大数据的感想

第1篇：大数据的感想

大数据之感想[小编推荐]

《大数据》读后感想：

首先，本书大体上都是在讲美国政府在各社会团体不断“争取”权利、三权分立制度的制衡下，一步步将信息公开的历程。以及数据对美国政治所产生的影响，美国政府如何保护公民隐私等等。其实真正涉及到企业如何变得更加“智能”，唯有第四章讲得非常详细。先来看一下完整的商务智能流程：

1、通过各种来源的关系型数据库，使用ELT(提取、转换、加载)工具，对来自不同系统的数据以统一格式进行清洗、转换、集成进入到数据仓库。

2、锁定目标数据后进行联机分析。通过不同的分析角度进行多维分析，这样用户可以随时创建自己需要的报表，开发人员只要在后台为用户创建构建多维的数据立方体模型，用户就可以直接在前端的各个维度之间进行切换，从不同的维度对数据进行分析。从而获得更加全面的、动态的的分析结果。

3、进行数据挖掘。就是从海量数据中，挖掘出具有价值的数据。通过对数据的挖掘其

一、可以发现数据的历史规律，对过去进行总结。其

二、可以根据数据对未来进行预测。企业可以根据预测对未来行情趋势做出预判，并作出相关决策。

4、数据可视化，我想任何人看到一推数据，就会感到很头疼。当然也很不直观，到底企业的各项指标相比往年是好是坏去做对比也会很麻烦。使用各种图表、三维地图、动态模拟以及相关的动画技术是原本枯燥乏味的数据，变得生动起来。数据可视化把数据以更加直观的形态展现出来，使人们对相关数据做到一目了然。

5、通过上面几步我们就把原先毫无价值的数据，变成了信息，最后演变为知识。

其次，我们微动天下应该考虑的：

1、是否有必要建立数据仓库?当然我这个问题我也在线上向IBM数据仓库的人员询问过。要考虑的有两个因素:其

一、数据量的级别，其

二、对数据挖掘的程度。

一、数据量。采集器实时都对新闻、论坛、博客、微博在进行采集，当然如果说一年的数据量不算大的话，亦或者宁波本地的数据量也没那么大的话。公司假设几年后、几十年后业务量增大了，做到了浙江省乃至全国的时候。那个时候的数据量我想应该是非常的庞大了。

二、对数据挖掘的程度，当然有关公司涉及的更多。不过有时候那些公司做得仅仅是从采集的数据那里通过筛选，将相关信息发送给相关的客户。个人觉得这个价值应该被放大，通过对相关数据的挖掘对过去的规律进行总结，对未来的趋势做出预测。如固特异轮胎，根据往年的数据总结出某款轮胎某地以及在哪个时间段销量最大，然后第二年可以根据这个数据，制造商可以提前对该型号轮胎进行大量备货以备不时之需。通过挖掘在特定的时间段，哪几种商品捆绑销售会得到更好的销量等等。当然数据仓库是面向主题的数据集合，用于支持管理中的决策制定。个人觉得对公司领导层做出正确决策有很大的指导作用。

2、公司应该加大数据挖掘能力。公司在招聘往里面招聘的所谓数据分析师，只不过是用来数据监测的。真正意义上面的数据分析师很是匮乏。现在客户大多希望的是能够给本企业决策有指导性意义的报告、或者建议。这就需要我们通过数据挖掘预测出未来趋势，即预测性分析。这样无论在产品推广，以及在本品牌忠诚度上都会有一定的保障。

3、是否能通过联机分析处理将数据从各个角度、不同纬度展现出来。例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析。

4、数据可视化设计上需要强化。相关系统是直接给客户进行操作使用的，但我们所生成报告里面的统计图、走势图还不能很直观的展现给客户。这个对于客户体验来说是非常致命的，因为一旦不能直观的体现数据所呈现出来的状态，客户就不能对其决策做出准确的判断。进一步导致客户对我们忠诚度的降低。

第2篇：大数据时代的“数据解读”

褚宝福 鲍静 摘 要：大数据时代提高学生解读数据能力是我们提升教学有效性的新课题。面对《经济生活》教材中的众多经济数据，我们不能止步于浅层次的文本阅读，还需要将它们从“知识”“情感”和“思想”三个维度上进行解读，使其融入知识、能力及情感态度价值观“三维”目标之中，为拓宽学生知识视域、提升学习能力、培育正性情感、树立正确价值观服务。 关键词：经济数据 知识性解读 能力性解读 思想性解读 褚宝福，男，浙江省嘉善高级中学，中学高级教师;鲍静，女，浙江省嘉善高级中学，中学一级教师。 大数据时代，学会正确解读数据已成为人们应具备的重要技能之一。因此，培养和提升学生解读数据能力就成为我们提升教学有效性的新课题。普通高中思想政治课教科书中设置了大量的数据，仅人民教育出版社2014年3月第6版普通高中必修

一、经济数据的知识性解读 所谓知识性解读，指的是教师在教学时，能够从纵横两个视角引导学生对《经济生活》中的数据进行解读，让学生获取相关的经济学知识，以达成思想政治课的知识目标。 1.基于纵向视角的知识性解读。从纵向视角对经济数据进行知识性解读，强调的是对一定的经济数据进行历史性考察，并据此解读出相应的经济学知识。如对教科书第10页“2010年4月8日人民币对美元的汇率中间价为682. 59，2013年4月8日人民币对美元的汇率中间价为626.5”这一数据，我们的历史性考察分两步：首先是选择四个典型的历史时期来考察汇率情况。一是1953年到1972年，国家实行计划经济，实行严格管制和固定不变的汇率政策，使人民币对美元的汇率基准价长期稳定在246.1上。二是1981年至1993年，国家实行对外开放，发展社会主义市场经济，为扶持出口，增加外汇收入，人民币对美元的汇率基准价控制在149和195.8之间。其中1985年至1993年国家为平衡国际收支，实行官方牌价与外汇调剂价格并存的政策，使人民币对美元的汇率基准价由293.6逐渐上升到576.2。三是1994年至2005年，为进一步完善发展社会主义市场经济体制，国家逐步形成了以市场供求为基础的、单一的、有管理的浮动汇率制。人民币对美元的汇率基准价保持在835与819间浮动。四是2005年7月21日起至今，实行以市场供求为基础的、参考一蓝子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。人民币对美元的汇率基准价水平由797上升到619，并呈稳中有升的特点。其次，在上述四个时期考察的基础上，我们可引导学生解读出这样一些基本的经济学知识：一是我国的汇率政策是为适应并促进不同时期经济社会发展的需要而制定的，期间经历一个由严格管制向市场逐渐过渡的历史过程，并呈日趋市场化开放化的发展趋势。二是汇率是以另一国货币来表示的本国货币的价格，其高低最终由外汇市场决定，但同时也会受到国家政策等因素的影响;三是一国汇率数据的变动会对该国经济发展和居民生活带来一定的影响。我国人民币汇率总体呈上升趋势，这对我国经济发展和人民生活既有利也有弊，需要我国防范汇率风险等。 2.基于横向视角的知识性解读。从横向视角对经济数据进行知识性解读，强调的是对经济数据横向间的各类关系进行分析，并解读出其中所蕴涵的经济学知识。如对教材第66页“财政收入”这一数据，我们的知识性解读也分两步进行：首先将教材上“2012年财政收入”来源项目细化，并选择典型项目进行横向分析。一是分析财政收入、税收收入、非税收收入的数量及关系：2012年财政收入117210亿元(不含债务收入)，税收收入100601亿元，非税收收入16639. 24亿元，分别占全部财政收入的85. 83%和14. 20%。二是分析税收中几个主要税种的数量及关系：国内增值税26415.5亿元、国内消费税7875. 58亿元、营业税15747. 64亿元、企业所得税19654亿元、个人所得税5820. 28亿元、关税103.5亿元等，其中国内增值税已成为我国目前税收的主要来源，企业所得税次之，营业税居第三，然后是国内消费税和个人所得税，关税数量较少。三是分析非税收收入中主要项目数量及关系：行政事业性收费4579. 54亿元、国有企业利润1154. 02亿元、罚没1559. 81亿元等，其中行政事业性收费最多位居第一，而国有企业上交利润相对比较少，低于各类罚没收入。四是几类主要国有企业利润数量及关系：烟草企业252. 64亿元、石油化工企业308.

45、电力企业76. 74亿元、煤炭企业106. 54亿元、电信企业106. 90亿元、电子企业1. 65亿元、金融企业0.33亿元、转制科研企业1.88亿元等，其中石油化工、煤炭、电力等资源类国有企业利润占总利润的42. 61%，而科技为主的国有企业利润只占总利润的9.5%。其次在上述分析的基础上，我们可引导学生解读出这样一些基本经济学知识：一是税收是依法取得财政收入的基本形式，是财政收入的主要来源。二是增值税、营业税、企业所得税等是国家收入的主要来源，但也直接影响企业的生存和发展。当前的税收改革特别是“营改增”，对国家税收总量及企业发展与竞争力影响甚大。三是非税收收入中行政事业性收费太多，而国有企业上交利润偏低，与国有经济的性质、地位及作用不匹配。四是国有企业利润结构不合理，其中资源类国有企业的利润占利润总量过高而科技类国有企业利润偏低，这表明我国仍需要大力推进经济发展方式的转型升级。

二、经济数据的能力性解读 所谓能力性解读，指的是教师在教学时，能够引导学生运用比较、综合两种方法对《经济生活》中的经济数据进行解读，提升学生分析数据和概括数据的能力，以达成思想政治课的能力目标。 1.基于比较方法的能力性解读。运用比较方法对经济数据进行能力性解读，强调的是对不同的经济数据，依据一定的标准进行相应的比较，以培养和提升学生分析数据的能力。如对教材第82页虚线框中的“农村居民人均纯收入”和“城镇居民人均可支配收入”数据的能力性解读，可分下述两种情况：首先，对同一经济主体在不同时间点上的数据进行纵向比较性解读，以培养学生纵向分析数据的能力。如可将教材82页上“农村居民”和“城镇居民”两类经济主体的经济数据，分别补充上2013年和2014年的最新数据，形成下述比较表格： 依据上述表格数据，引导学生分别分析从2009年至2014年农村居民人均纯收入和城镇居民人均可支配收入数据变动的特点：城乡居民人均收入逐年增加，但农村居民收入增长速度快于城镇等。其次，对同一时间点上不同经济主体的数据进行横向比较性解读，以培养学生横向分析数据的能力。我们同样可依据上述表格，引导学生分析我国在2009年至2014年期间，每年农村居民和城镇居民人均收入数据的差异情形：城镇居民收入高于农村居民，绝对差距数据在拉大等。 2.基于综合方法的能力性解读。运用综合方法对经济数据进行解读，强调的是在一定的范围内对不同经济主体的经济数据进行相应的综合，以培养学生的数据概括能力。一般我们可选择两种主要范围展开综合性解读：首先就同一教学单元中的经济数据进行综合性解读，以培养学生从单元经济数据中概括出相应结论的能力。如对第二单元“生产、劳动与经营”中的主要数据，我们按照因果联系的逻辑原则，将“我国主要产品产量居世界位次”、“城乡居民储蓄存款余额”、“储蓄存款利息和股票价格”、“投资理财的分配数额”、“保险理赔数额”等数据进行综合，形成下述数据体系：依据上述体系，引导学生对①②③④四组原因结果关系进行概括，可得到这样的结论：随着我国我国经济不断发展、经济实力不断增强，居民储蓄余额不断增加，同时由于国家经济的发展和居民储蓄余额的增加，会引起居民投资理财途径的多样，而这会进一步提高了居民的储蓄余额和国家经济的发展，由此在居民投资与国家经济发展间形成了相互促进的良性互动。总之，一国经济的发展与投资间存在着密切的关系，需要我们正确地处理。其次对教材中不同单元中经济数据进行综合性解读，以培养学生从不同单元经济数据中概括出相应结论的能力。如对第二单元“生产、劳动与经营”和第三单元“收入与分配”中的众多数据，我们同样可依照因果联系的逻辑原则，进行综合，形成下述综合体系： 依据上述体系，引导学生对①②③④⑤⑥六组原因结果关系进行概括，可得到这样的结论：第一，随着我国经济的发展，不仅带来居民投资增多和日趋多样，而且还促使国家财政收入、企业收入和居民收入不断提升及财政支出数量的增加。第二，我国居民投资和财政投资的增加，必然促进我国经济的发展。第三，国家财政收入的增加、企业利润、居民收入的不断提升，也必将推动我国经济的发展。第四，在国家财富一定情况下，投资的增加会引起收入的减少，而收入的增加会引起投资的减少，两者存在此消彼长的关系。第五，国家、企业和个人之间收入分配结构的变化会影响国家经济的发展，同样国家投资结构和居民投资变动也会影响国家经济的发展。总之，一国经济的发展既需要投资的作用，也需要消费的作用，因此必须协调好投资与消费的关系，实现经济的转型与持续发展。

三、经济数据的思想性解读 所谓思想性解读，指的是教师在教学时，能够引导学生从现象和原因两个层面对《经济生活》中众多经济数据进行解读，让学生接受情感熏陶和价值观教育，以达成思想政治课的情感态度价值观目标。 1.基于现象层面的思想性解读。经济数据本身较为抽象枯燥，缺乏情感，但与数据形成、变动相关的经济现象却是具体、丰富的。教学时，我们可借助这些现象进行情感性解读，让学生接受情感熏陶、培养学生积极向上的正性情感。如对教材89页中的“投资和消费对经济增长的贡献率”数据，我们在教学时可分两种情形进行：首先选择与“投资对gdp增长贡献率”的经济现象进行解读，如列举各省市县政府投巨资建设“美丽乡村”，培养学生热爱乡村的情感。其次，我们选择与“消费对gdp增长贡献率”数据相关的经济现象进行解读，如例举因书香社会建设而形成的“阅读消费”现象培养学生热爱读书的情感喜好。 2.基于原因层面的思想性解读。经济数据本身反映的是一种客观事实，显得呆板和冷漠，缺乏生动的教育性。但数据产生及变动背后的原因，却值得人深入思考。教学时借助这些数据背后的原因，我们可以让学生了解党和政府所做出的各种努力和探索，进而借此进行价值观教育，以帮助学生树立正确的价值观。如对教材89页中的“投资和消费对经济增长的贡献率”数据，我们可以对其进行补充扩展并形成下述表格，然后分两种情形进行解读。 首先选择“投资对gdp增长贡献率”数据进行原因性解读。我国2000年至2014年“投资对gdp增长贡献率”呈现由低到高、再由高到低的变动特点，主要原因有二：一是我国投资政策由偏向追求发展速度转向追求发展质量与效益，二是投资结构由偏重经济建设转向民生发展。这样的解读，不仅可使学生认识到我们党和政府立足经济发展的实际，制定和实施科学的投资政策，实现了经济的平稳运行，而且还能体会到政府在制定和实施投资政策时始终坚持“以人为本、以民为本”的出发点和落脚点，从而有利于学生树立乐于为国家、为民众奉献的正确价值观。其次选择“消费对gdp增长贡献率”数据进行原因性解析。自2010年后我国“消费对gdp增长贡献率”保持持续增长态势，其背后的重要原因是政府贯彻落实科学发展观，扩大内需、提高城乡居民生活水平，努力实现经济发展方式的转型。这样的原因解读，不仅让学生认识到政府根据经济发展的客观规律，充分发挥消费对经济的拉动作用，实现经济发展方式的转型，而且还能真正体会到政府在制定和实施消费政策时同样始终坚持提升人民生活水平、满足人民需要这一社会主义生产的本质与目的，从而有利于学生树立以人民利益为最高的价值标准和价值追求。 学会筛选、分析、解读数据，是大数据时代生存发展的必备技能。普通高中教科书中的数据，作为一种教学资源，不应该只停留于浅显的阅读文本层次上。我们需要站在培养学生适应时代发展要求的新高度来解读，将知识、能力、情感态度价值观等目标融入经济数据的教学之中，让枯燥的、抽象的，甚至是呆板的、冷漠的经济数据富有灵性，充满情感。 (责任编辑：刘丹)

第3篇：对大数据的感想的论文

大数据对我生活的影响

打开百度搜索引擎，输入“大数据”，在下拉选项中选择，百度百科给出了这样的解释：“大数据(big data)，指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产”。很明显，定义有些让人捉摸不清，但很多东西就是这样，已经融入我们的生活的东西，需要一些高度概括，这也是大数据的一个方面，在经过了长时间的发展和变化后，“大数据”这个概念也被人们所认识和传递。大数据就是这样，无声的正在融入我们的生活。

在形式与政策课中，老师为我们上了一堂生趣的课，打开了我们对于大数据认知的大门。记得在课堂上，老师举了一个例子：假定在大数据下，一个人在订外卖，仅凭该人的会员卡号，电话那头的员工(人工智能)就给出了一系列最好的建议，使资源得以高效利用。然后，在介绍物理存储的单位中，从k到z，在一系列的数据中，我感受到了大数据使用的未来广泛性。细思来，原来大数据已经在我们生活的方方面面发展，打开手机，我们的手机就是一个数据的产生点，千万个人的活动，就成了一个数据产生体。打开电脑，我们的浏览器，由于我们对同一个网站的反复点开，信息就录入了电脑;手机中的各种APP，比如美团，录入信息，就会给我一些建议。而这些信息汇集起来，整理，就会形成一个巨大的高效工厂，从而给我们如同前面那个故事中的体验，这就是未来的一个发展方向。 当然，发展的过程中，也会有许多的弊端。信息会流入到可供使用的地方，同样也会落入到用心不良的人的手中。信息的保护同样也是一个问题。在使用过程中，我们也要学会保护自己的信息，起码在力所能及的范围内。每个时期发展虽有各自的特色，但经过漫长的历史发展，人类社会发展的一般规律和一些永久不变的规律不会改变。所以在面对大数据的浪潮中，我们只能接受并随之进步，这样才能不会在浪潮中被淹没。大数据其实也是科技的进步，自从电脑和手机的不断进步，针对这些的东西在不断深化发展，由此推动了一次又一次的革命，这次的革命也是信息革命，虽然在普及过程中，有一些反对的声音，比如人们开始对网络过度依赖，但这是科技的发展，这些弊端是可以不断被削弱的，我们在日常生活中，大多数人已离不开它们了，我们在使用中有度，同时，在有限的地方留下数据，这便是一种推动，同时带着一些乐观与健康的态度对待这种发展，不必过于推崇，也不要刻意抵制，我想，这样就是对新世纪的一种推动。大数据将对我们的生活带来更多的便利，变化，让我们一起迎接一场的新革命吧。

第4篇：学习大数据有什么用？大数据的就业前景好吗？

现在的世界是大数据的世界，日常购物，出行，娱乐，无处不体现着大数据的身影。淘宝的今日推荐、全年最受欢迎的旅游胜地、性格测试等等等等，都是大数据在悄无声息的发挥着它的作用，给我们带来便利。随着移动互联网的发展和科技进步，大数据会更加深入渗透到生活的方方面面。

大家在享受大数据带给我们生活便利的同时，对于大数据的作用还不是很清楚，接下来由陕西华信智原来为大家详细解读学习大数据的作用，并着重分析大数据的就业前景。

学习大数据有什么用?

1. 疾病医疗：

大数据可以帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;

2. 出行旅游：

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线。

3. 电商购物：

大数据可以帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;

4. 企业营销：

大数据可以帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度;

以上几个方面，基本涵盖了人们日常生活的绝大部分应用场景，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

大数据的就业前景好吗?

随着云的能力不断提升，在DT时代，绝大多数的计算与数据服务都会在云端完成。面对这一发展趋势，除了需要在技术上不断将计算能力提升之外，云计算、大数据方面的专业人才缺失，也成为了整个生态面临的严峻挑战!全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示：预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万!

在陕西华信智原学习大数据的同学们，已经成功在这些岗位高薪就业。

1. 数据分析师 数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

平均薪资：8000元

2. 数据架构师

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

平均薪资：7000元

3. 数据挖掘工程师

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

平均薪资：7500元

4. 数据算法工程师

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等;深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等;制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

平均薪资：8000元

5. 数据产品经理

数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告;负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现;进行数据产品开发。

平均薪资：8000元

大数据是资源，和大油田、大煤矿一样，可以源源不断挖出大财富。和一般资源不一样，它是可再生的，是越挖越多、越挖越值钱的，这是反自然规律的。对企业如此，对行业、对国家也是这样，对人同样如此。未来是属于大数据的时代，谁掌握了大数据技术，谁就掌握了发展先机。

陕西华信智原大数据精准营销课现已开班，课程全部根据市场需求研发，不断升级迭代，行业资深导师亲自授课，30人以内小班教学，学完即可推荐就业，成就大数据精英的路上，让陕西华信智原助你一臂之力。

第5篇：大数据的分析运用

随着互联网时代的发展。大数据化时代的到来给很多企业带来本质的改变。在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去解决某些问题和积累知识或许是更加高效、便捷的方式。“大数据的目的并不是追求数据量大，而是通过系统式的数据收集和分析手段，实现价值的最大化。所以推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术，”数据本身不会说话，也不会直接创造价值，真正为企业带来价值的是数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节，或是成为面向客户创造价值服务的内容和依据。大数据技术的快速发展，也将用户的行为追踪变得更为便利。

大大神平台采用大数据庞大的用户基数和强大的数据处理能力，将需求方、供应方、资源方通过大数据技术全线打通。使得用户发布的软件需求平台可通过关键词利用大数据智能匹配出产品经理，让符合用户的产品经理从量级和精准度方面脱颖而出。 通过大数据分析精准了解需求者所想要做的软件一个领域和特点，并以此为依据，通过平台进行资源的精准匹配，并最终通过大数据分析精准细致的给出用户满意的效果。 智能匹配：

每一组数据和一个社会现象之间，都存在千线万缕的联系。比如，如果你所写的需求中多次出现商城类型的文字，大数据就会抓取多次出现的关键词，并通过各种数据模型的设计，去分析用户需求的所需要的是那一方面的产品经理。 抓住这一切入点，以“智能大数据”为核心驱动力，平台建立产品经理的专业领域标签、个人简介、擅长行业记录数据库，通过这些数据库预测需求者的所需。大数据时代让我们更容易获取对用户的洞察，当所有的行为和信息都被记下来以后，可能你所需要的产品经理可以被推荐和推荐平台上面的产品。大数据应用在个性化营销方面也可以让我们生活得更轻松。解决电商营销中“如何将推广信息与目标消费匹配”的行业难题。

大数据不仅可以实现需求和资源最简便的对接，实现丰富的智慧流通方式，还可以用更少的精力和成本，获得更优的闲置资产盘活和消费投资效果。

第6篇：大数据时代的医疗

进入21世纪后，计算机网络技术得到了高速发展，现在网络已经深入了人们生活的各个部分，可以说人们已经离不开网络了。面对大数据时代的到来，医疗行业又该何去何从呢。

科技发展到今天，医院已经基本能实现无纸化办公，传统的手开处方模式已基本结束。省级以上的医院都已经实现智能化、信息化、数据化。但是大数据时代，互联、互通、共享才是时代特色，数据局限于几家医院或一片区域都没有太大意义，只有在大范围甚至全国实现数据互通，共享，才能让人们真正享受大数据带来的福利。

在科技高速发展的同时，我国经济也在高速发展，随着人民的物质生活水平不断提高，相应对医疗、保健养生方面也提出了更高的要求。而我们国情决定了大部分人都处于基层范围，在大数据时代的医疗结构中，县级医疗单位就处于一个非常重要的位置。它起到一个承上启下的作用，只有它实现智能化、数据化、信息化，才能真正提高广大人民接受的医疗水平。

医院救人如消防员救火，争分夺秒，浪费时间=浪费生命。大家经常能看到这样的场景：一个护士妹子跳上手推车做心肺复苏，其他人推着向急救室飞快跑去。然人力有时而穷，这就需要我们想法缩短可能缩短的进程，为病人获得更多的时间。如果能在一个或几个省甚至全国范围现在数据互联、互通，那就很方便快捷了，病人只需在这个范围内的任意一个终端上，刷下自己的身份信息，主治医生就可以看到他以前所有的治疗信息，根据他的既往病史，迅速作出判断，大大缩短治疗时间。再比如：一个人急需手术，但他所在区域无法完成这个手术，这时候上级医院专家可以在线视频，通过传感器的检测数据来诊断病情，通过遥控智能手术设备来完成手术，从而挽救生命。

未来的医疗，可不仅仅是治病就完事了，应该是集预防、治疗、治疗后回访，康复，保健几位于一体的立体式治疗模式。这就对医生提出了更高的要求，不仅要医术精湛，还要熟练各种智能化器械、终端，更是要治疗思维模式的改变、提高。以后医生的工作范围不仅仅是在医院，首先要普及疾病常识，让人们了解，做好预防;治疗后可以通过手机终端回访，了解病人情况，做好治疗后的康复工作，下一步的保健、养生。甚至可以通过手机终端连接传感器，简单检测一下情况。可能以后医院也就不仅仅是医院了。

大数据互联网带来了方便快捷，同时也有不可忽视的隐患问题。其一就是网络安全问题。互联、互通，首先面对的就是来自网上的各种病毒、木马，甚至于有目的的恶意攻击，还有就是医院里终端使用中带来的各种意外。第二就是信息泄露。医院的数据库中保存有大量病人的详细信息，不管是什么原因，都是一场不小的灾难。因此大数据互联网时代，安全防护是重中之重，不仅要防住来自网络攻击的“网灾”，更是要加强管理，警惕“人祸”。

最后，在党的正确领导下，随着科技和经济的发展，我们的生活水平会不断提高，迈向更美好的明天。