大数据技术专业思想总结(精品12篇)_大数据技术专业思想总结
发表时间：2018-10-10大数据技术专业思想总结(精品12篇)。
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在大数据行业中，作为一名新入职的大数据开发工程师，试用期是我对自己能否胜任这份工作的重要考验。试用期虽然只有三个月，但我却学到了很多东西，也收获了很多经验。下面就来总结一下我的大数据开发试用期的收获和体会。
在试用期里，我学会了如何使用Hadoop和Spark等大数据处理框架。在之前的学习中，我对这些框架只停留在理论层面，没有实际操作经验。但在试用期里，我通过实际项目的实践，真正理解了这些框架的优势和应用场景，也掌握了它们的基本操作和调优技巧。在实际项目中，我发现了之前的学习经验并没有白费，因为我能够迅速上手并解决遇到的问题，这也让我的工作效率大大提高。
在试用期里，我深刻体会到了团队合作的重要性。在大数据开发项目中，一个人的力量很有限，只有和团队成员密切配合，共同分工合作，才能取得最好的效果。在试用期里，我和团队成员一起面对项目中的挑战，一起解决问题，一起分享经验，最终完成了任务。在这个过程中，我学会了如何有效地和团队成员沟通，如何分配任务和协调合作，这些都是我作为一名大数据开发工程师必备的能力。
在试用期里，我也发现了自己的不足之处，比如编程能力稍显欠缺，对数据结构和算法的理解也不够深入。我在试用期里不仅要完成项目任务，还要不断地提升自己，在工作之余加强自己的编程训练和算法学习。只有不断地自我提升，才能在这个竞争激烈的行业立足。在未来的工作中，我也会继续努力，不断提升自己的技能，为团队和企业做出更大的贡献。
大数据开发试用期给我提供了一个很好的学习和成长的机会。通过这段时间的工作，我不仅学会了新的技能和知识，还认识到了自己的不足之处，明确了未来的发展方向。我相信，在未来的工作中，我会不断努力，不断提升自己，成为一名优秀的大数据开发工程师。愿意尽自己的力量为公司创造更大的价值和贡献。
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职位描述：
职责描述：
1、负责大数据工作坊部门管理工作，组建、管理和带领团队承担公司大数据技术研发相关工作；
2、负责牵头研究制定跨域多维平台城市级大数据技术体系规划、数据标准制定及建模等；制定大数据技术路线；
3、负责牵头研究制定大横琴科技企业级大数据技术体系规划、数据标准制定及建模等；
4、参与跨域多维城市大数据云平台项目，全面负责大数据平台系统搭建、关键技术选型及落地实施等工作；
5、负责数据建模相关的关键算法研究，及核心代码实现；
6、负责城市及企业数据资产建设，包括采集、清洗、管理、对外共享服务；
7、负责数据资产运营，挖掘数据资产价值，对外提供数据服务；
8、负责大数据前沿技术的追踪及研究，跟踪行业平台产品和相关解决方案。
任职要求：
1、教育背景：数学/统计学/计算机相关专业硕士研究生以上学历优先；
2、工作经验：5年以上大数据/人工智能相关工作经验，有10人以上团队管理经验，具有2个以上大规模数据平台落地实施经验者优先；
3、知识技能：
（1）对业务数据和业务敏感，有紧密跟踪业务运营和发展的数据运营经验，比如bi、数据分析和挖掘；在用户行为日志采集、海量数据处理、数据建模、业务理解方面有丰富经验；
（2）对业务数据模型、数据仓库、数据分析、数据挖掘等整个大数据系统的架构有清晰的思路和落地执行的方案，对数据服务、数据产品的模式有清晰的理解，并能带领团队实施；
（3）至少熟悉一种编程语言，如：java、python、r、shell、sql等；熟悉当前主流的开源数据平台和工具以及数据云服务，如：hadoop、hbase、spark等；并具有hand-on能力；
（4）具备非常强的学习能力、较好的逻辑思维能力，较强的抽象、概括、总结能力；较好的沟通交流能力，善于主动思考和行动，乐于解决具有挑战性的问题；
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朋友J先生自认为是那种熟人极多的人。从孩子上学到老人看病，J先生总有渠道找到熟人，办成难成之事。人在河边走，总有湿鞋时。在人情圈子里摸爬滚打，J先生当然也少不了应对“杀熟”与“救熟”。
“救熟”无须思量，手中的便利与人情，送给熟人朋友的回报，肯定高于陌生人，差别无非是能力与人情的大小；而“救熟”的另一面“杀熟”，则每每是一局感情与理智的微妙博弈。
就像这一次，J先生的一位医生朋友请他帮忙找几箱市面上紧俏的波尔多拉菲古堡红酒。平时滴酒不沾的医学专家突然对酒如此上心，J先生用脚指头想也知道这是要派大用场的。
想到朋友多次为老母亲的病情奔忙，J先生反而决定这次不“救熟”，要“杀熟”。
J先生想，朋友既然求到自己，一定是信任自己人脉广，能找到靠谱的酒商，买到真货。所谓成大事者不拘小节，人家奔着保真来的，价格上自然也有一分价钱一分货的预期，你为了友情一味杀价，卖酒的朋友不高兴，要酒的朋友说不定也不买账，以为你用假酒忽悠他。
所以，J先生给医生朋友的价格，比市场均价高出至少15%。当然，为了体现高有高的价值，J先生专门向酒商朋友要来海关的检验检疫证书，还精心准备了酒庄的历史、酿酒年份、酒评介绍和饮用说明，洋洋洒洒做了10多页PPT。
果不其然，看到J先生专程送来的酒和打印出的PPT介绍，医生朋友感受到远超预期的情谊，只看了一眼发票的总额就如数转账。
陶醉于精确捕捉人性的喜悦没几天，J先生就接到另一个朋友的求助——设计并预订一趟去安徽黄山的旅游线路。凭借自己某旅游网站钻石贵宾的级别，J先生不到半小时就订好了机票和酒店，把行程和价格发给了对方，还附上了自己的推荐理由。
没想到10分钟后，电话打来，朋友开口就问，怎么你找的酒店和机票价格，都比我自己查得要高？是不是想“杀熟”？J先生顿感冤枉，我堂堂钻石级贵宾，下单只能更便宜，哪里会贵呢？
结果几天后，媒体接连曝光一些电商平台凭借对用户购买记录、消费偏好的大数据分析，专挑高频次、大额消费用户“杀熟”。这一切做得毫无痕迹，让人在挨宰的同时，还畅想着这就是“贵宾待遇”。
如此高段位的“杀熟”，让J先生深感震惊，原来自己那点小小的人性分析的伎俩，在庞大的数据面前渺小得犹如一粒尘埃。
懂你，却不是为了爱你；帮你，却是为了骗你。这也许就是互联网时代独有的“塑料友情”吧，在“救熟”與“杀熟”之间，J先生感觉自己几十年的修炼还远远不够。
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“大数据”时代的到来，在创造便利的同时，也使人们面临更大的风险。
数据从哪里来
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。
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。
很可能出现“灾难性大数据”
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。
早在伊拉克战争时，一些军事记者就美国第一个“数字化师”——第四师的表现指出，“过多但无法辨析真伪和价值的信息”和过少的信息一样，对于需要做出瞬间判断、一旦判断出错就很可能面临生死考验的战地官兵而言，同样可能是一种危险，甚至灾难。
斯坦福大学专家特来沃尔·哈斯蒂也指出，“大数据”的理论是“在稻草堆里找一根针”，而面临的问题是“所有稻草看上去都挺像那根针”。而乔治·梅森大学专家瑞贝克·高尔丁则提出“数据提供者造假”的危险，在“大数据时代”变得更有害，因为“大数据”理论建立在“海量数据都是事实”的基础上，但人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见和筛选。
近年来已有不少学者指出，拥有最完善的数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构，却每每在重大问题上判断出错，这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此，“大数据”时代造就了一个传感器和数据库无所不在的世界，而政府、情报部门和大商业机构在这方面有着先天优势，这很容易造成信息数据的“单向透明”，对小公司、个人的隐私和利益构成伤害。
危险的芯片卡
由于“大数据”炙手可热，数据的流失、泄露和私下买卖也成为噩梦，全球各地不时发生的个人信息被盗事件，可被看做“大数据时代”对个人生活的伤害，而“维基泄密事件”则提醒强力部门和各国政府，“大数据”的魔力同样会对强者构成威胁。
或许是为了证明这一点，2013年4月24日，一名加拿大广播公司的记者，为验证某北美信用卡公司信誓旦旦的“安全承诺”，在大庭广众下做了个试验：他使用一台市面常见的三星GalaxyS3智能手机，在谷歌Play在线商店下载了一个免费APP第三方应用程序，在公共场合距离一名陌生人三四英寸（约10厘米）远，用手机扫描，成功读取了装在陌生人衣袋中钱包里的一张信用卡芯片中的资料，包括卡号、持卡人姓名和到期日，然后他用窃取的这些信用卡信息，让这位陌生人为自己埋单——在自动售货机上买了一罐可乐。
事实证明，在“大数据时代”，芯片卡可能比磁条卡安全系数更差——密码的设置和芯片加密功能可防范传统的窃密手法，却在移动数码产品APP第三方应用程序的配置面前不堪一击：加拿大安大略省女皇大学教授戴维·斯基利科恩指出，无需什么特别的专业技术和设备，一个普通人仅凭一部巴掌大的智能手机，就可以在几英寸距离内窥视其他人“移动数据库”里的隐私，或许您没有信用卡，不使用智能手机和平板电脑，但护照、身份证、社保卡、图书证、健身卡、驾照……您总会有一样或几样，而所有“移动数据库”内都会储存几项大同小异的关键信息：持卡人姓名和生日，这些关键信息或许能帮助窃密者破解更多的“数据库”。
偷数据如此容易
一些商家对“大数据时代”的商业捆绑开发，也在有意无意间助长了个人信息数据的“不设防”：
脸谱上点一个“赞”，或许不知不觉就参与了一项商业营销活动，用户的个人数据也在懵懂中向相关广告方敞开；第三方应用程序廉价又方便，但使用者点击“授权”时，或许已打开了自己的“移动数据库”大门而不自知……
今年3月，欧洲议会公布的一项研究报告指出，云计算时代的“大数据”对个人隐私的威胁不仅存在，而且比人们想象的更严重。加拿大多伦多大学信息教授安德雷·克莱门特指出，脸谱和微博等社交网络和新一代移动通信技术的结合，令个人信息搜集在“大数据时代”变得十分容易，而对个人信息数据的保护则变得越来越难。
2011年，加拿大隐私委员会曾做过一项调查，结果显示，60%的受访者认为，和10年前相比，如今他们的个人隐私变得更加不安全了，其中55%的受访者认为，社交网络会泄露他们的个人隐私。
业内人士指出，由于“大数据时代”商业和经济驱动力的巨大推动，信息交换变得极为方便，然而保护却变得十分困难，作为个人，即便加倍小心，也往往防不胜防。如今，许多人的生活已变得越来越离不开智能手机、平板电脑和社交网络，而这也令个人数据的安全形势变得更加复杂——您很难判断，究竟谁在获取您的个人信息，以及他们打算怎样使用这些“偷来的数据”。
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从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的.初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。
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时光匆匆，转眼间我已经在这家大数据公司度过了三个月的试用期。回顾这段时间，我心存感慨，也有了一些深刻的反思和总结。
大数据行业的挑战让我茅塞顿开。在入职前，我对大数据的认识还停留在课堂上的理论知识，对实际工作有着模糊的印象。这段试用期经历让我真切地感受到了大数据行业的复杂性和变革速度之快。每天面对庞大的数据量，需要应用各种技术和算法进行分析和挖掘，对我来说是一次巨大的考验。同时，新技术的涌现和快速更新也要求我不断学习和适应。在这个行业中，学无止境，只有不断追求进步才能跟上时代的步伐。
与团队的合作是大数据项目中至关重要的一环。在试用期早期，我经常遇到与团队成员沟通不畅、协作不良的问题。作为一个团队的一员，我们每个人都有自己的专长和职责，只有紧密合作才能取得最好的结果。为了改善这个问题，我主动与团队成员进行交流，并请教他们有关工作的专业知识。逐渐地，我适应了团队合作的模式，加强了与他们的协作，取得了更好的工作效果。在合作中，我深深意识到，团队合作的力量是巨大的，只有和谐相处、相互配合，才能共同成长和取得更好的成果。
另外，我在试用期中也体验到了大数据行业的高压和快节奏。大数据分析需要高度的专注力和处理能力，高效的时间管理能力成为了我必备的技能。试用期开始时，我常常感到时间不够用，手头工作排得满满的，但却经常无法按时完成。逐渐地，我学会了科学地规划和管理时间，理清工作的优先级和紧急度，提高了工作效率。同时，我也会适时放松一下自己，保持良好的工作与生活平衡。只有保持良好的心态和适度的压力，才能更好地应对工作中的挑战。
我深刻认识到自我学习和不断进步的重要性。试用期虽然短暂，但它是我发展职业生涯的重要阶段。在这个阶段，我主动请教领导和老师，在他们的指导下不断学习和进步。无论是扩大自己的专业知识面，还是提高自己的技术能力，我都尽力做到最好。同时，我也积极参加公司组织的培训和研讨会，与行业内的专家和同行交流，拓宽自己的眼界和思维方式。只有不断学习和不断进步，才能在大数据行业中立于不败之地。
小编认为，这段试用期对我来说是一次宝贵的经历。我不仅对大数据行业有了更深刻的认识，也意识到了团队合作、高效时间管理和持续学习的重要性。未来，我将更加积极投入到工作中，不断锻炼自己的技能，为公司的发展贡献自己的力量。我相信，在大数据行业的道路上，只要我不断努力，就一定能够取得更好的成绩。
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【摘要】互联网发展势头正猛，带动了信息技术和网络技术的发展，“大数据”也走进了人们的眼线，让人们真正走到物联网时代和云计算时代，让信息能够实现共享，并快速的流转，这是新时代发展向着网络时代前进的必然趋势。就在图书馆也相继应用了大数据技术，进而将信息管理的水平给提高上来，但是在这个过程中，图书馆还是有很多功课要做，适时推广大数据技术，让图书馆的信息处理平台和各项服务业务都能做的更好，进而让图书馆也实现信息化管理理念。本文分析了利用大数据技术对图书馆信息管理水平进行提升的相关的问题。
【关键词】大数据技术；信息；图书馆；信息管理
互联网在如今已经得到了广泛发展，但随着大数据技术出现，这更加推动了互联网产业发展的动力，在大数据概念划分的时候，通常都是将非结构化数据以及数据形式放在其中，从而形成的一个巨大的数据存储器，它能为我们生活甚至整个国家的发展都带来便捷，它能将所有繁杂的数据信息都进行分析和整体，形成一个完整的数据库供人们所用。在新时代中，图书馆引用这种大数据技术将是一种新的变革，它能将图书馆各类数据信息，就行汇总，成为一个知识和信息的载体，让人们能更好的各类资源信息，但是在大数据技术的背景下，将图息的管理水平给提高上来仍然是图书馆面临的一个难题。
一、大数据技术在图书馆信息服务中的重要性
在图书馆的信息管理中，要想真正借助于大数据技术，最主要的就是要让人们对大数据技术有所了解，并明确它的重要性，让人们清楚大数据技术能够为人们带来的诸多好处。图书馆人员要重点宣传大数据技术，并向人们去详细解说，尽管现在是互联网时代，但还是有狠人并不是真正的了解大数据技术，还有一些人完全没有听说过，所以在应用大数据技术上还是有很一定困难的。图书馆本来就是一个集教学和科研的知识载体，是一个巨大的信息传播媒介，将信息管理水平提高上来能有效改善信息传播的广度以及深度，所以图书馆应该将大数据技术的核心价值宣扬出来，并明确指出图书馆信息的管理在这一技术能有着较快的发展，能对图书资源的利用带来便利，让人们都能认可大数据。应用大数据技术还能将图书馆的数字化资源特点给体现出来，真正实现网络化的信息传递，让虚拟化的信息更加实体化，这样才能促进图息管理水平的提高。
二、对图书馆行业及其力量组织起来
大数据技术走进图书馆行业是必然的趋势，也是人们乐于看见的结果。但是在图书馆信息管理水平中要真想有效利用大数据技术，并不是那么容易的，这也不是一蹴而就的事情，在整个应用过程中，图书馆还是要和相关行业相结合，认真贯彻国家在这方面提出的站履行政策，并依据相关的战略性规划对自身发展做好提前规划。我国已经在大数据技术上所基础，也有较强的发展规模，并在很多公司和企业都已经完善了大数据应用软件的应用，其经验还是有的，这是图书馆可以借鉴学习的，和这些企业进行技术交流，这样也能为自身的应用积累更多经验，少走不少弯路，提前预知大数据技术的应用细则，还能在很多方面实现信息资源共享，也能让图书馆和各个企业之间有着较好的合作互助平台，丰富更多的信息资源，让读者也能在这种大数据技术的背景下找到更多有利用价值的信息，让读者真正感受到大数据技术在图书馆信息管理中的便利性和诸多好处。
三、大数据技术的推广应用
图书馆要想应用大数据技术，是不能和相关行业相脱离的，要在数据信息技术上寻求更多的经验，便于向人们的推广应用大数据技术，还能和相关部门进行协调合作，让大数据推广工作做的更专业。图书馆的推广人员不能光熟知图书管理技术，精通计算机方面的技能更是不能缺少的，最主要的是对大数据技术有足够的了解，能将其进行准确定位，也只有这样大数据技术调研工作才能顺利进行，才能为图书馆信息的管理制定出更科学的管理方案，做出更合理的发展规划，并让管理方案有较高的可行性。在大数据推广应用过程中，还要使管理方案和规划都能达到预期效果，并将其划分到的考虑的范围之中，让其更加清晰化，大数据在这种情况下也才能在图书馆信息管理中顺利实施。在应用大数据技术的同时，还要保证图书馆有一定的经费至此，这是很重要的，如果没有足够的经费，是不能顺江顺利应用大数据技术的。
四、大力推广图书馆行业信息管理专项规划
大数据技术应用于图书馆行业信息管理，需要制定相关的专项计划，同时要保证专项计划宣传到位，推广到位，这样才能保证涉及到的每个人都能够对此项规划有所了解，才能做出相应的行为举动，才能保证整个大数据技术推广应用的顺利进行。也就是说，大力推广图书馆行业信息管理专项规划是利用大数据技术推动图书馆信息管理的关键之举。只有大力推广图书馆行业信息管理专项规划，才能保证信息管理的各项工作落实到位，才能保证信息管理工作稳步进行，促进新时代图书馆信息管理水平的高速发展，促进图书馆信息管理工作更上一层楼。需要注意的是，专项规划的推广不是漫无目的地发布，而是针对性地普及，针对特定群体，针对特定对象，推广特定信息，以达到信息管理知识的高度普及、信息管理规划的高度推广、大数据技术的充分利用。
五、各类图书馆大数据技术推广和应用体系
要想提高大数据技术对图书馆信息管理的效力，就必须构建完善的图书馆大数据技术推广和应用体系，政府主管部门或行业协会有必要召集国家图书馆以及相关专家，针对大数据管理制定图书馆行业大数据技术推广应用的专项规划，并根据国家相关政策和具体执行流程，统筹协调各个部门和各个行业，并对此项工程进行专项把控，重点关注，有效把控咨询、政策执行推进、工作指导等相关事宜。
参考文献：
[1]文彦,武瑞原,于洁.大数据时代的图书馆初探[J].图书与情报,2012.
[2]韩翠凤.大数据带给图书馆的影响与挑战[J].图书与情报,2015.
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由近些年来，我国古籍数字化工作取得了显著的成绩，常用的古诗词数据库，如由北京大学数据分析研究中心和北京欣诺格科技有限公司联合研制的《全唐诗分析系统》与《全宋诗分析系统》、郑州大学《全唐诗库》、稻香居“全唐诗宋全词在线检索”等，这些数据库不仅仅提供检索功能，更重视数据的分析。如《全唐诗分析系统》与《全宋诗分析系统》在重出诗提取、格律诗标注、字及字组的频率分布统计等都带有智能化的特点，其多维的检索分析方式有利于可靠的数据发掘。王兆鹏教授与搜韵诗词共同打造的《唐宋文学编年系地信息平台》在这方面更是有了进一步发展。
显然，在大数据环境下资料的获得相对来说容易了很多，在具体的教学中，无论是作家作品的讲解、文学发展的梳理还是课程作业的设计，都可借助于巨量资料、数据分析的便利，真正实现以文学作品为本位的教学模式。仍以苏轼为例，通过众多的古诗词数据库，将其人生行迹与文学创作历程相联系，学生可以对其文学创作的动态变化有一个清晰的认识，这样苏轼文学风格的形成、文学成就的获得也就自然明了了。同样，借助于古诗词数据库，围绕苏轼对其同时代文人的创作进行梳理，那么，关于词中“以诗为词”“婉约派”“豪放派”等相关问题的探讨也就迎刃而解了。无论是课堂教学还是课程作业的设计，大数据环境下古代文学教学改革有了切实可行的路径。而且在这种教学模式下，学生的学习主动性得以真正地调动起来。无论是带着问题对作品进行分析，还是在对作品的分析中发现问题，学生在探讨的过程中因为对作品了解的深入，也就不难获得情感的体验及审美的感受，这对提高其鉴赏能力和专业素养是大有裨益的。
综上所述，古籍数字化、古诗词数据库的研发不仅为学者的研究带来了极大的便利，也为高校古代文学教学工作带来了更多的生机。首先，多种形式的古籍数据库丰富了课堂教学的内容，有利于调动学生情绪，活跃课堂气氛。其次，众多的古诗词数据库为学生爬梳材料、探究问题带来了丰富的资源，有利于培养学生的问题意识、科研能力。再次，大多数据库虽重数据分析，但对于古诗词数据库而言，分析结论的获得是建立在文学作品的基础上，这又有利于让古代文学的教学重回文学本位，以文学作品为本。
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新年到来了，辞旧迎新，希望20xx年我的家人身体健健康康，宝宝快乐茁壮地成长，自己和老公的事业风调雨顺!总结一下20xx年，酸甜苦辣都有，尤其是下半年真是煎熬与希望并存。自己的事业上收获不小，获得了一个大项目资助，但是体检发现了乳腺增生，提心吊胆之后对生活的态度也悄悄有了变化。老公的事业突破了最难的关口，开始有所盈利，今年估计就能分担家里的经济负担。宝宝开始上了幼儿园，但是之后连续得病，令我倍受煎熬，天天心急火燎，也下定决心要早点调回北京。父母今年照顾的比较少，但是都还好，爸爸身体没犯毛病，妈妈也还好，打算领他们去个有山水的地方旅旅游，争取春节期间成行。
20xx年初的时候就打算只要能收支平衡就好，但是今天把帐算了下来，发现支出远大于收，多花了将近3万2，理财可谓是比较失败的一年，不但支出没控制好，并且炒得现货黄金几乎全折了，纸黄金还有1万被套牢。另外今年的电话费和交通费比较多，交通费1万1千多，电话费将近1千，人情也将近1万了。衣装方面一直觉得是省了再省，但看来也花了5千多，好像还没买什么像样的衣服。因此20xx年还是以省为主，一定要控制好支出，量入为出，合理规划，好好安排好生活。
家庭和睦是事业发展的根本，今年和公婆以及大姑姐的矛盾日益明显，多少也影响了自己的情绪和心情，在20xx年应放宽胸怀，着眼大局，不陷入人事是非，为了自己的大目标奋斗。
新年送给自己几句话：
(1)多注意自己的身体和健康，不熬夜，放松心情，高效工作，劳逸结合；
(2)保持一颗善良的心，维持一个正直的做事风格，能帮人处多帮人；
(3)做事不要拖拉，当天的事情当天毕。
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数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和大价值（value）。这四个v就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。
拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。
那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有那么的重要。作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。使得美国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。
毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。
对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。一个大杂烩的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。再次，需要技术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。对于一个企业，最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理数据，某些数据可以成为系统的“本能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提交大脑综合分析，作出决策和反应。数据应该为人服务，这是一条基本原则。在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理念和技术驾驭数据，让人们生活更方便，工作效率更高，劳动强度降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。
在中国，统计部门提供的数据，是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。只有真实可靠统计数据，才能使政府决策有的放矢，人民了解国家经济与人民生活的真实状况。如果统计数据虚假不实，就会误导政府和人民，让政府失信于人民。因此，我们一定把握好数据的生命线—质量关，确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。
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二、如何高效有序地收集数据？
收集数据的目的是为分析利用数据。通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素，提高政府管理、决策和人民生活水平，实现“用数据改进管理”。因此，作为统计人，不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确，更重要的是要善于分析利用数据，写好专业分析报告，发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。
此外我们还可以看到不少政府机构或者其他一些组织也在开始大数据解决他们遇到的一些问题。在本书的最后一章，作者告诉了我们大数据可能带来的坏处。如：通过大数据可能我们的个人各种信息、隐私会很容易地被大数据的拥有者找到，这些信息，可能被政府用来监管我们等；通过大数据可以预测可能发生的事，或者预测我们人个人本书即将做的行为，书中有个例子：警察通过大数据分析得出一个人即将可能犯罪，并把它逮捕了，但事实上这个人现在并没有犯罪。也许这就限制、约束了我们个人的自由。
看完这本书，颠覆了自己之前的一些想法：以前我们认为错误的数据是没有用，我们需要保证统计的数据的准确性，但是在大数据中，错误的数据也是有用的，它和其他所有相对正确的数据一起构成了整体，也就算不了什么了。我们同样可以从这些数据中得出比较正确的预测和分析。google利用人们搜索的关键字来预测和判断某个地区是否发生流感，google通过分析这个地区的人们搜索和流感有关的词的数量等来分析得出。google从互联网抓取数以亿记的各种语言、各种翻译水平的翻译结果，使用其翻译出来的准确率比那些微软使用正确的词库翻译出来的句子准备率更高。我自己的感想是，其实大数据无处不在，只要我们细心，我们就可以挖掘出身边的那些大数据，并做一些有意义的是，就像书中说的那样，我们不需要强求每条数据都那么真实准确，但是从大量的数据中我们就可以得出相对准备的结果。未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
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《决策大数据》这本书作为2018年的开篇阅读，初略的看下来，基本上好像跟作者没什么关系，作者的叙述在这本书中所占的篇幅比照不是很大，此书最好取名为《众说大数据》比较恰当，将近半本是别人在讨论大数据的问题，只有后面的章节写的是自己的大数据经验，相对来说真的是寥寥无几。
我觉得作为本书的开篇数据十戒，基本上可以涵盖这本书的总体思想。
其实生活中对于大数据的运用，我们能够感受到的还是非常普遍的，随便一刷网页，就能够精准的推送你前两天搜搜的产品，淘宝一刷就是各种你需要的东西，现在的新闻也是如此，总是弹出一些符合你口味的新闻事件出来，这些都是个人在网上留下的数据，经过后台分析给你推送的，不从使用者角度而言，从公司角度而言，收集建立一个有效的数据库是非常重要的，当然数据不仅仅是收集这么简单，更需要不断的提炼，分类，分析，通过这些死的数据来再现出当时的情形，再有效的进行营销。
数据的不同组合就会呈现出不同的效果，数据的价值在于如何的运用，这种运用体现在各个数据的关联，在关联中寻找症结点，寻找数据的使用方法，当然数据最关键的一步是在运用，是否能够恰当的达到自己的目的，而在达到自己的目的过程中，更需要着眼于未来，着眼于这些数据所能提供的长远规划，所呈现出来的精准预测。
阿里巴巴作为一个大数据公司而出名，从现实中也能够感受到，譬如信用积分，个人贷款等等，这些应该都是通过数据的积累来精准预测一个人的财务价值，作者作为阿里巴巴的副总裁，在文章中也提到了公司对于数据的内外三把斧，分别是外-"混通晒"，混就是要了解各个数据所代表的真是含义，所连接低层原理，真正的切合实，而“通”就是将精准预测与这些数据之间的`打通，建立连接点，并成一个系统，“晒”就是能够在建立的系统中寻找症结点，然后进行优化，这个过程类似于qc思想中的优化思想；外三把斧便是“存管用”，这个不言而喻便是一个数据的流转过程。
这些大数据看过去与大公司有连接，对于个人而言没什么价值，阅读就是能够在其中找到个人的运用价值。运用是阅读的最有效的输出工具，在书《如何高效的学习中》，scott杨就提出来运用的价值，通过运用能够快速的掌握知识。对于本书而言在个人的运用就是文章末尾讲的个人数据库的建立，接触到个人数据库还是这两个人月接触的，通过学习《知识管理训练营》中提到的，通过建立个人数据库，建立个人的google，以前总是觉得市面上的数据这么多，何必自己储存，以前用大象笔记也只是为了方便个人管理，基本上没有什么个人数据的管理概念，但是通过这些的阅读，意识到建立个人数据库的重要性，市面上的数据只是数据，既不是你有选择的收集，也不是个人消化过的数据，等你要用到只有真的只能求助无门，脑袋好不容易闪过的灵光，因为找不到出处，在这个过程中就把精力消耗殆尽，个人最有深有体会的就是写作，为了引用一句话，抓耳挠腮半天都找不到，这是非常令人奔溃的，所以建立个人数据库是非常必要的，而且这种个人数据库的收集不仅仅是收集，更需要消化吸收，然后在某一时刻能够想运用就运用，在阅读方面的是数据收集就是阅读一本书后能够将原版书电子版收集起来，形成思维导图，有个人阅读笔记，然后再去读下一本书，而不是像以前的阅读一样，浑沦吞枣，今天读完觉得意气风发，过两天就不知所云，建立一个个人阅读数据是非常必要的。当然个人数据库的建立不仅仅是文字，更是涉及到所有的图片，旅行等。
本书总体而言比较宽泛，讲的也比较粗略，作者所占的篇幅不大，适合数据从业者看，应该而言是一本抽离数据的原理将数据的思想，最后上升到个人的哲学思想层面，譬如作者信佛，助学等等，随手阅读，当做涉猎还是可以的。
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1. 概述
大数据在当今社会已经得到广泛的应用，它不仅可以帮助我们更好地理解世界，还可以有效地解决一些问题。而大数据核查则是一个非常重要的应用领域，它可以帮助我们发现一些违法犯罪行为和不良行为，保护社会的稳定和安全。本文将详细介绍我们对大数据核查的工作情况以及所取得的成果。
2. 工作情况
在过去一年中，我们共进行了数十次大数据核查，对犯罪行为、舆情等进行了评估和分析。我们收集了大量的数据，并建立了相应的系统和模型，可以有效地处理和分析这些数据。我们的工作具体表现在以下几个方面：
2.1 数据收集和整理
我们利用现有的技术和工具，通过开发抓取程序和自动化采集，收集了大量的数据。我们从互联网上的各个论坛、社交媒体、微博等渠道搜集到了大量的资料，并对其进行了整理。我们还搜集了许多其他有关的资料，如公安局、税务局、工商局的信息。
2.2 数据分析和挖掘
我们使用了各种统计和数据挖掘的方法，对我们搜集到的数据进行了处理和分析，并建立了相应的模型。通过深度学习、卷积神经网络、支持向量机等复杂的算法，我们可以精确地分析数据，预测事件的规律和发展趋势。我们还使用了关联规则挖掘技术，找到了一些有价值的规律和趋势。
2.3 案例分析和报告提交
我们成功地处理了一些核查案例，并通过制作专业的报告来向上级机关汇报。我们的报告系统化和精准，收到了上级机关的高度评价，证明了我们的工作具有一定的实际价值。
3. 成果展示
我们的工作旨在通过大数据核查，帮助政府部门更有效地发现一些犯罪行为和不良行为，保护社会的稳定和安全。在我们的工作中，取得了以下几个成果：
3.1 发现了一起网络诈骗案件
通过对一些网站的截取和分析，我们发现了一起大规模的网络诈骗行为。我们向相关部门报告了此事，并及时控制这些犯罪分子。这起案件的成功侦破，得益于我们对大数据的收集和分析能力。
3.2 帮助政府部门更好地分析舆情
我们对互联网上的舆情进行了分析，得到了许多有价值的信息，为政府部门提供了支持和建议。我们提供的报告被广泛的关注和应用，政府部门在制定政策和决策时要聚焦于这些重要信息。
3.3 提高全社会的安全性
我们的工作可以帮助政府部门更好地发现一些潜在的犯罪嫌疑人，及时排除安全隐患，保证了全社会的安全性。在我们的工作中，对犯罪和不良行为的预防和处理，发挥了很大的积极作用。
4. 总结
大数据核查是一个非常重要的工作，可以帮助我们更好地发现一些违法犯罪行为和不良行为，保护社会的稳定与安全。我们的团队在这一工作中取得了许多的成果，发现了一些犯罪行为，提高了政府部门的治理能力，增加了全社会的安全性。希望在未来的工作中，我们可以做得更好，为社会的发展和人民的获得更多的福祉做出应有的贡献。
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