大数据毕业论文参考文献
网络安全与大数据技术应用探讨论文
摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。
关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析
前言
随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。
1网络安全问题分析
网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。
2大数据在网络安全中的应用
将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：
数据采集效率
大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。
数据的存储
在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。
实时数据的分析与后续数据的处理
在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。
关于复杂数据的分析
在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。
3基于大数据技术构建网络系统安全分析
在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：
数据源模块
网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。
数据采集模块
大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。
数据分析模块
对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。
4结语
在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。
参考文献：
[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017.
[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015.
[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.
写论文的时候，通常要求大家以后写十篇左右的参考文献。参考文献的要求应该和你写的题目有关。你写的是会计论文，后面的参考文献是体育论文，是完全不行的。下面和小编一起来了解论文怎么查参考文献？ 论文参考文献通常需要10~15个左右，有些学校需要两个英文参考文献。参考文献通常有自己独特的格式，参考文献主要分为期刊和论文。许多学生不知道如何查看这些参考文献，其实并不难。最简单的方法就是直接从查重报告上抄下来。小编推荐的查重系统是Paperfree，将论文上传到该系统进行查重，通常等待15-30分钟左右，会有详细的查重报告。本查重报告将列出本文引用的一些参考文献，因此您只需将本查重报告上的一些参考文献原封不动地复制到您的论文中。这种查找参考文献的方法是最简单方便的，可以原封不动的复制，也可以保证参考文献的格式不会出错。 另一种方法是在早期写论文时阅读大量的参考文献，许多学生会记录这些参考文献的名称。您还可以阅读以前做的阅读笔记，并将这些参考文献摘录到论文中。
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
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大数据对高校教育的推动作用论文
当代社会互联网发达，信息技术广泛应用与社会各个领域。当然，利用信息技术来推动高校教育发展也是在信息化教育进程之中。信息技术的发展迅速，大数据也就迅速堆积，大数据记录了信息技术发展的脚步，同样有利于信息技术在社会上的有效发展。高校作为发展人才的地方，自然少不了大量数据累积，信息量巨大，大数据对高校教育也就有着非常大的影响，它不仅推动着高校教育的发展，同时也反映着高校教育数据累积的过程，这类数据与外界环境的共享，一起发挥着大数据对高校教育的推动作用。
1大数据 发挥出在高校教育的发展中的推动作用
高校教育在多年的发展中，逐渐适应了信息化的快速发展进程，将高校教育信息化是必然的条件，这对于高校教育的改革和完善具有完全有效的作用。高校教育信息化同样对提高教学质量，引导创新教学模式，发挥着重要作用。高校教育信息化有利于加强校园文化建设，促进教育高水平发展，有利于改善教学方法，发挥教育各项职能，有利于人才培养，有利于信息交流和教学环境改善。高校教育信息化是教育发展和提升的必要条件，大量的信息交流必定会产生众多数据，针对大数据进行数据收集和处理，方便数据检索和查询。高校教育本身就具有信息量大、数据多样，繁琐的鞥、特点，所以很好的利用大数据为高校教育发展做贡献，一定能更好的推动高校教育的发展。大数据在课堂上的应用，能够改变传统的教学模式，发挥信息技术的无限潜能，不管是时间还是空间的阻碍，都能被信息技术所打破，这将有利于学生更好的融入课堂，使学生更适应课堂，从而使理解知识变得容易。大数据的广泛应用，同样适用于科学研究方面，大数据的全面信息的应用对于信息的共享和交流具有关键推进作用，现代信息技术在社会科学中的应用将改善传统的研究方法，这样不但能提升结果的可信度，更能够提升工作效率，再者，大数据在服务人们方面的应用，高校能够更好的掌握社会需求，了解社会对人才的渴求，从而培养适应社会的人才。这样的好处还有能够加强高校和社会的联系，使得高校能够更好地履行社会职能。大数据还有利于高校建设校园文化与文化传承。高校对于优秀民族和世界文化都有责任和义务传播给更多学生，高校作为文化载体，有更好的条件进行文化教育，通过信息技术手段，方便文化沟通，以及技术交流等。
2大数据与高校教育之间的联系
大数据与高校教育之间不只是简单的应用关系，高校也绝不是被动的接受大数据，其实高校与大数据之间是相互依靠，相互促进的，高校教育的发展同时也是大数据的发展，同时，大数据的发展，也同样推动了高校教育的发展进程。大数据可以说是一种工具，一是顺应了高校教育的发展进程，同时也为高校教育发展做出了许多改善与提升。比方说大数据推动了高校对人才培养的进程，有利于高校选拔适合社会的高等人才，挖掘人才潜在价值，更好的为社会服务，也是为人们服务，帮助学生找到自身优势，使得人才发展变得顺利。前面说的，大数据帮助高校建立完善的文化体系，有助于高校进行文化传承，教育形式改革与创新。大数据有助于高校了解社会需求，发展与培养适应社会的全能人才。反过来，高校教育对大数据的发展也具有非常重要的推进作用。高校由于信息量巨大，也有相对完整的记录和完善形式，对于数据的收集等方面也有非常完善的系统，所以高校教育对于大数据的发展也有积极作用。高校通过长时间的数据利用，自然会产生许多有效的数据分类和整理办法，对数据的研究也非常细致和详细，对数据也会进行补充和完善，分析和创新数据记录办法，所以高校教育方面对数据的整理利用工作也会对大数据的发展做出更多贡献。说完了高校教育与大数据之间的相互利用，还应考虑大数据与高校教育之间的共同发展。许多高校在建立了比较完善的大数据处理和利用方式之后，通常会比较频繁的与外界进行数据处理办法和收集方式的交流和共享，大部分的'数据处理工作都是有目的性的，比方说在网上的数据检索工作，都是在先想好需要什么才去网上搜索的，所以对数据的分类整理工作至关重要。高校教育通常分为大体上的文科和理科，那再往下细分还有工科医科师范类商学类等等。不同的数据有不同的处理方式，不同的数据门类之间有时候也是互通的，所以大数据的处理办法和整体思维都是有分别的，也是有联系的，需要研究者长时间的分析和整理。大数据的使用需要专业的认可，不然的话就会造成资源浪费，看来社会上的机构大概也只有高校和研究员具有资格认证大数据的作用了。大数据广泛应用了信息技术和社会科学等多种学科的资源，在保证数据真实可靠地情况下，为更多数据使用者提供良好的数据参考作用。换句话说，高校教育过程中对数据的使用情况直接影响了大数据的利用率，高校对大数据提供了更多的技术支持，同时也限制了大数据的发展，所以大数据与高校教育之间的这种关系影响了两者之间的共同发展。
3大数据在推动高校教育发展过程中遇到的问题
不可否认，大数据在推动高校教育的发展过程做出了很多贡献，但是在大数据推动高校教育的过程中，仍会出现某些问题，阻止了大数据的推动作用，造成大数据没有完全发挥其应有的功能，没有很好的为高校教育做出更大贡献。首先是高校对于大数据的利用率低，主要体现在进行数据搜索和收集过程中，对需求的认识面太过狭隘，导致数据收集工作不完善，收据收集的不完全，在应用过程中就会有困难，造成信息缺失和资源不足，所以究其原因还是数据收集工作者工作中存在纰漏，或者对数据手机方法不正确不规范，造成了数据缺失情况出现。其次出现大数据利用不完全的问题是因为数据运用者技术不规范和操作不当造成数据使用不完全。和传统的数据使用方法相比，现代的利用大数据进行数据检索和使用工作已经如虎添翼，通过科技手段可以毫不费力的从大量的数据库中筛选出自己所需要的数据来进行利用。这不但大大降低了操作难度，同时也节省了很多时间，我们都知道数据挖掘工作复杂而且繁琐，更需要数据挖掘工作者认真细致的到位的工作态度，一点马虎不得。但是通过技术手段，以及先进的互联网技术，可以很好的解决很多工作中可能会出现的问题。但是机器就是机器，永远不可能有人的思维，就算有那也是人给他格外添加的，永远不可能超过人的思维，所以机器所犯的错误可能也会有很多，这就需要人来利用外力对数据采集处理等工作进行监督，一点失误就会造成数据错误，影响数据的使用。
4提升大数据推动高校教育有效性的对策
针对以上几点问题，首先提出的解决办法就是使人们充分认识大数据的作用，这样从根本上让人们建立起对大数据的作用的基本概念，才能仍大数据更好地为人们服务。大数据实在信息大爆炸的现代社会中人们必不可少的一种数据收集处理方式，对于社会的快速发展，必然会伴随数以万计的数据，那么对于这么多眼花缭乱的数据，要想提取出真正对自己有用的数据，就要利用科技手段，建立完整的数据库，方便人们的数据提取和利用。在认识了大数据的作用之后，就要合理的利用好大数据，正确的使用大数据，在大数据使用过程中应当规范使用办法，避免使用者滥用大数据，检索和分类过程也应当认真细致的操作，因为不仅仅是一次失误，之后的每一个步骤都有可能会对数据处理工作造成误解和偏差，造成大数据的错误使用。为了更好的使用大数据，推动大数据对高校教育的发展，高校应建立完善的大数据使用平台，让使用者能够有地方可查，有资源可用，提高大数据的使用率。至于校园内的配置，应当及时维护，对大数据的保管工作也应时常监督和完善，进一步加强数据使用效率，发挥其应有的价值。在人员配置选拔方面，要认真仔细筛选真正有用的人才，对数据进行分类处理和详细整理，更好的帮助校园内数据使用者进行数据使用程序。
5总结
在当下数据大爆炸的时代，能够更好的使用信息的人，将信息为己所用，那么就是发挥了大数据的真正价值。正确看待大数据，合理利用大数据，将大数据与高校教育有机的结合在一起，尽力发挥大数据应有的价值，有利于人们探索未知的知识和学问，有效的利用好大数据，就是发挥了大数据对高校教育的推动作用。
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大数据意义
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[10]阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。[11]
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。[12]
大数据的价值体现在以下几个方面：
（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；
（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。
在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：
（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
（5）从大量客户中快速识别出金牌客户。
（6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据论文参考文献回答于2018-09-14现今人们的生活到处充斥着大数据给我们带来的便利，那么大数据论文参考文献有哪些呢?小编为方便大家特意搜集了一些大数据论文参考文献，希望能帮助到大家。大数据论文参考文献一：[1] 陈杰. 本地文件系统数据更新模式研究[D]. 华中科技大学 2014[2] 刘洋. 层次混合存储系统中缓存和预取技术研究[D]. 华中科技大学 2013[3] 李怀阳. 进化存储系统数据组织模式研究[D]. 华中科技大学 2006[4] 邓勇强，朱光喜，刘文明. LDPC码的低复杂度译码算法研究[J]. 计算机科学. 2006(07)[5] 陆承涛. 存储系统性能管理问题的研究[D]. 华中科技大学 2010[6] 罗东健. 大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011[7] 王健宗. 云存储服务质量的若干关键问题研究[D]. 华中科技大学 2012[8] 余雪里. 金属氧化物pn异质结对光电响应与气体敏感特性的作用[D]. 华中科技大学 2014[9] 王玮. 基于内容关联密钥的视频版权保护技术研究[D]. 华中科技大学 2014[10] 韩林. 云存储移动终端的固态缓存系统研究[D]. 华中科技大学 2014[11] 田宽. 宫内节育器用Cu/LDPE复合材料的表面改性研究[D]. 华中科技大学 2013[12] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2010[13] 王鹏. 低密度奇偶校验码应用于存储系统的关键技术研究[D]. 华中科技大学 2013[14] 刁莹. 用数学建模方法评价存储系统性能[D]. 哈尔滨工程大学 2013[15] 符青云. 面向大规模流媒体服务的高性能存储系统研究[D]. 电子科技大学 2009[16] 王玉林. 多节点容错存储系统的数据与缓存组织研究
大数据商业论文参考文献
管理会计在大数据时代的发展论文
摘要 ：互联网为海量的大数据提供媒介，大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期，市场机遇与挑战并存，企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上，提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变，以期对企业的价值创造有所帮助。
关键词 ：大数据；管理会计；发展
自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式，管理会计自然为其成本中心，企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率，管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临，而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据，以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。
1文献回顾
战略成本管理方面
Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理，他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究，认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化，并形成了丰富的理论成果。Ingram等（2004）认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响，指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息，完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等（2005）认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法，要实现顾客价值最大化的目标，需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系，把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅（2005）也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链，只重视成本降低而不考虑企业战略目标，只重视成本发生结果而不进行动因分析，从而无法适应战略管理需要。
管理会计运用方面
RRFullerton等（2013）通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示，精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关，而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化，并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关，其创新水平可通过层次结构和组织设计预测，其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan（2014）通过对东南亚公司案例研究，介绍了环境管理会计及实施方法，并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策，同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。
大数据与管理会计联系方面
李思志等（2006）认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌（2009）指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析，管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清（2013）认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击，同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀（2013）针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状，提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式，而且对企业供应链和会计工作带来革新（AMcAfee，EBrynjolfsson，2012；MAWaller，SEFawcett，2013）。
2大数据时代管理会计的变化
从成本核算会计向预测会计转变
多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的，机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少，最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因，从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展，已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况，更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态，市场机遇和挑战并存，企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算，管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性，建立对销售、成本和投融资预测，从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。
从增值作业向价值链价值创造转变
决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格，使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代，波特战略已不能完全适应社会发展需要，企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析，充分考虑与供应商和顾客的关系，从而实现企业的价值创造。以前，大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值，只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据，并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元，可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益，且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出，价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要，可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以，企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变，充分利用数据资源使企业价值最大化。
从单一战略向多元化战略转变
存货是企业重要的流动资产，存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本，计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代，按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理，因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本，例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头，它的成功不仅与强大的市场势力有关，还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设，拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器，通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况，迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项，沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外，沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代，企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变，从企业单一战略向多元化战略的转变，从而使有效有利信息资源促进销售增长。
3结论
互联网信息化把人类带入大数据时代，这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式，企业作为社会活动重要参与者，其商业模式等也发生改变，现代会计也因此再次走上改革之路。
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2021电子商务毕业论文参考文献
电子商务（Electronic Commerce），是以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动（Business Activity）；也可理解为在互联网（Internet）、企业内部网（Intranet）和增值网（VAN，Value Added Network）上以电子交易方式进行交易活动和相关服务的活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化、信息化；以互联网为媒介的商业行为均属于电子商务的范畴。以下是我整理的电子商务毕业论文参考文献，供你参考借鉴。
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大数据领论文参考文献
大数据下的计算机信息处理技术研究论文
摘要： 现如今，随着科学技术的快速发展，计算机技术已经融入到人们的生活之中，想想10年前的计算机技术和现如今的计算机技术，真的是天壤之别，发生了翻天覆地的变化。同时，大数据的应用也越来越广泛，带来了丰厚的利润，各种“云”层出不断，对大数据的背景下，计算机信息处理的技术提出更高的竞争和要求。本文首先介绍大数据的概念，阐述基于大数据背景下的各种计算机信息处理技术，并对技术进行分析研究，最后对大数据未来的发展的机会做出分析。
关键词： 大数据；计算机信息；技术研究
随着科技的迅猛发展，大数据的应用愈来愈广，随之产生的数据系统总量大，十分庞大，这就对大数据时代下的计算机信息处理技术提出了更高的要求，如何将大数据处理的井然有序，有条不紊，值得每一位考研人员进行探讨。
一、大数据的概念
什么是大数据？大数据，另一种叫法称之为巨型资料，是一个十分复杂密集的数据集，这样的数据集在一定的时间内，依靠于传统普通的数据加工软件无法最终实现管理、抓取及处理的功能，需要进行创新，用新的处理模式才能够实现。大数据具有虚拟化、按需服务、低成本等等特点。在每一个消费者的角度来看，大数据中的计算技术资源服务可以帮助每一个大数据用户完成想要的资源信息，用户只需进行付费就可以直接使用，根本不需要到处搜寻资料，跑来派去的打听。这从根本上改变了人们对信息资源的需求方式，为用户提供一种超大规模的网络资源共享。同时，面对海量的大数据库资源，如何对大数据资源进行处理，得到用户们想要的信息资源，需要计算机信息技术不断的进行挖掘。
二、大数据下的计算机信息处理技术
总体的来说，基于大数据背景下的计算机信息处理技术总共可以分成以下3个方面：信息的获取及加工技术、信息的存储技术和信息安全方面的技术。下面就针对这三种技术，进行研究分析。1）信息的获取及加工技术。信息的获取及加工技术是实现信息化的第一步，是最基础的工作内容，只有完成了信息数据的搜集工作，才能进行下面的计算机信息技术的处理。因此，如若进行信息的采集工作，需要首先明确信息的目标源，对信息数据进行监控，时刻把握信息的流向及动态，然后将采集的信息数据输入至计算机数据库中，实现了信息的获取采集工作。接下来是第二步，信息的加工及处理工作，所有的加工和处理技术的核心在于用户的指引，完全由用户导向，设定信息的筛选范围，确定信息的丰富度等等。最后是依照于用户的要求，将信息资源传输到用户手中。这样就实现了整个信息从采集到处理，再从处理到传送工作的整个流程。2）信息的存储技术。在大数据的背景下，对于整个计算机信息的处理，信息技术的存储是十分关键的环节，可以将处理加工的数据得以保存，更方便用户对于数据的调取和应用。而且，现如今的信息数据总量大、更新速度快，合理的运用存储方面的技术，可以快速的实现信息的存储工作，提高工效效率，将复杂变简单。在目前的时代下，应用最广泛的是分布式数据存储技术，应用十分方便，能够实现快速大量的数据存储。3）信息安全方面的技术。大数据在方便用户使用和享受的同时，信息数据资源的安全性也是不容忽略的，而且随着社会的发展，数据资源的安全性和隐私性逐渐受到关注，如何实现数据库的安全是个十分值得研究的课题。首先最主要的是建立计算机安全体系，充分引进更多的人才。其次需要加强安全技术的研发速度，由于大数据发展及更新速度快，需要快速的更新原有的安全体系，尽快的适应大数据时代的更新速度。除此之外，加强对信息的监测是十分必要的，避免不法之人进行数据的盗取，在信息数据庞大的体量下，依然能够提供稳定有效的安全体系。
三、大数据下的计算机信息技术的发展前景
1）云技术的发展是必然趋势。云计算网络技术是越来越得到大的发展，一方面由于计算机硬件系统的数据处理技术有限，云技术可以完全的将弊端破除，同时，它能够利用最新的数据资源和处理技术，不依赖于计算机硬件系统。因此，随着庞大的数据越来越复杂，传统的数据处理方式已经不能够适应，未来将计算机信息处理必将朝着云计算发展。2）计算机网络不再受限于计算机硬件。未来，计算机网络技术将会不再受制于计算机硬件的限制，网络的传输技术更加趋向于开放化，计算机网络和计算机硬件将会分隔开，重新定义新的网络架构。3）计算机技术和网络相互融合。传统的计算机技术需要运用计算机的硬件系统才能够实现信息的处理、加工及存储工作，未来新的.计算技术将脱离于计算机硬件配备，可以仅仅用计算机网络就可以实现数据的加工和处理。同时，二者也将会相互融合、相互发展真正的满足由于大数据时代的更新所带来的困扰，这是未来大数据背景下计算机技术发展的又一个方向。
四、大数据下的计算机信息技术面临的机遇和挑战
在大数据背景下，计算机信息技术的机遇和挑战并存，首先，病毒及网站的恶意攻击是少不了的，这些问题是站在计算机信息技术面前的巨大挑战，同时，近些年，网络不断，社会关注度逐渐提高，网络的安全问题也是不同忽视，再者，信息之间的传送速度也有限，需要对传送技术进行创新，以适应更高的用户需求。最后，随着大数据库的不断丰富，越来越庞大的数据资源进行加工和处理，对数据的存储又有了新的要求，如何适应不断庞大的数据信息量，实现更加便捷的、满足用户需求的调取也是一个巨大的挑战。与此同时，也存在着许多的机遇。首先，大数据对信息安全的要求越来越大，一定程度上带动了信息安全的发展，其次，大数据在应用方面，对企业及用户带来了巨大的便利，同时也丰富了产业资源，未来用户及企业面前的竞争可能会转化为大数据信息资源的竞争。最后，大数据时代的来临，构造了以信息安全、云计算和物联网为主要核心的新形势。
五、结论
通过一番研究，目前在大数据时代下，计算机信息技术确实存在着一定的弊端，需要不断的进行创新和发展，相信未来的云计算会越来越先进，越来越融入到人们的生活及工作当中，计算机信息技术面临的巨大的挑战和机遇，面对挑战，抓住机遇，相信未来我国的计算机技术会越来越好，必将超过世界领先水平！
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1.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业的教材建设探索期刊：《新闻文化建设》 | 2021 年第 002 期摘要：随着大数据时代的到来,信息技术蓬勃发展,国家大力推进大数据产业的发展,鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下,许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状,探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题,同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。关键词：数据科学与大数据技术专业；课程设置；教材建设链接：.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业课程体系探索期刊：《科教文汇》 | 2021 年第 002 期摘要：该文阐述了数据科学与大数据专业的设置必要性、专业的培养目标和知识能力结构,最后探索了数据科学与大数据专业的技术性课程体系设置方法.希望该文内容对数据科学与大数据技术专业的培养方案制订和课程体系构造具有一定的指导意义和参考价值.关键词：数据科学；大数据技术；课程体系链接：.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业实验实践教学探析期刊：《长春大学学报（自然科学版）》 | 2021 年第 001 期摘要：近些年各种信息数据呈爆炸式增长,在这种背景下,国家在2015年印发了关于大数据技术人才培养的相关文件,每年多个高校的大数据相关专业获批.数据量的增长对数据处理的要求越来越高,各行业涉及信息数据的范围越来越广,对大数据专业人才的需求越来越多.为了应对社会需求,如何科学地规划数据科学与大数据专业的本科教育,尤其在当前注重实践操作的背景下,如何制定适合的实验实践教学方案,更好满足社会需求.关键词：数据科学；大数据；实践教学链接：
大学生大数据论文参考文献
大数据驱动公共管理学科现代化论文
在各领域中，大家肯定对论文都不陌生吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。相信许多人会觉得论文很难写吧，以下是我整理的大数据驱动公共管理学科现代化论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
摘要 ：
我们目前所处的是一个由数据主宰的大数据时代，数据的共享正改变着我们的工作和生活。而在该时代中，公共管理有着极为深刻的影响，政府部门应该清楚地认识到公共管理学科的重要性，并以科学的态度来面对该学科所面临的机遇和挑战，并且分析大数据对公共管理学科所产生的影响，反思传统管理模式中存在的不足之处，对公共管理行为模式进行改进，从而有效地促进大数据时代下公共管理学科的发展与进步。
关键词：
大数据驱动；公共管理；改革方式
引言：
在公共管理的实施过程中，工程的使用不只意味着管理的过程，因为这需要对各个公共资源进行再分配。行使这个权利的时候是需要调配各种公共资源，在国家法律法规体系下，安排各种公共资源，保障各项资源的有效运转。需要注意的是，必须以群众的利益作为基本前提，防止公共资源的滥用甚至其他严重的后果发生。在整个大数据不断发展的情况下，公共资源的使用，有了更多透明化的监督过程，可以对这些公共资源进行科学合理的配置。
在未来，公共学科的发展变得越来越高效，公共学科也是建立在现代高新技术的基础上，针对目前公共管理存在的弊端，和高新技术进行深入分析，将这些找到的矛盾用人文学科的思想得以解决。在公共管理学科的发展历程之中，各种数据的处理是极为重要的。只有有效利用大数据处理的方法，才能够更好地促进公共管理，将公共政策和现代数据结合，促进我国的公共管理不断进步。在现代化的发展历程之后，我们还应该不断关注公共学科的发展特点，探讨公共学科可能出现的风险问题，不断提高科学决策的准确度，根据大数据的分析结果，促进公共学科的改进。
一、大数据的实际内涵以及其发展概述
在运用大数据技术时，部门研究者认为大数据是一种统计模式，是运用各种现代信息技术进行自动记录和延续扩充的过程，而非人工设计的数据。不过，这类观点是以大数据统计为出发点，然而实际上大数据并不仅仅只是进行数据资源的整理和收集，更重要的是对数据进行分析［1］。
二、大数据对公共管理学科的驱动机制
大数据的发展给公共管理的影响是深远的，从大数据的发展可以不断提高公共管理的效率，大数据的深入发展，能够帮助我们先入进行公共管理。在未来，要促进公共学科的发展，就需要依靠大数据，在大数据的帮助之下，深入挖掘公共管理的实质，帮助我们找到科学的管理项目，从而为公共决策做出准确的判断。以往在公共学科的时候还没有发挥大数据的价值，缺乏一定大数据的思想。发展是一个缓慢过程，在这个公共学科的成长过程中，我们必须研究大数据的专业特征。利用公共学科的机制，回到数据的创新作用。总地来说，可以从以下几个方面找到大数据的影响。
（一）巨大数据体量对公共管理学科的影响到时候就意味着更多的海量数据。这些数据的发展不仅拥有着较大的体量，还意味着公共管理的难度也在增加。公共管理需要依靠大数据技术，但是却要利用好，到时候做好分析的脚本研究。改善传统的思维，让我们用现代的思想为公共管理做出更多的分析。大数据在现代的应用是深远的，我们要利用各种各样的大数据技术，更多的大数据手段找到公共学科的真正内涵。从而为到时候去建设提供物质基础，这些基本的数据出发，让政府面临更多的公共决策类型，公共管理样本的采集为大数据做出了更多的支持。基础的公共管理样本可以成为数据的来源，也为公共管理学科发展做出深入的影响。为进一步找到目前存在的问题，就需要对公共决策的数据进行整合，从而发挥学科的时代性特征，达到公共管理的具体目标［2］。
（二）多样化的数据对公共管理学科产生的影响大数据时代不只是大数据的数量增加，更多的是数据的种类。公共学科要掌握更高的管理方法，就需要研究现在的数据种类，利用公共学科的深入特点找到管理的不同类型，从而实现较高的管理目标。大数据时代是一个多种类型的时代，在过去的时代中不需要这样多的信息，也不会利用现在的存储资源。然而目前的公共管理，需要我们更多的存储空间是处于到时候去时代之中所面临的管理种类是多种多样的，类型也是十分广泛。在这些众多的种类中，我们面临多种形式的公共资源，必须要深入研究，采取适合于公共管理学科的应对方法，促进我公共管理学科的深入发展，找到承载的.问题，找到学科的管理方向，从而丰富各种类型的表达方式和存储方法［3］。
（三）低密度的数据价值对公共管理学科的影响大数据时代不仅意味着数据的多样化，但需要很多的载体承担这些数据。我们需要提高存储的空间，对目前的存储空间进行深入探索，不断进行改革，从根本上提高存在的空间数据。加强存储空间的创新。首先，现在都很多数据看似已经传出，然而却没有经过深入的加工，且没有一定的压缩功能，这些数据在存储的时候造成了较多的空间占用，空间资源在一定程度上造成了一些无用的数据存储。面对这种情况我们要找到数据存储的内在问题，从根本上提高存储的有效性，并且加强数据之间的传递和流通。目前的现状来看，很多大数据还没有取得较好的效果，信息的关注还停留在过去阶段，这些数据本身价值不好发挥。数据在挖掘的过程中必须依托公共管理学科的知识。融入现代大数据的技术，对数据的价值进行深入发掘和研究，也是公共管理学科的研究型态，帮助我们深入数据的内部，积极探索数据存储的类型，释放更多的空间［4］。
三、大数据驱动下公共管理学科的未来发展
我们目前所处的大数据时代依然处于不断发展的状态，通过上文的分析不难发现，大数据不断的以其庞大的数据体系和繁多的数据类型来影响着公共管理学科的发展，因此，公共管理学科也应该随着大数据时代的发展而做出改变和创新［5］。
（一）公共治理模式与大数据的结合公共学科的管理，需要深入考量学科的特点，对公共治理存在的问题进行深入分析，依托现代大数据的功能，扩大数据的包容性，加强信息的获取渠道探索。利用更多的公众信息平台引导热点话题，从而能够找到公共管理存在的弊端。在施行公共管理时，应该充分地考虑大数据对公共管理和公共治理之间的影响进行分析。大数据时代极大的扩张了人们的信息获取渠道，在此基础上，社会个体可以通过各类信息平台来讨论热点话题，由于各类言论会在互联网中迅速蔓延，在舆论的压力下，公众的言论和态度将会直接影响到政府作出的公共决策。比如，政府可以对一些观点和言论进行审核，利用大数据来进行思维分析［6］。
（二）重新认识公共管理决策在这项研究中，实证分析是提出比较四个案例的公众参与风险相关的决策。本研究选取的案例均涉及政府决策者愿意与公共利益团体合作的废物管理冲突，但每一案例的公众参与程度和性质有所不同。与公众参与有关的冲突在所有四个案件中都出现。针对传统问题解决方法的不足，我们开发了一个更广泛的分析框架来解释这些冲突。冲突分析考虑对手关系的历史、权力分配、对解决冲突的态度、隐藏的议程、各种谈判策略以及对谈判协议的承诺（或缺乏承诺）。虽然这种方法是为了分析的目的而制定的，但我们认为，这种方法对于解决此类冲突也具有特定的相关性。冲突管理的概念，作为提高公众参与质量的一种方法。冲突管理的主要特点是：
（1）赋予公众权力；
（2）“良好”（公平）的解决办法；
（3）各方积极支持最终决定。在公共管理的过程中，由于大数据时代的各个特点，公共管理必须进行适当的改革创新，从而更好地应对未来的挑战和机遇。
（三）准确满足公众诉求公共管理决策和决策的一个明显方面基本上没有引起决策内容的注意。我们通过对预算削减和信息技术决策提出以下问题来检验决策内容的影响：内容如何影响决策所需的时间？内容如何影响参与者？内容如何影响所采用的决策标准？内容如何影响决策过程和繁文缛节中使用的信息质量？结果表明，信息技术和预算削减决策在重要方面有所不同。对于信息技术决策而言，成本效益不是一个重要的标准，平均决策时间要长得多，决策通常被视为永久和稳定的。对于削减决策，成本效益是一个重要的标准，决策的速度要快得多，而且被视为不稳定和多变的。令人惊讶的是，决策内容似乎并不影响参与者的数量。在大数据时代到来以前，群众与政府之间缺乏有效的沟通手段，导致群众与政府之间存在隔阂。在如今的大数据时代下，政府和群众之间的沟通交流更加的顺畅，政府能够实时了解到群众所反馈的一些信息，并且在短时间内进行整理和收集，从而使各项公共资源的配比能够科学有效的实施，最大限度地保证群众的利益［7］。
四、结语
公共管理行为涉及的范围非常广泛，公权力的使用者应该谨慎运用每一项公共管理的权利，满足人民群众的利益诉求，即使给出反馈和针对性的公共管理决策。因此，在未来的发展中，公共管理学科的研究领域将不仅仅是为政府的公共决策提供支撑和依据，而是帮助政府更加理性的收集数据，在庞大的数据体量基础上对各项数据资源进行整合，从而提高公共管理和服务质量，使公共管理对人们利益实现最大化。
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大数据论文参考文献回答于2018-09-14现今人们的生活到处充斥着大数据给我们带来的便利，那么大数据论文参考文献有哪些呢?小编为方便大家特意搜集了一些大数据论文参考文献，希望能帮助到大家。大数据论文参考文献一：[1] 陈杰. 本地文件系统数据更新模式研究[D]. 华中科技大学 2014[2] 刘洋. 层次混合存储系统中缓存和预取技术研究[D]. 华中科技大学 2013[3] 李怀阳. 进化存储系统数据组织模式研究[D]. 华中科技大学 2006[4] 邓勇强，朱光喜，刘文明. LDPC码的低复杂度译码算法研究[J]. 计算机科学. 2006(07)[5] 陆承涛. 存储系统性能管理问题的研究[D]. 华中科技大学 2010[6] 罗东健. 大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011[7] 王健宗. 云存储服务质量的若干关键问题研究[D]. 华中科技大学 2012[8] 余雪里. 金属氧化物pn异质结对光电响应与气体敏感特性的作用[D]. 华中科技大学 2014[9] 王玮. 基于内容关联密钥的视频版权保护技术研究[D]. 华中科技大学 2014[10] 韩林. 云存储移动终端的固态缓存系统研究[D]. 华中科技大学 2014[11] 田宽. 宫内节育器用Cu/LDPE复合材料的表面改性研究[D]. 华中科技大学 2013[12] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2010[13] 王鹏. 低密度奇偶校验码应用于存储系统的关键技术研究[D]. 华中科技大学 2013[14] 刁莹. 用数学建模方法评价存储系统性能[D]. 哈尔滨工程大学 2013[15] 符青云. 面向大规模流媒体服务的高性能存储系统研究[D]. 电子科技大学 2009[16] 王玉林. 多节点容错存储系统的数据与缓存组织研究