简介：创新创业在全球具有普遍性的巨大魅力，成为各国寻求新的经济增长点的法宝，也是创造就业岗位、提升国际竞争力的重要引擎。

简介：摘要：大数据已经成为全球信息技术和信息产业的热点，它具有数据量大、多样性、价值密度低、处理速度快、分析能力强等特点，能够快速的处理和分析海量的数据。在大数据时代，数据量呈爆发式增长，要想保证信息处理的高效率和准确性，必须要有完善的数据处理和分析技术，并且对算法进行合理的设计。在此背景下，本文将对大数据算法与数据分析技术进行探究，首先介绍大数据的相关概念以及特征；其次对大数据处理与分析技术进行简单的介绍。

简介：摘要: 随着信息技术快速发展，大数据技术在教育、医疗等行业有良好的应用效果，展现出其技术优势。尤其是烟草行业在进行市场化改革的阶段，对烟草质量的要求越来越高，应用大数据技术于烟草商业系统中，能够采集并分析消费者的心理和行为，并且从经营方面为企业提供数据支持。

简介：摘要由于多媒体等多种技术的发展与应用，各领域都发生了很大的变化，每天不仅产生大量的数据，而且数据更新换代的速度极快。人们在处理以及分析数据的过程中，继续使用传统的智能数据分析技术已经难以实现理想的效果，专家开始意识到必须尽快开发新的技术。这就需要了解典型理论和技术，掌握不同种方法的特点，这样才能有效的避免各自的劣势，充分发挥优势达到互补的作用。本文在分析不同种传统数据智能分析方法的基础上，分析了结合新平台开发的新型分析方法。

简介：摘要：现如今，信息技术发展的速度有目共睹，数据也慢慢地在各行业、各领域扩散，大数据更是凭借着自身强大的优势与特点助力国家经济快速发展。尤其是在大数据时代下，信息的种类变得越来越多、更加繁杂，具有传统特点的计算机远程通信技术已经无法满足信息传递过程当中所提出的要求，所以还需要不断对计算机远程网络通信技术进行更新，通过革新之后的大数据技术来提高信息传输的质量与效率。重点阐述大数据的计算机软件技术，探讨其在不同领域中的应用方式，并对各类软件技术形式进行探讨，分析其实际的应用策略。

简介：摘要大数据技术在各行业中已经得到了广泛的应用，实习系统的数据以及就业网站的数据量已经越来越庞大，需要使用大数据技术对实习就业数据进行整理和分析。本文将综合使用大数据生态圈的各种开源技术，包括Hadoop、Flume、Kfaka、Sqoop、Hive、MySQL，实现对大量的实习系统数据进行统一收集与分析，解决现有工具逐渐无法有效的处理大量数据的问题，更好的了解实习生的实习状况，为实习生提供就业指导和帮助，为学校提供决策依据。

简介：摘要：目前，在互联网、web等技术不断发展的过程中，各行业领域的数据采集、处理能力大幅提升，这也使得数据总量大体呈现快速增长的趋势，可以看出当前社会已经进入互联互动的大数据时代，数据存储量以及需要处理的信息量十分庞大，难以从数量上做出准确衡量，只能通过应用智能数据技术，在极具创造力的网络空间中有效应用智能数据分析技术。通过这种方式，可以对类型多样、增长快速以及内容真实的数据进行分析，并在其中找到有利于决策的模型或者有用的信息。这可以将问题转化为数据，将数据转化为知识，最终将知识再次转化为数据。目前，智能数据分析技术已经在天气预测、金融分析等领域中取得了一定的成效，但同时也出现了很多新的问题。在未来，要利用大数据的可视化分析、数据处理以及数据挖掘等功能来对智能数据分析技术进行创新，将其运用到更多的领域。

简介：摘要：在当前大数据背景下，通过科学合理应用智能数据分析技术，能够对数据进行高效收集、分析、处理，可以最大化挖掘出智能数据的潜在价值。如何对现有的海量数据进行有效的存储、处理、分析、计算，已经成为当前智能数据分析技术的应用要点。本文对大数据下的智能数据分析技术进行研究分析。

简介：摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在水务中得到了广泛的应用。数字化改革已经成为各个行业不可避免的趋势，水务行业也不例外，数字化改革已成为水务行业的重要发展方向。智慧水务作为数字化改革的重要组成部分，已经被广泛应用于水务行业,通过数字化技术，水务企业能够实时监测和控制供排水系统运行情况、优化水资源配置调度、运用数据分析和预测模型提供决策支持。智慧水务技术的不断进步，推动水务行业朝着更高效的方向发展。

简介：摘要：在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，基于对这些数据的洞察和分析，然后进行决策，为企业提供高效益的信息。数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果。因此掌握正确的大数据分析方法，从而智能的、深入的、有价值的信息提取是十分必要的。

简介：

简介：摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，并在水务中得到了广泛的应用。数字化改革已经成为各个行业不可避免的趋势，水务行业也不例外，数字化改革已成为水务行业的重要发展方向。智慧水务作为数字化改革的重要组成部分，已经被广泛应用于水务行业,通过数字化技术，水务企业能够实时监测和控制供排水系统运行情况、优化水资源配置调度、运用数据分析和预测模型提供决策支持。智慧水务技术的不断进步，推动水务行业朝着更高效的方向发展。

简介：网上阅卷收集了全面而连续的"大"数据,这为洞察教学效果、改进教学行为提供了更确定的数据支撑,更有利于发挥考试的诊断功能。而要发挥大数据的诊断和反馈功能,就必须通过多维数据交叉对比,保持比较水平的一致和数据分类等途径,在同类数据内部以及多类数据之间进行关联或对比。在此基础上,将数据重组并创新性地应用于试题命制、教学改进等方面。

简介：摘要：数据挖掘与大数据分析方法的研究已成为信息技术领域的热点之一。本文首先介绍了数据挖掘的基础概念、预处理方法以及常用模型与算法，然后阐述了大数据的概念、处理技术和分析工具与平台。接着探讨了数据挖掘在大数据环境中的应用以及大数据技术对数据挖掘的支持，分析了两者之间的关系与互补性。最后，总结了数据挖掘与大数据分析方法的结合对决策制定和业务发展的重要意义，并提出了未来研究的方向和挑战。

简介：摘要：数据分析的更广泛应用一般可分为两类方向，重点是数据的处理和呈现，是数据的采集、获取、处理和可视化方法；另一个重点是提取和确定数据的主要特征，即数据的质量。近年来，气象处十分重视收集气象资料。此外，许多国家气象站、区域站、气象雷达、气象卫星、闪电定位、大气场、土壤湿度、能见度等都得到了升级。在此基础上，本文主要分析了大数据时代气象数据分析结果应用的新趋势。

简介：摘要：当前世界迎来了大数据时代，随着多媒体等多种技术的应用，社会中的相关领域时刻都涌现大量的数据，增加了技术处理以及分析的难度。通常情况下大数据具有复杂性，而且还具有数量大、分布式的特点，这样就必须要采取新的技术方法对数据进行处理，因此智能分析技术在数据的处理中具有非常重要的意义。本文在分析不同种传统数据智能分析理念的基础上，分析了结合新平台开发的新型分析方法。

简介：摘要随着科学技术的不断发展，对海洋测绘的手段需要不断改变，传统的技术不再适应现在的需要，同时海洋环境越来越复杂化就使得传统的采集数据模式和存储空间能力都不符合现阶段的发展，最为重要的是其处理技术很难达到测绘数据的要求；其中，用Hadoop作为例子，其大数据技术是目前解决海洋测绘问题较好的技术，但是其数据的准确仍有待提升，需要不断创新海洋测绘技术

简介：摘要：随着大数据时代的降临，数据成为了我国战略资源与创新生产的重要基础，资产与战略价值不断增长的同时，海量的数据也在持年增加，随之而来的就是针对这些海量数据增长下所引发的安全性问题。而机器学习在我国属于一门较为新兴的学科，应用十分广泛。对此，本文针对基于大数据分析技术的数据安全与机器学习进行深入的探讨与分析，并结合实际应用，阐述以机器学习来解决一定范围内的数据安全问题。

简介：【摘要】油田企业面对不断拓展的业务需求、多种数据类型和海量的数据管理需求，需要先进的数据横向扩展能力和高频访问能力。通过引入数据切片技术，在扩展数据元模型的基础上，建立数据立方体，完成石油大数据的数据切片，把海量业务数据均匀分布到数据库集群的不同机器节点，实现数据横向扩展，有效降低单台机器的访问负载，提高数据访问速度和并发量。

简介：摘要电力系统分为发电、输电、变电、配电四个部分，电力系统运行过程中的实时性与动态性使其必然会产生大量数据，积极利用好这些数据可以给电力企业发展带来极大的便利，能够有效提升电力管理效率，增加电力企业经营效益。电力运营监控中心的总目标是电力企业的整体效率及效益，即基于五位一体的管理要素，通过关键流程环节的电力数据监测，及时发现跨业务、跨部门流程中的衔接短板，有效优化业务流程，增强部门协同性，促进电力企业综合管理体系高效运转。因而，电力企业要积极培训相关电力运营监测员，要求其积极展开对电力运营监测系统平台的学习，促进电力企业对数据的利用，从而为供电部门的供电服务工作提供支持。