时间：2023-03-20 16:23:13
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基本的大数据的处理流程可以分成数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释4个阶段。首先获取数据源的数据，因为在数据源端的数据包含各种各样的结构，需要使用某种方法将其进行预处理，使数据成为某种可以用一种算法分析的统一数据格式，接着需要找到这种数据分析的算法，将预处理过的数据进行算法特定的分析，并将分析的结果用可视化等手段呈现至用户端。
1.1数据采集
大数据的采集是整个流程的基础，随着互联网技术和应用的发展以及各种终端设备的普及，使得数据的生产者范围越来越大，数据的产量也越来越多，数据之间的关联也越来越复杂，这也是大数据中“大”的体现，所以需要提高数据采集速度和精度要求。
1.2数据处理与集成
数据的处理与集成主要是对前一步采集到的大量数据进行适当的预处理，包括格式化、去噪以及进一步集成存储。因为数据采集步骤采集到的数据各种各样，其数据结构也并不统一，不利于之后的数据分析，而且，一些数据属于无效数据，需要去除，否则会影响数据分析的精度和可靠性，所以，需要将数据统一格式并且去除无效数据。通常会设计一些过滤器来完成这一任务。
1.3数据分析
在完成了数据的采集和处理后，需要对数据进行分析，因为在进行数据分析后才能体现所有大数据的重要价值。数据分析的对象是上一步数据的处理与集成后的统一格式数据，需要根据所需数据的应用需求和价值体现方向对这些原始样本数据进一步地处理和分析。现有的数据分析通常指采用数据仓库和数据挖掘工具对集中存储的数据进行分析，数据分析服务与传统数据分析的差别在于其面向的对象不是数据，而是数据服务。
1.4数据解释
数据解释是对大数据分析结果的解释与展现，在数据处理流程中，数据结果的解释步骤是大数据分析的用户直接面对成果的步骤，传统的数据显示方式是用文本形式体现的，但是，随着数据量的加大，其分析结果也更复杂，传统的数据显示方法已经不足以满足数据分析结果输出的需求，因此，数据分析企业会引入“数据可视化技术”作为数据解释方式。通过可视化结果分析，可以形象地向用户展示数据分析结果。
2云计算与大数据分析的关系
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。目前，国内外已经有不少成熟的云计算的应用服务。数据分析是整个大数据处理流程里最核心的部分。数据分析是以数据的价值分析为目的的活动，而基于大数据的数据分析通常表现为对已获取的海量数据的分析，其数据来源可能是企业数据也可能是企业数据与互联网数据的融合。从目前的趋势来看，云计算是大数据的IT基础，是大数据分析的支撑平台，不断增长的数据量需要性能更高的数据分析平台承载。所以，云计算技术的不断发展可以为大数据分析提供更为灵活、迅速的部署方案，使得大数据分析的结果更加精确。另一方面，云计算的出现为大数据分析提供了扩展性更强，使用成本更低的存储资源和计算资源，使得中小企业也可以通过云计算来实现属于自己的大数据分析产品。大数据技术本身也是云计算技术的一种延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括海量分布式文件系统、并行计算框架、数据库、实时流数据处理以及智能分析技术，如模式识别、自然语言理解、应用知识库等等。但是，大数据分析要走向云计算还要赖于数据通信带宽的提高和云资源的建设，需要确保原始数据能迁移到云环境以及资源池可以随需弹性扩展。
3基于云计算环境的Hadoop
为了给大数据处理分析提供一个性能更高、可靠性更好的平台，研究者基于MapReduce开发了一个基于云计算环境的开源平台Hadoop。Hadoop是一个以MapReduce算法为分布式计算框架，包括分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（Hbase、Cassandra）等功能模块在内的完整生态系统，已经成为当前最流行的大数据处理平台，并被广泛认可和开发应用。基于Hadoop，用户可编写处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个节点组成的大规模计算机集群上。
4实例分析
本节以电信运营商为例，说明在云计算环境中基于Hadoop的大数据分析给大数据用户带来的价值。当前传统语音和短信业务量下滑，智能终端快速增长，移动互联网业务发展迅速，大数据分析可以为运营商带来新的机会，帮助运营商更好地转型。本文数据分析样本来自于某运营商的个人语音和数据业务清单，通过Hadoop2.6.0在Ubuntu12.04系统中模拟了一个大数据分析平台来处理获得的样本。希望通过对样本数据的分析与挖掘，掌握样本本身的一些信息。以上分析只是一些很基本的简单分析，实际上样本数据中所蕴含的价值要远远大于本文体现的。以上举例意在说明基于云计算的大数据分析可以在数据分析上体现出良好的性能，为企业带来更丰富更有效率的信息提取、分类，并从中获益。
5结束语
关于移动通信论文参考文献：
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[6]张洁.影响中国移动通信产业发展竞争力的因素分析[J].经济视角（下），2011（01）：52-53.
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关键词：大数据；数据分析；数理统计
基金项目：华北理工大学研究生教育教学改革项目资助（项目编号：K1503）
基金项目：华北理工大学教育教学改革研究与实践重点项目资助（项目编号：Z1514-05；J 1509-09）
G643；O21-4
谷歌公司的经济学家兼加州大学的教授哈尔・范里安先生过去说过统计学家将会成为像电脑工程师一样受欢迎的工作。在未来10年里，人们获得数据、处理数据、分析数据、判断数据、提取信息的能力将变得非常重要，不仅仅在教育领域，各行各业都需要数据专家，“大数据”时代的到来使得数据处理与分析技术日新月异，深刻的影响着各个行业、领域及学科的发展，尤其是与数据关系密切的行业及学科，而作为工科各专业硕士研究生重要的公共基础课数理统计学是天生与数据打交道的学科。
怎样在“大数据”时代背景下培养出适应面向企业自主创新需求的数据分析人员或掌握现代数据处理技术的工程师，如何把当下流行的“大数据”处理技术与相关数理统计学课程教学有机的结合，以激发学生对数据处理与分析技术发展的兴趣，这些都是我们在与数理统计学相关的课程教学中不得不思考的问题。然而，当前高校工科各专业硕士研究生数理统计教学的现状却与其重要程度相去甚远，整个教学过程的诸多环节都存在较大的不足，主要表现为：1.教学内容偏重理论，学生学习兴趣不高；2. 轻统计实验；忽略对统计相关软件的教学；3.没有注重数理统计的学习与研究生专业相结合，实用性强调不够。4. 轻能力培养；轻案例分析等。
这些现象导致的直接后果就是学生动手能力上的缺陷和创新能力的缺乏， 不能够自觉利用数理统计知识解决实际问题， 尤其缺乏对统计数据的分析能力。因此，需要数理统计学随着环境的变化不断创新新的数理统计思维和教学内容。避免教学内容与大数据时代脱节。为此笔者在该课程的教学过程中，有意识地进行了一些教学改革尝试。提出了几点工科研究生数理统计教学的改革措施。
（1）调整教学内容，将与数理统计相关的大数据处理案例引进课堂。有很多有普遍性的应用统计实际案例，可以在本课程的教学过程中有选择的引入介绍给学生，让学生们了解利用所学统计方法进行实际数据分析的操作过程和得出结论的思维方法。以期解决工科研究生对确定性思维到随机性思维方式的转变的不适应性。
（2）适应大数据时代数理统计学课程的教学环境。实现教学方式的多样性。大数据时代背景下，互联网十分发达，学生根据自己的兴趣去收集、整理和分析数据，既可以改变他们对统计方法的进一步认识，也可以增加他们的学习兴趣。甚至可以以专业QQ群，邮件的方式和同学、老师之间相互交流，交流者处于相互平等的地位，可以畅所欲言，随时随地都可以交流，起到事半功倍的效果。这种交流使得教师不再是知识的权威，而是把教师上课作为一种更好自主学习的引导，这种交流使得他们的思想变得更加成熟。同时参与各种网络论坛，贴吧回答问题等使得他们更能体现自己的价值，这种交流也使得学生的学习热情和学习精神得到更好的激发。
（3）引导工科研究生开展与本专业相结合的课题研究，强调实用性，注重统计思维能力培养。适应大数据时代数理统计学课程教学环境，实现教学方式的多样性。以期弥补学生缺少数据分析实例的训练，解决学以致用的不足。在目前的数理统计教学安排下，受学时所限，如果相当一部分时间用来学习公式、定理的推导及证明，势必没有时间进行实际的数据分析练习。在大数据时代背景下，随着海量数据、复杂形式数据的出现，使得统计方法的发展和以前有了很大的不同，没有实际的数据分析训练，学生们就无法对统计的广泛应用性及重要性有深刻的体会，也不利于保持和提高他们的学习兴趣。这要求具体工作者提出新的统计思想和方法，加深对已有统计思想的理解，以解决实际问题。
（4）改革成绩评定方式。现有的考试模式为通过有限的一到两个小时的期末考试，进行概念的辨析和理论及方法的推导计算，由此来判断研究生关于数理统计课程的学习情况有很大的不足，特别是对可以利用软件进行的某些实际数据分析的考察没有办法实现。因此，有必要通过日常课堂“论文选题―提交―讨论”与期末理论考试相结合的形式对学生数理统计学习进行考核。加大对学生平时考察的力度，相应地减少期末考试成绩的比重。让学生选择一些与自己专业有关的数据进行尝试性的数据分析、一些统计科普著作的读书报告等并写成论文的形式提交，做为对学生成绩的评定方式，更能综合、客观地评价学生的学习情况。
数据分析在现代生活中发挥的作用越来越大，而道硗臣品椒可以与数据分析有机的结合，从而在提高数据分析效率的同时，保持分析结果的有效性，为生产和实践活动提供准确的参考。以上的思考和建议仅是我们在教学研究和教学过程中的一点体会，还有许多工作亟待深入，比如适合工科研究生数理统计课程的大数据案例选取，与课程内容的有效衔接；案例教学法如何实施；教学方式多样化问题；课堂教学与网络交流结合；理论介绍与软件应用训练结合问题等。教学改革与实践是一项艰巨的任务，以培养学生的实际运用能力和正确解释数据分析结果的能力为目的，强调统计思想和方法应用的培养，让学生们了解利用所学统计方法进行实际数据分析的操作过程和得出结论的思维方法将是一项长期的工作。
参考文献
[1].游士兵，张 佩，姚雪梅.大数据对统计学的挑战和机遇[J].珞珈管理评论， 2013， （ 02）： 165-171.
关键词：大数据分析；内部审计应用
近年来，大数据应用更加广泛，它改变了固有的数据分析方式，将企业经营以及与之相关联的企业和客户信息进行收集和分析，通过新的思维处理数据与技术的难题。据调查显示，目前我国很多优秀企业都将大数据作为新一轮经济增长点，从2012年开始就实现了持续增长，成了企业市场经营的巨大资料库，提高了企业的整体技术水平和竞争能力。具体而言，大数据分析是一种能够从各类信息中快速提取有用数据的一种新技术，对内部审计工作来说具有的意义不言而喻。下面就从大数据分析给内部审计带来的机遇和挑战入手，从实际出发做好应用性审计，带动审计工作发生质的飞跃。
一、大数据分析给内部审计工作带来的机遇和挑战
（一）审计目标信息化技术使用的初期，内部审计工作依赖计算机技术，可以通过对数据的观察和分析找到审计中存在的问题，为具体工作的开展提供参考。大数据分析技术的应用则将审计工作带到了新的高度，它不仅能够发现问题，还可以对风险进行评估，对效益进行分析，及时发现审计工作中存在的问题，降低内部控制风险，为企业发展做出预测性思考。（二）审计内容数字是传统内部审计工作参考的重点，包括营业收入、费用支出、税收情况等等。大数据分析则突破了原来数字化的限制，基本内涵和审计的内容不断向外延展，打破了传统数据结构化的样式不足，在不同的时间范围内可以生成复杂多变的数据，其中包括文本、音频、视频、xml等，构建出了审计的立体化方法。（三）分析技术大数据分析与内部审计应用的结合，最大的改变就在于技术的更新，大数据分析可以实现大数字的整合，从五大技术方面进行了完善。即可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎和数据质量与管理。这些新技术可以通过标准化的形式，建立数据新模型，提取隐藏起来的内部审计信息，利用图表展示数据分析的全过程，并做出前瞻性的判断，从而提高数据的分析准确性。
二、大数据分析内部审计的方式
首先，数据验证性分析朝着数据挖掘性分析转变。即由原来的多维分析验证数据变为挖掘性技术的使用，将数据仓库和模型构建起来，做好聚类分析，找到规律性内容，并提取关联性数据。例如，在电力审计过程中，可以建立起专门的数据资料库，找到电力使用的具体数据，分析用电情况。其次，审计方式由事后发现问题变为风险预警。企业经营难免会遇到各种风险，对市场形势进行分析，将可能存在的危机控制在萌芽阶段，是大数据分析有别于传统分析模式最大的特点。另外，大数据分析可以早期关注经济运行情况，发掘数据敏感性波动，并集合社保审计、债务数据、经济宏观运行数据，实现信息库的交叉使用，提升数据分析水平和审计能力。最后，单机审计向云审计方法的转变。云审计是基于云数据库设立的数据平台，它依靠的是中心统计分析，通过网络与“云”的对接，对审计成果进行共享。与此同时，在大数据分析云计算实施的过程中，必须坚持技术的创新与发展，建立预算、财务、执政一体化策略，设立专门的数据平台，提高信息化技术审核的质量，做好宏观分析。
三、大数据分析在内部审计中的应用
大数据分析与内部审计的综合应用是信息时代技术演变的新手段，在与内部审计结合使用的过程中必须坚持全面化使用，从制度流程、机构人员、审计业务以及技术上做好配合，全面推行新的审计方法。（一）创新大数据工作模式创新是进步的源泉，大数据分析的推行，与内部审计工作的结合，都必须坚持创新原则，对预算执行审计有一个全面的认识。传统的孤立审计已不适应大数据审计的要求，需要打破部门之间的界限，以审计项目为管理主线，成立大审计组，进行扁平化管理。结合各预算部门的财务数据，发现是否存在预算项目在连年结转的情况下仍然安排新增预算、造成资金闲置的问题。通过对数据进行宏观整体分析，发现是否存在预算执行效率不高、分配下达预算不及时、拨付转移支付资金超期等情况。（二）完善跟踪审计方式通过建设审计数据综合分析平台，搭建关系国计民生的重点行业联网审计系统，用Hadoop等专业工具处理半结构化、非结构化数据，规范高效地汇集和处理大规模数据信息。例如，在地税审计中，可利用地税联网审计系统，集中进行全省地税数据整理分析，探索“数据集中采集、集中统一分析、疑点分布落实、资源充分共享”的大数据审计模式，实现全省联动审计。此外，还要对资金分配结构、资金使用流向、资金管理情况进行总体分析，全面反映预算执行整体情况，实现对预算单位的审计监督全覆盖。（三）实现多数据融合，落实经济责任审计运用关联分析，找出数据间的相互联系，分析关联规则，发现异常联系和异常数据，寻找审计疑点。在经济责任审计中，可利用财政、税务、社保、培训等数据在横向和纵向之间都做好关联性研究，做好数据的全面跟踪分析，实施和推行经济责任审计模式，提高审计效率。另外，在深入挖掘数据过程中，还要利用数据仓库和模型分析统计数据变动信息，分析关联性内容，对体制机制性问题开展研究，挖掘行业性和趋势性问题。
四、结束语
综上所述，大数据技术的发展对审计工作提出了新的、更高的要求，也为审计提供了新的工具。传统的大数据分析与内部审计工作的结合不够紧密，技术应用不够突出，且人才缺失。基于大数据分析的新情况，内部审计工作必须从数据、资源、人才方面逐步积累资源，创新大数据分析的思路和模式，研究技术发展的情况，并建立覆盖公司业务流程的审计信息化管理系统，使公司各业务线在统一、透明、标准的审计监控下阳光运行，确保大数据在内部审计中的高效应用。
参考文献：
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关键词：技术创新；大数据；双螺旋模型
一、引言
自2013年被确定为“大数据元年”以来，大数据应用已广泛渗透到各行各业。伴随着数据规模和类型的剧变、数据存储成本的迅速下降、数据采集更加密集和广泛，学术界和企业界开始站在战略的高度重新审视大数据的价值。2008年9月，《自然》杂志推出了名为“大数据”的封面专刊，随后IDC（2011）描述了大数据的“3V”：规模性（Volume）、多样性（Variety）、实时性（Velocity），之后又加入价值性（Value）来描述大数据特征，称之为“4V”[1]。麦肯锡（2011）将大数据定义为无法用常规软件收集、储存、处理、分析的庞大数据集。Forrester突破了以往单一对数据本身描述的局限，通过数据价值实现的角度将大数据定义为数据存储、处理和访问的流程与业务目标的集成。国内学者涂子沛在其专著《大数据》（2012）、《数据之巅》（2014）中反复表达“尊重事实，用数据说话”[2]以及“推崇知识和理性，用数据创新”的观点，并描述了未来对于建设“SmartCity”的构想[3]。孟小峰（2013）指出大数据研究的火热，并不能代表研究的深入，相反大数据的研究还处于一个非常起步的阶段，还有诸如关键技术、利用方式等很多基础性的问题需要解决[4]。大数据的发展和进步是以数字信息技术的发展和应用为主线的。数据分析、数据挖掘、数据存储是拉动大数据发展的“三驾马车”，这三项数据技术需要不断进行创新才能进一步发掘大数据的价值潜力。由于大数据具备准确预测趋势的能力、从海量数据中萃取有应用价值信息与知识的能力以及对市场技术需求方向突出的把控等能力，使得技术创新的效率有较大幅度的提升。同时，数据分析、挖掘和存储本身作为技术手段也需要进行创新。因此，大数据与技术创新之间存在着密切的联系。朱东华等（2013）提出了大数据环境下面向技术创新管理的双向决策模型，以期提升我国技术创新管理研究在大数据环境下提取知识与观点的能力[5]。赵亮等（2015）通过大数据的收集和预处理、大数据存储、创新源数据可视化以及创新应用子项目的实施，实现对技术创新评估预测、风险把控能力的提升[6]。针对大数据与技术创新有关文献的梳理，不难看出，在大数据时代下，大数据对于各类技术创新具有较大的提升作用，而“大数据”概念下作为技术支撑的数据技术同样需要创新，同时也需要对数据技术的创新进行管理。对于大数据和技术创新这种“你中有我，我中有你”的相互作用关系，论文尝试以双螺旋结构模型为研究工具，提出大数据———技术创新双螺旋模型，从而厘清在大数据与技术创新作用关系中的动力因素，以达到大数据与技术创新共同发展进步的目的。
二、双螺旋结构理论
双螺旋结构模型起源于生物学中的DNA双螺旋结构，生物学家为了研究人类的遗产规律，从人类遗传密码———“基因”的角度出发，提出并绘制了DNA双螺旋结构模型。1953年，沃森和克里克首次提出了DNA双螺旋结构模型，该模型开启了分子生物学时代。利用该模型，人类直观地认识到遗传信息的构成和传递路径，并对人类遗传信息复制上升的互融联动关系有了初步的了解。在生物分子学领域，DNA双螺旋结构模型是由两条主链和碱基对组成，两条主链相互盘旋形成类似于“麻花”状的螺旋结构，而碱基对位于螺旋内部，两两对应。碱基对的排列顺序就决定了生物体的不同性状，而在DNA双螺旋进行发展进化之时，碱基对的不同组合以及排列顺序就确定了未来生物的发展走向。随着管理科学的发展，在管理科学领域中有许多互相影响、互相促进、互相融合的二元关系，为了清晰地描述这种关系，管理学中引入分子生物学的DNA双螺旋结构模型进行描述，从而形成了管理科学中的双螺旋结构模型。质量管理学家戴明通过对计划———执行———检查的研究，提出这三个步骤不是原地循环往复的，而是一种螺旋式上升。于渤（2008）将知识创新双螺旋作为企业知识创新过程，指出创新的过程需要经历一套复杂的过程，最终实现自我超越的知识螺旋转化[7]。管理科学与分子生物学的结合提炼出螺旋式系统方法论，又称作螺旋式方法论。该方法论指导双螺旋结构模型在管理领域的应用，而其基本的解决问题的精神是，按照事物发展的规律和演变的过程，通过螺旋内部重大影响因素的互相作用，循环使用不同的方法，推进事物有序的发展，最终达到事物发展的某种目标。
三、大数据与技术创新双螺旋模型及分析
1.大数据与技术创新双螺旋模型对于各类技术创新，大数据提供了庞大的样本数据分析预测、精细的市场技术需求定位、详尽的技术创新需求对象画像刻画等服务，使得技术创新的效率大幅度提升。而数据分析、挖掘和存储是推动大数据自身发展的核心技术，这些技术的创新也将直接影响到大数据对其他技术创新的拉动作用。利用双螺旋结构模型研究大数据与技术创新相互作用关系具有积极的现实意义，论文提出大数据———技术创新双螺旋结构模型（BigData--Tech-nologyInnovation双螺旋结构模型；BT双螺旋结构模型）。依据BT双螺旋结构模型，本文将大数据与技术创新视为两条主链，即“大数据链”和“技术创新链”。这两条主链的相互作用是依靠碱基对进行链接的，为了推动“大数据链”与“技术创新链”的发展增长，碱基对的不同搭配，相互作用，促进BT双螺旋模型的不断发展。数据挖掘、数据分析、数据存储是推动大数据发展的技术核心，技术创新的发展需要技术创新管理理论的指导，以技术创新管理理论指导数据技术的创新，从而实现BT双螺旋模型的发展。故将数据挖掘、数据分析、数据存储和技术创新管理理论作为碱基，进行两两配对。图1BT2.大数据———技术创新双螺旋模型分析BT双螺旋结构模型中将大数据与技术创新作为研究的主要对象，将其作为两条主链进行分析。各类技术的创新需要在大数据以及大数据相关技术的支持下进行。同样的，大数据自身数据技术的创新又归属于技术创新范畴，需要相关技术创新管理理论来给予指导和管理。BT双螺旋结构模型需要向纵深发展，就必须要经历双螺旋结构的破裂———复制———重组———再破裂这样的一个循环过程，从而循环往复，推动BT双螺旋模型不断发展。碱基一：数据挖掘技术，大数据需要通过从海量的数据中提取有效信息和知识，因此，数据挖掘技术是大数据未来发展的一项核心技术。凭借数据挖掘技术提炼出有价值的信息与知识，可以为技术现状进行评估、技术创新未来趋势进行预测、技术创新源进行汇总提供强大的信息支撑。碱基二：数据分析技术，数据分析技术是通过对现有数据进行分析，归纳、整理、总结并对所分析对象提供相应的预测。该技术是连接数据与结论的重要桥梁，通过分析技术可以顺利地将“冷冰冰”的数据转化成为有价值的结论成果，碱基三：数据存储技术，存储技术是数据挖掘技术与数据分析技术的基础。信息时代的数据不仅仅是结构化的数据，更多的则是非结构化或是半结构化的数据，大量的数据需要有存储空间，并且要做到随用随取，这样才能使得数据的挖掘和分析更具时效性和针对性。碱基四：技术创新管理理论，数据技术的不断革新需要从管理学的角度给出指导性的建议。大数据的三项核心数据技术本身作为一种技术手段，需要进行科学的发展，在数据技术的创新过程中，离不开技术创新管理理论的协助。大数据链与技术创新链作为BT双螺旋模型的两条主链担负着不断进步发展的使命，以数据挖掘技术、数据分析技术、数据存储技术和技术创新管理理论为碱基对负责对两条主链的发展进行指导。在DNA双螺旋结构模型中，碱基对必须是A-T，G-C进行定位搭配互补，而在BT双螺旋模型中，通过借鉴DNA双螺旋结构模型的碱基对互补理论，从而进行多元轮回式的互补结合。BT双螺旋模型中的碱基对不再像DNA双螺旋模型那样必须定位对象式的配对，当进入破裂阶段，大数据链与技术创新链进行分离，两主链破裂时连带自己链条上所携带的碱基一并分离。进入到复制阶段，各碱基进行复制，也即各项数据技术以及技术创新管理理论的推广应用。而后，进入重组阶段，碱基随机两两结合，重新配对，在不同的空间、时间进行不断的随机结合，就会产生奇妙的化学反映。从而在不同随机两两碱基结合的过程中，产生创新，发挥动力作用，就如同图2所示地推动BT双螺旋模型向纵深方向进行发展进步。
四、结论与展望
一、大数据技术
大数据技术是一种新型技术，其应用领域比价广泛，并且取得一定的成绩。大数据技术在实际的应用过程中，根据各个领域的需要，大数据技术也不断在更新，以适合现代社会发展的需要。大数据技术主要用数据挖掘、数据分析领域中，能对数据进行科学整理、处理、提高数据的利用效率，互联网+时代，各个领域工作基本都离不开网络，网络时代数据量增多，如何科学有效的进行数据处理，提高数据的利用效率，这是需要解决的问题，大数据技术的产生，对数据的处理起到重要作用。
二、大数据技术应用前景
大数据技术是一种新型技术，具有广泛的应用前景，尤其在数据分析领域中，对提高数据的利用效率起到重要作用。大数据技术的进一步发展应用,对科技的交叉融合发展也有着促进意义。科技交叉融合是现代科技发展的需要，现在很多问题利用一种技术不能实现，需要多种技术结合使用，促进科技水平进一步提升，符合现代科技发展的需要。科技人才是企业发展的重要因素，尤其企业发展需要应用型高级技术人才，在互联网+时代，大数据技术方面的人才尤其缺乏，这也是大数据技术具有广泛的应用前景重要因素。
现在各个行业在发展的过程中都需要复合型的高级技术人才，大数据技术的实际应用对促进其它行业的发展起到重要作用，大数据技术具有良好的应用前景，对现代实际的应用型思想起到重要作用。大数据技术在其它行业中的应用提供了技术支持作用，大数据技术对促进其它行业的技术更新与改革起到重要作用，大数据技术在实际应用过程中根据其它行业发展的需要，需要在技术上不断更新，优化环境，完善其职能，为企业行业发展提供技术保障。大数据技术在实际的应用过程提升，符合大数据技术的发展需要。大数据技术在具体的应用过程中，根据各个领域的需要，大数据技术需要不断完善技术，以适合现代各个行业发展的需要，大数据技术能为其发展提供技术支持。
三、大数据技术在高校非计算机专业中的应用进行
（一）大数据技术在电子商务中的应用
电子商务在互联网+背景下得到快速发展，为高校电子商务专业的发展提供了机遇和挑战，电子商务专业在大数据技术作用下需要积极进行教学改革，以适合现代电子商务专业发展的需要，电子商务专业课程体系构建需要符合现代电子商务产业发展的需要。在电子商务体系内发挥大数据的优势，能有效建立完整的商务监督体系，企业决策机制以及运作模式也要依托大数据技术的信息处理功能。电子商务产业的职业岗位能力涉及到大数据知识，电子商务专业在课程构建的过程中需要把大数据相关知识纳入课程体系中，能为学生职业岗位能力提升起到保障作用。大数据技术的实际应用对提升电子商务专业建设，教学模式改革，教学内容整合，教学手段提升等都起到重要保障作用。
（二）大数据技术在会计领域中的应用
大数据技术在会计领域中的应用，对促进会计行业改革，高校会计专业教学改革都起到重要作用，同时完善会计专业人才培养方案，对提升学生职业技能起到重要作用。会计的职业岗位能力涉及到海量数据，会计信息化时代大数据技术的应用对提高会计的工作职能起到重要作用，符合现代大数据技术的应用需要。大数据技术在会计领域中的应用，尤其在会计信息系统建设中的应用，对提高数据挖掘、数据分析、数据处理能力的提升起到重要作用，会计行业涉及到数据很多，数据的种类、数据的形式都是多样化，利用大数据技术处理数据比传统的方式大大提高了工作效率，为会计行业的改革起到重要的技术支持作用，符合现代会计领域中的应用需求。总之，大数据技术在非计算机专业中的应用对促进其教学改革起到技术支持作用，大数据技术是一种新型技术，其具有广泛的应用，大数据技术在高校非计算机专业中的应用是专业发展的需要，也是社会发展对高校专业改革提出了新要求。大数据技术尤其在数据挖掘、数据分析、数据处理等方面起到重要作用，适合互联网+时代，高校非计算机专业发展的需要。
【计算机硕士论文参考文献】
[1]我国大数据应用现状与发展趋势分析[J].李亭亭,赵英豪.电子商务.2016(06).
[2]探讨大数据技术在疾病防控上的应用[J].黄文莉.电子技术与软件工程.2016(06).
[3]基于CitespaceⅢ的大数据研究的可视化分析[J].姜俊锋,丁香乾,侯瑞春,曲丽君.计算机与数字工程.2016(02).
统计学论文2000字(一)：影响民族院校统计学专业回归分析成绩因素的研究论文
摘要：学习成绩是评价学生素质的重要方面，也是教师检验教学能力、反思教学成果的重要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据（专业基础课成绩、平时成绩和回归分析期末成绩），建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成绩的因素进行深入研究，其结果对今后的教学方法改进和教学质量提高具有十分重要的指导意义。
关键词：多元线性回归；专业基础课成绩；平时成绩；期末成绩
为了实现教学目标，提高教学质量，有效提高学生学习成绩是很有必要的。我们知道专业基础课成绩必定影响专业课成绩，而且平时成绩也会影响专业课成绩，这两类成绩与专业课成绩基本上是呈正相关的，但它们之间的关系密切程度有多大？它们之间又存在怎样的内在联系呢？就这些问题，本文主要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成绩以及回归分析的平时成绩和期末成绩，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成绩影响因素的变化规律，拟合出关系式，从而为强化学生的后续学习和提高老师的教学质量提供了有利依据。
一、数据选取
回归分析是统计专业必修课，也是统计学中的一个非常重要的分支，它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。因此研究影响统计学专业回归分析成绩的相关性是十分重要的。
选取了统计专业50名学生的专业基础课成绩（包括数学分析、高等代数、解析几何和概率论）、回归分析的平时成绩和期末成绩，结合多元线性回归的基础理论知识[1-2]，建立多元回归方程，进行深入研究，可以直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成绩造成的影响。
二、建立多元线性回归模型1及数据分析
运用SPSS统计软件对回归分析期末成绩的影响因素进行研究，可以得到准确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成绩，对教师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成绩，x2表示高等代数成绩，x3表示解析几何成绩，x4表示概率论成绩，x5表示平时成绩；因变量y1表示回归分析期末成绩，根据经验可知因变量y1和自变量xi，i=1，2，3，4，5之间大致成线性关系，可建立线性回归模型：
（1）
线性回归模型通常满足以下几个基本假设，
1.随机误差项具有零均值和等方差，即
（2）
这个假定通常称为高斯-马尔柯夫条件。
2.正态分布假定条件
由多元正态分布的性质和上述假定可知，随机变量y1服从n维正态分布。
从表1描述性统计表中可看到各变量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的标准差分别为10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的标准差为8.141；有效样本量n=50。
回归分析期末成绩y1的多元回归模型1为：
y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3
+0.334x4+0.347x5
从表2中可以看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表可以查出，自由度为44的临界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代数x2的|t|值为0.651小于t？琢/2（44），因此x2对y1的影响不显著，其他自变量对y1都是线性显著的。下面利用后退法[3]剔除自变量x2。
三、后退法建立多元线性回归模型2及数据分析
从模型1中剔除了x2变量，多元回归模型2为：
y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）
在表4中，F统计量为90.326，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回归模型2的线性关系是显著的。
四、结束语
通过对上述模型进行分析，即各个自变量对因变量的边际影响，可以得到以下结论：在保持其他条件不变的情况下，当数学分析成绩提高一分，则回归分析成绩可提高0.242分[4-5]；同理，当解析几何成绩、概率论成绩和平时成绩每提高一分，则回归分析成绩分别提高0.149分、0.377分和0.293分。
通过对学生专业基础课成绩、平时成绩与回归分析期末成绩之间相关关系的研究，一方面有利于教师把控回归分析教学课堂，提高教师意识，注重专业基础课教学的重要性，同时，当学生平时成绩不好时，随时调整教学进度提高学生平时学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地掌握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提高平时学习的积极性。因此，通过对回归分析期末成绩影响因素的研究能有效的解决教师教学和学生学习中的许多问题。
统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨论文
摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，造就了一个崭新的大数据时代，这些变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了助推器的作用，而数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案。本文基于数据挖掘课程的特点，结合实际教学经验，对统计学本科专业开设数据挖掘课程进行教学探讨，以期达到更好的教学效果。
关键词：统计学专业；数据挖掘；大数据；教学
一、引言
通常人们总结大数据有“4V”的特點：Volume（体量大），Variety（多样性），Velocity（速度快）和Value（价值密度低）。从这样大量、多样化的数据中挖掘和发现内在的价值，是这个时代带给我们的机遇与挑战，同时对数据分析技术的要求也相应提高。传统教学模式并不能适应和满足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于常常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。
二、课程教学探讨
针对统计学本科专业的学生而言，“数据挖掘”课程一般在他们三年级或者四年级所开设，他们在前期已经学习完统计学、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等课程，所以在“数据挖掘”课程的教学内容选择上要有所取舍，同时把握好难度。不能把“数据挖掘”课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部掌握，对学生来说是不太现实的，需要为统计学专业本科生“个性化定制”教学内容。
（1）“数据挖掘”课程的教学应该偏重于应用，更注重培养学生解决问题的能力。因此，教学目标应该是：使学生树立数据挖掘的思维体系，掌握数据挖掘的基本方法，提高学生的实际动手能力，为在大数据时代，进一步学习各种数据处理和定量分析工具打下必要的基础。按照这个目标，教学内容应以数据挖掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和掌握各种技术和方法的来龙去脉、功能及优缺点；以算法讲解为辅，由于有R语言、python等软件，学生了解典型的算法，能用软件把算法实现，对软件的计算结果熟练解读，对各种算法的改进和深入研究则不作要求，有兴趣的同学可以自行课下探讨。
（2）对于已经学过的内容不再详细讲解，而是侧重介绍它们在数据挖掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解过程中，注意和已学过知识的融汇贯通，既复习巩固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比如，在数据挖掘模型评估中，把混淆矩阵、ROC曲线、误差平方和等知识点就能和之前学过的内容有机联系起来。
（3）结合现实数据，让学生由“被动接收”式的学习变为“主动探究”型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增加一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充分利用已有的国内外数据资源，还可以鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会大众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。
（4）充分考虑前述提到的三点，课程内容计划安排见表1。
（5）课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉实践应用性，所以需要结合平时课堂表现、平时实验项目完成情况和期末考试来综合评定成绩。采取期末闭卷理论考试占50%，平时实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样可以全方位的评价学生的表现。
三、教学效果评估
经过几轮的教学实践后，取得了如下的教学效果：
（1）学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去思考数据挖掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起交流与讨论。
（2）在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据挖掘方法的人数也越来越多，部分同学的成果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中取得优秀的成绩。
（3）统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据挖掘有关方法来完成的论文越来越多，论文的完成质量也在不断提高。
（4）本科毕业生的就业岗位中从事数据挖掘工作的人数有所提高，说明满足企业需求技能的人数在增加。继续深造的毕业生选择数据挖掘研究方向的人数也在逐渐增多，表明学生的学习兴趣得以激发。
教学实践结果表明，通过数据挖掘课程的学习，可以让学生在掌握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力。
【关键词】大数据；高等教育；大数据思维模式；教育改革
一、大数据与高校
伴随着人类存储信息量的增长，越来越多的领域开始加入大数据阵营，越来越多的行业开始利用大数据分析，大数据给我们带来的影响已经悄然成为社会各行业运行的基础。
高校作为社会培养人才的一个重要的组成部分，目前多数学校仍延续着传统的教育范式，教学策略依赖教师的经验，教师的学术严重落后于社会科技的发展，学校的评估机制存在很多漏洞等等。许多专家发现了高等教育存在的问题，却没有更好的解决办法，以前我们常说“让事实说话”，现在我们大声呼吁“让数据说话，用说话的数据”。
二、迎接大数据
迎接大数据的到来首先要做的就是思维模式的改变。大数据科学本身其实是许多学科例如统计学，数据挖掘技术，机器学习，计算机技术，方法论相结合的跨学科科技，以多种理论为基础而诞生的新兴科技，使用者必须要对自己原本的思维模式进行相应的变革。
大数据首先强调的是“大”，采集一切有关甚至表面上看似“无关”的数据，也就是以后用于分析的数据要是全体数据，我们称之为“全数据”；其次，采集的数据讲究的是模糊，而不是精确，数据的种类模糊，数据的分析模糊，而预测分析的准确度来源于数据量之大，正所谓“量变带来质变”；最后，就是对于大数据分析的结果，我们要明确“是什么”，而不必在乎“为什么”。于是，大数据体系形成了思维的改变去采集数据，从而获得“大数据”，利用数据分析技术和算法来得到更为有效更为精准的数据。
三、使用大数据
（一）大数据的来源。高校中其实蕴含着更加丰富的数据，从学生的角度来说，学生的消费，家庭情况，宿舍活动，选课信息，学习进度，作业完成进度，考试成绩的比对，参与的社团，参加的竞赛，参加的活动，已经毕业的学生就业情况，社会职业供求关系，就业的满意度调查等等太多数据，从教师的角度，教学过程的监控，教学内容的整理，课程设计，，学生的成绩变化，论文质量，参与活动，科研项目等等数据，还要从社会，从家长，从宿舍，从第三方机构采集数据。由此可以看到整个校园的数据其实是一个极度庞大的数据，这些数据的集合才是“大数据”。
（二）大数据不是单纯的“数字化”。例如，某个教师采用计算机多媒体课件，或者使用在线视频课程，或者加入MOOC的阵营，这仅仅是简单的将原本文字的东西变成“0和1“而已，这是数字化，不是大数据，充其量算是实现“大数据”而使用的计算机技术。我们真正要做的是在这些计算机平台中去采集我们需要的数据，甚至收集我们看似毫无关联的数据。
（三）广义量化的数据。建立大数据，需要将一切信息进行量化，把文字量化，把数字量化，把地理位置量化，把沟通语言量化，把一切可以量化的信息都变成数据，构建大数据平台。
（四）大数据的作用。高校的大数据，要还原真实的教学质量，真实的就业情况，真实的师资力量，真实的管理决策成效，不能简单的用问卷调查得出“好、不好”的结论。大数据发掘了时间价值，节约了时间，历史数据的总结，实时数据的分析，以及对未来的预测。这一切都是建立在时间这个维度上的大数据成果。
四、小心大数据
（一）数据的隐私和安全。在高校中，学生的成绩，学生的基本信息，学生在网站上发表的信息，对老师客观的评价，学生参与的活动，教师的论文，就业信息等等一些相对可以公开的数据，但是经过分析和预测得到的评估结果，却涉及到了个人隐私。这也就是非隐私数据经过大数据分析得到的隐私结论的现象。那么我们该如何保护这些隐私，是需要相应的规范去保护，对于数据的使用和加工者要有详细的法律责任，以保护非隐私数据提供者的合法权益。
（二）永久存在的数据。高校对于学生在校期间或者对于教师在校期间所有发生的数据，比如大到一次奖学金，一次公开获奖，小到每次活动记录，一次出勤，一次缺勤，这些曾经否定我们进步的数据在大数据的时代变成了永久存在的数据，我们如何对待和处理这部分数据，是一个值得深思的问题。
（三）知“难”而“退”。高校利用大数据的分析得出对于某个学生的学习建议，让该学生能够轻松避开自己的弱项，选择相对平坦的路线进行学习，那么这样的结果是不是教育者希望看到的。我们一直崇尚学生学者要迎难而上，不要轻言放弃，要主动迎接挑战，现在有了大数据分析，他们可以轻松避开困难，为学生创造一条平坦的道路。这样的结果是我们作为教育者希望得到的吗？
结 语
任何新的变革，都需要时代的磨练，大数据时代刚刚起步，他要走的路还很长很长，他需要完善的地方还很多很多。现在我们要做的就是接受大数据，然后忘记大数据，让大数据这个理念变成“计算机”一样的通俗，一样的深入人心。我们需要关注大数据，使用大数据，我们也需要和大数据一起成长，更好的发挥它的作用。高校未来离不开大数据，大数据的发展也离不开高校，让每个学生、每个教师都步入大数据时代，去体会其中的奥妙，去感受他给我们带来一场划时代的变革，每个高校建立大数据信息平台势在必行。
参考文献：
关键词：数据分析；设计思维；市场定位；精准营销
中图分类号：TS941 文献标志码：A
The Influence of Industry Big Data Analysis on New Models of Design Thinking
Abstract： Based on discussing big data analyzing technology as well as enterprise case studies and tracking surveys， the paper states that such data analyzing technology will facilitate the generation of new models of design thinking， which will more rely on Internet technology， and systematically reorganize complicated resources and information into data that can be further used as an important guidance for new product design. These data will help enterprises realize cooperation of various participants， information sharing and tier management in the process of product design and R&D and improve the efficiency and benefits of their design and R&D system.
Key words： data analysis； design thinking； market positioning； precision marketing
在全球服装纺织业格局中，中国还处于起步探索阶段，缺少真正有市场竞争力的自主设计品牌。企业们普遍缺乏高效务实的设计创新能力，成为了我国服装纺织行业的发展短板。面对国际品牌的激烈竞争，企业们需要建立自己的新型设计思维模式。更加适应市场需求的新设计思维将是一套有理有据、高效灵敏的产品设计与管理系统，这将有助于企业们更超前的把握市场发展动态，更精准的分析产品的优劣势，更合理的筹划销售策略，更敏锐的找到未来商业机会从而打造企业及品牌的市场竞争实力。
目前在经济发达国家的服装产业中，类似的研究已经进行到了比较成熟的阶段，如法国的Lectra（力克）公司，通过将其CAD/CAM 、三维技术与互联网技术的结合，进行最优化的数据传输，可以满足企业在整个生产过程中从服装系列设计到视觉化销售的所有环节的需求。力克公司的发展资料为本文的研究提供了非常有价值的可参考实例。
1 针对服装纺织产业大数据分析技术的研究
服装纺织产业大数据分析技术是基于互联网大数据分析的专业服装设计和生产管理辅助工具。该分析技术采用的是个性化分布式数据挖掘技术，通过对互联网海量真实的服装销售数据的分析，监控并分析网站，采用JAVA语言对网站中各种内容信息进行智能化的分析和挖掘，多维度、全方位对服装属性数据进行筛选，可甄别出不同时间段、不同地域、不同年龄层次、不同性别甚至不同消费习惯的服装购买者对服装颜色、款式、面料、尺寸等属性的偏好，并形成直观易懂的可视化报表，从而对设计和生产管理者形成指导，更加方便直接的形成“设计指导书”或者“生产指导书”。能够使产品更加符合品牌特征和市场需求，极大地提高设计生产效率，减少成本与避免试错风险。
在数据分析技术的层面上，它是基于html的个性化分布式数据挖掘系统。核心内容是监控并分析网站，生成Excel表格形式的报表，报表包含关键词和网站的链接地址。这种分析为采用Java语言对网站中的各种内容信息进行智能化的分析与挖掘。相当于目标网站名单读取模块，采用Excel表格存储目标网站列表和关键词，并且用Java语言读取信息，并利用web界面即时呈现监控结果。
2 服装纺织产业大数据分析技术对设计思维影响的实例研究
参与本次研究项目的北京相与文化发展有限公司，是一家由中法意等多国设计师和业内人士组成的专业服装纺织品品牌孵化和设计营销整合机构。
2014年公司开始进行自主开发和使用基于互联网的服装设计大数据分析系统，如图 1 所示，针对某款产品的数据分析结果，将对设计工作产生重要的引导作用。设计师们会根据数据分析结果来判断设计思路是否合理，改变了传统设计流程中过于强调设计师主观感受的不稳定性，将基于互联网的海量数据经过精准的筛选和整理，生成直观可视化的数据报表，并且形成多点共享和分级管理的平台化工具，将设计研发流程模块化，迅速找到针对市场切实有效的产品设计卖点和营销方式，可以极大地提高服装设计师和生产管理者的工作效率，降低了设计研发成本并有效减少了企业在新品设计研发方面的试错风险。
为了调研资料的充分性和客观性，本论文还调研了参与10家生产销售与男士T恤相关的服装企业。在男士T恤这个产品品类的设计开发之前，这些企业想去了解该产品的设计研发方向的需求集中体现在以下几个方面，如基础风格、花型图案、面料材质、款式细节和服饰工艺等；并且在这几个需求里面，关于花型图案的调研量最大，这个环节也就成为了企业们最为关注的问题所在，另外占比量22%位居其次的款式细节，也成了男士T恤的另一个设计重点。以上调研的数据比例图示（图2），充分证明了企业对产品的设计研发方向的设定，是有着比较明晰准确的需要点的，占比29%的企业都认为要将花型图案作为男士T恤的设计重点。如果通过产业数据分析技术，能比较清楚地告知这些企业，在服装设计研发的时候，是否要优先关注哪些方面以及如何把握这些方面的设计工作，这无疑对企业把控产品与市场需求的贴合度方面是有重要帮助的。
3 产业大数据分析技术对新型设计思维模式的影响
“积累、效率、协作、降本”―― 代表着新型设计思维模式核心要素的，将给产品的设计研发思维带来全新突破，将有力地帮助中国数以万家企业将设计真正转化为生产力并最终打造核心竞争能力，完善品牌体系并全面提升品牌价值。
将与产品相关的市场数据进行搜集整理和分析，在互联网大数据分析技术的帮助下，找到对企业的产品设计研发最具有参考价值的类比信息，不同于传统设计模式的主观化和分散化，新一代的设计思维模式需要将资源和信息模块化，形成支持系统；从而在企业的整体产品设计研发流程中实现多点协作、信息共享和分级管理，极大地提高了流程的效率，降低了错误判断市场导向带来的经营风险，节省了设计开发的时间和成本，同时新型设计思维模式又会强化对于流程中每个环节的工作指标的评估，从而达成有效良性的管理机制。
4 结语
