大数据平台成本结构研究论文
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]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. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
基于云会计的制造企业成本控制论文
无论是在学习还是在工作中，大家都写过论文吧，论文是学术界进行成果交流的工具。相信写论文是一个让许多人都头痛的问题，下面是我精心整理的基于云会计的制造企业成本控制论文，仅供参考，欢迎大家阅读。
摘要： 随着信息技术的发展，在大数据的支持下，企业加强了云会计在财务工作中的应用，这对于提升企业财务管理水平具有积极的意义。大数据时代下基于云会计的制造企业在开展成本控制的过程中，需要基于云会计的生产特征制定科学合理的成本控制方案，这样才能更好地发挥企业成本控制效果，为制造企业提高成本控制水平奠定基础。
关键词： 大数据；云会计；生产制造；企业成本控制；
一、大数据时代云会计对生产制造企业成本控制的影响
（一）云会计可以完善企业成本控制体系大数据时代下要求生产制造企业开展各种生产经营活动的过程中要加强对于信息技术的应用，这样才能让企业的成本控制与目前的经济大环境相互适应，全面地提升生产制造企业的经营管理水平。云会计是利用信息技术开展会计核算的一种方式，云会计能够实现对于企业财务数据以及非财务数据的全面整合，利用云会计平台采集数据，并针对数据进行整合，提供企业管理者需要的各种形式的财务报告，通过这种方式为企业管理者决策提供科学合理的意见与建议。生产制造企业进行成本控制的过程中对于生产数据的要求非常的高，需要根据生产经营中的各种数据进行管理决策，这样才能最大限度的发挥成本管理的效果。云会计的应用能够完善企业成本控制体系。基于云会计的应用，生产制造企业需要建立云会计平台，把信息存储于分布式文件系统中，然后针对数据进行整合。建立云会计方面的信息系统，能够完善目前企业的成本管理控制体系，符合大数据时代下对于企业财务管理的要求。当云会计工作体系完成后，生产制造企业能够更好地收集企业的经营信息，对于数据信息进行全面整合，同时还能为后续成本控制活动制定预算方案，通过科学合理的预算数据对企业的生产经营决策进行全面地管理。生产制造企业开展成本控制的过程中，可以参考相关的数据对于生产管理中的各种事项进行全面地管理与控制，通过预算指标的约束，成本控制的质量与效率更高，有利于生产制造企业成本控制水平的全面提升。
（二）云会计可以强化成本的关键控制点大数据时代下应用云会计能够更好地强化成本的关键控制点。基于云会计的应用，生产制造企业开展成本控制的过程中，应该根据企业生产制造的各个环节建立独立的模块，针对不同环境进行针对性的管理，这样企业在生产成本控制的过程中，可以根据各个生产流程控制成本，形成突出的成本控制点，这对于提升控制成本效果具有积极意义。另外，云会计的应用能够进一步提升信息共享，实现资源的优化配置，让企业的管理者全面地了解企业的生产经营情况，及时发现生产经营中的各种问题，及时采取措施解决成本控制中的问题，为成本控制水平的提升提供可靠的保证。
（三）云会计提升企业成本控制效率云会计的应用能够全面地提升企业成本管理效率，在很短的时间内完成大量的数据分析，并形成有效的财务分析报告，对帮助企业管理者更好地进行成本管理决策具有积极的意义。云会计的应用需要深入到生产制造企业的各个部门，把生产经营中的各种数据进行全面的收集与整理，无论是财务数据还是非财务数据都能够通过云会计进行全面的核算，从不同的角度发现企业成本控制中的问题，这对于提升企业成本控制的效率具有积极的影响。
二、基于云会计的生产制造企业如何提升成本控制水平
大数据时代下基于云会计的生产制造企业应该从生产制造的各个环节开展成本的控制，这样才能全面地提升成本控制水平，为企业更好的经营发展提供良好的环境。目前生产制造企业基本的生产制造流程如图所示：根据图1我们对于生产制造企业的基本工作流程有了一个基本的了解，下面对不同的流程中如何进行成本控制进行全面的阐述。
（一）原材料采购环节大数据时代下云会计环境下生产制造企业开展原材料的采购，可以通过云会计发布采购信息，通过公开采购的方式选择高质量的供货商，这样能够提升采购的效率与效果，对于企业更好地开展成本控制具有积极的意义。在采购环节，生产制造企业秉承公平公正的原则选择供应商，这样才能更好地提升企业采购商品的`质量。生产制造企业应该建立自己的数据库，全面收集与整理供应商的信息，全面了解掌握供应商的基本情况，企业与供应商之间建立良好的合作关系。另外，在采购的过程中，需要应用云会计建立采购计划，生产制造部门提供采购申请计划单，采购部门根据计划单采购。这样能够提升采购数量与质量的科学性，对于更好地控制采购成本具有积极的意义。对于重大采购活动应该上报管理层审批，通过审批能够控制采购成本，防止不合理的采购行为发生。
（二）物流环节对于生产制造企业而言，物流成本属于企业成本控制的重要部分，因此生产制造企业应该重视物流成本控制。基于云会计的生产制造企业开展成本控制的过程，应该利用云会计技术对于物流成本的构成要素进行全面的分析，同时通过数据的方式对于影响物流成本的因素进行全面地了解，根据了解的结果有针对性的开展物流成本控制工作，这样能够全面地提升物流成本控制的效果。在物流环节生产制造企业应该在云会计平台上对于产品物流状态进行更新，这样能够让企业更好地了解物流状态，对于物流环节进行全面地监督与管理。生产制造企业开展物流成本控制的过程中，应该从仓储、配送以及物流状态等多个方面开展成本控制，严格审批物流费用，对于物流中的各种成本进行控制。对于物流成本的控制过程中，应该尽量提升物流的效率，这样能够降低物流人工成本，对于降低企业物流整体成本具有积极的意义。另外，在运输的过程中需要严格规划物流线路，尽量降低物流距离，这样对于提高成本控制效果具有积极意义。
（三）库存管理环节生产制造企业开展成本管理的过程中，应该针对库存管理环境进行针对性的控制，这样对于提升成本控制具有重要的意义。云会计基础上开展库存管理，应该应用云会计针对企业的库存情况进行全面地管理，及时更新库存信息，这样能够方便企业管理者了解企业的存货情况，为销售等相关经营活动提供一定的数据基础。生产制造企业开展库存管理的过程中应该针对存货的数量以及质量进行管理，防止存货过期等问题的出现影响企业的经营。企业需要保证质量验收人员与库存人员、库存人员以及采购人员、库存人员以及装运人员之间岗位分离，保证存货管理人员工作独立性，这对于提升存货控制水平具有积极意义。库存管理人员在日常的工作过程中，应该及时地了解企业存货状态，利用云会计技术制定最小的存货数量，当达到最小库存量后，及时上报采购部门以及生产部门，及时购入或者生产相关的产品，这样才能更好地保证企业的经营与运行。另外，生产制造企业在库存管理的过程中可以利用射频识别技术对物品的出入库情况进行监督与管理，把相关信息上传到云会计平台，这样能够更好地对存货的出入情况进行监督与管理，降低存货商品被盗或者丢失的风险，提升企业存货控制水平。
（四）生产制造环节生产制造企业在生产制造环节，可以通过获得云会计技术制定生产制造的工作标准，全面规范工作效率与工作质量，这样能够提高生产制造工作人员的工作积极性，对于提升成本控制效果具有积极意义。在制定成本控制指标的过程中，企业应该基于云会计平台中的相关数据以及对于企业基本情况的了解来确定相关的标准，这样能够进一步完善成本控制标准与企业经营情况之间的联系，对于提高成本控制水平具有积极意义。利用云会计平台还能进一步规范生产制造的流程，简化工作流程，全面提升生产制造企业生产成本控制效果。利用云会计平台还能对企业实际成本与标准成本之间的差异进行分析，分析问题产生的原因，然后针对成本控制中的问题进行针对性的管理，提升生产制造环节的成本控制效果。
（五）销售环节生产制造企业应用云会计开展成本控制主要是对于市场的基本情况进行全面地了解，准确地判断市场需求，这样才能够让企业生产出更多适合市场需求的产品，降低企业产品销售难度，全面提升企业成本控制的效果。利用云会计平台对于消费者的需求进行全面了解，针对市场需求开展生产经营活动，这样才能够更好地帮助企业扩大经营，全面提升企业的经营效益。企业利用云技术能够对于产品市场占有率、产品受众群体等基本的情况进行全面了解，帮助企业更好地制定市场营销策略，降低企业的营销成本。另外，企业云会计平台能够及时地处理客户投诉，及时发现企业经营中的问题，采取积极有效地措施解决相关问题，提高客户满意度的同时还能为企业创造品牌效益，对于企业长期稳定地发展具有积极意义。
三、结语
大数据时代下云会计的应用是时代发展的必然趋势，为了能够更好地提升企业财务管理水平，企业管理者应该建立大数据时代下的云会计工作模式。生产制造企业开展成本控制的过程中，应该针对云会计工作方式组织生产和营销，只有这样才能全面提升制造企业的成本管理水平，为企业更好地生产经营创造良好的环境。
四、参考文献
[1]程平,何雪峰.“云会计”在中小企业会计信息化中的应用[J].重庆理工大学学报(社会科学版),2011(01):55-60.
[2]刘远,方志耕,郝晶晶.全生命周期视角下复杂产品成本控制方法[J].统计与决策,2015(03):170-173.
[3]王晓艳,吴锋.基于ABC的药业企业成本控制系统设计[J].计算机与应用化学,2012(07):855-858.
[4]程平,王晓江.大数据、云会计时代的企业财务决策研究[J].会计之友,2015(02):134-136.
新媒体平台数据研究论文
媒体技术在幼儿教育中的应用论文
【 摘要 】随着我国科技的不断进步，新媒体技术为各个行业注入了新鲜的血液，幼儿教育领域也不例外。伴随着网络技术的深入和媒体技术的普及，其中包括了移动技术和社会网络技术、云计算技术等新兴的媒体技术的呈现，并在高等教育和基础教育等领域得到了不同程度的应用。学前教育作为个体教育体系中的初级阶段，应该秉承对儿童学习兴趣的培养为前提，进行能力的拓展和形成。幼儿教育更加注重的是身心健康和智力发展、好习惯的养成。并在此基础上，以媒体技术及数字化学习资源为载体，增强内容的吸引性。有效的构建幼儿身心健康、语言能力、社会和艺术、科学几个领域的优势。
【 关键词 】媒体技术；幼儿教育；趋势
一、新媒体技术的应用研究现状分析
（一）研究方式
根据我国的现状进行定制研究的方法，一般分为混合研究和实验研究、文献研究等多种方式。其中文献研究方式较多，本文利用文献的方式进行研究，反应目前状态下，新媒体技术应用方面的重点和方向，及其不同之处和价值取向的差异性。
（二）研究样本与类目
根据中国期刊数据库、硕士、博士学位论文等进行相关内容的提取和研究。并对研究的样本进行检索。其中关键词是：“媒体幼儿”、“学前”等。并针对2013年到2018年期间的文献进行检索。最终获得可以纳入研究工作的样本60篇.按照研究方法、主体、文献数量进行现状梳理。探究幼儿教育问题策略与新媒体技术，幼儿教育理论等多种方面涉及和研究。
（三）研究结果
第一，对研究文献数量进行分析。文献呈现递增状态，但是大部分侧重于新媒体。但是对新媒体技术在幼儿教育中应用研究缺少依据。第二，研究主题方面进行分析。大部分对新媒体技术和幼教整合进行分析，对新媒体技术促进幼儿思维及认知能力方向上却不多。因此，根据以上可以把研究主题进行一步进行细化。第一，针对数字早教软件研发上，需要利用交互式媒体技术进行然间的研发和探究。构建幼儿认知方向的了解和研究。第二，针对于幼教和新媒体技术整合上的研究，需要对幼儿教育活动信息进行整合构建。例如：邀请校外专家来校对交互式电子白板应用优势进行实际案例的分析和探究说明等。第三，新媒体技术教育模式上的而研究，有利于探究新形式下幼儿教育英语和语言教育模式等方面的研究。例如：专家针对幼儿教育语言模式和新媒体之间的研究，在一定的程度上，可以帮助实际幼儿教育上的工作，同时还可以为新媒体技术提供有效的指导和辅助、评价等。第四，针对新媒体技术中出现的问题进行制定相应的策略。例如：针对信息技术应用进行探究，可以针对幼儿的不良情绪问题进行进一步探究，并根据呈现的问题进行进一步制定相应的策略。帮助幼儿在短时间内适应校园的生活和学习，并最大限度的融入到社会这个大家庭当中。第五，洗呢谜题技术对幼儿思维和认知能力的培养具有深远的影响。例如：针对新媒体技术的研究可以调动学生学习方面的积极性，针对创新思维和想象能力、认知能力等方面的思维构建，起到了积极性的促进性作用。
二、媒体技术在幼儿教育中应用的趋势分析
（一）研究范式方面产生变化
目前形式上看，国外针对以更倾向于问题的定量研究，我国主要针对于问题的.定性研究，并通过文献、调查、实验、案例分析的形式进行不断的探究。研究方法上本没有好坏，知识结果的准确度存在一定差异性。幼儿时期是一个比较特殊的时期，针对于此方面的研究，不但需要对研究方法进行分析，还需要针对以幼儿的认知能力和思维能录进行分析和考证，增强研究的准确程度。
（二）多媒体数字化的幼儿教育
新媒体在教育领域得到了比较广泛的应用。如今，教学工具、互联网和移动终端都内在幼儿领域得到了有效的应用，并为幼儿教育注入了新鲜的血液。针对新媒体技术在应用发展的趋势上产生了重要的影响。数字化幼儿教育的主流模式中，需要对幼儿从小就进行素质教育的提升和熏陶。为我国新媒体方面研究做出重要的贡献，并提供更为科学的理论依据。
（三）培养幼儿的思维能力，促进幼儿未来的发展
幼儿时期，可以被认为是人类思维能力培养的最佳时期。因此幼儿教师更加需要针对幼儿的需求进行科学。合理的思维锻炼和心智开发。并在新媒体技术的背景下，构建声、色、形等元素的教学工作。提升幼儿的认知和刺激性作用，增强幼儿接受外界信息的能力，促进多种方面的思维拓展工作。
（四）在幼教工作评价方面的应用分析
为了让新媒体技术在幼儿教育中发挥重要的作用和价值，幼儿教育的研究工作需要针对新媒体技术的应用效果和幼教产生的正面影响，提升应用效果等方法进行深入的分析，并为以后的幼教工作提供有效的理论支持和应用支持。
三、总结
在互联网爆炸式增长的时期，新媒体技术在我国已经发生了重要的变化的拓展，针对幼儿教育的发展趋势来看，应该不断的在借鉴和优化中，提升自身的教学工作，并充分利用好新媒体这一载体进行丰富幼儿教育的内容，增加幼儿教育的趣味元素，提升幼儿认知和思维能力，保证我国幼儿教育的可持续发展战略。
参考文献
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[3]谢幼如,王芹磊,彭丽丽,李冠杰.精品视频公开课的教学特征与师生行为研究[J].电化教育研究.2013(10)
内容摘要：从新闻传者与受众的定义以及相互关系入手，分析不同传者传播信息的心理 关键词：定义 关系 为什麽 怎么做 看到这个标题，我首先第一个想到的问题就是：为什麽要从受众角度去看传者心理？要弄清楚这个问题就必须要清楚的了解受众的地位和作用以及受众与传者之间的相互关系。 所谓受众就是指信息传播的接受者，包括报刊和书籍的读者、广播的听众、电影电视的观众，第四媒体网络的兴起使得受众的范围越来越大了。自大众传播学成为一门科学以来，谁是新闻传播活动的中心，一直是众多学者研究和讨论的焦点之一。早期的传播学者从宣传的角度出发，先后提出了“枪弹论”、“强效果论”等理论，其实质就是把受众看作是被动的信息的接受者，很明显，在这些理论中传者是居于中心地位的。随着研究的发展，传播学者们发现受众并不是单纯的、被动的接受者，也不是同质的，不同的受众对于同一传播信息会产生不同的反应，受众在传播过程中的作用开始受到重视。受众是积极主动的信息寻受者，按照自己的兴趣去寻求各种信息，以满足自己的需要。受众对于外来信息进行有选择的接触、理解和记忆。受众的这些特征，对信息传播的过程与效果具有制约作用。 那么传者又包括哪些呢？原来的传者单指媒介从业人员，主要是指新闻传播机构、媒介管理者与媒介传播者即那些从事最基本的采编、制作和播出如记者、编辑、导演、制片人和新闻主播等一线工作的从业人员。但是随着第四媒体的介入，新闻传播不再是新闻媒体（传者）的"专利"。由于因特网的独特功能，使许多的机构和个人进入到了新闻传播的行列之中，成为了新的传者，而他们原来也可能是受众，所以我认为新闻的传者与受众在一定条件下是可以相互转换的 那么如何分析传者的心理呢？举个简单的例子，有时候我们经常可以看见报纸上有些长篇大论，整篇报道很难找出哪里是重点，过分的渲染细节，使得文章枯燥乏味，读者看了就烦，这就是因为新闻传者，在传播过程中，片面的希望把自己的文章多登点，登长点，他们总是认为说的多，说的长，就是比说的少，说的短好。如果他们明白受众心理就会知道，其实未必总是如此。有的时候说的过多，过长，受众反而产生逆反心理，这叫做“过犹不及”。 再比如《人民日报》2006年8月23日第六版刊登的《透视“不流血死亡”》一文，为说明尘肺病、化学品中毒、铅尘污染、非电力辐射、振动和噪声污染等职业危害对职工生命的严重威胁，作者不惜笔墨详尽地列举了河南省1997~2001年尘肺病的发病情况分析、河南省职业病防治研究所2002~2003年对用人单位进行维护劳动者职业病卫生权利状况的调查、湖南省2004~2005年全省职业病危害企业使用农民工情况的调查分析以及其他全国性的数据。报道中，数据详实，并且作者竭力去强调这些数据来源的不容置疑的权威性。那我们来分析下这位作者的心理，在新闻报道中大段引出权威性数据，目的就是为了更好的实现传者的意图，有效的影响我们受众的态度，因为从受众角度看，一般越是权威人士的发言，越是可信，所以传者利用受众这样的心理，经常在报道中引用权威的数据，让读者信服，尽管那些数据并不一定是正确的。 还有一些娱乐八卦周刊，他们为什麽能存在呢，尽管这些散播的信息，有的是捕风捉影，毫无权威可言，可是依然有受众去相信，这是因为那些传者，利用了读者的兴趣，原因就是人们有一种愿意模仿自己所崇拜的对象的倾向，因而更容易赞同他们的观点，这就是所谓的“明星效应”。其次，根据认知平衡理论，当人们对问题所抱的态度与自己所喜欢的人相一致时，就能得到心理上的平衡。所以，那些八卦周刊的娱乐记者，充分利用读者这样的心理，投其所好，使受众接受他们的信息，这就是他们的动机，再加上，即使受众不相信，但是有关喜欢的偶像的信息，他们也会立刻充满兴趣而去阅读。 另外针对近年来互联网上开始流行的非专业人士的传者，他们的心理又如何呢？这一类人大多是从受众转变为传者，他们传播的意图无非是想扩大群体，即希望大多数人认可他们所认可的观点。还有一类恶意在网上散播谣言虚构事实，那些人的心理，我看来有可能是为了好玩，也有可能是为了出名。最著名的例子有，一些名不见经传的3线演员，在网上大爆与某某导演的“潜规则”，之后，立即身价大涨，接受媒体采访，这类人应该是为了出名。也有的是为了引起大家的注意，需要帮忙，引起社会的重视，这一类多半是遇到的极大麻烦的人，为了更好的得到帮助，和解决的办法，利用网络媒体传达信息，希望被更多人听到，从而获得最大，最多的帮助。
1、数字化新媒体简介： 起源 发生 发展 包括哪些方面2、数字化新媒体 有哪些形式，不同的形式有不同的受众3、对受众的影响 受众描述 主要是哪类人群，在哪个时间段 受众能够接触并且注意到新媒体里面的广告4、新媒体应该采取哪些对策 让更多的人注意到这种媒体形式 也就是扩大受众人群，受众人群越大 媒体价值也就越高有点儿乱，大概就这些了。这个问题其实你可以和你的导师联系，跟他谈谈让他帮你理一理~~个人觉得你的论文题目有点儿大。
万方数据平台期刊数据库
万方数据知识服务平台数据库提供了检索途径：
（1）检索论文题目。在新弹出的页面会出现好几个甚至好几页类似的文章题目的结果，在这里找到和作者名字、刊物一致的结果，点开就可以。
这种方法的好处是简单、方便操作，不方便的就是如果遇到比较大众化的题目，检索起来，结果就会很多，需要挨个去寻找。
（2）通过检索期刊检索论文。如果文章题目不是很大众化，那么就可以直接通过检索论文进行检索；如果文章题目大众化一些，那么可以通过检索期刊进行检索。如上面的文章，已经知道发表在《高教探索》2014年第3期上，那么就可以直接检索期刊。
扩展资料
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万方数据股份有限公司还为医学用户专门设计推出了万方医学网，集中提供医药卫生类文献资源的服务，网址为。
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大数据半结构化的案例研究论文
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
平台构建及其研究论文
在《Irrigation Science》、《水利学报》等国内外刊物与会议发表论文102篇，其中以第一或通讯作者发表的论文被SCI收录30篇、EI收录40篇。[1]Haosu Sun, Yunkai Li*, Ji Feng, Haisheng Liu, Yaoze Liu. Effects of flow path boundary optimizations on particles transporting in drip irrigation emitters. Irrigation and Drainage (Accepted, SCI)[2]Haisheng Liu, Haosu Sun, Yunkai Li*, Ji Feng, Peng Song, Mindi Zhang. Visualizing particle movement in flat drip irrigation emitters with Digital Particle Image Velocimetry. Irrigation and Drainage (Accepted, SCI)[3]Ji Feng, Yunkai Li*, Haosu Sun, Peng Song, Haisheng Liu. Visualizing particle movement in cylindrical drip irrigation emitters with Digital Particle Image Velocimetry. Irrigation and Drainage (Accepted, SCI)[4]Tianzhi Wang, Yunkai Li *, Tingwu Xu, Naiyang Wu, Mingchao Liang, Hynds Paul. Biofilm microbial community structure in an urban lake utilizing reclaimed water. 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申请发明专利26项，以第一发明人获授权20项。[1]李云开；周博；王天志；吴乃阳. 国家发明专利：滴灌灌水器附生生物膜模拟培养装置及其应用.2014.专利号:[2]李云开；刘秀娟；王克远；周云鹏；徐飞鹏. 国家发明专利：微纳米气泡加氧滴灌系统及方法.2014.专利号:[3]李云开；王天志；冯吉；裴旖婷.国家发明专利：滴灌系统管壁附生生物膜培养装置及其使用方法.专利号：[4]李云开；冯吉；宋鹏；裴旖婷；张志静.国家发明专利：防止滴灌灌水器堵塞的加酸氯控制方法及系统.[5]李云开；刘秀娟；徐飞鹏；王昕然；张庆龙；贾瑞卿.国家发明专利：一种水肥气一体化滴灌系统及滴灌方法.2014.专利号：[6] 李云开，施泽，张庆龙，徐飞鹏. 国家发明专利：一种温室作物理想调控灌溉系统及灌溉方法. 2014. 专利号：ZL201210535166[7] 李云开，刘中伟，宁兹功，郎琪. 国家发明专利：一种再生水河道减渗的方法. 2014. 专利号：ZL201210477187[8] 李云开，冯吉. 国家发明专利：一种含沙水源滴灌用沉沙池及其优化方法. 2014. 专利号：ZL201210455280[9] 李云开，郎琪，樊晓璇，施泽，唐洋博. 国家发明专利：一种多孔介质生物堵塞模拟测试装置及模拟测试评估方法. 2014. 专利号：[10] 李云开，孙昊苏，冯吉，徐飞鹏. 国家发明专利：一种自清洗抗生物膜堵塞的地表滴灌专用灌水器. 2014. 专利号：ZL201210166732[11] 李云开，孙昊苏，杨培岭，徐飞鹏．国家发明专利：一种可降解型抗堵塞地下滴灌管及制造方法．2013．专利号：[12] 李云开，冯吉．国家发明专利：一种自动反冲洗组合过滤器．2013．专利号：[13] 李云开，吴丹，杨培岭，孙昊苏. 国家发明专利：一种引黄滴灌用片式灌水器．2013．专利号：ZL [14] 李云开，杨培岭，刘澄澄，李鹏翔，梁名超，毛晓敏．国家发明专利：河湖包气带渗滤性能的模拟调控系统及其方法．2013．专利号：[15] 李云开，张庆龙，徐飞鹏，贾瑞卿．国家发明专利：一种滴灌加氧方法及装置．2013．专利号：[16] 李云开，孙昊苏，杨培岭，刘耀则，吴丹，徐飞鹏，杜少卿，郭文哲．国家发明专利：一种滴灌灌水器抗堵塞性能综合测试装置．2013．专利号：[17] 李云开，刘海生，杨培岭，徐宏兵，刘洪禄，徐飞鹏．国家发明专利：一种滴灌灌水器迷宫流道内流动的全场测试方法．2012．专利号：[18] 李云开；郎琪；杨培岭；任树梅；梁名超；路璐；张庆龙．国家发明专利：一种湿地水生态系统健康状况的模拟监测装置．2012．专利号：[19] 李云开；裴旖婷；吴丹；周博；施泽；杜少卿．国家发明专利：一种滴灌系统灌水器堵塞特性的综合评价方法及测试系统．2011．专利号：[20] 李云开；孙昊苏．国家发明专利：一种叠片式自适应滴灌灌水器及其使用方法．2011．专利号： [1]“农业化学节水调控关键技术与系列新产品产业化开发及应用”获2010年度国家科技进步奖二等奖（第3名）[2]“京郊主要果蔬农业化控节水集成技术的试验研究与示范推广”获2007年度北京市科学技术奖一等奖（第6名）[3]“智能决策精量灌溉施肥系统研发与应用”获2008年度北京市科学技术奖二等奖（第3名）[4]“生态灌区建设的支撑技术体系与综合模式研究及应用”获2012年度北京市科学技术三等奖（第4名）[5]“《现代工程项目管理学》课程体系及教学模式的建设与实践”获2008年北京市教育教学成果奖二等奖（第4名）[6]“专业大类招生环境下学院创新型人才培养模式的研究与实践”获2011年度中国农业大学教学成果奖一等奖（第4名）[7]“现代工程项目管理学课程体系及教学模式的建设与实践”获2008年度学校教学成果一等奖（第5名）[8]“滴灌灌水器迷宫流道内流动特征的DPIV测试及CFD模拟”获第十届北京青年优秀科技论文一等奖（第1名）[9] 李云开，杨培岭，任树梅，杨玲，吴显斌．“重力滴灌灌水器水力性能及其流道内流体流动机理”一文获中国农业机械学会优秀学术论文二等奖．2006[10] 杨培岭，李云开，任树梅．“全紊流滴灌灌水器设计开发的思路与方法”一文被评为“中国水利学会2006学术年会优秀论文”．2006[11] 杨培岭，李云开．“北京市农村水管理发展战略研究”获“2006年度北京科协系统优秀调研成果奖三等奖”．2007[12] 李云开，杨培岭，任树梅．建设项目水资源论证中的生态环境需水理论与计算方法．第八届北京青年优秀科技论文一等奖．2005[13] 博士学位论文“滴头分形流道设计及其流动特性的试验研究与数值模拟”获“2005年度中国农业大学十篇优秀博士学位论文” [1] 2012年获“第五届全国优秀科技工作者”称号[2] 2012年获“第十四届茅以升北京青年科技奖”[3] 2012年获“中国农业工程学会第六届青年科技奖”[4] 2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划[5] 2009年入选北京市优秀人才资助计划[6] 2008年入选北京市科技新星计划[7] 2011年获“2010年北京市科学技术协会科技套餐工程突出贡献专家”称号[8] 2012年获“973计划‘海河流域水循环演变机理与水资源高效利用’项目优秀青年人才”称号
冰雪旅游顾名思义就是要介绍黑龙江省的冬游项目冰雪，而电子商务平台就是网站了，即建立一个介绍冬游项目的网站，可以放上吃、住、玩等项目，以及景点门票销售及全国各地到黑龙江的机票、火车票等。。。。