大数据时代的机遇与挑战论文6000字怎么写的更好

大数据，政府统计的机遇与挑战对于政府统计机构来说，没有什么比数据更重要的了。我们研究统计分类标准、统计调查方法、统计数据采集方式、统计数据加工处理方法、统计数据评估技术，都是为了获取真实准确、完整及时、代表性强、分类科学、经济适用的统计数据。　　大数据时代的到来，既给政府统计带来重大发展机遇，也带来严峻挑战。　　一、大数据在政府统计中的应用　　国家统计局高度重视大数据在政府统计中的应用。到目前为止，已经与17家大数据企业签订了战略合作协议。当然，目前大数据在中国政府统计中的应用仍处于起步阶段，主要表现在两个方面：一是大数据成为政府统计数据的部分资料来源;二是大数据成为政府统计数据质量的部分评估依据。　　(一)大数据成为政府统计数据的部分资料来源　　目前，大数据已经成为中国政府统计数据的部分资料来源，以下是几个有代表性的方面：　　利用重点网上零售交易平台数据测算网上零售额　　为了掌握网上零售交易平台的交易规模和结构，综合测算网上零售数据，从今年1月份开始，国家统计局实施了月度网上零售交易平台调查，调查范围为42家重点网上零售交易平台，包括京东商城、亚马逊、当当网、淘宝网、天猫商城、酒仙网、美团网、中粮我买网、国美在线、大众点评网等。据对上述42家重点网上零售交易平台数据测算，今年1~8月份，全国网上零售额9亿元，同比增长5%。其中，实物商品网上零售额4亿元，增长6%，占全部网上零售额的3%;非实物商品网上零售额5亿元，增长1%，占全部网上零售额的7%。这对于宏观管理部门和社会公众了解网上零售情况具有重要的参考作用。　　利用房屋交易网签数据计算全国70个大中城市的新建住宅价格指数　　房屋交易网签数据是指买卖双方签订购房合同后，房地产开发企业在房管部门进行备案，并在房产信息网上公布的相关信息，包含地址、楼层、价格、面积和金额等详细信息，基本涵盖了当月新建住宅的全部交易情况。从2011年1月份开始，国家统计局开始采用房屋交易网签数据计算全国70个大中城市的新建住宅价格指数。这对于提高70个大中城市新建住宅价格指数的数据质量起到了重要作用。　　利用卓创资讯公司提供的价格信息，开展流通领域重要生产资料市场价格监测　　国家统计局与卓创资讯公司开展合作，利用该企业提供的价格信息，开展流通领域重要生产资料市场价格监测。从2014年1月开始，按旬共同向社会发布流通领域9大类50种重要生产资料市场价格的检测结果。行业涵盖黑色金属、有色金属、化工产品、煤炭、石油天然气、非金属建材、农产品、农业生产资料、林产品等领域。地区监测范围覆盖北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、上海等24个省区市。这对于宏观管理部门和社会公众了解流通领域重要生产资料市场价格信息起到了重要作用。　　(二)大数据成为政府统计数据质量的部分评估依据　　国家统计局除了把大数据作为政府统计数据的部分资料来源外，也高度重视利用大数据评估政府统计数据质量。以下是目前比较有代表性的两个方面：一是利用中国银联跨行银行卡消费数据评估社会消费品零售总额数据质量;二是利用大型机械装备企业物联网数据评估固定资产投资数据质量。　　二、大数据给政府统计带来的机遇与挑战　　对于政府统计来说，大数据既带来了重大发展机遇，也带来严峻挑战。　　(一)大数据给政府统计带来重大发展机遇　　首先，大数据将不断提高政府统计服务宏观管理和社会公众的能力。随着大数据的不断发展和完善，随着政府统计机构开发应用大数据能力的不断提升，政府统计产品的种类将会不断丰富，政府统计数据的质量和时效性将会不断提升，从而政府统计服务宏观管理和社会公众的能力会不断提高。　　其次，大数据将会推动政府统计发生革命性的变化。随着大数据的发展和完善，随着政府统计机构开发应用大数据技术的逐步成熟，政府统计将会发生革命性变化。一是现有的以周期性普查为基础，以抽样调查为主体，综合运用全面调查、重点调查等方法，并充分利用行政记录等资料的统计调查方法体系可能会发生重大变化。长期以来，抽样调查方法，即在总体中抽选样本、利用样本推算总体的方法;普查和全面调查方法，即对总体中所有单位逐一进行调查的方法，在我国政府统计中发挥了重要作用。今后，在较长的时期内这些方法仍然会被政府统计所广泛采用。但在大数据不断发展和完善的情况下，某些领域、某些方面的大数据可能会取代抽样调查、普查和全面调查方法，成为获取统计数据的重要方法，而且这种获取统计数据的方法将会变得越来越重要。二是政府统计中的数据采集方式可能会发生重大变化。长期以来，政府统计机构主要以企业填报、住户记账、调查员入户等方式采集原始数据。在大数据不断发展和完善的情况下，一部分原始数据将通过挖掘大数据的方式获取，而且这种新的数据采集方式将会变得越来越重要。三是政府统计的数据处理模式可能会发生重大变化。在大数据不断发展和完善的情况下，现行的对普查和全面调查数据进行直接审核、汇总、加工处理和对抽样调查数据进行推算放大的数据处理模式可能会发生重大变化。　　(二)大数据给政府统计带来严峻挑战　　首先，大数据对政府统计能力带来挑战。从大数据本身的产生到发展完善，从政府统计对大数据的初步运用到成熟运用，需要一个较长的时期。在这个过程中，一方面，政府统计中传统的统计调查方法、数据采集方式和数据处理模式将继续运行，否则满足不了宏观管理和社会公众的需求。另一方面，政府统计系统必须投入大量的人力和物力对大数据进行挖掘、加工处理和运用，否则也适应不了大数据时代宏观管理和社会公众的需求。这种双轨运行的模式，对政府统计能力将是一个巨大的挑战。　　其次，大数据对传统政府统计理念带来挑战。传统的政府统计有一个约定俗成的理念：抽样调查方法可降低调查成本，提高效率和数据质量。因为抽样调查只对总体中部分抽中的样本进行调查，并非对总体中的每一个单位都进行调查，所以调查单位明显减少，可降低成本，节约时间，提高效率。同时，由于调查单位较少，政府统计机构有能力对基层统计调查人员进行较为扎实的培训和指导，有精力对统计调查数据进行较为严格的检查和审核，从而能够提高统计调查数据质量。随着大数据不断发展完善，政府统计机构将会越来越多地通过大数据企业间接地获取统计数据，不需要对总体中的具体单位进行直接调查，不需要调查员，从而也不需要对调查员进行培训，抽样调查所具有的调查成本低、能够提高统计调查数据质量的优点就不复存在了。

大数据时代应如何应对变革带来的机遇与挑战大数据时代带给我们更多冲击，要想与时俱进，并不断的提升，那就要摒弃原来的传统思想，大胆努力的接受大数据带来的新挑战。想要弄清楚大数据时代带给我们的变化，那就要先知道大数据是什么，这样方可以更好的迎接大挑战，应对时代带来的变革。大数据是指海量的数据，这是非结构化的数据，无法用传统的数据来处理。大数据技术的应用给人们生活带来了诸多的便利性，许多疫情的报告都来源于大数据。　　大数据的应用并不是那么简单，其引发的是模式的变革，其应用不仅仅是发电、输电，而是基于互联网技术，这对于人们的生产过程以及商品交换带来了变革性的影响。整个变革过程的技术手段就是数据的挖掘与分析，其是在互联网基础上，将使制造行业的生产效率大幅度提升。大灵气无法产生新的物质产品，也无法创造新的市场需求，但却可以大幅度的提升生产力。　　国际上对于大数据的定义了四大特征，那就是海量的数据规模、快速的数据流转、动态的数据体系、多样的数据类型以及巨大的数据价值。基于大数据的全国的数据信息总量每两年就翻番。对于企业而言，大数据来源于企业内部信息系统所产生的运营数据，数据越大结果越好。成功的进入大数据时代，企业将拥有更多的发展潜能。　　通过对大数据的处理，人们放弃了因果关系而选择了相互联系。在未来的几年内，大数据将成为提升公司竞争力的有力基础，行业与行业之间的竞争将演变为数据的竞争，所以，解决数据资源的搜索与共享将成为当务之急。以互联网行业的代表阿里巴巴和谷歌为例，前者的服务器都达到了上万台，而后者则超过了五十万台，这就是数据的差别。　　大数据是一种运营模式，数据的膨胀决定了企业的未来发展方向，越来越多的企业意识到了数据增涨的隐患。随着时间的推移，数据对于人们和企业的重要性会越发突显。

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大数据对于目前的一个分析和挑战来说都是非常有利的可以选择

大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?工具抢了人的饭碗?很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程，功能不可谓不强大。但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。企业的支持虽然大数据的概念已经普及，但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。相对于数据管理，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，也为企业和数据分析师留有足够的空间。从幕后到台前的转变以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师的工作性质也将发生改变。在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实，大数据分析工具，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，但对于数据分析师来说，未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!

大数据面临的挑战是越来越严格，面临的机遇是应用场景越来越多

这个毫无疑问的，随着新的发现大数据肯定就是会被大量的运用

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无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。作者站在理论的至高点上，阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。作者认为大数据时代具有三个显著特点。一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织，如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。大数据时代的社会伦理重点都在讨论如何保护个人隐私。因为手机越来越智能，网络越来越快，个人的信息也越来越透明——隐形几乎完全不可能。我想说的是，作为硬币的另外一面，我们无法舍弃：互联网只不过是让人与人之间碎片的关系得以统一，其实各种人肉和信息只不过是坊间传闻的升级罢了。当我们住在拥挤的小区，三公里走完一圈的县城，半小时散步完的村落，人和人之间有隐私吗？现在只不过是把这个范围放大到了一个地球而已。硬币的一面是人和人之间有沟通的需要，去团结对抗世界的未知，那么另外一面就是隐私的缺乏。与其说是要在大数据时代保护自己的信息不被泄露，不如站起来维护自己和他人的隐私，从法律和道德的角度来尊重人与人之间的权利。大数据时代是信息社会运作的必然结果，而借由它，人类的信息社会更上一个台阶。农业社会人们以土地为核心资源，工业时代转为能源，信息社会则将变更为数据。谁掌握数据，以及数据分析方法，谁就将在这个大数据时代胜出，无论是商业组织，还是国家文明。

帮你写，就这样。这样的记叙文通过一件较为完整的事情来表现一个人，要求事情具体、生动，因此我们要选择能够表现人物的最典型的事件，选择自己印象最深、最能使自己感动的事情来写，要求这个事件表现的是这个人物最典型的特征，或者这个人的多个特征在这个事件中慢慢呈现出来。

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大数据面临的机遇和挑战，这种文章的话，大数据面临的机遇肯定就是以后发展越来越快的话

"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。