育才学习网1. 以大数据如何改变我们的生活写1500字论文
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量（volumes）？大，指代大型数据集，一般在10TB？规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
2. 以大数据为主题,写一篇1500字的文章
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。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。
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。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。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。（如能帮到你，望您采纳！！e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333339666136谢谢！！）。
3. 关于大数据写一篇论文,写哪一方面比较好
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。[1]
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
4. 有关大数据的论文 急 在线等
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据有四个基本特征：一、数据体量巨大（Vomule），二、数据类型多样（Variety），三、处理速度快（Velocity），四、价值密度低（Value）。 在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术，这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。
大数据处理一般有以下几种关键性技术：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 大数据处理之一：采集。
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 大数据处理之四：挖掘。
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。 整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。
并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。
重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务，分别单独进行处理，并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算，而是将计算方法（通常是计算函数——映射并简化）作用到这些数据块最终得到结果。 当前，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业。
5. 会计的大数据论文怎么写
.浅析战略成本管理 31.浅析网络会计 32.浅析内部审计风险的形成与控制 33.浅谈我国企业的内部控制体系 34.汽车企业冲压作业的成本控制 35.关于我国物业税立法的思考 36.财务报表附注在财务分析中的重要性 37.浅析负债经营的相关问题 38.会计信息与管理者报酬激励的研究 39.浅析我国之会计电算化 40.浅议无形资产的管理 41.企业内部会计控制研究 42.加强中小企业单位内部控制建设的新思考43.假账的识别方法与治理对策44.新会计准则中公允价值的应用探讨 45.中小企业融资问题研究 46.新所得税会计准则的主要变化及影响分析 47.会计信息与管理者报酬激励的研究。
6. 大数据导论论文应该写哪些内容
弗洛伊德《精神分析导论演讲》（又译精神分析引论）是弗洛伊德所有心理学著作的入门。《梦的解析》（又译释梦）是经典之作，此外还有《性学三论》（又译《性欲理论三讲》）等，可以看一看。
贝克尔的《反抗死亡》，《血酬定律》作者吴思认为
“这本书对我的影响超过各派心理学的作品。这本书，还有蒂利希的《存在的勇气》，帮助我理解了人心和人性———超越动物的独有特性。10年前读毕此书，叹为观止，从此不再看心理学方面的书。”
当然，看一看朱光潜的《西方美学史》（仅看上册即可），也很有帮助。
7. 大一的论文怎么写呀
你好~~！！！！1、题目：应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字2、内容提要：要有高度的概括力，语言精练、明确。
内容提要约300汉字。3、关键词：从标题或正文中挑选3~5个最能表达主要内容的词作为关键词。
4、正文：在撰写正文前要写学年论文题目。正文内容一般包括前言、本论、结论三个部分，以下就学年论文分别加以说明，供学生写作时参考。
⑴前言（引言）：是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。
⑵本论：是学年论文的主体。在本部分要运用各方面的实验结果和研究方法，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。
⑶结论：是学年论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。
5、参考文献：在毕业论文末尾要列出在论文中参考过的专著、论文及其他资料（6篇以上），所列参考文献应按论文参考或引证的先后顺序排列。三、引用文献的要求 注明引用文献的方式为脚注（即正文中只在引用地方写一个脚注标号，在当页最下方以脚注方式按标号顺序说明文献出处），注释内容包括作者、书名、出版社、出版年份、版次、页码，其基本格式按照以下规定。
1、脚注基本格式如下： ⑴中文著作 【示例】 张仁德：《比较经济学》（修订本），陕西人民出版社1998年版，第123页。说明：请注意标点符号和各项的次序，一定要标明页码。
⑵翻译著作 【示例】 [美]阿瑟.刘易斯著，梁小民译：《经济增长理论》，上海三联书店1990年版，第12页。说明：请用方括号标明作者的国籍、译者的姓名。
一定要注明页码。 ⑶中文杂志、报刊 【示例】 王昭凤：《论德国企业性银企关系制度》，载《南开经济研究》2000年第3期。
熊永红：《多元格局日渐成形》，载《中国证券报》2001年8月7日第1版。说明：文章名和杂志、报纸名都用书名号，用“载”字表明两者的区别；报刊文章要标明版次。
⑷外文原著（书名用斜体） 【示例】 I.M.D Little. 1950. A Critique of Welfare Economics. 2nd ed, London: Oxford University Press, 1957, p112.说明：写作时间和出版时间不同，前后都要标明。书名用斜体。
注意标点符号的使用。 ⑸外文杂志（杂志名用斜体） 【示例】 M. Kalecki. 1944-5. “The Work of Erwin Rothbarth.” Review of Economic Studies 12(2), p121-122.说明：文章名用引号表示，期刊用斜体，一定要注明期刊号。
2、参考文献列示格式 引用的参考文献统一列示于正文之后，直接引用的文字、数据、表格等应将参考文献序号标注于正文；参考文献格式同脚注基本格式，但不必标明页数。四、一般格式要求 1、封面：采用教务处统一格式。
中文题目：限20字，三号宋体加粗，题目一行排不下时可排两行；作者姓名、指导导师姓名等，小三号宋体加粗；日期：小二宋体。 2、中文内容提要： “内容提要”小三号黑体居中，“关键词”小四号黑体加方括号。
3、正文 ⑴论文字体、字形及字号要求 ①层级字体、字形 一级标题：一、*** 小三号宋体加黑，居中，上下各空一行；二级标题：（一）*** 四号宋体字，前面空两格，后边如果有文字档加顿号，上下不空行；三级标题：1.*** 小四号宋体字，前面空两格，后边加下圆点，上下不空行；正文： **** 小四号宋体，两端对齐，首行缩进两字符。 ②图表标号：图：1.1 图：1.2 图：1.3 图：2.1 图：2.2 图：2.3…… （标在图正下方）宋体五号 ③表：1.1 表：1.2 表：1.3 表：2.1 表：2.2 表：2.3…… （标在图正上方）宋体五号 ④参考文献及篇眉宋体五号 ⑵段落及行间距要求 正文段落和标题一律取“固定行间距22pt”。
4、参考文献：“参考文献”小四黑体居中，正文五号宋体，取固定行距18pt。注意不要在一篇参考文献段落的中间换页。
5、页码：从引言开始按阿拉伯数字连续编排，页码位于页面底端居中。 6、论文用纸及打印规格要求 纸张规格、尺寸（mm）:A4(210*297) 每页印刷版面尺寸（mm）：含篇眉，页码：140*260 不含篇眉，页码：140*240 每行打印字数：32—34 每页打印行数：29—31 注：根据论文的薄厚程度，自由选择单面或双面打印。
希望我的回答可以帮助到你。..。
8. 大数据导论论文应该写哪些内容
弗洛伊德《精神分析导论演讲》（又译精神分析引论）是弗洛伊德所有心理学著作的入门。《梦的解析》（又译释梦）是经典之作，此外还有《性学三论》（又译《性欲理论三讲》）等，可以看一看。
贝克尔的《反抗死亡》，《血酬定律》作者吴思认为
“这本书对我的影响超过各派心理学的作品。这本书，还有蒂利希的《存在的勇气》，帮助我理解了人心和人性———超越动物的独有特性。10年前读毕此书，叹为观止，从此不再看心理学方面的书。”
当然，看一看朱光潜的《西方美学史》（仅看上册即可），也很有帮助。