数据大集中管理模式下数据同步技术探讨论文（锦集15篇）由网友“嘿嘿嘿”投稿提供，以下是小编为大家汇总后的数据大集中管理模式下数据同步技术探讨论文，欢迎参阅，希望可以帮助到有需要的朋友。
篇1：数据大集中管理模式下数据同步技术探讨论文
数据大集中管理模式下数据同步技术探讨论文
摘要：为确保在大集中数据管理模式下数据的安全，本文就目前流行的ORACLE数据同步技术DATA GUARD、STREAM、GOLDEN GATE技术进行比较，分析其优劣，并结合业务需求，就如何建立同地和异地的数据同步机制进行探讨。
关键词：关键字：数据库 ；ORACLE；数据同步；安全
1. 现状及需求
1.1现状
从开始，我市建立了重庆市主城范围内集中统一管理的城镇地籍数据库，实现了城镇土地登记系统和数据的大集中,中心数据库采用ORACLE数据库平台。
按照我市土地和房屋合一登记的管理模式的要求，从开始，我市各房屋登记中心在全市集中的城镇地籍数据库的基础上，结合原有的房屋登记系统，以宗地为线索开展了房屋登记数据的清理工作，建立了全市集中统一的城镇地房籍数据库和应用系统。
1.2 需求
由于我市实行的是大集中的数据管理模式，中心生产数据库在出现故障的情况下如不能得到及时恢复，将导致全市土地和房屋登记业务停顿，因此必须在中心机房建立与生产数据库实时同步的数据库，确保在生产数据库出现较长时间不能恢复的故障的情况下，启用备用数据库，保证业务的连续。
同时，由于数据在市局统一存放，各单位无数据库。而各单位由于对数据使用的需求千差万别，无法在市局统一的数据库上满足其个性化的需求。因此需将市局集中的数据同步到各区，既可实现数据的异地备份，同时各区可利用改回备数据进行各类统计分析和专题利用。
2. 技术比较
目前基于Oracle数据库的数据同步技术大体上可分为两类：Oracle自带的数据同步技术和第三方厂商提供的数据同步技术。Oracle自带的同步技术主要有DataGuard，Streams， GoldenGate三种技术。第三方厂商的数据同步技术有Quest公司的SharePlex和DSG的RealSync。
本文重点就ORACLE本身提供的DataGuard，Streams， GoldenGate三种同步技术进行比较。
2.1 DataGuard技术
DataGuard是Oracle数据库自带的数据同步功能，基本原理是将日志文件从原数据库传输到目标数据库，然后在目标数据库上应用（Apply）这些日志文件，从而使目标数据库与源数据库保持同步。
DataGuard为源数据库提供了两种日志传输方式，ARCH传输方式和LGWR传输方式，其中，LGWR传输方式可实现同步和异步的传输。在这些日志传输的方式上，可提供三种数据
保护模式，即最大性能（Maximum Performance Mode）、最大保护（Maximum Protection Mode）和最大可用（Maximum Availability Mode）。
根据目标数据库对日志应用方式（Log Apply）的不同，该技术可分为Physical Standby（Redo Apply）和Logical Standby（SQL Apply）两种方式。物理同步是指目标库通过介质恢复的方式保持与源数据库同步。逻辑同步是指目标数据库通过LogMiner挖掘从源数据库传输过来的日志，构造成SQL语句，然后在目标库上执行这些SQL，使之与源数据库保持同步。
2.2 Streams技术
Streams技术是指利用挖掘日志文件生成变更的逻辑记录，然后将这些变更应用到目标数据库上，从而实现数据库之间或一个数据库内部的数据同步。
其实现步骤为利用Capture进程分析日志，生成逻辑记录（LCR），将其放入一个队列。Propagation进程将生成的逻辑记录发送到目标数据库中。目标数据库利用Apply进程将LCR应用到数据库中，实现与源数据库的同步。
Capture进程一般位于源数据库，Capture进程将日志分析后生成的LCR，然后再传输到目标数据库中进行应用。也可将Capture进程配置在目标数据库中，源数据库直接将日志文件传输到目标数据库，然后再利用配置在目标数据库的Capture进程进行分析，生成逻辑记录再利用Apply进程进行应用。
2.3 GoldenGate技术
GoldenGate数据同步的基本原理是由Extract进程读取源数据库的事物日志（Oracle中是redo log），将其中的变更操作（、update、等）按事务执行的顺序组合在一起，直接将其发送到目标服务其上，或者存放到Trails文件中，然后由Data Pump进程将Trails文件传输到目标服务其上，在目标服务器上Collector进程接收从源服务器传送过来的Trails文件，最后由Replicat进程将Trails文件中的.数据装载到目标数据库中。GoldenGate通过网络传输的数据量通常是日志量的1/4或更少。
以下为三者的优劣比较：
3. 技术选择
3.1 中心数据库与本地数据库同步技术选择
为避免中心数据库在出现长时间不能恢复故障引起业务的长时间停顿，我们利用购置的IBM P650小机建立了中心数据库的镜像数据库。考虑到中心数据库和镜像数据库均使用UNIX操作系统，而且都在一个局域网内，为方便配置，我们通过DATA GUARD实现中心数据库与镜像数据库的数据同步。同时，为确保数据数据的零丢失，日志传输采用最大保护模式。
3.2 中心数据库与区（县）数据库异地同步的技术选择
由于我市市级集中的中心数据库安装在UNIX操作系统上，而各区只能提供普通的PC服务器均安装的为WINDOWS操作系统进行数据回备，而且单位数量有三十多个，由于DATA GUARD只支持同平台的数据库之间的数据同步，而且只支持最多9个的STANDBY数据库。同时考虑到中心数据库之间与其他单位的数据库分别处于不同地方，之间用6M的网络相连，正常工作时间还需通过网络传输大量的业务数据，而通过STREAM的数据同步技术需占用大量的网络带宽。
由于中心数据库与区（县）数据库平台操作系统平台异构，同时要实现一个中心数据库与30多个数据库的同步，尽量减少因同步数据对网络带宽的占用，考虑到GOLDEN GATE在这些方面都具有明显优点，因此中心数据库与区（县）数据库的同步采用GOLDEN GATE的技术实现。
参考文献：
[1] 郭伟华 浅谈ORACLE数据同步技术 《科技资讯》.2
[2]杨朝红,宫云战,桑伟前,等.基于主从异步复制技术的容灾实时系统研究与实现.《计算机研究与发展》 .40
篇2：大数据下的计算机信息处理技术论文
大数据下的计算机信息处理技术论文
摘要：随着信息时代的到来，当下对信息进行有效的处理是社会快速发展的基础保证，传统信息处理方式已经无法跟上时代的发展，本文就新型计算机信息处理技术的现状、主要技术类型等方面进行论述。
关键词：大数据时代；计算机信息处理技术；影响；主要技术类型
大数据时代的到来，对信息处理技术提出了一个巨大的挑战。当前人们生活的方方面面都以数据的形式进行储存，因此对信息的有效处理是提高人们生活质量的最佳途径。
一、大数据时代与信息处理技术的概述
（一）大数据时代大数据时代即是指当今以数据为中心的时代。大数据时代主要是指数据的复杂性、数据的总量大、数据的单个珍贵性低等特性。在当代各行各业在发展时都离不开大数据的使用，大数据由其独特的优势逐渐成为了当前社会发展的核心动力。大数据在行业发展中不仅可以发展数据的优势，还可以提升数据的利用率，推动社会的发展。根据当前大数据时代的发展推断，在未来，大数据定会给世界带来巨大的变化，大数据必将成为时代发展的主要推动力。（二）计算机信息处理技术当今时代发展中，由于数据的审核方式的问题，使数据没有进行有效的分类与处理，进而无法得到设想中的结果。[1]当前计算机信息处理技术主要与电子技术、网络技术等先进技术进行结合，实现信息的`动态管控，在生产生活中最大程度提升工作的效率。计算机信息处理技术是将信息处理程序、数据传输等进行有效的结合，它可以最大程度的使程序信息简化，使工作效率增大，提升整体的效益。
二、大数据时代对信息处理技术发展的影响
随着经济的发展，当前社会上信息的类型越来越多，传统信息处理方式已经无法对信息进行有效的分析，获得答案，因此当前要想对信息进行有效的分析，并从中获得自己所需要的内容，就需要对信息实现正确、及时、有效的处理，进而最大程度的提取信息的有效资源，就需要一种新型的信息处理汇总方式。即：计算机信息处理技术，这种技术不仅可以从海量的信息中提取有效的信息，还可以对有效信息中重要的内容进行汇总，进而取得最为有效的数据。随着时代的发展，社会对信息处理技术的要求不断提升，促使计算机信息处理技术不断发展，进而使我国经济发展的更加迅速，直接推动了我国社会的发展。
三、计算机信息处理技术的主要技术类型
大数据处理技术是将数据进行合理有效的储存和正确的分析的过程，它是对数据进行分析的过程，是为后期计划提供发展信息规划的重要依据。[2]计算机处理技术是具有高效的分析能力，进而由这个特点发展出了以下几类技术类型：（一）虚拟化管理技术虚拟化管理技术是利用虚拟网络资源建设的信息传输信道对信息的传输和管理过程进行规范，进而提升信息的有效利用程度和处理速度，使得大量的数据信息可以有效的归类储存，方便后期在数据使用时进行调取使用。现今我国在社会发展中，数据的总量越来越多，且数据的类型也越来越多，这直接使数据的总量增大。传统所有信息统一处理的方式已经无法有效实现对信息的处理和管控，计算机管理技术可以将信息进行归流，提升对大规模数据的处理能力和整体的工作效率。（二）用户信息安全技术随着时代的发展，人们的衣食住用行已经离不开信息，例如淘宝、支付宝、微信等，他们不仅与人们的信息定向绑定，定还与人们的工资卡等绑定。[3]人们越来越多的信息以数据的形式进行储存。当前为了提升整体信息的安全水平，用信息安全管理技术对人们的信息进行管理，并不断提升整体的安全水平，保障人们信息安全。（三）资源合理调配技术资源的合理调配技术是一项基于大数据合理分析得到的一种方式，这种方式不仅可以优化资源，使用户得到最优质的享受，还可以根据实际情况对资源进行合理的调配，实现资源的最大化利用。例如在网络运行带宽分配时，带宽分配系统可以根据不同人此时上网情况，对带宽进行合理的分配，使带宽当前可以最大化的使用，防止带宽的浪费。这是路由交换中的一个协议，即是资源调配技术最高的体现。（四）云储存与计算技术云技术主要分为以下两个部分：1.云存储。云存储即是将信息储存在服务器上，减少用户存储信息量，进而减小PC端机器体型。随着时代的发展，数据的总量往往都很大，每台机器都储存信息的话，会直接致使每台机器的体型都变得很大，并且在数据处理时还会由于数据的总量大而增大数据处理的难度，因此在数据整体管控中出现了服务器这一结构。[4]服务器用于接受数据，将数据进行储存，直接增大数据的可利用性，它还可以使每一台用户访问机器不用储存过多的数据，只需要在需要时向服务器发送请求，服务器便会将需要的信息进行回执，进而完成信息的取用。2.云计算。云计算技术即是在整个网络架构上加入一个超级计算机，超级计算机可以对用户输入的信息进行接受和处理。这样可以使超级计算机有效地为人们提供计算功能。云计算是分布式结构优势的具体体现，它可以使信息的处理速率和信息的使用更加快速有效。
四、结束语
综合上文可知，在大数据时代的今天，数据的总量还在不断增加，当下信息的高效是中国发展的一个有效保证，因此想要使我国快速进入现代化国家，就必须更快更加有效的实现对数据的使用，因此当下发展数据处理技术是时代决定的方向。
参考文献
[1]陈明奇,姜禾,张娟,等.大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[J]信息网络安全,,(8):32-35
[2]陈荣.“大数据”时代的计算机处理技术探究[J]湖北函授大学学报,,(16):128-129,147
[3]于蕾.大数据时代计算机信息处理技术分析[J]电脑知识与技术,,(29):216-217
[4]彭钰超.大数据时代下计算机信息处理技术的应用[J]数字技术与应用,2016,(9):255-255.
作者:朱晓丽 高鹏 单位:万博科技职业学院 安徽工业经济职业技术学院
篇3：科研数据挖掘技术论文
一、数据挖掘相关概念
数据挖掘技术是近些年发展起来的一门新兴学科，它涉及到数据库和人工智能等多个领域。随着计算机技术的普及数据库产生大量数据，能够从这些大量数据中抽取出有价值信息的技术称之为数据挖掘技术。数据挖掘方法有统计学方法、关联规则挖掘、决策树方法、聚类方法等八种方法，关联规则是其中最常用的研究方法。关联规则算法是1993年由R.Atal,Inipusqi,Sqtm三人提出的Apriori算法，是指从海量数据中挖掘出有价值的能够揭示实体和数据项间某些隐藏的联系的有关知识，其中描述关联规则的两个重要概念分别是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有当Support和Confidence两者都较高的关联规则才是有效的、需要进一步进行分析和应用的规则。
二、使用Weka进行关联挖掘
Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法，是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的，Experimenter是对各种实验计划进行数据测试，KnowledgeFlow和Explorer类似，但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案，Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。
（一）数据预处理
数据挖掘所需要的所有数据可以由系统排序模块生成并进行下载。这里我们下载近两年的教师科研信息。为了使论文总分、学术著作总分、科研获奖总分、科研立项总分、科研总得分更有利于数据挖掘计算，在这里我们将以上得分分别确定分类属性值。
（二）数据载入
点击Explorer进入后有四种载入数据的方式，这里采用第一种Openfile形式。由于Weka所支持的标准数据格式为ARFF，我们将处理好的xls格式另存为csv，在weka中找到这个文件并重新保存为arff文件格式来实现数据的载入。由于所载入的数据噪声比较多，这里应根据数据挖掘任务对数据表中与本次数据任务不相关的属性进行移除，只将学历、职称、论文等级、学术著作等级、科研获奖等级、科研立项等级、科研总分等级留下。
（三）关联挖掘与结果分析
WeakExplorer界面中提供了数据挖掘多种算法，在这里我们选择“Associate”标签下的Apriori算法。之后将“lowerBoundMinSupprot”（最小支持度）参数值设为0.1，将“upperBoundMinSupprot”（最大支持度）参数值设为1，在“metiricType”的参数值选项中选择lift选项，将“minMetric”参数值设为1.1，将“numRules”（数据集数）参数值设为10，其它选项保存默认值，这样就可以挖掘出支持度在10%到100%之间并且lift值超过1.1且排名前10名的关联规则。其挖掘参数信息和关联挖掘的部分结果。
三、挖掘结果与应用
以上是针对教师基本情况和科研各项总分进行的反复的数据挖掘工作，从挖掘结果中找到最佳模式进行汇总。以下列出了几项作为参考的关联数据挖掘结果。
1、科研立项得分与论文、科研总得分关联度高，即科研立项为A级的论文也一定是A。这与实际也是相符的，因为科研立项得A的教师应该是主持了省级或是国家级的立项的同时也参与了其他教师的科研立项，在课题研究的过程中一定会有国家级论文或者省级论文进行发表来支撑立项，所以这类教师的论文得分也会很高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处要鼓励和帮助教师搞科研，为教师的科研工作提供精神上的支持和物质上的帮助，这样在很大程度上能够带动整个学校科研工作的进展。
2、副教授类的教师科研立项得分很高，而讲师类教师和助教类教师的科研立项得分很低，这样符合实际情况。因为副教授类的`教师有一定的教学经验，并且很多副教授类的教师还想晋职称，所以大多数副教授类教师都会申请一些课题。而对于讲师类和助教类的教师，由于教学经验不足很少能进行省级以上的课题研究，因此这两类教师的科研立项分数不高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处可以采用一帮一、结对子的形式来帮助年轻教师，这样可以使青年教师参与到老教师的科研课题研究工作中去，在课题研究工程中提高科研能力和教学能力。
3、讲师类教师的论文等级不高。从论文得分能够推断出讲师类教师所发表论文的级别不高。为了鼓励这类教师的论文发表，在今后的科研量化工作中对省级、国家级的论文级别进行细化，并且降低一般论文的得分权重，加大高级论文的得分权重。并且鼓励讲师类教师参加假期培训，提高自身的科研和教学水平。
篇4：大数据时代下企业人力资源管理模式创新研究论文
大数据时代下企业人力资源管理模式创新研究论文
摘要：现在新媒体的迅速发展，出现了一种新的名词，“大数据”。大数据的应用，已经普及到了生活的方方面面。文章主要是从“大数据”出发，根据大数据的特点分析人力资源方面的管理效率，探讨一下大数据在人力资源方面的应用，文章主要是来提供一些意见和建议，并供相关人员参考。
关键词：大数据；人力资源；人力资源管理
一、大数据时代的到来
近几年以来，随着新媒体和互联网的出现，新型媒体的融合趋势越来越明显。大数据也成为了一个新型媒体的代名词，曾经美国的互联网数据中心的一些相关数据显示，每年网上的用网人数达到了50%以上，而且每两年就会翻倍，所以，现在90%以上的数据也产生了。研究机构Gartner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，是新时代的表现。
我们深处数据时代，企业要想做大做强，就必须利用大数据，使之成为自身发展的动力，要学会理解数据，运用数据，相信数据，企业管理者更要学会掌握这些技能人力资源管理领域同样必须掌握大数据。我们要把大数据的思想和理念运用到人力资源管理的工作中去，利用大数据的价值来促进企业人力资源管理工作效率的提高，同时这也是目前在大数据时代人力资源管理工作的心得改革。
二、大数据的价值
（一）数据的高透明度及广泛可获取性
一部分的新媒体已经大多数的广泛使用大数据了，而且很多通过一些供应商和链接来得到一些数据，并制作成自己想拥有的产品来吸引受众。举个例子，汽车属于先进制造业，它的全球供应商同时生产着成千上万的部件。有些平台其实是大多数公司早期就已经合作过的，而且也进行了一些相对应的设计和合作，开发新的产品。
（二）决策验证对竞争方式的影响
大数据已经在所有的公司决策中占有关键性的位置。只要公司发生一丁点的改变，那么那些大数据都是可以进行控制并分析的，公司也可以通过大数据进行分析取证验证，然后完成相对应的措施。所以，大数据的应用对于企业所产生的作用主要包括：有些企业一直以来面对客户，并在较长一段时间内利用大数据来对用户进行定位、和细致的划分。大数据使用户的细分和定制获得了更精致的体验，也使其更加的个性化。对于下一代零售商来说，他们可以利用互联网的点击流来查看某些个人用户的行踪，对客户的需求更加了解，并还可以模仿客户的行为。
（三）大数据对管理的改变及替代作用
大数据的很多应用都可以通过计算的方法来减少不必要的资源浪费。有一些公司利用大数据进行分析，算的生产线上的数据来调节减少自己不必要的资源浪费，这样人力物力财力都可以得到节省，而且成本大大的缩短了，产出量就大大的增加了。大数据不仅得到了广泛的应用，而且还出现一些新的公司，他们所建立的信息群组都可以驱动公司的有效运转。很多公司因为大数据的关系，发挥了一些不可替代性的作用，并创造出了没有大数据所能够创造出来的东西。
三、大数据应用在企业人力资源管理中的作用
（一）大数据应用使企业人力资源管理互联网化
大数据的得来主要是依靠一些数据分析作为自己的基础，然后通过数据对人力资源进行有效的分配，拓展，形成一个良好的系统，这样人力资源方面的信息能够更加充实，而且还能够提高效率，数据的利用也就有了一定的价值性，所以，人力资源方面的管理，越来越客观。
（二）大数据应用为组织人事工作提供更加全面的量化参考
“大数据”的分析法，能够对人员管理的方面进行精准的分析以外，还可以通过预测、考核、整理等措施得出一个有效的结果。然后，根据人力资源方面的情况，进行深度的分析和挖掘，形成一个良好的系统的方法，来做到人力资源方面的有效管理和集中，而且大数据在此方面的应用，也能够为组织人员提供一个全面系统的考量。
（三）大数据应用能建立有效的人才数据管理模型
在大数据时代，人力资源管理中，人才的核心竞争力已经不同于以前，发生着重大的变化，数据的重要性逐渐上升，成为企业核心资产。企业信息资源的核心载体不再是员工的大脑，而变为各种各样的数据，数据来源于企业的全部信息，都可以通过各种方法录入终端成为大数据，然后对其进行存储，最后再通过具体所建立的数据管理模式来进行研究和分析，最终进行导出。
四、企业人力资源管理中大数据的内容
（一）记录员工基本信息的原始信息
这些数据当中包括了一些人员的个人信息和隐私，这些数据，完美的记录下了员工从一开始的任职到后来的成熟的每一个阶段，而且也记录了人员工作方面的内容，真实反映了员工的工作之余，也体现了员工的个人素养，所以，在招聘的时候，这些数据都能够提供一个完美的参考资料供人员参考。
（二）员工受训情况的能力数据
这些数据除了记录员工的情况之外，还有一些员工的培训经历，进行有效的考核和测量。
（三）大数据还能展现员工的工作效率
这些工作效率主要包括一些工作完成的情況，工作过程中所造成的量的一个考量。数据不仅提供了一个全方位的数据，还能够为培训进行一个系统的策划。
（四）大数据也预示了员工的潜力
大数据通过分析员工的工作效率和人才素养，能够发掘出员工存在的潜在的能力，并提供相关的意见，对员工进行修改。
五、人力资源管理融入大数据时代应注意的问题
（一）权衡大数据带来的收益与支出
目前很多中小企业没有形成自己的核心竞争力，盲目的跟着一些大型企业进行模仿。认为自己拥有了大数据，也就拥有了跟大企业等同的技术和数据处理，不能够很好的理解大数据而且对大数据进行盲目的使用，浪费了人力物力财力，也浪费了自己的数据分析。这种行为完全没有进行一个合适的使用，只会对企业造成一定的负面影响，不会对企业有着好的发展。所以，中小型企业在发展过程中，应该多多学习，考虑自己公司的`内部情况和人力资源方面的情况，再进行大数据的有效分析和利用。
（二）人力资源的共享与安全问题
到目前为止，我们对于大数据有了足够的了解和分析，那么也应该根据我们所对应的了解提出一些建议和措施，并不断的更新大数据在中小型企业的各方面的应用。由于很多人力资源方面的问题没有得到解决，所以还需要一些大数据的分析和预测，来对人力资源方面的管理进行有效的整顿并提供相关的对策。如果能够加以创新，建立一个更系统更完美的人力资源管理系统，那么也就可以促进企业的发展，能够促进社会的发展。一些公司如果加以利用这些大数据的分析，不仅能够掌握将来面试的员工的资料和个人信息，而且还能够设置一些权限的问题，防止别人入侵系統造成不必要的麻烦。
六、企业人力资源管理应用大数据方式
（一）利用大数据简化公司的招聘流程
可以利用大数据来对公司的招聘流程进行简化，同时包含招聘什么员工，发给他们多少薪水，哪些员工可以升职，哪些需要离职等这些问题，所有的决策都会有数据的支持，同时人员决策和工程决策的标准是一样的。
（二）利用大数据搜寻潜在求职者
互联网时期，每个人或多或少的都在网上留下了自己的个人信息或者是自己阅读的偏好，包括自己平常喜欢阅读的内容种类、自己浏览的历史记录等信息。这些信息通过分析，都可以对他的性格、兴趣、能力做出一定的检测，帮助企业选择更高效的人才。所以，通过搜索引擎，就可以自动匹配一些岗位所需要的人才，并依照企业的需求进行合理的配置，让企业一目了然的知道自己所需要的人才种类。然后根据个人的职业背景、性格爱好、曾经的工作经验、曾经的奖惩殊荣、还有个人的求职意向等模式来确定企业所需要的人才，方便企业选择。这种数据的使用，不仅可以节约成本，也可以为企业招聘人才节约了很多的时间，还能够提高效率，改变了以往在传统人力资源方面的招聘人才的经验，能够促进企业的发展。
（三）利用大数据对员工进行监控
电脑、手机等智能化机器的使用，都可以利用大数据进行监控，对使用人的监控。通过这些数据，分析使用智能软件的员工建立一个行为模式，知道员工都在干什么，员工与员工之间的互动，与上级的互动。这些数据的使用，都可以为企业解决很多的问题，并能够在最后的评估当中有一个参考价值。
大数据时代下，人力资源管理工作主要的工作内容其实已经不局限于人跟人之间的交往和联系，同时更包含人自身对大数据的分析和整理，并对大数据进行利用。正是由于大数据的存在，员工的表现能够被科学的数据化，录入系统并进行保存，因此，总的来说，人力资源管理部门利用大数据的最终目的还是为了对员工进行管理和考核，并对员工对企业发展的作用和表现进行具体考察。通过大数据的科学分析，人力资源管理部门对员工的考核和分析会更加的科学和公正。因此，这也是在人力资源管理部门中，大数据对其所具有的独特价值。
参考文献：
[1] 和云，安星，薛竞.大数据时代企业人力资源管理变革的思考[J].经济研究参考，（63）.
[2]王姗姗.大数据时代对人力资源管理的影响[J].中国管理信息化，（04）.
[3]李越恒.企业人力资源管理基于大数据的“挖掘”[J].人力资源管理，2015（02）.
篇5：大数据环境下网络安全技术实践探索论文
摘要：计算机技术和互联网技术的进步，促成了大数据的繁荣发展。在大数据时代，网络安全涉及技术、管理、使用等诸多方面，给人们带来方便的同时，也使得网络安全面临着更加严峻的挑战。本文介绍了大数据时代基本知识，并结合基于大数据时代网络安全的主要问题，提出了相应的防御手段。
关键词：大数据；网络安全；实践
0引言
近年来，大数据问题毫无疑问地成为了信息技术学术界和产业界热论的焦点。在发展过程中，数据信息已经蔓延到淘宝、微信、快递等相关领域，囊括了大量的个人隐私，反映着人们生活的各个细节。尤其是互联网的飞速发展，更加速了数据的产生速度，使其规模逐渐加大，运用大数据手段进行分析处理的需求十分迫切。整体来看，大量数据的生成和累积带来了巨大的经济价值和社会价值。但是，事物的产生与发展都是具有两面性的。对于大数据的迅猛发展，虽然推动了整个信息产业的创新发展，却也增大了网络安全管理的难度，一旦疏忽或有漏洞被不法分子利用，将造成极大的不良影响和严重后果。基于此，给大数据环境下的网络安全技术带来了机遇与挑战。
1大数据时代基本知识概述
所谓大数据，并不意味着是对数据量大小的定量描述，而是涉及更大规模的资料量，努力从这些种类繁多、数量庞大的多样数据中进行相关信息的获取，其特点是海量、多样、快速、灵活而复杂。受大量敏感信息的产生，所涉及的网络安全分析也较多。第一，物理安全分析。网络规划、网络系统设计的合理性；机房环境防潮防尘、防止电磁干扰等，这些网络的物理安全是整个网络系统安全的前提。第二，信息内容安全分析。信息的泄露与破坏，会给用户带来隐患和困扰，严重的还会泄露一些重要信息，给经济、社会和政治产生很大的影响。第三，信息传播安全分析。各种网络通信协议并不是专门为实现数据的安全通信而设计的，所以大多存在一些安全漏洞，给信息传播带来阻力，严重时将直接导致整个网络系统瘫痪。第四，管理安全分析。安全管理制度的不健全，使得网络即使出现攻击行为或违规操作，也无法寻回丢失的数据。总的来看，网络没有100%的安全，在大数据时代，网络安全建设是三分靠技术，七分靠管理。
篇6：大数据环境下网络安全技术实践探索论文
大数据有着海量、多样化、变化速度快以及价值密度低等特点，涉及采集、传输、保存、分析等多方面因素，在安全上有着很高的要求。一旦发生数据泄露，造成的影响将难以估量。具体分析，主要涉及以下几方面：
2.1用户自身安全意识不足
从当前的社会现实来看，人们普遍对信息缺乏安全意识，如办理超市会员卡，就会时常收到超市举办的活动信息；在网络上购买过化妆品，便会经常弹出关于化妆品的推荐等。事实上，很多无意中的行为已经将个人的隐私和信息泄露出去，可能并不是所有的信息泄露都会带来危险，但若这些大数据信息被不法分子破坏并利用，极有可能大幅提高了网络遭受攻击的可能性。
2.2访问权限混乱
在大数据泛滥的情况下，访问权限的设置必须引起重视。所谓访问权限，主要以保障每个用户的隐私安全，维护网络信息访问秩序为目的，根据用户身份的.标识来限制某些信息的获取。但是，随着网络发展迅猛各种信息被高速传送，信息访问权限在一定程度上存在混乱，而这也给用户的安全隐私造成了直接的风险。
2.3的增多
在网络节点不断增加的环境下，越来越多的看到了所谓大数据漏洞中的“商机”，开始利用传输过程中的漏洞来获取数据。给个人身份信息、社交信息、财产状况带来了泄露风险，甚至于还会给企业以及政府的相关敏感信息增加了附带风险。
2.4存储方面的问题
鉴于目前关系型数据库技术尚不成熟，在大数据中更多呈现的是非结构化数据，当不同类别的数据集中起来，极易造成数据存储方面的混乱。而存储方面的漏洞与缺陷又直接促生了许多的安全防护问题，会出现数据被篡改、失窃的现象。
3大数据时代下提高网络安全技术的具体方法
从大数据环境下的网络安全面临的现实问题出发，进行有针对性的相关分析，得出几方面的提高网络安全技术有效措施，对网络安全技术的提升有着良好的应用效果。具体而言，主要包括以下几方面：
3.1提高用户安全意识，培养网络安全人才
提高大数据用户的合法权益，是确保大数据进一步发展的重要前提。只有用户有意识地保护自身的数据信息的安全性，提高安全意识，才能为个人信息安全打好基础，促使用户将数据的存储与使用分开保护，并根据实际情况对数据进行加密，全方位确保数据的安全。另外，作为维护网络安全的重要部分，网络安全管理人员必须掌握更多与网络安全相关的知识，将其灵活应用于自身工作过程中，提高网络安全管理效率，使网络安全管理工作更加规范化。
3.2强化网络安全技术手段，维护系统安全
如前文所述，在大数据环境下，病毒传播、系统漏洞攻击等情况不可避免，所以在未来必须进一步强化网络安全技术手段，让整个互联网管理更标准，系统更安全。第一，访问权限控制。访问控制通常以用户身份认证为前提，通过对用户访问网络资源的权限的严格认证和控制，对用户进行身份认证，设置用户访问目录和文件的权限以及网络设备配置的权限等。这种对资源访问者的筛选，能够有效地将非法用户阻挡，实现维护系统安全的目的。第二，数据加密。采用加密算法和加密密钥将明文的数据转变成密文，可以保证信息数据存储和传输过程中的安全性。第三，网络隔离。防火墙是目前在大数据环境下网络隔离的主要形式与手段，通过分析、检测、管理和控制网络内外部之间的数据流量，进一步筛选哪些内部服务可以被外界访问，从而保护内部网络免受外部非法用户的侵入。同时，入侵检测作为防火墙技术的一种补充，其同样可以通过监测网络实现网络安全防御措施，实时保护网络安全。第四，病毒防治与预防。目前大数据环境下最理想的防止病毒攻击的方法是安装防病毒软件、定期升级病毒库、及时安装最新的安全补丁等，如此有效阻止病毒进入系统。第五，数据备份。重要的数据一旦丢失，后果不堪设想。所以，必须进行数据容灾备份。数据备份是对数据进行保护的最后一道防线，即使已经存在一系列安全设备，也要对数据进行备份，防止数据丢失，在最大限度上确保数据的安全。
3.3加强网络监管力度，做好检验及防范工作
网络安全的基础是网络监管制度，无论什么时候，具备完善的监管制度，都是进行网络安全处理的现实依据。加快大数据平台建设的同时确保信息的安全，必须严格控制数据的收集传输和使用，定时开展安全审查，定期进行安全检测与风险评估与定位；加强系统的修复工作，抢在蠕虫、等各种病毒攻击前加强防范措施；另外，还要积极建立网络安全信息管理平台，利用大数据对网络数据流进行分析，整体提升排查隐患、紧急处置的能力，达到预知网络漏洞并及时做出修补的目的。
4结语
大数据环境下的网络安全无论是从管理、使用，还是单纯的技术等方面，都面临着严峻的挑战。可以说，发展大数据已经成为行业共识，是必然趋势。在这一大环境下，我们只有树立网络安全意识，加强对大数据的深入分析，对网络安全现状及其存在的诸多漏洞与现实问题进行梳理，对病毒的侵袭进行有效的监管和防范，从提高用户安全意识，强化网络安全技术手段，加强网络监管力度等方面逐一进行完善与提升，才能保证客户信息的安全、稳定，才能为网络提供强大的安全服务，推动计算机管理技术在大数据背景下安全使用，提升各行各业的经济效益。
参考文献：
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[4]邓坤.基于大数据时代下的网络安全问题分析[J].课程教育研究（学法教法研究），2016.
篇7：数据挖掘技术下数字化油气藏研究论文
数据挖掘技术下数字化油气藏研究论文
摘要：油气藏在勘探开发及其研究与决策过程中，形成巨量的成果及数据。为了更加科学开发与管理油气藏，充分运用和发挥好这些巨量数据的信息作用成为关键，数据挖掘作为一种有效的信息处理技术，可以在海量数据中快速找出有用信息，为研究与决策提供强有力的数据支持。长庆油田在油气藏研究与决策支持系统（RDMS）建设中充分利用各专业数据库及多种数据挖掘方法，构建了一个满足勘探、开发、储量管理、评价等综合应用的数据管理、数据操作及可视化展示的一体化平台，为油气藏研究与决策人员提供全方位的数据处理与可靠决策，极大地提升了油气藏的研究效率和决策质量。
关键词：数字化油气藏；研究与决策；数据挖掘
油气藏研究包含了从地质勘查到石油产品最终用户的复杂工艺流程，传统的油气藏研究方法存在工作效率低、准确性不高、过度依赖人工经验等问题。决策者需要从海量的数据中找出有用的关键信息；论证现场中研究人员携带和使用的各类图件无法充分展示其研究成果，也不能在论证现场短时间内消化大量资料并做出正确的决策，更不能使信息资源的共享和成果的交互上得到充分实现。信息落后的信息处理方法与单一的研究手段不但花费大量的精力与时间，更是造成大量宝贵的研究成果无法应用与共享。近年信息技术的快速发展，催生了数字化油藏，促进了数字油田的发展产，数据挖掘等信息技术与油气勘探开发数据资源的融合不断加深，能够提供更智能化的数据分析功能，更好地支持油气藏勘探开发决策，开创了一种全新的油气藏研究工作模式，降低了决策风险，提升开发决策水平。长庆油田针对具有数量庞大的、结构不完整的`、内容不清晰且含有干扰信息的油气藏研究工作数据，开发了包括特征提取、规则划分分类分析、关联规则挖掘、聚类分析、模式分析及生成趋势分析等［1－2］系列数据挖掘技术，从中提取出包含在内部的、不被人们知晓的、却又含有有用的、重要的信息和知识［3－4］，为长庆油田的高效开发、快速发展提供了有效的数据信息支持。
一、油气藏研究与决策支持系统
通过借鉴国内外著名油气公司在油气勘探计算机软件研发方面的经验［5－6］，依托长庆油田丰富的数据资源，利用先进的软件研发技术，长庆油田研发出了一套数字化油气藏研究（RDMS）系统。它以油气藏研究为主线，业务驱动，数据链为手段，由协同工作平台、数据整合平台、数据可视化平台等组成的一体化多学科协同工作环境。数字化油气藏研究系统从功能架构上可划分为数据服务、基础工作、协同研究、决策支持和云软件五大平台。基础工作平台是以油气藏数据链技术为基础建立的系统底层框架，为各应用场景的协同工作提供基础环境；协同研究平台面向科研人员，通过对不同业务岗位定制不同工作场景和工作内容，为研究人员提供便捷的数据组织、共享和知识应用平台；决策支持平台面向技术主管和普通技术人员，为一体化技术交流及方案决策提供环境，并实现远程异地协同决策；云软件平台基于虚拟存储技术将勘探开发主流软件统一部署在云中心服务器，实现专业软件接口统一升级、许可动态调度和集中维护管理。目前，基础工作平台、研究工作平台（29个研究主题）和决策支持平台（16个决策主题）已基本开发完成，在勘探开发研究院、油气工艺研究院、采油（气）厂已推广运行。图1展示了数字化油气藏研究与决策支持系统功能模块的细分情况。
二、数字化油气藏的数据挖掘技术
长庆油田建设的数字化油气藏研究与决策支持系统，为油田生产的勘探部署、产能建设等决策提供辅助。在决策支持系统的建设中采用了数据挖掘技术，在数据分类的过程中使用了神经网络技术，在数据关联过程中使用了决策树方法，在预测过程中使用了回归分析和贝叶斯网络。由勘探井的数据结合模型库系统和数据仓库系统，为井位部署、产能预测、生产方法等决策提供支持。在图2的结构中有一个模型库系统，它由模型库、方法库、数据库、格式库、衍生数据库及其管理系统组成。该系统可被抽象为六元结构，即S={ModelD，methodD，FormD，ParaD，D，DeriveD}。其中，ModelD={model1，model2，…，modeln}，它是模型库，用于集成各种模型。模型库为整个系统提供支撑。它有包含模型库管理子系统（MDBMS）对模型库进行统一的管理，具有对模型定义、建立、存储、查询等功能。模型库是系统的核心结构。用于油气藏研究的各种数据库在模型库中统一管理、调用；MethodD={method1，method2，…，methodn}，它是方法库，集成各模型计算的参数获取方法。方法库系统为系统提供算法模型支撑，它包含方法库管理子系统（ADBMS）对方法库进行统一的管理；FormD为数据格式库，定义了每个数据的数据类型，数据格式；ParaD为参数库，用于存放各种油气藏分析程序运转的各种参数；D为数据库，用于存放计算数学模型所需的各种数据；DevriveD为衍生数据库，存放油气藏研究过程中产生的新数据。
三、油气藏数据挖掘技术的实现
1．建立数据仓库建立数据仓库是实现数据挖掘的基础。本系统中使用的是原型法，快速的实现数据仓，并根据反馈信息修改油气藏决策步骤中不合理的需求分析和主题情况，为后面的决策工作提供技术基础和经验积累。本系统主题是油田勘探井位布置位置、测井实时数据、产能分析、储量管理等主题。在对油气藏决策系统进行分析之后，根据油气藏决策系统中包含的油气藏数据、决策内容进行逻辑分类。针对各个的分析主题，在油气藏数据仓库中建立关系表，用来描述与决策结果相关的各种信息，关系表主要从油气藏系统数据库中的流程表中提取数据，包括地质图、地理图、地震数据等。在数据仓库的建设过程中，对油田的盆地、各级构造、圈闭、地震工区、勘探沉积相、各级储量区块、油田各类开发生产单元、井等勘探开发图形对象的转换、加载入库，建立完成地质信息库。
2．油气藏研究工作数据抽象和总结技术数据总结的最终结果是对油气藏研究数据进行抽象模型化，给出油气藏研究决策工作流程的总体综合描述。通过对油气藏数据的归纳抽象，数据挖掘方法能够将数据库中的所有数据从较低的个体层次抽象总结到较高的总体层次上，从而实现对原始基本数据的总体把握。在本系统中使用的数据总结方法是目前最为成熟的数学方法，也就是利用数学方法计算出数据库的各个数据项的统计学特征，如总和、方差、最大值、平均、最小值等；或者通过利用数学中的统计图形工具，对数据制作统计图形，如直方图、饼状图等。长庆油田的数字化油气藏研究系统中利用了OLAP技术实现对油田井位的地质图、地理图、地震数据的多维查询，分析了多种数据的统计特征，同时用多个统计图形描述了数据间的联系。最后对多个数据进行归纳，提取统计信息。
3．数据分类数据挖掘中的分类是建立需要的分类函数或分类模型。通过这个分类模型可以将数据划分到不同的组中。它的实现步骤一般是：首先分析工作数据的各种特征，并找出或者建立出工作数据的属性模型，确定数据的归属组别，然后利用这些模型来分析工作数据，最后预测后面的工作数据可能会属的分组。分类应用的实例很多，本系统的采油井中，将油田井位出油量分为好、一般和较差三种类型，以此分析这三种类型井位的各种属性，特别是位置、地质等属性，并决定它们分类的关键属性及相互间关系。此后就可以根据这些关键属性对每一个预期的井位进行分析，以便决定预期井位属于哪一种类型。
4．关联分析原始数据库中各个工作数据都存在相互关联、相互影响的联系。两个或多个工作数据的取值之间存在某种逻辑联系。这种关联关系主要有简单关联和时间关联两种。比如油田井位中的地质环境、地震数据和出油量存在关联。关联分析的目的是找出工作数据中隐藏的关联网，描述众多数据项目的密切度或关联关系。由于事先往往并不知道工作数据的关联是否存在，或者是否可以用精确的关联函数描述。因此，关联分析生成的规则通常都带有置信度，置信度级别描述了关联规则的强度。
5．聚类与分析油藏工作数据往往缺少比较详细的描述信息，甚至是无法组织成任何分类模式时，通常可以采用聚类分析。通过聚类分析，按照约定的相近程度度量方法或者其他的标准，将工作数据分成许多有意义的子集合；每一个集合中的数据特征相近甚至相同，不同数据集合之间的数据性质差异较大，容易区分。长庆油田的数字化油气藏研究在实现过程中，使用了Fayyad过程模型，如图3所示。在数据挖掘的过程中，系统执行一个循环迭代过程。在每一步的执行中，从油田的盆地、各级构造、圈闭、地震工区、勘探沉积相、各级储量区块、油田各类开发生产单元等数据中，分析出勘探井位的位置信息，如果发现某个阶段产生的结果和预想的内容有出入。则重复前面阶段步骤。
四、结束语
长庆油田针对油气藏研究数据量大、信息隐晦的技术现状，建立了油气藏研究与决策支持系统［7－10］，并在其中开发和应用了系列数据挖掘技术，取得了较大进展：
（1）与众多学科及技术相融合，形成了包括人工智能、统计学、数据仓库、在线分析处理、专家系统、数据可视化、高性能计算等数据挖掘技术，将原始数据库转化为有用的研究知识，为油气藏决策了有力支持。
（2）海量数据及其挖掘技术的开发为油气藏研究与决策支持系统的高效应用打下了基础，极大地提高了油气藏的研究与决策水平，为长庆油田快速发展提供了强有力的技术支持。
参考文献
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篇8：大数据时代档案管理模式的变化论文
大数据时代档案管理模式的变化论文
［摘要］随着网络技术的不断发展，社会发展已经逐步进入了大数据时代，传统的档案管理模式已经无法满足大数据时代发展的要求。本文主要就大数据时代档案管理模式的变化进行了研究和探讨，希望可以为我国档案管理模式的改革和创新提供积极的建议。
［关键词］大数据；档案管理；方式转变
引言
移动互联网、物联网信息、云计算等信息技术的迅速发展为大数据时代的来临奠定了良好的基础，随着社会各界对大数据时代重视程度的不断提高，档案管理工作也进入了新的发展阶段。这就要求档案管理工作必须站在大数据视野下，冲破原有的思维模式，才能制定出适合我国档案管理工作的大数据战略。
1大数据时代档案建设面临的机遇和挑战
1.1大数据时代档案建设面临的机遇
1.1.1有价值档案挖掘效率的提升
随着我国档案管理数字化建设推进速度的不断加快以及电子档案信息的持续增加，电子档案数据的信息量也呈现出日趋增大的趋势。而大数据技术的应用，在深度挖掘海量档案资源知识宝藏的过程中发挥着极为重要的作用。
1.1.2大数据技术在档案资源共享方面所发挥的应用
大数据技术的应用为档案资源的共享奠定了良好的基础。利用大数据技术不仅实现了不同地域档案之间的资源整合与共享，同时利用大数据技术连接在一起的大量资源信息也为各地区档案馆的信息分享提供了全新的平台。
1.1.3档案数据存储能力所面临的挑战
为社会的发展保存和提供相应的档案资料是档案管理工作的主要职责，其主要是进行社会原始档案信息的收集、整理、鉴定、保管、检索、利用等工作。随着大数据时代的来临，传统档案管理方式已经无法应对迅速增加的原始数据和现有档案数据的处理，而这对现阶段档案的存储能力也提出了新的要求。
1.2档案数据建设所面临的安全问题
数据资源的安全是确保档案管理工作顺利进行的关键。随着大数据技术的广泛应用，档案信息在开发和利用的过程中难免会出现档案信息泄密、丢失以及篡改的现象［1］。所以，档案管理人员在实际应用大数据技术的过程中，必须对档案管理工作过程中存在的潜在安全风险予以充分的重视，同时根据档案管理工作的特点和要求采取积极有效的措施预防和控制风险的方式，才能确保档案管理工作的顺利进行。虽然大数据技术作用的发挥离不开专业人才的操作，但是就目前而言档案数据分析人才的短缺已经成为制约档案管理工作效率提升的重要因素。所以，加强档案分析人才培训和储备的力度，是现阶段档案管理部门所面临的主要问题。
2档案管理思维方式在大数据视野下的转变
2.1服务网络化思维模式的转变
传统档案服务方式由于受到时间、地域以及利用手段等各方面因素的制约而无法满足大数据时代档案管理工作所提出的要求。因此为了有效应对日益提高的档案利用需求，档案管理部门必须根据大数据技术应用的特点树立网络化服务思维模式，才能确保我国档案管理工作的顺利进行。对于大数据时代下的档案管理工作来说，网络化服务思维模式的建立，必须加大大数据技术手段利用的力度，才能从根本上促进档案管理服务效率的稳步提升。大数据技术的推广和应用，不仅实现了深度挖掘与分析档案数据资源的目的，同时档案管理服务也实现了根据用户的`喜好推荐满足用户需求的信息，降低了档案数据资源查阅的难度以及不确定性。所以，档案管理部门必须在海量数据和先进分析技术的基础上，加大服务模式改革和创新的力度，才能促进档案资源精确性以及利用效率的全面提升。另外，随着大数据时代档案服务向社会化、多元化的方向不断发展，档案管理部门必须以服务企业满足客户个性化需求为基础，为用户提供网络化、智慧型的档案服务模式，才能满足大数据时代对档案管理工作所提出的要求。另外，随着档案服务模式的不断升级，档案管理人员必须根据档案信息资源的特点进行分类整理，构建完善的档案数据分析库，才能满足广大用户所提出的多样化、个性化的档案服务需求。
2.2信息化思维模式的转变
以信息技术和技术人员为基础的信息化发展模式是大数据时代我国档案管理工作发展的必然趋势。而信息化思维模式要求档案管理工作在开展的过程中必须站在信息化视角下认识事物、分析矛盾、处理问题，才能确保档案管理工作的顺利进行。大数据时代下的档案管理工作，要求档案管理部门必须充分利用计算机技术建立高效、便捷的档案信息管理体系，才能发挥出档案管理服务于社会发展的积极作用。在进行档案信息数字化建设的过程中，必须充分利用数据库技术、数据压缩技术等先进的技术手段，将传统的纸质、声像档案信息转变为便于保存的电子档案信息。将传统的纸质档案资源转化为数字化的档案信息，同时利用计算机系统进行档案信息的管理不仅有助于档案信息的存储同时也便于档案信息的传输，为档案信息利用效率的提升奠定了良好的基础。就目前的档案资源数字化建设而言主要有以下几方面：①数字化档案目录数据库的建立［2］；②全数字化档案资源数据库的建立。就档案资源数字化建设对象而言主要有以下两方面的内容：首先是实现原有纸质档案资源的数字化建设；其次是及时保存并归档已经形成的电子文件。③档案资源的数据化管理。虽然数字化已经拥有了相应的图像，但是这些图像只有在人阅读的情况下才能转变为有价值的信息。所以，档案管理部门必须根据大数据时代的要求，加大档案资源数字化向内容数据化转化建设的力度，促进档案管理层面认识的提高，才能确保大数据时代档案管理与服务效率的全面提升。一旦实现了档案资源的数字化向数据化转变，不仅有助于人们阅读档案资源，同时也为计算、分析档案资源奠定了良好的基础。随着大数据时代的来临，利用先进的技术手段和软件，实现档案资源由数字化向数据化的转变，不仅有助于档案管理向数据层面的深入，同时也促进了数据管理效率和质量的有效提升。所以，档案资源的信息化思维模式不仅促进了传统档案信息化管理效率的提升，同时也实现了档案信息资源利用效率全面提升的目的，为我国档案管理工作的顺利进行奠定了良好的基础。
2.3技术性思维模式的转变
西方发达国家在现代化发展的过程中所形成的技术性思维，对于深度挖掘档案资源信息的价值具有极为重要的意义。这一思维模式的出现不仅推动了技术的全面发展，同时也完成了标准化模式的建立，为档案资源管理效率的稳步提升奠定了良好的基础。因此，随着大数据时代的来临，档案管理工作必须根据新形势下档案管理工作发展的实际情况，加大新技术研究和应用的力度，建立统一的档案资源存储标准，才能促进档案资源利用效率的不断提升。而档案管理部门在推广和应用大数据技术的过程中，必须积极地推动档案管理工作的技术化转变，才能促进档案管理工作水平的稳步提升［3］。比如，针对档案资源的深度挖掘，工作人员针对档案资源的深度挖掘必须建立在数据的分析和档案的服务体系不断完善的基础上，随着大数据时代信息服务竞争的不断加剧，用户对档案资源信息所提出的要求也不断地提高，而这对于现阶段的档案管理服务模式也提出了新的要求。而这就要求档案管理人员必须根据大数据时代对档案管理服务系统建设所提出的要求，充分利用语义分析、人工智能、知识图谱等大数据技术分析和挖掘海量档案资源中具有较高价值的档案资源，才能满足大数据时代档案管理工作服务体系建立的要求。所以，技术性思维模式的推广和应用，不仅实现了档案管理工作的跨越式发展，同时也满足了大数据时代对档案管理工作所提出的要求。
2.4共享性思维模式的转变
资源共享是大数据时代档案资源管理工作最大的特点。而档案信息的共享必须建立在档案信息资源的共建上，也就是说只有地区档案信息资源形成统一的有机整体，建立大范围的档案信息资源数据库，才能实现档案信息资源的全面共享。档案资源的信息共享不仅满足了信息时代用户对档案服务工作所提出的要求，同时也为我国档案信息服务社会理念的实现奠定了良好的基础。但是由于现阶段我国档案信息资源的共享还存在大多数数据库都存在着孤立和分散链接的方式，所以也就无法建立纵向与横向档案资源信息的共享平台。根据大数据时代的要求，为了实现数据库之间的相互连通以及各区域档案之间资源的全面共享，首先，必须建立全新的数据资源共享平台。以原始档案记录为基础建设档案总管数字化档案，同时根据大数据时代的要求加大云计算、语义分析、数据挖掘等新技术应用的力度，为档案资源社会化服务目标的实现创造良好的氛围；其次，根据大数据时代档案资源管理的要求，促进档案管理工作大数据水平的全面提升，才能将档案数据资源的价值最大限度地体现出来。
3结语
总之，随着大数据时代的来临，档案管理人员必须充分发挥自身的优势和特点，加大档案管理开拓创新的力度，积极利用大数据技术，加快我国档案资源整合的步伐，才能打造出适合我国档案数据资源共享的模式和平台，为我国档案管理工作的开展奠定良好的基础。
主要参考文献
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篇9：网络安全的数据可视化技术论文
网络安全的数据可视化技术论文
第1：初中信息技术教学中的网络安全技术教学
摘要：本文对初中信息技术教学中的网络安全技术教学工作展开分析，从教学的角度出发提高初中生群体对网络安全的正确认识程度，促进网络安全教育工作更加顺利地开展。
关键词：信息技术;网络安全
引言
在现代化初中信息技术教学工作中，教师不仅要从根本上落实网络安全教育的重要思想，同时更要从网络安全技术的角度开展有效的教学工作。
通过构建网络安全预警机制，立足于真切的网络安全管理技术上。
一、加强网络安全技术教学的必要性
从初中信息技术教学层面而言，计算机网络安全就好比一个对互联网建立起来的安全屏障，通过安全技术与网络安全环境为互联网使用者营造良好的安全氛围。
在初中信息技术课程的教学工作中，网络安全技术教学作为其中一个必备环节，是开展相关信息技术教学的基础，只有建立在网络安全的基础上形成起来的信息技术才具备经济效用、社会效用与教育效用。
当前我国全面信息化建设还需要增加对网络信息系统管理的重视程度，在规范的指标下完成互联网运作是当前整顿互联网平台安全环境的重要内容。
而立足于网络安全技术教育工作，是开展社会性、全民性互联网安全健康教育的基础环节，不仅对网络行业的良好发展起到了推动作用，更是对初中生群体身心健康的良好发展起到了重要影响。
因此，针对初中信息技术教学工作而言，教师需要全方位讲解网络安全技术，这样才能够保证计算机网络安全教育工作健康顺利地发展。
二、网络安全存在的威胁
1.黑客私自侵入其他计算机
当前很多精通于网络程序和高端解密技术的专业人员，没有从正规途径进入相关网络程序和通道，而是通过采取“私自入侵”的方式进入到其他互联网系统和网络终端中，这种人群被称作“网络黑客”。
黑客作为互联网防火墙重点抵御的对象，充分体现了网络黑客对互联网安全带来的极大威胁性和挑战性。
从黑客入侵他人计算机的情况来看，假设学生在没有安装安全软件的计算机中登录了带有个人私密信息和密码的软件和相关程序，则很有可能为黑客的入侵提供了“温室”，对个人信息的安全程度带来了很大的威胁。
2.网络中传播的非法信息
当前很多网络使用者滥用网络资源，例如：上传与下载非法网络资源，同时还有用户持续使用网络超过24个小时。
这样很容易耗费网络资源流量，占用网络宽带，从而影响到其他用户。
3.恶意攻击互联网网站
由于网络世界的缤纷复杂，很多怀有“侵略”和“攻击”思想的不法分子，会为了自身利益而主动并恶意攻击互联网网站，从而盗取和偷窃网络虚拟环境下的私密信息以及他人的财产。
此外，计算机网络设备的硬件也很容易在资源外界环境的影响下造成损坏，比如网络硬盘进水、冲撞等。
可以说不论是网络硬件被破坏还是网络虚拟信息被窃取等行为，都是构成了恶意侵犯他人个人隐私的行为。
三、初中信息技术教学中网络安全技术教学方案
1.设置安全的网络系统服务平台与管理规则
初中校园的网络管理人员务必重视校园内部网络安全系统服务平台的建设工作，通过利用网络安全服务平台的引导性与开放性特点，让更多的初中生以及家长都能够正确认识网络安全的重要性与积极性。
信息技术教师还需要在教学过程中及时发现不良网络信息，通知作为网络使用者的学生群体，并且让初中生了解其中的安全隐患，加强针对性防范措施。
教师在通知学生之后，要通过利用“下载补丁”的教学方式，帮助学生自主利用电脑软件修补网络漏洞，让初中生形成主动修复网络的安全意识。
并且，教师也应该积极引导学生在正确关闭的流程下关闭使用过的网络软件和相关程序，同时要做好数据的安全存储与备份工作，这样通过建立起良好且完善的数据库系统，为网络安全技术的应用奠定良好的信息基础。
2.加强网络安全技术保障
网络安全技术又可分为身份认证、防火墙、病毒防护及加密技术等众多类型，每种技术都有其自身的功能与效用。
信息技术教师可以根据网络实际运行情况对该技术加以选择，引导学生能够正确认知并掌握不同形式与类型的网络安全技术。
在教师的引导和教育下，学生应该重视并深入关注网络安全的重要性，这样在自己浏览互联网或者应用网络软件的同时，能够自主应用网络安全技术来维护自己的网络安全，懂得为自己创造一个安全的互联网环境。
与此同时，教师在开展信息技术教育时，应该立足于技术，充分发挥网络安全技术的保障性作用，为学生积极介绍和讲解不同类型、不同难度的网络安全技术，让学生灵活掌握网络安全技术的应用方法与应用途径。
这样通过教师与学生共同利用技术的力量来构建高密度、完善且健全的网络安全保障，从而有效抵挡外来危害因素的入侵，为初中师生提供良好的网络安全环境。
教师也可以多多举办网络安全技术的互动课堂，为学生高校旅程讲解和介绍各种各样的网络安全技术，让初中生明确不同网络安全技术的优势和使用方法，从而维护每个学生在上网期间的安全性。
3.大力开展学生网络安全教育
信息技术教育作为初中生的必备课程，教师不仅要做好基础知识的教学工作，更要重视网络安全教育工作。
通过信息技术的教学，积极培育学生的网络安全意识，要学生从根本上明确网络安全的基本准则与具体做法，同时更要清楚网络安全威胁的具体因素，熟知网络系统被入侵、被破坏的危险性与危害性。
基于此，在开展信息技术课程的同时，加入网络安全教学环节，从网络安全技术的角度来引导学生了解并掌握相关的网络安全技术，以树立正确的网络安全思想。
同时，信息技术教师应该引导学生树立正确的网络安全技术操作理念，结合安全隐患管理与预警行为，为全面打造高安全性、高科学性与高现代性的初中生信息技术学习教学体系做出努力。
4.完善网络安全系统设计教学
完善网络系统设计为确保网络安全的'重中之重，为此需要构建网站访问认证模块，有效监管访问网络的用户，此举还可限制登录用户使用时间段，设置非法登录阻断程序。
这样就对用户不法登录形成了进一步的制约，不断检测操作软件，防范系统漏洞，将不必要的错误扼杀于摇篮中，让操作系统数据信息保存功能得到维持。
同时，通过引导学生积极提高对网络安全系统的认知能力，从主观方面出发引导学生掌握良好的网络安全技术，使得网络安全又上了一把安全锁。
结语
通过对初中信息技术教学中的网络安全技术教学工作展开分析，围绕构建系统化与科学化的初中网络安全技术教育课堂，对网络安全隐患管理与预警机制进行详细探讨，并提出相应的网络安全技术，从而为初中生学习网络信息技术提供一个良好的安全环境，为网络安全隐患的防范与网络安全管理奠定基础。
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第2：面向职业院校的校园网络安全技术应用
本文主要从职业院校的校园现状、职业院校校园网防护结构、职业院校加强校园网络安全技术的具体措施三方面探讨了职业院校网络安全技术应用。
以期为提高职业院校校园网络的安全性提供一些参考和意见。
计算机网络安全问题不仅关乎国家安全，还关乎学校体制和文化的建设。
高职院校的校园网络体系是一个公共平台，因此容易遭受黑客和病毒的攻击。
这就需要高职院校结合自身实际情况，建立健全完善的网络安全管理制度和防御体系，并从多方面加强多计算机安全体系的规划与设计，用以保障校园网络的安全稳定运行。
一、职业院校的校园网现状
人为攻击、自然灾害等是破坏高职院校校园网络系统安全的主要原因。
其中，人为攻击主要分为网络内部破坏和网络外部破坏，内部因素来源于院校的师生。
对于高职院校的网络安全技术而言，需要通过系统化、全面性的评估和检测才可以进一步保障网络系统的安全运行。
可以从硬件、网络系统和软件等方面进行风险评估。
首先，用户数量较大。
高职院校的教师和学生相对较多，因此评估和预测网络安全风险的难度较高。
面对庞大的用户群体，病毒传播的速度会快很多，对校园网络安全运行的威胁性加重。
其次，高职院校上网用户主要是学生群体。
学生的时间较为充足，对新事物充满好奇和新鲜感。
因此在学生网络安全认识不到位的前提下，会因为好奇心点开一些携带病毒的网站，从而影响校园网络的安全性。
最后，网络设备的管理登陆密码没有按照制度及时更换。
二、职业院校校园网防护结构
为进一步保障职业院校网络的安全、稳定运行，需要从各方面加强对校园网络的安全管理，从而形成有效的安全防范系统。
(一)物理设备安全需求
物理环境是影响高职院校校园网络安全的主要因素。
网络设备、介质等系统的保护需要加强自然灾害和人为攻击的防范。
对于人为操作失误或者错误引起的网路安全风险问题，需要加强网络制度管理。
通过物理手段进行违法犯罪导致的破坏、丢失，高职院校校园网必须具备环境安全、介质安全等物理支撑环境。
(二)网络安全需求
高职院校的网络系统是一个公开的平台。
教师和学生分别在这个平台上展开教与学的任务，实现公共信息的传输。
正因为如此，公共平台容易遭受病毒的攻击，这就需要高职院校加强防范可能的网络入侵行为。
(三)安全管理需求
站在高职院校校园网络的安全管理需求角度来讲，需要高职院校建立和完善网络规章制度，加大对网络系统管理人员的培训力度，实现提升基层人员综合素养和管理水平的目的。
计算机网络安全管理和人员培训工作需要与技术保障相结合，进而为形成安全可靠的网络体系奠定坚实的基础。
三、职业院校加强校园网络安全技术的具体措施
(一)加强校园网络设备的安全设计
加强高职院校校园网络设备的安全设计流程如下：第一，关闭非需要和黑客常用的服务器。
第二，设置远程控制。
在远程控制过程中，黑客常常利用远程控制的漏洞，非法入侵用户电脑。
这就需要高职院校加强远程功能的设置，比如源地址的设置，从而保障用户的计算机安全。
第三，增加一台日志服务器。
第四，设置密码。
高职院校需要加强安全网路密码管理制度的制定，设置复杂密码，用以保障网路系统的安全性。
(二)加强校园网络架构的安全设计
首先，外部虚拟防火墙的划分。
外部虚拟防火墙主要用于防护公共服务器区。
比如邮件服务器、DNS服务器等。
与内部服务器区相比，其安全指数较低。
其次，内部虚拟防火墙的划分。
高职院校可以结合校园网络安全技术，将内部虚拟防火墙划分为多个安全区域。
并对每一个安全区域设置访问限制，用以降低网络系统的风险。
(三)加强校园网系统层的安全设计
可以从三个方面入手：其一，建立日志服务器。
一旦网路系统受到破坏时，服务器的所有日志就会丢失。
篇10：数据挖掘技术的研究论文
摘要“:互联网+”战略的实施促进了我国信息技术的快速发展,数据挖掘技术能够实现对海量信息的统计、分析以及利用等,因此数据挖掘技术在生活实践中得到了广泛的应用。因此本文希望通过对数据挖掘技术的分析,分析数据挖掘技术在实践中具体应用的策略,以此更好的促进数据挖掘技术在实践中的应用。
关键词:数据挖掘;应用;发展
篇11：数据挖掘技术的研究论文
数据挖掘是通过对各种数据信息进行有选择的统计、归类以及分析等挖掘隐含的有用的信息,从而为实践应用提出有用的决策信息的过程。通俗的说数据挖掘就是一种借助于多种数据分析工具在海量的数据信息中挖掘模数据信息和模型之间关系的技术总裁,通过对这种模型进行认识和理解,分析它们的对应关系,以此来指导各行各业的生产和发展,提供重大决策上的支持。数据挖掘技术是对海量数据信息的统计、分析等因此数据挖掘技术呈现以下特点:一是数据挖掘技术主要是借助各种其它专业学科的知识,从而建立挖掘模型,设计相应的模型算法,从而找出其中的潜在规律等,揭示其中的内在联系性;二是数据挖掘主要是处理各行数据库中的信息,因此这些信息是经过预处理的;三是以构建数据模型的方式服务于实践应用。当然数据挖掘并不是以发现数据理论为目的,而是为了在各行各业的信息中找出有用的数据信息,满足用户的需求。
2数据挖掘的功能
结合数据挖掘技术的概述,数据挖掘主要具体以下功能:一是自动预测趋势和行为。数据挖掘主要是在复杂的数据库中寻找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通过数据挖掘可以快速的将符合数据本身的数据找出来;二是关联分析。关联性就是事物之间存在某种的联系性,这种事物必须要在两种以上,数据关联是在复杂的数据中存在一类重要的可被发现的`知识;三是概念描述。概念描述分为特征性描述和区别性描述;四是偏差检测。
3数据挖掘技术的步骤分析
3.1处理过程
数据挖掘虽然能够实现在复杂的数据库中寻求自己的数据资源,但是其需要建立人工模型,根据人工模型实现对数据的统计、分析以及利用等。
3.2关键技术
由于数据挖掘涉及到很多专业学科,因此相对来说,数据挖掘技术融合多门专业技术学科的知识,结合实践,数据挖掘技术主要应用到以下算法和模型:一是传统统计方法。采取传统的统计方法主要有抽样技术,也就是采取相应的策略对数据进行合理的抽样。多元化统计和统计预测方法;二是可视化技术,可视化技术是数据挖掘技术的热点,它是采取可视化技术与数据挖掘过程的结合,以直观的图形等使人们更好地进行数据挖掘技术;三是决策树。决策树需要对数据库进行几遍的扫描之后,才能完成,因此其在具体的处理过程中可能会包括很多的预测变量情况;四是4)聚类分析方法。聚类分析方法是一种非参数分析方法,主要用于分析样本分组中多维数据点间的差异和联系。判别分析法需要预先设定一个指针变量,假设总体为正太分布,必须严格遵守数理依据。而聚类分析则没有这些假设和原则,只需要通过搜集数据和转换成相似矩阵两个步骤,就能完成聚类分析的全过程。聚类分析主要用于获取数据的分布情况,能够简单方便的发现全局的分布模式,识别出密集和系数区域;此外,对于单个类的分析也有很强的处理能力,能深入分析每个类的特征,并找出变量和类之间的内在联系。基于距离、层次、密度和网络的方法是最常用的聚类分析方法。
4数据挖掘技术的实践应用
数据挖掘技术虽然在我国发展的时间还不长,但是其在实践中的应用已经非常的广泛,因为数据挖掘技术在实践中的应用价值是非常大的,其可以提取隐藏在数据背后的有用信息,具体来看,其主要应用在:(1)在医学上的应用。人体的奥秘是无穷无尽的,人类遗传密码的信息、人类疾病史和治疗方法等,都隐含了大量数据信息。采用数据挖掘来解决这些问题,将给相关工作者的工作带来很大方便。此外,医院内部医药器具的管理、病人档案资料的整理、医院内部结构的管理等,也是庞大的数据库。将数据挖掘技术应用于医学领域,深入分析人类疾病间的内在联系和规律,帮助医生进行诊断和治疗,能够有效提高医生诊断的准确率,对人类的健康和医疗事业的发展有十分重要的作用。(2)在电信业中的应用。随着三网融合技术的不断发展,传统的电信业务已经不能满足当前社会发展的需求,而是侧重通信、图像以及网络等业务的融合,而实现“三网融合”的关键技术是实现对数据的分析与统计,因为三网融合会带来更多的数据,这些数据都需要充分的挖掘,以此实现“三网融合”战略的实现。将数据挖掘技术与电信业务有效的结合起来,能够提高资源利用率,更深入的了解用户的行为,促进电信业务的推广,帮助各行各业获取更大的经济效益。(3)在高校贫困生管理的应用。贫困生管理分析系统主要应用了数据仓库技术以及数据挖掘技术,其主要是将高校贫困生的各种信息统一纳入到高校信息管理平台中,然后根据具体的贫困生划分标准,建立模型,进而对学生的信息进行统计与分析,实现对贫困生信息的科学管理,便于高校管理者及时了解学生的信息。
5结语
总之数据挖掘技术在实践中的广泛应用,为我国互联网+战略提供了关键技术支撑,但是由于数据挖掘技术在实践中还存在某些技术问题,比如各种模型和技术难于集成、缺少与数据库系统耦合的通用API或挖掘系统仅提供孤立的知识发现功能,难于嵌入大型应用等问题导致挖掘技术在实践中的应用还存在缺陷,因此需要我们加大对数据挖掘技术的进一步研究,以此更好地实现“互联网+”战略。
作者:陈建伟 李丽坤 单位:安阳职业技术学院
参考文献
[1]舒正渝.浅谈数据挖掘技术及其应用[J].中国西部科技,(02).
[2]谌章俊,蒋智刚.基于数据挖掘技术的知识发现系统[J].现代情报,(05).
篇12：大学图书馆数据挖掘技术应用研究论文
大学图书馆数据挖掘技术应用研究论文
摘要：本文简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆事业的创新与发展。
关键词：高校图书馆；数据挖掘；创新；发展。
随着网络技术、计算机技术的快速发展，高校图书馆事业也顺应时变，不断向高科技、高水平领域进展，尤其是当今处于数字信息发展的时代。如果利用图书馆现有以及收集的数据资源，通过数据挖掘技术来分析、筛选对图书馆有用的数据信息，依据提炼的数据资源来指导、推进图书馆事业的创新与发展，是当今信息时代图书馆亟待研究、探讨的一个问题。本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理之中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆的事业创新与发展。
一、数据挖掘技术综述。
数据挖掘定义。数据挖掘（Data Mining，DM）是一种新的信息处理技术，其主要特点是对单位、企业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换分析和其他模型化处理，以从中提取辅助管理决策的关键性数据。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。换句话说，数据挖掘技术就是从收集的大量、繁杂的数据中挖掘出其隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘的意义。在当今的竞争时代社会中，随着计算机的飞速发展，计算机强大的数据处理能力、内存储存容量和网络宽带等价格的持续快速下降，因此大型的数据分析、提取技术不再是一个障碍。面对图书馆每天接收的庞大数据源，管理者必须学会从所拥有的大量数据信息源中提取并利用隐含在这些数据中的有用价值以及有用新信息，从而获取对图书馆事业研究领域的本质认知和未来认知，帮助图书馆管理者从传统的经验管理、主观管理提升为理性管理和科学管理。
数据挖掘的应用分类。目前较常用的一般有分类与回归、关联规则、聚类分析、时序模式等。
二、数据挖掘技术对图书馆事业创新与发展的影响。
面对大量数据，如何去存储和收集数据，如何利用数据挖掘技术将图书馆海量信息数据中提取供管理者决策的有价值的数据，提取并利用隐藏在这些数据中的有用知识的能力变得越来越重要。运用数据挖掘技术从数据中获得有用的知识，这在图书馆管理方面显得尤为重要，本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门工作，为今后各部门的创新与发展提供策略分析。
流通部门。流通部门作为图书馆的一线服务岗位，对图书馆功能的发挥起着举足轻重的作用。作为窗口形象岗位，直接体现了图书馆的整体工作状态。
要实现从以往的经验管理、主观管理提升为科学管理和理性管理，数据挖掘技术将利用现代技术展现其独天得厚的优势。图书馆每天都会产生大量的图书流通数据，这些数据包含进、出馆读者人数，借、还书数量，检索查询次数以及网上咨询等大量繁杂的数据。在流通部门最为常用的数据就是借书、还书量，通过借书、还书数据的统计，可获取读者信息行为、借阅书兴趣导向，充分利用数据挖掘技术如关联规则、分类、聚类、时间序列分析等，对图书馆蕴含的大量丰富的用户行为进行建模，从而挖掘出有用的或有兴趣的信息和知识。如可利用这些有价值的信息，借鉴“啤酒与尿布”的'经典商业案例，尝试在流通部开辟一块试验田地DD搭档书架，即通过借、还书数据挖掘，将读者感兴趣、组合搭档频率高的书籍挑选出来，开辟一块搭档书架，方便读者在借用专业书籍的同时顺便也借阅自己感兴趣的图书，既学习了自己的专业知识，同时也顺便阅读了自己感兴趣的书籍，充分实现了图书馆“第二课堂”的育人价值。
采编部门。传统的采编部门在采集书籍时大多数情况是依据采集经验或是依据各院系、读者反馈的需求书籍进行征订。大部分购买的图书还是比较适合读者所用的，但也会存在一些盲目性，有时会造成采集的偏差，这是采编部门一直比较困惑的问题。如何既将购书经费合理利用好，同时又能满足读者借阅所需，是采编部门长期探索、研究的问题。如果将数据挖掘技术运用到采编部门，通过一线的文献借阅数据，分析、挖掘、提炼读者借、还书的信息量，且一直追踪这些信息数源的变化，即可获得可被部门利用的有价值数据，并汇总出读者借、还书的规律。依据这些一线信息数源的价值，加之网上荐购及读者书面荐购等信息，汇总出哪些是读者专业常用书籍，哪些是读者感兴趣的书籍，哪些又是常年被冷落的书籍，从中提炼出书籍采集的方向；合理化的采集方案继续延用，不合理的采集要进行科学化的数据分析，及时理清思路，尽可能做到书籍采集的合理化、科学化。
技术部门。在信息飞速发展的时代，作为图书馆负责信息网络技术的部门，其肩上的重量显得格外沉重。技术部门不但肩负着网络技术的责任，当今也要肩负起图书馆所有数据的收集、存储、挖掘及分析技术。数据挖掘及分析技术在技术部十分重要，技术部应将图书馆各部门所产生的相关数据进行长期性、系统性的收集和科学分析，并将研究数据的挖掘及分析作为当前和今后技术部研究及发展的方向，承担起“数据监护员”的角色，通过实践为图书馆提供数据监护操作技能及策略。注意将可获得的数据及时进行收集，并通过收集数据使用案例，分析并总结用户需求及使用规律，为数据监护提供基础资料。
学科部门。学科部门作为一个新兴的部门，目前已在全国各高校图书馆广泛推广运用。学科馆员的主要任务是派专人与对口院系或学科专业搭建合作、交流平台，并利用图书馆信息检索的技术优势，为研究者开展长期追踪、收集、传递文献信息的科技服务。当前大部分学科馆员关注的是如何为院系教学提供良好的信息传递帮助，而忽略了在当前信息飞速发展的时代，科研与教学走向数字化的趋势。学者所做的所有工作，包括教案、论文、实验、毕业设计等等工作，基本上都是以电子信息的方式进行编辑、存储的。虽然极大地方便了学者们的工作，但同时也面临这些电子数据的丢失风险，一旦电子数据丢失，其损失的学术价值是不可估量的。为尽量避免这些事件的发生，学科部门可依托技术部门的支撑，利用数据挖掘技术，开展学者数据监护服务，保存这些非纸质信息。这样学科部门不仅为学者提供了科研信息的前沿追踪，同时也提供了科学数据保存平台；既为学者科研开辟道路，也为学者预防丢失科研数据提供保障，可谓双保险。数据挖掘技术还可以帮助学科部通过数据挖掘、分析出读者关注以及咨询较多的问题，从中归纳出重点并分门别类，作为图书馆工作的重要依据。
三、结语。
数据挖掘技术在当今大数据时代，已成为一个相对成熟的学科，融入到社会的各行各业。利用数据挖掘技术对图书馆数据库进行数据挖掘已经成为图书馆需要开展的一项重要工作。图书馆事业已全部进入电子信息化，由此产生的大量业务数据和信息资源是图书馆行业的一笔宝贵财富，它较真实地反映了读者对图书馆事业运作以及提供的服务是否到位。因此，通过数据挖掘分析，能够帮助图书馆管理者分析并发现现有管理的不足之处，通过已知的现象预测未来的发展趋势。数据挖掘技术已成为今后图书馆事业保持竞争力的必备法宝。
参考文献：
【1】顾倩.数据挖掘应用于高校图书馆个性化服务的探讨[J].图书馆杂志,,8:63-65.。
【2】王伟.基于数据挖掘的图书馆用户行为分析与偏好研究情报科学,,30(3):391-394.。
【3】杨海燕.大数据时代的图书馆服务浅析[J].图书与情报。
【4】程莲娟.美国高校图书馆数据监护的实践及其启示[J].图书馆杂志,2012,1(31):76-78.。
篇13：大数据时代数据挖掘技术教学研究论文
数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其基础就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析教学方法做出简要的说明。一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的挖掘进行指导和表达[1]。
篇14：大数据时代数据挖掘技术教学研究论文
2.1数据挖掘技术流程分析
在数据挖掘教学过程中，其流程主要是以下几点：首先做好数据准备工作，主要是在挖掘数据之前，就引导学生对目标数据进行准确的定位，在寻找和挖掘数据之前，必须知道所需数据类型，才能避免数据挖掘的盲目性。在数据准备时，应根据系统的提示进行操作，在数据库中输入检索条件和目标，对数据信息资源进行分类和清理，以及编辑和预处理。其次是在数据挖掘过程中，由于目标数据信息已经被预处理，所以就需要在挖掘处理过程中将其高效正确的应用到管理机制之中，因而数据挖掘的过程十分重要，所以必须加强对其的处理。例如在数据挖掘中，引导学生结合数据挖掘目标要求，针对性的选取科学而又合适的计算和分析方法，对数据信息特征与应用价值等进行寻找和归纳。当然，也可以结合程序应用的需要，对数据区域进行固定，并在固定的数据区域内分类的挖掘数据，从而得到更具深度和内涵以及价值的数据信息资源，并就挖掘到的数据结果进行分析和解释，从结果中将具有使用价值和意义的规律进行提取，并还原成便于理解的数据语言。最后是切实加强管理和计算等专业知识的应用，将数据挖掘技术实施中进行的总结和提取所获得的数据信息与评估结果在现实之中应用，从而对某个思想、决策是否正确和科学进行判断，最终体现出数据挖掘及时的应用价值，在激发学生学习兴趣的同时促进教学成效的提升。
2.2挖掘后的数据信息资源分析
数据信息资源在挖掘后，其自身的职能作用将变得更加丰富，所以在信息技术环节下的数据挖掘技术随着限定条件的变化，而将数据挖掘信息应用于技术管理和决策管理之中，从而更好地彰显数据在经济活动中的物质性质与价值变化趋势，并结合数据变化特点和具体的表现规律，从而将数据信息的基本要素、质量特点、管理要求等展示出来，所以其表现的形式十分丰富。因而在数据挖掘之后的信息在职能范围和表现形式方式均得到了丰富和拓展，而这也在一定程度上体现了网络拟定目标服务具有较强的完整性，且属于特殊的个体物品，同时也是对传统数据挖掘技术的创新和发展，从而更好地满足当前大数据时代对信息进行数据化的处理，并对不同种类业务进行整合和优化，从而促进数据挖掘技术服务的一体化水平。
2.3大数据背景下的数据挖掘技术的应用必须注重信息失真的控制
数据挖掘技术的信息主要是源于大数据和社会，所以在当前数据挖掘技术需求不断加大的今天，为了更好地促进所挖掘数据信息的真实性，促进其个性化职能的发挥，必须在大数据背景下注重信息失真的控制，切实做好数据挖掘技术管理的各项工作。这就需要引导学生考虑如何确保数据挖掘技术在大数据背景下的职能得到有效的发挥，尽可能地促进数据挖掘技术信息资源的升级和转型，以大数据背景为载体，促进整个业务和技术操作流程的一体化，从而更好地将所有数据资源的消耗和变化以及管理的科学性和有效性，这样我们就能及时的找到资源的消耗源头，从而更好地对数据资源的消耗效益进行评价，最终促进业务流程的优化，并结合大数据背景对数据挖掘技术的职能进行拓展，促进其外部信息与内部信息的合作，对数据挖掘技术信息的职能进行有效的控制，才能更好地促进信息失真的控制[2]。
3数据挖掘技术在不同行业中的应用实践
学习的最终目的是为了更好的.应用，随着时代的发展，数据挖掘技术将在越来越多的行业中得以应用。这就需要高校教师引导学生结合实际需要强化对其的应用。例如在市场营销行业中数据挖掘技术的应用这主要是因为数据挖掘能有效的解析消费者的消费行为和消费习惯，从而利用其将销售方式改进和优化，最终促进产品销量的提升。与此同时，通过对购物消费行为的分析，掌握客户的忠诚度和消费意识等，从而针对性的改变营销策略，同时还能找到更多潜在的客户。再如在制造业中数据挖掘技术的应用，其目的就在于对产品质量进行检验。引导学生深入某企业实际，对所制造产品的数据进行研究，从而找出其存在的规则，并对其生产流程进行分析之后，对其生产的过程进行分析，从而更好地对生产质量的影响因素进行分析，并促进其效率的提升。换言之，主要就是对各种生产数据进行筛选，从而得出有用的数据和知识，再采取决策树算法进行统计决策，并从中选取正确决策，从而更好地对产品在市场中的流行程度，决定生产和转型的方向。再如在教育行业中数据挖掘技术的应用，主要是为了更好地对学习情况、教学评估和心里动向等数据进行分类和筛选，从而为学校的教学改革提供参考和支持。比如为了更好地对教学质量进行评估，就需要对教学质量有关项目进行整合与存储，从而更好地促进其对教学质量的评估，而这一过程中，就需要采取数据挖掘技术对有关教学项目中的数据进行挖掘和处理，促进其应用成效的提升[3]。
4结语
综上所述，在大数据背景下，数据挖掘技术已经在各行各业中得到了广泛的应用，所以为了更好地满足应用的需要，在实际教学工作中，我们必须引导学生切实加强对其特点的分析，并结合实际需要，切实注重数据挖掘技术的应用，才能促进其应用成效的提升，最终达到学以致用的目的。
参考文献：
[1]李平荣.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].重庆三峡学院学报,,03:45-47.
[2]欧阳柏成.大数据时代的数据挖掘技术探究[J].电脑知识与技术,,15:3-4+9.
[3]孔志文.大数据时代的数据挖掘技术与应用[J].电子技术与软件工程,2015,23:195.
篇15：大数据下统计学课程教学研究论文
大数据下统计学课程教学研究论文
摘要：统计学是经管类专业核心课程，主要是通过定量分析方法培养学生对统计数据的分析处理能力。大数据时代的到来对统计学人才的培养既是挑战也是机遇，因此本文从大数据时代对统计学教学的要求入手，针对当前高校经管类专业统计学教学中存在的问题，提出统计学教学应从教学模式、教学内容、教学方法以及加强实践能力的培养等四个方面探索改革途径，以提高统计学教学质量，培养更加契合时代发展的专业人才。
关键词：大数据时代;经管类专业;统计学;教学改革
一、引言
《统计学》课程是以研究数据为中心，借助概率论和数理统计的原理和方法，通过对数据的收集、整理、分析和推断，研究数据之间的内在规律性的一门应用性课程。它是高等院校经管类专业的核心课程之一，培养目标是使学生能够把统计学知识应用到经济领域解决实际问题。《统计学》在经管类学生的知识体系中占有重要位置。但随着大数据时代的到来，企业对经管理学生的数据挖掘、数据处理及分析能力有了更高的要求，因此以往我们在《统计学》课程的教学过程中着重偏重于理论讲授的授课模式很难满足当前社会的需求。大数据时代如何改革统计学教学方式，如何提升学生的实践能力，是我们在统计学教学过程中迫切要解决的问题。
二、大数据时代对统计学教学的要求
大数据是当今高科技时代发展的产物，它是大量、多样、有价值的数据集合，以多元形式，由许多来源搜集而来的庞大数据组，是伴随网络发展形成的信息数据流。在当今高速发展的社会，大数据已成为重要的发展战略，在全球的生产、流通、分配、消费、科技发展、人际沟通等方面将产生重要的影响。2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》指出，目前我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有巨大市场优势和发展潜力。与大数据相关的职位需要复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。为此，高校经管类统计学课程的教学目标为契合当前社会的发展要求，在统计学课程的教学中应着重对学生突出以下两个方面能力的培养。
1.加强数据的分析处理能力
传统的统计学理论研究是建立在小样本基础上的，主要采用抽样估计、假设检验等方法对样本数据进行分析来推断总体概况。但在大数据时代，所研究的数据数量不再区分总体与样本，统计数据数量非常庞大且种类繁多，与传统的数据分析相比，数据的含义已经大大超出传统范畴，数据处理理论、方法、手段日新月异，这就要求我们在统计学课程的教学中重点培养学生对数据的分析处理能力。一方面要提升学生的数据挖掘能力，数据类型除数字形式外，文字，图像、图片、音频、视频、网络日志等也都是数据，意味着统计数据的收集方式、渠道、数据的整理方式都将会改变；另一方面，由于传统统计研究方法难以处理复杂的海量数据，因此在统计学的教学中除了让学生掌握传统的数据处理方法，还需掌握一些新的数据分析方法，这就要求学生具有扎实的数学基础，能够设计统计分析流程，建立统计模型并对结果进行有效性评价。
2.提升学生的软件操作能力及实践能力
大数据时代的数据分析面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。在大数据背景下，学生不但要能收集海量数据，还要把不同类型的数据恰当处理后进行数据分析，通过模拟运算得出分析结论。因此，统计教学不但要让学生掌握统计知识，还要拥有很强的软件操作能力。此外，在统计理论的教学中要注重培养学生实践能力，培养学生能够运用理论知识解决某一领域实际问题的能力。
三、经管类专业统计学课程教学中存在的问题
统计学是经管类专业的核心课程之一，是一门应用性很强的课程。但目前统计学课程的教学效果并不理想，通过研究发现主要存在以下方面的问题。
1.学生数学功底参差不齐
统计学的研究对象主要是统计数据，分析统计数据之间的内在联系，所以统计学又是一门一定量研究为主的科学，在学习中必然要有大量的统计理论、繁杂的公式推导以及统计建模，这些需要扎实的数学功底。但这恰恰也是很多经管专业学生的软肋。经管类学专业开设的很多课程主要是进行形象思维和识记能力的培养，但缺乏抽象思维和数学推导及分析方面的系统训练，学生数学知识的基础比较薄弱。在学习统计学课程时，一些同学反映听课像听“天书”，短时间内对统计学知识点不能完全掌握。
2.教学内容与大数据时代脱节
现有的统计学课程重点在于统计思想和统计理论的讲解，统计研究的对象主要针对统计数据，参数估计和假设检验是利用样本数据推断总体的主要方法。但在大数据时代，统计数据的形式已经多样化，海量的统计数据也是研究对象，不再区分总体与样本，传统的统计方法难以处理复杂的统计数据，因此在教学内容中还应讲授一些新的数据处理方法。
3.教学方法陈旧
当前经管专业的统计学课程主要以讲授为主，授课内容主要是有教师在课堂上讲述，学生通过课堂听讲、课后复习及作业对知识点进行理解和消化。这种传统的授课方法有一定的优势，如授课内容直观、重点突出。但缺点也很突出，首先这种填鸭式的教学模式，学生难以整堂课集中精神听课，而且授课内容又是相对枯燥乏味的数字分析，授课质量难以保证；其次这种授课模式传递的信息量有限，有限的授课时间传统的知识点都难以讲完，更不用说要讲授大数据时代接轨的统计理论、方法和模型了。
4.对实践教学不够重视
统计学是一门应用型的科学，培养目标是利用统计理论分析实际问题。因此统计学课程也应对学生的实践能力进行培养。当前统计学课程对学生实践能力的培养主要通过两条途径：其一是上机实验，主要是让学生熟悉统计软件的操作。但目前专业的统计软件较多，各有特色，不同的学校选择也不尽相同。在有限的上机课时中，选择哪个软件讲授，讲哪些内容是，值得我们思考和合理安排的。其二是实训训练。由于种种原因，统计实训环节安排的课时比较少，甚至根本没有实训环节，学生对课堂中学习的`理论不知道该如何使用，学习的目标更多是应付理论考试，获得学分，无法理解统计研究的现实意义。
四、大数据背景下经管类专业统计学课程教学改革的措施
大数据技术以及新的教育技术的出现，对传统的统计学教学提出了新的要求。经管类统计学的教学改革应结合经管专业的特点，转变教学思路，创新教学方法，加强实践环节和软件的训练，构筑统计理论、实践训练、软件操作三位一体的教学体系。
1.建立任务驱动型的教学模式
就本科统计学的教学而言，一方面统计学课程是以定量分析为主，繁杂的数学公式、数学推导以及统计模型导致学习起来相对枯燥；另一方面由于没有科研压力，大多学生的学习目的就是拿到学分，缺乏主动学习的热情，所以统计学的教学效果并不理想。要提高统计学的教学效果，关键还要从内因入手，激发学生的学习主动性，仅仅通过有限课时的课堂讲解，学生无法了解更多的统计知识，只有调动学生的学习主动性，通过学生自学为主、教师辅导的方式才能让学生了解更多的统计知识。任务驱动是教师通过设计项目、布置任务的方式主导学生，学生通过网络、APP或组间团队进行自学或复习的一种主动学习模式。要使任务驱动学习模式取得更好的效果，统计学考核方式也要进行相应的改革，增加平时成绩的比重，将任务的完成效果也纳入考核的一部分。
2.教学内容紧密结合大数据时代特色
在大数据时代，数据的采集、类型及分析方法都发生了很大的变化，传统的统计方法已难以满足海量数据分析的要求。因此，除了传统的统计学理论的讲解外，教学内容还应增加针对大数据采集、导入、分析、挖掘的统计方法。此外，教师也可以结合经管类学生的不同专业，有针对性地选取案例进行实例讲解，提高学习效率。
3.采用多元化的教学方法
传统的统计教学多采用课堂板书或多媒体的形式上课，板书的优势在于授课重点突出，教学内容直观，缺点是授课信息量有限。多媒体上课的优势是能够将声音、视频、图片、图像等融入其中，授课内容呈现形式多样，缺点是传递的信息量大，教学节奏快，部分学生难以跟上教学进度。在大数据时代，统计信息更加庞杂，统计理论及统计方法更加复杂，因此教师可以在教学中采用一些现代科技手段。例如，在授课前后教师可以采用微课、慕课的形式让学生利用网络资源进行预习和复习；利用网络交流的群组织课后的统计答疑及辅导；直接在课堂上利用手机进行即时的辅助教学。
4.强化对学生实践能力的培养
在大数据时代，学生实践能力是反映统计学教学质量的关键指标，统计学教学的主要目的是学生具备应用统计理论处理及分析实际问题的能力。提高实践能力和水平的主要途径包括：
（1）融入案例教学。案例教学是统计理论与实践之间的桥梁，教师在课堂上通过对案例进行梳理与分析，可以让学生直观地了解统计分析的过程。
（2）课后教师可以设计案例，以慕课的形式引导学生对案例进行操作分析。
（3）组建学习小组，给每个小组分配任务，引导学生完成从统计案例选题——数据收集——数据整理——数据分析等整个统计分析流程，教师随时跟进指导。
（4）提升统计软件操作水平。目前专用的统计软件很多，各有特点，在大数据时代，鼓励学生除了掌握一般统计软件的操作之外，还要具备处理和海量数据的能力。总之，在经管类专业统计学的教学改革中，我们要注重结合当前大数据时代特色，让学生除了掌握传统的统计学知识外，更要具备大数据思维和对海量数据的处理和分析的能力，激发学生的学习和研究兴趣，提升学生的实践能力及软件操作水平，培养出适应时代需要的专业人才。
参考文献：
[1]刘帆.大数据时代经管类专业管理统计学教学改革研究[J].中国管理信息化，2016
[2]陶雪萍,邱红.经管类专业统计学教学效果提升策略研究[J].高教学刊，2016
[3]黄小艳,李君.应用型本科经管类专业统计学实践教学调查分析[J].产业与科技论坛，2017
[4]孟生旺,袁卫.大数据时代的统计学教育[J].统计研究，2015
★ 市地税局工作思路
★ 非现场监管计划书
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