大数据特征范文

大数据特征范文（精选12篇）

大数据特征 第1篇

关键词：大数据,数据采集,数据管理

随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用, 行业应用系统的规模迅速扩大, 行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业、企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力。因此, 寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。世界权威IT信息咨询分析公司IDC研究报告预测: 全世界数据量未来10年将从2009年的0. 8ZB增长到2020年的35ZB ( 1ZB = 1000EB =1000000PB) , 10年将增长44倍, 年均增长40% 。而且, 大量新数据源的出现导致数据结构的多样变化, 非结构化、半结构化的数据呈爆发式增长。这些信息背后产生的大量数据远远超越了目前人力所能处理的范畴, 大数据时代正在来临。

1大数据的特征

大数据 ( Big Data) 是指 “无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。” 业界通常用4个V ( 即Volume、Variety、Value、Velocity) 来概括大数据的特征。

1.1数据体量巨大 (Volume)

截至目前, 人类生产 的所有印 刷材料的 数据量是200PB ( 1PB = 210TB) , 而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB ( 1EB = 210PB) 。当前, 典型个人计算机硬盘的容量为TB量级, 而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

1.2数据类型繁多 (Variety)

这种类型的多样性也将数据分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据, 非结构化数据越来越多, 包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等, 这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

1.3价值密度低 (Value)

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例, 一部1小时的视频, 在连续不间断的监控中, 有用数据可能仅有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值 “提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

1.4处理速度快 (Velocity)

这是大数据区别于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的 “数字宇宙” 的报告, 预计到2020年, 全球数据使用量将达到35. 2ZB。在如此海量的数据面前, 处理数据的效率就是企业的生命。

一个基本的大数据处理流程, 可以概括为四步, 分别是采集、导入和预处理、统计和分析, 以及挖掘。

2大数据的采集方法

2.1系统日志采集方法

对于系统日志采集, 很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具, 如Hadoop的Chukwa, Cloudera的Flume, Facebook的Scribe等, 它们均采用分布式架构, 能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。

2.2网络数据采集方法:对非结构化数据的采集

网络数据采集可以将非结构化数据从网页中抽取出来, 将其存储为统一的本地数据文件, 并以结构化的方式存储。可以通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集, 附件与正文可以自动关联。对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。

2.3其他数据采集方法

对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据, 可以通过与企业或研究机构合作, 使用特定系统接口等相关方式采集数据。

3大数据存储 (导入) 和管理

3.1并行数据库

并行数据库系统大部分采用了关系数据模型并且支持SQL语句查询, 在无共享的体系结构中进行数据操作的数据库系统。

3.2NoSQL数据管理系统

No SQL指的是 “Not Only SQL”, 即对关系型SQL数据系统的补充。No SQL最普遍的解释是 “非关系型的”, 强调键值存储和文档数据库的优点, 而不是单纯地反对关系型数据库。它采用简单数据模型、元数据和应用数据的分离、弱一致性技术, 使No SQL能够很好地应对海量数据的挑战。

3.3云存储与云计算

在云计算概念上延伸和发展出来的云存储, 是一种新兴的网络存储技术, 将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作, 共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。

3.4实时流处理

所谓实时系统, 是指能在严格的时间限制内响应请求的系统。流式处理就是指源源不断的数据流过系统时, 系统能够不停地连续计算。所以, 流式处理没有严格的时间限制, 数据从进入系统到出来结果可能是需要一段时间。然而, 流式处理唯一的限制是系统长期来看的输出速率应当快于或至少等于输入速率。否则, 数据会在系统中越积越多。

4大数据的分析

数据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。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。如果是一些实时性需求会用到EMC的Green Plum、Oracle的Exadata, 以及基My SQL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。

5大数据的挖掘与展示

大数据技术不在于掌握庞大的数据信息, 而是将这些含有意义的数据进行专业化处理, 将海量的信息数据在经过分布式数据挖掘处理后将结果可视化。数据可视化主要是借助于图形化手段, 清晰有效地传达与沟通信息。依据数据及其内在模式和关系, 利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。这样就对数据可视化软件提出了更高的要求。数据可视化应用软件的开发迫在眉睫, 数据可视化软件的开发既要保证实现其功能用途, 同时又要兼顾美学形式。例如, 标签云、聚类图、空间信息流、热图等。

大数据成为推动经济转型发展的新动力。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流, 将深刻影响社会分工协作的组织模式, 促进生产组织方式的集约和创新。大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇。在全球信息化快速发展的大背景下, 大数据已成为国家重要的基础性战略资源, 正引领新一轮科技创新。大数据还成为提升政府治理能力的新途径。大数据应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系, 推动政府数据开放共享, 促进社会事业数据融合和资源整合, 将极大提升政府整体数据分析能力, 为有效处理复杂社会问题提供新的手段。

参考文献

大数据特征 第2篇

建立信息中心文化

那些已经成功实施了大数据策略的企业都知道，仅仅是对海量的数据进行收集是无用的。关键在于对所有收集的重要数据信息进行正确的分析，从数据检索中找出有助于正确的经营决策的信息。成功部署了大数据策略的企业都建立了信息中心文化，企业的所有员工都充分认识到良好的分析和可视化的信息的可能性。信息可视化效果越好，您才能根据这些信息做出更好的企业决策。美国货物运输公司US Xpress就是这方面的一个很好的例子，通过iPad，该企业所有的卡车司机都能及时的掌握所有必要的信息，及时他们仍在运输途中。整个企业围绕信息的充分利用来做出业务决定。

不断创新和保持领先的动力

大数据使得企业能够在激烈的市场竞争中保持领先的竞争优势，并不断的重新发掘企业自身。这些企业都在引领着市场。他们都是新技术的创造者和早期采用者，其创新的动力使他们在很早之前都早已经实现了大数据策略的部署。如果您想充分享受到大数据的策略的优势，您的企业最好是新技术的创造者或早期采用者，从现在起点5到10年内，大数据将成为商品。

集中式数据存储

大数据是海量的数据，每天都能够达到数百万GB甚至更多。所以，为了开始您企业大数据战略的部署，您需要首先收集大数据。大数据企业最为强大的特征之一便是他们收集一切的数据：包括社交媒体数据、工作日志数据、传感数据等。然后对这些数据进行存储，之后决定您的企业是否需要这些数据。利用Hadoop，数据信息的存储成本应该不是一种障碍，您的企业可以使用商品硬件，以非结构化和半结构化的形式保存其原始格式，这样可以在您不使用这些数据时为您节省资金。您可以存储任何您所能收集到的数据信息，并将其存储在一个集中的位置，以防止IT基础设施各自为政。

数据驱动的产品

为了收集数据，确保您企业所提供的所有产品都能够收集到数据。对于在线产品，很容易进行数据信息的收集，但越来越多的离线产品也可以收集大量的数据。劳斯莱斯的发动机在运行过程中也能收集100GB的数据信息，而TomTom公司每天能够从其遍布全球的导航系统收集到大约55亿的数据集。而那些汽车公司在他们的汽车上安装了数百个传感器来对其进

行监测，并在汽车发生故障后规划如何进行维修。最后的例子是约翰·迪尔，他将自己的拖拉机与智能传感器相结合，用来监测拖拉机机器的操作，但更重要的是监测农场的农作物。您所收集的数据信息越多，您的大数据的策略就越奏效。因此，从现在就开始收集大数据吧!

聘请大数据专家

分析百万兆字节而且是不同类型的数据是一项相当艰巨的任务，尽管许多大数据初创企业都声称他们的产品不需要IT部门耗费昂贵的成本来运维(但聘请大数据科学家的成本是昂贵的)。所有部署了大数据策略的企业至少聘请了一个数据科学家。如果您的企业是一家大型企业，您应该聘请更多的数据科学家。以LinkedIn为例，该公司有超过100位数据科学家，而通用汽车决定雇佣1万名IT员工，其中就包括许多的数据科学家。一位训练有素的数据科学家可以帮助您找出您需要咨询的问题的准确的解答方案，进而充分利用大数据战略的优势。请务必要好好对待这些大数据专家，因为他们是稀缺的，而且市场需求非常大。

不要等待，现在就开始

大数据特征 第3篇

一、“碎片化”消费下的精准营销

互联网环境下的电影消费呈现出“碎片化”趋势，这一趋势促使电影营销模式重新调整，进而显现出精准营销的新特征。“碎片化（Fragmentation）”是社会学领域近年来的关注热点，当代中国社会格局逐渐突破单一局面，多元化结构日趋明显，并逐渐形成了“碎片化”趋势。学者黄生民将其引入到传播学领域，“消费、品牌、媒介、生活方式也正朝着 ‘碎片化方向发生着相应变化……从消费者的角度来看，这是追求自我、追求个性的必然发展方向。从生产者的角度来看，这是未来产品宣传、品牌定位、媒介选择的主要依据。”[1]电影消费过程中消费的“碎片化”特征为电影营销过程中的消费者定位带来巨大困难。传统电影营销模式中大众媒体的高覆盖优势对观众的影响逐渐减弱，而诸如豆瓣、微博、知乎等个性化社交媒体却迅速、集约地针对目标观众进行有效宣传。在电影消费“碎片化”的情况下，大众传媒的平面推荐不再是观众选取电影的重要参考因素，观众自我的观影诉求才是进行观影消费源泉。在此背景下，“碎片化”电影消费带来的潜在观影群体的自然分层成为当前国产电影充分挖掘市场，积极应用大数据技术进行电影营销的关键。

在国产电影的传统营销模式中，预告片、电影海报、大众传媒推荐是支撑营销流程的支柱部分，这种广撒网式的营销模式不再适应当前呈现出“碎片化”消费的电影市场，精确的市场定位与受众定位是电影营销的基石，大数据技术的加入则进一步催生崭新的电影营销模式。在“碎片化”消费下，大数据技术使营销实现由粗放到精准。基于在线用户分析的“瞄准式”定位为电影营销各个环节提供有效数据指导，从而提升将潜在观众引入影院的工作效率。当前电影营销环节的大数据来源主要依托四个平台：其一是搜索平台，例如百度搜索、搜狗搜索、360搜索等；其二是社交网络平台，诸如新浪微博、豆瓣电影、知乎、时光网等；其三是线上票务平台，例如美团、糯米、猫眼电影、微信微票儿等；其四是在线视频网站，例如爱奇艺、乐视网、优酷土豆等。基于上述新媒体平台，大数据技术通过数据分析为电影营销方提供关于电影目标受众的相关细节，从而立足用户消费特征，对其画像，辅助电影营销方适时调整计划，有针对性地进行营销工作，以有效覆盖目标市场。依托大数据技术，电影营销将以同类型影片上映档期、历史票房数据、上映前搜索热度、线上线下营销活动产生的数据、主创团队相关数据等为重点，进行针对目标电影消费者的“高端定制”式营销策划。

现象级影片《小时代》系列就是充分应用大数据技术指导营销活动的国产电影先驱。《小时代》系列在上映之前就依托大数据技术对网络平台用户相关话题热议度进行分析，适时展开针对核心观众的营销战略：在线上宣传过程中不断强调观众期待的剧情点；不间断发布惊喜“剧透”；主打歌、主题海报先行；制造微博热门话题。以上措施在多个社交平台协同进行，通过用户的话题搜索、话题参与、话题分享三个主要环节，最终达到了联合呼应的叠加效果。2015年票房大鳄《捉妖记》同样在营销阶段融入大数据技术进行精准营销，其营销团队以线上平台为基础，通过微博热门话题造势，利用电影主创们的微博动态进行宣传，最终成效颇丰。回顾2015年累计票房过亿的国产影片，诸如《港囧》《寻龙诀》《夏洛特烦恼》《煎饼侠》《九层妖塔》等影片在营销过程中都广泛应用了大数据分析，“碎片化”消费下基于大数据技术的电影营销模式已渐成常态。

二、 大数据支持下的电影O2O

电影O2O是当前国产电影的热门营销模式，大数据支持下的电影O2O则是电影产业呈现的另一营销新特征。O2O即Online to Offline，指的是线上互联网与线下商务机构结合，线上线下相互联动的营销模式。O2O营销主要通过商户折扣、信息提供、服务预订等方式，通过线上营销将线下商户信息提供给用户，进而将其转换为商户的线下客户。电影O2O指的是将线上与线下营销整合到电影营销过程中，通过线上票务、线上推广线下影片等活动将消费者导入电影院的模式。微信微票儿、淘宝电影、猫眼电影、糯米、时光网等在线票务平台将流量引向在线付费购票，消费者通过在线购票持兑换码到影院取票、观影便是最典型的电影O2O，即可简单理解为线上购票、线下取票观影的过程。早期应用大数据进行电影O2O营销的国产电影代表有《失恋33天》《后会无期》《小时代》等。电影O2O能有效反哺电影宣传、发行工作，在为消费者提供低廉观影体验的同时，有效促进电影票房增长。

电影O2O“除了单纯承担销售、交易的功能，还可以借助抢先预售、造势等来参与宣传和营销。”[2]电影O2O平台可谓大数据集散中心，在大数据技术支撑下拥有强大的数据竞争力，在当前国产电影营销中优势显著。电影O2O平台可依据分享和消费两个不同层次分为两大类，其一是以分享为主的信息交流平台，该类平台通过信息的交流与分享实现电影票务交易，优势在于互联网社交引导，此类平台代表有时光网；其二是以交易为主的平台，其优势在于电影票价格相对低廉，购票流程简便快捷，此类平台代表有美团电影、淘宝电影等。当前消费者对电影的主要诉求在于影片内容与社交属性，消费者不再单纯关注电影的内容、情节，同样重视在什么情境下与何人看电影，看电影成为同聚餐、唱歌一样的社交活动。基于电影O2O，在线售票与在线推广使线下宣传频率降低，实现在短时间内抓取最多用户的青睐，在降低营销成本的同时亦保证了票房收入。基于大数据支撑的电影O2O成为更加高效的营销手段，通过交易平台历史数据分析，针对不同电影的销售记录关联的不同用户相关信息，包括性别、年龄、职业、所在地等，海量数据与电影消费进行匹配关联，建立与影片相关联的用户数据库。在营销流程中更有针对地对重点人群展开精准营销。例如，影片《栀子花开》《杀破狼2》根据电影O2O平台反馈的票务数据，针对观影人群多为三四线城市的情况，将营销重点放在这些城市，而非传统的一二线城市。片方选择与O2O平台进行合作主要基于两点考虑，首先，增加首场票房和首日票房，通过“开门红”后续吸引更多消费者。其次，成功的初期票房促使院线增加排片，从而通过增加场次提高票房，例如2015年上映的《九层妖塔》《道士下山》《唐人街探案》以及2016贺岁档的《美人鱼》均与电影O2O平台展开合作，通过特价票等形式进行线上票务营销。

猫眼电影是以大数据为核心驱动力之一的电影O2O代表，当前，猫眼电影以70%的占有率称霸电影O2O平台。猫眼电影在大数据建设方面有三点领先之处：第一，据猫眼电影发布的大数据报告显示，猫眼电影消费数据样本超过5亿人次，拥有最大的数据样本量；第二，猫眼电影拥有覆盖影片映前映后全部用户流程的全面观影行为剖析；第三，猫眼电影拥有数量庞大的的电影画像实例解析，能够精准分析用户群体分布及喜好，从而为电影制片方的营销活动提供有力保障。猫眼大数据通过对上映初期的影评关键字挖掘，能够及时获知用户口碑，同时保证上映前后的全程把控，这些都有助于制片方制定更加精准的宣发策略。此外，猫眼通过大数据对线上购票用户进行画像解析，进而把握不同类型电影的用户关注特征。以2015年影片《杀破狼2》为例，猫眼电影提供的大数据报告指出《杀破狼2》核心消费群体为三四线城市青年人群。片方基于该项报告为核心观影群体量身定制了营销话题，准确触达了观众兴趣点。与此同时，片方加强与猫眼电影的合作，加大了预售力度和口碑营销，最终使得影片的上座率和口碑双双飙高。电影O2O平台提供的大数据报告能够通过对数据的解析让制片方对电影有清晰认识，从而进行精准营销，确保电影票房。在未来国产电影营销活动中，电影O2O平台提供的大数据报告能够让制片方获益，同时也为提升电影行业总体水平作出贡献。

三、 隐忧与反思

尽管大数据营销模式在当下国产电影市场呈现“碎片化”消费的情景下显示出独特的价值，但国产电影对大数据营销的应用切不可急于求成。过度依赖大数据进行营销，反而可能造成一味迎合消费者而导致的同质化竞争。以2015年国产电影市场为例，就出现了短时期同类型影片扎堆的现象，《港囧》《煎饼侠》《夏洛特烦恼》《万万没想到》等收获票房成功的喜剧电影背后却存在创意不足、同质化现象严重的问题。这些影片中，有原创电影，也有网络自制剧的衍生，它们在上映之后都面临同样的窘境——被不少网友评论到，影片中总是频频出现“用烂了的万年老梗”。无独有偶，同质化内容严重的领域还有青春电影，从早些年的《致我们终将逝去的青春》到近几年的《左耳》《匆匆那年》等，依赖大数据分析得出的营销方案看似投观众所好，长期以往却造成了同质化堆积以及观众的审美疲劳，实乃过犹不及。

除此之外，近年来依托大数据的电影O2O在日趋火爆的同时也存在不小隐忧，其中最为显著的是票房作假。票房作假并非新鲜事，但电影O2O使得票房造假成本降低，且“收效显著”。电影O2O能有效将上映初期票房转化为票房“红利”，同时票房也是体现电影成绩的最佳佐证，因此出于利益考量，部分制片方便选择了作假之路。例如，2015年国产电影票房冠军《捉妖记》在上映不久后就被曝票房涉嫌造假，无独有偶《叶问3》也身陷票房造假的漩涡。票房造假不仅损害消费者权益，也打击了电影人的创作积极性，甚至对电影行业造成冲击，形成烂片如日中天、好片门可罗雀的扭曲态势，长此以往不利于国产电影的良性健康发展。视票房为一切，通过电影O2O平台便利为票房注水，无疑会将中国电影市场带入泥潭。国产电影营销过程中应始终把握正确方向，电影O2O平台核心在于数据的挖掘与应用，切不可滥用，电影O2O应把数据作为发力重点，在争夺利益与市场的同时实现电影产业的新发展、新价值。

参考文献：

[1]黄升民，杨雪睿.碎片化背景下消费行为的新变化与发展趋势[J].广告大观理论版，2006（2）：4.

大数据特征 第4篇

并不是大数据中所有的数据信息都有价值,我们把其中有价值的部分称为数据资产,数据资产又可以细分为医疗数据、金融数据、天文数据、地理数据、化学数据、物理数据、探测数据等等。 本文只探讨国内金融数据资产的特征及价值评估。

一、金融数据资产的涵义及特征

金融数据资产是指与金融活动有关的一切结构化和非结构化数据,经过收集、整理、筛选、分析预期能为机构和个人带来价值的资源。 在大数据时代,随着数据形式的多样、来源的复杂、数量的剧增,收集、整理、筛选、分析数据并非易事,这时专业的非结构化金融数据库应需而生。 这些金融数据库是由专业的高新信息技术公司研发出的软件终端,我们把这些高新信息技术公司称为金融数据资产的拥有者,把使用数据库终端获取数据的用户称为金融数据资产的使用者。 金融数据资产的拥有者可以通过销售金融数据资产(数据库终端使用权)获得收益;金融数据资产的使用者可以利用数据资产进行分析,使其发挥应有的价值。 使用者通过支付一定费用可以拥有数据库终端一段时间的使用权限,在使用权限的有效期内,用户可以无限制的下载自己所需的数据。 金融数据资产是特殊的无形资产, 它具有一般无形资产的共性,也具有其自身的特殊性,其特征表现为以下几方面:

(一)无实体性

金融数据资产没有物质实体形态, 是隐性存在的资产, 它以金融数据库终端使用权为持有形式,以使用权为销售形式的资产。 使用者在网站可以下载数据库终端,向数据库终端拥有者支付一定的使用权费用后, 获取一个账号和密码, 然后就可以登录数据库终端获取所需的数据。

(二)高效性

金融数据资产的高效性体现在它能为数据库终端拥有者带来超额利润,数据库终端以科学技术为核心,不断进步的技术进步使数据库终端的维护成本减少。 在大数据时代, 金融数据资产的应用前景很广阔,市场才刚刚打开,有更多潜在的使用者可以发掘,会为企业带来越来越多的收入。

(三)风险性

金融数据资产的风险性主要包括研发风险和收益风险, 研发风险是指数据库终端是在经历一系列研发失败之后的阶段性成果,研发失败的支出作为费用化处理,账面的资产价值与研发成本具有弱对应性。 金融数据资产的收益风险是指数据库终端的经济寿命受技术进步和市场不确定性因素的影响较大,竞争对手新开发或升级的数据库终端有可能使得企业持有的该项资产价值一落千丈。

(四)共益性

金融数据资产的共益性是指数据库终端可以在同一时间不同地点由不同的主体同时使用, 数据库终端有不同的账号和密码,不同的个人账号和密码可以同时登陆使用,机构的同一个账号和密码也可以同时由机构内不同人员登陆使用。

(五)难量化

对于金融数据资产的使用者来说,金融数据资产具有极大的价值,例如学术研究价值、市场监管价值、投资行情预测价值等,但是这些价值难以用货币衡量。 对于金融数据资产的拥有者来说, 在市场中难以找到类似无形资产的详细交易信息,即使有这类信息,也具有明确差异,不能直接参考借鉴。

二、金融数据资产的应用价值

从金融数据资产的使用者的角度看,金融数据资产的应用价值主要体现在三方面:学术研究价值、市场监管价值和行情预测价值。

(一)学术研究价值

金融数据库终端采用预先编制的统一算法对搜集的原始数据进行了预处理和平滑处理,使得输出的数据更加标准和精确,而且查询、筛选、输出速度快效率高,是现代学术研究的坚实基础。 学术研究机构(高校、研究所)的学术研究者根据研究数据,可以分析宏观经济形势、行业发展、上市公司经营状况等,进而为其更好更快的发展提供合理建议。 这样的金融数据资产有同花顺i Find金融数据终端,CSMAR数据库,Wind资讯经济数据终端,Wind资讯金融终端, 聚源数据库、锐思数据库、巨潮数据库等,研究者可以根据自己喜好任选其一使用。 根据获取的数据,可以研究财务指标与财务状况的影响;分析治理结构与盈余管理的关系;验证内部控制与会计信息质量的关系; 探究政策改革对企业税务的影响; 对比新旧会计准则对企业账务处理的影响;找出影响企业成本管理的因素;分析影响公司股票市盈率的因素;对比不同行业企业各类风险的水平;探究不同经济形势下企业的战略变动等。 根据分析得出的结果,给出相关发展和控制建议,进一步完善和促进经济、行业和企业的发展进步。

(二)市场监管价值

理论上来讲,证券市场是公平的,但是在现实中总有不遵循市场规则的机构和个人,通过不正当的手段来影响或操纵证券市场。 为了维护证券市场秩序,保障其合法运行,保护中小投资者的利益,市场监管显得尤其重要。 金融数据资产包括上市公司IPO上市资料、发行股票资料、 管理层持股变动信息、影响股价变化的重大事项等,监管机构可以通过金融数据库获得及时准确的数据。 根据获得的数据,监管机构可以对上市公司发行股票的条件进行审查,防止不具备条件的公司为圈钱而欺骗投资者;可以对证券交易进行监管,防止内幕交易和故意操纵价格的出现;可以监督出现重大事项的公司是否及时进行信息披露; 可以监控管理层持股变动情况;可以审核募集资金的去向是否合理合法。 对于在审批和交易过程中存在问题的上市公司或者其他机构,根据相关制度对其进行处罚和特别处理,进一步肃清影响证券市场公平运行的因素。

(三)行情预测价值

投资不是盲目的,机构和个人投资者在做出投资决策之前,都会关注和了解某只股票、基金、期权期货、外汇等一段时间的价格走势,并根据市场经济条件的变化、投资的变化, 预测其未来的行情变化趋势。 但是并不是所有的投资者都会利用数据进行分析, 也不是每个投资者都能看懂分析结果, 这时金融数据资产让一切变得简单起来。 炒股指示软件有大智慧分析家、同花顺智能交易系统软件、通达信期权通、东方财富炒股软件等, 它们可以及时为用户提供股票的价格、成交量、换手率、市盈率等,及时更新投资策略分析、每日投资快报、每日行业资讯、上市公司股票以及其他金融产品的市场走势等全面的内容。 让投资者可以比较轻松地看懂分析结果,选择性地听取投资建议,根据自己的风险喜好,选择比较偏好的股票、基金、期权期货等。

三、金融数据资产的价值评估方法

金融数据资产是无形资产的一种,在进行金融数据资产价值评估方法的选择上参考无形资产。 无形资产在价值评估的过程中常用的方法有收益法、市场法和成本法,三种方法适用范围不同。

收益法是指通过估算被无形资产的未来预期收益并将其折算成现值,进而确定被评估资产价值的一种资产评估方法。 收益法根据转让形式的不同,又可分为收益现值法、绝对值计价法、相对值计价法。 收益现值法根据无形资产是否独立转让或投资来确定预期超额收益;绝对值计价法是无形资产转让方和受让方进行谈判确定出无形资产的转让价格,该转让价格就是无形资产的价值,该转让是一次性转让与无形资产有关的全部权利;相对值计价法是在绝对值计价法的基础上确定的,转让的是滚动技术在未来可多次发生。 金融数据资产是由高新信息技术公司保留著作权,只转让使用权的一种无形资产,该无形资产的价值难以用货币衡量,预期超额收益无法确定,所以收益法不适用于金融数据资产的评估。

市场法的应用前提是在市场上能找到相似的无形资产交易,获得详细交易信息,根据可参照无形资产的价值,找出被评估对象与其之间存在的差异进行调整,得出的调整结果就是无形资产的价值。 金融数据资产是新兴的无形资产,虽然在市场上有多家高新信息技术公司拥有此类资产,但是由于用户的特殊性,金融数据资产使用权的交易价格在确定时由谈判确定,在成本允许的范围内带有一定的主观性。 而且各个高新信息技术公司在开发金融数据资产时,支出项目和数额有较大差别,没有统一的可比性,因此市场法也不适于进行金融数据资产价值评估。

成本法是根据计算或重置无形资产所需的成本来确定无形资产价值的方法,按无形资产的取得方式分为自创无形资产和外购无形资产。 自创无形资产的重置成本是指企业为研发创制一项无形资产所耗费的(包括研发、持有期间)全部物化、活化的货币支出;外购无形资产的重置成本是指重新购置该项无形资产所需的货币支出。 该方法适用于当无形资产确实具有现实或潜在的获利能力,但是获利能力不易被量化的情况,金融数据资产确实是一种可以获利但是不易量化的自制企业无形资产,所以成本法适合用于金融数据资产价值评估。 金融数据资产的评估价值表达式见公式(1)。 金融数据资产属于高新信息技术公司的自制无形资产,属于智力资本密集型的技术型无形资产,具有科研劳动的高风险性和复杂性,在计算重置成本时要运用倍加系数法,见公式(2)。 两个公式中,符号所表示的内容及具体备注见下表1。

在评估金融数据资产价值的过程中,转让成本分摊率按年均使用权转让收入与研发总成本的比值计算,随着时间的推移,金融数据资产年均使用权转让收入会增大,引起转让成本分摊率的增加。 转让机会成本取值为0,因为金融数据资产之转让使用权,而且可以同时多次转让,转让的次数越大, 获得的利润越大, 转让行为没有使该项资产损失其他的机会,所以取0。 科研人员创造性劳动倍加系数、科研平均风险系数和金融数据资产尚可使用的年限均按照高新信息技术公司的建议性规定取值;金融数据资产贡献率根据高新信息技术行业的特征,并借鉴高新技术类的资产贡献率。 适用的折现率计算方法采用风险报酬率模型,其计算公式如下:r=rr+β(rm-rf)+α。 金融数据资产可使用年限 ,按照高新技术其他无形资产的相关规定取20年。

摘要：在大数据时代,金融数据资产作为数据资产的一部分,是一种新兴的无形资产。从使用者的角度看,金融数据资产具有学术研究价值、市场监管价值、行情预测价值等。关于金融数据资产的价值评估,通过对比无形资产价值评估的三种常用方法的不同,决定选择成本法来评估,并确立了金融资产价值评估模型。

大数据特征 第5篇

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成都国信安IT培训基地拥有50余位年轻精英型学位研究生导师、120余位IT企业项目总监和70余位平均6年以上实战开发经验的专职讲师等。项目实战训练对师资的技术经验、项目管理经验和授课水平均具有很高的要求，成都国信安的师资均为资深技术主管或项目经理，参与了母公司中国电科、中国网安的多个中、大型项目的开发，具有丰富的项目开发和团队管理的经验。

（4）真实的工作压力

在项目实战过程中，模拟客户代表给予项目组施加真实的项目压力，例如需求变更、新技术风险、工期变更、人员变动等问题时，让实训学生来应对，从而培养学生承受压力的能力，为以后走上工作岗位可以从容应对各方面的压力而成为企业的栋梁。

（5）真实的工作机会

为了解决学生的就业问题，基地建立了人才服务部，收集企业的人才需求，基地根据企业需求对学生进行定向培养，培养符合企业的要求，同时实训基地同样注重对学员职业规划和职业道德方面的教育，有计划的组织母公司中国电科、中国网安及合作伙伴企业到实训基地进行现场招聘和面试，满足学生就业需求。

成都国信安IT培训基地有真实的软件开发为背景，学习之后可以直接入职中国电科、中国网安，与其选择苦苦对比各大培训机构，不如直接搭上成都国信安这条大船，直接与IT企业对接。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。

一说起it培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。接下来就让小编带你来看看it培训的相关情况吧~带你了解it培训~

年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松？选择真的大过努力吗？今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢

那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好：

当前大数据行业真的是人才稀缺吗？ 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩？ 大数据行业最终需要什么样的人才？ “热门专业”填报，有哪些注意点？

接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？

对！未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大？

根据LinkedIn（领英）发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

大数据行业未来会产能过剩吗？

提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中

关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：

不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”； 完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；

数据分析人才仍然极度匮乏。

4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢？

基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等；另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。

对此，LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。

在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。

在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩？

王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”

需要什么样的大数据人才？

今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大

学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。

大数据人才培养涉及到两方面问题：

交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配； 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。

对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在？

职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”

大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。

LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”

另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。

王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”

因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路？学校教育如何赶上行业发展速度？这些都是值得进一步商榷的问题。

面对热门专业，志愿填报需要注意啥？

了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：

报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。

选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

如果大家需要了解大数据课程或者是获取相关课程资料，可以登陆我们的官网http://进行了解

企业大数据与大数据企业 第6篇

大数据因其体量之“大”而得名，然而体量并非大数据的唯一特征，甚至也不是大数据最为重要的特征。巨大的体量凸显的是技术需求。而对于管理者而言，刻意追求巨大体量的数据并不具有多少现实意义，大数据更重要的特征在于其多样化的来源和形态、持续快速的产生和演变，以及对深度分析能力的高度依赖。因此，企业对大数据的驾驭和掌控，其核心并不在于拥有多大规模的数据，而在于是否能够对来自于企业内外部多样化信息源的涌流数据进行敏捷持续的捕捉和整合，并通过深度分析开发其商务价值。

一家中等规模的百货商场，通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数，从而评估每天各个时段客流的在店时长，进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例，从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。这一实践中所涉及的数据量，从技术视角上看并不算庞大，但该商场对多源数据的整合和开发，不失为基于大数据管理的一种典型体现。

从这个意义上来说，在管理视角上，大数据既不是一种技术，也不是一种应用系统，而更应该是一种立足于企业内外部数据融合以提升管理效率、开拓价值创造模式的管理思维。建立这种面向大数据的管理思维，其基础是业务流程信息资源的高度集成化，以及信息创造和传播形式的高度社会化。

所以，企业大数据的一个重要焦点，在于业务流程信息与社会化媒体信息的全方位融合。以ERP为代表的企业系统应用推动业务流程信息资源从分割走向集成，日渐兴起的企业内外部社交媒体则推动信息的创造和传播形式从通道式/平台式走向社交式，二者的融合将成为企业大数据的核心特征。由此看来，未来的“大数据企业”，则代表着建立在这种融合基础上的新型组织形态和价值创造模式。

驾驭企业内部大数据

企业内部数据包括两个主要维度：一是与业务功能及流程紧密相关的数据，如库存信息、物料需求信息、生产计划信息、采购信息等，可统称为业务流程信息；二是企业内员工及各种管理系统在其日常工作及活动中所创造、记录、交换和积累的信息，例如员工间的交流记录、工作心得、经验分享、活动新闻等，可统称为知识及沟通信息，知识及沟通信息高度松散且非结构化，但可能蕴藏着企业的重大潜在价值。

这两个数据维度的发展和融合，催生出了企业内部大数据。如图1所示，在传统的企业组织中，业务流程信息分散地存在于一个个孤立的业务系统中。在过去二十余年的企业信息化进程之中，一个主要的方向是业务流程信息从分割走向集成。从库存管理系统、物料需求计划 （MRP） 发展到企业资源计划 （ERP），分散的业务信息被集成于企业系统之中，从而实现面向业务流程的信息共享和沟通，并在此基础上借助跨部门的协同实现业务流程的优化和决策能力的提升。

另一方面，近年来逐步兴起的企业内社交媒体应用，推动着企业内部数据环境在知识及沟通信息维度上的重大变革。在传统企业组织中，知识及沟通信息借助于通道式或平台式的媒体产生和传播。在通道式的媒体上（例如email），所有的人都可以发信息，但信息的发送对象是明确的、有限的；在平台式的媒体上（例如企业内的新闻网站），信息是开放的，但只有专门的人员才能发布信息。在企业内社交媒体中，这两种形式被整合在了一起：所有人都可以发布和分享信息，而且这些信息是开放的、可定制、可再分享的。在这样的应用环境中，跨部门、跨层级的社交联系成为可能，并使得企业能够更为敏锐地应对变化的环境，以即兴式的团队组织来捕捉发展机遇。这种转变带来了三方面的价值：企业知识的有效共享和管理；企业文化建设，增强员工的归属感；对企业内协同创新的有效支持和促进。

进一步而言，当集成化的业务信息与社交化的知识沟通信息相融合，便带来了企业内部大数据。在集成化企业系统、内部社交媒体以及深度数据分析技术的共同支撑下，杰克·韦尔奇所畅想的“无边界组织”在新兴环境下成为可能，并被赋予了新的内涵。部门边界、层级边界被紧密的业务联系和广泛的社交联系所弱化，结构化的业务流程信息与非结构化的知识及管理活动信息被多维度融合的深度数据分析能力连接在一起，从而使企业真正具有驾驭内部大数据的能力。

从另一种角度上看来，业务资源整合使得企业信息资源的管理从分散走向集中，社交媒体的发展使得企业内的信息创造和传播从集中走向分散，二者相辅相成，使得优化控制与灵活创新的并存成为可能（见图2）。基于业务流程与社交媒体的融合而展开的深度数据分析，将为企业的决策优化、协同创新以及灵活应变开辟广阔的空间。

驾驭企业外部大数据

在企业外部的视角上，数据资源也包括两个维度：一是与上下游交易直接相关的供应链信息，如交易报价信息、订单信息、上下游企业库存及生产能力信息等；二是市场及社会环境信息，如原材料价格走势、市场需求及消费者偏好信息、顾客服务及满意度信息等。

企业外部大数据的基本特征，也正是在这两个维度的发展之中呈现出来的。如图 3所示，在传统的商务活动形式下，上下游企业的业务系统相互独立，交易伙伴借助电话、传真、电子邮件等手段以实现上下游信息交换，企业通过市场调研等方式了解消费者，获取市场及社会环境信息。组织间信息系统的发展带来了供应链信息的集成。通过将合作伙伴的信息系统进行对接，或是借助于电子市场平台实现企业信息系统的相互连接，上下游企业的业务信息能够通过标准化的接口自动交换，从而使得企业能够在较为充分地掌握上下游信息的基础上进行业务决策，实现交易伙伴之间的协同优化。

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在市场及社会环境信息的维度上，信息的创造和传播形态同样经历了从通道式/平台式媒体向社交媒体的转变。公众社交媒体的巨大影响力为社会化商务注入了强大的生命力。初期的社会化商务包括作为对外沟通渠道的企业邮箱、博客、微博或即时通讯等，其主要目的在于提升企业形象、提供客户服务。随之发展而来的社会化营销，则注重在社交网络中通过与顾客及其他商务伙伴的沟通和互动，进而通过实时化、精确化的市场洞察以获取商业机会、开拓市场、把握创新机遇。此外，基于社交媒体的众包、众筹与众创，也日益成为社会化商务的重要组成部分。

供应链信息集成与社会化商务信息的融合，构成企业外部大数据的核心特征。来自于社交媒体信息源的市场环境信息与来自于组织间信息系统的供应链信息相结合，借助于深度数据分析技术实现面向企业商务网络的预测与优化，并支撑起实时化、精确化、个性化的消费者洞察与敏捷响应，在此基础上为基于网络协同及社会化商务的模式创新提供了丰富的可能性。从而，对外部大数据的管理和驾驭，也将成为现代企业在网络化的商务生态系统中占据主导地位并获取经营优势的关键途径。

成为“大数据企业”

基于以上分析，企业内部大数据的焦点，在于业务流程信息与知识及沟通信息的融合；企业外部大数据的焦点，在于供应链信息与市场及社会环境信息的融合。进而，大数据时代企业组织的基本内涵，在于内部大数据与外部大数据的全方位融合。如图 4所示，大数据企业立足于内外部业务与社交媒体数据的集成交汇。

业务流程数据主要来源于以ERP为代表的企业系统，涵盖了产品、物料、采购、生产、销售、财务等与企业生产及服务提供过程紧密相关的数据；商务交易数据来源于以供应链管理系统 （SCM）、客户关系管理系统 （CRM）、电子化交易系统为代表的组织间信息系统，涵盖了供应商、客户、订单、物流等与外部交易活动紧密相关的信息；内部社交媒体数据包括了企业员工在内部博客、微博、Wiki、内容分享平台、群体化即时通讯工具等应用中创造和传播的信息，以及企业在办公自动化系统等交流协作平台上所记录积累的数据，涵盖并反映了员工的知识、建言、创意、心态、氛围等形式多样、内容广泛的信息；外部社交媒体数据主要来源于公众社交媒体，包括企业博客、企业微博/微信服务号、品牌社区等各种形式，所涵盖的信息内容包括市场环境、需求信号、全生命周期顾客行为、个性化偏好、营销互动记录等。

在这四大类型的数据之间，致力于大数据管理的企业可以有两种不同的发展策略。其一是以社交媒体与业务数据的融合为主导，以期通过敏捷响应快速发现并应对内外部环境中的变化和机遇。在这种策略下，面向高速数据流的实时数据采集和分析方法，将成为大数据管理的主要支撑手段。

第二种策略是以内外部数据融合为主导，以期通过全面汇集内外部信息，对中长期发展趋势作出准确的预判，从而实现高度优化的业务决策，并通过对信息环境的掌控，获取企业网络生态系统中的领导地位。在这种策略下，大规模多源异构数据的采集、清洗和整合方法，将成为大数据管理的核心支撑。

如何挖掘企业大数据的价值

企业大数据的价值开发高度依赖于深度数据分析能力。从内外部融合的视角上看来，企业大数据分析包括三个基本维度，即内容、关系和时空。

内容维度指的是数据本身所承载的信息内容。例如，G公司是一家大型电信服务商，其内部建设实施了一套“班组博客”系统。在这个内部社交媒体平台上，公司中的3000多个工作团队都开设了自己的博客，用于发布和交流工作经验、生活体验等方面的内容。经过数年的发展，整个博客系统中积累了博文700多万篇，评论超过1500万条，并保持着每月15万篇以上的博文发表数量，年阅读量超过1000万篇次。对于这一平台所积累的大量数据的价值开发，首先体现在对其信息内容的提炼上。平台上与工作相关的博文内容，如客服案例、经验分享等，经自动筛选分类、主题识别、关键词索引之后，被构建成企业知识库，为业务及管理工作提供快速有效的知识支撑，同时成为员工培训和自学的有力工具。而大量与工作无关的博文和评论内容，包括生活常识、娱乐信息、心情表达、心灵鸡汤等，在智能化的分类整理之后，也成为了该公司的一个独特的文化情景，支撑着企业中活跃的氛围，强化了员工的文化认同。

关系维度指的是数据及其所指代的对象之间的联系。在G公司的班组博客中，员工的发表、阅读、评论、回复、关注等行为详尽地反映了其相互之间密集而持续的联系，而这些联系毫无遗漏地被记录在平台的数据库之中。通过对这些关系结构的深度分析和挖掘，G公司获得了对员工及团队的影响力、凝聚力、创造力的更为准确而深入的评估手段。进一步而言，博客平台的行为记录数据与业务系统中的事务处理记录数据，以及员工及团队的绩效表现数据，也能够被有效地关联起来，从而使得管理者拥有强有力的工具，帮助其发现和理解员工的行为特质、工作表现、业务能力之间的潜在关联，进而实现良性优化的人员配置和人才培养。

时空维度指的是数据生成及传播的位置以及数据随时间演变的模式。对G公司而言，其数以千计的业务场所分散在众多城市的不同地点，因此，数据中的位置信息对于虚拟化的团队协同而言具有直接的意义。此外，位置信息也包括了数据在组织功能结构和层级结构中所处的位置。同时，在G公司的班组博客中，对特点话题时间演变规律的分析，也为管理者提供了有效的参考。其中对企业重要活动、运营理念相关信息在班组博客中的传播演变模式的跟踪，有效地揭示了员工对管理理念的认知、态度和接受过程。

更深入的价值开发来自于上述三个维度的交叉综合。例如，内容维度与关系维度的结合，使得G公司能够识别员工的兴趣偏好、社交特质、工作性质以及工作表现之间的匹配关系，也能够更为准确地发现那些分散在不同的员工手中、但具有重要潜在影响力的经验、创意以及机遇信号。内容维度、关系维度与时空维度的结合，使得企业能够更为深入地理解不同的员工特质、知识技能、团队特性、热点偏好在整个组织中的分布，以及这些结构随时间演变的过程和趋势，从而更为有效地调度和配置这些资源。

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这些维度上的分析需求，主要需要三方面的数据分析技术予以支撑。第一类是全局视图技术。对于管理者而言，对大数据内容全局状况的把握，往往是开发大数据价值的一个基本需求。然而大数据的体量和结构复杂性往往远远超出人类认知的信息承载能力。因此，有效的技术应当能够在大量数据中提取出一个足够小的集合以呈现给管理者，并使得这个小集合能够充分地代表数据全局。例如，在G公司的博客平台上，一种“代表性博文提取”技术能够在每天所出现的数以千计的博文中自动选择出10篇。这10篇博文在很大程度上全面代表了当天所出现的数千篇文章，既充分反映热点，也不能忽略冷门信号，从而使得管理者能够通过阅读这些文章来了解全局。第二类支撑技术是关联发现技术，其目标在于敏锐识别数据间的联系。例如，当G公司试图整合博客平台、业务系统、人力资源系统中的数据以全方位分析员工、团队特质以及绩效信息时，大量的数据属性之间所构成的复杂潜在关联网络，就需要强有力的关联发现技术来加以处理。第三类支撑技术是动态跟踪技术，即实时化的流数据分析处理、快速增量数据分析。三方面技术都处于快速发展之中，但尚未全面成熟，有待于学界和业界的持续努力和探索。

结束语

从一定意义上说来，业务资源集成与社交媒体相融合的过程，是一个“信息去中心化”的过程。信息资源的创造和管理，从以往以经营和运作为核心的中心化模式，转化为以分散创造、自由传播、灵活汇聚为特征的众创模式。另一方面，内外部数据融合的过程，是一个“信息去边界化”的过程。企业部门之间的信息交换、企业之间的信息交换以及企业与市场环境的信息，以日益多样化、实时化的方式实现。

这样的转变对于企业组织及其员工而言，其影响将会是多方面的。正面的影响可能包括创新意识与创新行为的出现、员工能力和技能的发展、沟通满意度的提升、员工关系资本的建立和积累、员工对组织的认同和归属感的增加；而负面的影响则可能包括员工注意力分散、过度争论，以及负面情绪的传播等。所以，建设“大数据企业”的过程，也将会是一个伴随着困难与风险的过程。在此过程中，需要管理者有效地把握创新发展的长期收益与短期业绩之间的平衡，在推进大数据融合的同时防范和控制其中的组织风险，并审慎地思考和重新定义组织内外部边界。

换言之，对企业而言，大数据实质上是一种管理思维，其支点在于业务信息资源与社交媒体的融合，以及内外部数据的融合，在这样的支点上反思企业的组织形态、运作范式和价值创造模式，是“大数据企业”的真正内涵所在。

郭迅华：清华大学经济管理学院副教授

大数据特征 第7篇

在技术强国的大背景下, 一系列新兴技术产业得到长足发展, 其中大数据产业作为国家战略重点, 被寄予厚望。本文通过梳理国内外大数据产业发展状况, 分析产业技术体系及应用热点, 研究大数据产业未来发展趋势及演进方向。

发展现状及政策环境

目前, 我国大数据发展过程中面临的主要问题可以归纳为3个方面:

数据源不够丰富, 数据开放程度较低。以互联网、金融、电信等行业数据为主, 其他行业受限于自身信息化水平。由于数据标准化与共享体系不健全, 已有数据利用价值不高、开放程度滞后。

大数据技术水平不高, 技术扩散不畅。缺乏原创技术, 对前沿技术路线的影响比较微弱。产业组织发育滞后, 技术创新难以向社会扩散。

大数据相关的法律法规有待进一步完善。随着大数据挖掘分析将越来越精准、应用领域不断扩展, 现有个人隐私保护和数据安全相关法律法规面临诸多挑战, 亟需完善。

纵观全球, 大数据发展处于起步阶段, 国内外政策积极鼓励, 我国大数据发展环境持续完善 (如表1) 。

主要技术体系及产业链

在目前大数据技术体系中, 只有基础层中对数据存储与数据管理部分发展出通用技术框架, 其他部分的技术与算法呈现应用多样化与应用针对化。

基础层

数据采集与预处理。数据采集方式包括:深度优先采集法/宽度优先采集法/等时采集法。数据预处理方式包括:数据清洗ETL/Strom流数据处理。

存储与数据管理。高配时:底层存储采用H DF S (H adoop) , 数据管理采用Map Reduce/Tez/Spark, 程序接口采用Hive/Pig。低配时:底层存储采用HDFS (Hadoop) , 管理接口采用Impala/Drill/Presto。

分析层

数据分析/挖掘算法:一般分为基础/商业算法, 如BI/AI (商业/人工智能) , 针对不同应用采用对应模型与算法。数据分析方式包括:机器学习 (SVM等) 、模式识别 (NNs等) 、数据挖掘 (关联规则/聚类等) 。数据分析与呈现:日志/报表/图表/动态图。

服务层

主要面向的市场方向:战略咨询, 如战略/广告/营销咨询;数据市场, 如数据拍卖/数据开放平台。

在清晰的技术体系框架下, 市场各要素环节各司其职, 使得大数据体系得以不断地丰富、充实, 从实验室走向大市场, 从理论研究走向社会各个角落。以大数据体系中的数据流向划分上下游产业链, 通过归纳和总结产业链中各层级的功能机构以及其提供的主要服务, 可以列举具有代表性的公司 (如表2) 。

大数据产业分析

市场规模预测

麦肯锡预测, 中国大数据潜在市场将达到1.57万亿元。而易观国际也有报告显示, 2017年我国大数据市场有望达到170亿元。

根据预测, 中国大数据产业配置包括:行业解决方案 (35%) 、计算分析服务 (17%) 、存储 (15%) 及数据库服务 (13%) , 如图1。

主要行业应用热点

通过建立行业契合度及应用可能性分析模型, 可以直观发现互联网 (电子商务) 、政府、医疗、电信等行业是优先关注用户。

未来趋势分析

通过建立EDST模型, 梳理归纳业界主要需求, 分析研究大数据发展现状与业界需求之间存在的主要问题、差距, 围绕大数据本质特征, 得到未来大数据的发展方向及演进趋势, 如表3所示。

典型应用

传统咨询行业需要向高端咨询公司转型, 摒弃或者削弱层次较低的业务市场分析类业务, 侧重于战略管理的产业升级与转型。咨询公司界限趋于模糊, 拥有数据源的企业也可以参与到咨询行业中。

以万科为例, 金隅万科广场上线试用了百度的V-in系统来取代普通的商业调研报告, 使用大数据分析来增强客户体验和助力商场经营, 在节约成本的同时可利用自身的数据分析给其他行业做咨询, 如图2所示。

避免同质竞争, 提高行业利润

传统系统集成商盈利模式:针对特定厂商产品进行二次开发, 选择合适的客户进行销售,

利润来源于厂商产品及客户投资差价。

系统集成商转型思路:类似中间件、定制化可裁剪、松散型、面向服务 (SOA) 的软件将成为核心技术, 降低对厂商的依存度, 转变为“以客户为中心”的IT服务提供商和整合软件开发商。

以达梦数据库有限公司为例, 其“大数据平台战略”包括, 自主研发的数据库管理系统以及数据分析产品 (传统部分) , 融合中间件等第三方软件产品 (支撑部分) , 推出整体/可定制产品组合与方案, 用户从平台可获得咨询、规划、技术系列服务 (增值部分) 。

大数据产业链中, 把握产业的制高点关键在于掌握技术规范、培养自己的用户。

云计算基础设施投入是未来运营商市场的新热点, 在云基础设施建设中, 规模化部署Iaa S利润已趋低, 且面临行业整合, 并最终趋于集中在通信寡头。专业化的Paa S平台服务, 具有一定的空间, 具体模式和应用需进一步探索。

基于二维码大数据的消费特征分析 第8篇

消费者的行为一般都是在商业领域产生的,作为制造企业一般很难直接得到消费者的行为和消费模式,传统做法是通过调查问卷、电话采访、抽样调查等手段部分获取此类信息,但是获取到的信息容易有偏差,真实性也不高,难以精准的定位消费者以及对消费行为和特征进行统计分析。为了宏观上真实完整获取用户整体消费特点,微观上细化精准针对每一个消费者提供个性化服务,本文提供了一个产品二维码防伪营销管理平台,并利用消费者扫码数据开展大数据分析。

1二维码系统设计

系统采用微网站技术实现,客户端可以是任意支持扫一扫功能的移动端APP,例如微信、我查查、淘宝等。移动端操作系统支持IOS、安卓、Windows等主流操作系统。服务器端使用SSH ( Spring + Struts + Hibernate) 框架进行开发, 二维码主要功能在服务器端实现。整个系统的用例如图1所示。

平台中每一件产品都分配一个唯一的二维码,二维码的激活有效期按照产品的保质期来设计,保证了二维码的有效激活。二维码从产品的生产过程、物流环节、销售渠道、消费者购买和使用、激励消费者再购买等整个产品生命周期流程进行管理、控制和消费者数据分析利用等,通过一系列配套的激励和营销手段,让消费者获得全新的用户体验和增值服务,打通企业与消费者之间的关联,形成双方的和谐互动及信息资讯的精准传送。

系统目前已经上线运行半年,积累了大约5000万条消费者的扫码记录,通过用户扫码收集的大量顾客的来源、兴趣点、意见反馈、使用体验等信息,实现对营销过程中的渠道效果、兴趣所向、购买时间分布、客户的满意度等多方面多角度进行精准的数据统计以及详尽的数据分析,从而实现营销效果的量化以及商业机会的发掘。

2主要技术实现

2.1用户画像技术

消费者信息通过三种方式获取: 一是获取消费者扫码所用的浏览器的User - Agent字段自动带入的系统信息,系统可以收集到用户的手机型号、用户所在地、运营商的网络类型; 二是系统设置促销活动,用户在填写领奖信息时,可以获取用户姓名、联系方式、性别、详细地址; 三是通过设置奖励任务,鼓励用户完善详细的个人信息,从而获得关于用户的更加精准的个人信息,例如: 用户职业/职务、消费习惯、年龄等。系统使用大数据用户画像来建立模型并描述现实用户的特征,在这个模型中,核心内容是标签。模型建立以后,要在实际业务系统接受检验,不断完善和丰富这个模型,并且在实际应用中结合从第三方获取的数据来验证和完善用户画像,最终达到利用数据流对用户进行越来越精确的描述和刻画。用户画像是目前技术和业务最好的结合点,也是一个现实和数据的最好实践。目前国内外对于使用用户画像刻画互联网用户已经有很多研究。赵曙光[1]研究了社交媒体的用户画像。Sawadogo D[2]研究了使用用户画像技术的自适应数字资源表示方式,实现了个性化搜索。有很多种模式识别技术对用户进行识别,类似于现实生活中用户的身份证号码一样,只不过换成了网络空间的数字指纹,例如QQ号码、手机号码、电子邮件、Cookie、微博账号、微信账号以及其他社交账号等。在数据处理过程中,这些信息需要经过加密,使用的是数字指纹,是单向的,不会导致用户隐私的泄露。通过采集电商平台、社交社区、移动APP、微博平台、微信平台等多种类型的数据源,然后对用户进行画像刻画,在实际应用中做到个性化推荐、用户洞察、精准营销等。用户画像的建立过程如图2所示。

通过消费者的年龄、消费品类、所在地域、消费金额和消费频率等数据进行用户消费行为画像,每一次消费扫码积分,每一次营销活动,都是研究客户的机会,采集不同消费者客户的响应、交易、反馈等过程和结果数据。针对处于活跃期、沉睡期、流失期的老客户,根据购买次数、购买的金额、购买的品类、消费地域、参与的促销活动、消费频率等维度进行分组统计和研究。让消费客户的标签更加精准,让客户画像更贴近买家真实的需求,让老客户营销更贴心、更精准,为营销及CRM工作人员提供分组客户画像,为营销类的电子直邮推广设计、促销活动的页面设计、短信话术、 营销方案规划和策划、积分兑换礼品、生产等提供数据支持和优化建议。

2.2其他关键技术

二维码防伪营销系统使用了部分遮挡技术,防止流通过程中被物流或者销售人员扫码,影响最终获取的信息。例如使用玻璃纸金拉线、内盖喷码、涂层等技术对二维码进行保护。此外还采用多模加密技术,对称算法和非对称算法相结合,最大程度上对二维码进行保护,防止流通环节和其他环节可能伪造和仿造商品使用的二维码。目前系统每年使用的二维码在亿这个级别,用户的扫码数据随着系统的稳定运行以及业务的发展,后续扫码数据会急剧增加。系统上线半年来累计扫码量已经在5000万左右,随着系统的稳定运行和采集的数据源的增多,后面采集到的用户数据会急剧增加, 因此需要使用大数据技术来进行用户画像的刻画。

3大数据分析

根据产品的特性、价格等因素而形成的消费群体属性存在较大差异,面对不同类别的消费者和目标消费群体,将进行不同深度和角度的数据收集,也将设计不同维度的群组分析和数据挖掘模型,以便于面向不同层级市场受众策划和实施针对性的市场营销策略。

例如通过统计用户扫码的地理信息,可以得到产品的用户地域分布图,使用地图可视化工具来展现,如图3所示。 通过该图,可以清晰地展示产品在不同地域的宏观消费情况,为基于地域的销售提供指导。而要精准地定位每个客户的价值,可以使用RFM模型。 RFM模型是衡量客户价值和客户消费能力的重要方法和手段[3,4]。该模型通过客户的最后消费时间、消费的频率以及总消费金额这三项指标来描述该客户的价值。R ( Recency) 表示最后消 费时间,消费日期 越近,客户等级 越高; F ( Frequency) 表示消费频率,消费频率越高,客户等级越高; M ( Monetary) 表示消费总金额,消费总金额越高,客户等级越高[5]。

根据RFM模型的三个维度可以把数据离散化成1 ~ 3级,通过对用户进行RFM打分,来描述用户的价值。如下表所示,我们对系统的用户数据进行基于RFM的聚类分析, 获得高、中、低三类用户,针对这精准定位的三类用户,在进行客户关系管理时,分别赋予重要价值、一般保持、一般挽留三种策略,从而可以用更小的代价获得更有价值的客户。

4结论

本文设计并实现了一个二维码防伪营销系统,通过用户扫码收集到的大量数据建立了比较贴近现实的用户画像。为营销及CRM工作人员提供分组客户画像,为营销类的电子直邮设计、短信话术、活动页面设计、营销方案策划、积分兑换礼品、生产等提供数据支持和优化建议。通过用户扫码收集的大量顾客的来源、关注点、反馈意见、使用体验等信息, 实现对营销过程中的渠道效果、兴趣所向,时间分布、客户满意度等方面多维度多角度进行精准的数据统计以及详尽的数据分析,从而实现营销效果的量化以及商业机会的挖掘。

大数据特征 第9篇

关键词：大数据,统计,情报,关键词,提取方法

0 引言

随着科学技术的不断发展,互联网技术得到了广泛的应用,信息数据呈爆发式增长,预示着大数据时代的临近。大数据时代的信息有了新的特点,这给情报关键词提取技术带来了挑战,同时也指明了新的发展方向。抓住机遇迎接挑战,我们有必要对大数据时代下的情报关键词提取方法进行探讨。

1 大数据的概念及其基本特征

1.1 大数据的概念

大数据是一种海量、高增长率和多样化的信息资产。它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面,更主要的是为人们提供了一种全新的方法,即决策行为将日益基于数据分析做出,而不是更多凭借经验和直觉做出。人们可以运用合适的处理模式让大数据具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力。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。

1.2 大数据的基本特征

大数据的基本特征主要包括以下几点:(1)数据量大,主要表现就是数据量的单位从TB上升为PB。如中国移动、联通这样的移动通讯运营商,如百度、阿里巴巴这样的大互联网公司,如国家电网、交通运输部这样的职能部门,每天数据的更新量已经接近或达到了PB量级。(2)数据类型多而且增长速度非常快,数据类型比如说视频、图片等。在增长速度方面几乎接近于指数增长;(3)数据价值密度比较低,但从中分析出来的关联却很有价值。比如交通的监控设施,存储的数据量比较大,但是可能有价值的只有那几分钟时间的视频;(4)与传统的数据处理相比较,现在的大数据量对处理速度要求非常高,需要新的海量数据分析引擎。

2 情报关键词提取的现状与存在的问题

关键词是能够代表或者体现某一文件主要内容的核心词语,它一般来源于论文的题目、摘要和正文中,关键词是为了方便文献检索而设置的。本文中的情报关键词指的则是对于网页信息中可以概括其中心思想的词语,对于关键词的提取是为了分析语义并对核心词语作出统计分析,由于关键词来源于网页中,所以在进行文献检索、自动摘要和自动问答操作时会出现的不确定因素还比较多。

源于大数据的自身特点,使用传统情报关键词的提取方法可能会遇到一些问题,集中表现为:(1)在关键词提取过程中如何选择具有代表性的数据,对于大数据关键词的提取,我们都有着一定的目的,所以数据的代表性很关键,对于不具有代表性的关键词进行提取,最终得出的结论可能只是片面的;(2)在关键词提取过程中要考虑到大数据相关性带来的误差,不能只看到表面,比如某一地区的网页数据量非常大,是不是意味着这个地区的网络形象就比较好?答案是否定的,因为这些数据中有可能包含着较多的负面信息,所以在提取关键词的过程中我们还需要对信息的相关性加以考虑;(3)在关键词提取过程中需要考虑到信息中包含的个人隐私问题,大数据中涉及的内容繁杂且来源不同,所以其中必定包含有一定量的个人隐私,也就是说在进行大数据关键词提取过程中对于个人的隐私问题要尽量避免。

3 大数据时代情报关键词提取的主要方法

3.1 关键词提取方法的类别

关键词提取主要包括以下几种类别:(1)建立在语义基础上的方法,这种方法主要是以词典为依据,对于大数据信息的词语和句子进行分析,经过分析之后可以对词语和句子作出明显的分类标注,这是为了计算机系统对于大数据信息片段的实际需要,在计算机的作用下进行情报关键词的提取;(2)建立在机器学习基础上的方法,这种方法主要是对较多的训练语料进行一定的训练,在训练中获得各项系统的相关参数并建立一定的模型,最后利用这种模型对语料库进行测试,从测试中检测此种模型提取关键词的效果,在建立模型的时候,常用的一些模型主要有支持向量机、决策树、最大熵、朴素贝叶斯等等;(3)建立在复杂网络上的方法,这种方法主要是先找出一系列的关键词作为候选,然后根据这些候选关键词之间的关系,通过某种特定的规律构建一个比较复杂的网络模型,在这个复杂的网络模型中,我们需要计算节点权重系数以及介数用来表示节点的综合值,也就是说综合值最大的就是我们要提取的情报关键词,此种方法涉及的计算量比较大,对于大量的文档或者网页进行情报关键词提取时,它的弊端就表现出来了;(4)建立在统计特征基础上的方法,这种方法是通过对词语的统计学规律进行情报关键词的提取,比较常见的就是词频—逆向文本频率指标和N—gram方法,在使用的过程中,我们只需要统计相关词语出现的次数多少并正确的运用过滤技巧,表现出来的不足之处就是对于情报关键词的提取精度比较低。

3.2 关键词提取构造

关键词主要有以下几种构造:(1)中文词语的特征及其构造,中文词语的构成通常是由一个或者多个汉字组成的,在这些词语中可能包括名词、动词、形容词等,汉字组成的句子都具有一定的连续性,所以在对大数据信息分析之前需要先对句子进行划分,根据每一部分表达的内容作出合理的划分,当前对于中文词语已经有了自动标注词性的系统,这个系统实现了自动过滤词和通用词语;(2)网页信息的特征及其词性特征,网页大部分是通过MTML的形式进行编写的,所以它作为是一种标记性的语言,通过成对的标记符号对于要显示的网页的不同部分进行标记。网页信息词语统计的特征主要有对于某一篇文章而言,如果有词语出现的次数比较多,而在其他文章中出现的次数明显减少,那么这个词语就可以作为一个候选的关键词,对于同一个词语来说,在不同的标记符号中对文章内容所表达的结果是不一样的,就是说在选择情报关键词的时候,词语出现的位置直接影响着关键词的选择。(3)词语过滤,在信息中通常会出现较多的噪声词,比如“我们”、“中国”、“世界”等,这些噪声词本身和文章所要表达的意思关系不大,但是这些噪声词在文章中出现的次数较多,噪声词出现的多少与文章的长短有着直接关系,它需要通过词频和文本频率乘积的离散系数自动过滤掉,离散系数指的是某个词语在文中的波动大小,离散系数较大,说明这个词语在文本中的稳定性很差。

3.3 中文关键词提取的主要流程

以TFIDF指标作为依据,利用离散系数的方法将信息中的噪声词进行过滤,并分析出候选关键词的位置,具体实施过程是确定TFIDF以及候选关键词的位置,计算方法主要用的是TFIDF-SK,关键词的衡量主要以函数TFIDF-SK值为标准,在TFIDF-SK函数中输入文本信息经过处理,在处理之前需要先将文本信息中的噪声词过滤掉,做好词语特征的统计,对于收集的信息反映到特征计算模块中,通过这个模块的作用可以计算出TFIDF-SK值、确定词语的位置以及偏度。确定了这些之后就可以进行关键词的重要性衡量,最后输出文本中的情报关键词。

4 结束语

通过上面的论述,我们了解了一些关于大数据时代下情报比较多,但是在提取的过程中,需要根据不同的信息选择合适的提取方法,只有合适的情报关键词提取方法才能提取出最佳的关键词。

参考文献

[1]刘栋,张彩环.基于短语的中文标签自动生成混合算法[J].计算机科学.2014.

[2]叶翔.大数据时代基于统计特征的情报关键词提取方法[J].中小企业管理与科技(下旬刊).2014.

大数据特征 第10篇

关键词：网络服务提供商,侵权行为,特殊性

“云产业的高速发展带来旧产业模式的革命性重组”1, 以云计算为基础的大数据浪潮逐步席卷社会生活的方方面面 (如Tipp24 AG的博彩评估平台、梅西百货的实时定价平台、Pred Pol公司的犯罪预测系统等等) , 从个人数据存储、商业交易互动到政府管控布局等活动相续迁入网络平台。以云计算为基础的新型网络服务模式成为次世代技术应用的最优范例, 亦频发掌握资源与技术优势的提供商肆意侵害数据权人合法权益的严重侵权事件。事实上, 广大企业的商业选择以成效考量为首要原则, 提供商持续侵害用户及其他数据合法持有者诸多权益的动因恰是滞后的政策法律规范惩治不力。特别是《侵权责任法》虽然提供了处理侵权案件的重要指标, 却未明确界定“侵权行为”, “给侵权行为下定义, 是公认的一桩难事”。2在网络服务提供商侵权认定与责任承担存在诸多争议的大数据时代, 有必要深入分析相关侵权行为的特殊性, 为正确判断侵害对象与权益保障范围等提供重要助力, 并为构筑科学合理的侵权责任制度创造有利条件。

一、媒介特殊

网络服务提供商的侵权行为包括利用传统侵权途径进行 (如联线服务提供商暗中破坏竞争对手的基站) 和以网络空间为媒介的侵权行为。大数据环境有利于隐藏提供商侵权, 虚拟性与技术性使其常借口“业界标准”“现有技术难以防治”或“双方协商一致”等为抗辩理由3。如联线服务提供商宣称的宽带接入速率常指居民楼合计最高值, 即使用者最少时的传输速度。绝大多数用户即便因偏差投诉, 提供商也以行业惯例或技术障碍等拖延。受害用户思及诉讼耗时耗力, 基本都偃旗息鼓。

二、对象特殊

《侵权责任法》规定, “侵害民事权益, 应当依照本法承担侵权责任。”抽象的民事权益具有高度概括性, 较有限且封闭的列举式更具开放性与包容力, 能够有效囊括新问题。“社会逐渐依循网络与自我之间的两极对立而建造”4, 导致大数据服务领域的竞争激烈与部分提供商不断试图突破规则。提供商侵害的权益不包括大多数身份权 (如监护权和继承权等) 与部分人格权 (如生命权、健康权和身体权等) , 其侵害的民事权益以虚拟化表达的所有权、知情权、隐私权、著作权与名誉权等为主。例如, 脸书 (Facebook) 平台的照片分享系统可以在后台全面整合个人用户的隐私数据。又如, 网游“第二人生”中女性向现实警察机构报警称其控制的虚拟角色被一虚拟男性角色强奸5。即便不构成刑事犯罪, 亦不能抹杀造成受害人精神损害的事实, 应当承担侵权责任。

网络服务提供商侵害名誉权、隐私权与著作权等的方式不同于传统服务。如新浪新闻、腾讯大苏网等新型网络传媒均不注重编辑责任。事实上, 即便是具有较强匿名性与即时性的新闻互动平台也是传统媒体中“读者反馈”栏目在虚拟空间的变相影射, 需要遵循相应义务。目前, 过于宽松的政策法律环境使得网络服务平台在“成本—效益”计算后放任虚假信息与不实言论充斥其间。“网络媒体……是借助因特网发布新闻和进行新闻信息服务的站点。”6虽然具有开放性、虚拟性、交互性与发散性等, 仍须遵守最基本的新闻法则, 实现权责相辅相成且相互对应。网络媒体的收益与影响不小于传统媒体, 禁止侵害名誉权、隐私权或著作权等责任亦不能过低于传统媒体。

网络服务提供商对财产权的侵害集中表现为损害虚拟产权。财产是依一定目的结合的权利义务总体7, “是自由的最初定在, 它本身是本质的目的”。8虚拟财产不限于虚拟物品, 而是囊括了网络空间存在的一切有价值的信息数据。开放网络环境与“虚拟—现实”交易加强虚拟财产穿透性, 模糊了虚拟与真实的界限。杰里米·边沁通过计算方程式将个人幸福累积为社会福利并以最大多数人的最大利益精确比较痛苦与幸福量。大量用户投入真实时间与现实货币, 才在虚拟社会拥有角色、物品与金钱等。肯定虚拟财产的合法性将大幅度地增加其幸福感;其他社会个体亦因无关己身而无痛苦感, 显然符合最大多数人的最大利益。但是, 虚拟财产储于提供商内部, 往往缺乏广域流通性。例如, 起点与晋江虽然同属一个公司, 起点币与晋江币却无法彼此兑换。

虽然学术界逐步认可虚拟财产合法性, 但在归属上存在“提供商所有”和“网络用户所有”的两种对立观点。前者认为虚拟财产源于经营性服务协议, 提供商仅让渡了部分权能;后者则认为网络用户拥有所有权。归属混乱导致纠纷解决困难与不一致, 严重损害社会主义法制体系的尊严。

人们在自然物上加入劳动与智慧而产生的新事物, 可以成为合法财产。“只要他使任何东西脱离自然所提供的和那个东西所处的状态, 他就已经掺进了他的劳动……成为他的财产。”9网络用户花费大量时间与精力, 提升虚拟角色的等级、增加虚拟物品, 具有现实劳动的基本特征。一些学者否定所有权的理由是用户并未创造“新事物”。“新事物”被界定为有创造性的事物, 不符合传统民法认知。如一农民养的母猪生了一窝猪仔, 不能因为猪仔常见, 就认定农民不享有所有权。网络用户只要通过劳动获得新虚拟物品就应当享有所有权, 并不要求这些物品是虚拟空间从未出现之物。另一些学者主张虚拟财产归提供商所有的理由是用户没有直接支配权, 信息数据均处于提供商控制下。但直接支配权的有无并非判断所有权归属的必要条件。如借用或托管财产的出借人和托管人不直接支配并不妨碍其拥有所有权。虽然网络用户必须通过提供商的系统从事活动, 但提供商对于虚拟财产记录无直接支配能力。

在竞争激烈的网络服务行业中, 互诉侵权已成竞争手段, 极大地耗费了诉讼资源。基于司法保障维权活动的基本原则, 涉法部门不能简单地以“恶意诉讼”制止, 这不仅阻碍网络产业发展, 亦在客观上影响司法严肃性, 在广大群众中形成“诉讼就是商战闹剧”的恶劣印象。根本解决方法在于加大侵权打击力度与宣传教育密度, 使其在巨额赔偿与罚金前主动放弃。

三、情况特殊

很多网络服务提供商的侵权行为不是简单的直接侵权, 而是涉及多方当事人的间接侵权, 甚至无法确认直接侵权的第三人的身份状况 (如服务器可能设在境外) , 远复杂于传统侵权。如盛大文学以“涉嫌发布盗版内容”状告百度并获赔50万元 (10) 。原告列举理由是百度搜索导致重点作品盗用现象严重, 是典型的间接侵权。事实上, 若要求链接服务提供商对其自动指向行为承担“善良家父”的注意义务过于严格, 有必要适用“避风港原则”。

网络用户可计算的经济损失、直接侵权人的责任承担能力与提供商的间接侵权程度等均会影响侵权责任。某些网络服务提供商惯于在法律边缘赚取高额利润。如“陈晓娟艳照门”“成都工行女郑璇门”“海运女艳照门”等事件中陆续受罚的大多为个人, 基本未涉及各大网站。然而, 提供商在事件迅速扩大的过程中起到重要作用。网络内容提供商采用“疑似”“据传”等不实词汇, 大肆刊登分析当事人婚恋、工作与经济情况的报道;网络信息平台服务提供商转载各类报道并使用员工刷版等方式推动网友讨论;搜索链接服务提供商在醒目位置标出“艳照门”“艳照门全部照片下载”等关键词, 却不直接提供下载服务, 通过赚取惊人点击率带来高额利润。被侵权人已因此事反目, 不可能共同提起侵权之诉。任何个人起诉时面临照片多数非本人及公众人物隐私权限制等, 针对违反保密义务提起诉讼又很难举证泄密途径, 不可能得到理想赔偿。大肆渲染此事的提供商基本安然渡过, 无形中激发潜在侵权人积极参与的热情;被侵权人亦向普通用户扩展。“横扫互联网的诽谤毁坏我们的生活、事业、商业, 其破坏惊人、效率极高、风险太大, 以致你无法忽视这种新型网上个人恐怖主义。”网络服务提供商为了增加流量, 放任侵权信息肆意传播, 甚至通过排行榜、热门关键词等推波助澜。传统观念使得被侵权人害怕诉讼, “一年之内出了十几个艳照门, 真正诉诸法律的只有‘海运女’。”有时即便想维权亦投诉无门, 如陈晓娟对直接侵权人和网站的起诉因该人非中国公民、网站亦是国外站点而无法立案。导致事件扩大的网络媒体因进行的是新闻报道, 不能认定是侵权行为。被侵权人所获赔偿与提供商通过高点击获得的广告收益, 完全不成正比。过于宽松的法律环境导致网络行业逐步向以低俗吸引眼球的方向发展, 务须尽快完善他律机制。

四、危害特殊

网络服务提供商侵权后果不具有直接身体性, 即双方不发生现实接触不会对被侵权人造成实质损害。网络的方便快捷与全球互通使侵权危害难以预料, 尤其是影响面广且持久的灾难性后果。“艳照门”事件两年后, 浪莎集团以该事件使其损失巨大为由, 将昔日形象代言人张柏芝告上法庭, 索赔高达4150万元。提供商不仅侵害被侵权人合法权益, 亦对产业发展造成不良影响, 甚至严重破坏网络风气和道德标准, 引导整个社会滑向血腥、暴力、自私与不诚信的深渊。

近年来, 网络服务提供商侵害专利权或商标权等纠纷频发。虽然被侵权人并非处于绝对劣势, 亦难以有效维权, 有必要“慎重考虑案件当事人的行为意图、行为方式以及行为后果等因素”。网络技术作为新兴复杂领域, 很多功能均具备申请专利的条件, 如“腾讯公司专利申请数为3358件”。但过多申请不仅耗费时间与资金, 亦是对政府资源的浪费。促进行业健康发展、有效惩治侵权的关键不是加重刑罚, 提高民事赔偿力度、减轻被侵权人胜诉难度才是迫使提供商认识侵权风险, 选择奉公守法地开展商业活动的利器。

注释

11 陈芳.云存储中商业秘密侵权及应对策略.法制与社会, 2013:9 (上) .

22 转引自李双元主编.比较民法学.武汉大学出版社, 1998:767.

33 钮敏.经营性网络服务使用协议的法律属性.法制与社会, 2013:8 (中) .

44 曼纽尔·卡斯特.网络社会的崛起.社会科学文献出版社, 2006:3.

55 http://tjgame.enorth.com.cn/system/2007/10/15 /002149730.shtml.2014-4-18.

66 许榕生.网络媒体.五洲传播出版社, 1999:4.

77 郑玉波.民法物权.三民书局, 2004:6.

88 黑格尔.法哲学原理.商务印书馆, 1982:54.

99 洛克.政府论次讲.唐山出版社, 1986:18.

大数据特征 第11篇

在过去一年里，《数字商业时代》在对全国范围内的100多位CEO/CIO进行了调研，了解了他们对互联经济大格局下企业如何可持续发展的看法，发现CEO/CIO们并不满足于日益加强的IT管理，而是希望充分发挥大数据和互联科技的潜力，重新思考人与人互联后对企业带来的价值。

尤其在今天的环境里，数据量的爆发和以前完全不一样，有90%的数据是在过去两年创造的，到了2010年时，全世界要消化的数据量是现在的44倍以上。

而有越来越多的企业愿意投资在大数据的分析上，根据Gartner调查，目前有27%的企业已经投资了大数据分析系统，也有31%的企业预计在接下来的2年内投资，希望能加强大数据分析相关硬件和软件的能力。

如果能把大量的数据，用科学化的方式做到更优化的预估，那么，在面对复杂环境所带来的诸多挑战下，不管是企业或政府就有可能运用这些经过提炼的智慧，创造新的增长机遇以及全新的价值。

评选标准：

我们将从几个维度评估那些在大数据掘金的企业：

1 能否通过大数据进行预测

大数据的核心就是预测，它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切的说是一种机器学习。在大数据时代，我们可以分析更多地数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。

案例：对冲基金通过剖析社交网络Twitter上的数据信息来预测股市的表现；亚马逊和奈飞（Netflix）根据用户在其网站上的类似查询来进行产品推荐；Twitter，Facebook和LinkedIn通过用户的社交网络图来得知用户的特别喜好。

2 能否将混杂的数据化繁为简

据估计，只有5%的数字数据是结构化的且能适用于传统数据库。如果不接受混乱，剩下的95%的非结构化数据都无法被利用，比如王业和视频资源。通过接受不精确性，我们打开了一个从未涉足的世界的窗户。

案例：2012年，让ZestFinance引以为豪的就是，它的贷款拖欠率比行业平均水平要低三分之一左右，制胜之道在于“拥抱”了混杂的数据。舉个例子，有10%的客户属性信息显示“已经死亡”，但是依然可以从他们身上收回贷款。ZestFinance的数据显示，房贷给“僵尸”是一项不错的生意。

3 能否将数据“量化”

大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。信息技术变革随处可见，但是如今的信息技术变革的重点在“T”（技术）上，而不是在“I”（信息）上。现在，我们是时候把聚光灯打向“I”，开始关注信息本身了。

案例：UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。同时，这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车路线。2011年，UPS的驾驶员们少跑了近4828万公里的路程，节省了300万加仑的燃料并且减少了3万公吨的二氧化碳排放。

4 能否利用数据创新挖掘真正价值

数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。

案例：Farecast利用机票销售数据来预测未来的机票价格；谷歌重复使用搜索关键词来监测流感的传播；麦格雷戈博士用婴儿的生命体征来预测传染病的发生；莫里重新利用老船长的日志而发现了洋流。

5 是否拥有独立的数据“中间商”

在未来，我们可以利用数据做更多的事情，而数据的拥有者们也会真正意识到他们所拥有的财富。因此，他们可能会把他们手中的数据抓的更紧，也会以更高的价格再出售。

案例：微软以1.1亿美元的价格购买了大数据公司Farecast，而两年后谷歌则以7亿美元的价格购买了给Farecast提供数据的ITASoftware公司。

大数据特征 第12篇

云计算设备不仅能提供基于数字化信息服务,而且还能使互联网络用户从信息接受者转变成为信息制造者和传播者。实现云计算设备优化数据管理的基础是进行大数据的分类挖掘,传统方法中,对云计算设备中的大数据特征分类挖掘算法主要有大数据特征压缩方法、云计算设备中的数据删除算法、C/S客户端控制算法和时频特征提取算法等,其中,采用特征提取算法实现云计算设备中的大数据高效分类挖掘具有典型性,并取得了一定的研究成果[2],其中,文献[3]中提出一种基于类型匹配和决策树分类的云计算设备大数据分类挖掘算法,算法采用决策树方法设计分类器,实现数据分类挖掘,但该算法在进行特征提取过程中出现冗余数据, 导致挖掘性能不好;文献[4]提出一种基于混沌概率分析优化分类的云计算大数据特征挖掘算法,采用现代谱分析算法进行混沌特征提取,避免了数据分类过程中陷入局部最优,提高了数据挖掘性能,但该算法的最小执行开销受到混沌分岔性的限制,收敛性不好。当前方法对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征。

针对上述问题,为了克服传统方法的弊端,本文提出基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法[5,6,7]。首先进行了云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配处理,根据大数据信息滤波预处理结果, 采用K-L分类器进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,仿真结果进行了性能验证,展示了本文算法在提高云计算设备中的大数据特征匹配性能和数据分类挖掘性能方面的优越性,展示了较好的应用价值。

1云计算设备中大数据存储机制体系构架和数据信息特征预处理

1.1云计算设备中大数据存储机制体系构架

云计算设备中大数据存储采用交互信息网络结构模式,大型云计算设备模型三层模型从上到下分别是: I/O,USB和磁盘层,实现多源数据的信息交互和网络技术集成,云计算设备中信息大数据存储总体架构如图1所示。在云计算设备大数据特征分类过程中,假设FP-tree上的任意分支Ti(i = 1,2⋯,m ,m为分支个数)长度为Ni(Ni 1) ,产生带有支持度的全部候选结点组合,主支干节点组合只计算一次,扫描分支一次只产生B对应的节点组合{B,D}{B,A} {…},对于频繁1项集D,特征分类匹配条件的匹配度直接影响大数据特征的分类的效果,所以在云计算设备大数据特征匹配过程中,设置大数据特征的分布函数为:

式中:i为大数据特征采样时间序列节点数;w1为簇头广播节点的自适应加权权重;w2为数据分类节点的权重参数;R(Gj,i) 为大数据存储递归特征;dis(Gj,i) 表示云计算设备两个存储节点之间的距离,这里定义为欧式距离,如下式所示:

式中:x(t) 表示云计算设备中大数据存储系统信息流时间序列;J是相空间的时间窗函数;m是目标存储器中的次优调节因子;K表示列空间的时间窗函数,由此对云计算设备中的存储大数据进行时间序列采样为: {x(t0+ iΔt)} ,i = 0,1,2,⋯,N - 1 ,过载数据信息流矢量长度为N 。通过上述构建的云计算设备中大数据存储机制体系,进行数据分类挖掘。

1.2大数据信息流的信号模型构建

在上述进行云计算设备中大数据存储机制体系构架的基础上,进行大数据信息流模型构建,假设云计算设备中大数据执行分类挖掘的区间概念格结点为G1= (M1α,M1β,Y1),G2= (M2α,M2β,Y2), 则令A = {a1,a2,⋯,an}为大数据库中的数据优化聚类特征序列训练集的属性集,B = {b1,b2,⋯,bm}为大数据特征查询属性类别集,得到在云计算设备特征挖掘区域为W的节点集合的大数据分类挖掘优化目标函数为:

式中:F(Gj,i) 为大数据的特征分布函数;ω 为分类权重;p为邻近点的聚集交叉项;q为云计算设备中信息特征空间维数;Kwpg为时间跨度;Wpg为数据聚类时频特征。假设数据长度假设为N,根据云计算设备中信息特征挖掘系统中每个节点的感知范围和感知任务的不同,执行信息具有差异,得到大数据的特征挖掘分离统计特性为:

式中:代表时域均值;R(k) 表示协方差矩阵;表示对取转置矩阵。基于属性集合区间概念,从上式可见,云计算设备中的大数据特征挖掘的代价可以偏高,时间可以延长。因此,可在保证数据完整无误时,使用量子解析模型与量子群聚类算法相结合的方法进行云存储系统的执行信息优化建模,得到云计算设备中的大数据信息流信号模型为:

式中:Qw(ω) 表示大数据分类挖掘优化目标函数;amn称作云计算设备中大数据的高斯Fourier变换的分数阶展开系数,而对大数据特征的分类中心粒度gmn(t) ,可通过特征分解方法进行求解:

式中:m和n分别表示正负符号序列。通过上述处理, 以全局并行模式搜索最优个体,以满足所要求的最优解,进而得到最优大数据信息流信号模型。

2大数据特征分类挖掘算法改进设计与实现

2.1基于分数阶Fourier变换的大数据特征匹配算法

在上述云计算设备中大数据的信息流的信号模型构建的基础上,进行特征提取和分类挖掘。传统方法对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。为了克服传统方法的弊端,本文提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备大数据特征高效分类挖掘算法。分数阶Fourier变换表达式定义为:

式中:p为云计算设备大数据的分数阶Fourier域的阶, 为一实数;云计算设备大数据特征匹配旋转角 α = pπ/2 。 Fα[⋅] 表示为变换算子形式记号;Kp(t,u) 是分数阶Fourier变换的变换核。根据上述定义的分数阶Fourier变换表达式,将上节获取的大数据信息流信号模型s(t) 代入Fourier变换表达式,再根据大数据的丢失信息流特征,进行特征分解,实现对云计算设备的中大数据信息流的分数阶Fourier域构造,得到简化后的Fourier变换表达式:

式中:Fourier变换角度 α= pπ 2(π 2的非整数倍,即p为分数),分数阶Fourier变换等价于原函数,利用云计算设备中的大数据特征信息函数f (t) 在分数阶Fourier域中的旋转相加性,实现基于分数阶Fourier变换的大数据特征匹配,得到:

式中,p为云计算设备大数据的分数阶Fourier域的阶, 为正实数;q为云计算设备大数据的分数阶Fourier域的阶,为负实数。

则得到的云计算设备中的大数据特征匹配的频域知识规则为:

式中:c1和c2是两个负常数,特征空间的平均距离值越小,代表算法收敛后解的性能越好,进而得到每个大数据分类节点v ∈ V的时序适应度值SL(v) 表示Spacing指标,此时,Y: = Y ⋃{yi} 。

2.2基于K-L变换的大数据分类器设计及特征分类挖掘实现

对基于分数阶Fourier进行K-L变换后,能够得到大数据特征分类的K-L变换模型,采用该模型对上述基于分数阶Fourier变换方法提取的大数据特征进行分类, 可实现云计算设备中大数据特征的高效分类挖掘。在上述基于分数阶Fourier变换的大数据特征匹配中,把针对式(9)和式(10)中的正阶数的前向变换和负阶数的反向变换结合起来,实现K-L变换,得到大数据特征分类的K-L变换模型。该模型定义为:

式中:f (t) 为大数据特征匹配空间;Fc1p1为K-L变换分类输出,设任意两个聚类簇Mi与Mj中心距离为Clustdist(Mi,Mj) ,其中,i ≠ j,1  i  q,1  j  q ,在云计算设备中,需要对海量数据进行分类挖掘,因此基于K-L变换模型,选择最优的路径进行分类空间导引,得到内部的任意组网节点样本xi,i = 1,2,⋯,n的特征矢量为:

式中:Xp为谱分析特征;u为尺度特性;v为分数阶Fourier变换的正交基函数;ejwτ表示云计算存储节点的频率,w为数据分类节点的权重参数;α 为云计算设备大数据特征匹配旋转角。

基于上式能够获取K-L分类器中的每台云存储服务器的工作状态,可以用一个状态参数向量来表述,描述式为:

引入一种数据流聚类相似性函数,式(14)就可以解释为大数据在不同频率ejwt之间的能量分布,通过云存储时间开销比重与任务规模的关系,能够对云计算设备中大数据特征分类进行优化设计,进而提高大数据分类挖掘的精度。

3仿真实验与性能分析

为了测试本文算法在实现云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘中的性能,进行仿真实验。仿真实验的硬件环境配置为:Windows 7系统的个人PC机,2.89 GHz双核Core四处理器,1 GB内存。仿真软件为Matlab 7,云计算设备的大数据覆盖区域为200×200,数据采集来自于大数据库B400C20D40,数据集采样共45 989 409条记录,采样的云计算设备中大数据包含了大量的云数据, 数据格式分别为DOC,TXT,PPT,VMDK,云计算设备中的大数据量从30 MB~2 GB,以50 MB为单位指数增长。 参数配置中,K-L变换的加权系数矩阵优化参数为:

当权向量W1=[0.7 0.1 0.1 0.1]时,有:

基于上述仿真环境和参数设定,给定信息流的采样频率为500 k Hz,基于分数阶Fourier变换的大数据特征匹配算法,以时宽为15 s计算云计算设备中大数据的Fourier变换域的归一化特征匹配投影值,如图2所示。

从图2可见,采用本文算法进行云计算设备大数据的特征匹配,具有较好的特征提取性能,随着时宽 Δt的增大,通过本文提出的分数阶Fourier特征分解方法,在收敛区域出现了归一化投影值的峰值,以此作为特征数据,进行大数据分类挖掘,得到大数据特征高效分类挖掘结果如图3所示。

从图3可见,采用本文算法具有较好的大数据特征分类挖掘性能,各类数据之间避免了特征交叉和融合, 有效去除了冗余特征,提高分类的准确性。为了对比算法性能,以每个云计算设备中的数据分类的能量开销为测试指标,得到不同算法下进行大数据特征分类挖掘的能量开销如图4所示。

从图4可见,采用本文算法,在实现云计算设备中的大数据特征准确分类挖掘的同时,具有较低的能量开销,算法运行效率较高。

4结语

云计算设备是采用虚拟化的分布式计算和存储系统实现数据云计算调度和云计算存储的设备。需要对云计算设备中的大数据分类挖掘现实模式识别和智能控制,本文提出基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。首先进行了云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,采用K-L分类器进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,仿真结果进行了性能验证,研究结果表明,采用本文算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,准确度较高,能量开销较少,效率较高,实现高效分类挖掘。

摘要：云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。