学生的学习积极性来接触科技前沿，应充分发挥学科竞赛与社会创新模式和平台优势，形成校扔胄M馐导教学协调促进的模式。
针对社会对人才的新需求，通过设计不同模块的实践活动对统计学专业实践教学环节进行改革，其有利于发挥学生的特长，调动学生的学习兴趣，为学生的职业发展做好充分的准备，从而顺应大数据时代的发展，进而促进人才培养质量、促进专业办学特色、促进经济社会发展。
参考文献：
[1]2015年大数据十大发展趋势预测[J].中国教育网络，
2015，（Z1）.
[2]朱自强.高校可借大数据自我提升[N].光明网，2013-
11-12.
[3]九个成为数据科学家的必备技能[EB/OL].[2016-09-03].
[4]数据科学领域的职位划分以及职责技能[EB/OL].
[5]李美凤，孙玉杰.国外“设计型学习”研究与应用综述
[J].现代教育技术，2015，（7）.
[6]丁美荣，陈壹华.基于设计型学习的计算机网络实验教
学研究[J].计算机教育，2011，（1）.
[7]张维群.大数据时代统计学科建设与教学改革专家研讨
会纪要[J].统计与信息论坛，2015，（2）.
[8]徐宗本.用好大数据须有大智慧――准确把握、科学应
对大数据带来的机遇和挑战[N].人民日报，2016-03-15.
[9]谢小芸，李立清.项目教学法在独立学院统计学实践教
学中的应用[J].中国农业教育，2007，（4）.
[10]王丽丽，杨帆.“互联网+”时代背景下大学英语教学改
革与发展研究[J].黑龙江高教研究，2015，（8）.
[11]李小涛，高海燕，邹佳人等.“互联网+”背景下的STEAM
关键词：智慧管理；云计算；大数据；物联网；能耗增值服务；智慧校园
一、引言
随着信息技术的飞速推进，已然进入一个互联网的时代。社会中，各方的发展也已是几何级速度的发展，在这个物联网、云计算和大数据推动社会前行的大潮中，对高校后勤集团能源管理也提出了更高的要求。节能管理由“绿色环保，打造节能型社会”作为一项国策写入“十二五”规划起进入了一个全新的时代。目前，科技创新管理的概念普遍被大众所认知。管理中有一个被一再提及的词语――量化，其归根结底是对数据的需求体现。即量化要求的结果是数据的产出，这里的数据既包括管理中表面的数据，如被管理对象的数量、状态等属性基础数据，也包括对基础数据通过管理模型分析后所得到的具有决策依据功能数据，数据是实现管理智慧化关键。
高校后勤集团能源管理智慧化即利用大数据、云计算、物联网等新一代信息通信技术，并通过这些技术变革原有的管理模式。［1］具体表现为，建立基于互联网的开放系统，通过云计算技术实现能耗大数据潜在价值的挖掘，随后，通过数字化和智能化技术应用决策数据进行实际的管理工作。这对高校后勤集团能源管理工作提出了更高的要求，以往的能源管理信息系统的设计已经远远不能适应发展的需要，其能力尚停留在能耗数据的采集、存储、统计以及初级的简单报警上，对于管理智慧化显得力不从心。为了适应高校后勤集团能源管理的需要，应以物联网、云计算技术、大数据分析技术为核心，以移动互联网为有益补充，建立具备对能源，特别是能对水电能源具有监控、预警、测算、系统联动和消费支付等管理决策及服务延伸能力的高校后勤集团能源管理智慧系统。这将是高校后勤集团能源管理由传统的信息化管理转型为能源管理智慧化的初期阶段，两种管理方法对于数据的处理及运用理念是截然不同的。
二、能源管理现状分析
随着教育的普及，学校需要不断地提高教学质量和管理水平，而学校后勤管理就是对在校后勤情况的全方位管理。［2］其中，能耗管理是工作的难点与重点，学校是否以资源的高效利用和循环利用为核心，以“减量化、再利用、资源化”为原则，以低消耗、低排放、高效率为基本特征，符合可持续发展理念的经济增长模式运行，［3］均与后勤集团能耗管理有着密不可分的关系。节约型校园概念的提出使得学校在办学及校园设施建设、运营管理中遵循科学发展观，充分体现节能、节水、节地、节材、环境保护建设及运营的管理思路和节约教育理念、形成良好节约型校园文化的校园。［3］目前，高校后勤集团能源管理主要依托于多年完善的管理制度，以及在这套制度上经过业务流程提炼后所开发的管理信息系统。
（1）管理制度化。各地高校后勤集团能源管理工作经过多年经验累计，在校园能耗统计、校园能源审计、校园能效公示、需求管理、分项计量等方面均建立了较为完善的管理制度，并做到了不同部门、单位间的有效协调。在管理模式上采用了根据学科门类、各单位性质、事业发展情况、使用水电需求，科学合理定量，将水、电能源消耗指标分配到各有关学院和部门，对运行情况进行跟踪分析，统筹协调，兼顾利益，量化管理，促进节约水电长效管理机制的形成。能耗管理制度的完善进一步推进了管理信息系统的建立与运行。
（2）管理信息化。随着计算机及通信技术的不断发展，结合自身管理的需要，高校后勤集团对于能源管理工作也做了业务的流程化定制，并依托物联网工程、通信工程、计算机工程、工业设计、环境工程等学科，自主创新、自主研发了数字化能源监管系统。数字化能源监管系统分为计量采集部分、数据传输网络、数据存储系统，以及用户交互系统等几个主要部分。完成了能耗数据的采集、传输、存储与展示，有效地数据处理方法提高管理中对于数据统计的需求。数字化能源监管系统的建立有效地提高了高校后勤集团能源管理水平，通过系统实现了能耗数据的实时性、完整性和准确性。即通过科技手段，实现高效管理，提高社会效益。
二、管理系统的智慧化变革与应用
对于高校后勤集团能源管理而言，仅就目前的数字化能源监管系统已经不能满足发展的需要。高校后勤集团能源管理智慧化的设计目的是在与管理制度不断的交互完善中，利用大数据、云计算、物联网等新一代信息通信技术，并通过这些技术变革原有的管理模式，［1］这也包括原有数字化能源监管系统的功能，但绝不是简单的系统升级。所有的管理变革均以建立新的管理智慧化平台为基础，提供“能源管理＋能源便利＋校区通信”的高校能源管理云服务。
（3）管理的最终蜕变。大数据分析带来决策与预测依据，可以对特定用户提供用能合理性分析服务；通过对线路负载数据的分析，判断线路负荷是否正常，做出警报预测，即时整改。多系统协作，将延伸能耗系统的增值服务，如用能消费的支付手段，可以结合第三方支付系统完成用能的缴费。这样，无论是实体充值点，或是移动支付，都能方便快捷完成支付动作。高校后勤集团能源管理智慧化带来高校能源工作由管控到服务的最终蜕变。
三、新技术驱动下的发展方向
高校后勤集团能源管理是智慧校园的数据核心区域，其发展中涉及的互联网（数据通讯）、移动互联网（支付）、物联网（采集传感器）、安全监控、电信（通话、短信）都在产生海量数据。半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。再则，云计算已经成为当今信息技术领域中最重要的新概念，正在成为未来互联网和移动互联网结合的一种新型的计算模式。［4］
高校后勤集团能源管理将依托物联网、云计算、大数据等技术，变革原有的管理模式。最终形成能耗云平台，提供大数据分析服务，能源监管将以大数据分析的结果作为决策的依据，逐步演进为智慧化能源服务。
［1］黄念根.雾霾锁城倒逼传统能源智慧变革［J］.智慧城市，2014
（3）：60.
［2］谢珊.学校后勤管理信息系统的设计与应用［D］.成都电子科
技大学工学硕士学位论文，2010.
［3］中华人民共和国住房和城乡建设部、中华人民共和国教育部.高
等学校节约型校园建设管理与技术导则（试行）［Z］.2008.
（一）大数据思维的内涵
（二）大数据思维的特征
（三）大数据思维的教育应用
二、开放教育领域教育教学数据应用现状
（一）开放教育领域教育教学数据类型
（二）开放教育领域教育教学数据应用现状
三、大数据思维对开放教育数据挖掘的若干启示
（一）自上而下，形成教育教学管理的数据思维
（二）从智慧校园建设入手，为数据挖掘与分析创造充分条件
随着云计算和物联网的出现，校园信息化建设应尽快从数字校园向智慧校园过渡。智慧校园建设通过把传感器嵌入到校园的各种系统中，将校园管理的众多软件系统平台融入到校园云，实现云、物联网、互联网的串通联接，由此可实现校园实时数据的获取、存储和加工分析，从而为学校发展和教学应用提供有效的决策依据，智慧校园作为教育信息化建设的一个实体，对实践大数据的价值提纯有重要的现实意义[21]。此外，智慧校园还包括大数据的标准体系、校园数字化生态环境以及相应的信息化组织管理体系等方面的建设[22]。从基础设施建设着手，逐步开展基于云计算的大数据应用，实现对教师网络教学行为、学生远程学习行为、学生个性特征等的分析和预测，为促进学生身心发展提供适时引导和帮助，提供学校运转的实时动态数据，助力教学管理科学化、智能化。
（三）脚踏实地，充分挖掘和分析现有数据
（四）着眼未来，做好数据型人才储备
四、小结
关键词：大数据；发展脉络；营销趋势；研究评析
一、问题的提出
二、大数据的发展脉络及概念界定
（一）大数据的发展脉络
（二）大数据的概念界定
大数据本身就是抽象的概念，当前对其概念界定尚未达成统一，不同组织及学者给予不同的表述，见表1。尽管各方对大数据概念并不统一，但其中“大规模数据”“体量、复杂性及速度超越传统数据”“超越现代技术手段处理能力”等观点得到基本认可。IBM公司及Laneyetal（2001）认为大数据具有“3V”特征：规模性（Volume），数据量一般要达到TB级甚至PB级；多样性（Variety），数据结构类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；高速性（Ve原locity），产生、处理、分析数据的速度加快。国际数据公司（IDC）在此基础上，增加“价值性（Value），即“大数据价值很大但呈现低密度性”的特点，从而形成大数据的“4V”特征[16]。而NetApp公司认为大数据具有“ABC”三特征：大分析（BigAnalytic），通过对大数据实时分析构建新的业务模式并更好地了解顾客需求；高带宽（BigBandwidth），快速有效地对数据进行处理分析；大内容（BigContent），包括各种类型数据，同时对数据存储、扩展、安全等管理的高要求[17]。
三、大数据对未来市场营销的冲击
（一）大数据对消费行为的影响
（二）大数据对营销决策模式的影响
（三）大数据对营销战略的影响
（四）大数据对营销要素的影响
四、大数据研究在营销中的应用评析
（一）研究层次：偏宏观层面研究，轻微观分析
（二）研究视角：多立足于信息科学视角，缺少管理视角
（三）应用范围：国内多理论研究，实践广度、深度不够
统计学论文2300字(一)：统计学方法的发展及其在大数据中的应用论文
【摘要】现阶段，统计学方法在我国企业管理中有广泛应用。本文尝试对统计学方法的诞生以及发展情况进行了简要的分析，同时还对统计学方法在现今大数据时代的应用情况进行了探索。
【关键词】统计学方法发展大数据应用
对于统计学方法来说，诞生的最初只是为了进行单纯的计数以及描述，随着统计学方法的不断发展，其所涉及到的内容更加多样化。在统计学家以及各个领域专家的不懈努力之下，统计学方法正在不断的进步以及完善，在实际应用的过程中也发挥出了较为理想的效果。在现阶段大数据的时代背景之下，对统计学进行深入探究是非常重要的，会对今后多个行业的快速发展起到促进作用。
一、统计学基本发展探析
二、统计学方法在大数据中的应用趋势
目前，国内外对统计学都有较为广泛的应用，主要应用在教育行业、生产制造行业以及企业管理当中，取得了较为理想的应用效果。根据CNKI数据库中统计方法、机器学习分布情况可以看出，在机器学习领域的论文数量从2013年以后一直呈现出持续增长的势头，并且在2016年超过了统计方法领域的论文数量。由此可以说明，我国在机器学习领域的发展速度正现出稳定提升的趋势，反映了我国在大数据领域研究方面越来越深入，所应用的研究方法也开始呈现出多样化的特点。从总体上来看国内在统计学方法研究过程中已经取得了阶段性的成果，并且其所面临的拐点与国家上的统计学发展拐点基本保持一致，大概都是在2013年开始对大数据以及将其学习等方面有了深入的探究，并且开始逐渐取得突破性的成果。而机器学习方法的论文数量都是在2016年开始超过统计方法的论文数量。但是与此同时，我们也看出其差异性也很明显，国内在统计方面研究的论文以及在机器学习方法方面研究的论文与国际相比较尚且存在较为明显的差距，并且这种差距呈现出了持续性的特点，这也使得我国在这两个领域方面还有很大的发展空间。
经过对CNKI数据库中的统计方法以及大数据领域期刊论文分布情况进行分析之后，可以看出，统计方法领域中出现频次最高的是“统计分析”以及“数理统计”、“人工智能”；在大数据领域出现频次较高的是“云计算”、“图书馆”以及“物联网”等关键词。通过上述关键词来看，其所涉及到的内容都是反映当前我国统计以及大数据技术所研究的重点以及热点，同时我们也可以看出，现阶段我国在统计与大数据领域方向的研究存在着一定的重合。在进行的数据研究的时候，需要应用到统计学方法，同时统计学方法在利用的时候往往也需要与大数据进行结合。
（三）统计学方法的发展展望
有数据的地方势必就会涉及到统计学。从17世纪开始，国势学派以及算数学派的争论到今天大数据计算、计算机技术的相互作用，使得统计学的内容正在不断完善，并且其应用领域也在不断扩大，随着大数据时代的来临，使得传统的统计学发展方向发生了一定转变，开始从小样本的统计推断分析走向大数据量的挖掘分析，从而使其所掌控的数据量不断提升。在未来统计学方法发展的过程中，应该注意将统计学与新的数据思维相结合，从而产生一种新型的、应用范围更广的大数据算法。从现阶段我国大数据方法创新发展的情况来看，其与国际研究在深度以及广度上还存在不小的差距，这也恰恰说明了我国在大数据统计学方面还有很大的进步空间。现阶段，国内的大数据研究更多的是停留在信息化产业上，与其他行业的融合发展趋势尚且不明显，这也使得信息服务以及数据产业的创新发展受到了一定影响。在今后统计学发展的过程中，其研究热点势必会从数据分析以及数据发掘向算法方向转移，这样也使得大数据技术与统计学方法二者之间的联系更加紧密。
结束语
综上所述，我国统计学方法在今后发展过程中应该充分考虑到实际需求，积极适应时代变化，现阶段大数据时代已经全面到來，并且大数据技术在我国有广泛应用，在实际应用的过程中取得了较为理想的效果。将大数据与统计方法进行结合可以使统计学方法的作用得到更好的体现，也使得统计学方法不断的进步以及拓展，在大时代背景之下，其功能性得到了更加充分的展现。
统计学毕业论文范文模板(二)：线上线下混合式教学在生物统计学教学中的实践与研究论文
[摘要]为提升生物统计学课程的教学水平，针对传统生物统计学教学中的局限，分析和实践基于线上网络教学+线下面授教学的混合式教学模式在生物统计学教学中的应用策略和方法。实践表明，通过线上+线下的互动与教学，能激发学生学习的兴趣与动力，丰富生物统计学的教学形式与内容，促进生物统计学教学质量的提升。
[关键词]线上线下；混合式教学；生物统计学；实践
[作者简介]严明（1981—），女，重庆人，博士，讲师，研究方向：生物技术。
生物统计学是生物医学类专业的必修课程，学生通过学习本课程掌握实验设计的原理和方法，并学会对实验数据进行统计分析和处理。然而，生物统计学涉及到大量基础理论，单纯通过教师讲解，学生理解度较低，学习效果不佳。如何在有限的课时内，改革传统的以讲授为主的教学方式，有效提高教学效果是生物统计学教学亟待解决的难题。
一、线上线下混合式教学的概念及内涵
二、生物统计学课程教学面临的困境
2.教与学不同步。传统教学模式下，教师与学生之间的沟通以课堂为主，教师按照教学安排按部就班地进行教学，对学生需求重視不足；学生缺乏主动反馈的意识，教师很难掌握学生的真实学习状况，教与学处于不同步状态。
三、线上线下混合式教学在生物统计学教学中的实践探究
1.构建线上教学平台，实现课前线上自主学习。授课教师首先以超星泛雅平台和学习通APP为依托构建线上教学平台。教师在平台上将课程每章的重难点列示出来，搭建课程框架体系，并上传包括课件和教师根据课程知识体系录制的教学视频等资料。教学视频时长控制在15分钟以内，并保证精炼、易懂，让学生不会因视频过长而放弃观看，提高学习时效。同时，在教学平台提供视频配套的课件资料，方便学生下载并配套观看。教师还在平台设置了视频弹幕问答和闯关式章节测试，学生通过答题和测试后才能进入后续章节的学习。
在教学实践中发现，线上教学平台还可以为理论教学提供良好的拓展实践平台。教师可以在线上平台提供实验设计及实验数据分析的实例供学生练习，实现对课时压缩的有效弥补。学生普遍反映网络教学平台十分有利于自主学习，尤其是遇到知识难点时，学生可以通过反复线上观看教学视频来帮助理解，能达到较好的学习效果。
此外，线上教学平台可以通过视频回放次数、测试完成程度等数据统计帮助教师了解学生之间的差异性，既方便教师掌握学生学习状态，分析存在的问题，也为线下课堂教学提供依据，在后续教学中因材施教，满足不同层次学生的个性化学习需求提供依据。
在线下教学中，教师还对教学场景进行了编排和优化。教师提供具体的实验案例，并以某一具体实验案例（如抗癌药物筛选）为背景贯穿整个课程教学始终，模拟真实实验场景，让学生从实验参与者的角度设计实验流程、整理实验数据、统计分析和解读呈现的全部流程。帮助学生实践生物学研究提出假说—实验验证—得出结论的基本流程，理解生物统计学对生物学研究的重要指导作用，培养学生知识迁移、应用和分析并解决科学问题的能力。
3.课后回顾学习并提升。在课堂教学完成后，师生的教学活动都还没有结束。教师要对线上线下教学过程中容易出现的问题进行整理总结，并将解决方案到网络平台，供学生回顾性学习。学生要对课堂上遇到的问题，搜集学习资料进一步思考和巩固。教师还要对学生课后学习情况进行挖掘，并根据学生的不同情况进行个性化的学习支持。对于有困难的学生，教师要单独辅导和监管，帮助学生完成课程学习；对于学有余力的学生，可以鼓励学生走进实验室，跟随教师的科研工作，完成真正的动手实践，实现素质提升。最终通过师生配合，完成对课程教学效果的提升。
[关键词]大数据；决策树；价值率；保险
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.02.071
1引言
随我国经济快速增长，人民收入不断增加，保险业也呈现出高速发展的趋势，自国内恢复业务以来，保险业相比金融领域的其他行I，取得了不小的成绩。新时代背景下的保险业所呈现出的信息多元化、海量化等特点，使得大量用户信息以指数级增长趋势存在于保险行业，多元化的媒体介质输入导致数据预处理难度加大，用户的兴趣迁移导致构造用户画像模糊，而保险行业竞争日趋激烈，高风险性条件情况下保持客户黏性，降低流失率对企业竞争就显得尤为重要。
2基于决策树C4.5算法的数据模型
2.1模型生成描述
数据基本处理：原始用户数据录入，形成基础数据湖，并将数据导入HBase和Oracle数据库中，对数据选取加工预处理并对数据进行选表、选键、连接器层选择以匹配数据模型，通过数据表的前期基本处理清洗筛选形成基础宽表，在形成宽表基础上再对数据清洗机进行标准化处理，对样本数据做简单的描述统计、缺失值处理以及标准化（分层处理）工作。
模型生成：调用ApacheSpark中的Mllib决策树中的类库，根据样本数据和用户情景生成初始模型，对生成的模型进行训练集和验证机选取，我们此处以7/3原则进行选取，对大数据模型进行训练，将数据抽样导出到数据中介Oracle中，将传统的SAS数据挖掘模型训练导入JAR中以便对比，至此基本的模型池生成，经训练测试后的用户反馈信息对模型的各个参数进行调试，并对外服务模型，模型中所设计重要参数如表1所示。
数据预测：根据服务模型和用户输入的基本信息属性进行加工，并对模型的预测产生结果集，再根据结果集进行场景信息预测并生成用户画像。
2.2决策树C4.5算法
3实证研究
3.1实验数据
数据选取基本上对宽表的行列维度数据进行处理，由于在实际过程中对数据生成一个大约20个属性列的宽表，数据选择可以避免数据处理时发生高维数据灾难，并且在数据处理过程中进行部分数据归一化处理，以适应模型的匹配度。见表1。
3.2分析工具和平台
3.3模式评估与应用
算法模型的运行结果展示出哪些因素影响客户流失的决策，通过评估可以得到更为有价值的客户信息，评估方法有准确率，召回率，F1-score，PR，ROC等，其中，真正TP：样本类型被数据模型正确归类预测命中正确类的数量；假负FN：样本类型被数据模型误判为其他类型的数量；假正FP：样本不属于正确类别被数据模型误判为正确类别的数量；真负TN：样本类型属于正确类别被数据模型误判为其他类型的数量。
全样本数据运行模型的结果展示见表2。
4结论与展望
[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）：146-169.
[2]王艳.中国保险公司制度变迁与创新研究[D].长春：吉林大学，2014.
[3]丁兆云，贾焰，周斌.微博数据挖掘研究综述[J].计算机研究与发展，2014（4）：691-706.
[4]QuinlanJR.C4.5ProgramsforMachineLearning[M].California：MorganKaufmann，SanMateo，1993.
[5]赵强利，蒋艳凰，卢宇彤.具有回忆和遗忘机制的数据流挖掘模型与算法[J].软件学报，2015（10）：2567-2580.
1数据智能分析师培养
2创新型智能技术人才培养
3智能系统开发人才培养
4复合型智能技术人才培养
智能科学与技术是一门综合学科，智能技术也广泛应用到智能交通、智慧城市建设、电子信息、信息安全、电子政务、电子商务、工业制造、教育、医疗、管理、农业现代化、国防现代化等众多领域，需要大量复合型智能技术人才。笔者认为，以下4条措施是智能科学与技术新兴专业培养复合型人才切实可行的培养方案：①充分发挥大类培养特色明显的人才培养优势，开放“全校特色专业选修课”，跨专业、跨学院科教团队，与大学生科技创新计划融合，重点培养学生的综合性、复合性、应用性；②引导并严格要求B学分课程学习，特别是设计规划实施好“科技创新”、“文体活动”、“技能认证”、“企业实习”、“暑期社会实践”等综合能力提高计划；③交叉融合办好本科生二专业，鼓励学有余力的本科生对知识的渴求，允许学生在本专业的基础上再辅修另一个专业，并提供配套措施，保证二专业学生能获得优质教育，发挥学科交叉融合优势，使本科生形成宽广深厚的知识结构，培养有特色的智能科学技术专业复合人才；④通过与企业横向合作，建立校企实训基地，紧跟企业和市场需求，与企业联合培养复合应用人才。