總結需要真實客觀，不回避問題，勇于承認和改正錯誤?？偨Y應該包含事實陳述和個人感悟。一起來看看這些總結范文，或許能夠給我們寫作帶來一些新的思考和靈感。
醫(yī)療大數據的論文篇一
1.注重精神產品成本核算。
精神產品和物質產品的價值表現不同，同樣的“所費”不一定取得同樣的“所得”。高等學校的主要成果是人才不是物質產品，其價值就不能單純用所耗活勞動和物化勞動的價值來表達。對于精神產品如何核算成本也只能是借助于“成本”的概念，在核算時與物質產品有其很明顯的特殊性。物質生產部門對無意識的物體進行加工，投入多少活勞動與物化勞動一般是有固定比例的，其成本比較容易控制，而對人才的培養(yǎng)則不同，它受到多方面因素的控制和制約，如社會制度、社會環(huán)境、經濟條件、科學文化水平等。高等學校成本核算不能單純地被認為是費用的歸集，它是指為了加強經濟管理，培養(yǎng)合格的畢業(yè)生，在校期間發(fā)生的各種費用要有一個確定的標準來衡量。在評估上既要看到成本水平，又要考慮人才的質量和數量。
2.注重人才投資的預算。
通常計算大學生某年平均培養(yǎng)費用的方法是以某年經費實際支出數除以該年在校學生的平均人數計算，也只是人才投資的預算內部分，不能被認為是培養(yǎng)大學生的成本，因為基建投資、其他各項一次性投資都未反映在年終決算中，也就是說沒有反映在當年的經費支出數之內；另外其他各項投資雖然都是為了開發(fā)學生的智力卻不全為當年學生受益。所以高等學校所要核定的成本不象企業(yè)計算的那種“全部成本”，也不是為培養(yǎng)學生所耗費用的簡單總和，而是一種部分的活動成本。高等學校的成本概念既是廣義的，又是特指的。它是指高等學校為培養(yǎng)每一個合格的大學畢業(yè)生，在校期間發(fā)生的通過學校管理活動能夠有效控制的那部分費用支出，全部成本法不能適用高等學校的成本核算，而活動成本法則能滿足和適應高等學校成本核算的要求。
二、高等學校成本核算方法———“活動成本法”
活動成本法起源于美國本世紀30年代，在國外廣泛運用，其主要特點是：第一，經濟責任明確，便于成本管理。一般地講活動成本是各基層單位的可控成本，固定成本是管理當局的可控成本。第二，沒有強制性的統(tǒng)一會計制度，成本計算簡單固定成本的必分攤。第三，活動成本法是一種部分成本法，它與全部成本法相對稱，活動成本法是包括變動費用，只有與業(yè)務量有關的變動費用才構成產品的成本要素?？梢姡@些特點都是滿足高等學校成本核算特點和管理要求的，在運用中可以揚其長、避其短，及時總結經驗，為高等學?？茖W管理開辟一條新路子。深入研究成本習性，是正確劃分活動成本和固定成本、用好活動成本法的關鍵所在。應用活動成本法的前提條件是將成本按其習性劃分成活動成本和固定成本。所謂成本習性是指成本額對業(yè)務量總數的依存關系。凡成本總額隨業(yè)務量的增減成正比例變動的是活動成本，凡成本總額不隨業(yè)務量變動，在短期內相對穩(wěn)定的是固定成本，介于兩者之間的是混合成本，對于混合成本還要采取一定方法繼續(xù)分解。這是關鍵的一步，也是困難較大、問題較多的一步。
從高等學校的經費分配角度來看，除一次性補助、基本建設投資外，基本上是“人頭經費”，即上級主管單位按照當年在校學生人數的平均數乘以一定的預算標準計算出來的。學校得到這筆經費后，再按照先保證人員經費后，根據財力情況安排其他的原則進行經費再分配。從經費使用職能看，高等學校的經費可大致分為三大部分，即人員經費、公用經費和專項經費。而人員經費和公用經費合在一起就是前面所說的“人頭經費”。其中人員經費中的本?？茖W生助學金，公用經費中的公務費、業(yè)務費、其他費用等開支狀況除了很大程度上取決于預算定額和學生人數外，還與管理部門的管理水平有著非常密切的關系，所以以上這幾項應是活動成本，人員經費中的工資則不同，雖然它也包括在“人頭經費”中，但就其詳細的開支內容來看，它與當年在校學生人數沒有密切關系，是學校開辦就必須按期開支的約束性成本，這種管理體制和性質是由我國現行的人事制度和工資政策所造成的。由于它一般不受基層管理活動的影響，所以是固定成本。人員經費中的補助工資、職工福利費、差額補助費等，也都是固定成本。高等學校的房屋、設備等固定資產具有同企業(yè)一樣的性質，在其使用過程中能連續(xù)在若干個生產周期內發(fā)揮作用，并保持原有實物形態(tài)，其價值隨著磨損程度逐漸消耗，并且消耗的價值要求得以充分的補償。高等學校的這種補償是靠國家撥款來實現的，它包括在每年的設備購置費和修繕費中，可見高等學校每年的'設備購置費和修繕費是為了當年保持學校一定的規(guī)模和能力以及發(fā)展需要的支出，包括補償和發(fā)展兩部分，類似企業(yè)中的大修理基金、折舊基金和企業(yè)生產發(fā)展基金，因此從這點分析，這兩項的實標開支作為當年學生的培養(yǎng)成本是完全沒有道理的。解決的辦法是實行固定資產折舊制度，實行后提取的折舊費和大修理費才近似反映學校當年為培養(yǎng)學生用于固定資產方面的實際耗費，但現行的財務制度是高等學校的固定資產不實行折舊，因而設備購置費和修繕費也應是固定成本。到此為止，對高等學校的全部成本按其習性做以下劃分：
(1)固定成本包括：工資、補助工資、職工福利費、設備購置費和修繕費；
(2)活動成本包括：人民助學金、公務費、業(yè)務費和其他費用等。這里提到的費用只是國家教育投資的一部分，如象離退休人員費用、科研課題費(包括補助費)等未涉及，因為它們與當年學生培養(yǎng)無關，應另法核算。
2.消耗性開支應該成為高等學校成本要素重點。
活動成本法將高等學校的人民助學金、公務費、業(yè)務費、其他費用等消耗性開支作為成本要素重點加以核算控制，符合“盡可能節(jié)省各項消耗性開支，保證重點開支的需要”的原則。據統(tǒng)計，高等學校以上這幾類開支占全部教育事業(yè)費的三分之一左右。由于它們都是純消耗性的費用，因此它們的節(jié)約是完全意義上的節(jié)約，是應該花大力氣管好用好的。值得提到的是高等學校的廣大財務工作者一直就比較重視對這類成本的控制，在實踐中創(chuàng)造了許多行之有效的控制方法，只是由于沒有重視從理論方面去總結，有了好經驗，但因為是各自為政，自成體系，自立標準，不能說服人，在推廣上受到了一定的限制。現在，活動成本法從理論上解決了這個問題。
3.成本資料可進行校際比較。
這是考核高等學校經濟效益的指標之一。由于活動成本只將變動成本作為成本要素，故人才單位成本就等于總變動成本除以在校平均學生人數。這樣計算排除了由于學校規(guī)模、投資、新老等因素不同而造成的成本差別，避免了按照傳統(tǒng)方法(全部成本法)計算成本時最使人感到“問題多，而不好解決”的難題，為同類學校之間的成本比較提供了可能。一般地說，在同類學校中消耗性開支具有較大的共性，這部分費用消耗較低的應視為管理控制水平較高。目前各類高等學校消耗性費用存在較大的差異，除了地區(qū)、專業(yè)的原因外，主要是管理水平差異的反映。今后如果定期進行校際間橫向比較，相信定會有成效。
4.活動成本法可以建立在高等學?，F行會計科目上。
財務會計系統(tǒng)地提供單位管理活動的原始記錄，活動成本法是將財務會計提供的資料作進一步加工和引伸，使之更好地滿足管理需要的一種先進的成本核算辦法。這里運用的活動成本法是按“會計科目”來劃分活成本和固定成本的，為的是把它同現行的會計制度聯系在一起，它雖然有一定的假定性，但符合高等學校的成本特點和管理要求。特別值得一提的是，免去了計算成本時將固定費用分攤的繁瑣計算，在增加工作量不多的情況下開辟了新的管理途徑。
作者:姚航單位:遼寧醫(yī)學院財務處。
醫(yī)療大數據的論文篇二
：本文首先對大數據的基本含義進行概述，從營銷交流較為單一、營銷決策不合理、缺少客戶需求分析三個方面入手，對傳統(tǒng)網絡營銷中存在的主要問題進行解析，并結合大數據給網絡營銷帶來的影響，提出大數據在網絡營銷分析中的應用對策。
隨著大數據時代的來臨，越來越多的企業(yè)開始把大數據技術運用其中，在互聯網背景下，大數據技術作用得到了充分挖掘，讓企業(yè)獲取了一定成效。大數據在網絡營銷中應用較為廣泛，基于大數據背景下的網絡營銷已經成為了現代化營銷的核心內容，精準營銷在大數據中實現了升華。利用大數據技術，不但能夠有效提升營銷的精準性，同時還能給企業(yè)今后發(fā)展提供良好條件，對企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展起到了重要意義。下面，本文將進一步對大數據在網絡營銷分析中的應用進行闡述和分析。
西方國家相關人士普遍認為，大數據作為一種具備分布特性的數據集，主要借助電子技術、網絡技術等實現數據采集，自身含有一定的規(guī)模性和多樣性。在大數據背景下，通過戰(zhàn)略部署，不但可以便于諸多數據信息的采集，同時還能在這些數據的引導下實現專業(yè)處理[1]。換句話說，假設把大數據看作一個產業(yè)，要想獲取理想的效益，就要提升大數據“加工”能力，借助“加工”達到數據“保值增值”的目的。大數據示意圖見圖1：
隨著互聯網水平不斷提升，網絡營銷成為了當前企業(yè)廣泛應用的營銷方式。站在學術角度來說，大數據對企業(yè)網絡營銷發(fā)展起到了重要影響，并提供了一定發(fā)展空間。首先，促進網絡營銷方式的改變。隨著大數據時代來臨，給網絡營銷方式造成了巨大轉變，大會數據讓網絡營銷由之前的粗放形式逐漸更改成集約形式，并朝著精細化趨勢發(fā)展[2]。其次，對網絡營銷渠道的改變。大數據形成的基本要求在于人們對數據技術的應用和普及，形成數據的設備種類增多，人們可以借助較為快捷的設施實現采購。最為普遍的就是利用計算機或者智能手機進行網上交易，使得網絡營銷逐漸朝著移動互聯網的方向改變。
3.1營銷交流較為單一。
營銷交流單一主要指，企業(yè)在開展網絡營銷工作時，過于重視借助郵件、微信等形式將營銷信息傳遞到客戶手中，沒有對客戶自身需求和建議進行收集。在這種情況下，諸多企業(yè)無法從基礎上掌握客戶實際要求，即便一些企業(yè)開展了客戶信息采集工作，但是沒有對其加以綜合分析，無法對網絡營銷戰(zhàn)略進行優(yōu)化和完善，不能更好的把營銷產品以及服務傳遞給客戶。
3.2營銷決策不合理。
在傳統(tǒng)網絡營銷模式中，決策人員在設定營銷戰(zhàn)略過程中，一般是根據自身工作經驗來設定，導致營銷決策過于隨意性。例如，部分企業(yè)在明確新產品營銷戰(zhàn)略過程中，因為沒有對該產品歷史營銷信息進行采集，決策人員通常會憑借之前工作經驗來實現戰(zhàn)略部署。從實際角度來說，即便兩種類型相似的產品，在產品特性以及營銷方式上也會存在一些差異，面對的客戶群體也大不相同[3]。由此可見，假設營銷決策不合理，必將會給網絡營銷效果帶來直接影響。
3.3缺少客戶需求分析。
借助網絡來開展營銷工作時，因為相關技術有待完善，企業(yè)不能對客戶自身需求加以綜合分析。所以，企業(yè)需要向客戶傳遞諸多營銷內容來提升營銷效果。針對客戶群體而言，這些信息不僅無法讓其獲取具備較強價值的信息，同時還會給其網絡交易造成一定影響，從而無法保證客戶真實體驗。
4.1優(yōu)化網絡營銷方式。
4.1.1產品關聯精準營銷從產品關聯精準營銷角度來說，也就是通過對消費者消費需求情況，挖設部分消費關聯產品放置在一起。例如，大部分商場在結構分布上，往往在第一樓設置大量的化妝品和電子產品，也就是結合男女消費群體消費需求，把化妝品和電子產品進行結合，以此達到兩種產品營銷的目的。這是因為在消費群體消費過程中，主要以男女一起消費為主，而女生在購買化妝品的過程中，男生對化妝品的認識和需求相對較少，為了滿足男性消費者要求，通常會在化妝品周圍安置電子產品柜臺，便于不同消費群體消費，借助關聯營銷方式，提升銷售量。4.1.2引擎精準營銷隨著大數據時代的來臨，采用引擎營銷方式能夠降低消費者查找所需產品的時間和成本。而推薦引擎往往構建在海量數據分析基礎上的互聯網技術中。在引擎營銷方式的作用下，可以結合消費者采購需求推送對應的產品，或者對已經購買產品的消費者推送其他類似產品。在給消費者提供良好的體驗感受之后，可以達到快速推薦和營銷的目的[4]。例如，某寶購物網站，在消費者采購一些產品之后，頁面將會推送一些相似或者同種類型的產品等。4.1.3社交網絡精準營銷網絡社交營銷則是指，通過社交平臺實現產品推送和營銷，例如微信、微博等。社交網絡消費群體之間存在一定的關聯性，通過對網絡連鎖反應的挖掘，能夠讓營銷效果更具合理性和規(guī)范性。例如，通過微博營銷，借助粉絲經濟效益實現產品推送。利用明星效應，將部分產品推送給微博用戶，以此獲取理想的營銷效果。此外，可以通過建設品牌粉絲經濟體系，提升消費群體粘性，調動消費群體再次購買意愿。社交網絡精準營銷示意圖見圖2：
4.2提升網絡營銷廣告?zhèn)鞑ゾ珳市浴?/p>
在傳統(tǒng)網絡營銷過程中，大部分企業(yè)一般采用較為粗放的網絡營銷方式，例如廣告，這種方式將不能從基礎上給企業(yè)創(chuàng)造理想的效益。所以，需要借助大數據技術，提升網絡營銷廣告?zhèn)鞑サ臅r效性和精準性。首先，結合客戶所在情景，推送對應廣告。消費情景對客戶消費有著直接影響，決定消費者采購行為。假設消費者在采購部分產品之后，隨后消費者在網絡采購時，根據前一次產品搜索情況而推送一些各種產品信息，將會讓消費者存在一定的反感心理，影響其采購。因此，企業(yè)需要對消費者消費需求和情景進行分析，并以此推送更為精準的廣告信息。其次，提升客戶選擇廣告的自由性。在傳統(tǒng)網絡營銷模式中，一般采用彈射廣告窗的方式來吸引消費者，從而引發(fā)消費者不滿[5]。在這種情況下，可以借助大數據技術創(chuàng)新網絡廣告推送方式和格式，提升推送的精準性。
4.3加強網絡營銷市場定位。
首先，加強客戶數據分析，明確市場定位。在進行大量數據采集的同時，建立客戶數據庫。在此環(huán)節(jié)中，需要注意確保收集各項數據的真實性，借助多種方式和渠道，實現客戶信息的收集整合。利用數據挖掘技術，對客戶基本信息加以綜合分析，掌握客戶屬性。并且，把營銷產品屬性和客戶屬性進行對比，對產品在營銷市場中的占比和份額進行初步評估。其次，借助消費市場對市場定位精準性加以評估。要想將產品快速的營銷到市場中，可以應用大數據技術在初步定位以后，利用消費市場，對定位方案加以綜合評估。假設根據產品定位結合對其營銷，可以獲取較為理想的營銷效果，則預示著企業(yè)營銷產品在市場定位設定中較為精準，可以繼續(xù)采取此營銷方案。反之，需要對產品定位方案進行適當修整。最后，編制專業(yè)的客戶反饋體系。編制客戶反饋體系的目的有兩點，第一，在營銷產品初步定位過程中，經過市場考證，企業(yè)可以借助客戶反饋體系對客戶消費需求進行采集，尤其是產品營銷的部分意見，根據客戶情況對產品營銷方案進行修整。第二，假設產品營銷定位沒有經過市場考證，企業(yè)可以利用客戶反饋信息總結失敗因素，給后續(xù)產品精準定位奠定基礎。
4.4提高網絡營銷服務的個性化程度。
為了從基礎上提升網絡營銷服務個性化水平，企業(yè)不僅可以借助大數據技術對客戶個性化需求進行總結，同時還能給其提供針對性服務。首先，利用大數據技術掌握客戶個性化需求。隨著互聯網技術的全面普及，企業(yè)可以借助網絡實現對客戶基本信息的采集。但是在此過程中，因為當前的網絡管理水平有待提升，諸多信息真實性和精準性無法保證，甚至部分信息之間沖突較大。所以，企業(yè)需要借助大數據技術對客戶需求進行了解，確保采集的各項信息具備真實性。并且，企業(yè)需要從采集的數據中挑取重要信息，以此減少數據分析成本投放。其次，加強個性化服務設計。要想合理設計個性化服務，企業(yè)應該從兩個方面入手。第一，受到現實因素的影響，企業(yè)無法逐一對客戶個性化需求進行核查和提供，這就要求企業(yè)對客戶個性化需求相同處有所認識，結合共同性提供個性化服務[6]。第二，假設根據客戶個性化需求提供對應服務，企業(yè)服務成本必將會隨之提高。所以，企業(yè)需要對客戶個性化需求加以具體分析，要求企業(yè)在給客戶提供個性化服務的同時，也要確保不會給企業(yè)經濟方面帶來影響。
總而言之，通過應用大數據技術，可以有效提升產品競爭性和效率性。在開展網絡營銷工作時，把大數據技術運用其中，不但可以給企業(yè)創(chuàng)造理想的效益，同時也能給消費者提供良好的消費體驗，以此提高營銷效率和質量。所以，在網絡營銷過程中，企業(yè)需要時刻掌握營銷發(fā)展動向，并借助大數據技術自身優(yōu)勢，對當前網絡營銷戰(zhàn)略進行修整，從而提升我國網絡營銷水平。
[3]莎仁高娃.大數據背景下企業(yè)營銷管理創(chuàng)新方法探討[j].現代營銷(經營版),2018(09):160.
作者：趙平。
醫(yī)療大數據的論文篇三
隨著信息技術的發(fā)展和智能設備的普及，大數據已經成為當今社會的熱門話題。作為數據時代的核心，大數據不僅改變著人們的生活方式，也深刻影響著社會經濟發(fā)展。在長時間的學習和實踐中，我對大數據有了一些心得體會。本篇文章將從數據的來源、數據的處理、數據的應用、數據的挑戰(zhàn)以及數據的未來五個方面，對大數據進行思考和總結。
首先，大數據的來源不僅包括了傳統(tǒng)的企業(yè)內部數據，而且還包括了社交媒體、物聯網、日志文件等非結構化和半結構化數據。與傳統(tǒng)的數據相比，大數據具有體量大、速度快和多樣性的特點，因此更加具有價值。大數據的產生與人們日常生活中的各個方面密不可分，例如我們在社交媒體上發(fā)布的照片、留言、評論等、在手機、電視、汽車等智能設備上的操作和行為也都產生了大量的數據。因此，我們要充分利用這些數據，挖掘出數據中的價值。
其次，對大數據的處理成為突破瓶頸之一。由于大數據的特點，傳統(tǒng)的數據處理方法已經不能滿足當前的需求。因此，人們開始采用云計算、分布式存儲和分布式計算等新技術。云計算可以提供強大的計算和存儲能力，分布式存儲可以方便地處理大規(guī)模數據的存儲，分布式計算可以加速大規(guī)模數據的處理。同時，機器學習和深度學習等算法的出現，為數據處理提供了新的思路。通過建立合適的模型和算法，可以更好地處理大數據，并從中發(fā)現隱藏的規(guī)律和關聯。
第三，大數據的應用已經滲透到各個領域。在商業(yè)領域，大數據可以幫助企業(yè)更好地了解客戶需求、優(yōu)化產品設計、優(yōu)化營銷策略等，從而提高企業(yè)的競爭力。在醫(yī)療領域，大數據可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病、制定個性化治療方案。在城市管理中，大數據可以幫助政府更好地了解城市運行的狀態(tài)，制定科學合理的城市規(guī)劃和交通管理。在交通領域，大數據可以幫助交通公司更好地安排班車和線路，提高乘客的出行效率。
然而，大數據也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是數據安全和隱私問題。大數據的應用離不開個人信息的采集和存儲，而這又與用戶的隱私密切相關。因此，我們需要建立合理的數據保護機制，使用戶數據安全可控。其次是數據質量問題。大數據的質量直接影響數據分析和決策的準確性和有效性。因此，我們需要加強數據質量的管理和控制。此外，大數據的運營和維護也需要相應的技術和人才支持，這對于很多企業(yè)來說是一個挑戰(zhàn)。
最后，對于大數據的未來，我非?？春谩ｋS著技術的進步和應用場景的拓展，大數據將會有更廣泛的應用。例如在智能家居領域，大數據可以幫助家庭更智能地控制和管理各類設備。在教育領域，大數據可以幫助教育機構更好地了解學生的學習情況和學習模式，從而制定更適合的教學方案。在環(huán)保領域，大數據可以幫助我們更好地了解環(huán)境污染的情況，從而制定合理的治理方案。
總之，大數據已經成為時代的潮流，對于社會發(fā)展和個人生活都起到了重要的推動作用。對于大數據的深入思考和理解，有助于我們更好地把握和利用數據，發(fā)現新的需求和機遇。希望未來大數據的應用能夠更好地服務于人類的發(fā)展和進步。
醫(yī)療大數據的論文篇四
大數據或海量數據是指所涉及的海量數據，無法通過當前主流軟件工具檢索、管理、處理和整理成更活躍的信息，幫助企業(yè)在合理的時間內做出商業(yè)決策。以下是為大家整理的關于,歡迎品鑒！
摘要：近年來由于計算器技術和信息產業(yè)的快速發(fā)展，促使了相關的數據量也產生了極大的增長。然而面對這些龐大且雜亂的多維數據集，我們無法快速且有效的找到我們所需要的信息。因此我們必須要使用數據挖掘技術以從數據集中去提取我們所需要的資料，并且進行分析與處理。在本中，將介紹大數據挖掘分析軟件rapidminer，并且與其他舊有的數據挖掘分析軟件來做一個功能性的比較。
關鍵詞：信息；rapi；dminer；大數據；挖掘；應用。
0引言。
透過線性回歸、類神經網絡、判定樹和支持向量機，說明應用rapidminer進行大數據挖掘分析的運作流程，并介紹rapidminer的操作接口跟分析方法。本篇論文采用rapidminer的原因，主要是因為它擁有非常便捷的圖形化接口，而且使用者在操作上不需要再額外去學習其它的程序語法，只需要透過選取組件以及設定參數的方式就可以完成。而且在分析結果的顯示上也非常的多樣化，可以讓使用者自行選擇要觀看哪一種圖形顯示分析的結果。
1數據探勘流程探討。
1.1資料清除。
是過濾掉數據當中的那些噪聲和無法判別的資料跟不一致的數據，保留可用的且有效的數據。
1.2數據的整合。
不一定都來自相同的一個數據庫，所以必須做數據的整合，將來自不同數據庫的數據整合處理完后處理在我們的數據倉儲。
1.3數據選擇。
在數據探勘中是一個相當重要的環(huán)節(jié)，選到有用的數據可以提高分析預測的準確度，但是選到無用的數據卻可能會拉低分析預測的準確度，所以在做數據的選擇時必須先對這些數據有一定的認識，才能做出正確的選擇。
1.4數據轉換。
由于人類和計算機的溝通的語言不同，所以當我們要讓計算機來處理事情時，必須先將手頭的數據轉換成計算機可以識別的資料格式，或合并成數據探勘所需的數據形式來讓計算機判讀，像是執(zhí)行匯總與聚合。
1.5數據探勘引擎。
數據探勘系統(tǒng)在數據探勘中算是非常重要的一個環(huán)節(jié)，因為它包含了探勘工作所需要的功能，像是特征化、相關系數與相互關系分析、判別、預測、群組分析、分群、離異值分析與演化分析等等。
1.6樣式評估。
樣式評估根據某些有趣度量，來辨認代表知識的有趣樣式，也可以說是評估數據跟數據之間的關聯性是否是有用的、重要的、是否正確。
1.7用戶接口。
這個模塊讓用戶可以與數據探勘系統(tǒng)進行溝通，他允許使用者透過設定數據探勘查詢或工作與系統(tǒng)進行互動、提供訊息來幫助搜尋，對暫時數據探勘結果進行探索性數據探勘。
2數據探勘工具。
2.1rapidminer。
rapidminer開源式框架，支持各種類型的數據挖掘像是文本、網絡、圖像或是鏈接開放式的數據挖掘[1]。透過它復雜的圖形用戶接口，數據挖掘的過程可以更加的簡潔且快速，直觀地實現和執(zhí)行，并且不需要額外的程序語言編輯技術。
2.2weka。
weka用于數據挖掘任務的算法的集合，算法可以直接應用在數據集上，也可以從自己設計的jave代碼調用[2]。weka它包含了數據的預處理、分類、回歸、聚類、關聯規(guī)則和可視化的工具也就是圖形接口，weka可以算是最古老，且最成功的開元數據挖掘庫和軟件，隨后被集成為rapidminer和r的擴充軟件，也因為rapidminer和r的出現，它們提供了使用者更加舒適且便利的使用環(huán)境，使得weka的用戶開始大幅的下降。
2.3knime。
knime圖形接口的自由開源信息匯整系統(tǒng)，它具有杰出的數據統(tǒng)合能力，并且可以運用在數據查詢（datamining）、數據處理、數據分析、流程繪制以及流程規(guī)劃與管理（workflow）等等各方面。
3數據探勘工具比較。
rapidminer：獨立平臺；使用者：學習者、高級用戶、專業(yè)用戶、企業(yè)用戶；用戶接口：主要是透過圖形接口來做流程的設計，也可以同時開啟多個窗口來做操作；功能：大于500種，可透過擴展來新增額外的功能，且可擴展weka和r作為它的擴充元件，并進行協(xié)同工作；操作接口：簡潔易懂的操作接口，不需要額外的學習程序語言的編輯能力，使用者只需要透過拉取所需的原件并且將其連接起來即可使用，使用者可自由配置操作接口；支持的輸入格式：csv、excel、xml、access、aml、arff、xrff、spss、sasdatabases、jdbc....；支持輸出模型格式：模型可以導出為不同的檔案格式，像是bmp、jpg、pdf、postscript、raw、xml等各種文件格式。
weka：獨立開發(fā)平臺；使用者：學習者、一般用戶；用戶接口：圖形接口；功能：約500種；操作接口：有四種模式可供使用者選擇使用，每種模式都各有其優(yōu)缺點，使用者需挑選最合適的使用模式使用；支持的輸入格式：arff、csv、c4.5、bsi、localfile、urls、jdbc..；支持輸出模型格式：不支援。
knime：java平臺；使用者：學習者、一般用戶；用戶接口：可在同一時間開啟四個不同的視窗，用來做不同的功能；功能：約100種；操作接口：簡潔易懂的使用接口，可以讓使用者很容易得學會，也可以自由配置操作接口；支持的輸入格式：arff，csv，pmml，localfiles，urls、jdbc..；支持輸出模型格式：可以將檔案匯出成壓縮文件（zip），只有從knime導出的模型才可以再次匯入到knime中。
4結語。
現今是個信息科技的時代，幾乎所有事情都是可以用數字和數據來解釋的，每件事情的發(fā)生都會有它的前因后果，所以我們可以從這些數據當中找出這些因果關系，并且加以利用就可以預測出我們所要的結果，單單只有一大堆的數據是沒用的，需要使用rapidminer這個數據挖掘分析軟件，來從這些雜亂的數據庫中萃取出我們所需要的信息，也就是從數據進行知識發(fā)掘，并且找出他們的相對應關系為我們使用。
參考文獻。
[1]胡可云.數據挖掘理論與應用[m].清華大學出版社，2008.
摘要：我國大數據產業(yè)目前已進入快速推進階段。對于企業(yè)來說，大數據是一項極其重要的戰(zhàn)略資產。文章從大數據的起源及基本特征出發(fā)，分析大數據給企業(yè)財務信息管理帶來的影響，并提出大數據時代加強企業(yè)財務信息管理的有效策略。
關鍵詞：大數據；財務信息管理。
伴隨互聯網+、云計算、物聯網、社交網絡平臺、傳感技術等新興技術與服務的出現，人類社會的數據種類和規(guī)模正以前所未有的速度呈爆發(fā)式增長和累積。據市場調研機構idc預計，未來全球數據總量年增長率將維持在50%左右，到2020年，全球數據總量將達到40zb，其中我國數據量將達到8.6zb，是2013年的10倍。海量數據的產生已經完全不受時間、地點的限制，其規(guī)模效應給數據存儲、管理以及數據分析帶來了極大的挑戰(zhàn)。
大數據產生經歷了被動-主動-自動三個發(fā)展階段。第一階段是數據庫技術的出現。數據庫技術被廣泛應用于運營系統(tǒng)，數據伴隨著系統(tǒng)的運轉產生并被記錄下來。這種數據的產生是被動的；第二階段是互聯網技術的誕生。新型社交平臺的開發(fā)與各類便攜式移動設備的使用，給人們更多的表達個人想法的途徑與機會，這個階段數據的產生方式是主動的；第三階段是感知式系統(tǒng)的廣泛應用。裝配微型傳感器的設備被廣泛布置于社會的各個角落，這些設備源源不斷記錄下大量的新數據。這種數據的產生是自動的。這些被動-主動-自動記錄與存儲的數據共同構成了大數據的數據源。
關于大數據的特征，在國外大數據研究先河之作的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書中，作者指出，大數據是以4v為基本特征的數據集，即規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）、價值性（value）。而ibm認為，大數據還必然具有真實性（veracity）。維基百科則通過簡單明了的描述，對大數據進行定義：大數據是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。2017年國際電信聯盟首次以大數據作為世界電信日主題，提出了“發(fā)展大數據，擴大影響力”。
企業(yè)財務信息管理起源于16世紀初的西方資本主義萌芽時期，早期并沒有形成專業(yè)、獨立的財務信息管理系統(tǒng)。企業(yè)的業(yè)務單一，信息資料也比較籠統(tǒng)、簡單。隨著20世紀初期工業(yè)革命的成功，公司制企業(yè)迅速發(fā)展并成為主要的企業(yè)組織形式，財務管理和財務信息的重要性日益突出，財務管理理論、制度、法規(guī)逐步完善。政策法規(guī)對財務信息有了規(guī)范性的要求，甚至對財務信息的披露、存檔時間、保存形式有了詳細的規(guī)定。到20世紀90年代，微型計算機應用逐漸普及，財務信息由傳統(tǒng)手工編制過渡到手工+計算機輔助編制。隨著計算機應用軟件技術的進步，專業(yè)性的財務軟件逐步代替了手工記賬方式，進入財務電算化時代。當前，隨著互聯網和云存儲、指紋加密、人臉識別等信息技術的興起，云算盤、精斗云、云賬房等新型財信息管理系統(tǒng)已開始得到廣泛應用。
在企業(yè)財務信息管理中，數據來源的真實、有效、可驗證性，數據采集的及時性、數據與本企業(yè)經營決策的相關性，數據的可計量性等是企業(yè)做出正確經營決策和投資參照的重要基礎，為明確企業(yè)財務現狀和運營前景提供依據；先進設備與技術的應用，是企業(yè)財務信息管理的有力支撐；而信息管理制度及人才隊伍的建設，更是企業(yè)財務信息管理的關鍵所在。在大數據時代，財務數據，設備與技術，制度與人才多項因素緊密相結合，對于促進企業(yè)快速、良性發(fā)展有著重要的意義。
1、財務信息來源增加。
在計劃經濟時代，財務信息最主要的來源是各項經營的收支，并以貨幣計量方式表達。在大數據時代，除了傳統(tǒng)的紙質或電子形式存在的文字、表格，電子設備、傳感器、刷卡機、收款機、網站瀏覽點擊行為、電子地圖、社交網絡媒體互動等設施與平臺記錄下來的數據與信息都可成為影響企業(yè)經營決策的信息源。
2、財務信息類型增多。
傳統(tǒng)財務信息管理主要是以貨幣形式出現的跟收入與支出相關的數據，信息類型單一。而大數據的基本特征之一是信息類型繁多，涵蓋了文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號等。信息整合難度加大。
3、財務管理職能前置。
傳統(tǒng)的財務管理是事后管理，且局限于對現有數據進行簡單的統(tǒng)計分析、查詢。大數據的應用能夠對企業(yè)經營情況進行實時分析和及時預測，提供更具時效性、指標多樣化、更貼近經營管理需求的財務管理動態(tài)分析報告。財務管理的職能前置到市場預測、產品設計、供應鏈建設等價值規(guī)劃階段，財務體系由核算型向價值型轉變。
1、提高財務信息質量。
大數據時代，海量數據的價值性呈現低密度，高附加值特點。單個數據看起來價值很低，但同類型的數據規(guī)模增加到一定數量，就會有很高的商業(yè)價值，對企業(yè)經營決策的指導力越強。當前，財務信息來源可分為二個方面：一是企業(yè)經營過程中產生的信息，這類信息屬于內部數據。除日常收支外，還應括用戶注冊信息、瀏覽記錄、定位記錄等；也包括構成產品價值鏈的各個環(huán)節(jié)產生的數據，比如研發(fā)記錄、生產作業(yè)記錄、采購過程動態(tài)監(jiān)控記錄、物資出入庫數據、銷售業(yè)務數據等；還包括人事、戰(zhàn)略、公共策略、專業(yè)知識庫、企業(yè)文化等非結構化信息數據。二是本行業(yè)及跨行業(yè)相關數據信息，這類信息屬于外部數據。外部數據應注重從目標人群、行業(yè)、大環(huán)境等方面收集。伴隨著各種隨身設備、物聯網、移動互聯網等技術的發(fā)展，人成為了移動互聯網的核心網絡節(jié)點，通過用戶點擊行為、電子地圖、社交網絡行為等數據，可以對目標人群進行有效分析。行業(yè)數據既包括本行業(yè)的產品種類、銷售狀況、研發(fā)趨勢、競爭對手情況等，還包括跨行業(yè)的關聯性信息，以全面性提高數據的準確度和價值。大環(huán)境指所處社會的經濟、政治、法律等環(huán)境。國務院《促進大數據發(fā)展行動綱要》提出要穩(wěn)步推動公共數據資源開放，這將成為重要的外部數據來源。
2、強化財務信息整合。
大數據搜集，重點不在于占有，而在于利用。而要利用好數量龐大，來源廣泛，格式多樣的財務信息數據，就必須對其進行實時整合，存儲與管理。其方法主要是分類，聚類，存儲。分類是找出大數據中的一類數據對象的共同點，通過分類模型將其劃分為不同的類。同一類數據由于具有不同特征，可以被分到多個類別中去。聚類就是按照某個特定標準（如距離準則）把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的數據對象的相似性盡可能大。存儲則是以根據財務管理需要將大數據劃分成分布式存儲模塊，如生產計劃模塊、銷售管理模塊、會計核算模塊、資產管理模塊、業(yè)績評價模塊和企業(yè)間關系模塊等，以便數據管理和使用。
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精準扶貧是政府提出的扶貧政策，其目的在于幫助貧困地區(qū)脫貧。精準扶貧中的扶貧資金，不僅涉及到政府管理部門，還涉及到社會各界及貧困地區(qū)經濟發(fā)展，所以全面有效實施精準扶貧顯得非常重。資料顯示，大數據的應用能夠使精準扶貧資金效益得到最大發(fā)揮，能夠完善精準扶貧資金管理，使精準扶貧實現“真扶貧”。對此，筆者根據自己對“精準扶貧”及“大數據”的了解，分析了大數據助力精準扶貧的原理、問題及措施等。
“大數據”是社會經濟及科學技術發(fā)展的產物，已經被應用于人們的生產及生活，對各大領域發(fā)展都起到了積極的推動作用。大數據是基于信息技術基礎上對數據進行分析及整合的科學技術，其核心在于利用數據對信息進行分類、管理、整合、分析及處理，具有數據體量大、種類多、數據處理速度快及價值密度低等特點。
大數據助力精準扶貧時需要應用到信息技術，以獲取準確的扶貧信息及數據;利用大數據能夠對復雜的扶貧數據及信息進行分類、調整及分析，以了解多種影響因素，為精準扶貧的實施提供依據;當大數據被應用到精準扶貧時，需要相關部門對應用時產生的各種信息進行收錄，并利用互聯網進行整合、分析、挑選、篩查及匯總，以便于扶貧工作者利用這些數據對扶貧工作進行現實狀況分析，最后找到有效的扶貧舉措，提高扶貧決策的科學性及合理性，使精準扶貧得到實現。
第一，在大數據支持下，遙感技術、媒體信息技術、寬帶網絡技術等都能夠應用到精準扶貧工作中，如可以用這些技術調查和分析扶貧產業(yè)、貧困人口和周邊環(huán)境等數據。第二，利用大數據能夠實現對農村基礎設施與地理環(huán)境、交通等信息整合，從而全面了解貧困對象基本信息及生活需求等。第三，在大數據支持下能夠了解貧困地區(qū)的人口及經濟水平等信息，為精準扶貧工作提供重要依據。
第一，對貧困群體的精準識別基礎工作不扎實，導致一些非貧困群體享受到幫扶待遇。第二，精準扶貧管理部門及相關工作者的職責界定不清晰，且資金審批、撥付等工作手續(xù)繁多，降低了扶貧工作效率。第三，沒有按照國家相關規(guī)定及實際需要管理扶貧資金，導致部分扶貧資金被騙取和套取。
（一）對扶貧對象進行精準定位。第一，利用大數據下的媒體信息技術、通信技術及計算機技術等對貧困地區(qū)的人口進行調查，并確定符合扶貧要求的人群。第二，利用計算機信息技術對貧困對象進行建檔立卡，并構建貧困人口的基本信息庫，信息錄入包括扶貧對象的年齡、工作、性別、年收入及家庭人口數量等。第三，信息錄入后還需要進行基層走訪、信息核實匯總，以保證扶貧對象信息的真實性，減少非貧困群體騙取和套取扶貧資金。
（二）利用大數據對扶貧工作進行動態(tài)跟蹤管理。第一，利用大數據下的信息技術、遙感技術及媒體信息技術等，構建動態(tài)識別系統(tǒng)，以實現對扶貧對象的高效管理，同時還能夠收集和分析相關數據，從而優(yōu)化貧困戶識別系統(tǒng)，提高精準扶貧工作質量及效率。第二，利用計算機信息技術及通信技術等，構建扶貧對象資源數據庫，以提高識別系統(tǒng)準確性及扶貧對象信息數據完整性。第三，進行動態(tài)管理時，不僅需要對扶貧對象的基本信息進行動態(tài)監(jiān)察，還需要管理扶貧資金流向和追蹤扶貧資金使用方向等，以保證扶貧資金切實應用到扶貧對象身上。第四，通過實時更新扶貧對象信息系統(tǒng)，了解扶貧對象是否已經脫貧、是否進入幫扶范圍等動態(tài)，以保證精準扶貧得到全面貫徹和實施。
（三）利用“大數據”預測貧困需求。第一，利用大數據下的數學方法來定位扶貧方向，并分析扶貧對象實際需求。第二，利用大數據對扶貧對象的基本信息進行分析，并利用數學法計算貧困事情發(fā)生率，以了解扶貧對象的貧困需求，從而制定具有針對性的扶貧對策。第三，利用大數據中的遙感技術、媒體信息技術等構建扶貧資金管理系統(tǒng)及監(jiān)督系統(tǒng)，以實時了解扶貧資金的取向及利用率，以保證扶貧資金能夠真的解決扶貧對象的實際問題，減少資金浪費，最終提高精準扶貧工作質量及效率。另外，在精準扶貧中還需要注意以下兩點：第一，實行脫貧工作責任制，保證扶貧工作執(zhí)行力。第二，積極轉變貧困人口的思想，引導貧困人口通過自身努力實現小康生活。
總之，精準扶貧是針對我國貧困地區(qū)提出的扶貧政策，已經在很多貧困地區(qū)得到貫徹，而大數據則能夠提高精準扶貧工作質量及效率，使貧困地區(qū)脫貧速度加快，加快我國小康社會發(fā)展?；诖?，上文先簡單概述了大數據，然后分析了大數據助力精準扶貧的原理以及對精準扶貧的技術支持，并探討了精準扶貧中存在的問題，最后分析了大數據有效助力精準扶貧的措施。
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醫(yī)療大數據的論文篇五
利用數據挖掘技術，比如可以對學生訪問情況進行分析，跟蹤、了解學生出勤情況。還可對學生年齡等個人情況進行分析，了解學生的組成、結構，為合理地安排課程設置提供依據。通過對學生考試情況的分析，并結合出勤情況，可作為考查學生學習的情況，為合理地評估學生綜合素質提供依。對于挖掘出來的規(guī)則信息可以利用可視化技術，以圖表或曲線等形式提供給教師，以使教師能充分利用學生的問題資源，從而提高教學質量。另外，數據挖掘可以應用于網上的考試系統(tǒng)，對考生情況和他取得的成績進行挖掘，以幫助教師在以后的.教學中更好地讓學生掌握知識。
3.2學生的學習特征
學生特征包括兩個方面:一是學習準備，一是學習風格。學習準備包括初始能力和一般特征兩個方面。學生的初始能力是指學生在學習某一特定的課程內容時，已經具備的有關知識與技能的基礎，以及他們對這些學習內容的認識和態(tài)度。學生的一般特征則是指在學習過程中影響學生的心理、生理和社會的特點，包括年齡、性別、年級、認知成熟度、智力才能、學習動機、個人對學習的期望、生活經驗、文化、社會、經濟等背景因素。學生的學習風格與學習活動有著密切的關系。對學生感知不同事物、并對不同事物做出反應這兩方面產生影響的所有心理特征構成了學習風格。
利用數據挖掘功能分析學生特征，并在此基礎上組織學習內容、闡明學習目標、確定教學策略、選擇教學媒體，為學生創(chuàng)造出一個適合其內部條件的外部學習環(huán)境，使有效學習發(fā)生在每個學生的身上。
3.3預測學生和教師行為發(fā)生
管理信息系統(tǒng)中記錄著有關學生與教師在教學中發(fā)生的各種教學事故以及典型教學事例等教學運行信息，利用數據挖掘的關聯分析與演變分析等功能，尋找?guī)熒鞣N行為活動之間的內在聯系。如“當存在a，b時可以推出’c，這樣的規(guī)則，即當有a行為和b行為發(fā)生時，還會有c行為。在教學過程中，如果發(fā)現學生或教師已有a，b行為時，馬上可以分析其產生c行為的可能性，及時制定策略促進或制止c行為的發(fā)生。
3.4合理設置課程
在學校，學生的課程學習是循序漸進的，而且課程之間有一定的關聯與前后順序關系。在學一門較高級課程之前必須先修一些先行課程，如果先行課程沒有學好，勢必會影響后續(xù)課程的學習。另外，同一年級學習同一課程的不同班級，由于授課教師、班級文化的不同，班內學生的總體成績相差有時會很大。利用學校教學數據庫中存放的歷屆學生各門學科的考試成績，結合數據挖掘的關聯分析與時間序列分析等相關功能，就能從這些海量數據中挖掘出有用的信息，幫助分析這些數據之間的相關性、回歸性等性質，得出一些具有價值的規(guī)則和信息，最終找到影響學生成績的原因。在此基礎上，對課程設置做出合理安排。
3.5評價學生學習情況
學習評價是教育工作者的重要職責之一。評定學生的學習行為，既對學生起到信息反饋和激發(fā)學習動機的作用，又是檢查課程計劃、教學程序以至教學目的的手段，也是考查學生個別差異，便于因材施教的途徑。
特別是對成績管理數據庫進行挖掘，其數據來源于成績管理數據庫，挖掘的任務就是從用戶指定的數據庫中以不同的角度或不同的層次上采掘出一系列的統(tǒng)計結果，如分布情況、關系，對比、顯著性檢驗等，采掘結果用交叉表，特征規(guī)則，關聯規(guī)則，統(tǒng)計的曲線、圖表等表示，所以采用統(tǒng)計分析方法具有簡單、方便、直觀等優(yōu)點，最為合適。
因此對學生學習行為和綜合素質進行評價，一般采用模糊論中的模糊綜合評判及模糊聚類的方法，對評價結果采用了對定性和定量指標加權平均算出綜合素質評價得分并排名的方法，而且由于學生綜合素質的評價指標是動態(tài)變化的，往往選用動態(tài)聚類法對評判結果進行動態(tài)聚類分析。
3.6評價教學質里
教學評價是根據教育目標的要求，按一定的規(guī)則對教學效果做出描述和確定，是教學各環(huán)節(jié)中必不可少的一環(huán)。教學評價可以通過校園網收集學生對任課教師所講授、輔導課程的意見、評價。有關學生座談意見、學生打分評價、平時各項教學檢查、相應課程期末考試班級成績匯總等都是教學評價的內容，把這些數據要作為教師教授相應課程的檔案數據全部存人數據庫。
利用數據挖掘對數據庫中有關教學的各項評價進行分析處理，可以確定教師的教學內容的范圍和深度是否合適;選擇的教學媒體是否適合所選的教學內容和教學對象;講解的時間是否恰到好處;教學策略是否得當等。從而可以及時的將挖掘出的規(guī)則信息反饋給教師，以期更好地提高其教學水平，更好地服務于學生。
4結束語
總之，隨著信息量的急劇增長和對信息提取的更高要求，現在我們很難再依照傳統(tǒng)方法在海量數據中尋找決策的依據，這就必須借助數據挖掘去發(fā)掘數據中隱藏的規(guī)律或模式，為決策提供更有效的支持。雖然數據挖掘作為一種工具，它永遠也不能替代教師的地位，但是它可以為教師的決策提供科學的依據。數據挖掘技術本身就是人們大量實踐的結晶，它為建立傳統(tǒng)教學中很難獲取或不可能獲取的模型提供了捷徑。
醫(yī)療大數據的論文篇六
隨著時代的快速發(fā)展，招標代理企業(yè)的信息化進程是未來社會需求的必然產物，所以，企業(yè)只有不斷提升信息化建設的速度、提高自動化運營的效率，才能與時代的發(fā)展保持一致，以免被社會所摒棄。在招標代理企業(yè)的信息化管理過程中，還必須引進先進的管理觀念、高質量的人力資源以及科學的管理模式等。
信息化;招標代理;企業(yè)管理。
第一，重視程度不夠。由于高校對檔案管理重視程度不夠，在檔案管理工作中，沿用傳統(tǒng)的工作模式，對檔案進行人工檢索、整理、立卷和歸檔。即使大部分高校引進了先進的計算機設備，但是仍然只是發(fā)揮基本的輸入、輸出功能。由于缺乏現代化的管理系統(tǒng)，使得高校的檔案管理工作繁瑣，效率低下，限制了檔案管理的價值。教師及學生的檔案采集不全，檔案卷內目錄填寫不完整，檔案序號、文件編號、責任者、卷內文件的起始時間等信息有遺漏，檔案文件保密級別不限定。第二，從事檔案管理的人員素質不夠。部分高校沒有嚴格按照規(guī)定，完成檔案管理工作，甚至缺乏專門的檔案管理，只是簡單的將檔案堆在墻角里，使得檔案丟失，這給檔案查找工作帶來非常大的困難。而且從事檔案管理的人員，大部分是為了解決高校代課老師或教授配偶的工作，臨時安排的，他們大部分人員缺乏計算機操作技能，不能利用計算機技術對檔案信息進行開發(fā)和研究，并且缺乏工作積極性。第三，檔案管理平臺不健全。近些年來，高校電子文檔、表格、音頻、視頻等各種數據信息，種類繁雜，這些龐大的數據信息難以有效的管理及存儲。高校檔案數據資源不斷擴張，若不引入虛擬云存儲技術，就有可能引發(fā)資源存儲容量不夠，導致數據庫膨脹危險。
大數據的意義不是數據信息龐大，而是對數據信息進行高質量的處理。面對大數據時代的到來，高校如何在招生、教學、管理、就業(yè)方面進行大數據整合和管理，為高校的發(fā)展提供技術支持，是學校發(fā)展的重點工作。目前，很多學校已經建立了信息門戶、統(tǒng)一用戶管理與身份認證、綜合信息服務門戶，已經在信息管理中取得了進步，但是目前高校檔案管理仍存在很多挑戰(zhàn)。第一，組織維度。高校內各個部門應該優(yōu)勢互補，實現不同類型的大數據資源的優(yōu)質整合。例如在高校內各部門建立數據管理機構、將數據整合和管理常態(tài)化，該機構由各個部門分管領導直接負責，協(xié)調部門內部事務，并將數據整合工作納入年終評價體系，保障數據整合工作的效果。為加強高校檔案管理，建議高校成立活動領導小組和工作小組。如下：其一，領導小組。組長；副組長；成員；職責；其二，工作小組。組長；副組長；成員；職責：統(tǒng)籌安排檔案管理，研究制定管理措施；負責對檔案信息進行協(xié)調、監(jiān)督、考核。工作小組辦公室設在公司后勤，負責日常工作聯系及相關組織工作。第二，數據維度。高校檔案來源豐富，包括教師和學生的人事檔案、學籍檔案、醫(yī)療保健檔案、試題庫、學校的基建檔案、學校的資產檔案、財務原始報銷憑證、公文、電子郵件等。在檔案大數據應用時，要將檔案資源進行數據模型的轉換，將二維的信息轉換為多維的模型。第三，技術維度。在高校大數據時代，信息應用服務引領高校檔案由常規(guī)分析向廣度、深度分析轉變。師生用戶可以共享檔案信息，并從海量檔案信息中，挖掘出自己可用的信息，并從這些信息資源中進行價值判斷和趨勢分析，找出用戶和檔案之間的邏輯關系。4g移動通信終端、云技術與云存儲服務、校園app等媒介渠道的引入，可以解決檔案資源存儲的問題。
第一，增強服務意識，提高服務水平，爭取領導重視。大數據時代的來臨，檔案管理工作會面臨許多新情況、新特點、新問題。實現現代化的管理，需要提高領導干部的檔案意識，配備先進的設備，實現檔案管理的現代化，網絡化。第二，加強檔案管理教育培訓，提高管理人員的綜合素質。大數據的管理不在是傳統(tǒng)的簡單數據和信息的歸集，在信息化管理工作中，提高管理人員的素質是有必要的。加強人才培養(yǎng)，實現競爭上崗，培訓上崗，加強業(yè)務宣貫，為檔案管理創(chuàng)造一個新臺階。第三，提高檔案管理信息化利用水平。引進現代化檔案管理設備，用于快速檔案查閱、檢索、分析，提高工作效率，實現檔案管理的現代化辦公。一是加大資金投入，不斷完善檔案信息數據庫，不斷摸索檔案應用軟件和實際工作的結合，建立可行的檔案信息系統(tǒng)，提高檔案數據的實用性，使得檔案查閱更快捷、更方便、更可靠。二是建立規(guī)范的制度保障體系，提高信息化管理的技術水平。
今年兩會，大數據第一次出現在政府的工作報告中，這表明，大數據已經上升到國家層面。為了適應大數據時期，檔案管理工作對管理人員的要求越來越高，學習現代計算機技術、網絡技術、多媒體技術，跟上當代時代的節(jié)拍，對高校的發(fā)展有著重要的意義。
作者:張賢恩高秀英單位:棗莊市團校。
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醫(yī)療大數據的論文篇七
在當今科技發(fā)展迅猛的時代，大數據已成為不可忽視的重要資源。它為我們的生活帶來了很多改變，也給企業(yè)、政府和個人提供了更多機會。通過對大數據的學習和實踐，我意識到了大數據的重要性和潛力。在這篇文章中，我將從數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用五個方面分享我對大數據的心得體會。
首先，數據收集是進行大數據分析的基礎。無論是企業(yè)、政府還是個人，我們都應該積極參與數據收集。在大數據時代，每個人都是潛在的數據生成源。企業(yè)可以通過設備和傳感器收集銷售數據和用戶行為數據，政府可以利用數據收集來改善公共服務，個人可以通過社交媒體和移動應用來分享自己的數據。數據的多樣性和數量越大，分析結果越準確，應用場景也會更多。
其次，對數據進行分析是利用大數據的核心。大數據分析可以幫助企業(yè)和政府發(fā)現隱藏的模式和趨勢，為決策提供有力支持。在我們的日常生活中，大數據分析也是無處不在的。我們可以通過購物網站推薦來發(fā)現感興趣的產品，通過社交媒體的算法來找到和我們興趣相投的人。然而，大數據分析不僅僅是利用算法和工具，還需要人的智慧去理解數據背后的故事。
第三，數據隱私是大數據時代面臨的主要問題之一。隨著數據的不斷增長，隱私問題也日益突出。個人數據的泄露可能導致信息被濫用，對個人和社會帶來無法估量的風險。因此，數據隱私保護應該成為我們在使用大數據時考慮的重要因素。政府需要制定相應的法律和法規(guī)來保護個人隱私，企業(yè)需要建立嚴格的數據使用和保護機制，個人也應該提高自我保護意識，選擇安全可靠的應用和平臺。
第四，數據治理是保障數據質量和安全的重要手段。數據治理是一種組織和管理數據的方式，涉及到數據的標準化、清洗、分類和存儲等方面。數據治理的目標是確保數據可靠和可用，提高數據價值和利用率。在數據治理過程中，需要建立明確的責任和權限，制定相應的規(guī)范和流程，采用合理的技術手段來保護數據的完整性和安全性。
最后，大數據的應用是實現數據價值的最終目標。大數據的應用可以涵蓋各個領域，如金融、醫(yī)療、交通和教育等。通過大數據分析，金融機構可以預測風險，提高客戶滿意度；醫(yī)療機構可以個性化治療，提高療效；交通部門可以優(yōu)化交通流量，減少擁堵；教育部門可以根據學生的興趣和能力提供個性化教育。大數據的應用可以為企業(yè)提供競爭優(yōu)勢，為政府提供決策支持，為個人提供個性化服務。
綜上所述，大數據是當今信息社會的重要資源，對企業(yè)、政府和個人都具有重要意義。通過對大數據的學習和實踐，我深刻認識到了數據收集、數據分析、數據隱私、數據治理和數據應用的重要性和挑戰(zhàn)。在未來的發(fā)展中，我們需要更加重視數據的收集和利用，同時加強對數據隱私的保護和數據治理的規(guī)范，以實現大數據的最大價值。
醫(yī)療大數據的論文篇八
隨著信息時代的到來，人們生活中的各個方面都開始涌現出海量的數據。這些大數據以驚人的速度增長，使得人們需要運用更加高效的方法來處理和分析這些數據，從而獲得有價值的信息和洞察。在我與大數據打交道的過程中，我深深領悟到了大數據的重要性和它對我們生活的影響力。在這篇文章中，我將分享我對大數據的心得體會。
首先，大數據為我們提供了更全面和準確的信息。在過去，我們往往只能憑經驗和感覺來判斷事物的發(fā)展趨勢和決策的方向。然而，隨著大數據的普及，我們可以通過收集、分析和挖掘大量的數據，了解事物的真相和本質。比如，在市場營銷領域，大數據可以幫助企業(yè)分析用戶購買行為、消費偏好和市場趨勢，從而制定更加精準和有效的推廣策略。在醫(yī)療健康領域，大數據可以幫助醫(yī)生分析患者的病例和治療效果，為患者提供更加個性化和有效的治療方案。通過大數據，我們可以更加科學地進行決策和規(guī)劃，使我們的行動更加明確和高效。
其次，大數據為我們提供了更深入和全面的洞察。傳統(tǒng)的數據處理方法往往只能分析孤立的數據點，而難以發(fā)現數據之間的聯系和規(guī)律。然而，大數據具有強大的處理能力，可以將各個領域的數據進行整合和分析，從而幫助我們發(fā)現隱藏在龐大數據中的規(guī)律和趨勢。比如，交通領域的大數據可以幫助我們了解城市交通狀況和交通擁堵的原因，從而優(yōu)化交通管理和規(guī)劃。而在科學研究領域，大數據可以幫助科學家們分析海量的實驗數據，發(fā)現科學事實和新的知識。因此，只有運用大數據的方法，我們才能夠獲取到更加準確、全面和系統(tǒng)的洞察，為我們的工作和生活帶來更大的價值。
第三，大數據為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間。在信息時代，數據已經成為企業(yè)競爭的重要資源。通過收集和分析大數據，企業(yè)可以了解市場需求、優(yōu)化產品和服務，并制定合適的商業(yè)策略。比如，Amazon通過分析用戶購買記錄和偏好，為用戶推薦個性化的商品，提高銷售效率和用戶滿意度。而在政府組織中，大數據可以幫助政府進行城市規(guī)劃、資源分配和社會管理，提高行政效率和服務質量。此外，大數據還為創(chuàng)新提供了更多的可能性。通過挖掘大數據中的信息和資源，創(chuàng)業(yè)者可以發(fā)現新的商業(yè)機會和創(chuàng)新方向，為社會的發(fā)展帶來新的動力和活力。
第四，大數據也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先，大數據的處理和分析需要高度的技術和運算能力。大數據往往以海量的形式存在，數據存儲、處理和分析需要龐大的計算資源和算法模型。其次，大數據的安全和隱私問題也引起了人們的關注。隨著大數據的應用，個人和機構的隱私面臨著更大的風險，需要制定更加完善的數據保護和隱私政策。此外，大數據的分析和使用也需要遵守法律和倫理的規(guī)范，避免濫用和侵犯他人的權益。
綜上所述，大數據對我們生活的影響力是巨大的。通過大數據的處理和分析，我們可以獲得更全面、準確和深入的信息和洞察。大數據為企業(yè)和組織提供了更廣闊的發(fā)展空間，也為創(chuàng)新提供了更多的可能性。然而，大數據的應用也面臨著一系列的挑戰(zhàn)和問題。因此，我們需要積極應對這些挑戰(zhàn)，保障大數據的安全、隱私和合法性，從而更好地利用大數據的力量，為我們的社會和生活帶來更大的進步和發(fā)展。
醫(yī)療大數據的論文篇九
近年來，隨著科技的不斷發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)也迎來了數據化的飛速發(fā)展。健康醫(yī)療大數據的出現為醫(yī)療質量提升和疾病防治提供了有力的支持。作為一名醫(yī)務工作者，我深切體會到了健康醫(yī)療大數據的強大實力和重要性。在與大數據相伴的工作中，我有著許多心得體會。
首先，健康醫(yī)療大數據為醫(yī)學研究提供了寶貴的資源。過去，醫(yī)學研究所依靠的主要是小樣本、個案研究。然而，這種研究方法的局限性很大，結果往往只能反映個體差異，無法得出普適性的結論。而如今，有了健康醫(yī)療大數據的支持，研究者可以通過對海量的醫(yī)療數據進行分析，得到更加全面和準確的結論。這樣的改變不僅提高了研究的科學性和可靠性，還加快了科學研究的進程。
其次，健康醫(yī)療大數據為疾病預防和控制提供了重要的參考依據。疾病發(fā)生的原因多種多樣，臨床醫(yī)生在面對病人時往往只能依靠自己的經驗和知識進行判斷。但是，這種經驗判斷往往受到主觀因素的干擾，容易出現偏差。而有了健康醫(yī)療大數據的支持，通過對大量疾病的發(fā)病原因、流行規(guī)律和危險因素的分析，醫(yī)生可以更加準確地評估一個人患病的風險，采取相應的預防措施。這不僅可以降低疾病的發(fā)生率，還可以在疾病暴發(fā)時及時作出反應，遏制疾病的傳播。
另外，健康醫(yī)療大數據在個性化醫(yī)療方面也有著廣泛的應用。傳統(tǒng)的醫(yī)療模式是“一刀切”，即相同疾病的患者被一視同仁地對待。然而，同一種疾病在不同人群中可能存在差異，藥物對不同患者的療效也有所不同。有了健康醫(yī)療大數據的支持，醫(yī)生可以更好地掌握患者的健康狀況、基因信息、生活習慣等個體差異，從而能夠制定更加個性化的治療方案。這樣不僅可以提高患者的治療效果，還可以減少不必要的治療和藥物的浪費，節(jié)省醫(yī)療資源。
最后，健康醫(yī)療大數據可以促進醫(yī)療服務的智能化和高效化。傳統(tǒng)的醫(yī)療服務往往需要患者親自到醫(yī)院進行就診，醫(yī)生需要面對面地進行診斷和治療。這樣的模式存在許多弊端，如患者排隊就診時間長、醫(yī)生資源分配不均等。而有了健康醫(yī)療大數據的支持，患者可以通過網絡平臺向醫(yī)生咨詢病情，醫(yī)生可以通過遠程監(jiān)測患者的生理指標，進行遠程診斷和指導治療。這樣不僅可以節(jié)省時間和成本，還可以提高醫(yī)療服務的效率和質量。
綜上所述，健康醫(yī)療大數據對于提升醫(yī)療質量和改善醫(yī)療服務具有重要的意義。作為一名醫(yī)務工作者，我親身經歷了健康醫(yī)療大數據給醫(yī)療行業(yè)帶來的巨大變革。我相信未來，隨著科技的不斷進步，健康醫(yī)療大數據將會更加發(fā)揮作用，為人類健康事業(yè)做出更大的貢獻。
醫(yī)療大數據的論文篇十
摘要：橋梁在長期重荷載、大交通量的運營情況下，大部分都出現了不同程度的病害。對這些橋梁進行病害分析，提出相應對策，進行維修加固，具有顯著的經濟效益和社會效益。大部分橋梁都具有一定的超載能力，只要找到病害的原因，并進行相應的維修加固，其大多數是可以繼續(xù)運營的。本文探討了橋梁工程常見病害分析及維修加固措施。
橋梁在使用了一定的時期后，由于氣候、荷載、特別是超限超載等方面的原因，橋梁的損壞速度會不斷的加快，如果不及時進行橋梁的維護，將會嚴重縮短橋梁的使用年限，甚至發(fā)生嚴重的安全事故。因此，加強對橋梁的檢查，及時地對橋梁進行有效的維護、維修與加固，對延長其使用壽命、保證其承載及通行能力、保證行車安全、保持橋梁的良好的使用狀態(tài)，具有十分重要的意義。
橋梁病害的定義一般都由定性標準和定量界限兩部分組成。定性標準從病害的形狀和表象上進行界定，以從外觀上將病害明顯區(qū)別開，它是確定病害種類的主要依據;定量界限是便于檢查和處理的角度出發(fā)人為確定的界限。鋼筋混凝土橋梁的常見病害主要有：裂縫、混凝土碳化及鋼筋銹蝕、梁體表面剝蝕、結構構造的破壞、地基不均勻沉降引起的破壞等。鋼筋混凝土橋梁按照病害不同的嚴重程度可分為四類：
1、完好或基本完好。
橋梁結構基本滿足上述要求，與建造時比基本沒有可觀測到的病害。
2、輕微損傷的病害。
這類病害并不影響結構的承載力、剛度、完整性及其使用功能，但要消除由于它們造成的損傷則需要額外的費用，有時還要在使用過程中對結構作系統(tǒng)的觀察。
3、一般性損傷的.病害。
這類病害雖不一定影響結構應有的承載力，但卻使它們的使用性能下降，維護費用增大，有時還影響觀感，使人們有不安全感。
4、嚴重性損傷和破壞性損傷的病害。
這類病害往往表現為所采用的材料強度不足，或者構件殘缺有傷，或者所選取的構件截面尺寸不夠，或者所安裝的連接構造質量低劣或使用環(huán)境惡劣。
1、橋面鋪裝層的維修加固。
（1）局部修復鑿補法。
將水泥混凝土鋪裝層的表面鑿毛，深度以使骨料露出為準;用清水沖洗干凈斷面并充分潤濕，涂刷上同標號的水泥砂漿（或其他粘結材料），最后在橋梁承載能力容許范圍內，鋪筑一層1~5cm厚的水泥混凝土鋪裝層。
（2）重新澆筑混凝土面板。
橋面板的破裂和其他損壞特別嚴重，混凝土質量或施工狀況特別不良，且無適用的修補方法時，就必須采用重新澆筑新的混凝土橋面板的措施，施工時，將原有的行車道鋪裝全部拆除，再將行車道表面清掃干凈，必要時鋪入適量短鋼筋，配置上1~2層鋼筋網，澆筑整體化混凝土。
（3）橋面補強層加固法。
即在舊有橋面上，重新加鋪一層混凝土或鋼筋混凝土補強層，此方法既修補已出現裂縫、剝離等損壞的橋面板，又能加高原有梁板的有效高度，增加梁板的抗彎能力，改善鉸結梁板的荷載橫向分布，從而提高橋梁的承載能力。
2、橋梁結構裂縫宜采用塞縫灌漿維修加固。
塞縫灌漿是把按一定比例配制的水泥（砂）漿環(huán)氧樹脂（砂）漿，通過噴漿機按一定壓力灌入結構物縫隙內，起到填塞裂縫、避免鋼筋銹蝕并提高結構整體強度的作用。塞縫灌漿是用膠結材料把結構的裂縫填滿，使力的作用、傳遞盡可能恢復到原來狀態(tài)。塞縫灌漿一般用于處理橋梁上部、下部結構裂縫，灌漿分為水泥漿、水泥砂漿、環(huán)氧樹脂漿、環(huán)氧樹脂砂漿等，具體采用哪一種，應視實際情況而定。通常水泥（砂）漿用于石砌墩、臺和拱圈裂縫，由裂縫的大小來決定灌漿中是否摻砂，采用水泥（砂漿造價低、效果好。環(huán)氧樹脂漿一般用于鋼筋混凝土結構物，因為鋼筋混凝土構件產生的裂縫較小，易灌滿，粘結性好;環(huán)氧樹脂砂漿多用于橋面裂縫。
3、橋梁基礎加固。
對于位于天然地基上的淺基礎，由于埋置深度較淺，易受河水沖刷而淘空。受河水改道沖刷橋梁引道，導致橋臺基礎沖空，引道被毀。橋梁地基局部軟弱，致使橋臺發(fā)生不均勻沉降，引起橋臺開裂等。針對以上病害，采取對河床用漿砌片石進行鋪砌，上游河床設置丁壩、打木樁擴大橋臺基礎等方法進行加固。
4、錨噴混凝土加固法。
借助高速噴射機械，將新混凝土混合料連續(xù)地噴射到已錨固好鋼筋網的受噴面上，凝結硬化而形成鋼筋混凝土，從而增大橋梁的受力斷面和補強鋼筋，加強結構的整體性，使其能承受更大的外荷載作用。
5、粘貼鋼板（筋）加固法。
當交通量增加，主梁出現承載力不足，或縱向主筋出現嚴重腐蝕的情況時，梁板橋的主梁會出現嚴重的橫向裂縫。采用粘結劑及錨栓，將鋼板粘貼錨固載混凝土結構的受拉緣或薄弱部位，使其與結構形成整體，以鋼板代替增設的補強鋼筋，達到提高梁的承載能力的目的。
6、改變結構受力體系加固法。
這種加固、改造方法是通過改變橋梁結構受力體系，達到提高橋梁承載能力的目的。如：在簡支梁下增設支架或橋墩，或把簡支梁與簡支梁縱向加以連接，由簡支變連續(xù)梁，或在梁下增設鋼衍架等加勁或疊合梁等，以減小梁內應力，達到提高梁的承載力目的。
7、增設縱梁加固法。
在墩臺地基安全性能好，并具有足夠承載能力的情況下，可采用增設成災能力高和剛度大的新縱梁，新梁與舊梁相連接，共同受力。由于荷載在新增主梁后的橋梁結構中重新分布，使原有梁中所受荷載得以減小，由此使加固后的橋梁承載能力和剛度得到提高。當增設的縱梁位于主梁的一側或兩側時，則兼有加寬的作用。
8、拱圈增設套拱加固法。
當拱式橋梁的主拱圈為等截面或變截面的磚、石或混凝土等實體板拱時，且下部構造無病害，同時橋下凈空與泄水面積容許部分縮小時，可在原主拱圈腹面下增設一層新拱圈，即緊貼原拱圈底面上，澆筑或錨噴混凝土新拱圈，外形上就像時在原拱圈下套做了一個新拱圈。
9、擴大基礎加固法。
橋梁基礎擴大底面積的加固，稱為擴大基礎加固法。此法適用于基礎承載力不足或埋深太淺，而墩臺又是磚石或混凝土剛性實體式基礎時的情況。擴大基礎底面積應由地基強度驗算確定。當地基強度滿足要求而缺陷僅僅表現為不均勻沉降變形過大時，采用擴大基礎底面積的加固，主要由地基變形計算來加以選定。
10、增補樁基加固法。
當橋梁墩臺基底下有軟臥層，或墩臺基礎未下至堅硬巖層時，墩臺發(fā)生沉陷;當橋梁墩臺采用樁基礎，而樁的深度不足，或由于水流沖刷等原因使樁發(fā)生傾斜。這些病害都直接影響橋梁結構的正常使用和服務年限。對此，采用增補樁基加固法是一種常用而且有效的方法。這種加固方法是：在樁式基礎的周圍補加鉆孔樁，或打人鋼筋混凝土預制樁，擴大原承臺，以此提供基礎的承載力，增強基礎的穩(wěn)定性。
11、墩臺拓寬方法。
利用舊橋基礎，靠墩臺蓋梁挑出懸臂加寬部分，以便安裝加寬的上部結構。此種情況為只加寬墩臺上部的蓋梁，墩臺身和基礎則不需予以加固。采用此法加寬墩臺時，舊橋墩臺基礎必須完好、穩(wěn)定，且需經過承載力驗算后才能采用。否則，應在老橋的墩臺旁，重新澆筑拓寬部分的墩臺及基礎。為保證大橋應急維修施工的質量和安全，整個維修施工期間需要全封閉交通。所有封閉路段提前在前方的路口設置標志牌。并在封閉位置專人24小時看護指揮，提前7日在當地的主要新聞媒體上發(fā)布公告，通告繞行路線和交通封閉期限。
總之，我國現有的舊橋數量大，形式多，目前病害開始逐漸暴露。在交通量不大，要求通車條件不斷提高的情況下，如何用較少的投資取得更大的社會效益和經濟效益是一個值得探討的問題。同時還要充分挖掘和利用舊橋的超載潛力，能維修加固的橋梁，不要拆除重建。當發(fā)現有明顯的病害后，要及時組織橋梁專家現場鑒定，必要時可做荷載試驗，以確定是否需要綜合改造。
參考文獻：
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[2]梅廉.混凝土橋的主要病害及原因分析[j].科技促進發(fā)展.2009(12)。
醫(yī)療大數據的論文篇十一
在大數據時代的大數據管理的人員管理形式，不斷發(fā)展和改革的過程中，計算機的軟件和硬件都得到了有效的提高，磁盤、磁鼓等儲存軟件，得到了全面的普及和發(fā)展。同時，在在不斷發(fā)展的過程中，計算機將大數據的組成形式，叫做大數據文件，并且在大數據文件上就可以直接的取名字，直接的進行查看，這對大數據的管理，無疑不是一個新的發(fā)展的起點。在大數據時代的大數據文件管理的過程中，由于大數據長期的保存在外面的，這樣在對的大數據處理、分析、查找、刪除、修改等操作的過程中，提供了極大程度上的'便利，其對其操作的程序，也具有特點的要求。但是，在文件管理的過程中，由于共享性能較大，數據與數據之間缺乏一定的獨立性，對其管理和維護的費用和時間較大，這樣往往工作效率提高，不能被廣泛的使用。
醫(yī)療大數據的論文篇十二
伴隨著科技進步，互聯網及移動互聯網的快速發(fā)展，云計算大數據時代的到來，人們的生活正在被數字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數據產生的背后隱藏著巨大的經濟和政治利益。大數據猶如一把雙刃劍，它給予我們社會及個人的利益是不可估量的，但同時其帶來個人信息安全及隱私保護方面的問題也正成為社會關注的熱點。今年兩會期間，維護網絡安全被首次寫入政府。
工作報告。
全國政協(xié)委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶也在會議上呼吁“政府對個人信息安全立法，加強監(jiān)管，并在整個社會中樹立起誠信文化”大數據時代下維護個人安全成為重中之重。
(一)數據采集過程中對隱私的侵犯。
大數據這一概念是伴隨著互聯網技術發(fā)展而產生的，其數據采集手段主要是通過計算機網絡。用戶在上網過程中的每一次點擊，錄入行為都會在云端服務器上留下相應的記錄，特別是在現今移動互聯網智能手機大發(fā)展的背景下，我們每時每刻都與網絡連通，同時我們也每時每刻都在被網絡所記錄，這些記錄被儲存就形成了龐大的數據庫。從整個過程中我們不難發(fā)現，大數據的采集并沒有經過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產生的數據被互聯網運營服務商采集，但又無法阻止。因此，這種不經用戶同意私自采集用戶數據的行為本身就是對個人隱私的侵犯。
(二)數據存儲過程中對隱私的侵犯。
互聯網運營服務商往往把他們所采集的數據放到云端服務器上，并運用大量的信息技術對這些數據進行保護。但同時由于基礎設施的脆弱和加密措施的失效會產生新的風險。大規(guī)模的數據存儲需要嚴格的訪問控制和身份認證的管理，但云端服務器與互聯網相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數據安全。近些年來，受到大數據經濟利益的驅使，眾多網絡黑客對準了互聯網運營服務商，使得用戶數據泄露事件時有發(fā)生，大量的數據被黑客通過技術手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個人信息安全。
(三)數據使用過程中對隱私的侵犯。
互聯網運營服務商采集用戶行為數據的目的是為了其自身利益，因此基于對這些數據分析使用在一定程度上也會侵犯用戶的權益。近些年來，由于網購在我國的迅速崛起，用戶通過網絡購物成為新時尚也成為了眾多人的選擇。但同時由于網絡購物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實姓名、身份證號、收貨地址、聯系電話，甚至用戶購物的清單本身都被存儲在電商云服務器中，因此電商成為大數據的最大儲存者同時也是最大的受益者。電商通過對用戶過往的消費記錄以及有相似消費記錄用戶的交叉分析能夠相對準確預測你的興趣愛好，或者你下次準備購買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購買，難怪有網友戲稱“現在最了解你的不是你自己，而是電商”。當然我們不能否認大數據的使用為生活所帶來的益處，但同時也不得不承認在電商面前普通用戶已經沒有隱私。當用戶希望保護自己的隱私，行使自己的隱私權時會發(fā)現這已經相當困難。
(四)數據銷毀過程中對隱私的侵犯。
由于數字化信息低成本易復制的特點，導致大數據一旦產生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對用戶隱私的侵犯將是一個長期的過程。大數據之父維克托?邁爾-舍恩伯格(viktormayer-schonberger)認為“數字技術已經讓社會喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”[1]。當用戶的行為被數字化并被存儲，即便互聯網運營服務商承諾在某個特定的時段之后會對這些數據進行銷毀，但實際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協(xié)助執(zhí)法等要求，各國法律通常會規(guī)定大數據保存的期限，并強制要求互聯網運營服務商提供其所需要的數據，公權力與隱私權的沖突也威脅到個人信息的安全。
(一)將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)范范疇。
大數據時代個人信息是構成現代商業(yè)服務以及網絡社會管理的基礎，對任何國家而言由眾多個人信息組成的大數據都是研究社會，了解民情的重要戰(zhàn)略資源。近年來大數據運用已經不再局限于商業(yè)領域而逐步擴展到政治生活等方方面面。國家也越來越重視通過對大數據的分析運用從而了解這個社會的變化以及人民的想法，甚至從中能夠發(fā)現很多社會發(fā)展過程中的問題和現象，這比過去僅僅依靠國家統(tǒng)計部門的數據來的更真實全面，成本也相對較小，比如淘寶公布的收貨地址變更數據在一定程度上揭示了我國人口的遷移，這些信息對于我國的發(fā)展都是至關重要的。
因此將個人信息保護納入國家戰(zhàn)略資源的保護和規(guī)劃范疇具有重要的意義。2017年政府工作報告首次提出了“維護網絡安全”這一表述意味著網絡安全已上升國家戰(zhàn)略。這是我國在大數據時代下對個人信息保護的重要事件，也具有里程碑的意義。
(二)加強個人信息安全的立法工作。
大數據時代對個人信息安全保護僅僅依靠技術是遠遠不夠的，關鍵在于建立維護個人信息安全的法律法規(guī)和基本原則。這方面立法的缺失目前在我國是非常嚴重，需要積極推動關于個人信息安全的法律法規(guī)的建立，加大打擊侵犯個人信息安全的行為。2017年兩會期間全國政協(xié)委員、聯想集團董事長兼ceo楊元慶呼吁政府加強對個人信息安全的立法和監(jiān)督，引起了社會各界廣泛關注和重視，這充分說明這個問題已經成為一個重要的社會問題。我本人對個人信息安全立法工作有以下幾點建議：第一，必須在立法上明確個人信息安全的法律地位。個人信息安全與隱私權“考慮到法律在一般隱私權上的缺乏，要對網絡隱私權加以規(guī)范就有必要先完善一般隱私權的規(guī)定，因此首先應通過憲法明確規(guī)定公民享有隱私權。[2]”第二，必須從法律上明確采集數據的權利依據。由于在數據采集過程中經常發(fā)生對個人信息的侵害，因此無論是政府還是互聯網運營服務商都必須遵循一定的原則和依據。政府采集數據的行為應該符合憲法的要求，而互聯網運營服務商采集數據必須要經過當事人同意。第三，制定關于個人信息安全的專門法律。2017年國務院信息辦就委托中國社科院法學所個人數據保護法研究課題組承擔《個人數據保護法》比較研究課題及草擬一份專家建議稿。2017年，最終形成了近8萬字的《中華人民共和國個人信息保護法(專家建議稿)及立法研究報告》。但到目前為止我國的個人信息保護法仍沒有立法，因此加快這個立法過程是當務之急。
醫(yī)療大數據的論文篇十三
“除了上帝，任何人都必須用數據來說話。”――這是《大數據時代》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對于有些人來說，數據無意義，而對于有些人來說，數據，即真相。
美國是《大數據時代》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創(chuàng)新的歷史，公共財政透明的曲折、《數據質量法》背后的隱情、全民醫(yī)改法案的波瀾、統(tǒng)一身份證的百年糾結、街頭警察的創(chuàng)新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，web3?0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創(chuàng)新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰(zhàn)和變革。
透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前――美國人民執(zhí)著于個人隱私的保護，卻又不遺余力地推動著政府信息的透明與公開。
讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點。
作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的.文化以及能用于教學的鮮活案例。
每天能用來閱讀的時間很少，總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據時代》就這樣在堅持中溶入我的思想。
醫(yī)療大數據的論文篇十四
職責：
1、根據分析要求，制定數據采集標準和目標，對原始數據進行業(yè)務邏輯處理。
2、分析企業(yè)客戶數據，構建客戶畫像，構建企業(yè)和個人信用評分模型，支持運營相關業(yè)務數據分析和調取。
3、通過對公司運營數據研究，提出改善運營質量的方法和建議，搭建數據分析體系，為企業(yè)各級決策者提供支持。
4、熟悉數據挖掘建模過程及主流算法，具有大數據系統(tǒng)架構能力，熟悉spark等分布式機器學習框架，熟悉hadoop/hbase/hive等大數據處理平臺相關數據挖掘、數據建模經驗優(yōu)先。
任職要求：
1、本科及以上學歷，金融、數學、計算機等理工科相關專業(yè)。
2、1-3年金融領域數據分析，建模經驗，熟悉邏輯回歸，決策樹等建模方法。
3、有較強的學習能力，能夠快節(jié)奏地學習，研究，產出并能獨立開展工作。
4、對于數據有敏銳的直覺，能夠自主挖掘數據背后的市場方向、規(guī)律、為業(yè)務部門提供決策依據。
5、有軟件開發(fā)，機器學習，數據庫，hadoop/hive經驗者優(yōu)先。
醫(yī)療大數據的論文篇十五
大數據時代的來臨，使企業(yè)進入戰(zhàn)略績效管理信息化時代加快了腳步，然而，企業(yè)cio在面對繁雜、龐大的數據信息時，如何做到價值最大化的被企業(yè)利用，為企業(yè)戰(zhàn)略績效管理系統(tǒng)服務，需要一套龐大、嚴謹的戰(zhàn)略管理體系支撐，在以企業(yè)戰(zhàn)略管理體系的框架支撐下，數據才能使管理系統(tǒng)如虎添翼，引領企業(yè)飛速發(fā)展。
研究esp系統(tǒng)發(fā)現，建立大數據時代下的戰(zhàn)略績效管理信息化系統(tǒng)，先要明確發(fā)展戰(zhàn)略目標，在此基礎上，為數據信息的價值實現構建管理體系框架，數據信息能否被有效利用取決于戰(zhàn)略管理系統(tǒng)的體系設計。
大量的數據信息在全面、有序的企業(yè)戰(zhàn)略管理框架中被歸類、識別，并通過戰(zhàn)略管理系統(tǒng)中的分析工具被分析、重置，再通過輔助保障系統(tǒng)將分析后的數據信息按流程、組織，系統(tǒng)的輸送給終端。形成一整套企業(yè)戰(zhàn)略管理信息化系統(tǒng)，以便于員工高效和正確的運用數據，真正實現數據可用性。
從管理信息化落地執(zhí)行的角度看，esp的貢獻在于能夠幫助企業(yè)管理信息化高效的實現，全面落地、徹底執(zhí)行并可視化監(jiān)控和有效的評估，否則企業(yè)再好的戰(zhàn)略、全面的管理體系落不了地、也不能產生很好的效果，更談不上發(fā)展。
醫(yī)療大數據的論文篇十六
在大數據時代的大數據管理形式不斷發(fā)展過程中，給企業(yè)發(fā)展帶來沖擊非常巨大。因此，企業(yè)要根據我國信息技術不斷發(fā)展的形式，對大數據管理框架進行全面的設計和創(chuàng)新，如圖1所示。在大數據的處理的過程中，主要是圍繞著數據資產進行管理的，同時對大數據時代的大數據管理制度，進行全面的規(guī)劃行、設計、創(chuàng)新，這樣對其它信息技術管理領域，提供了便利的條件。其實，大數據時代的大數據管理最主要的目的，就是將大數據的價值進行充分的展現。另外，在大數據時代的大數據管理框架不斷創(chuàng)新的過程中，有效的實現了大數據共享等性能，不斷擴大了大數據時代的大數據管理的內容，對我國現代化信息技術的發(fā)展，起到了重要的作用和意義。
2。2開發(fā)與內容的管理形式。
在不斷提高大數據時代的大數據管理形式的過程中，可以從兩個方面進行，一是大數據開發(fā)管理，二是內容管理。其中大數據開發(fā)管理注重于大數據管理的定義，和管理解決策略，對其大數據的存在價值，進行有效的開發(fā)。換句話說，其實也就是在大數據時代的大數據管理的過程中，對其管理形式的開發(fā)，對大數據的功能和價值，進行充分的理解。
大數據時代的大數據管理中的內容管理是指：企業(yè)對大數據進行不斷的獲取、使用、存儲、維護等工作活動。因此，傳統(tǒng)的大數據時代的大數據管理形式，已經無法滿足對這個時代發(fā)展需求。因此，在時代快速發(fā)發(fā)展的推動下，要對開發(fā)管理和內容管理，進行全面的創(chuàng)新和設計，對需要專門設定的管理形式，要給予高度的重視，可以利用的集合型的保存形式，進行全面的保存。
其實，大數據時代的大數據管理主要是為企業(yè)提供重要的發(fā)展方向，為企業(yè)提供重要的價值信息。大數據時代的大數據管理在數據應用和開發(fā)的過程中，起到了重要的銜接作用，也為我國信息技術的發(fā)展，打下了堅實的基礎。
在大數據時代的大數據管理的過程中，數據框架管理起到了重要的作用，并且與大數據開發(fā)的過程中，有很多相似的地方。在傳統(tǒng)的大數據時代的大數據管理的過程中，對其數據的開發(fā)、處理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在對大數據時代的大數據架構管理的過程中，對其操作形式，進行了全面的管理創(chuàng)新，避免受到范圍的限制。另外，隨著大數據不斷的增加，大數據構架管理可以根據大數據的用途，質量良好的應用形態(tài)。例如：社交網絡等形式。
與此同時，在最近幾年的發(fā)展中，大數據時代的大數據管理形式，也面臨著新的挑戰(zhàn)基機遇。以此，只有對大數據時代的大數據管理形式，對個人信息、隱私等進行全面的管理，避免個人信息、隱私等發(fā)生泄露、不對稱等現象的發(fā)生，這樣不僅僅企業(yè)在發(fā)展的過程中，提供了最大程度上的安全保障，也為大數據時代的發(fā)展，帶來了新的發(fā)展篇章。
3結語。
綜上所述，大數據時代是信息技術時代不斷發(fā)展的產物，不管對我國經濟的發(fā)展，還是人們在日常工作、生活的過程中，都起到了重要的作用和意義。因此，本文對大數據時代的大數據管理發(fā)展的歷程進行了簡要的分析，并對大數據時代的大數據管理形式，提出了一些可參考性的建議，只有對大數據時代的大數據管理形式，進行不斷的創(chuàng)新，對大數據時代的大數據管理框架，進行不斷的構建，也只有這樣的才能在最大程度上促進了我國信息技術的發(fā)展，也為我國各行各業(yè)的發(fā)展，提供了重要的發(fā)展方向，對我國經濟的發(fā)展，也起到了推動性的作用。
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