试论大数据时代下软件工程关键技术论文（精选16篇）由网友“被嫌弃的松子”投稿提供，以下是小编收集整理的试论大数据时代下软件工程关键技术论文，欢迎阅读与借鉴。
篇1：试论大数据时代下软件工程关键技术论文
试论大数据时代下软件工程关键技术论文
摘 要：本文基于当前发展趋势，从众包软件服务工程技术、软件服务公正和群体软件工程技术、密集型数据科研第四范式技术、计算机信息处理技术四个方面对大数据时代下软件工程关键技术进行了探讨，希望为广大读者提供有价值的建议。
关键词：大数据时代；信息处理技术；群体软件工程；密集型数据
引言：互联网技术的兴起和计算机科学技术的革命为社会打来了新颖的技术：大数据。从此人们的生活方式和生活理念发生了翻天覆地的变化。以下是对大数据时代下软件工程关键技术的讨论。
一、众包软件服务工程技术
第一，众包软件服务的创新发展形态。众包软件服务工程在国际上重视密集的数据处理，尤其是在线服务过程中产生的数据。如何将这些密集数据进行分析和评价是当前软件工程师所要研究的重点内容。需要从服务方到服务的开发方和运营平台管理方。这些流程中充满了离线密集型数据和在线流量数据。众包用户的在线数据可达到PB级别，在线沟通的数据可以达到TB级别。直接推送的这些密集数据对软件服务有着重要的影响。第二，开发和生产运营管理。密集型数据本身对它们的动态分布形式和价值隐藏等都是大数据的原始形式。从根本上来说缺乏内容含义和语义化单位矢量。要想在研究中有所创新，就需要将思维和研究方法当作研究主体。大数据所在的主体兼具制造并传播密集型数据的功能以及负责消费者和群体运营的功能。将群体的智慧进行汇集形成专业化的知识。并及时处理相应的信息同时进行软件工程的推送。
二、软件服务功能和群体软件工程技术
面向服务的软件工程发展越来越迅速，它以服务为建设目标再具体的实践应用过程中需要面对具体的需求进行相应的调整。维护软件工程主要可以借助虚拟化管理手段。这种手段既可以对软件进行虚拟化使得操作性得到一定的强化，同时又能解决分布和动态变化等问题。同时，该技术也在云计算和大数据等领域应用广泛。软件工程师可以通过网络进行数据共享和学术交流，并进行软件的合作开发计划，结合用户的数据和反馈信息设计出满足用户需求的、性价比高的软件系统。现在的软件开发系统中比较成功的是开源软件，也是学术研究的重点。遗憾的是现在的常规研究方法没能取得突破性的.进展，部分学者尝试用社会网络进行数据分析，并取得了一定的收效。同时开发组成员中外围开发的人员相对较多，模块化的特点较为突出。而且群体软件工程的发展趋势越来越明显，更多的提倡众包形式的开发，因此，众包可以解决大多题。
三、密集型数据科研第四范式技术
数据密集型科研第四范式在首次提出，它表明在进行数据的研究整理时，需要建立一定的理论和研究方法，重视大数据储存应用的重要性。在实践中对传统的第一、二、三范式研究方法的缺陷进行了分析和改进。认为绝大多数的软件没有能在短时间进行有效存储的能力。我国在在对大数据进行研究时发现，不应仅仅局限于计算机的模拟系统，需要加入第四范式来进行对数据的分析。这是由于密集型的数据所要求的研究方法和以往有显著区别。需要在研究方法和思维方式进行一定的改变。因此要建立科学的第四范式，建立完整有效的体系后在转变为第三范式。同时，在对第四范式进行建设的过程中，首先需要对大数据的软件服务价值进行彻底的分析，此时要避免采取原有的分析方式。要从数据和模型的过程变为数据、知识、价值服务的第四范式[1]。
四、计算机信息处理技术
大数据的特点是结构复杂和容量大。在大数据时代下，它比传统的数据形式相比，能更好的联系不同的数据。这些关联的结构特点让计算机信息处理技术难以发挥预期效果。计算机网络由于建立在硬件基础上所以具备着一定的局限性。对互联网的发展造成了一定的制约。所以，这需要相关人员进行技术的更新和对计算机网络架构的创新，从而实现大数据的有效处理。计算机网络需要研究更加开放式的网络传输功能和结构，这要求把计算机的网络处理系统和硬件分离，然后定义特定的网络结构，推动软件朝向更完善的方向发展。
五、计算机软件技术在发展过程中的应用情况
很多企业利用计算软件实现各种功能，除了基本的客户信息资料获取之外，还要对企业工作风险进行分析和评估，统计公司工作人员的流动性问题。在大数据时代下，企业数据开发要经过一个较为复杂的过程。第一，抽样，所谓抽样就是在公司想有的产品中选取出代表性的产品作为样本；第二，开发，开发就是要求公司对相应的数据进行导入、选择、合并等需一系列的处理步骤；第三，修改，修改就是指在数据开发的基础上，对数据进行有效的的选择和创建，保证数据的合理性，需要注意的是，在修改过程中不能够排除产品的编码和变量等内容。第四，模型，模型的主要作用在于对企业决策进行预测，根据具体的数据设计形成不同的模型，保证预测结果科学准确，验证企业决策、方案的可行性。第五，评定，就是将其和模型进行对比，以此通过数据分析和整合，保证信息的准确性。
总结：总而言之，大数据的时代已经到来，社会的各个领域都不同层次的渗透大数据的思想，并积极的进行着软件技术的创新应用。因此大数据将为社会带来巨大的变迁。
参考文献：
[1] 沈海波，周如旗，朱雄泳.大数据时代软件工程专业建设的思考[J].计算机教育，（23）：98-100.
[2] 何雷. 大数据时代下软件工程关键技术探究[J]. 信息系统工程， （2）：47-47.
[3] 尹顺鹏. 大数据时代下软件工程关键技术分析[J]. 数码世界， 2017（7）：16-16.
篇2：大数据时代下软件工程关键技术研讨论文
大数据时代下软件工程关键技术研讨论文
摘要：大数据时代背景下，软件工程技术开发成为衡量国家技术能力的标准之一。各国需要致力于信息处理技术开发，提高信息处理速度，优化信息处理能力，进而提高我国国际竞争力。本文针对大数据时代背景下软件工程开发技术进行了分析，并从软件工程中服务工程技术、众包软件服务、密集型数据、企业信息解决四个角度分析了软件工程关键技术。
关键词：大数据时代；软件工程；关键技术；技术开发
引言：
大数据是互联网技术变革所形成的新的社会态势，也是未来社会需要面临的主要社会形态。在大数据时代下，软件工程技术与大数据技术呈现出互相影响、相互促进关系。面临社会对软件工程技术提出的机遇与挑战，相关人士需抓住机遇、迎接挑战，致力于软件工程技术的开发与应用，提高信息数据处理能力，发挥我国各行业技术优势。
一、软件工程技术定义
软件工程技术是指应用计算机基础技术，应用编程语言对软件功能、软件操作等内容进行优化，将其应用在信息处理之中。我国对软件工程基础技术研究起源于上个世纪八十年代，并首次召开了软件工程研讨会，将其作为一个具体学科也在八十年代初。现如今，软件工程技术已经成为一个普遍名词，是各行业、各部门主要研究对象。
二、大数据时代下软件工程关键技术
（一）软件服务工程技术
软件服务开发符合我国当下社会主流需求，也是社会发展的主流需要。其在技术上主要应用在服务功能比较明显的软件开发之中，主要是指以工程化形式，利用计算机系统编程语言、开发程式及步骤、数据系统等内容，实现具备服务功能、应用功能软件的开发。软件工程开发以服务能力为核心，以虚拟特征以及分布样式为基础，对用户具体应用情况进行调试，保障用户应用软件工程系统科学性、稳定性、安全性。与此同时，服务软件工程技术可实现应用数据之间的.整合，提高软件管理操作能力，对各项操作流程等进行明确。在大数据时代背景下，服务软件工程开发技术更加倾向于局域网内部应用，可以保护局域网内部用户不会受到木马病毒恶意袭击，极大程度保障软件工程应用安全性。例如，某企业应用服务软件工程技术，致力于服务与应用效果软件系统开发，将其应用在企业整体业务管理之中，为了提高软件服务工程应用效率，赋予了软件私人订制功能，强化软件服务工程自定义效果。由于该技术应用需要进行大量投资，在我国很多中小型企业中没有得到广泛应用，软件工程开发人员需在深度市场调研基础上，提高该技术应用能力[1]。
（二）众包软件服务工程
在众多软件工程技术中，大多数均具备的功能为处理信息、数据的集中性，可以生成大量数据信息，并呈现出集中性等特征。众包软件工程技术在世界各国均得到了广泛普及，是各国的重点研究对象。该技术在应用过程中可以流式数据、密集数据研究为主，实现系统化服务平台构建，其核心应用价值在于具有很强服务能力，并以群体信息服务等方式，优化自身应用价值。该软件工程技术相比较企业技术而言，具有明显优势，其在数据实质表现上具有真实性特征，忽略了软件形式要点，并不具备单位量化特征，重点突出在集中性上。众包软件工程技术具有很广阔发展空间，在市场有很强的发展前景，其技术能力与软件开发程度、系统管理能力息息相关，开发单位需重视该技术中数据传输有效性，促进软件长久稳定发展。众包软件工程技术以专业理论分析为依据，可从整体角度实现数据信息传输、处理等功能，以全面服务为核心，实现软件系统开发。企业及有关部门需强化众包软件开发技术应用，提高技术应用水平，在技术上进行创新，提高自身竞争实力。
（三）密集型数据科研技术
“第四范式”是密集数据研究一种，在20由吉姆格雷提出。在该技术理论研究过程中，强调大数据储存技术应用价值性，以统一的理论方法作为数据研究主要支撑。在该技术开发与应用过程中，对其传统软件工程中一、二、三范式进行理论与数据分析，提高其短时间内的数据储存与信息处理能力。在经过反复试验对比之后，研究人员改变传统思维模式，首先致力于“第四范式”数据结构研究，在整合驱动大数据基础上，对软件服务价值进行了全面概述。针对密集型数据分析方式，传统的数据周期、信息流程方法已经无法适用，在模型效果上存在滞后性。研究人员以原本数据、信息、模型研究为基础，对其数据服务、信息服务等进行推演，逐渐构建出第四范式模型，对其服务能力、服务价值等进行了全面优化。“第四范式”是大数据时代下，软件工程开发关键技术之一，在不断的研究中得以完善，可以实现密集数据生命周期有效提高，以全新的数据模型，为软件工程开发提供技术保障。有关部门需给予高度重视，使其能够适应未来社会的发展。
（四）软件工程技术在企业中应用
软件工程技术在企业中应用主要体现在两个方面，一是在信息通信中应用，二是在信息解决问题中应用。以某企业发展为例，某企业在运行过程中应用计算机软件工程监测技术，实现用户信息数据有效处理，并对用户信息进行科学保存。软件工程技术在逐渐发展中，其功能也在不断完善，信息通信功能可以为企业留存大量客源，具有十分巨大的行业价值。在信息解决方面应用软件工程技术，其主要应用方向在于系统平台管理，在大数据时代下，软件工程技术需具备以下五个环节，分别为产品抽样、产品样本采集、信息优化修改、构建数据模型、生产效果评定。企业应用软件工程技术进行信息问题解决，可以实现企业整体数据的有效分析与整合，保障企业内部信息准确、全面。所以。企业要重视软件工程关键技术应用，提高自身软件技术应用能力，致力于企业经济效益提高，进而提高自身竞争能力[2]。
结论：
总而言之，大数据时代在不断深入发展过程中，国家以及企业均需要给予高度重视，在软件工程技术开发上进行创新，并强化大数据时代下软件工程理论与实践研究，为企业发展提供更加优质技术服务。在未来发展中，软件工程技术将会越来越完善，其在技术上能给予用户更加优质服务，在信息处理速度与稳定性上均会得到极大程度提高。
参考文献：
[1]刘军.软件工程技术在系统软件开发过程中的应用[J].信息与电脑（理论版），（11）：35-36.
[2]李锦华.基于计算机软件工程技术的数据处理系统设计研究[J].信息系统工程，2018（05）：28
篇3：软件工程关键技术探讨论文
软件工程关键技术探讨论文
【摘要】随着我国科技与经济的快速发展，坚实的经济实力为我国高新科技的发展奠定了坚实的基础，计算机技术为我国迈入信息化社会带来了巨大的动力，全民都将步入一个大时代的数据浪潮当中。一个企业或是一个国家掌握数据、处理信息的能力都极大地影响着这个主体的综合实力，大数据不仅是对大量数据的处理，更是对处理信息时效化的有效掌控。本文将具体分析大数据时代下软件工程的关键技术，将大数据时代背景与软件工程技术要点相结合，进一步促进我国高新科技的快速进步与发展，从而推动我国软件工程的可持续性发展。
【关键词】大数据时代软件工程关键技术探讨
随着我国计算机技术的不断成熟和发展，软件应用日益广泛，无论是从计算机存储或是整个IT环境，在硬件平台的搭设基础上，越来越多的软件功能丰富的大数据时代的主体内容。做为人类发社会发展的必经道路，大数据时代在不断适应和改造人类认知世界的过程中，不断丰富着人们的生产生活。因此，在软件工程设计分析时，我们要结合大数据的整体时代背景，进一步缓和软件工程发展的进程，并且不断优化传统的信息结构资源，强化软件工程的信息处理能力，提升软件工程与网络的结合度。
一、大数据时代下软件工程服务类型
随着我国软件工程的不断发展，近几年来服务软件工程的数量越来越多，以服建设为基础的软件工程根据实际情况进行发展变化，现代软件工程服务通过分布式的应用和互操性虚拟化管理对软件工程展开维护工作，通过这样的管理信息方式将网络中的虚拟化软件变为动态化情景下的操作系统，通过解决集成系统和工程软件协作的问题，来进一步扩大大数据时代下软件工程服务的应用范围，例如在云计算、移动互联网络、大数据应用等方面都得到了有效的发展。大数据时代所要求的网络化和软件工程服务化，这让现代软件开发也变得更加开放，通过网络信息交流和学术信息共享，在共同协调开发的基础上采集用户评价信息，对建设性价比较高的软件进行进一步的投入，例如，开源软件就是在我国现阶段软件工程中较为成功的软件习作模式。所以，我们在开源社区中要加强合作、优化结构。但是以往的软件工程研究方法并没有太大的`突破，部分学者虽然运用社会网对数据进行的一定的分析，但是在一些规模较大的项目中，开发团队等核心人员由以往的传统团队逐渐转为外围开发者为主的科研研发队伍，整个软件工程研究模块发生了显著的变化。开源软件工程建设除了以往传统软件的典型性之外，在现如今群体软件工程中更加注重的是在众包基础上的研发过程，众包基础指的是以一种分布的形式来解决研发问题和生产问题，这就让开源软件或是其他商业软件都可以通过络进行软件工程研发责任分配，通过多方面研究提出创意或解决现有问题。所以，在软件工程关键技术的研发处理上，无论针对哪个阶段都可以采用众包的方式进行了重点问题的研发解决。
二、大数据时代下计算机信息处理技术在软件工程上的应用
大数据时代的特点就是结构更为复杂，数据容量更加巨大，与传统的数据形式相比，大数据时代下数据之间也建立了更加紧密的联系。以互联网结构为载体的数据网络，经过计算机信息处理技术在现有的框架上也很难对数据进行实时的分析。以硬件为主要搭建基础的计算机网络存在一定的局限性，对未来网络的应用发展具有很大的局限性。因此，在软件工程的基础上需要不断创新和探索新型计算机网络框架技术，完善现阶段的网络数据处理技术，通过计算机网络打造开放式的网络传输结构，实现将计算机硬件基础与网络性意识处理二者之间的分离，对未来网络框架进行重新定义，将网络软件工程推展到更高的层面。在大数据时代的发展背景下，如何将计算机硬件与软件还有网络有效的结合为一体，构成一个大型的计算机网络结构，这是现阶段需要解决的问题。该项网络结构能极大地推进大数据环境发展，能够从根本上突破传统计算机信息处理网络的局限性，为计算机网络技术在软件软件工程中的发展创新了基础。此外，也解决了许多信息处理技术应用和开发中不足的方面，构建我国多元化的网络发展模式。
三、结语
综上所述，随着大数据时代的到来，我国各领域的发展都将被大数据思想和软件工程技术创新所影响，人们的生产生活方式将受到前所未有的改变。在现如今的软件工程中，要进一步在实践中开展研究，对传统的软件理论进行革新。针对大数据体量、增速和多样的三种特征，以创新传统软件技术的眼光解决限制软件工程发展的各项问题，并结合现代网络发展的形式，在大数据时代下促进行业的发展。
参考文献
[1]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊，（5）：169-172.
[2]吴月红.分析软件工程化的基本形式和关键技术[J].电子技术与软件工程，，11：52-53.
[3]吴月红.分析软件工程化的基本形式和关键技术[J].电子技术与软件工程，2015（11）：52-53.
篇4：大数据时代下软件工程教学改革措施论文
0引言
大数据[1]（bigdata）或称巨量信息，指的是所涉及的信息量规模巨大，以至无法通过目前的主流软件工具在合理时间内实现采集、管理和处理，并成为帮助企业经营决策以达到更积极目的的数据。大数据这个术语最早的引用可追溯到Apache基金会的开源项目Nutch，当时大数据用来描述为更新网络搜索索引，需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce、GFS（googlefilesystem）以及Hadoop的发布[2]，大数据不再仅用来描述大量的数据，还表示处理数据的速度。全球知名咨询公司麦肯指出，“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。大数据的市场前景广阔，对各行各业的贡献也将是巨大的。目前来看，未来大数据技术能否达到预期的效果，关键在于能否找到适合信息社会需求的应用模式以及能否建立起配套的教育培训体系，为大数据产业的发展输送合适的人才，使大数据产业保持创新能力和长期可持续的发展[3]。
1大数据对软件工程专业教育的影响
大数据技术在企业界有广泛的需求。未来大数据技术人才的需求者不仅是大企业，还有大量的中小企业，而目前能够掌握并运用大数据技术的企业数量不足3成，后发企业迫切需要对现有IT人员进行大数据方面的技术培训，人才缺口是长期且巨大的。是大数据元年。从阿里巴巴的去IOE运动到“双11节”淘宝1天350亿元人民币的交易额，大数据时代已经开始席卷整个互联网。在大数据技术迅猛发展的时期，系统掌握大数据技术的软件工程师必将成为整个互联网行业炙手可热的人才。目前，很多高校都已经开设软件工程专业，培养了大批软件工程专业人才。然而，大数据带来前所未有机遇的同时，也给现有的软件工程技术和软件工程专业教育带来一系列挑战。为了适应日新月异的大数据产业对人才的需求，高校需要及时调整软件工程专业人才培养方案，培养系统掌握大数据技术的软件人才，这也是软件工程专业改革的必然趋势。
篇5：大数据时代下软件工程教学改革措施论文
在大数据时代背景下，软件工程专业改革的目标是紧密贴合产业需求，培养既具备前沿软件工程思想，又具备大数据分析与处理能力，系统掌握大数据技术的高层次、复合型、创新型软件人才。
2.1教学内容的改革
1）教学内容的设置要紧密贴合行业和技术发展。大数据时代，软件工程专业教育必须适应软件行业和大数据行业的需求，关注大数据系统的建设问题，在大数据统计软件、程序设计、数据库系统等方面对学生进行训练，以满足大数据系统建设与应用的需要。目前行业使用较为广泛的大数据平台是基于Apache开源社区版本的Hadoop生态体系，阿里巴巴、腾讯、百度、网易、Facebook、Twitter等国内外大名鼎鼎的互联网系统的存储及数据处理基本都采用Hadoop生态系统。软件工程专业课程设置应该在原有经典课程体系中加入Hadoop生态系统中使用最为广泛的HBase、Hive、Zookeeper、数据交换、大数据查询、大数据项目实践等核心内容，以电商后端数据贯穿整个课程项目。真正的大数据课程需要有分布式的实验环境支撑，为了达到良好的教学效果，还应该建立拥有大数据实验平台的大数据实验室，供学生完成专业学习和实验。
2）教学内容的设置要与企业的实际需求接轨。在大数据时代，创新型人才是稀缺资源，企业需要员工不仅具备扎实的基础知识和专业理论知识，还具备较强的动手能力以及对新知识、新技术的学习能力和对新产品的开发能力。因此，课程的教学应与企业真实需求接轨，通过融入大量企业实践案例，全方位提升学生解决实际问题的能力。为了确保课程的教学内容根植于企业的真实需求[4]，教师可采取以下4种方式：①作充分的市场调研，了解各大企业真实的岗位需求；②定期到企业技术需求部门走访交流，获得企业人才与技术需求的第一手资料；③邀请知名企业技术总监与学生交流，现场了解企业人才需求；④回访在应聘过程中遇到困难的同学，了解他们遇到的问题，寻找解决方法，及时调整课程教学内容；⑤聘请知名企业优秀的技术专家尤其是企业大数据高级软件工程师授课，这些技术专家来自一线，有丰富的实战经验，非常清楚地知道学生从事与软件和大数据相关工作需要掌握的.知识与技能，这些经验是学生应该学习的精华。
2.2师资队伍的改革
大数据时代，学校需要不断增强师资队伍的实力。软件工程专业的教师不仅需要扎实的理论基础、较强的实践能力和丰富的开发经验，而且需要熟练掌握目前软件项目开发和设计的新技术、新标准。提高师资团队水平可以采取以下几种方式：①轮流选派教师到知名企业实践交流，让教师实际参与企业的项目开发，以便教师能充分了解企业对技术和人才的需求，在教学中引入真实的企业项目和案例，不断调整和更新教学内容，积极主动地培养适应企业需要的人才；②选派教师参加大数据系列课程培训，全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景，从产学研角度推进大数据技术的进步与发展。
2.3教学方式的改革
1）改革实践教学方式。
（1）改革实验环境和实验平台。企业在开发、测试、部署实际项目时需要有特定的软件环境。在实践教学过程中，不但要让学生熟悉这些环境，还要特别注意在实际工作中容易出现的各种问题和错误，找到相应的解决方法。为此，教师应该在校内搭建真实的实验环境，采用企业项目案例进行实践教学。真正的大数据课程需要有分布式的实验环境支撑，基于Hadoop搭建大数据实验平台，给学生提供大数据分析、储存、管理的实验环境，让学生掌握Hadoop中HBase、Hive、Zookeeper等关键技术并熟练掌握数据交换、大数据查询、大数据项目实践等核心内容，在此基础上再结合真实的电商企业数据，培养学生分析问题和解决问题的能力。大数据环境下，传统的实验室无法满足教学需要，需要构建云环境下的虚拟实验室，结合云计算和虚拟技术，打破时空限制，为学生提供开放的实验平台，让教师和学生随时随地都能访问和使用实验资源[5]。
（2）加强校企合作。当前，解读大数据已成为时代的任务，利用大数据是时代的机遇。高校和企业虽然担任着不同的社会角色，但是同样肩负着推动社会进步的历史使命。为了更好地促进软件工程专业人才与社会人才需求接轨[6]，与企业紧密合作将更加有利于以理论促进技术，以技术推动产业，实现高校提高教育质量，企业提升产业效益，校企共同谋求人类福祉的长远发展目标。学校拥有大量的人才资源，企业拥有真实的环境和数据资源，学校和企业合作可以为学生提供真实的社会实践机会，一方面可以培养学生的实际操作能力，令学生学以致用；另一方面可以令学生通过企业实践深刻体会企业的需求[7]，促使自己更有目的地学习，激发学习兴趣，提高学习的动力。通过实践还可以培养学生的团队协作精神，帮助学生毕业后更快地融入企业的工作团队。企业在学生实践的过程中选拔优秀人才，树立企业形象，宣传产品，实现校企双赢。
（3）建立在线教学平台。为了让学生充分利用课余时间学习，教师可搭建适合软件工程专业教学的在线教育平台[8]，实现如下功能：①学生留言。学生可以随时向教师留言提问各种问题，并且其他同学也可以看到这些问题以及教师的回复。②在线交流。学生可以利用在线交流平台适时和教师进行交流沟通。③在线微课程。教师将课程内容全部划分成微知识点，录制成微课程，通过考试检测学生学习知识点的盲区；学生通过在线微课程查漏补缺，弥补上课学习的不足。
2）引入分层教学理念。与IT行业其他领域相比，大数据更需要复合型人才。在软件工程相关学科的基础上，具备数学、统计学等专业知识的毕业生在大数据领域有广阔的就业前景[9]。由于学生入学时基础各不相同，同时还存在学习水平和学习能力上的差异，为了达到更好的教学效果，可以采取分层教学方法：软件工程专业学生在经过一年的基础理论知识学习之后，通过分层考试，结合平时的学习状况，分成精英班和普通班；成绩优异的少数学生分到技术较难的大数据高级软件工程师精英班，其余的学生进入软件工程普通班学习。精英班除了学习普通班的软件工程和大数据基础课程之外，还增加Hadoop企业级应用开发技术、Hadoop项目规划部署与企业管理等专业和实践性较强的课程，目标就是培养优秀的大数据软件工程师。
3结语
大数据时代给现有的软件工程技术和软件工程专业教育带来了一系列挑战，高校软件工程专业教学的变革是必然的，培养系统掌握大数据技术的软件人才是软件工程专业改革的趋势。笔者从教学内容、师资队伍、教学方式3方面提出切实可行的软件工程专业教学改革方案。大数据时代背景下，软件工程专业教学改革需要从方方面面入手，循序渐进，最终培养出适应大数据时代需要并能真正为企业和科研作贡献的专业人才。
参考文献：
[1]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,,50(1):146-160.
[2]MinnesotaM.Bigdata:scienceinthepetabyteera[J].Nature,,455(7209):1-136.
[3]李国杰,程学旗.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域:大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊,,27(6):647-657.
[4]赵毅,朱鹏,迟学斌,等.浅析高性能计算应用的需求与发展[J].计算机研究与发展,,44(10):1640-1646.
[5]张建勋,志民,郑超.云计算研究进展综述[J].计算机应用研究,,27(2):429-433.
[6]王龙,侯爽.从开放教育资源到开放评估资源:访美国开放教育资源知名学者戴维威利博士[J].开放教育研究,,17(6):4-7.
[7]张永强,张墨华.应用型本科软件工程专业的集中实践教学[J].计算机教育,(12):81-84.
[8]周清平,王晓波,徐洪智,等.平台化思维模式助推高校软件工程专业综合改革[J].中国高等教育,2015(8):58-60.
[9]董威,文艳军,李暾,等.软件工程专业在线课程建设思考[J].计算机教育,2015(6):51-55.
篇6：大数据时代软件工程的教学改革的论文
［摘要］大数据是近几年受到广泛关注的话题，随之而来的就是社会上对软件人才更加需要，而如何培养高素质的软件人才成为现代教育中非常关键的研究内容。本文主要研究的就是在大数据的影响下，如何对软件工程教学实施改革，以适应社会发展对高校教育提出的新要求，提升教学的科学性和有效性，提升软件人才的各方面能力。
［关键词］大数据；软件工程；教学改革
大数据顾名思义，指的就是数据量非常庞大，甚至庞大到以现有的软件工具已经无法在短时间内完成收集和整理。在这样的形势下，各行各业都受到了冲击，大数据以及相关技术的前景是非常广阔的。而大数据除了是对数据量的描述，还体现了数据处理的效率。这是影响社会生产的重要因素，因为对数据的挖掘能力影响着在市场上的竞争优势。而要想将大数据的优势发挥出来，仅有技术上的创新是远远不够的，高素质的软件，人才也是必不可少的。
1大数据对软件工程专业教学的冲击
现阶段大数据是企业取得竞争优势的主要需求。未来企业将会需要大量的大数据人才，这不仅是大型企业的需求，中小企业由于得到国家政策的支持，在大数据的应用上也是非常积极的。但是目前真正能在大数据方面实现有效应用的企业并不多，人才缺口是非常严重的。因此很多高校已经陆续在软件工程方面开设了一些专业，立志于培养出符合社会企业需求的人才。但是大数据在为各行各业带来机遇的同时，对于高校教育却是提出了新的要求，因为大数据技术正处于不断更新中，而且企业需要的往往是实践能力比较强的人才，大数据产业处于高速发展中，这一切都代表着，高校需要在软件工程人才建设上进行调整和改革，以实际需求为依据进行教学改革，这就是未来软件工程教学的主要改革方向。
篇7：大数据时代软件工程的教学改革的论文
2.1革新教学内容
在大数据冲击下，教学需要适应大数据产业的实际需求。在系统建设方面对学生进行强化。目前在大数据产业中，使用的平台主要是国内外几家大型互联网企业创建的系统，例如腾讯、百度等。例如加入Hadoop系统中应用广泛的HBase、Hive、Zookeeper、数据交换、大数据查询、大数据项目实践等核心内容。而在软件工程课程中，以往使用的并不与实际需求相一致，因此需要在原有的课程体系中加入先进的系统，需要重视大数据系统建设问题，在统计软件、程序设计、数据库系统等方面进行课程建设。现代企业需要的是创新型人才，除了具备足够的理论支持，还需要具备极强的实践能力，为了能够将教学内容与真正的企业需求接轨，需要教师对市场形势进行调查，并深入了解企业技术，尽可能邀请企业中一些经验丰富的技术人员对教学进行指导，这样才能真正以社会需求为导向进行教学。对于学生在学习中遇到的困难，教师也需要积极帮助解决。优秀的工程师往往也是最专业的授课教师，需要在适当的时机下引进。
2.2打造全新师资队伍
大数据下不仅在课程方面进行改革，师资队伍也是限制教学水平的主要因素，学校需要投入资源打造高素质的师资队伍。想培养出高素质人才，教师本身也是需要具备极强的理论基础和实践能力。因此教师需要在软件工程方面。加强理论更新，在实践能力方面锻炼自己。尤其是实际开发能力，将会对教学提供巨大的支持，并能够掌握现阶段软件项目的一些新的标准和技术。因此学校可以对此提供支持，与企业合作，派出教师定期到企业中进行交流和学习，支持教师实际参与到工程开发中，这样教师才能对企业的人才需求以及技术水平有足够的了解。在教学中需要加入一些企业案例，以往只是对已经过时的一些案例进行分析，大数据下需要加入一些具有时效性的工程案例。其次就是学校组织教师参与相关的.课程培训，对一些先进的技术和系统可以及时掌握，例如掌握Hadoop的架构原理和使用，应用到教学中。
2.3丰富教学方式
首先需要在实践教学方面的革新。企业的实际开发项目是在特定软件环境下进行的，而在教学中，学生也是需要接触到这些环境的，尤其是一些实际开发中会遇到的情况以及错误，在以往的教学中是遇不到的，所以学校需要搭建出基于真实实践环境模拟出来的实验环境，基于Hadoop在校内搭建大数据实验平台，使学生掌握Hadoop中HBase、Hive、Zookeeper等技术并做到熟练掌握。在项目上可以采用企业实际案例，例如对“海尔OEC日志管理系统”等软件进行再次开发。其次就是强化校企合作。对大数据的解读实际，已经成为时代性的内容，学校与企业在社会上的角色不同，但是对社会的推动是不需要怀疑的，为了能够培养出企业真正需要的软件人才，学校与企业还需要进行更加深入的合作，这样就能让理论与技术结合起来，双方共同推动社会的发展。实际上校企合作一来能够让学生的实践开发能力进一步强化，另一方面也是让学生体验到企业实际环境，为日后就业打下基础，同时也能挖掘自身的潜力和兴趣，提升学习和研究的动力。在实践中可以组织学生进行团队协作，这样可以培养学生的合作意识，让学生在毕业后可以没有任何阻碍融入企业中。
3结论
总之，大数据时代下企业需要更专业、有创新能力的应用型软件人才，而教育方面则是需要在教学上进行革新，这是必然的趋势，因此教改需要不断深入，在各方面进行强化。本文从教学内容、师资力量以及教学方式三方面对教学改革进行了分析，希望可以为大数据下的人才培养和社会发展提供参照。
[参考文献]
[1]张乾燕，陈林，秦川.翻转课堂引领软件工程专业课程教学改革――以宿迁学院为例[J].大学教育，（08）.
[2]张家锐.应用型本科院校软件工程专业实践教学体系化与系统化改革的探索[J].合肥师范学院学报，2017（03）.
篇8：大数据时代下电子商务发展探讨论文
大数据时代下电子商务发展探讨论文
【摘要】大数据时代是在现代化科学信息技术应用水平不断飞速发展的前提下，产生的一种全新的发展模式。将大数据时代的发展背景作为论述研究的切入点，对大数据时代下电子商务的发展现状做出了简单的介绍。在此基础之上，围绕大数据时代的特征，将能够有效变革电子商务发展模式的方法做出了详细的介绍。
【关键词】大数据；电子商务；革新
1.大数据的发展背景
在社会信息化发展模式的影响范围不断拓宽的背景下，以互联网络的现代化线上信息传播技术为核心的社交网络逐渐进入到广大社会成员日常生产生活之中的方方面面。国际数据公司的最新研究数据显示，网络数据的传输量正以每年倍增的发展趋势不断增加，预计到，世界范围内网络在线信息数据的传播量可以达到35ZB的传播规模，相比同期的信息传播数量上涨了40倍左右。人类社会已经彻底进入到了大数据时代的发展阶段之中。[1]大数据实际上指的就是将受到传输规模的影响，无法在短时间内传输或者存储的数据信息，进行高效的整个收集。网络信息传播的技术应用手段，是大数据时代能够获得飞速发展的前提和基础。在应用和发展特征方面，大数据具有海量数据高速传播、多样化传播方式的灵活应用，以及信息储备价值较高的基本发展特征[2]目前随着各项科技信息手段的应用研发不断深入，大数据现代化信息传播技术的应用也呈现出全新的'发展态势。无论是在数据量的传输级别、插播数据的归属类型还是在实际的信息传播速度方面，都获得了更深一步以及更高水平的发展。
2.大数据时代中电子商务的发展现状
在大数据时代发展背景的促使下，传统面对面销售的商务精英模式，已经不能为销售企业带来足够的经济利润。数据信息线上支付的新型销售手段，已经成为各销售企业提升核心竞争实力的主要途径之一。将淘宝天猫的在线网购平台作为研究案例，据企业年终向工商部门提供的财务报告数据显示，在建立健全大数据的电子信息处理系统过后，企业整个销售物流管理工作的开展效率皆得到了显著的提升。截止到12月31日，整个淘宝天猫平台当中的旺旺注册账户已经达到了7.6亿之多。通过线上支付方式销售的商品有近10亿个。整个网络购物平台主页的年浏览量基本维持在20亿次根据数据显示，日增新型产品的销售信息可以达到近5亿条左右。
3.大数据背景下电子商务服务的变革
3.1划分消费人群，提供针对性服务
大量的网络信息为消费者处理和筛选带来了难度，为更好的提升消费者对有效销售信息的筛选速度，商务销售企业可以应用大数据中采集分析的技术手段。根据消费者自身的职业、年龄以及性别等，详细划分消费群体的归属类型，并未不同消费人群提供针对性的数据信息服务。例如，电子商户可以根据消费者的浏览记录，为其提供符合购买倾向的产品，逐步提升企业的市场销售份额。
3.2建立合作关系，汇聚优质销售信息
电商也可以根据商品自身的销售数量，设置推荐橱窗。让消费者能够在第一时间浏览到高品质的销售产品。比如，目前淘宝网站已经与蘑菇街建立长期的合作关系。在淘宝网站的推荐栏当中滚动推荐蘑菇街当中销售量较高的优质产品，消费者可以在浏览淘宝网页的过程之中，直接跳转到蘑菇街的销售页面。能够直接显著的提升相应网站销售页面的浏览量，提升产品的浏览和销售数量。
3.3高效的信息检索
面对大量的销售信息，消费者往往不能在第一时间找到自己想要心仪的产品。为更好的提升消费者浏览商品信息页面的时效性，电商要对产品销售的种类进行细致的划分。在大范围归属类型划分之下，要根据销售产品的生产特性，进行详细的描述和分类。电商还可以为消费者提供与之相匹配的关键词检索信息，更好的满足消费者实际的购买与浏览需求。
3.4细化的服务领域
电商企业也可以针对社会群体不同的消费需求，强化销售目标设定的针对性。例如，化妆品电商可以将消费人群指定为女性。酒类电子销售的制定目标应当设定为男性等等。在能够全面满足消费者实际购买需求的基础之上，为消费者提供强有力的正品保障，实现电子商务数据信息服务的细化发展。
3.5数据云存储服务
电子商户还可以通过应用大数据之中云存储的技术应用手段，实现数据信息的在线存储。在云存储技术的帮助下，在线网盘存储相当于大型的网络备份存储器，电商或者消费者无论在任何形式的网络环境下，都能够对自己线上网盘存储器之中的信息内容进行时时的浏览，更加便捷了广大人民群众的消费生活。结语大数据新型社会发展进程的到来，为各电子商务销售企业的发展即带来了机遇，又带来了巨大的挑战。企业内部的决策管理人员要更加切实深入的了解数据信息处理模式的应用优势和应用缺陷。在结合企业内部实际发展文化的基础之上，将数据信息处理的技术手段结合应用到经营管理工作的实践过程之中。只有采用更加科学有效的应用方式，才能为市场消费者带来更好的数据服务，最终实现企业经济效益的飞速提升。
参考文献：
[1]武蔚.大数据的应用及带给企业的挑战.信息技术与标准化,/11.
[2]钱小聪.大数据的发展和产业机遇.物联网技术,2013/10.
[3]黄丹丹,王明宇,刘淑贞.阿里大数据战略探析.中国商贸,2013/12.
篇9：大数据时代下电子商务服务论文
大数据时代下电子商务服务论文
摘要：在大数据时代发展背景之下，传统的电子商务服务模式受到了极大的冲击，面临着严峻考验。因此，紧跟时代步伐，加大改革创新力度具有重大的现实意义。
关键词：大数据时代；电子商务服务模式；改革创新
所谓的大数据主要是指存储、分析、管理的一个数据群，其大小均比传统数据库软件工具。当前，对于信息爆炸时代产生的海量数据均用大小数据来描述和定义，并命名和其有关的技术创新和发展[1]。在大数据时代发展背景之下，人们对于事物的看法已经发生了改变，在做出决策的时候也不再单纯的使用主观进行判断或者依赖过往的经验，开始对海量的数据进行挖掘以及分析。电子商务服务中，大数据也到了广泛应用，加强电子商务模式的改革创新，使之更加符合时代的要求成为当下电子商务主要的发展趋势。本文提出了几点电子商务服务模式的改革创新建议，具体如下。
一、充分利用数据，强化导购
在大数据时代发展背景之下，对于数据的收集能力也发生了质的.改变，对于人们日常生活中通过信息技术所产生的数据都可得到真实的记录[2]。因此，对于电子商务模式来说，也应该要尽可能利用这些有效数据，进一步优化导购模式。互联网技术的快速发展为保存、截取数据奠定了良好的基础，人们在搜索次数、浏览时间、点击数量等都与消费倾向有着密切的关系，电子商务应该要最大限度上利用这些数据加强推荐和导购，当用户在上线的时候，对这些数据进行分析，为用户提供出其所需的商品，满足其需求。此外，根据数据建立电子商务个性化推荐系统（系统所推荐内容均为实时更新），以便客户浏览记录改变的时候系统所推荐的商品信息也立即随之改变，通过为客户提供个性化推荐省去了商品信息量大带来的繁琐感，从根本上增加客户的满意度，赢取其更多信任。
二、最大限度上减少商品流通交易成本
由于电子商务时代的到来，人们的各种商务活动不再受到时间和空间的局限，人们原本的购物习惯也发生了很大的变化，同时对于物流也提出了更为严格、更高的要求。人们可以在任意地点、任意时间随心浏览、购买商品，但由于物流因素会给用户的购物体验造成一定的影响。因此，对于各种电子商务网站来说，应该要尽可能利用数据了解掌握用户的喜好，针对不同类型消费者以及不同区域的消费者推荐成本、时间最短的商家，最大限度上减少商品流通交易成本，从根本上提升消费者的购物体验[3]。
三、不断强化数据服务模式
在大数据时代发展背景之下，任何经济活动的开展都必须以用户的相关信息为基础。若想对市场进行更好的把握，就必须要充分掌握客户的资料为前提，不断强化数据服务模式[4]。在收集客户资料信息的过程当中，对数据进行有效分析，从分析结果中获取消费者的习惯、建议等信息，充分利用电子商务的优势，把这些信息转换为经济效益的来源，通过搜集和处理第一手的客户资料，加大对数据服务模式的创新和改变，对营销过程中的重要数据进行整理和分析，从而从这些数据中分析得出消费者的消费诉求、消费习惯和消费建议等，电子商务的优势和价值，将大量的信息转变成为具有经济效益的资源。
四、建立细分垂直的数据服务模式
结合市场的实质需求，建立细分垂直的数据服务模式，构建电子商务细分化品牌，为用途提供更加精致的服务。两个电子商务网站淘宝和京东两个著名电子商务网站在市场上占据重大份额，但即便如此，诸如聚美优品的比较中小型的电子商务网站还是得到了飞速发展。这些中小型的网站就是在最大限度上利用数据所带来的便利性，他们拥有这非常好的服务理念，从细节方面着手，发展精品化道路，建立专业性质的产品营销模式，通过构建某一个专门领域的销售网站来吸引消费者，很好的抓住了某一个领域的空缺，充分展现了建立细分垂直的数据服务模式所带来的优势，为逐渐占领市场份额奠定了良好的基础[5]。
五、结束语
在大数据时代发展背景之下，各个电子商务企业的竞争其实就是数据处理技术的竞争。因此，对于各个电子商务企业来说，必须要充分借助大数据的优越性，对电子商务服务模式进行改革和创新，通过采用充分利用数据，强化导购、减少商品流通交易成本、不断强化数据服务模式、建立细分垂直的数据服务模式等多种手段来实现电子商务模式的改革和创新，为日后运营发展提供有效的指导思路，进而达到实现利益上的最大创收。
参考文献:
[1]降雪辉.大数据时代电子商务的信息化发展创新[J].商业经济研究.，13(07)：334-336.
[2]张昕.大数据环境下电子商务的发展探析[J].中国科技信息.6，17（13)：99-101.
[3]张栋.大数据时代下电子商务发展的机遇和挑战[J].对外经贸.，21(11)：122-125.
[4]贾丽飞.大数据时代的电子商务服务模式革新研究[J].商场现代化.2016，23(28)：777-779.
[5]叶符明.试论大数据时代下的电子商务[J].信息技术与信息化.2016，31(07)：994-997.
篇10：大数据时代下电子商务服务论文
所谓的大数据主要是指存储、分析、管理的一个数据群，其大小均比传统数据库软件工具。当前，对于信息爆炸时代产生的海量数据均用大小数据来描述和定义，并命名和其有关的技术创新和发展[1]。在大数据时代发展背景之下，人们对于事物的看法已经发生了改变，在做出决策的时候也不再单纯的使用主观进行判断或者依赖过往的经验，开始对海量的数据进行挖掘以及分析。电子商务服务中，大数据也到了广泛应用，加强电子商务模式的改革创新，使之更加符合时代的要求成为当下电子商务主要的发展趋势。本文提出了几点电子商务服务模式的改革创新建议，具体如下。
一、充分利用数据，强化导购
在大数据时代发展背景之下，对于数据的收集能力也发生了质的改变，对于人们日常生活中通过信息技术所产生的数据都可得到真实的记录[2]。因此，对于电子商务模式来说，也应该要尽可能利用这些有效数据，进一步优化导购模式。互联网技术的快速发展为保存、截取数据奠定了良好的基础，人们在搜索次数、浏览时间、点击数量等都与消费倾向有着密切的关系，电子商务应该要最大限度上利用这些数据加强推荐和导购，当用户在上线的时候，对这些数据进行分析，为用户提供出其所需的商品，满足其需求。此外，根据数据建立电子商务个性化推荐系统（系统所推荐内容均为实时更新），以便客户浏览记录改变的时候系统所推荐的商品信息也立即随之改变，通过为客户提供个性化推荐省去了商品信息量大带来的繁琐感，从根本上增加客户的满意度，赢取其更多信任。
二、最大限度上减少商品流通交易成本
由于电子商务时代的到来，人们的各种商务活动不再受到时间和空间的局限，人们原本的购物习惯也发生了很大的变化，同时对于物流也提出了更为严格、更高的要求。人们可以在任意地点、任意时间随心浏览、购买商品，但由于物流因素会给用户的购物体验造成一定的影响。因此，对于各种电子商务网站来说，应该要尽可能利用数据了解掌握用户的喜好，针对不同类型消费者以及不同区域的消费者推荐成本、时间最短的商家，最大限度上减少商品流通交易成本，从根本上提升消费者的购物体验[3]。
三、不断强化数据服务模式
在大数据时代发展背景之下，任何经济活动的开展都必须以用户的相关信息为基础。若想对市场进行更好的把握，就必须要充分掌握客户的资料为前提，不断强化数据服务模式[4]。在收集客户资料信息的过程当中，对数据进行有效分析，从分析结果中获取消费者的习惯、建议等信息，充分利用电子商务的优势，把这些信息转换为经济效益的来源，通过搜集和处理第一手的客户资料，加大对数据服务模式的创新和改变，对营销过程中的重要数据进行整理和分析，从而从这些数据中分析得出消费者的消费诉求、消费习惯和消费建议等，电子商务的优势和价值，将大量的信息转变成为具有经济效益的资源。
四、建立细分垂直的数据服务模式
结合市场的实质需求，建立细分垂直的数据服务模式，构建电子商务细分化品牌，为用途提供更加精致的服务。两个电子商务网站淘宝和京东两个著名电子商务网站在市场上占据重大份额，但即便如此，诸如聚美优品的比较中小型的电子商务网站还是得到了飞速发展。这些中小型的网站就是在最大限度上利用数据所带来的便利性，他们拥有这非常好的服务理念，从细节方面着手，发展精品化道路，建立专业性质的.产品营销模式，通过构建某一个专门领域的销售网站来吸引消费者，很好的抓住了某一个领域的空缺，充分展现了建立细分垂直的数据服务模式所带来的优势，为逐渐占领市场份额奠定了良好的基础[5]。
五、结束语
在大数据时代发展背景之下，各个电子商务企业的竞争其实就是数据处理技术的竞争。因此，对于各个电子商务企业来说，必须要充分借助大数据的优越性，对电子商务服务模式进行改革和创新，通过采用充分利用数据，强化导购、减少商品流通交易成本、不断强化数据服务模式、建立细分垂直的数据服务模式等多种手段来实现电子商务模式的改革和创新，为日后运营发展提供有效的指导思路，进而达到实现利益上的最大创收。
参考文献:
[1]降雪辉.大数据时代电子商务的信息化发展创新[J].商业经济研究.2016，13(07)：334-336.
[2]张昕.大数据环境下电子商务的发展探析[J].中国科技信息.20146，17（13)：99-101.
[3]张栋.大数据时代下电子商务发展的机遇和挑战[J].对外经贸.2015，21(11)：122-125.
[4]贾丽飞.大数据时代的电子商务服务模式革新研究[J].商场现代化.2016，23(28)：777-779.
[5]叶符明.试论大数据时代下的电子商务[J].信息技术与信息化.2016，31(07)：994-997.
篇11：人才培养下软件工程论文
人才培养下软件工程论文
1以加强学生工程实践能力为重心，构建多层次实践教育体系
注重实践和创新能力培养，实践环节一方面设计阶梯式GIS软件开发能力和基本技能辅助训练，另一方面通过项目库、学生自主命题导师辅导、创新性第二课堂、企业实践、科技竞赛等形式形成多级多层次的实践体系。
1.1建设学生创新学习和实践的多层次引导体系
通过建设实践教学平台，改革实践教学内容，并结合工作性实践、专业兴趣小组、学生社团活动、参加各类技能竞赛等一系列的课外实践教学环节，对学生的创新精神、创业能力、实践能力和社会适应能力进行综合培养。重点建设学科竞赛培养体系，开展产学研、科研立项等课外实践活动以及企业工作性实践。
1.2改善实践教学环境，加强实践教学基地的建设
加大对实验室的建设和投入，增加先进的教学实验设备，为培养学生的实践能力提供平台。一方面依据学科竞赛教学理念和培养目标，建立开放式学科竞赛实验室，形成一套开放式学科竞赛实验室的管理运行体系；另一方面进一步加强与国内外优秀企业的产学研合作关系，以具体实施专业为主体，确定并拓展一批高水平软件企业作为“卓越软件工程师教育培养计划”的联合培养单位。校企双方共同设立工程实践教育中心，强化工程实践的环节，确保校企联合培养各项目标得到具体落实。
1.3开展软件工程专业实践教学体系标准研究，制订软件工程专业实践教学体系标准
我们对国内外知名大学软件工程专业的实践教学研究情况进行充分调研，搜集相关实践教学体系大纲文档，并结合本专业“地学信息化特色软件人才培养”的办学特色，面向市场需求不断调整与软件产业实际需要相适应的实践课程，增加实践教学与工程实践和前沿技术紧密结合的程度，研究并确定软件工程专业实践教学体系标准，以保证软件工程专业人才培养的可持续发展。
2建设专业核心课程教学团队，培养符合产业需求的软件工程专业人才
以建设软件工程核心课程群教学团队为抓手，建设高水平工程教育师资队伍。采取切实有效的措施，做好实施专业专职和兼职教师的遴选、聘任和考核，构建一支具有双师型素质的高水平专、兼职教师队伍。
2.1特色教学团队建设
结合信息工程学院学科优势和人才培养核心，建设“现代软件工程教学团队”及“地学软件开发与应用教学团队”。其中，“现代软件工程教学团队”主要负责软件质量管理、软件过程管理、软件项目管理和软件产品工程方面的课程建设和教学，是为卓越软件工程师建立软件工程的系统理论与基础方法；而“地学软件开发与应用教学团队”则主要负责GIS平台软件及其二次开发、地学应用软件工程方面的课程建设和教学，该团队是结合地大特色、国家战略和社会需要而建立，是培养面向特定领域的具有特色的卓越软件工程师的基础。
2.2师资队伍建设
采用培养和引进相结合的办法，结合“学历提升、学源合理、专业对口、职称结构合理、双师素质教师培养”等目标，进一步优化师资队伍结构，积极推进专业核心课程群教师团队建设。此外，通过各类项目支持专业教师到美国、加拿大等具有软件工程、地学信息化等专业优势的高校进修访问。同时，进一步强化专业教师的工作性实践经验，每年派出专业教师到教育部GIS软件及其应用工程研究中心和相关合作企业从事大型软件工程实践。
3改革教学管理，建立健全完善的质量保证与管理体系
教学管理改革遵循以学生培养为主的管理理念，以严格教学过程、规范教学制度，制定符合工程型人才培养定位的课程教学规范、课程考核评价体系，包括在企业工作性实践过程中的评价与考核体系；制定面向工程型人才培养的教师教学考评与激励政策，建立科学的评教体系，确保“卓越计划”实施质量和成效。
3.1建立健全教学团队建设制度，保证师资素质
通过完善教师培训制度，做好培训规划，提高教师专业水平和教学能力；实施企业工作性实践能力提升计划，改革参与“卓越工程师教育培养计划”教师的考核方式；改进人才引进激励机制；采用激励约束机制加快实验教学队伍建设等措施，保证师资素质。
3.2建立教学过程监控及质量保证体系
建立校内教学质量监控，保证校内教学质量；建立实践教学质量监控体系，保证校内实践学习质量；重点建设企业实践质量监控体系，保证企业实践质量，主要包括：①强化校外毕业设计（论文）的`过程管理；②建立学院与企业共同组织与管理的措施与机制，如学院与企业共同参与考核评价、建立学校、实习单位的学生实习信息通报制度以及实行实习生质量跟踪调查制度等。
3.3建立完善学生激励与保障制度
通过制定学生竞赛管理与奖励办法和学生安全保障制度等措施，将其与理论和实践教学质量保障措施相互联系、相互促进，形成一套结构合理、运行科学规范的包括目标机制、管理机制、条件机制、监控机制和激励机制组成的教学管理改革保障机制，为实现教学体系能有序、规范地运行提供基础。主要包括建立学生学科竞赛激励机制，提供学生毕业前职业素质培训保障，以及制定和实施学生校内学习与企业实践保障措施等。
4融合人才培养模式与创新创业教育，建立软件工程创新创业基地
创新创业教育作为一种全新的教育理念，在我国高校教育中已形成广泛共识，并成为我国高等教育人才培养模式新方向的切入口。它要求高校在培养目标上重新定位，即高校的培养目标不应该是知识的继承者，而应该是知识和财富的创造者。为此，在专业建设中，我们将创业理念、创业教育纳入人才培养体系，将创业精神融入学生的人格培养中；将创业思想整合到大学的其他课程之中，促进教学模式、教学态度和教学方法的改变；将创新教育和专业教育的有机结合作为创业教育的着重点，适当压缩理论学时，增加实践教学在培养方案中的学时比例，整合优化实践教学内容。
5结语
鉴于中国地质大学（武汉）信息工程学院软件工程专业在地质相关学科的强势地位以及在GIS软件开发与应用领域的突出优势和GIS在地学信息化中的广泛应用，我们将软件工程专业办学特色定位于培养面向地学信息化领域的软件开发和应用工程师。在专业建设过程中，以卓越软件工程人才培养为核心任务，以GIS软件开发和应用能力培养为主线，结合软件工程的特点建立软件开发基础，结合学校特点拓宽地学背景知识；在培养模式、教学团队、课程体系及实践体系、教学资源平台、教学方式、教学管理与质量监控等专业发展重要环节进行综合改革；注重学生实践和创新能力培养，构建多级多层次的实践体系，促进人才培养水平的整体提升。
篇12：浅析软件工程数据挖掘研究进展论文
浅析软件工程数据挖掘研究进展论文
摘要：随着计算机信息网络的快速发展，数据挖掘在软件工程中的地位越来越突出。软件工程数据挖掘是在冗余的数据中发现有用的数据，从而得到更好地利用。社会的发展，科技的进步使得社会进入了网络信息热时代，随之计算机软件也不断增加，人们获取的信息大部分是人手动操作软件获得的，这样的信息量具有一定的局限性。因此，为了满足当今社会的需要，必须借助于软件工程数据挖掘的手段。
关键词：软件工程；数据挖掘；研究现状
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-304426-0020-02
利用数据挖掘技术对大量冗余的数据进行筛选从而得到少量精确的信息。冗余的数据是指既包含有用信息有包含无用信息，利用数据挖掘技术剔除掉多余的无用信息留下有用信息，这样既可以提高手机数据的质量又可以提高工作效率。所以，数据挖掘技术在当前的软件工程中起着越来越重要的作用。数据挖掘技术提取、筛选、分析和整理数据比人工操作软件获得的数据更精确更高效。同时，使用这种技术为软件开发者提供了有利的条件，它可以给软件开发者提供一些对其开发软件有用的信息。软件开发者想要更有效率的开发出更高质量的软件，就必须获得更多的更有用的数据，而想要收集和整理出有用数据就需要借助数据挖掘技术来实现，进而提高工作效率。
1 数据挖掘的基本概述
软件工程数据主要是指开发软件过程中所涉及的各类数据，如需求分析、可行性分析、设计等文档，开发商通信、软件注释、代码、版本、测试用例和结果、使用说明、用户反馈等信息数据，一般情况下其是软件开发者获取软件数据的唯一来源；而数据挖掘是指在海量数据中集中发现有用知识或信息的过程。
软件工程数据挖掘的工作原理 主要包括数据预处理阶段、挖掘阶段以及评估阶段三个方面。在挖掘阶段主要是运用分类、统计、关联、聚类、异常检测等一系列算法的过程。在评估阶段数据挖掘的意义主要在于其结果应易被用户理解，其结果评估主要有两个环节分别是模式过滤和模式表示。
数据挖掘在计算机软件工程中的研究相当多，它是分析数据的一种新颖方式。目前，随着社会工作的复杂度，需要更加完善的软件，因此对于软件代码的数量也在急剧增加进而导致了数据量的快速增长。而传统的数据计算方式已经不能满足目前对于大量数据进行分析的要求，所以，研究者希望能够发掘出一种新的数据分析方式更高效的整理出有用的数据信息。软件开发中会积累大量的数据，比如说文本数据，测试数据，用户信息数据以及用户体验反馈数据等等，软件开发者为了开发出更好的软件就必须分析和整理这些数据。但是，目前软件工程开发的软件越来越大，其数据越累越复杂对于数据的处理已经超出了人工处理的能力的范畴，所以说继续使用传统数据处理的方式来收集，整理和分析数据已经不可能实现。因此，推动了人们对于新的数据处理方式的研究，所以才提出了软件工程数据挖掘技术。
2 软件工程数据挖掘的应用
随着计算机软件工程的发展，可以发现传统的数据挖掘技术具有很多的不足，存在一定的缺陷。传统的数据挖掘技术的定位系统不完善，定位不精确，并没有体现出数据挖掘技术的`高性能，它不足以满足当代对于数据处理的要求，因此需要对传统的数据挖掘技术进行改进和完善，这是我们目前的首要任务之一。为了迎合现代化网络信息技术的快速发展，需要发掘出新的数据处理模式，就是在这样的背景条件下，诞生了软件工程数据挖掘技术。相比于存在很多缺陷与不足的传统软件工程而言，软件工程数据挖掘技术更加简单、方便、高效以及精确。软件工程数据挖掘技术并不需要特定的技术平台，体现了其普适性。当前，我国已经开始深入的研究软件工程数据挖掘技术，但是，仍然需要更深的开发其性能以便更好地满足社会的需求。
3 软件工程数据挖掘面临的挑战
软件工程数据相比于普通数据更加复杂，所以对于软件工程数据进行处理具有很大的挑战性。处理软件工程的大量数据具有：软件工程数据复杂性，软件工程的数据处理非传统以及需要严格精确的软件工程数据的分析结果等三方面的困难。
3.1 对数据复杂性的分析
软件工程数据包括结构化数据和非结构化数据。软件工程中所产生的缺陷报告以及各种版本信息构成了结构化数据信息；而软件工程处理过程中所产生的代码信息和文本文n信息构成了非结构化数据信息。由于这两类数据包含的具体内容不同，所以需要分别处理这两种数据，需要使用不同的算法对他们进行处理。虽然说需要不同方式处理这两种数据但是并不表示这两种数据之间没有任何联系，事实上，它们之间存在着重要的对应关系。例如：代码中存在着缺陷报告，版本信息中存在着对应的文档信息，由于它们之间存在着这样的对应关系，所以使得人们不能很好地对其进行整体分析，这就促使了人们开发出一种新的算法，新的数据分析技术能够同时将结构化信息和非结构化信息这两种对应数据一起挖掘出来。
3.2 对数据处理非传统的分析
分析和评估软件工程数据挖掘出来的信息，这是数据挖掘过程的最后一步。客户是软件工程数据挖掘数据处理的最后宿体，软件开发者需要对最终挖掘出来的数据进行转变，格式转变是为了满足广大客户对于数据不同的要求。但是，由于需要对数据进行格式转变，相当于增加了一定的工作量，那么软件工程数据挖掘的效率则会被大大降低。对于客户而言，他们需要的信息各种各样并不单一，比如说客户可能会同时需要具体的例子和编程代码等；或者说需要具体例子和缺陷报告等；或者三者皆需要。由此可见，我们仍然需要改进和完善软件工程数据挖掘技术来提高其效率。怎样才能做到让客户得到满意的数据挖掘结果呢？那么就需要高效的数据挖掘技术将各类信息进行归纳总结，改变其格式。这样的技术，不仅仅可以满足客户需求而且还可以使软件开发者从中得到更大的利益。
3.3 对数据挖掘结果好坏的评价标准
对于传统的数据挖掘技术而言，它也有一套自己的对于数据结果处理好坏的分析标准，而这个标准对于传统数据挖掘技术数据处理的分析较准确。但是，在当前的软件工程所要处理的数据量很大，传统的评价标准已经不能满足现在的数据分析要求；使用不同的数据结果评价标准来评判不同的数据挖掘结果。然而不同的评价标准之间的联系并不紧密，因此就需要开发者针对不同的数据类型做出不同的评价分析标准以便满足客户需求。想要对数据分析结果是否准确，数据挖掘的信息是否合理等等这些不同的问题进行更加深刻的了解，就要求开发者有独特的见解，对于数据结果是否精确有一定的判断能力。总之，获取准确的信息就是软件工程数据挖掘的目的。所以，最后获得的数据是否满足要求就是评判软件工程数据挖掘结果是否完美的标准。endprint
4 对软件工程数据挖掘应用进行分析
4.1 对软件数据挖掘技术进行分析
在软件开发的过程中，数据挖掘技术包括两个方面：（1）程序编写；（2）程序成果。在这个过程中，程序结构和程序功能技术的主要作用就是检索出有效的信息。提升信息的有效性需要联系到客户的实际需要，同时也需要对程序编写过程进行智能化培训。将调用、重载和多重继承等关系家合起来进行有效的记录各种相关信息，重视静态规则的同时利用递归测试的方式来分配工作，从而更有效的掌握关联度之间的可信性。
4.2 做好软件维护中的软件工程数据挖掘工作
在软件维护的过程中，软件修复和软件改善工作依赖于数据挖掘技术。数据挖掘技术在软件缺陷以及软件结构等也起到了重要的作用。软件修复即维护者通过依据缺陷分派进行有效的评估并改善缺陷程序进而确定修复级别或者维护者可以选择缺陷修复方式，无论哪种方式最终目的都是进行软件修复来保证数据挖掘的高效性。缺陷分派即将缺陷转化为文本类型，采取有效措施来进行修复。但是，这样的方式它的实际准确率并不高，因而需要利用强化检测来完善缺陷报告技术。
4.3 注重高性能数据挖掘技术开发工作
数据挖掘技术体现在软件开发工作中的创新性不可或缺，在实际的工作过程中，目前的软件工程数据挖掘更加重视两个工作：（1）规则分析方式；（2）项目检索工作。总而言之，想要高效快速地寻找病毒，并对其进行全方位分析和评估得到准确的病毒数据需要高性能数据挖掘技术。只有提升数据分析的可行性，提升软件开发安全性能，才能更好地实现软件工程的良好发展。
5 总结
综上所述，稻萃诰蚣际醯挠τ梅浅9惴海比如说分析代码、软件故障检测以及软件项目管理等三个方面应用较多。值得关注的是，当前对于数据挖掘技术的研究还不够成熟。因此，研究者需要对软件工程数据挖掘技术进行深入的研究，从而能够促进软件更好地开发和管理。相信在不久的将来，我们一定可以在数据挖掘方面取得非常好的优化效果。
参考文献：
[1] 江义晟.软件工程数据挖掘研究进展[J].电子技术与软件工程，（22）.
[2] 胡金萍.探析软件工程数据挖掘研究进展[J].电脑知识与技术，2017（34）.
[3] 马保平.关于对软件工程中的数据挖掘技术的探讨[J].电子技术与软件工程，（19）.
[4] 徐琳，王宁.数据挖掘技术在软件工程中的应用分析[J].数字通信世界，2015（8）.
篇13：银行数据保护软件工程论文
银行数据保护软件工程论文
1安全保密技术
在银行数据存储系统中，存在各种用户，那么重要的数据难道可以让任何用户都可以随意访问、随意修改吗?答案显然是否定的。在数据库的设计过程中，开发人员应该为所有用户设置权限，除了超级管理员以外，其他用户都只有登陆访问功能，不存在修改功能。也就是说，只有银行的工作人员能够修改各个用户的信息，网上所交易的信息需要通过第三方平台修改数据。
2其他安全措施
在如此庞大的银行体系中，不仅仅只有上述的安全问题，还需要解决人员的管理、应急事件处理、审计等问题。
2.1人员管理
人永远是犯罪的主体，所以银行应加强人员管理体系，对员工进行德育，定期及逆行安全教育，明确告知其网络犯罪的可怕性以及计算机网络安全的重要性，减少这种人为的失误，完善权责平衡制度，将责任落实到个人。在工作人员接触、保管银行机密数据时，对其进行安全审查。
2.2应急事件处理
网上的交易存在很多不确定因素，多用户的网络交易具有突发性，建立应急事件处理机制是非常有必要的。首先将破坏、不正常事件分类，对每一类的作用范围以及危害程度进行分级，在紧急事件发生时可以按照事先的分类快速进行处理。
2.3审计
审计在软件工程中可理解为日志文件，产生、记录、检查事务的处理过程，使得数据系统更加安全稳定。但是审计功能更加完善，它能够阻止某些可能危害到数据安全的不明操作。对于系统开发人员来讲，最大的挑战是数据的实时恢复和备份，这点非常重要。对于至关重要的数据，考虑一种保护措施是很不专业的做法，并且对数据库的存放也要考虑多种方式。备份系统的购买必须符合硬件和软件的需求，必须保证一定的加密性。
3软件工程在数据保护中的作用
毫无疑问，软件工程在银行数据保护中发挥了重要作用，主要表现在以下方面。
3.1保证数据完整性
银行数据管理中，数据的完整性非常重要，在用户账户中一个小数点的位置都能给一家银行带来致命的错误。软件系统中的oracle数据库结合Java语言最适合用于银行数据管理系统，主要针对于数据的修改，改善传统数据脏乱差的状况。上述提到在数据进行交易的过程中是不允许其他事务流占用进程，从本质上减少数据读取错误情况，更好的保证数据的`完整性。
3.2减少数据复杂性
通过软件工程对数据的有条管理，大量的数据信息显得简单易读，以大众最能接受的表格形式显示所有数据，减少数据复杂性，也提高操作人员的操作效率，减轻工作人员的工作强度。
3.3提高数据读取效率
软件工程能够很好的利用CPU和内存之间的关系，使数据的读写都在同一个进程中进行，减少等待时间。在银行数据系统中，大量的增、删、改、查操作，导致必须提高数据的读写效率，用空间换取时间。
3.4增大数据存储空间
近两年来，云计算可谓IT行业最重视的技术。云计算的出现也引导出了云存储;有了云存储，再大的数据量都可以存储在云盘中，不占用计算机中的内存。
4结语
快捷、高效的银行数据管理系统，对现代化银行金融业的发展有显著的推进作用。并且银行数据计算机管理系统技术在目前IT界是一个成熟的系统。为了使银行公司适应现代化市场竞争的需求，促进银行管理信息化，不断满足储户的要求，争取银行更高的利益，银行储蓄软件化是银行业发展的一个基本趋势。所以，国家应该注重对软件工程IT行业人才方面的培养，为银行计算机储蓄奠定坚实的基础。
篇14：浅析大数据时代下的网络稳定性的论文
浅析大数据时代下的网络稳定性的论文
摘 要：大数据环境下网络稳定性，成为全球都比较关心的问题，这涉及到互联网的健康有序发展，本文将对大数据环境中网络稳定性测试分析。
关键词：大数据环境 ；网络稳定性 ；测试
近年来，在着物联网、移动互联网与云计算技术和应用的快速发展中，人类产生的数据量十分惊人，正以指数级速度迅速增长。在，其数据就达到1.8万亿 GB。而 IDC（IntemetDataCenter，互联网络数据中心）预计到 年全世界数据量会增加50 倍。但是在大数据环境下很多是用户信息等敏感信息、隐私信息以及国家的机密信息。这些信息难免不会引起全球各地的不怀好意的人进行攻击，包括信息泄漏、人不断非法入侵他人电脑、数据篡改、信息窃取、数据删添和病毒攻击等方式。可以说大数据的复杂性和涉及领域的广泛，给人们带来了很多的不安因素，同时网络实体还要面对水灾、火灾、地震、电磁辐射等危害的考验。
一、网络稳定性概述
网络的不断普及，给人们的生活学习工作带来了巨大的便利，但是网络是否稳定，又对人们的使用效率有巨大影响。所谓的稳定性是指网络系统可以长期、可靠、满足指标带宽的性能。网络稳定性也可以说在网络发生入侵等突发性危机的事件时，计算机网络所表现出的具有抗干扰、抗毁性能力的大小，并且具有为大规模数据通信下的突发性事件提供有效帮助，保证在一定时间效益最大化和网络损失最小化。假设网络稳定性不好，就会出现丢包率变高，轻的现象则是网速不稳定，重的话就会出现掉线情况发生。比较常见的网络稳定性问题主要有以下几种 ：一是网络局部或整体出现不定时掉线情况，这就是内网存在 ARP 欺骗。二是局域网访问缓慢，访问外网断线或者是丢包严重问题发生，这是内网发生病毒攻击或者是广播风暴。三是网络设备，如路由器、交换机等有缺陷或者是个体故障，造成网络断线，四是运营商线路遭受攻击或者是故障造成网络延迟或者断线发生。而在大数据环境下，网络稳定性主要指发生网络入侵等突发性危机的过程里，计算机网络抗干扰和抗毁性能力的大小。在大数据环境下入侵事件的发生，变得更加具有随机性、突发性、有限性等特征，做好对大数据环境中网络稳定性测试分析是下文要进行的。
二、大数据下网络稳定性评价体系分析
1、大数据环境下模糊层次下网络评价指标稳定度分析。模糊层次分析方法是把模糊分析法与层次分析法相结合起来的一类方法。层次分析法是美国运筹学家 T. L. Saaty 教授提出，该方法是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易处理，尤其适合于那些难于完全定量分析的问题。模糊层次分析方法实用性非常强，可以通过通过编程实现的建模，能有效解决在设备选择问题中的`定性和定量的抽象，还可以避免矩阵的一致性困难与建立的矩阵与人的思维差异问题。在大数据环境下采用模糊层次分析方法，可以得到各种指标下的评价权重，采集的指标在大数据网络下表现出网络稳定性分析层次性，并且大量检测指标呈现出了一定的模糊性，可利用模糊层次分析措施能够得到不同指标的权重 ：[Y=WTX] ，其中 Y 可以是 y1，y2，…，yn]，Y 代表的意思是用户行为在大数据环境中网络衡量指标的权重集。X 可以是x1，x2，…，xn]，表示的意思是专家对不同种指标的打分评价集，而且这类集合能够从经验中得出。W 是指描述模糊互补矩阵，具有 [i=1nwi=1]。然后在 Y 里各种数据量中网络稳定度测试指标的权重与达标评估系数依次进行相乘，在求和中得到单个不同指标的稳定度 ：[Ri=j=1nyjwj]。而 [Ri] 是指在大数据环境里用户行为的网络单个指标的稳定度表现。
2、大数据下多指标下网络稳定性评价。多指标通信网络构成，包括了大数据通信子系统、数据协调通信系统和漏洞修补子系统三个并联系统与一个串联系统。而在大数据下，对于多指标结构评估是由一个串联同并联融合的混合指标评估过程，因此，计算机网络总体指标的稳定度的运算公式就有 ：[R=j=131-i=1m（1-Ri）]，这样就能实现对大数据环境下的计算机网络的稳定性进行计算。
三、大数据下相应网络稳定性的区域评估模型测试建立
在大数据的通信环境中计算机网络的评价指标，主要利用大数据通信下反映高风险网络发展特征的主要指标，分别是 ：信道宽度 [x1]，紧急检测 [x2]，安全检测人员比例 [x3]，可承载的数据量 [x4]，信道可承载量 [x5]，调度能力 [x6]。区域评估模型测试建立首先假设存在 n 个年度，假设 n=10，p 个评估指标，其中 p=6。然后构建计算机网络性能评估指标体系的原始数据矩阵 ：[X=X11X12...X1pX21X22...X2p... ... ...Xn1Xn2...Xnp]。 计 算机网络性能评估指标体系的运算相关系数矩阵 ：[R=k11k12…k1pk21k22…k2p... ... ...kp1kp2…kpp] ， 而 [kij（i，j=1，2， …，p）] 是原始变量 [xi] 以及 [xj] 的相关系数，得到的运算公式为 ：[kij=k=1n（Xki-Xi）（Xkj-Xj）k=1n（Xki-Xi）2（Xkj-Xj）2] 。如果对称矩阵 [rij=rji]，则只运算其上三角元素和下三角元素就行。再次运算主成分贡献率，[Zi] ：[rik=1prki（i=1，2，…，p）] ；累计贡献率 [k=1γkk=2γi]，通常设在累计贡献率为85% ～ 95% 的特征值 [λ1，λ2，…，λm] 对应为第一，第二，…，第 [m（m ≤ p）]个主成分。运算主成分载荷为 e，[ei=γkeki（i=1，2，…，p）。]。最后将不同主成分的方差贡献率当成权重，线性加权求和获取综合评价函数 ：[Zi=j=1meiyj]（7）其中 [Zi] 用于描述第 i 个数据流的计算机通信网络的稳定性，该值越高，说明第 i 个数据区域网络稳定性越强，相反，就会越弱。
篇15：大数据时代下医院财务管理探究论文
在大数据时代背景下，医院卫生体制开始产生较大变革，当采取现代化计算机技术后，我国各大医院财务管理效率均得到了显著提升。随着信息技术的日益普及，传统财务管理工作体系已经不能适应医院实际发展需求，所以，应该不断整合并且完善财务信息系统，这样才可以提高财务资产信息相关管理工作所具有的现代化水平，对医院各种资源进行充分的利用，推动医院的稳定有效发展。
一、医院财务管理战略的内涵分析
医院财务战略主要指医院在受到多因素影响的环境中为提高医院财务竞争力和寻求资金流动及周转的相对平衡，从而对医院资金流动与资金周转所做的全面性规划。在日常工作中，医院财务管理人员需要立足于战略角度从事医院财务管理，并在医院财务管理的决策中实现医院财务战略，使得医院资金流动及周转能够产生经济效益，增强医院财务竞争力。财务战略主要含财务投资战略思维、财务筹资战略思维、财务运营战略思维。其中，财务投资主要指医院财务管理人员对医院重大投资、长期性投资的方向进行筹划，同时涵盖了投资项目、投资目标、投资规模以及投资方式等多方面的筹划。财务筹资主要指医院财务管理人员将医院外部市场环境、内部管理发展与财务战略相结合，从而更好的谋划医院的筹资方式、结构与目标。财务运营主要指医院财务管理人员对医院内部控制、运营业务以及运营资本等方面所做的筹划工作。
二、大数据时代下的医院财务管理所面临的困境
（一）缺乏有效的财务监管体系医院与其他事业单位有着较大的不同，不仅涉及到医疗设备、医药管理、医疗费用，而且与国家财政支持有关。因此，医院的财务管理难度相对较大，工作较为系统庞杂，需要专门的财务管理部门，才能够确保会计核算工作的顺利进行。而由于受到传统会计核算方式的影响，医院的财务管理体系相对陈旧，尤其在新医改政策下，其管理体制上的劣势更是不断地凸显出来，不能真正满足当前医院的`财务管理需求。这种财务控制体系上的缺失，导致医院的财务管理效率普遍较低，且财务管理问题多发，进而影响到整个医院的运营效率。
（二）缺乏有效的会计核算方式当前医院普遍存在会计核算方式缺乏系统性、科学性的问题。进而使得医院在财务会计核算中，工作效率低下。尤其在新医改政策环境下，我国在医疗卫生事业上不断增加了资金的投入，使得逐渐向着公益性事业单位转变，这种转型也致使医院的会计核算方式与以往的核算方式发生了转变。而现有的医院会计核算方式相对单一，进而使得医院财务管理与会计核算的整体质量受到了严重地影响。
（三）信息化应用水平较低随着大数据时代的到来，各行业的工作形式也发生着较大的转变。而医院要想赢得健康、稳定的发展，还需要与时俱进，不断革新自己的财务管理水平，通过利用先进的科学技术，让会计核算工作更具有科学性、高效性、精准性。但是，当前很多医院在财务管理方面，网络应用程度还相对较低，不注重信息技术的有效应用，只通过引进简单的财务软件，来代替传统的手工记账方式，而没有对医院的整体财务工作进行网络化管理，使得医院的财务管理水平低下，严重阻碍到医院的正常运营。
三、大数据时代下医院财务管理的对策
（一）强化医院的财务管理工作强化医院的财务管理，集中处理账目，同时还应该科学设置各个科目，提高财务数据信息实际管理力度，对薪金、会计核算和医院科研经费等不同财务资产集中管理。因此，完善医院财务管理，能够使财务管理体系得到一定的改进。予以财务资产信息有效系统化以及规划化管理措施时，还应该做好监督工作和相应管理工作，进一步明确工作人员所承担的责任和自身义务，并且彻底落实到责任以及岗位制度中，促使工作人员能够积极应对自己的工作，改进以前的财务模式，不断强化财务管理工作人员身上的职能。在医院财务的信息化管理中，管理人员应当严格依据相关工作流程，对各项财务信息进行审核与确定，保障财务信息的全面性与真实性。同时为了实现财务信息的高效化管理化，一方面，管理人员应当加强对其内部财务信息以及财务数据的管控，及时备份医院关键的财务信息，确保在信息故障或者遗失时，不对医院财务管理工作的正常运行造成阻碍。
（二）健全财务信息，加强财务管理培训建立医院财务信息系统，实现财务数据信息的共享，同时还能够提升财务部门的工作质量。采取现代化计算机技术，能够降低财务人员所承担的工作量，使其工作强度减小。相对于人工操作而言，计算机技术本身具有高效性以及准确性，同时在信息数据处理方面，具有较强准确性，所以一般不会产生人为操作方面的失误等问题。同时，能够把财务管理工作有效落实到各个部门，促进各部门的合作以及交流，当所有资源共享后，医院管理人员就能够获取财务资产信息，详细了解医院当前经营情况，管理人员能够结合医院发展情况，实施合理有效的发展策略。医院的财务信息系统，必须详细记录医院所有财务信息，并且核算医院的票据、现金、各种账目和出纳等、员工工资发放、奖金、库存物品、采购、医院固定资产、对外投资、合同管理等项目，以此提高医院物资或者是固定资产管理所具有的统一性以及规范性，有效提升财务管理工作水平以及管理效果。除此之外，医院在选拔相关人才时应当提高标准，优先聘用具备专业技术以及职业素养的工作人员，对在职人员予以岗位培训，和对新职工予以岗前培训，以此来增强在职员工自身业务能力，同时引进一些高素质综合人才，将高素质具体工作标准和最大工作效能有效发挥出来，保证医院适应新形势的发展。
（三）完善内部的控制制度为了促进医院财务管理工作的顺利进行，医院建立一定的内部控制制度、完善其监督评估体系具有重要的意义。为了提高财务管理工作的规范性，对资产管理流程进行细化后，可以充分落实人员责任制，对财务资产信息方面的共享十分有利。通过计算机技术整合医院里面财务资产相关信息系统后，能够及时找出传统财务管理的缺点和不足之处，能够加强内部控制，并且及时有效的处理问题。内部审计力度作为医院内部财务监督的途径，对财务管理起到至关重要的作用，要想做好财务管理工作，就必须要加大内部的审计力度。对于目前存在的内部审计方面的问题，要结合实际的情况，来制定相关的解决策略。在审计方式方面可以采用新的方式来进行审计，而审计制度的制定则要包括具体的项目以及方式，做到对每一分财务支出收入方面的明细，明白资产的去向，才能对财务竞争做出更好的管理。医院建立相关内部审核机构，不仅能够及时的了解到财务管理工作的真实情况，同时也能对财务的工作人员进行监督，确保其工作细心负责。出现问题的时候及时进行问责与惩罚，进而起到监督与警示的作用，医院全面发挥控制制度的作用。另外，在医院的财务管理中，管理人员应当制定一定的预测机制，以供决策人员及时做出正确的判断，财务在制定财务报表时，不仅要体现医院中的有形资产，同时也要体现无形资产，财务人员对医院资金风险进行预测，不仅能帮助医院规避风险，而且能够使医院明确自身市场定位，进一步达到医院财务的创新性管理。
（四）采取现代化人才管理方法，构建现代化工作团队改变传统观念，增强财务以及预算方面的控制力度。构建现代化工作团队，对财务信息系统进行完善的时候，不断增强人员能力也应该同步进行。对于医院来说，其既应该引进大量信息化水平较高的人才，对在职人员予以岗位培训，和对新职工予以岗前培训，以此来增强在职员工自身业务能力，同时引进一些高素质综合人才，将高素质具体工作标准和最大工作效能有效发挥出来，达到全面转型目标，又应该学习或者是了解国家新医改所表达的精神，保证医院在新政策背景下适应国家提出的各项管理要求。完成信息化系统所有工作后，应该确保系统具有足够的实用性，将不同部门的工作完全综合到一起。
四、结语
综上所述，在大数据时代下医院对财务管理工作进行创新与改进是提高其市场竞争力的主要途径之一。因此，医院应当提高对于财务管理工作的重视，在大数据时代下实现财务工作的智能化管理，定期培训财务管理的相关工作人员，构建一支优秀的财务管理团队，有效提升医院财务的管理水平，为医院的长远发展提供强有力的后盾。参考文献：[1]徐艳霞.大数据时代医院实施ERP的战略意义———基于财务管理视角[J].中国总会计师,(23).[2]朱惠斌.关于大数据时代下公立医院财务管理信息化建设的思考[J].财经界(学术版),2016（08）.[3]姜黎黎,鲜然,严雅琪,吴子捷,刘俐君.大数据和云计算时代下我国银行财务管理者转型探究[J].财经界(学术版),2016(11).
作者:袁伟锋 单位:中山市人民医院
篇16：需求分析下软件工程论文
需求分析下软件工程论文
1软件工程需求分析的问题
软件工程需求分析最大的问题是开发方和使用方对于软件工程需求分析的轻视，在开发过程中存在着一定的盲目性、急功近利性，致使软件的开发难以满足用户应用需求，甚至一些软件开发到了后期，用户才提出新的需求要求，导致软件工程质量难以保证，工期被迫延长，可见软件工程需求分析的重要性；在软件工程需求分析方案的制定中缺少用户的参与，对于需求分析的收集、编写、管理等环节也多为系统分析员、软件工程师一手包揽，致使软件工程的需求分析存在了一定的空想性、不切实际性，使开发方开发的软件产品缺乏实际应用价值，难以满足用户需求；开发人员与用户在开发之初对于系统需求分析的重要性认识不清，双方的交流、沟通容易发生误解，致使其对软件系统用来“做什么”理解不准确，致使软件开发中问题很多，变更频出，影响了软件开发的效益；软件工程需求分析对于客户需求论述的不完整、不准确，且开发过程中用户需求不断变更，致使软件工程分析方案的制定存在一定的难点和问题。因此，在实际操作中，可以将两者灵活运用，结合起来，即确保了需求调查的准确性，又提高了需求调查的效率。此外，还可以采用回忆座谈、表格调查等方式，以提高用户需求调查的准确性，确保为用户需求分析提供有效的、全面的、准确的分析资料。再次，注重系统后期的需求分析方案的完善，协助用户明确系统要求，对系统的应用环境、信息处理特点等，与用户进行全面的、完整的沟通，以确保软件工程需求分析的最大准确性、科学性，确保软件系统开发者的效益。
2软件工程需求分析方案的制定
在软件工程需求分析方案的制定中，首先，要明确软件编写的目的，一方面，要对软件工程的编写背景进行深入的、全面的调查和了解，以准确确定软件编写的目的。例如，软件工程开发的背景是用户为解决分散管理，数据易丢失等问题，那么软件工程的需求就应向数据共享、规范管理方面考虑，以解决用户工实际工作中的各种问题。另一方面，通过各种手段调查、了解用户需求，以用户的使用目的为参考依据进行软件工程需求分析。例如，在学籍档案管理中，软件系统的功能是准确管理学生档案，对学生的情况进行真实的、可靠的记录，同时还要确保修改的方便，对学生奖罚等情况的及时记录、修正等等，在了解了用户的使用范围和功能要求的基础上进行用户需求分析，能更好地抓住用户的使用心态，提高软件产品的质量和性能。其次，明确用户对软件系统的性能要求，合理的设计用户权限，备份和恢复功能等，确保系统数据的长期性、全面性和正确性，确保系统的便于操作、无故障运行。一方面，注重系统应用的安全性、可靠性设计，对用户权限、使用目的等进行深入分析，以确保用户重要信息资源的安全共享。例如，酒店软件系统开发中，点菜权限只需要使用系统的菜名、价位等数据，对于菜品的成本价钱等无需让点菜服务人员知晓、更不能随意更改菜品单价、打折等状态，在权限设计上就可以加以控制，以避免用户不必要的信息流失或信息泄露等问题，同时应避免不相关用户登录后对数据的随意更改，这些都需要用户权限予以约束。另一方面，应注重用户使用平台的`要求分析，例如用户使用的运行环境，如XP与windows7的系统运行环境是有所区别的，只有准确了解用户使用的运行环境，才能为题更好地提供各种软件服务，使软件产品更符合用户使用需求。再次，提高对软件产品层次概念的理解，从不同角度挖掘系统工程需求的细节问题，对软件工程开发的各个层次进行科学、细致的分类，准确把握用户需求。例如，在编写用户需求图示或需求文档时，可按照用户对产品的使用频度、用户对产品的需求特点等进行，以便更准确地掌握不同层次的用户需求，开发更合理、更使用的软件产品。另一方面，科学选择产品的用户代表，针对用户和开发者的接口进行需求分析，绘制关联图，有效地创建开发原型，并研究软件工程需求分析可行性，在进入实施阶段，确保软件工程需求分析环节的准确、有效、科学。总之，认真、严格地把握软件工程需求分析中需求分析、总体概述、具体要求、软件质量特点等等环节，建立全面的、真实的、科学的用户需求分析模型，使软件工程需求分析能够为软件的开发提供可靠的指导依据。
★ 论文题目
★ 法学毕业论文选题
★ 论文英文题目
★ 财务会计毕业论文
★ 论文格式参考文献
★ 论文参考文献
【试论大数据时代下软件工程关键技术论文（精选16篇）】相关文章：
论文参考文献报告格式2024-01-01
论文中的参考文献格式说明2023-04-25
电子政务平台的建设论文2022-08-20
电子政务公文管理系统应用及设计论文2023-09-15
论文文献范文2023-03-17
数学教学论文参考文献2023-06-01
临床医学寒假社会实践报告2023-07-04
大学生临床社会实践报告2022-04-30
电子政务建设工作汇报2022-09-28
会计专业简单论文题目2024-05-06