前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇大數據論文范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

大數據論文范文第1篇

客戶關系管理是基于對客戶數據的充分分析而進行的，作為客戶關系管理的重要分支，數據處理與分析對客戶生命周期管理的重要意義不言而喻。大數據時代下，隨著數據處理工具與軟件的飛速提升，對客戶生命周期管理產生了新的革命。各類微信、網站等自媒體工具的發展更是為客戶生命周期管理注入新的生機。

(一)大數據促進精準化傳播溝通

利用各種數據信息的交叉檢索，有助于樓盤項目尋找目標客戶，并精準化信息。傳統精準傳播方式包括短信和DM直郵，但在大數據時代下，利用微信和網站等各種自媒體渠道工具，可以發送更多直觀互動的信息。尤其在企業已實現酒店、百貨、地產、消費品零售等跨行業規模化運作的時候，數據的綜合利用顯得尤為重要。通過將企業各業務模塊的數據進行搜集和綜合處理，可以確?？蛻糍Y源的共享，更有利于企業品牌的傳遞，使客戶在未到訪樓盤項目售樓處之前，就已經對企業的實力建立信心。

(二)大數據有助于客戶篩選

跟進傳統的樓盤項目客戶登記方式為紙質的上門客戶登記本，大部分項目均未實現上門客戶信息的電子化。借助明源軟件、金鵬軟件等銷售軟件及身份證識別器工具，可以推動客戶信息電子化的錄入，并提升客戶信息的準確度。對客戶的來源、性別、職業、置業需求等各類基礎數據的匯總和交叉分析，能提升客戶的精準跟蹤，并結合客戶的銷售抗性進行有針對性的溝通，促進項目銷售。

(三)利用數據化工具維護

成交業主滿意度大部分樓盤項目在客戶成交后，缺乏有效維護。在房地產行業圈層口碑效應不可忽視的背景下，客戶成交往往意味著新的生意的起點。利用數據化的工具對成交客戶進行跟蹤維護，有利于持續跟進客戶對樓盤項目的各種反饋，促進老帶新的口碑傳播、推薦以及重復購買，亦可持續提升客戶的滿意度。

(四)利用大數據進行業主需求

維護隨著建筑科技與智能化的不斷發展，居住環境也在不斷升級。以往的開發商客戶關系維護，僅到業主入伙截止。事實上，業主入伙居住后，對業主居住需求的跟蹤和維護也是非常重要的。物業公司可以配合開發商，通過組織各類業主活動，獲知客戶的需求，例如：搬遷至另一個城市工作——產生異地置業的需求；對目前的居住環境產生升級換代的需求——產生新的高檔次項目的購買需求等；這些種種需求，都是客戶購買同一品牌樓盤項目的機會，通過對客戶關系的維系，產生客戶品牌忠誠，對于規?；_發的大企業尤為重要。

二、結束語

大數據論文范文第2篇

1國外研究綜述

1.1旅游網絡信息導引作用探究

近年來，國外學者針對無形信息流對有形人流的導引作用問題進行了有益探索，包括旅游網站信息對潛在游客導引作用的說明，旅游網站對有形人流的導引過程和導引機理分析。主要研究通過針對供需行為，對旅游網站在線服務能力和旅游網站使用者滿意度之間的協同關系進行了研究，并提出了反映網站信息流與現實人流關聯性的模型。

1.2基于網絡搜索數據的時空導引作用的定量估算研究

基于網絡搜索數據的預測研究始于醫藥領域，最早是利用網絡搜索指數提前預測出流感發病情況及流感的死亡率。在房地產方面也有類似的實證研究，發現網絡關注度對美國房屋的交易價格和交易量具有較強的預測能力；這些研究對基于網絡搜索技術的旅游行為預測研究起到促進和深化作用。在量化研究方面，主要集中在建立回歸分析模型，對美國零售業、房地產業、交通運輸業、旅游行業的產品銷量進行預測，在傳統的回歸模型的因變量中加入與預測對象有關的關鍵詞關注度指數，預測結果的精度均有較大的改善。國外在宏觀經濟領域，通過網絡搜索指數與宏觀經濟的研究主要集中在失業率、消費、股市指數、經濟現象和經濟衰退等方面。研究表明，在龐大的網絡搜索數據被網絡搜索工具記錄下來的過程中，這些龐大的搜索數據與現實的社會行為之間存在一定的相關性。在旅游網絡行為方面成果較少，大部分研究側重于網絡整體性信息與某些社會行為宏觀的、概括性的關聯性研究。

2國內研究綜述

目前，我國學者對大數據相關問題研究較多，應用在各個領域，在旅游方面的研究主要集中在三個方面：大數據出現后對旅游業帶來的影響研究；具體搜索引擎的數據與實際旅游市場需求的相關性研究；利用搜索引擎數據對旅游市場的預測方法研究。

2.1大數據對旅游業帶來的影響研究

伴隨著大數據、云計算的產生及在各個領域的應用，很多學者提出了旅游大數據的概念，并從旅游大數據的產生，旅游大數據的挖掘，旅游大數據的應用方面提出了見解。伴隨著網絡技術的發展，旅游企業及用戶對網絡的使用，導致旅游數據信息爆炸性的增長，旅游數據已經形成一個巨大的海量信息空間，這些海量數據的產生，如何應用這些數據，找出規律，應用在旅游業當中。在大數據的挖掘方面，大多采用關聯分析對旅游數據進行搜索，并從中找出出現概率較高的模式，或者通過數據的聚類與分類，分析旅游數據的相似性，為決策者提供決策支持。大數據在旅游行業的運用方面主要提出在旅游市場營銷，線路優化、挖掘有價值的旅游信息方面。

2.2具體搜索引擎的數據與實際旅游市場需求的相關性研究

在大數據與實際旅游市場相關性研究方面成果較多，在搜索引擎的的選擇方面，國內研究大多選擇百度指數這種海量免費數據，并通過百度指數的搜索量和實際游客量之間的關系分析，主要研究體現在：搜索關鍵詞的選取技術；網絡信息流和實際游客量之間存在正相關性，網絡空間信息流是一種重要的“前兆”導引現象。對關鍵詞的選取，大多數研究中采取根據旅游活動的六大要素，或通過問卷調查、關鍵詞推薦的方法獲得；大多數研究選取了五一、十一等主要節假日的客流量及網絡關注度進行對比，發現旅游網絡關注度和景區客流量之間存在正相關關系；旅游者在產生旅游需求的前提下，通過網絡提供的旅游信息進一步了解旅游地概況，為其旅游的目的地，因此，旅游者對旅游網絡信息的關注度一定程度上昭示其出游行為，基于此，旅游信息流又是重要的旅游客流的“前兆”。

2.3運用大數據進行景區旅游市場預測的研究

對于旅游市場的預測研究成果較多，大多數研究都采用歷史數據對未來游客量進行研究，在預測方法上不斷創新，但在數據的選擇上面基本停留在使用歷史統計數據。運用大數據進行旅游市場預測研究的研究成果較少，大多數還停留在相關性研究方面。黃先開以北京故宮為例，建立了沒有百度關鍵詞和加入百度關鍵詞的兩種預測模型并進行了預測精度比較。運用帶有百度關鍵詞的模型可以實現利用當天及滯后1～2天的百度指數數據預測故宮當天的游客量，不僅增強了預測的時效性，還可以更加及時、準確地為故宮景區管理部門提供決策的依據。

3結論

大數據論文范文第3篇

在大數據時代，優質教育資源共享的主體包括共享的雙方，也就是資源需方和資源供方。隨著時代的發展，優質教育資源的供方不僅包括各級各類學校、教育職能部門、公益組織和科研機構等非營利機構，也可以囊括教育資源提供商，甚至個體也可以成為優質教育資源的供方。要促進優質資源的共享，就要充分發揮互聯網的共享性、平等性、開放性特點，全面拓展優質教育資源供方的來源。優質教育資源的供需雙方并非一成不變的，在大數據時代，要積極促進優質教育資源供需雙方的相互轉化，盡量做到各取所需、各盡其能，使優質教育資源的供需雙方能夠互相交叉和重疊。

二、大數據時代優質教育資源共享的運行系統

要提高優質教育資源共享的效率，促進我國高中教育的不斷發展，就必須重視優質教育資源共享的運行系統建設，要使共享的優質教育資源能夠滿足我國高中教育教學的需要，從而使優質教育資源的利用效率得到提高。

1.優質教育資源共享的建設系統

優質教育資源共享運行系統的第一個環節就是建設系統，進行優質教育資源的匯集和開發工作。建設系統要將教育資源分為非數字化教育資源和數字化教育資源兩種，對于數字化教育資源主要是直接匯集和開發，對于非數字化教育資源還要進行數字化加工和制作，使其符合媒體文件的載體和格式。建設系統還要將已有的教育資源進行匯集和整合，使其匯聚起來，能夠進行推廣、評估和歸類。

2.優質教育資源的傳送系統

傳送系統主要負責傳輸和配送優質的教育資料。例如，可以向特定的目標區域進行優質教育資源的配送，包括少數民族地區、貧困地區等等。也可以通過對口幫扶的形式，使優質教育資源的供需雙方結成對子。在大數據時代，要充分利用先進的社會計算、4G技術、三網融合、寬帶網絡等技術，提升優質教育資源的投入產出比。

3.優質教育資源的使用系統

使用系統要具備相應的硬件設備條件，使資源需方能夠順利獲取教育資源。使用系統還應該具備指導、培訓、高級檢索等功能模塊，使資源需方能夠按照自己的具體需求獲取和檢索優質教育資源。需方也可以對優質教育資源進行再加工，例如，高中學校可以對先進的教育教學理念進行二次加工，使之能夠與自身的教材版本、學情相符合。

4.優質教育資源的評估系統

大數據論文范文第4篇

1.1“大數據”定義

所謂大數據（bigdata），或稱巨量資料，通常情況下，是指涉及的資料規模龐大，在現有的技術條件的基礎上，難以通過主流軟件，在合理時間內對其進行擷取、管理、處理。對于“大數據”來說，其特征主要表現為：一是數據量（volumes）大，在實際應用中，把多個數據集放在一起，形成PB級的數據量。根據IDC（國際數據公司）的監測統計，2011年全球數據總量已經達到1.8ZB；二是數據類別（variety）大，數據來自多個數據源，無論是種類，還是格式，數據日趨豐富，以前所限定的結構化數據范疇等，已經被沖破，半結構化和非結構化數據早已囊括其中；三是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，能夠對數據進行實時的處理；四是數據具有較高的真實性（Veracity），隨著社交數據、物聯計算、交易與應用數據等新數據源的興起，沖破了傳統數據源的局限，在這種情況下需要有效的技術，進一步確保數據的真實性、安全性。

1.2“大數據”技術

“大數據”的價值不只在于其數據量之大，更大的意義在于通過數據采集、處理、分析、挖掘等技術對“大數據”的屬性，包括數量、速度、多樣性等等進行分析，能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。而這些信息提取過程可大致分為以下三個階段。

1.2.1數據輸入

將分布的、異構數據源中的關系數據、平面數據等數據進行采集抽取，然后對其進行清洗、轉換、集成等，最后將數據加載到數據倉中，進而為數據聯機分析、挖掘等處理奠定基礎。其特點主要表現為并發數高，因為成千上萬的用戶有可能同時訪問、操作數據，比較典型的就是火車票售票網站、淘寶等，在峰值時，它們并發的訪問量能達到上百萬，在這種情況下，在采集端需要部署大量數據庫。

1.2.2數據處理

“大數據”技術核心就是數據挖掘算法，基于不同的數據類型和格式的各種數據挖掘的算法深入數據內部，快速地挖掘出公認的價值，科學地呈現出數據本身具備的特點。并根據用戶的統計需求，對存儲于其內的海量數據利用分布式數據庫或分布式計算集群進行普通的分析和分類匯總等。其特點主要表現為用于挖掘的算法比較復雜，并且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘算法都以單線程為主。

1.2.3數據輸出

從“大數據”中挖掘出特點，科學的建立模型，通過導入數據，以得到用戶需要的結果。這已在能源、醫療、通信、零售等行業有了廣泛應用。

2“大數據”安全隱患

“大數據”時代，數據量是非線性增長的，隨著數據價值的不斷提高，黑客對于數據的覬覦已經由原來的破壞轉變成竊取和利用，病毒或黑客繞過傳統的防火墻、殺毒軟件、預警系統等防護設備直接進入數據層，一些高級持續性攻擊已經難以用傳統安全防御措施檢測防護。“大數據”的安全風險主要可以分為以下兩個方面。

2.1從基礎技術角度看

NoSQL（非關系型數據庫）是“大數據”依托的基礎技術。當前，應用較為廣泛的SQL（關系型數據庫）技術，經過長期的改進和完善，通過設置嚴格的訪問控制和隱私管理工具，進一步維護數據安全。在NoSQL技術中，沒有這樣的要求。而且，對于“大數據”來說，無論是來源，還是承載方式都比較豐富，例如物聯網、移動互聯網、車聯網，以及遍布各個角落的傳感器等，通常情況下，數據都是處于分散存在的狀態，難以對這些數據進行定位，同時難以對所有的機密信息進行保護。

2.2從核心價值角度來看

“大數據”技術關鍵在于數據分析和利用，但數據分析技術的發展，對用戶隱私產生極大的威脅。在“大數據”時代，已經無法保證個人信息不被其他組織挖掘利用。目前，各網站均不同程度地開放其用戶所產生的實時數據，一些監測數據的市場分析機構可通過人們在社交網站中寫入的信息、智能手機顯示的位置信息等多種數據組合，高精度鎖定個人，挖掘出個人信息體系，用戶隱私安全問題堪憂。

3“大數據”安全防范

由于“大數據”的安全機制是一個非常龐大而復雜的課題，幾乎沒有機構能一手包攬所有細節，因此業界也缺乏一個統一的思路來指導安全建設。在傳統安全防御技術的基礎上，通過對“大數據”攻擊事件模式、時間空間特征等進行提煉和總結，從網絡安全、數據安全、應用安全、終端安全等各個管理角度加強防范，建設適應“大數據”時代的安全防御方案，可以從一定程度上提高“大數據”環境的可靠度。

3.1網絡安全

網絡是輸送“大數據”資源的主要途徑，強化網絡基礎設施安全保障，一是通過訪問控制，以用戶身份認證為前提，實施各種策略來控制和規范用戶在系統中的行為，從而達到維護系統安全和保護網絡資源的目的；二是通過鏈路加密，建立虛擬專用網絡，隔離公用網絡上的其他數據，防止數據被截??；三是通過隔離技術，對數據中心內、外網絡區域之間的數據流量進行分析、檢測、管理和控制，從而保護目標數據源免受外部非法用戶的侵入訪問；四是通過網絡審計，監聽捕獲并分析網絡數據包，準確記錄網絡訪問的關鍵信息；通過統一的策略設置的規則，智能地判斷出網絡異常行為，并對異常行為進行記錄、報警和阻斷，保護業務的正常運行。

3.2虛擬化安全

虛擬機技術是大數據概念的一個基礎組成部分，它加強了基礎設施、軟件平臺、業務系統的擴展能力，同時也使得傳統物理安全邊界逐漸缺失。加強虛擬環境中的安全機制與傳統物理環境中的安全措施，才能更好地保障在其之上提供的各類應用和服務。一是在虛擬化軟件層面建立必要的安全控制措施，限制對虛擬化軟件的物理和邏輯訪問控制；二是在虛擬化硬件方面建立基于虛擬主機的專業的防火墻系統、殺毒軟件、日志系統和恢復系統，同時對于每臺虛擬化服務器設置獨立的硬盤分區，用以系統和日常數據的備份。

3.3數據安全

基于數據層的保護最直接的安全技術，數據安全防護技術包括：一是數據加密，深入數據層保護數據安全，針對不同的數據采用不同的加密算法，實施不同等級的加密控制策略，有效地杜絕機密信息泄漏和竊取事件；二是數據備份，將系統中的數據進行復制，當數據存儲系統由于系統崩潰、黑客人侵以及管理員的誤操作等導致數據丟失和損壞時，能夠方便且及時地恢復系統中的有效數據，以保證系統正常運行。

3.4應用安全

由于大數據環境的靈活性、開放性以及公眾可用性等特性，部署應用程序時應提高安全意識，充分考慮可能引發的安全風險。加強各類程序接口在功能設計、開發、測試、上線等覆蓋生命周期過程的安全實踐，廣泛采用更加全面的安全測試用例。在處理敏感數據的應用程序與服務器之間通信時采用加密技術，以確保其機密性。

3.5終端安全

隨著云計算、移動互聯網等技術的發展，用戶終端種類不斷增加，很多應用程序被攻擊者利用收集隱私和重要數據。用戶終端上應部署安全軟件，包括反惡意軟件、防病毒、個人防火墻以及IPS類型的軟件，并及時完成應用安全更新。同時注重自身賬號密碼的安全保護，盡量不在陌生的計算機終端上使用公共服務。同時還應采用屏蔽、抗干擾等技術為防止電磁泄漏，可從一定程度上降低數據失竊的風險。

4“大數據”安全展望

“大數據”時代的信息安全已經成為不可阻擋的趨勢，如何采用更加主動的安全防御手段，更好地保護“大數據”資源將是一個廣泛而持久的研究課題。

4.1重視“大數據”及建設信息安全體系

在對“大數據”發展進行規劃的同時，在“大數據”發展過程中，需要明確信息安全的重要性，對“大數據”安全形式加大宣傳的力度，對“大數據”的重點保障對象進行明確，對敏感、重要數據加大監管力度，研究開發面向“大數據”的信息安全技術，引進“大數據”安全的人才，建立“大數據”信息安全體系。

4.2對重點領域重要數據加強監管

海量數據的匯集在一定程度上可能會暴露隱私信息，廣泛使用“大數據”增加了信息泄露的風險。政府層面，需要對重點領域數據范圍進行明確，制定完善的管理制度和操作制度，對重點領域數據庫加大日常監管力度。用戶層面，加強內部管理，建立和完善使用規程，對“大數據”的使用流程和使用權限等進行規范化處理。

4.3加快研發“大數據”安全技術

大數據論文范文第5篇

大數據時代正帶給企業根本性的變革，同時，也給職場精英們提供了機遇，但機遇與挑戰并存。這對于初入社會的大學生而言，無疑是提出了一個巨大的挑戰。

1.1大數據時代對大學生的數據駕馭能力提出了新的挑戰

在大數據時代，大學生若想獲得好的就業機會需要有較強的數據駕馭能力，即數據素養，在科學數據的采集、組織和管理、處理和分析、共享與協同創新利用等方面的能力，以及研究者在數據的生產、管理和過程中的道德與行為規范。而大學生們鮮有接觸大量數據并從中剔除糟粕找尋有用數據的經歷，頂多是進行過幾次較淺顯的問卷調查工作，對數據技術、數據分析方法及相關軟件、國際數據化發展進程等知之甚少，在數據素養方面可以說是零基礎。

1.2大數據時代對大學生理性思維能力提出了新的挑戰

在大數據時代，人們對于過往經驗的依賴程度降低，而對數據分析得來的實時結果信任度大大提升，因此贏得就業競爭需要大學生具備理性、邏輯性強的思維方式，從而能冷靜、不帶感彩地處理和分析數據，得出客觀的結論。而大多數中國學生的理性、批判性思考的能力偏弱，缺乏個人的獨立思考，且文科專業尤其是語言類專業的課程設置對培養大學生理性思維能力的作用較小，大學生的理性思維能力亟待提高。

1.3大數據時代對大學生精確、快速、實時行動的能力提出了新的挑戰

大數據時代信息瞬息萬變，因此數據也是具有時效性的，要獲取實時數據反饋就必須有精確快速的反應能力和行動能力。一部分平常對于生活中的信息疏于收集的大學生可能會缺乏對信息的敏銳度，從而導致其較慢的反應力和行動能力，若其這方面的素質沒有得到提高，則可能會在工作中產生在數據分析工作完成后卻發現得出的結論已不具時效性的情況，導致喪失最佳的工作機遇，降低了自身的職業發展競爭力。

2如何在大數據時代提高大學生就業競爭力

大數據時代帶給了大學生數據分析能力、思維方式、科學精神、行動力等方面的就業挑戰，因此政府、各高校及大學生自身都應積極應對挑戰，從不同層面克服困難，共同提高大學生在大數據時代的就業競爭力。

2.1高校、政府應建立大學生就業大數據分析機制，做好大學畢業生的就業、創業服務工作

大學生就業大數據分析離不開大數據的支持，而大數據的建設是一項科學、有序、動態且可持續發展的系統性工程。政府需要從建立運行機制、規范建設標準、建設共享平臺、提供專業隊伍等多方面進行支持，且通過建立各高校就業數據庫，分析各校歷年就業率與其獲國家資源傾斜度的關系，也能調節教育支持的力度，更好地幫扶教育產業。除此之外，將就業數據庫數據與就業市場相關數據相比，還能幫助人力資源供需雙方形成更理性的預期，減少就業矛盾，實現人力資源市場的多贏。而學校通過廣泛收集歷年大學生就業期望、就業去向等信息，并將其數據化，收入數據庫，能有效預測畢業生就業率、就業去向。

2.2高校應推行大數據戰略，讓大數據走進課堂教學，培養大學生大數據意識

各高校應結合大數據時代特征進行教學改革，推行信息化管理與信息化教學。學校的管理與教學活動都存在著固定性與周期性，如對教師的考核、學生測試成績分析、就業情況分析等，可以利用計算機分析這些數據并推薦合適的解決方案；課堂上，教師也應順應信息化教育，突破傳統的教學方式，通過“微學“”微課”等方式提高學生的學習興趣，從而提高學習的效果。同時，知識點也可以通過數據化與測試題建立聯系，計算機可以通過分析錯題數、做題時間等數據為老師提供不同學生對于不同知識點的掌握情況。只有在校園中營造一種大數據氛圍，培養學生們利用數據分析找尋有用信息的習慣，才能讓他們具備大數據意識，做好走進大數據時代職場的準備。

2.3大學生要提高數據駕馭能力，透過數據看本質

大學生可以多對社會熱點問題進行實踐調研，通過訪談、問卷調查等方式獲取大量真實數據，然后通過整理分析這些數據鍛煉自己的數據駕馭能力。在整理實踐調研的數據時，掌握圖表分析、數據模型及數據分析軟件的使用方法，如Hadoop、MapReduce等，提高數據分析的工作效率和準確性。除了加強數據分析技術的學習外，也需要補充來自統計學、數據挖掘等學科的理論知識，為數據分析提供理論支持。同時，勤思考、多動手、多總結的做法也能幫助大學生透過數據看本質。海量數據中不乏有虛假、消極、錯誤的數據信息，因此大學生必須具備良好的數據分析能力。數據分析就是一個不斷假設、驗證的過程，耐心、肯鉆研的科學精神能夠幫助大學生在一次次的假設驗證后找到本質的規律。通過不斷地實踐練習，提高對數據的敏感度、分析能力，為日后職場中更好地開展數據分析工作打下基礎。

2.4大學生應養成獨立思考的習慣，培養邏輯思維和理性思維方式

大數據時代是鼓勵個性化的時代，鼓勵通過數據挖掘發現隱藏于數據下的種種規律，要做到這點，大學生必須要有獨立思考、不受常規想法束縛的能力。美國計算機專家埃齊奧尼爾購買機票后卻發現周圍比他買票晚的乘客票價居然比他的便宜，本來是再普通不過的生活現象，但這卻引發了這位專家的思考。他分析到若獲得美國每一條航線上每一架飛機內的每一個座位一年內的綜合票價的數據庫，就可以預測飛機票的漲跌勢，為消費者提供參考。這樣的思考促使他最終創立了Farecast票價預測工具，顧客平均每張機票可節省50美元。獨立思考不是漫無目的地想，而是有邏輯地思考。大學生要注意在日常生活中就養成邏輯推理的習慣，在問“是什么”后還要問“為什么”，嘗試通過自己的推理找到答案，這是大數據時代對人才的要求。

3結語