大数据论文最新4篇

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大数据论文范文【第一篇】

大数据时代设计创新主要体现以互联网为平台的网络终端创新，如智能手机、平板电脑、导航产品和电子支付等生活类产品及服务的创新设计，以及与此相关的后台基础设施创新，如云计算、通讯、软件工程等技术领域。知名IT评论家谢文认为，目前网络业创新过程中，对大数据的获取可分为三种战略：前台、和后台为主的模式。苹果、Facebook和亚马逊分别是这三类模式成功的典范。苹果通过设计、销售各种互联网终端产品，通过Ios系统下的Itune网上商店将产品和服务集成来汇集数据，形成自成体系的规范数据标准平台，这种商业模式让苹果获得了巨大成功，表明工业设计有效利用大数据可实现产品和商业的成功。Facebook则抓住目前颇具人气的网络社交需求，依托系统平台的构建和运营来获取各种标准化、结构化的用户数据，形成开放、庞大的共享数据流。亚马逊则通过建立强大的网络营销后台获取网络用户的各种需求数据，再结合电商形成开放平台，为用户提供量身定制的各类个性化服务，为电商提供行业所需的大数据。在口碑营销成为王道的电商时代，借助互联网提供的营销数据，掌握消费者的需求，企业能够及时调整设计、生产和制造策略，并通过3D打印快速实现消费者的个性化定制需求。这就需要通过网络获取用户数据，同时用科学方法分析这些数据所体现的用户消费心理、行为，最终转换为有用的设计语言。传统的产品设计、制造是一种线下行为，远离互联网，与消费者之间的沟通和交流存在时间差，获取的消费者数据十分低效。“3D打印”技术的出现让物质产品的设计、生产实现了数据化，传统制造业和互联网行业的高度融合，不但拓展了网络行业的产业边界，也为制造业的定制化服务提供了巨大空间。针对用户的产品定制，借助强大的物联网可实现低成本营销，真正实现个性化设计和按需生产，这让传统制造业进入到大规模、打破时空界限的全新发展阶段。这种借助互联网、物联网形成的新型产业链和商业模式改变了传统制造业，让企业从产业链上游及战略规划阶段就可集成物质化产品设计、制造和流通过程所需的各类数据，这要求制造业企业必须具备互联网思维，要求工业设计必须依靠网络集成各种数据，及时获取消费者需求。

二、大数据时代的工业设计

互联网打造了全新的社会形态和生活方式，人们的工作、生活已离不开网络，通过网络消费者可实现交友，衣、食、住、行各种所需。谢文认为，未来通过网络有望实现三方面创新，个人数据集成、公共服务数据集成及物质生产集成。如收集消费者在网络上的言谈举止和生活中所有活动产生的数据，建立“数据人”模型，为线下的制造业提供人的需求数据；集成线上的公共服务数据为国家、政府和组织提供服务支持；集成物质生产数据实现制造业的数据化生存。对工业设计而言，网络连接消费者、社会和物质产品组成的三维空间，融合各种大数据，可支持制造业的转型与社会进步。这正是新形势下工业设计的发展方向，即通过设计具体的服务产品，为消费者创造感性价值，实现消费者情感上对个性、品位和身份的追求。这些服务化产品在提供高品质服务的同时，以技术推动组织和社会创新，实现人、组织、社会和环境的可持续发展。此时的工业设计从“提供功能，方便使用”的问题解决方案，转向“讲述故事，创造意义”的“造意”阶段，“造意”正成为当下产品设计新的关注点。借助网络获取用户数据，让产品满足基本功能的同时，更多地向消费者讲述故事，引起消费者的回忆和联想，成为当下产品设计成功的关键。

三、结语

大数据论文范文【第二篇】

1.海量信息思维模式

以往人们总是尝试先发现问题，再获取相关信息，探索解决之道。而大数据时代，人们总是先尽可能多的去获取和储存信息，而信息数据价值密度低、数据量大，当遇到问题时再尝试解决问题，其解决的效率和精准度率也有所提升。这种“海量信息”的思维在进行服装流行款式、流行色彩的市场调研时，依然十分适用。

2.新媒体思维模式

信息数据附着在各类新媒体之上，数据格式多种多样，从网页论坛、视频、网络日志、微博微信、甚至地理位置信息等等。新媒体思维正在改变服装市场的营销方式，服装企业传统的营销手段是实体店集中推广、平面广告以及电视媒体宣传，节假期间雇佣大量劳动力街头派发促销传单。而大数据时代，服装企业充分利用互联网的植入式广告、病毒式推广以及低成本营销，打造网络交易平台，全方位收集消费者信息数据，分析消费者潜在消费动机与偏好，从而在推广品牌的同时扩大销售量。

二、大数据时代对高校服装设计教育的启示

1.教学方式的变革

随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，教育方法应以更丰富多彩的形式融入课堂。网络教学和讨论方式也是大数字时代课堂经常采用的一种教学方式。以服装设计课程为例，在服装风格与流派章节学习中，鼓励学生利用网络资源，进行相关文献查阅，了解不同历史时期服装风格的含义与表现，以演示文档的形式进行小组讨论，并设计“最受欢迎的大学生潮流服饰搭配”问卷进行市场调研，感受数据的多样性以及数据分析方法。

2.课程知识点的设置

“因材施教”的理念在班级授课制中开展有着相当的难度，在有限的教学时间和教学空间内，教师对学生的“材”无法充分的了解和引导。在大数据时代，教师可以对每个学生学习数据进行分析，将学生的整个学习过程数字化，例如知识点可以被数字化并与测试题建立联系，测试题中每道题的完成时间、错题数等都以数据的方式记录。计算机通过错题分析出每个学生对各章节知识点的掌握程度，从而从根本上落实“因材施教”的教育理念。在服装结构设计类课程中，将知识点与知识点进行组合并设计考核题目，例如人体测量部位与原型版的对照练习，放松量章节的知识点与不同类型板型对应，款式分析与服装风格分析相关联，从而建立知识点与测试题的联系，用相关性思维解决结构类课程中的每一个细节问题。

3.侧重对学习过程的评价

随着笔记本电脑、平板电脑逐步进入课堂，教材、教学活动不断被数字化，学生学习过程也将逐渐数字化，学生的学习过程更加受到关注，而对于这些数据的分析与利用，将使得每位学生的发展都有据可依。例如，在服装工艺类课程中，将更注重实验课程环节的设计与实验过程考核，根据自学能力、创新能力和动手能力来评定学生的综合成绩。鼓励学生海量收集学科咨询，通过自主学习发现问题解决问题，而通过不同考核项目的得分，分析学生的自学能力与学习类型。

三、大数据时代对高校服装人才培养提出的新要求

1.获取有效信息数据的能力

互联网上各类教学视频、教学文库林林总总，各类网络学院、网络公开课、精品课程应接不暇。高校须引导学生自主学习，加深学生对当今社会变革的理解和认知，使学生具有大数据思维能力和判别能力，能够在时间学习中利用资源，使数据为专业学习所用。

2.分析数据的能力

要求学生能根据不同的需求，利用有效的问题解决思想和方法论，最终形成有效的数据，并能够为大多数人使用。利用定量和定型的分析方法，挖掘数据之间的相关性，并形成数据分析报告。该项能力需在服装专业考察、服装创新实践平台等实践环节的课程中，得到充分的训练。

3.团队的建立和管理

大数据技术论文【第三篇】

对此，西方档案界已经取得了比较一致的认识和实践成果，他们以“文件生命周期理论”为理论基础，以文档一体化为实践基础，在电子政务平台上，创造了元数据的档案整理技术，从而结束了西方传统档案实体整理的技术时代。而中国档案界，一方面是迅速地引进了西方的元数据档案整理技术，另一方面则又提出了自己的多种多样的档案整理技术，如“以‘件’为单位的档案整理技术”、“双套制的档案整理技术”、“不同载体的混合档案整理技术”等等。虽然中国一下出现了如此之多的档案整理技术，显得有些混乱，但这些档案整理技术具有一个共同的特征，那就是它们并不使用“元数据”来整理档案。这不是一般的技术上的不同，而是显露出了中、西方迥然不同的档案整理技术走向。我们始终认为，中国现有档案整理技术的出现，必然有它形成的道理。所以，我们借此篇文章，通过对不同档案整理技术的比较，来揭示档案整理技术的本质及其我国档案整理技术的发展趋势。

“元数据档案整理技术”已被档案界普遍接受，“非元数据档案整理技术”则还是一个刚刚提出的概念。这里只是利用“非”这一重要的逻辑概念表明，只要西方的“元数据”不是档案整理的唯一技术，那么在“元数据”之外，就应该有“非元数据”档案整理技术的存在。大家必须理解，我们提出“非元数据档案整理技术”，并不是要去反对和否定元数据档案整理技术，而只是要用“非元数据档案整理技术”的概念开道，来梳理在中国已经出现的档案整理技术，并证明它们同样是现代的，而且是更适应中国档案实践的档案整理技术体系。

一、元数据档案整理技术

“元数据档案整理技术”是西方档案界提出的一种档案整理技术。而西方产生这种技术的实践基础是，他们利用计算机网络及其技术实现了“电子政务”，并且使“电子政务平台”成为他们日常行政管理的实践基础和管理工具。

在这种特殊的条件下，电子政务系统本身不仅能产生着电子文件、而且也能提供电子文件的实体信息(数据)，并且能根据电子文件生成的具体环节，提供隐含在具体环节背后的、电子文件与社会实践及其过程之间的对应信息——元数据(数据的数据)，即档案实践通常所称的“档案历史联系信息”。于是，嵌在电子政务平台中的档案整理系统就可以在电子政务的支持下，利用所采集的“元数据”完成“档案历史联系”的整理，它不但获得了“电子文件实体集合”，而且具有了足以使这一文件实体集合转化为档案的“档案历史联系的记录”。而“电子文件实体集合”和“档案历史联系的记录”这两种物质实体的获得，就构成了它所要得到的电子档案实体。因此“元数据档案整理技术”本身是一个具有科学性、高自动化程度的档案整理技术体系。

由于现在西方和我国还只是将“元数据档案整理技术”嵌入到了电子政务系统，所以有人可能误认为，元数据档案整理技术只适用于电子政务。其实不然，它不但能适应电子政务的档案整理，而且也能适应诸如电子银行、电子商务、电算化会计等等电子管理平台的应用。事实上，只要人们能为某一社会实践的管理建立电子管理的平台，那么元数据档案整理技术就能嵌入这个电子管理系统，成为适应它的档案整理技术。所以“元数据档案整理技术”本身是一种具有很宽实践范畴的实用档案整理技术。

“元数据档案整理技术”所具有的特征是，它彻底变革了传统档案实体整理的技术，成为“文件实体整理”与“档案历史联系整理”分离的技术。这种文件实体与档案历史联系整理的技术分离，使元数据档案整理技术中的“档案历史联系整理”，不再受电子文件实体的干扰，而使档案整理真正地进入了多元的时代，使档案整理原则从一维的“来源原则”，发展为具有“实践主体”、“实践客体”和“年代”的多维“历史原则”。“元数据档案整理技术”所具有的“文件实体整理与档案历史联系整理技术的分离”、“档案历史联系整理的多维化”、“档案整理原则的多元化”和“档案物质实体的双重构成”是其档案整理技术的四大特征。

二、非元数据档案整理技术

在档案整理技术中“非元数据”与“元数据”是相对存在的两种档案整理技术。从概念上说，除了“元数据”的档案整理技术之外，都属于“非元数据”档案整理的技术范畴。但本篇文章不再研究传统的档案实体整理，它包含的只是新提出的“以‘件’为单位的档案整理技术”、“双套制的档案整理技术”和“不同载体的混合档案整理技术”。

不管是“以‘件’为单位的档案整理技术”，还是“不同载体的混合档案整理技术”，它们的档案实体整理与档案历史联系整理都是相互分离的。“双套制的档案整理技术”比较特殊，从表面上看，它是用整理纸质档案的方法完成了电子档案的整理，但它同样告诉我们，也能够用整理电子档案的方法整理纸质档案。由此我们可以看出，中国档案界提出的这些非元数据的档案整理技术，具有一个共同特点，即它们都是“档案实体整理”与“档案历史联系整理”相互分离的档案整理技术。由于这些“非元数据档案整理技术”是“档案实体整理”与“档案历史联系整理”相互分离的技术，所以它们就同样都能实现档案历史联系的多维化。它的档案整理原则，也可以从一维的“来源原则”，过渡到具有“实践主体”、“实践客体”和“年代”的多维“历史原则”。它们最终都要形成由“文件的实体集合”和“档案历史联系的记录”两种物质实体共同构成档案。

于是我们发现，中国提出的非元数据档案整理技术虽然还存在着许多的缺点，但在“质”上，这些非元数据档案整理技术都具有“文件实体整理与档案历史联系整理的分离”、“档案历史联系整理的多维化”、“档案整理原则的多元化”和“档案物质实体的双重构成”的四大档案整理技术的特征。

三、两种典型档案整理技术的比较

我们的研究发现，虽然非元数据和元数据档案整理技术的技术环境、流程和操作方法有着很大的不同，但它们具有相同的四大特征，并且这两种档案整理技术具有相同的内在结构，完全可以用同一的《档案整理结构的模型》来认识和解释它们的机理和过程。或者说，是因为它们具有相同的档案整理结构，所以它们才具有它们的共同特征。所以非元数据和元数据档案整理技术这两种看似非常不同的档案整理技术，其实是同一档案整理结构的两种不同技术表现形式。

为什么会产生这两种不同的档案整理技术形式，或者说，西方为什么采用元数据档案整理技术，而中国为什么要采用非元数据档案整理技术，而这是相同的档案整理原理为适应不同国家档案实践条件而产生必然结果。在中国，其实始终存在着两种不同的档案实践和理论体系。一种是，从民国时期开始的“文档连锁法”，后来的“文档一体化”和现阶段提出的“文件中心”，与之相应的则是文件生命周期理论；而另一种则是，与文书实践分离的档案实践，在解放后，中国接受了前苏联的档案实践和“立卷人——档案室——档案馆”的档案实践体制，同时也就形成了有别于西方的档案学理论。

原理、价值和理念要过渡到实践，就需要技术的中介，由于技术离实践更近，所以它更要受到实践的约束，先进的技术并非在哪里都适用，对谁都是具有实用的价值。中国人民大学王健教授在国家社科基金项目“OA环境下的文件、档案一体化管理研究”的技术报告中就客观和直率地提出，在中国“无论是档案行政管理机构，还是档案馆，都无权指导各机构的文件工作，……因而无法具备全面的一体化功能。”①对于在中国建立文件中心的问题上她也指出“全盘否定档案室的态度是不科学的，完全撤销档案室的做法是不现实的，在保留档案室的基础上再重建一套文件中心是不必要的，简单地将档案室改名为文件中心也解决不了根本问题。”②这些认识对于认识档案整理技术的发展同样有效。

我们应特别注意，计算机化与现代化是两个不同的概念，比如，一种档案整理技术虽然没有实现计算机化，但如果它能实现多维的档案历史联系联系整理；而另一个虽然实现了计算机化，但它形成的档案历史联系却是一维的，那么我们究竟应该将哪种技术判断为现代档案整理技术呢？档案整理技术现代化的关键是档案整理技术内容上的现代化，计算机化只是档案整理现代化的一种外在的形式。

在自动化和计算机技术应用的程度上，元数据显然要高于非元数据档案整理技术。但在中国发展元数据档案整理技术，有着诸多档案界自身无法克服的现实障碍，但只要我们放弃部分元数据档案整理技术的高自动化要求，那么就可以在不改变档案工作体制、不需要实现“文档一体化”、能脱离电子政务环境、不用制定也不依赖“档案元数据集”的条件下，创造出一种可应用于文书和科技档案、并适用于纸质文件、电子文件和实物混合的、非常实用的档案整理技术。所以不要简单化地根据计算机技术的应用程度，来论档案整理技术的长短。

四、中国档案整理技术前景的展望

通过“非元数据档案整理技术”与“元数据档案整理技术”的比较研究，我们认为：

中国档案界，须在元数据和非元数据档案整理技术之间做一抉择，这是不能回避的。它不是单纯的档案理论和技术问题，而是干系到中国档案事业未来发展的一次抉择。它是档案工作者、档案学者和中国档案事业的领导者都必须倾心关注的问题。

不应该排斥元数据档案整理技术，但在相当长的一段时期内，“非元数据档案整理技术”应该是一条更适应中国国情的档案整理技术路线。我们甚至认为，它是迟早要被国人所接受的一种档案整理技术。

“非元数据档案整理技术”虽然已经有了基础，但技术整体还处于相当混乱的状态。我国应该在夯实它的档案学理论基础、简约它的技术、注重它的实用性的前提下，统一制定中国的档案整理技术规范。其结果应该是创造出一种具有中国特色的档案整理技术体系和理论。这也是中国档案界在世界有所建树的一个契机。

我国在轰轰烈烈引进元数据档案整理技术的过程中已经积累了许多实践经验，现在是否应该对它进行一次阶段性的总结，召开一次高端研讨会，客观地评价一下得失，这可能是一个非常有益的建议。

大数据论文【第四篇】

一、引言

大数据应用于精准营销就是在大数据的支撑下，尽可能多地获取消费者的信息，从中分析挖掘他们的潜在需求，并利用数据技术进行精准的广告投放，使营销更具针对性。首先，大数据为精准营销提供了海量的数据信息[1]。在互联网中，用户的信息行为都能转化为数据，企业通过分析这些数据，挖掘消费者的潜在需求，运用信息技术进行精确的、个性化的广告投放，实现精准的营销。同时，在营销过程中，每一个用户的Cookies数据是可记录和查询的，即与目标用户的每一次接触都会留下痕迹，利用这些“痕迹”可以建立一个消费者数据库，实现客户的信息管理。大数据使更高效的精准营销得以实现，精准营销又为大数据提供更多信息积累。

二、大数据下的精准营销模式

1.受众精准。大数据技术为营销找到更能满足业务需求的受众。通过对数据的整合分析，我们可以得出清晰的用户画像，了解用户的个性与需求，从而实现一对一的精准投放和服务。如拥有强大的数据管理平台（DMP）的TalkingData，能对超过20亿移动受众人群的数据进行汇聚、清洗、萃取，结合一系列算法模型，输出人群分类标签数据体系和目标受众分析工具。由此，企业可以更加精准地找出目标受众，进行针对性的广告投放。2.成本精准。大数据技术使广告投放更加精准，提升了广告的转化率和回报率，大大节约了成本。在大数据的支持下，我们能挖掘大量与消费者相关的数据信息，从中分析出消费者的基本属性、兴趣爱好、消费习惯、消费需求等，更加准确地定位目标受众并进行细分。再运用人群定向技术，精准地向受众投放针对性的广告。这样的精准投放，改变了以往大范围无目的的广泛投放模式，大大节约广告投放成本，避免浪费。同时，精准的广告信息往往能主动迎合消费者的需求，更容易使其对产品和服务产生好感，从而大大提高了广告的转化率和回报率。企业通过大数据进行精准营销，可最大程度降低营销成本，提升品牌价值。3.效果精准。运用大数据对消费者的需求进行筛选跟聚合，使精准营销的层次得到进一步提高。在大数据技术的支撑下，我们可以得到清晰的目标受众定位，有效细分人群，提供针对性较强的个性化聚合服务。改变了以往精准营销提供综合化服务的局面，大大提高了营销的效果。如，网舟科技通过对用户线上线下的数据进行只能筛选，为不同的使用情境建构了不同的推荐机制，使推荐引擎从以往的综合化服务转向个性化聚合服务。由此，商品导购更加智能化，消费者好感度增强，有效提高产品和服务的销量，增强了营销的效果。

三、大数据在精准营销中的应用

1.用户数据的挖掘。互联网时代下，用户的任何行为都会留下痕迹，利用系统日志数据、访问社交网络信息等，我们通过用户反馈信息，识别分析出用户的基本属性、兴趣爱好、消费行为、潜在需求等。以Facebook为例，超过12亿的用户量为其提供了海量数据。Facebook可以从Cookies追踪它的用户，如用户在使用Face-book的同时浏览网页，便可以追踪到用户所访问页面的网址。用户在Facebook里添加的标签，点过的赞等等也都可以成为Facebook识别和分析用户的基本属性、个性取向、情感状态、消费水平、政治倾向等各方面信息的数据依据。企业可以通过访问Facebook主题数据对消费者进行研究，进一步了解消费者，绘制品牌受众地图，进行品牌内容评估，从而准确地投放广告、开发客户，实现精准营销。2.定向广告的推送。精准营销成功的一个重要条件是精准的营销信息推送，即将相关的产品广告、促销活动等信息向目标受众推送，引发其关注并产生点击、阅读等行为，从而进一步吸引其购买产品。它包含两方面，一是目标受众，即营销信息应该推给谁；二是信息内容，即向其推送怎样的信息。以前，企业难以获取足够的用户信息，因此无法采取有针对性的传播内容，造成大量的广告资源浪费。在大数据时代，我们可以搜集大量的用户信息并进行分析，从而判断出我们的目标受众，进行个性化的定向广告推送，大大提升了广告效率，节约广告成本。3.主题数据的开发。主题数据的开发，将数据信息预处理，通过预处理后进行识别，根据不同的管理需求及其相应的信息，将工作定义为不同的分类，再针对各个主题数据库进行主题定义。它可以为营销者带来一个清晰的用户视图，从而实现更精准的营销。如企业可以访问Facebook主题数据，识别提取用户信息，再从信息的不同利用角度出发进行分类，整理形成各个主题的数据库。根据这些主题数据选择性地改变他们在平台和其他渠道的营销方式，使广告投放更加精准。

四、精准营销的大数据技术应用

1.大数据分布式存储管理技术。大数据是涉及整个软硬件系统的各个层面上诸多计算技术的融合。当大数据处理平台搭建后，将要考虑数据存储问题。在集群环境下，需要大数据的储存并发访问，主要采用分布存储系统[2]。分布式存储对大数据才存储通过可扩展的方式高效可靠的管理，但无法对结构化、半结构化数据进行访问和管理[3]。因此，面向结构化和半结构化数据存储管理和查询分析系统营运而生：例如HBase和Hive等系统[4]。2.大数据并行计算及系统平台。大数据并行计算系统平台框架主要是Hadoop、MapRe-duce。近年来人们研究实现了更多种大数据并行计算模型与框架，以提高大数据的处理效率。其中，集多种计算模式为一体的Apache、Spark发展迅猛，成为新一代主流大数据并行计算系统，受到了工业界和学术界的广泛关注和使用。3.数据分析。金融征信、互联网舆情、商业用户画像、电信精准营销及智能交通管理等领域的大数据分析应用层出不穷。大数据以应用系统需要有相关专业及知识结构的应用行业专家对领域应用的具体案例和问题构建行业具体应用的逻辑业务模型，并采用分析软件进行分析归纳数据，计算机专业人员通过以上分析，再进行设计和开发相关大数据应用系统。通过其存储、计算、分析等技术层面的运用，能够构建针对不同行业领域的大数据分析或解决方案[4]。

五、结论

大数据时代下，我们可以在不同媒介不同领域中挖掘、提取各种数据资源，通过对这些数据的整合与分析，我们可以得到用户的基本属性、兴趣爱好、消费需求等，绘制出精准的用户画像，明确他们的潜在需求，并针对这些差异化需求进行精准的个性的广告传播。这大大提高了广告主寻找目标消费者的效率和精准性，极大地节约了广告投放成本，提高了广告投放效率。我们要时刻关注技术的发展，抓住大数据带来的机遇，同时也不能盲目迷信大数据，要积极应对它对广告业的挑战与冲击。

参考文献：

［1］李洁，应昌成。大数据发展趋势［J］.电子技术与软件工程，2017(22).

［2］严格非。大数据处理技术与系统研究［J］.信息与电脑(理论版),2018(5).

［3］LuG,YuH,LiY,_STforLhasaTibetanandrealizationofautomaticlabellingsystem［C］//,2010:133-137.