大数据方面论文:大数据背景下电子商务专业的教学改革 一、大数据概述 大数据，也可以称之为巨量资料，指的是一种非结构化或半结构化的数据，所涉及的资料量规模巨大，无法通过目前主流软件工具在合理时间内撷取、管理、处理，也无法整理为有助于企业经营决策的资讯[1]。大数据具有数据量大、数据种类繁多、处理速度快、价值密度低等特性。大数据的特点为电子商务带来了更多的技术创新与商业契机，受到国内电商的广泛关注。以阿里巴巴为例，该公司迈出了大数据应用的第一步，构建了“淘宝数据魔方”，开放网站所有的交易数据，把数据利用和分析做到极致。 二、电子商务专业的教学现状 在传统的电子商务教学模式下，理论脱离实际，教学过程中存在许多问题，主要包括以下几个方面：首先，课程设置不尽合理，固守传统的教学方案，与电子商务的快速发展相脱节；其次，课程内容不够新颖，只注重传统知识的讲授，没有加入专业前沿问题的探讨；最后，教学模式脱离实际，以理论传授为中心，忽略了理论与实践的结合，不利于培养实用型人才。由此可见，传统的教学模式已经不能满足大数据背景下电子商务快速发展的需要，电子商务专业的教学改革势在必行。 三、大数据时代对电子商务专业教学的新要求 大数据时代的到来，带动了电子商务的快速发展，同时也对电子商务教学提出了新的要求，在教学改革的过程中应予以关注。 （一）对数据收集处理的新要求 在大数据时代下，数据信息量急速增长，在数据的收集方面，庞大的信息量已经远远超过了企业的信息基础架构的承载力；在数据的处理方面，对数据实时处理的要求，远远超过了企业现有的计算能力；在数据的挖掘方面，从海量数据中挖掘出有价值的信息变得极为困难，增加了大数据应用工作的繁重性。由此可见，大数据应用于电子商务面临着收集和处理的困难，这就要求在电子商务教学过程中，引入数据仓库、数据挖掘、OLAP等先进的理念，构建数据仓库来装载庞大的信息量，采用数据挖掘技术从海量的信息中找到价值量大的内容，利用OLAP技术对大数据进行多维分析，以克服大数据应用过程中所遇到的困难。 （二）对人才专业技能的新要求 企业将大数据进行收集处理后，往往不能直接将其作为管理决策的依据，仍然需要电子商务人员凭借专业知识，对数据进一步分析，将其转化为对管理决策有价值的信息。基于此，许多电子商务企业正在积极部署大数据战略计划，不断引入数据分析人才，创建大数据研发团队，从技术的软层面真正解决大数据的挑战[2]。由此可见，仅具有收集处理大数据的能力是不够的，对于大数据的分析能力才是电子商务企业的核心竞争力，这就要求在电子商务的教学过程中，重点培养学生分析问题、解决问题的能力。在授课的过程中，除了传统理论知识的灌输，还应将电子商务领域中最前沿的课题引入课堂，使得理论学习与案例分析相结合，增强学生分析问题的能力，以满足企业的现实需求。 （三）对课程培养方式的新要求 面对庞大的数据量，电子商务仍然在原有的平台构架中运行，容易造成架构不稳，随时可能出现数据资源及系统资源不足的实际问题，导致平台操作缓慢不畅。因此，为了保证平台的正常运行，时时监测系统的运行状况、对系统构架进行现场维护尤为重要，并且需要针对平台出现的具体问题，制定与其相适应的操作方案，而不是理论知识的生搬硬套。由此可见，大数据在电子商务应用的过程中，可能会出现系统故障等突发性问题，这就要求在电子商务的教学过程中，将理论与实践相结合，在讲授课程的同时，引导学生到企业中进行实训，提高处理突发事件的敏捷度，增强学生的综合素质。 四、大数据环境下电子商务专业的教学改革思路 针对当前电子商务专业的教学现状，结合大数据时代对电子商务教学提出的新要求，可以从课程设置、课程内容、授课方式等三个方面对电子商务专业的教学提出改革思路。 （一）优化课程设置，引入商务智能技术 在课程设置方面，电子商务专业应该迎合大数据发展的需要，引入商务智能等前沿课程。相应的增加数据仓库、数据挖掘、OLAP等相关课程，引导学生构建数据仓库收集数据、采用数据挖掘处理数据、利用OLAP分析数据，使电子商务专业向智能化方向发展。通过优化课程设置，学生可以掌握更多的商务智能技术，从而增强收集、处理、分析数据的能力，以解决企业在大数据应用过程中面临的困难。 （二）调整课程内容，注重前瞻性与新颖性 在课程内容方面，教师在讲授基本理论的同时，还应补充电子商务前沿问题，注重教学内容的前瞻性与新颖性。在大数据时代下，教师需要以互联网为基点，对电子商务中出现的新理念、新思维加以研究，在此基础上，以“互联网加思维”的方式，对电子商务的授课内容合理设置，以提高教学质量[3]。通过调整课程内容，学生可以了解本专业的前沿问题，掌握研究问题的新方法，发现解决问题的新思路，从而迎而合电子商务快速发展的需要。 （三）改进授课方式，理论与实践相结合 在授课方式方面，可以引入产学研模式，实现理论与实践的有机融合。产学研模式是一种全新的人才教育方式，在开发学生创新思维、提高创新能力的同时，能够强化学生的专业技能，使学生在知识应用方面的能力得以提高[4]。以产学研模式为基础，以实际工作岗位为纽带，不仅为学生提供了更好的学习环境，还增加了与知名企业沟通交流的机会。通过理论与实践的结合，学生可以提高各方面的能力，成为新时代下社会需要的综合型人才。 五、结论 在大数据背景下，电子商务在企业的应用面临新的挑战，电子商务人才需要提高专业素养以满足企业的需要，电子商务的教学改革势在必行。在电子商务专业的教学改革中，通过优化课程设置、调整课程内容、改进授课方式，学生可以提高分析问题、解决问题的能力，促进自身的全面发展，成为信息经济时代下的复合型人才。 作者：孙婧豪 刘吉成 颜苏莉 单位：华北电力大学经济与管理学院 大数据方面论文:云计算技术在医疗大数据挖掘平台的应用 1前言 在海量数据时代环境下，以往的主流软件工具已经无法满足大规模数据的存储和计算要求，对于医疗行业来讲同样面临着大数据的挑战。云计算和大数据是相辅相成的，云计算技术为海量的、复杂的、多样化的大数据的存储和计算提供了有效平台，该平台下的数据挖掘技术可以在不受其他因素影响的条件下快捷地收集到可靠真实的医疗信息，而且云环境下的数据集存储具有较强的稳定性，进一步优化了数据挖掘模式。 2大数据与云计算 随着医疗信息化的发展，医疗数据规模迅速扩大，数据的种类和数量的变化令人难以置信，不论是病理分析图还是医疗影像都产生了大量的医疗数据。区域医疗数据虽然是医疗大数据的组成各个部分，但其数据来自百家医疗机构和百万人口的区域，一个患者的信息资料要保留50年以上，而且数据量呈不断增长趋势。医疗数据中每个患者的数据不仅包括临床诊断以及用药建议、医疗影像以及分析决策、（非）结构化文档，还包括患者大量的在线实时数据，仅仅一个社区医院就可以生成多个TB级甚至PB级的（非）结构化数据，所以说海量医疗数据名副其实。云计算技术是被称为是21世纪的技术和商业革命，如今已成为IT行业主流技术。云计算技术是在大数据环境下数据存储、数据计算以及数据动态分析要求越来越高的背景下产生的一种基础构架和商业模式，该模式可以为用于提供便捷的、快速的、可用的、足量的计算资源，并且用户按照用量付费，只需要进行少量的管理工作以及与云计算供应商进行必要的互动。云计算技术是在大数据背景下产生的，对于云计算来讲，大数据是一种重要应用环境，而对于大数据来讲，云计算则是其IT基础和驱动力，两者之间是相辅相成的。随着大数据规应用的广泛推广，云计算技术的重要性也越来越突出。在医疗数据规模以几何级形式增长的情况下，数据挖掘平台是医疗数据中病历数据、诊断检验数据、影像数据等内在数据得到有效应用的关键所在，所以基于云计算的医疗数据挖掘平台是医疗信息化的一个重要研究方向。 3云计算在医疗数据挖掘平台中的应用分析 数据挖掘技术的概念可定义为“从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程,能够发现隐含在大规模数据中的知识,从而指导决策，主要涉及特征化、区分、关联或相关分析、分类、聚类、演变分析等。”数据挖掘在金融、交通、军事、电子商务、医疗等等领域中得到广泛应用。相同其他领域，医疗领域中数据挖掘技术的应用有很大不同，因为医疗数据包括患者诊疗过程中的所有相关信息资料，例如诊断记录、影像资料、治疗决策、用药方案等等，这些数据除了包括结构化数据之外还包括大量的非结构化数据，因此医疗数据挖掘的应用效益和收获最大。基于医疗数据的复杂性，医疗数据挖掘也存在极大难度，这主要体现在两个方面，一是诊断记录、治疗决策、护理过程等复杂的医疗程序导致了医疗数据的海量性特点；二是医疗数据类型多样化，不仅包括数值型数据，还包括图像、语音、视频等等类型数据。总之，医疗数据的海量性和异构性为医疗数据挖掘带来极大难度，需要具有强大数据处理能力的技术提高数据挖掘的效率和准确性，这就是云计算。 3.1基于云计算的医疗数据挖掘平台架构 云计算是一种基于大数据的商业模式，其强大的数据存储、数据处理以及数据管理能力让大数据丰富的信息积淀不再是镜花水月，云计算在改变计算机运行模式的同时也正在改变这个世界。云计算以及其分布式结构是实现云构架的重要途径，云计算的应用实现了网格计算并行计算、分布式计算等概念，通过互连的计算机来完成计算任务，并根据应用需要获取各种资源和服务。中国电子学会将云计算技术定义为“云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式,其计算资源(包括计算能力、存储能力、交互能力等)是动态、可伸缩、被虚拟化的,并以服务的方式提供”。云计算环境下的医疗数据挖掘平台的设计结构主要包括云计算环境、数据采集、数据清洗以及并行分析4关键个部分。海量数据挖掘技术对云计算的应用主要是其低成本分布式并行计算环境，云计算的应用不仅极大减少了应用成本，同时也为海量数据挖掘提供更多的解决方案和途径。 3.2云计算环境下的医疗数据挖掘的应用 医疗大数据挖掘技术应用主要表现正在临床决策支持系统、医学图像挖掘、生物信息学研究以及促进公众健康等方面。1）数据挖掘技术在临床决策支持系统的应用：云环境下的数据分析、处理技术得到大幅度提升，这使医疗数据中非结构化数据的分析和处理分析是难题（例如图像分析和识别技术），对临床决策支持系统功能的进一步优化提高系统智能性。可以为医生对患者的诊疗提出有效建议，同时也可以将诊疗医生的大部分工作内容和时间流向护理人员，让医生摆脱繁琐咨询，有利于规范医疗工作流程，提高诊疗效率。2）医学图像挖掘：医学图像时医疗数据的重要组成部分，如今医学图像在医疗领域中的应用价值越来越高，例如CT、MRI、PET等等影像学资料为人体各种疾病或者损伤的诊断和治疗提供了有效手段。3）生物信息学-DNA分析：生物学研究领域开展的基因组计划产生了大量的基因组信息，基因信息的识别以及鉴定是基于工程的重要研究内容，将高效的数据挖掘技术应用于基因工程有利于进行基因信息分析，可挖掘潜在的更高价值的信息，为基因工程的研究提供决策支持。4）促进公众健康：利用医疗大数据分析技术可以对传染疾病进行快速检测，对疫情的发展态势进行实时监测、评估，并在此基础上提出有效应对策略。另外，利用大数据挖掘技术建立可以覆盖全国的患者电子病历数据库并及时准确地提供公众健康咨询，提高健康风险意识，这将有利于改善公众健康监控，降低传染病感染率，创造了极大的社会效益。 4结论 云计算在医疗行业的应用是大数据时代医疗信息化的必然趋势，云计算作为一个新型资源共享平台为医疗信息应用提供了低成本、高质量的资源和服务，而云计算环境下的医疗信息服务也将新的建设平台。随着数据挖掘技术的不断发展，大数据时代环境下的医疗大数据挖掘技术数据处理能力将会进一步提高，以便更好地服务于人类。 作者：林枫 单位：广州中医药大学附属骨伤科医院 大数据方面论文:大数据时代微企网络安全防范分析 近几年，经济进入高速发展的时代，以大数据为代表的科学信息技术在促进经济发展的同时，也在一点点地改变着人们的生活，各种云物流、物联网、云计算等大数据逐渐走入人们的视野。然而，近几年随着大数据时代信息的来临，信息安全问题、数据泄露问题开始频有发生，对于一些微商企业，信息技术是其发展的载体，大数据是其制定方针政策的重要来源，而信息泄露问题的频频发生，在损害其利益的同时，也为其发展带来了许多困扰，大数据时代，微商企业的发展需要对网络安全进行防范。 1概述 大数据从字面上可以理解为巨量的资料，具体是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力、高增长和多样化的信息资料。在新时代，大数据的广泛被应用为一些微商企业的发展提供了数据支持与发展机遇，大数据推动了信息技术发展，同时也为微企的发展带来许多问题。 2微企网络安全现状 2.1计算机网络安全意识不足 大数据时代，人们需要加强对网络安全技术的保护意识，虽然在大数据的安全防范上拥有一些严密的防范程序与防范手段，但是，在实际运用的过程中，一些用户仍然缺乏安全意识，很多用户在各种网站登录的用户名与密码非常的简单，有的甚至是多个网站登录使用的都是同一个用户名与密码，并且在登录时不设置安全口令，在一些公共场合随意地登录公用WiFi，并在使用公用WiFi的情况下进行网上金钱交易，通常会给一些不法分子以可乘之机，盗用客户信息与银行可信息，这对用户自身信息的维护与金钱的保护非常不利，一些非法的黑客很容易从用户的登录信息中获取用户身份具体信息，进而对用户造成许多不同程度的伤害。 2.2管理制度的落后 在实际对网络安全维护的过程中，由于管理制度的缺乏对网络安全造成的问题是在管理中涉及到的非常重要的一个环节。在大数据时代，微企开始慢慢走入人们的生活，作为一种新型的商业模式，人们可以通过网络在微企购买到自己需要的各种商品与生活用品。用户在购买商品时，需要在购物网站注册一些诸如姓名、年龄、性别、家庭住址、银行卡账号等各方面的身份信息，微企网站管理者可以很轻松地获取到网站用户的各种信息，由于缺乏管理制度的约束，管理人员对网站疏于管理，对于用户信息没有进行及时的维护与权限保护，导致一些非法分子有机可乘，利用一些非法的途径盗取用户的身份信息，进而给用户造成很多不必要的困扰与财产损失。 2.3计算机病毒对微企网络安全的危害 随着科学技术的不断发展，在对网络信息的处理上，网络技术人员研发了许多新的防毒软件，对用户的计算机在一定程度上进行了保护，但是，任何的防护措施都不是绝对安全的。防毒软件在不断更新的过程中，病毒软件开发者为了进一步获取用户信息，也对病毒软件进行了非法改进，为其穿上合法的内衣，对各种病毒的开发与散播呈现出了多种多样的形态，进一步对用户计算计与身份信息造成了威胁，计算机病毒通过各种不一样的形态与方式，无孔不入，用户在进行网络浏览时，在不知不觉中计算机可能就被病毒侵害，而目前，网络上一些病毒对大数据的侵害攻击程度也在不断加大，并且对大数据进行攻击程度也在不断加大，集中对用户的各种信息进行盗取。通常，计算机被病毒侵入可能会使之整个运行系统瘫痪，而对于一些在微企网站有过交易信息的用户来说无疑会造成身份信息泄露、造成其财产信息无法得到保障等后果。 2.4网络自身的系统漏洞 就网络自身系统来说，一般计算机网络系统都在一定程度上存在着某些漏洞。一些软件设计人员为了给自己提供方便，通常会给自己的软件设计“后门”程序，这种做法当然也会给黑客带来一定的方便，而倘若这些漏洞被利用，后果可能不堪设想。一般用户在使用各种程序以及硬件的过程中由于一些人为的因素，也可能会对网络系统造成漏洞危害。微企是以网络技术为发展载体的，当网络系统由于用户自身使用不注意而造成漏洞危害时，其破坏性往往是非常强大，这些漏洞的存在给许多不法分子盗取用户信息的机会，进而对用户自身造成危害。 3微企网络安全防范措施 3.1加强网络安全意识，提高网络技术 加强网络使用安全防范意识，提醒用户在登录购物网站时一定要避免在网站登录时设置过于简单的用户名与密码，尽量使用数字、字母等相组合的登录密码，同时避免在多个网站登录使用同一个用户名与密码，并且要不定时地更换密码，提醒用户在登录网站时要设置安全口令，对自己网络路由器的设置，在设置时要尽量选用不同用户使用不同的访问权限方式，在公众场合不要随意登录公用WiFi，并且不要随意使用公用WiFi进行金钱交易，以免造成个人银行信息泄露，进而导致金钱利益的损失。加强对网络管理人员的安全防范意识，管理人员在对网站信息进行管理时要具有充分的责任意识，并且需要具备一定的网络信息管理技术，在发现有非法分子企图盗取用户信息时能够及时地找回防护措施，提高管理人员网络技术，可以为微企网络大数据的发展提供一个网络技术的保障，技术保障对微商企业未来网络技术的开发与发展具有具有重要意义。 3.2完善计算机网络管理制度，提升微企用户信誉度 在社会主义国家，每一行每一业都有自己的规章制度，任何企业的发展与管理都需要制度的协调与规划，建立健全网络管理制度，加强对网络技术、软件的管理，建立一个有体系有制度保障的网络信息管理环境。实行规范化管理，对于一些与管理技术无关人员要杜绝他们接触任何与网络管理信息相关的计算机、路由器、信息管理平台等，将用户信息泄露的几率降到最低点。完善网络管理制度，对管理过程中出现工作人员为盈利出卖用户信息的行为，根据相关管理制度予以严厉处罚。 3.3加强网络病毒的治理与防范 在大数据时代，网络上出现了各种各样的网络病毒，一定程度上对微商企业的发展造成了困扰与隐患。对计算机网络的治理与防范需要采用一种积极且又强硬的态度，首先，可以加强对计算机防火墙的部署工作，将那些对网络安全造成危害的不安全因素排除在外，进而提高网络环境的安全性。同时在日常的管理工作中，网络管理人员需要定期地利用特制杀毒软件对所使用的计算机网络环境进行杀毒处理，并且及时地对杀毒软件进行更新处理，确保杀毒软件能够及时地识别出对计算机网络安全具有威胁的病毒软件。 3.4加强对网络系统漏洞的修复 大数据时代，网络技术发展速度飞快，网络世界变化日新月异。计算机网络技术更新速度极快，在这速度的背后相应的也隐藏着许多的问题与漏洞，计算机网络系统在不断更新的过程中需要确保整个网络系统的安全性，计算机系统的网络修复能力以及正常运营效果。加强对网络技术系统的修复，需要避免网络病毒的攻击定时修复补丁，提醒微软用户不定期地下载新型的漏洞修复软件，及时地安装漏洞修复软件，通过这些防范措施，加强网络系统的漏洞修复工作。 4结语 计算机网络技术的快速发展对微商企业的发展是一次机遇同样也是一场挑战，大数据时代下的微企发展之路更为艰难，微企需要在技术更新、软件更新、信息监督、漏洞修复、安全管理等各方面严格进行管理为企业发展创造动力，大数据时代下的网络安全问题一直是人们关注的焦点，微企网络安全问题涉及用户各个方面，大数据时代的微企网络安全问题不仅需要专业人员的技术指导与管理，同时，作为网络信息技术的使用者，需要提高自身的网络安全意识，为建立健全网络信息技术，为营造一个良好的微企信息网络环境而不懈努力。 作者：李瑞 李栋 单位：湖北生物科技职业学院 大数据方面论文:大数据时代下合同管理标准化研究 一、概述 西方有句谚语，财富的一半是合同，合同在经济活动中扮演着重要角色。大数据时代下的经济活动具有种类繁多、数据量大等特点，这需要企业的管理者具备更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，合同管理贯穿经济活动的整个流程，合同管理能力的高低则是管理者流程优化能力的重要体现。合同管理具有两个方面的作用。一是作为商务活动的集合，包括前期考察、调研、谈判、拟定文本、签订等环节；二是对经济活动的监督与控制，是企业风险控制的重要环节，包括对合同履行风险的控制，以及合同各环节的参与者的监督。利用标准化的管理方法进行企业合同管理，可以更为有效地避免签订对企业不利的合同、提高合同管理工作效率。 二、当前合同管理存在的主要问题 1．企业管理者对合同管理的重视程度不够。多数企业管理者重生产、重订单、轻管理，尤其对合同管理不够重视，有的企业没有相关的合同管理制度，有的企业没有专门负责合同管理的部门或管理人员，有的虽有相关合同管理制度及合同管理部门，但管理混乱或无序。企业管理者对合同管理工作的无视或不够重视，造成合同管理工作主题缺失或管理无序。 2．合同审核不严，缺乏风险控制机制。由于很多企业没有专门负责合同审核的法律事务部门或企业法律顾问，有些企业设立了法务部门，但企业法务部门的法律顾问和各有关人员在合同管理中的具体责任和权限的规定不够明确，不能充分或有效地发挥其作用。如在合同谈判和签订时把关不严、合同条款表达含糊、法律或合规性审核不够严格、合同履行监督不到位等问题，将会给企业经营带来潜在风险。 3．合同的管理和履行效率低下。企业缺乏高效、科学的合同管理制度及审核程序，合同的洽谈、起草、审核、签约、履行等环节无法紧密衔接，造成合同管理无序混乱，合同履行效率降低；合同履行过程中缺乏准确高效监督及反馈程序，对企业的生产经营活动产生消极影响。 4．缺乏标准化管理体系。没有制定涵盖合同起草、谈判、审核、签订、履行、监督的合同管理制度和统一的合同编码体系，使合同管理缺乏制度依据；没有按照一定的程序对履行合同条款的能力进行评审，对于企业常用业务合同进行文本格式化和通用条款优化等标准化工作没有开展。 三、合同管理标准化的必要性 合同管理也是一门科学，要尊重其内在的发展规律，在大数据时代下，合同管理亟待建立科学的标准体系，使企业合同管理标准实用可行。 1．推行合同管理标准化是经济和时展的客观要求。各种经济合同客观地反映着生产和流通的现实经济情况，它作为联系原材料采购、生产加工、流通消费各环节的纽带与桥梁，在保障生产生活、经济发展顺利进行，提升企业经营管理水平，促进经济发展方面，发挥了非常重要的作用。随着经济管理体制改革的进行，混合所有制和大数据引领经济发展新时代的到来，企业改革和发展活力不断增强，各经济体之间的联系愈加活跃，经济合同的数量也随之增加，构成了大数据时代经济活动的重要组成元素，社会经济和时代的发展，就客观地向我们提出了合同管理标准化的问题。 2．合同管理的现状是推行合同管理标准化的潜在动力。由于非标准化合同管理带来诸多问题，给经济合同的审核、履行、监督等环节带来很大困难与不便。要做到提升经济合同的履约率，减少合同纠纷，减少合同管理方面所投入的人力、物力，必须实施合同管理的标准化，大力推行合同管理制度化、编码体系的标准化、内容条款规范化，以及合同文本格式统一化。 3．合同管理标准化是降低合同管理沟通成本和提升工作效率的重要手段。通过合同管理的标准化，可把合同管理的各项业务活动内容、业务间的衔接关系、各自承担的责任、工作程序等用标准的形式加以明确，这样可以使合同管理工作规范化、程序化，大大提升合同管理工作的效率。 四、合同管理标准体系的模式 企业合同管理纷繁复杂，在大体上可将标准体系划分为管理和操作两个层面： 1．管理层次包括《合同分类编码体系》、《合同审核管理标准》、《销售（采购）合同管理标准》、《特殊合同类管理标准》等标准，这些管理标准分别对合同分类编码及各类型的合同在拟定、审核、签订及履行全过程中的管理部门及其职责、管理方式及程序等做出明确规定。 2．操作层次包括《合同格式文本标准》、《合同要约推荐标准》等标准，格式文本是企业结合自身业务特点，一般在积累总结经济活动实践经验的基础上逐步形成完善的，完备成熟的格式文本不仅可保护自身合法权益，还能大大提高工作效率。 五、合同管理标准化的具体措施 1．合同管理制度的动态化。制度是基础，没有制度，任何管理工作都是无本之木、无源之水，合同管理工作亦是如此。任何企业都要建立健全适合于自身的的合同管理制度。首先要看有没有合同管理制度，其次要看合同管理流程有没有严格按照合同管理制度执行，最后要看现有的制度是否适应目前的企业合同管理，若不适应，则要对制度进行修改，将合同管理制度纳入动态化管理，合同管理制度要随着合同管理工作的发展、管理范围和形势的变化而改进，不能一劳永逸，更不能让制度成为制约合同管理工作的瓶颈。 2．合同编码体系的清晰化。一个企业的合同的编码体系一般包括合同承办部门的代码、合同签订日期、合同序号、合同分类等，在合同编码体系中，合同承办部门代码和合同分类较为重要，一个能够清晰地表达了合同承办的主体，一个能够清晰地反映合同的类型，合同承办部门代码一般以部门英文缩写或部门在企业的习惯性代号作为编码，合同分类一般按照合同的经济性质分为销售合同、采购合同、技术合同、担保合同等，合同分类看似简单，但直接关系到合同处理的方法，如果处理不好，会为以后的合同管理流程带来很多不便。 3．合同审核流程的层次化。企业的合同管理要有一个明确的合同审核流程，审核流程要分类制定，各审核人员要责权清晰，层次分明，将一般合同、重大合同、特殊合同审核和签订的权限具体化，由于合同履行和监管也大多是由合同审核的参与人负责，通过完善合同审核流程，将合同审核流程层次化，进而明确各层次在合同管理中的权限与职责。 4．合同档案管理的日常化。合同管理中的档案管理工作极为重要，它是一个与合同管理相关数据的归集、整理的过程，在大数据时代，合同数据更加复杂，应当更加重视合同档案管理工作。合同承办人或者合同管理人员要按照合同管理的相关规定主动收集合同相关数据，包括合同签订前的项目审批文件、考察、咨询、谈判会议记录、法律及合规性审核等材料，合同履行过程中的标的物签收、核验、合同变更等材料，合同履行后的经济效果评价、合同总结等材料，形成完备的合同管理档案。合同档案要纳入常态化管理，做到合同管理数据随产生、随收集，做到洽商记录不过夜、合同备案和审核意见表填制不过夜。 5．合同管理相关岗位的互控化。合同管理相关岗位的工作是一个互相衔接、联动的体系，每个岗位虽然分工不同，但对其他岗位都有纠错、互控的责任和义务，这样才能相互促进，提升合同管理的水平。 6．合同文本的格式化。合同文本的格式化首先以合同法为前提，尤其是格式化合同涵盖了法律规定的主要条款，在客观上起到了法制宣传的作用，提高合同参与者的法律意识和履行合同的自觉性，加强合同文本格式化的普及，也可大大减少经济合同纠纷。 7．合同管理的信息化。在大数据时代，信息化是提升管理工作的有效手段，也是促进合同管理标准化的重要保障，要应用现代化信息手段加强合同管理工作，开发适用企业自身的合同管理软件系统，加强合同处理流程的信息化，不断提升合同管理的信息化水平。 六、结束语 企业要结合自身业务特点和合同管理规范的需要，制定出适合自身的经济合同管理体系标准，同时，要充分发挥现代科技手段，不断提高经济合同的管理水平，更好地适应大数据时代下的现代化经济交流。 作者：陈杨 宋晓庆 靖哲 单位：中国中元国际工程有限公司 黎明化工研究设计院有限责任公司 京兴国际工程管理有限公司 大数据方面论文:大数据背景下医学研究生社会实践分析 1医学研究生社会实践之概念界定 大学生社会实践在我国高等教育中占有十分重要的地位，认识其重要性，并在实际工作中切实加以落实，应该说是一项十分重要的工作。大学生社会实践，一方面加强了他们相应专业学科技能的认识，另一方面也促进了大学生将专业学科技能和社会实际需要相结合，为以后走向工作岗位打下基础。鉴于大学生社会实践的重要性，高等院校一定要在其中发挥良好的组织协调作用，积极探索社会实践的各种模式，尤其要重视和社会发展形势变化相结合，推出适应形势发展需要的新的大学生社会实践模式来，更好地为大学生教育服务。 首先研究生和本科生相比，各方面表现更加成熟，他们在基本心态、突发问题处理、适应性上都有了很大的提高，因而相应的对社会实践的看法和应对方式上都有了很大的不同。本科生的社会实践更多抱有一种应付的心态，游玩的心态，想着无所谓只是出去增长点见识、增加点阅历，遇到问题很容易退缩而不是积极寻求解决方案，他们并没有认识到社会实践对自身发展的重要性。而研究生的社会实践，一方面和其专业知识有了更加紧密的结合，另一方面也是锻炼以后走向工作岗位后的实际问题处理能力，因而带有更强的目的性、实用性，相应的也就更加认真更加重视了。同时本科生社会实践的最终成果大多是一个心得体会而已，但研究生的社会实践则要提交相应的社会实践报告，甚至有调查问卷，的要求等等，特别重视对于其社会实践成果的要求。 其次，作为医学研究生，和其他专业研究生相比，有其自身的特点。医学院研究生每天的主要工作就是实验、临床实习。实验、临床时间占去比较多，社会实践的开展多集中在第一学年的暑假。因此，为了充分利用社会实践机会，并将实践成果服务临床，医学研究生的社会实践大都设计比较缜密，将实践的地点放在基层，将自己在学校中学习到的理论知识与基层群众的具体需求相结合，在实践中不断检验自己、提高自己。通过在基层的医疗卫生实践经验，医学研究生可以了解老百姓看病难、看病贵的疾苦，了解国家医改政策在基层的实施现状，从而能够为国家医改建言献策，加快其成为合格的医学人才。明确医学研究生社会实践的自身特点，这是我们加强医学研究生社会实践管理和创新的基础。上述研究生和本科生相比的特点，医学研究生和其他专业研究生相比的特点，这两方面内容还是比较容易把握的，比较困难的是在当前大数据背景下利用云计算、互联网等数据分析技术，对医学研究生社会实践的相关数据信息加以有效分析整合，从而提出新的社会实践模式改革与创新，保障医学研究生社会实践的长期有效发展。 2医学研究生社会实践存在的问题 首先，医学研究生社会实践的学校管理机制不够健全。缺乏全局设计、相应的激励和考评机制，专业导师对社会实践的指导力度不够，学校各级研究生管理部门对研究生社会实践的开展情况和实际效果缺乏有效的指导，多数高校用于社会实践的经费不足，难以满足社会实践活动开展的实际需要，不利于社会实践活动长期稳定开展。其次，社会参与度不够，大部分的医学院校缺乏稳定的，与专业结合度高的社会实践基地，与当地的企事业单位缺乏长期的合作，往往会挫伤指导老师和学生参与实践的积极性，这也是社会实践活动有效开展的制约因素之一。最后，医学研究生课程、临床实践和科研压力大，缺乏足够的时间和精力来参与社会实践。由于地域和经费等方面限制，医学研究生的社会实践长期在固定的地域内开展，且活动形式单一重复，多以义诊结合问卷调查，不同时期开展的调查内容也容易出现重复，即内容和形式没有创新性，学校实践活动的开展是孤立的，没有统一可供社会、学校和研究生参考共享的数据平台。面对目前医学研究生社会实践存在的问题，在国家全面推动教育管理信息化的大环境下，医学院校利用云计算、移动互联网和大数据等现代信息技术，可以推动医学研究生社会实践的个性化和数据化，从而解决在社会实践过程中存在管理脱节、课题设计不够新颖、不够深入，社会、学校和研究生之间相互孤立等问题。 3大数据背景下的医学研究生社会实践发展对策 大数据是一般软件工具难以捕捉、管理和分析的海量数据，通过现有的数据分析技术，云计算等技术，对这些海量数据进行挖掘交换、整合、分析，促进数据资源的充分利用，进而带来数据大共享、知识大融合、科技和经济的大发展。④在教育领域，教育数据挖掘和学习分析是大数据的主要应用。大数据与教育的结合是方方面面的，其中一个主要的应用就是通过对高校主要数据模型的梳理，对高校管理、教学和科研所产生的数据资源进行行挖掘、分析和整合，建立一个学校、学生甚至与社会交互式的共享数据平台，使学校利用平台进行教学管理决策，减少决策行为的盲目性。医学研究生是我国高等医学教育培养出来的高层次、高素质人才，不仅要有掌握深厚的理论基础和高超的医学技能，也要兼具一定的创新能力、服务意识和人文素养。社会实践使医学研究生的理论知识得到实际应用，发现问题和解决问题、服务群众的主观意识得到强化，是培养研究生的全面发展的重要途径，因此医学研究生社会实践的有效开展必须得到重视。新时期要确保医学研究生实践活动长期稳定开展，学校、社会不仅要参与进来，还要抓住大数据技术带来的。 第一，学校的制度与投入保障。在完善管理制度方面，医学院校相关部门可以根据医学研究生社会实践特点制定相应的管理办法、结合管理经验编制社会实践指导手册等。结合医学研究生学专业背景、学科特色及培养目标，将社会实践作为研究生培养课程之一，提高医学研究生参与社会实践的积极性；采用项目制等形式来加强专业理论知识与社会实践的结合程度。学校还应在课题设计、专家指导等方面加大投入，指导研究生社会实践提出新的设计思路和形式，突出时代和地方特色，变阶段性实践为经常性实践，有层次分时段地开展实践活动。最后，根据医学专业特点，筛选出具有较高理论或者实际研究价值的实践项目，作为研究生硕士论文课题进行进一步的深入研究，促使社会实践活动的深入开展。 第二，要让社会参与到实践中来，是保障医学研究生社会实践基地稳定的关键。社会实践的开展不是学生或者学校单方面的活动。社会实践的有效开展，必须是学生、学校与社会三方面高度配合的基础上进行的。学校和社会要共同努力，积极探索校企之间互惠互利的合作、发展新机制，为医学研究生提供稳定的社会实践基地，克服教学与实践脱节、学校与社会断层等问题，保障大学生社会实践活动有效开展。针对社会实践经费不足的问题，学校和研究生要一起努力，主动吸纳社会资源，通过企事业单位赞助冠名、学校与政府联名合作等方式，为社会实践活动开展争取更多的资金支持。 第三，要抓住信息社会大数据的机遇，提高辅导员和研究生的信息素养，医学研究生的社会实践活动是其培养过程中一个必不可少的活动，学校研究生管理部门应系统的管理和整合社会实践活动中产生的信息，加强对医学研究生社会实践信息的分析管理，在医学院校在研究生社会实践方面加快推动信息化水平，指导学校和研究生有效地开展社会实践活动。大数据时代医学高等院校研究生管理部门在加强研究生教育信息化建设的过程中开辟一个社会实践信息化管理模块，建立一个共享的信息平台，并对实践活动数据进行分析，形成相关的分析报告，建立医学研究生社会实践模式评价标准，以优化社会实践开展机制，促使医学研究生社会实践活动得到不断创新，提升研究生社会实践能力，确保大学生社会实践活动持续、有效、健康发展，促使医学研究生社会实践的规范化、理论化、系统化和信息化发展。 作者：孙平 单位：遵义医学院研究生院 大数据方面论文:大数据时代下软件工程关键技术分析 1大数据时代下的软件工程服务工程和群体软件工程 在软件工程的发挥在那中，近几年来面向服务的软件工程越来越多，即软件服务工程。以服务为建设的基本原则，根据实际需要进行变化，通过分布式的应用和互操作性虚拟化管理对对软件工程进行维护。通过这种方式，能够有效将网络中的软件虚拟化，强调互操作性，解决分布、动态变化情境下和异构环境下数据，解决的系统集成和协作的问题。在多个新兴领域中得到广泛的应用，例如云计算、移动互联网、大数据等。随着网络化、服务化的大环境，软件开发也逐渐变得开放，通过信息共享、学术交流，进行协同开发合作，在用户评价的基础上建设性价比较高的软件。其中，开源软件是目前较为成功的软件习作模式。因此，开源社区中的合作模式、结构等，也是学术界的研究重点。但是，常规的研究方法并没有较大的突破，一些学者开始使用社会网的方法对数据进行分析。发现在一些规模较大的项目中，开发组的结构逐渐从核心成员趋向外围开发者，并产生了更多模块化的特征。除了开源软件具备一定的典型性之外，群体软件工程中更提倡的是建立在众包基础上的开发方式。众包是一种分布式的解决方式和生产模式，无论是开源软件还是其他的商业软件都可以通过网络进行责任分配、提出创意或解决问题等。因此，在进行软件设计时，无论哪个阶段，都可以通过众包的方式对重难点问题进行分析。 2众包软件服务工程中的大数据 在软件服务工程中会产生大量的密集型数据，包括历史密集型数据和流式密集型数据。目前国际上已经有很多学者在关注众包软件服务工程中出现的密集型数据和流式数据，尤其是在线服务。如何将密集型数据的分析、价值、平台、基础设施等作为服务，是目前大数据时代背景下软件服务工程的核心问题。从众包软件服务工程来看，不管是服务消费方、众包服务开发提供方，还是平台管理和运营方，都有着离线密集型数据和在线的流式密集型数据。这些数据的传输直接决定了软件的服务寿命，和众包软件能否进行良好的开发协作、正常运行管理有着重要的关系。这些密集型数据，本质上仅仅对内容的数量进行了描述，但是并没有标注出内容的特点，缺少语义化单位矢量。因此在对密集型数据进行分析时，不仅仅要对原生数据进行分析，还要对密集型数据的主体——数据所属领域的专家进行分析。以知识为核心，对密集型数据进行分析，保证软件服务的寿命。 3密集型数据科研第四范式 在2007年，吉姆•葛雷提出了数据密集型科研发现“第四范式”的愿景。提出在进行密集数据的研究时，要建立统一的理论和研究方法，强调了大数据存储在计算机发展中的重要性。在实践研究中，传统的一、二、三范式的研究方法难以对密集型数据进行有效的分析，目前大多数的软件也无法在短时间内将这些信息进行有效的存储、管理为有效的服务信息。我国有学者在2012年，在进行大数据方面的研究时，不能仅仅局限在计算机模拟，即第三范式中。要建立独立的科研第四范式对密集型数据进行研究。其主要原因是密集型数据所需的研究方式和传统的研究方式有较大的区别，不仅要在研究方式上进行转变，还要转变思维模式。在进行研究时，首先要建立科学、完整的第四范式，当有了完整、统一的理论体系之后再逐步转变为第三范式。因此，在进行大数据的研究时，首先要确认第四范式的方法以及结构，并对存在的关键性问题进行分析。在对第四范式进行研究建设时，首先要对大数据整合驱动的软件服务价值进行分析。在对密集型数据进分析时，传统的数据生命期信息学流程已经难以适用，无法对大数据进行有效的模拟。要由原本的数据、信息、模型、模拟推演的过程逐渐转变为数据、信息、知识、价值服务、策略意义的第四范式模型。在全新的研究模式中，要对数据整合驱动、需求度量价值、情境约束等进行分析。其中，知识及价值服务是整个研究的基础和重点，要针对密集型数据整合服务领域，对密集型数据将的处理、管理、分析、应用等多个方面进行研究，建立统一的理论体系和研究方法，提高密集型数据生命期信息学流程驱动软件的服务生命期，对目前第四范式建立存在的问题进行针对性的解决，适应大数据时代的发展。 4结语 在大数据时代下，软件工程的发展涉及到多个领域，需要具备高度的专业性和实践性。在软件工程中，要在实践中进行研究，而不是在研究中进行实践，核心在于如何对传统的软件理论进行创新突破。在其中就涉及到有关大数据第四范式的理论和研究方法的问题，如何将其和第一、二、三范式的理论、算法、技术标准等进行融合。大数据在最初提出时具备三种特征：体量、增速和多样。随着时代的不断发展，大数据的特征也越来越多，如价值、真伪性、可证性、可变性等，对软件工程的发展有着重要的影响。在软件工程的研究中，要不断的创新传统的软件技术，解决限制软件工程发展的客观条件，结合互联网的发展，对大数据时代下的密集型数据进行有效的处理，促进行业发展。 作者：王符伟 单位：内蒙古鄂尔多斯市符尔锡科技信息有限公司 大数据方面论文:大数据时代下农业信息化问题初探 随着我国经济的不断发展，我国的农业发展也取得了一系列的进步，特别是大数据时代的到来，我国农业正面临巨大的发展机遇—大农业时代的到来。如何充分发挥农业信息化在大农业时代的作用，成了解决“三农”问题，发展农业生产的关键[1]。农业信息化是将信息技术普遍而系统的运用于农业的过程，其本质表现为将先进的现代信息技术充分应用于农业生产的各个环节当中，以利于提升农业生产效率，增加农业及相关行业人员收入，并加速传统农业向现代农业的转型[2]。 1大数据时代下的农业信息化的重要意义 1.1农业信息化是传统农业向现代农业转型的必由之路 农业信息化具有集成化、专业化、网络化和多媒体化等特点。农业信息化集成了现代科技的多方面技术与成果，如3S技术、数据库和互联网通讯等；农业信息化的专业化表现在可针对农业生产活动中的任一环节进行全面专业的分析与管理；网络化则主要体现在农业信息化以互联网，电信网和广播电视网等媒介为依托，充分利用了网络技术的优势；多媒体化则体现在农业信息化的传播方式多样化，如文字文本、图形图片、声音和视屏等。 1.2农业信息化是解决“三农”问题的重要举措 实施农业信息化有助于提升农业生产力水平，增加农民收入，改善农村生产生活环境。农业信息化很大程度上提升了农业产业结构的科学性，提高了农业生产效率，增加了农业收成；同时，在一定程度上提升了农民收入与科学素养，改善了农业人员的生产生活环境[3]。 1.3农业信息化有利于农业产业化的形成 农业产业化是我国农业转型的重要目标之一，农业产业化具有市场化，区域化，规模化等特点；同时，是加速我国农业现代化的有效途径。农业信息化实现了对传统农业的技术改造，推动了农业科技的进步，使农业走上了自我发展，自我调节，自我积累，自我约束的良性发展轨道。 2大数据时代下农业信息化存在的问题 2.1农业信息化基础设施薄弱，政府投入有待进一步加强 农业信息化的中心思想是实现信息化，但在我国绝大部分农村区域，电信和互联网基础设施普及率偏不高，许多乡镇村无配套的农业信息化设备或是配套了设备，却因为无网络而导致无法进行信息的沟通与交流，导致出现“巧妇难为无米之炊”的现象。 2.2缺乏专业的技术人员与政策支持 虽然，现在每个乡镇都设有农业技术推广站，但相关工作人员却存在各种各样的问题，如专业技术知识落后，许多农业技术推广工作人员推广的是已经过时的农业技术；同时，农民又苦于没有及时专业的技术指导。这就要求相关部门需加大力度对基层技术人员进行及时的技术更新，以便于其更好的推广新型农业技术，并且要加强技术人员与农民的技术交流，第一时间掌握农民需要什么技术，及时调整更新[4]。同时，制定详细的政策以支持农业信息化的长期有力发展。 2.3缺乏统一的标准与管理，信息共享程度低 由于涉农信息往往涉及多个部门，如农业、水利、土地和气象等部门，而各相关部门在信息的管理上又没有建立统一的标准，这就导致了信息分散冗余，共享性差等问题。减缓了效率的同时，还造成了资源的浪费。因此，建立统一的信息标准及管理，构建共享平台也成为当前迫在眉睫的问题之一。 3建议对策 3.1发挥政府指导地位 由于农业信息化是一个涉及多部门，多学科的综合性系统工程。因此，政府应该加强重视程度与支持力度，在信息传播上，政府是主要的传播主体之一，政府应积极提供农业信息化所需要的平台。 3.2继续加强政府财政投入力度，制定健全法律法 规政策政府部门应继续加大财政投入力度，特别是对基础设施建设的投入，以促使我国的农业信息化快速有序的进行。同时，健全相关法律法规，以促使我国农业信息化发展有法可依，并加大监督执法力度，做到违法必究，切实运用法律法规与政策引导等措施，为我国农业信息化的健康发展保驾护航。 3.3加强农业互联网与农业数据库的建设力度，大力推广电信终端服务 现在，人们的生活正被互联网改变，互联网给人们的生活带来了许多便捷，但是，互联网在农业信息化的领域相对其他领域来说还是显得单薄，特别是在大数据时代的今天，农业互联网与农业数据库的连接，将极大地方便人们的生活，并能实现数据的自由共享，并提升数据的使用效率[5]。同时，也应大力鼓励研发推广电信终端用户软件，如农业类APP等，以方便大众及时获取第一手资料[6]。 4结语 虽然我国的农业信息化工作还存在一些问题，但是相比过去仍是取得了极大的进步。在科技飞速发展的今天，只要能积极面对并改进农业信息化中的不足，抓住大数据时代这关键的机遇，那么在不久的将来，就一定能够实现真正的农业现代化和信息化。 作者：尚海滨 史国强 郭艳双 单位：成都理工大学旅游与城乡规划学院 大数据方面论文:大数据时代的职业教育管理变革趋势 1对大数据以及职业教育管理大数据的分析 大数据也就是数据较大，PB以及EB数据量级较为典型。在大数据中，还涵盖发现、收集以及挖掘、应用数据，相比于常规传统的数据库以及软件技术而言，其规模以及复杂程度较高，且处理范围较广。 1.1对大数据进行分析 所谓大数据就是将数字计划让的结构状态作为基础，将其划分为三类，分别为：结构化、半结构化以及非结构化数据。将数据的应用类型作为依据，也同样可以分为三类，即：海量交易、海量交互以及海量处理数据。对于大数据而言，其具有较为明显的特点，概括起来可以表述为“4V”，也就是Volume（容量）：指出大数据具有较大的数量容量，且有较好的完整性，对于非结构化数据而言，在总数据量中，其规模以及增长就占80～90%之间，相比于结构化数据增长速度而言，超出10～5倍；Variety(种类）：指出了大数据的多样性、复杂性以及异构性特点，较为典型的代表为：视频，图片，微信以及微博等，也就是需要在海量以及种类较多的数据之间找到其内在的关联性；Velocity（速度）：大数据具有较快的传播速度，能够适应发展实时性需求，但是在应用中需要借助实时分析以及非批量式分析两种模式；Value（价值）：应用大数据进行操作的最终目的就是借助此数据使洞察力得以提升，分析价值得以体现，这同时也是大数据中最为重要的特征之一。大数据时代具有较深的影响，且已经涉及到各个领域中，纵观历史，大数据并非现代社会的新产物，在过去时代，也涉及大数据的应用，但是在应用中处于较为落后的地位，大数据一直处于潜在状态，没有得到较好的发挥。近年来，计算机的广泛应用，促进了科学以及网络技术的快速进步，大数据才开始得到广泛应用。其不但是一种客观存在，还是一种技术，已经在社会的各个领域中得到广泛的应用，例如企业、统计、医疗、科学、互联网以及移动等数据。 1.2对职业教育管理大数据的分析 大数据的预警性、预测性、共享性、动态性以及差异性特点较为明显，应用在职业教育管理中，必然会产生一定的积极影响。在职业教育管理中，大数据也有较为广泛的应用，例如在职业教育管理系统中，在课程管理平台以及在线学习平台中应用较多。 2对大数据背景下职业教育管理变革趋势的分析 2.1大数据的预警性特点反应了职业教育管理及时性特点 对于大数据的预警性，具有一定的标准，一旦数据有异常情况发生时，就可以借助一定的机制做出警告信号，以便及时采取应对措施，有效解决问题。此种方式也满足了底线管理的特点，也就是说在利用大数据的预警性特点时，需要具有一定的容忍度以及临界点、基准点，对发生的情况进行判定，判断其是否可以接受，在超出可接受范围内时，就应该及时做好应对措施。例如，在实际生活中应用的“魔毯”，能够对病人的病情进行有效的监控，借助家用地毯，将传感器按照进去，以对老人下床以及行走时的速度、压力进行预测，以便对老人的身体状况进行检测，一旦有异常情况发生时，还能够通过信号装置将警报发送给系统绑定的亲属，大数据的此种应用方式受到人们的普遍欢迎。在职业教育行业中，可以借助大数据的应用，对学生的出勤状况以及课堂表现、精神状态进行分析，杜绝一切可能发生的隐患，以使学生都能够得到健康的成长。 2.2大数据的预测性特点反应了职业教育管理前瞻性特点 在预警工作中，还需对临界点进行参照，以对不良现象进行判断。但是预测则不同，其没有参照点，也不会有不良现象产生，主要判断依据就是事情的发展趋势以及可能性。从商业的角度来看，大数据的预测功能发挥了较为积极的作用。例如，在各个电商网站中，利用对点击对象的搜集，成功交易记录，对相关关联性进行挖掘，以对用户的兴趣以及需求做好预测将销售的前瞻性特点得以有效发挥。此外，较多商家还借助评论等环节使自己的信用增加，借助收藏操作使用户黏性得以增加。在职业教育管理中，充分应用大数据，能够有效预测学生的学习以及需求、职业教育舆情以及决策，在职业教育管理中前瞻性特点较为明显。在对学习进行分析中，就是借助数据以及模型对学生的学习情况以及潜在表现做好预测。比如：对于单个学生来说，就可以借助计算学生回答问题的停留时间、复习情况、对错情况、参与讨论情况等，做好记忆分析，从而评价以及诱导学生的学习情况。针对于学生群体而言，可以借助对鼠标点击情况的记录对学生知识点的掌握情况进行分许，以此找出需要重复以及强调的知识点，对学生群体行为的活动轨迹以及规律进行预测。 2.3大数据的差异性特点反应了职业教育管理个性化特点 对数据的预警以及预测需要借助大数据的宏观性，对于大数据来说，还拥有微观的特点，也就是借助对用户相关细节的记录以及分析，从而将学生的偏好判断出来，以使管理的精准性特点得以加强。职业教育的理想目标就是因材施教、个性化管理以及培养多样化人才。而应用大数据能够将不同个体数据作为依据，对其差异性进行辨别，使职业教育以及管理的针对性、精准性加强。在学习中，各个学生有不同的水平、学习方法、接受能力以及学习内容，应采取针对性的措施以使学习的负担得以减轻，学习效率也会有所提升，学生也能够达到较好的学习效果。在实际应用中，还可以应用平板电脑，在其中录入课本内容以及课后习题，以使学生能够养成良好的学习习惯，教学质量以及教学效果也能够有效提升。此外，电脑还能够精确的计算出操作各项程序所耗费的时间，以便对学生实施因材施教的教学策略。针对思政职业教育管理工作，也可以充分应用大数据技术，从而分析出某一特定时期学生的思想动态，以便开展针对性较强的职业教育以及管理。对于传统职业教育而言，教师占据主导地位，以单向灌输作为主要教学方式，学生往往无法对知识内容进行选择，针对性较低，长此以往，学生也会有较强的厌倦以及逆反心理产生。而大数据时代的思想政治职业教育工作特点较为新颖，其主要就是针对小众，强调师生互动，学生也可以借助网络的方式搜集各类职业教育信息，从而对知识内容进行选择，充分体现了个性化的特点。 2.4大数据的共享性特点反应了职业教育管理整合性特点 对于职业教育管理，应该充分应用整合性服务理念，其主要就是将学生作为服务的中心，将信息技术作为服务的平台的一种综合服务。为了使海量数据资源能够服务于不同的用户，就应该充分发挥大数据的开放性以及平等性、自由性的特点，从而完善整合性服务。在学校内部，应该将信息平台充分的应用起来，从而使校内各部门之间的数据都能够做好整合，管理的便捷性以及高效性也会随之提升。也就是说具有高性能的计算系统能够使软件资源更为丰富，使开发的平台能够服务于全校用户。 2.5大数据的动态性特点反应了职业教育管理权变性特点 所谓权变管理理论，其认为没有适合各类情况的普适性管理原则以及方法，所有事情都是随着条件的变化而变化，作为管理者而言，应该对内外部因素做好分析，并对其之间的关系以及发展趋势做好总结，以便能够采取较为适合的管理模式以及方法。 3职业教育管理策略分析 首先，应该将教学观念转变，在质量意识增强的同时，还需要使市场意识得以增强。此外，还需要使学生的创新意识、国际意识增强。其次，需要将合理的人才培养模式建立起来，对学生进行专业素质训练，同时，还需要做好教学设计、课程体系设计。最后，将教学质量监控体系进行完善，将师资队伍进行扩充，以使教学质量得以提升。 4结语 大数据时代的到来，改写了职业教育的管理制度，在带来一定机遇的同时，也带来了一定的挑战，作为管理者，就应该加大重视力度，以使职业教育管理的变革更为顺利，促进职业教育行业的有效发展。做好大数据的应用，能够使教育管理者的数据素养以及能力得以提升，转变了管理者的教育观念，实现了数据共享，使职业教育得到了较快的发展，促进了教育管理的科学化以及信息化，为我国的职业教育管理改革作出了一定的贡献。 作者：李晓龙 单位：河南省会计学校 大数据方面论文:互联网大数据时代对财务会计的作用 回顾人类会计的发展历史不难看出，财务的产生离不开经济的发展与人类社会的进步，特别是人类进入现代社会后，财务会计随着市场经济的不断发展而得到了完善和更新。从这一发展规律中不难看出，财务会计的发展必然会随着经济环境的变化而产生变化或做出相应的调整，最终实现财务会计的发展与经环境变化之间的相互协调。随着现代信息化程度的不断加深，企业的数据量逐渐增多，并呈现出爆炸式的增长趋势、数据结构复杂化的发展变化态势。在这样一个信息爆炸的年代，无论是国有大型企业，还是私营的中小企业都在加快脚步追赶着大数据发展的脚步，希望从中能够发现企业实现财富的途径和资源，提高企业的核心竞争力和自身价值。 一、大数据时代对会计工作提出的要求与产生的影响 随着人类时代背景的不断演进，大数据时代的到来决定了企业的发展步伐必须紧跟时代的发展和进步，与时俱进、及时创新。作为时展的必然产物，会计工作的发展必须与时代同步，必须在一定的时代背景下进行完善，因此，大数据时代的到来为会计工作提出了新的要求。 (一)会计工作应收集并存储更多的具有多种结构的数据资料 信息时代的发展所带来的大数据所蕴含的价值是无法估量的，其中所包含的各种有用信息也是无法估算的。大数据技术更为全面的反映企业的经济业务所需数据治疗提供来便利条件。企业通过有效的收集各种大数据，帮助企业有效的提高了企业的市场占有率、成为企业抢占竞争优势的一种必然趋势。企业的会计部门作为直接与各种数据、资料、信息相接处的部门，如果能更好地利用这种大数据时代所创造的大量的数据资料，将为企业的信息使用者提供第一手的信息资料，便于企业进行各种决策。因此，这就要求企业的财务人员必须能够熟悉信息技术，能够快捷的、准确的从众多数据资料、繁杂的数据形式中探寻到有价值的数据，用以全面反应企业的经济业务的发展状况，消灭信息不对称产生的问题。例如：对于企业的成本控制与内部控制人员，随着市场经济的不断发展与完善，在微利时代成本的高低将成为企业获利的关键性因素，在大数据时代下，专业的成本分析与控制人员，不仅要具备丰富的、扎实的财务专业知识，还必须对企业的各项生产工艺流程、生产环节、企业的内控流程等进行了解与高度关注，对各种指标及时进行把控(如：生产效率、产品报废率、各种产品成本的差异、各种费用的使用情况等数据指标)。并在成本控制系统地帮助下，充分挖掘相关成本数据，并对成本数据进行合理的分配、归集、构成分析等，从而为企业成本的有效控制奠定基础，为企业的决策提供帮助。 (二)会计工作应更加关注非结构化数据带来的价值 目前，各企事业单位的会计处理中主要是针对具有结构化的数据进行各种处理，现代计算机技术的发展、信息技术的发展、网络技术的普及等都为会计人员进行结构化的数据处理提供了便利，在这方面已经基本趋于成熟，对于结构化的数据计算、汇总、统计等工作已经非常娴熟，即使是在遇到较大的数据量时，也能在相应的商业软件的协助下完整这些工作。但是，随着信息时代的不断发展，很多半结构化、非结构化的数据和组件成为数据界的主流，这种本质上的取代和飞跃不仅仅体现在数据量的变化上，更充分体现在数据所产生的价值中。因此，这就要求会计工作要想真正从海量的数据资料中找到具有丰富价值的数据，就必须充分分析这些数据中的价值，并努力从中挖掘非结构数据，数据价值挖掘的越多越能为企业的经营发展带来竞争的优势。 (三)应不断满足会计信息使用者的个性化需要 会计工作是一项为企业的经营者提供决策信息的系统化工程，随着社会主义市场经济的不断深入发展，各企业面临的市场竞争日益激烈，企业的各利益相关者们对于经营决策的科学性、正确性、适用性等方面的内容越来越关注，这也就引发了企业会计工作目标的变化，并逐渐完成了由经济管理的责任向决策责任的转变。随着大数据时代的到来，云计算的应用、数据信息容量的增加、信息使用者的需求逐渐变得更加多元化、复杂化、个性化，而这些要求对于会计工作而言是难以预测的。随着大数据时代的发展，企业的决策者们更加关注会计信息的个性化发展趋势，这对传统的会计工作是一次重大的挑战。会计工作在大数据时代的改进中应努力遵循这一基本原则，采取积极的措施来应对这种不确定性。 (四)有效提升了会计信息的准确度 在传统的会计工作中，企业的财务报告的编制主要是建立在基本的确认、计量、记录的基础上的，由于技术手段的缺乏与不完善，企业的财务数据、相关的业务数据作为企业管理中的重要资源，并未将其价值充分发挥出来，也并未引起足够的重视。特别是有的企业在进行决策时由于受技术条件的限制，对于决策需求的数据信息并未及时的、充分的得到收集、整理、分析、评价，导致数据之间的整理存在难度，数据的使用效率偏低，从而影响了企业财务信息的真实性、准确性、精确性、可用性，例如：很多财务管理的数据在为企业生产财务报表后就失去了它的作用和价值而处于休眠状态中。但是，大数据时代的到来，促进了技术的发展，企业可以高效率的处理、整合各种海量的数据，并从中挖掘更有价值、更能促进企业发展的数据，从而提升企业财务管理数据的准确性，使其向着科学化、标准化、规范化的方向迈进。 (五)全面促进财务人员的角色转化 大数据时代的到来，使得企业的会计人员拜托了传统的角色性，不仅仅进行简单的记账、符合、报表分析等工作，而是想着进行高层次的会计管理工作的方向转变。传统的会计人员通过对报表数据的分析，简单的为企业的管理者、经营者、决策者提供数据依据。市场经济的发展、竞争的加剧，建立在财务报表基础上的简单的数据分析不足以满足信息需求者的需要。在大数据时代，企业的财务人员可以从不同的角度、不同的层面探寻企业发展所需的信息，彻底打破传统的Excel数据分析中所不能实现的数据分析难题，通过这些数据的本质看到企业在发展中的问题、现状，并及时的对企业的经营状况、经营成果进行客观的评价，从中揭示企业的不足，为转变经营者的思路提供明确的方向。 二、大数据网络时代会计工作的新思路 (一)顺应时展作为会计工作的总纲领 会计工作实务是在不断变迁的外部环境中发展起来的，并伴随着环境的变化而产生变革。因此，会计工作必须结合密切的时代背景、生活背景、社会背景，让会计的发展顺应时展的潮流。在大数据时代，人们获取数据信息的途径越来越简单、越来越快捷，因此，会计工作的发展必须以适应时代潮流作为总纲领。 (二)树立以人为本的重点工作 人力资源在知识经济时代成为企业竞争力提升的主要源泉，并在企业价值的创造与转移中起着至关重要的作用。传统的人力资源管理模式看似稳定，实际上隐患重重，很容易在员工中造成相互推诿、扯皮现象的发生。大数据时代的到来，信息的传递呈现出碎片化的现象们只有充分发挥人的主观能动性、创造性才能提高海量数据的生产力，因此，以人为本将使大数据时代对会计工作的转变。例如：长期以来，财务人员都是脱离了企业的业务实际，坐在办公室中部门造车，业务财务人员则实现了将财务与业务的完美结合。要求财务人员必须深入打破企业的各个业务部门和环节中，将业务信息直接转变为各种有价值的财务信息，为企业提供更为专业的财务分析。在这方面海尔集团的业务财务人员的成功转型就做的较好。 (三)信息技术的支持将大大提升财务管理能力 现代信息技术的发展带动了物联网、互联网、企业内部网络之间的迅猛发展，也促进了大数据时代的发展。因此，离开了信息技术的支持，针对打大数据的收集、处理、输出、分析等将受到重重阻碍。因此，现代信息技术已经成为现代企业竞争中获胜的重要手段、成为击败对手的重要武器。例如：物联网就以其广泛的通信网络作为基础，实现了物联网与信息需求的结合。随着大数据时代的到来，先进的信息技术为了顺应企业的经营管理者的需要而得到不断的发展，企业的财务管理者在大数据背景下，降低了资金成本、提高了资金使用效率，为企业的发展带来了丰厚的利润。总之，随着大数据时代的到来，企业选择数据、处理数据、分析数据、整合数据的能力将不断增强。面对新形势，企业的会计工作必须及时进行创新才能确保企业的健康、稳定、可持续发展。 作者：陈娟英 大数据方面论文:微信大数据营销客户关系管理 在过去，传统的客户销售是通过展会、用户登记、购买客户资料等方式取得客户线索，然后通过电话、邮件、上门拜访等方式推进客户下单。传统的CRM就在于维护和关怀这些已消费的客户过程中，促成客户的再次消费。现在，随着实名制社区和电子商务的普遍化，用户之间产生的人际关系链，也就是人脉价值，通过这种人脉价值最终能实现交易数据跟交互数据的融合。微信这一优秀的SNS传播工具体现的正是这种人脉价值。用户注册微信后，可与周围同样注册的“朋友”形成一种联系，不存在距离的限制，用户直接订阅自己所需的信息，商家通过提供用户需要的信息，推广自己的产品进行点对点的直接营销。这种商家与用户一对一的交流，可以帮助商家实现CRM（客户关系管理）。但是，如何利用好微信平台的这种客户关系管理的功能，很多潜在的商家却不知道如何下手，实质上，这是由于对微信CRM的本质和原理缺乏认识。 一、微信客户关系管理系统 客户关系管理（CRM）是利用信息科学技术，实现市场营销、销售、服务等活动自动化，使企业能更高效地为客户提供满意、周到的服务，以提高客户满意度、忠诚度为目的的一种管理经营方式。也是一种以"客户关系一对一理论"为基础，旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。客户关系管理既是一种管理理念，又是一种软件技术。以客户为中心的管理理念是CRM实施的基础。微信CRM的本质，是在微信渠道上利用微信的特点和接口而扩展的CRM系统。商家可以通过CRM插件（由专门的软件技术公司制作）对每个关注它的用户进行标签、分类等，从而形成动态的SCRM（社会化客户关系管理）。利用这个动态的CRM，商家可以完成针对客户关系链大数据的客户调研、用户结构等调查工作。微信SCRM，实际上是将微信用户粉丝从关注、查询产品信息到接受服务咨询、参与调查与调查或营销活动的信息进行智能分析，形成用户的特征描述，并基于这些特征将微信用户加以分类、存入CRM数据库，作为后续传播、营销的基础。所以，如果微信平台上没有用户关系链大数据，则无法实现此类精准的行为跟踪、归类以及后续营销活动。1.微信CRM的功能当前的微信CRM有许多开放式的对外接口，最广泛的是短信，通过短信可以给顾客发送信息。另外，扫描二维码也可能进入一些应用场景，例如让顾客通过扫描二维码快速录入商品信息，查询商品、价格、款式等。在不同的企业CRM的功能设置是不同的，但通常都具有以下几种功能。1）小型企业可以通过Excel等方式管理查询客户信息，但大型企业需要更快速地查询客户。微信CRM是用户关系链中的用户信息集成的客户数据库，包括客户的联系方式、特性、成交记录、跟踪记录等。2）通过庞大的微信CRM用户数据库，可以建立上层分析系统，从而对数据进行深入分析。3）微信CRM可以规范企业的作业流程，让各个部门之间按照CRM系统的业务流程工作。4）利用CRM的“自定义菜单”功能来实现企业与顾客之间的有效互动，例如了解最新优惠信息、查询消费记录、开展“电子会员卡”等。2.微信CRM的典型模式一般企业的CRM管理过程会面临两类典型情况。其一，为众多的客户提供通过一次交互完成的、高频次的交易。其二，为较少的客户提供通过多环节完成的、长周期的交易。而微信CRM的典型管理模式通常有三种。（1）一对一模型：企业将收集大量用户数据，并尽可能地使自己的产品和服务满足每个客户的需要。在面对公司大业务量客户和重点客户时，适合采用一对一模型。（2）传统的CRM模型：传统模型中，用户数据主要用于客户分类。针对不同特点的用户群体进行分类管理，向其提供不同种类的产品和服务。一般业务量较少的客户，适合采用传统型CRM模型。（3）个性化沟通和目标定位模型：本模型面向所有客户提供的产品与服务基本相同，也会结合客户的个人偏好及目标市场的需求对产品与服务进行适度调整。一般地，对比例较大的非核心客户强调的是服务范围和服务的及时性；对数量较少但对公司收益贡献较大的重点客户则提供较集中的、纵向的、积累的成长型服务。3.建立微信CRM的步骤对于企业建立CRM的目标即是建立真正以客户为导向的组织结构，以最佳的价值定位瞄准最具吸引力的客户，最大化地提高运营效率，建立有效的合作关系。企业建立微信CRM一般遵循CRM的管理思路，从以下五步建立CRM系统即可。（1）建立客户信息数据库。建立客户信息数据需要搜集用户的资料信息，包括：对客户类型的划分、客户基本信息、客户联系人信息、客户跟踪记录等，此外还包括可能的与目标客户和维护老客户相关的信息，如业务商机信息、行业动向信息、产业动向信息，变更信息、用户投诉等。（2）分析和了解客户。通过搜集和详尽分析市场的信息对用户有较深层次的认识后，可以对客户进行细分营销及管理。一般，可以从企业的性质、企业规模、主要业务类型、业务量、行业发展、经营状况、风险评估状况等全面地反映客户的实际情况。（3）客户关系维护。在这个阶段，主要是老用户的维护，由客户服务人员配合销售部做好重点客户的维护和服务，将公司资源集中于“黄金客户”的关系管理，完善客户的维护管理，加大关系营销的力度。（4）客户关怀与服务管理。此功能主要包括服务请求、服务内容、服务收费等的管理，详细记录了服务全程进行情况，将相关信息反馈传递至信息部门。（5）客户增值管理。结合公司新业务的拓展及根据客户信息库获得的资料分析客户潜在需求，为客户提供新的产品和服务，从而使得客户的价值得到最大化的挖掘。 二、微信关系链管理 如果微信平台上没有用户，微信SCRM的价值则无法体现。所以通过微信的社交功能，建立微信关系链是实现微信CRM的前提。1.建立人脉资源数据库的策略人脉既是资源也是资本，有效建立人脉资源数据库可以使得企业的经营效益达到事半功倍的效果。对于微信企业的客源人脉，一般是指在运营工作中与各类客户打交道而形成的人脉关系。有效管理维护好企业的经销商、商、客户等人脉资源，可以提高企业的经济效益。社交网络工具通过直接的沟通交流，能够创造口碑，赢得推荐，提高客户的忠诚度，微信平台的人脉资源关系链的裂变形成了人脉资源库的大数据，能够为企业促进商机。所以，在制定人脉资源选择行动计划时，资源结构要科学合理，例如性别、年龄结构、行业结构、学历与知识素养结构、高低层次结构、内外结构、现在与未来的结构等。人脉圈子结构若过于单一、单调，会影响人脉资源的质量。在拓展人脉资源的过程中，要从长远考虑，应注意人脉的深度、广度和关联度。人脉的深度即人脉关系纵向延伸的情况，达到了什么级别；人脉的广度及人脉关系横向延伸的情况，范围（区域与行业）有多广；人脉的关联度则指人脉关系与个人（或企业）定位从事行业的相关性。所以，利用裂变效应拓展建立人脉资源圈，需要关注成长性及延伸空间。企业在运营微信平台拓展人脉资源的规划时，通常可以按以下步骤实施：确定发展规划评估人脉资源现状明确人脉资源的需求设计人脉资源结构制定人脉资源规划制定拓展营销行动2.基于用户行为分析的精准锁定微信公众号的信息传播通常是由用户主动选择的，排斥性较小，并且发送的消息类型丰富，形式比较灵活多样。企业通过对微信媒介平台微信用户行为数据进行分析，就可以给有需求的用户发送需要的信息，加速推动了精准营销的发展。精准营销是为产品、业务、内容等寻找可能会感兴趣的潜在目标用户的方法过程。要尽可能地精准地锁定目标客户，就必须对目标用户的行为、兴趣爱好等进行分析，并与需要营销的产品、业务、内容相匹配。通过微信，将用户行为细分为若干个可操作的维度，例如，进行用户分组、地域范围控制等精准消息的推送，根据不同的分组特点，给用户发送个性化的内容，让主动添加公众账号的用户都能接收到自己想要的内容。这样，营销人员便能根据既定的营销目标，结合规则模型来实现精准选取用户，进行精细化营销，同时能够结合客户行为分析挖掘更丰富的客户价值，也可以根据用户行为对用户进行细分，发现未能满足其需求的细分群体，挖掘新商机，开发针对性的产品。 三、线下数据分析和商业决策的大数据营销应用 物以类聚，人以群分，圈子营销属于小众营销，但由于互联网的“喇叭口”效应，很容易造成一种“势”，圈内意见对于圈内外消费者的影响力是巨大的。现在很多人购买产品时，首先会上网搜集信息，会到各类论坛上寻找其他人的使用感受等资讯，因此网友圈子就成了信息的聚合点。比如搜房网上，一些楼盘的业主对于楼盘的评论，几乎成为了影响其他人购房决策的重要因素。按照大众营销做广度、小众营销做深度的原则，圈子营销最重要的就是做深做透，突出个性化服务营销的特点。企业可以通过以下几方面来进行圈子营销。第一，组建圈子，做好线上交流与线下的各类活动；维护圈子数据库，做精准客户营销。如，长安铃木通过组建铃木车友俱乐部，通过线上交流、线下交友、出游活动来扩大长安铃木的品牌知名度，并通过扩大圈子影响力及实际的服务工作，影响到了更多的潜在客户，对扩大销量起到极大的促进作用。圈子营销是较为精准的营销手段，由于同属某一类爱好的人群，容易建立信任并建立联系。铃木车友俱乐部按照车友们的不同属性类别建立起关联数据库，当有新品信息或者活动时，就按照不同属性类别有选择地发送信息或者组织活动，这种精准的圈子营销能够达到快速品牌推广并形成口碑传播的效果。第二，与目标圈子群体进行合作，支持和赞助圈子活动，或者制造正面新闻话题，让圈子成员广泛参与，开展有针对性的客户营销。如一些户外运动装备企业经常与各类登山野营的团体、协会、“驴友会”等组织合作，通过这些组织的进行信息传播和营销渠道的建立，可以扩大品牌知名度取得很好的营销效果。又如，必胜客曾与社交网站及网上聚集地360圈作为合作对象。在360圈上参加必胜客活动的用户，都可以加入必胜客的“食尚”潮人圈公众圈。必胜客的营销策略是通过人群特性与产品特色融合的方式进行的创意营销。活动按照参与人群的不同性格进行用户细分性格类别，再将不同特色的必胜客食品与之相匹配，向不同性格的食客推出不同特色的食品，取得了较好的营销效果。第三，与部分圈子中的意见领袖合作，通过意见领袖传播品牌价值。必要时可以进行合作，共同分享和发表产品的信息及使用经验和感受等，以实现低成本营销。总结随着社交网络的全球扩张，企业在互联网中应逐渐转型，借助数据库技术为生活服务，数据大爆炸正在改写市场营销规则。客户关系管理（CRM）是企业在信息经济时代是提升企业竞争力、并提高企业价值的必然要求。实施客户关系管理旨在建立新的营销系统，使企业在客户服务、市场竞争、销售以及支持方面形成彼此协调的关系实体，为企业带来长久的竞争优势。微信客户关系管理大数据营销正是通过对人脉资源的关系链的整合同时通过线下活动与微信数据进行数据分析的创新营销。 作者：陈嘉雯 单位：广州华夏职业学院管理工程学院 广东省电子学会教育专业委员会 大数据方面论文:大数据思维对开放教育数据挖掘的启示 一、大数据思维 （一）大数据思维的内涵 对于大数据思维的诠释有多种说法，《大数据时代》的作者维克托•迈尔-舍恩伯格认为：所谓大数据思维，是指一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案[1]。王建华认为：大数据思维，指的是用大数据思想文化去思考解决问题的一种方法。大数据思想文化也就是用大数据去反映事物发展过程的环节、要素等，在此基础上通过建立多种模型模式加以控制，以达到精准解决各类问题的目的[2]。黄欣荣认为：人们迅速地以数据的眼光来观察世界和理解、解释这个纷繁复杂的世界，就是所谓的大数据思维[3]。不管哪一种诠释，都包含两层意思：数据可以反映问题、数据可以指导问题的解决。借助大数据思维，开放教育教学工作者能够进一步靠近并挖掘教育教学的潜在现实，有机会深入探索教育教学的变革与发展。 （二）大数据思维的特征 维克托•迈尔-舍恩伯格从数据本身出发，认为大数据有三个主要特点，分别是全体、混杂和相关关系。全体，指的是收集和分析更多数据，通过这种方式可以看到很多随机抽样得不到的细节。混杂，指的是接受混杂，大数据时代追求的，是在宏观上失去精确性，在微观上获得准确性。相关关系，则是指应该关注“是什么”，而非“为什么”[4]。黄欣荣将大数据思维与小数据思维相比较，从数据的增长速率、使用范围考虑，认为大数据思维具有整体性、多样性、平等性、开放性、相关性和生长性等六大特征[5]。周世佳从数据产生的状态、处理的模式、结果的呈现样式出发，认为大数据思维的特征是：整体性与涌现性、多样性与非线性、相关性与不确定性、并行性与实时性[6]。大数据思维是大数据时代形成的特定思维方式，与传统的数据思维有所差别。本文从数据对象、关注点、数据处理方式、支撑技术等方面总结归纳了大数据思维与传统数据思维的差异，如表1所示。 （三）大数据思维的教育应用 大数据思维在商业、金融、通讯、经济、医疗等行业的应用已有较长时间，近期伴随着移动互联网、云计算、物联网的发展而引起国内外广泛关注[7]。然而大数据在教育领域的应用并不深入，“教学应用大数据分析处于起步阶段，还需要几年才能成熟。”[8]2012年10月，美国教育部了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》的报告，宣告了“数据驱动学校，分析变革教育”的教育大数据时代已经来临，掀起人类教与学的又一次变革[9]。目前，大数据分析已应用到美国公共教育领域，成为教学改革的重要力量[10]。美国教育部门创造了“学习分析系统”——一个数据挖掘、模化和案例运用的联合框架，旨在向教育工作者提供更多、更好、更精确的信息，从而了解学生到底是“怎样”学习的[11]。美国的新兴企业“希维塔斯学习”（CivitasLearning）运用预测性分析、机器学习来提高学生成绩。加拿大“渴望学习”（Desire2Learn）教育科技公司的“学生成功系统”（StudentSuccessSystem）通过监控学生阅读电子化课程材料、提交电子版作业、在线与同学交流、完成考试与测验，让其计算程序持续、系统地分析每个学生的教育数据[12]。2013年是中国的大数据元年，也是我国大数据在教育领域应用研究的起步阶段[13]。国内教育技术领域掀起了基于大数据技术促进教育改革和创新发展相关研究的热潮，大数据的教育应用研究迅速发展起来。部分高校开始实践对教育数据的挖掘与利用。清华大学的“大规模在线教育研究中心”，通过大数据技术对众多学习者在平台留下的学习行为数据进行分析，得出学习者对哪些知识点比较感兴趣、哪些学习工具和学习资料使用频率最高等规律[14]，进而打造更具适应性的智能学习平台。华东师范大学对校园网站数据进行分析，从而改善用户体验[15]。浙江大学通过对资产的归纳、整理，最终形成权威、全面的资产数据，并基于资产数据提供数据查询和分析服务[16]，帮助教务处更好地利用教室、实验室等资源。 二、开放教育领域教育教学数据应用现状 （一）开放教育领域教育教学数据类型 随着互联网技术的发展与应用，远程开放教育领域部署了众多学习管理系统，比如三级“电大在线”远程教学平台、形成性测评系统、国家开放大学学习网，除此以外，还有招生、教务、考试报名等信息管理系统，这些系统经过多年的教育实践，不但存储着海量学习者信息及学习过程数据，还存储着大量的管理数据。2012年，葛道凯等人根据教育活动中技术手段的差异，将教育数据来源划分为传统教育数据和远程教育数据。根据业务活动的不同，将教育数据挖掘的数据来源划分为教学数据、管理数据、科研数据三大类。[17]1.教学数据挖掘远程教学数据主要来源于各类数字化学习环境，既可以是保存在服务器和客户端上的日志数据[18]，还可以是图片信息、动画、视频、地理位置信息等，前者多为结构化数据，后者多为半结构化或非结构化数据。随着智慧课堂等信息化项目的建设，各种电子教具、智能设备逐渐进入课堂，课堂教学过程也会产生并保存丰富的数据。对教学数据进行挖掘，对学习过程中产生的各类信息进行深度分析，能够实时洞察学习者的行为，从而预测和把握每一个学习者的学习需求、学习风格、学习态度乃至学习模式，学校、教师可以为不同学习者提供合适的学习内容与指导，实现真正意义上的个性化教育。2.管理数据挖掘管理数据主要来自于教育机构、部门使用数字化管理系统过程中录入、保存和管理的数据，主要表现为结构良好的报表形式。比如人事管理、招生管理、学籍管理、教务管理、师资管理等常见系统。在现今管理中，学校决策很多时候仍然主要依赖领导的经验和直觉，而非基于客观的数据。大数据思维可以重构决策路径。挖掘并分析管理数据，能够为教育管理人员提供参考，实现对管理对象（学生、教职工）及各种业务流程的更好理解，并据此优化各项管理工作。3.科研数据挖掘目前许多与科学研究有关的信息资料已被转换为数字形式，存于数据库中，并可通过各类检索系统检索使用。科研数据结构良好，非常适合进行数据挖掘。将科研数据库，如文献数据库、政策数据库、语料库等的原始数据转换为有用信息，可提高研究效率，优化研究成果的呈现方式，实现全面、快速、准确地了解某一研究领域的现状，并预测未来的发展方向。比如，基于CNKI期刊论文数据库的“终身教育与远程教育”之关系的文献研究[19]。 （二）开放教育领域教育教学数据应用现状 尽管开放教育领域早已形成了“大数据仓库”，但学校缺乏对数据的集中管理与有效利用，对数据的应用相当有限，绝大部分数据只是沉寂在数据库中，很难从中发现规律和有价值的信息，这种情况主要表现为以下几方面：1.业务部门难以提出数据的准确需求学校的业务部门对数据的采集、整理、分析主要出于业务驱动，业务流程结束后，数据也随之沉睡，数据分析处于被动状态。此外，很多业务部门不了解大数据及其应用场景和价值，尚未形成大数据思维来指导各项工作的开展，在实际工作中难以提出大数据的准确需求：要优化某项业务，到底需要哪些数据？这些数据应当如何获取？采集的数据要按什么标准进行整理、挖掘和分析？数据的可视化处理应做到什么程度？2.对数据的应用受制于平台和技术学校各级各类学习系统、信息管理系统的数据产量很大，但对数据的保存和利用率总体偏低。就数据的存储和处理来说，存在数据类型多样化、数据读写瓶颈、存储压力、系统性能瓶颈、数据分析效率低、数据安全等问题。比如开放教育的教务管理系统，庞大的学生成绩数据已超出传统系统的存储和分析能力，导致对成绩数据的处理停留在简单的查询、统计、打印和报表阶段，未能对数据进行深入分析，获得有利于教学工作的信息[20]。3.现存的数据分析是零散的、割裂的大数据时代，强调形成机构内部各模块数据、数据库网、多媒体数据、各类平台数据、各类信息载体数据之间的互联，力求最大限度地利用数据。但现有的教育数据存在机构化、部门化问题，数据呈现割裂、零散状态，数据分析也较少关注数据之间的相关性。比如，教务处会有意识地整理每学期的在籍生人数、各专业人数、开设课程明细、学期选课人次、学生到课率、按期毕业率、学位获取率、退学率、终结性考试及格率等数据，但却很少挖掘这些数据之间的相关性和影响关系，更不用说不同部门数据之间的联动关系。4.缺乏专门的数据分析岗位及人才大数据时代带来很多新的理念和技术，拥有与过去完全不同的数据存储和处理模式，但现有的系统管理员、数据库管理员仍然习惯使用传统关系数据库管理系统，短期内很难具备面向未来的数据分析技能。究其原因，一方面在于学校对数据分析相关岗位和人才的需求态度尚未明朗，另一方面，新技术应用门槛较高，许多大数据技术在成熟度和可访问性方面暂时不及传统数据库和数据管理套件，可用于帮助系统管理员熟悉这些环境的补充分析工具也非常有限。 三、大数据思维对开放教育数据挖掘的若干启示 （一）自上而下，形成教育教学管理的数据思维 随着广播电视大学向开放大学的转型，成人院校在办学种类、办学规模、专业结构和数量、师生来源、甚至所处环境都会发生变化。对开放教育数据进行挖掘与分析，有助于成人院校找准办学定位，提高教育、教学、管理的科学性，也为学校改进和加强宏观管理提供了有益的检测模式和评估技术。大数据思维的推广应用，需要学校的管理方式、架构、技术均与大数据时代相适配。因而有必要在区域或学校层面形成整体的大数据战略，并将此作为学校的重要任务，通过大数据思维将信息化教学、信息化管理、远程教育支持服务与学校日常工作相整合，通过协调化方式，所有部门共同培养和提高收集、存储、管理、分析和共享海量数据所需的思维与技术，逐步实现数据管理的常规化、即时化、网络化、公开化。 （二）从智慧校园建设入手，为数据挖掘与分析创造充分条件 随着云计算和物联网的出现，校园信息化建设应尽快从数字校园向智慧校园过渡。智慧校园建设通过把传感器嵌入到校园的各种系统中，将校园管理的众多软件系统平台融入到校园云，实现云、物联网、互联网的串通联接，由此可实现校园实时数据的获取、存储和加工分析，从而为学校发展和教学应用提供有效的决策依据，智慧校园作为教育信息化建设的一个实体，对实践大数据的价值提纯有重要的现实意义[21]。此外，智慧校园还包括大数据的标准体系、校园数字化生态环境以及相应的信息化组织管理体系等方面的建设[22]。从基础设施建设着手，逐步开展基于云计算的大数据应用，实现对教师网络教学行为、学生远程学习行为、学生个性特征等的分析和预测，为促进学生身心发展提供适时引导和帮助，提供学校运转的实时动态数据，助力教学管理科学化、智能化。 （三）脚踏实地，充分挖掘和分析现有数据 大数据时代，数据类型丰富，除结构化数据以外，还混杂着大量的半结构化和非结构化数据。掌握分析半结构化和非结构化数据的能力对大多数学校来说是一个持续的挑战。学校应将结构化数据挖掘作为大数据思维应用的切入点，注重收集和存储用户信息和行为数据，为将来各项应用做好充分准备；与此同时，借助已有的数据分析手段和研究方法，借助数据指导开放教育的发展。在初级应用阶段，可以考虑从教学数据、管理数据两方面进行教育数据挖掘：1.基于网络教学平台的数据挖掘（1）学习者特征识别：识别学习者特征，特别是学习者群体的特征，并依据某些关键特征对学习者群体加以细分，有助于做好前期的教学设计，并为个性化学习的实施提供依据。比如“学生数量统计与趋势预测”和“学生特征分类与相关分析”。（2）学习者在线学习行为分析：基于网络教学平台中师生学习过程的数据，针对教师和学生的行为方式，如登录、浏览资源、发帖、练习等行为和行为发生时间，以及各类资源、课程模块的使用情况进行统计、可视化和挖掘。比如“学生登录行为分析”、“学生资源浏览模式分析”、“师生交互论坛分析”和“学生行为影响因素分析”等。（3）师生交互分析：对网络教学平台交互论坛中的数据进行分析，帮助教师诊断学生对教学目标的掌握程度，以便给学生提供及时的反馈和指导。2.基于教育管理信息系统的数据挖掘（1）教职工管理：从人事信息数据库、后勤信息系统、师资管理和测评系统挖掘现有数据，对学校在人才引进、教师绩效评价、教师发展、职业规划、后勤管理、教育决策支持系统等方面提供快速、准确的决策帮助。（2）学生管理：基于学籍数据库、招生数据库开展数据挖掘，优化学生管理工作，为学校的招生决策、就业指导、毕业生追踪、课程设置等提供有益帮助。比如挖掘学生修业结果数据，开展毕业生（辍学学生）特征分析、毕业（辍学）结果影响因素和毕业（辍学）时间影响因素分析，进行毕业（辍学）结果预测规则和毕业（辍学）时间预测规则等。 （四）着眼未来，做好数据型人才储备 大数据时代，学校的管理决策、课堂的教学决策和对成人学习者的学习支持服务决策都将依赖于海量数据的分析结果，数据分析与挖掘将逐渐成为学校的常规工作，除了注重提升各部门人员的数据分析能力外，成人院校还需有意识地培养和储备以下人才：1.大数据管理人才在大数据教育应用的萌芽阶段，学校对大数据管理人才需求的迫切性要远超对技术人才的需求。信息技术发展日新月异，过去的教学、管理经验甚至可能成为现在的束缚。为了应对新时代的挑战，除设立专门的数据管理岗位外，管理者必须要有意识地转变思维方式，学会用数据思考、说话和管理；必须学会用大数据的方法，去寻找合适的解决方案。2.大数据技术人才[23]要想对教育教学数据进行充分挖掘，成人院校无疑需要一批懂得大数据，且善于研究大数据、深挖大数据的专家。这部分人才要综合掌握数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识。（1）数据科学家：具有数据分析能力，精通各类算法，能够直接处理数据的人。（2）数据架构师：精通开放教育各项业务，了解业务需求和业务系统架构，能够把数据和业务进行对接的人。（3）数据工程师：能够搭建数据存储、管理以及处理的平台，并支撑数据科学家提出的数学模型或算法的运行。 四、小结 大数据时代的到来，给开放教育和成人教育理论创新和教育教学变革提供了前所未有的大好机遇。大数据不仅是一种实用工具，更是一种思维方法。开放教育必须从以往的小数据思维迅速转换成大数据思维，以适应这场急速的变革。通过对数据的获取，分析和智能化信息挖掘，为学校的教学、管理、服务提供有价值的数据信息，帮助学校形成科学的决策，为教育教学活动的改进提供客观依据。如此一来，开放教育制定的教育政策将更具前瞻性和引导性；远程开放教育的实施将真正考虑到学习者的个体发展，教育模式将逐步从传统课堂的集体教学向数字化个性教育发展；教育评价和学习分析将从传统的经验性向客观性发展。 作者：马祖苑 单位：珠海城市职业技术学院成教学院 大数据方面论文:大数据时代下档案管理应对策略 一、大数据时代下档案管理的意义 首先，为智力劳动成果提供有力保障。档案管理是一种对最新智力劳动成果进行保护的重要方式，越来越受到智力劳动者的重视。在大数据时代下，档案管理能够在一定程度上对人们的智力劳动成功进行有效保护，使得人们在智力劳动中更具有积极性，更能够发挥其在社会生产与服务中的作用。其次，推动档案管理工作信息化。随着我国信息技术与互联网的不断发展，人们的生活与工作节奏大幅度提升，使得档案管理面临着巨大的挑战。在大数据时代下，档案管理能够有效推动档案管理工作的信息化，提升档案管理工作的效率，使得档案管理工作能够与时俱进。再次，促进档案管理工作适应新时代的需求。目前，计算机在档案管理单位的普及度已经有了很大的提升，相关的软硬件配置也在逐步提升。然而，由于档案管理单位对档案管理工作的重视程度不够，使得相关投入不足，进而导致信息化深入程度不足。而在大数据时代下，档案管理工作须要进一步提升其紧迫性，进一步提高其信息化管理水平，进而适应新时代的需求。 二、大数据时代下档案管理的应对策略 在大数据时代下，档案管理应具备智慧化，其目标是通过运用新兴信息技术，最大限度提升档案资源的整合建设能力与开发服务能力。档案管理部门应当摆脱传统思维的限制，建设“大档案”，尤其是随着大数据时代的逐步来临，更应该积极改革，促进我国档案事业的科学发展。 （一）以数字档案馆为载体构建档案大数据 在大数据时代下，档案数据资源庞大、结构复杂、种类众多，档案管理部门要坚持成本和效益原则，以数字档案馆为载体，加强档案大数据资源的建设，是未来大数据时代档案馆的重要发展方向。其一，要严格按照“存量数字化”原则，积极推动传统载体档案数字化。当前，绝大多数的档案还处于传统载体状态，其数量巨大，将其数字化是一项非常艰巨的任务。这就要我们档案管理者充分认识到这一工作的重要性，要注重整体规划，循序渐进地推动传统载体档案数字化。其二，要严格按照“增量电子化”的原则，全面开展原生电子文件的归档与接收工作。目前，在很多企业与政府单位办公中，自动化的普及程度正在逐步提升，各级档案馆的新增档案大多有数字副本，面对这一现状，须要从源头上抓起，将新形成的电子文档及时归档，并将其及时地接收进档案馆。 （二）以社会需求为准则利用新兴技术扩展档案服务 要严格按照“社会需求”的准则，积极运用新兴技术，拓展档案服务。每个机构每天都在产生大量的数据，这些数据各不相同，这就需要我们的档案管理人员与技术人员，善于运用新兴技术，对这些海量数据进行深入分析，快速而准确地确定那些最能够反映该机构专业的业务资源及社会需求的信息资源。要积极改变传统的“收、藏、借用”的一般性服务，而是对档案数据进行深入挖掘、编辑及研究，开展丰富的、高质量的服务活动，进而满足社会日新月异的需求。 （三）以云计算为手段重新评估档案基础设施 在大数据时代下，传统的数据仓库架构已经难以适应时代的发展要求，仅仅从存储层面来看，仓储构建者需要面对两个方面的压力：其一，大数据规模急剧增长，现有的共享磁盘难以适应其海量数据的存储。其二，海量的大数据结构非常复杂，现行的以结构化数据为主的存储方案难以兼容无模式的非结构化数据。云计算作为大数据时代非常重要的技术，能够有效解决这类问题。而由于不同档案业务之间的硬件需求是不平衡的，不同服务的应用高峰期也较为分散，这就使得存储期与服务器常常会出现空闲时段，如果这种问题长期存在，便是对硬件设施投资的一种浪费。而将云计算融入其中，对整个档案行业的服务器及存储器进行整合，为各级档案部门提供基础设施服务，能够有效地节约重复性的设施建设成本，同时，还能够有效免除那些技术能力较弱的档案部门在应对日常运行与维修方面的困难。 （四）注重大数据技术在档案智能检索的运用 不同的档案数据具有不同的价值，而在海量的档案数字资源中获取有用的信息对于用户而言是非常具有难度的，因此，如何从这些海量资源中提炼并挖掘有价值的档案信息，并且将其以人们很容易接受的方式来传递给用户，是具有非常重要的现实意义。将大数据技术应用在档案智能检索中，能够有效提升传统档案利用服务的流程，让用户能够更加便捷、快速地查询档案资源，对于提升整个档案公共服务能力也具有莫大的积极作用。 三、结束语 在新世纪，随着信息技术与互联网技术的不断发展，社会组织的海量信息衍生了巨量的数据，大数据时代的到来，给档案管理工作中档案资源的收集、存储、挖掘、编辑、检索等环节带来了巨大的发展机遇和挑战。在此背景下，加深对大数据的认识和分析，加强对大数据技术的应用，是提升当下乃至未来档案管理的重要应对策略。 作者：周姝莉 单位：深圳国家高技术产业创新中心 大数据方面论文:大数据时代民俗文化资源开发 一、民俗文化出版资源开发的意义 1．有利于地方民俗文化的传承与传播 民俗文化是地域文化的宝贵精神财富，也是非物质文化遗产的重要组成部分。随着经济发展、人口流动和环境变迁，地域性民俗文化逐渐消失，出版作为文化积累的一种有效形式，对民俗文化的传承和发展起到了积极的推动作用。走进书店，有关民间艺术、民间文学、民俗风情旅游类的图书琳琅满目，这是一些地方出版社重视民俗文化出版资源开发的结果。湖北拥有灿烂辉煌的非物质文化遗产和独具风格的民俗文化，将此类文化资源变为出版资源，可以让更多的读者了解湖北民俗的方方面面。以孝感的孝文化为例，先后出版的图书包括《董永传说》“孝感（孝南）民俗文化丛书”等。这些图书的出版被著名剧作家沈虹光认为是“抢救民俗文化遗产，功德无量！”可见，开发民俗文化出版资源，就是以编辑出版为手段，以图书为载体，挖掘地方文化的精髓，实现对地方民俗文化的保护和传承，扩大其传播影响力。 2．增强出版产业内容的多样性和丰富性 早在20世纪初，中国民俗文化就成为文化出版的一个重要源头，为出版产业提供丰富的内容资源。民俗文化种类繁多，形式多样，既有朴实的物质民俗，也有丰富的精神民俗。以《湖北民俗志》为例，它分为劳动生产、经纪商贾、衣食住行、婚丧嫁娶、岁时节令、宗教信仰、医药卫生、民间文学、民间语言、音乐舞蹈、戏曲曲艺、民俗工艺、名胜古迹，共13编，每一编下面又分为若干个大目和子目。对出版业来说，这些类目蕴含着丰富的选题资源，搜集、整理和出版这些资源，可以增加图书选题的多样性，繁荣文化出版市场。另外，即使是相同的出版内容，变换一下出版形式也能收到意想不到的效果。例如，天津人民出版社2012年推出“中国民俗文化丛书”，该套丛书以内容广、价格低而受到读者的欢迎。随后，2014年吉林出版集团又推出“流光溢彩的中华民俗文化（彩图版）”系列丛书，将我国最珍贵的非物质文化遗产图文并茂地呈现在读者面前。 3．推动“中国元素”走向世界文化市场 在全球化的今天，具有地方色彩的民俗文化在世界文化市场中具有突出的价值。纵观这几年的图书版权贸易，中医、保健类传统文化图书一直是版权输出的主打品种。例如，在2014年第21届北京国际图书博览会（BIBF）上，鄂版图书《禅意东方》《新编家庭中医疗法大全》等传统优势类图书与反映现当代中国社会、经济、文化发展状况的图书并驾齐驱，成为输出内容题材的主力军。我国有得天独厚的文化资源条件，各地区各民族都拥有自己独特的民俗文化元素。在全球经济、文化一体化的进程中，具有地方特色的民俗文化不再局限于某地某人，而是能转化为文化资本进入全球的文化市场[1]。因此，对民俗文化资源进行开发利用，打造有中国特色的民俗文化产品，有助于推动“中国元素”走向世界文化市场。 二、大数据对民俗文化出版资源开发的影响 1．大数据理念的力量 民俗文化出版利用大数据的关键，是如何从海量的民俗文化资料库中发现价值，寻找隐藏于其中的市场前景，将大数据转化为可向受众传播的知识信息产品。基于大数据的民俗文化出版，不仅可将某些“小众需求”的民俗文化内容推送给特定读者，还可以根据读者需求定制某些特定内容，更好地实现营销与内容相关联。长久以来，我们对待民俗文化的态度重在保护，比如抢救民俗文化遗产、保护本土民俗事象等。然而从长远来看，只有将保护与创新相结合，文化与科技相融合，才能真正实现民俗文化的可持续发展。大数据改变了信息的搜集、储存和传播方式，提高了资源利用率和市场转化率，因而能够最大限度地传播信息和满足用户的个性化需求。一方面，出版机构可根据大数据分析的结果进行市场预测、选题策划和营销，将大数据转化为出版生产力，从而实现按需出版；另一方面，对民俗文化的传承者和传播者来说，大数据为其提供了了解用户的机会，可以帮助他们更精准的为公众传递信息和提供服务。 2．大数据技术的支撑 众所周知，大数据的价值在于通过数据采集与分析获取有用的信息。因此，大数据的分析方法以及大数据技术的支撑对获取最终信息显得尤为重要。目前，我国很多省市都开始注重地方特色文化的信息化存储与开发，建立了很多特色文化信息资源库。无论是出版者还是民俗文化拥有者，都必须明确原始数据的采集与存储是开发民俗文化出版资源的基础，如何对数据进行分析和利用才是资源开发的关键。大数据分析技术包括数据挖掘、可视化处理、预测性分析、语义搜索和数据管理等，除大数据分析专家以外，普通人一般会选择借助第三方数据分析系统来完成分析任务。例如，“开卷在线（B/S）全渠道数据查询分析系统”，用户通过浏览图书信息及销售数据，即可一站式完成市场信息的调研。该系统为编辑的前期市场调研与选题策划提供了丰富的数据参考信息，可以启发编辑的选题思路、印证选题的合理性、指导选题的后期策划，还可以通过查看各渠道榜单及不同渠道之间的对比数据，来了解不同渠道的销售特点、消费者的接受态度等[2]。 三、大数据视角下民俗文化出版资源开发的内容 出版资源是出版产品形成过程中可利用的各种社会资源，包括人才、信息和物质资源[3]。本文所探讨的出版资源主要是指信息资源。由于民俗文化范围广泛、种类繁多，有关民俗文化的信息资源非常可观，这里根据湖北省民俗文化的特点和优势，选择了四种类型的出版资源来展开论述。 1．非物质文化遗产资源 湖北历史文化源远流长，丰饶的荆楚大地孕育出多姿多彩的民俗文化，这些民俗遗产是当今社会文化发展的一笔宝贵财富。近年来，湖北省非物质文化遗产保护工作取得了明显成效，名录体系日益完善，理论研究和数据库建设初见成效。目前，湖北省有人类非物质文化遗产代表作名录4项、国家级名录80项（106个项目保护单位）、省级名录312项（466个项目保护单位）、市（州）级名录903项、县级名录2815个项目，涉及民间文学、民间音乐、传统舞蹈、传统戏剧、曲艺、技艺、美术、医药等。较有代表性的有秭归端午节、鄂州雕花剪纸、云梦皮影戏、恩施摆手舞、荆州花鼓戏、大冶石雕、天门糖塑、武当山庙会、嫘祖信俗、潜江草把龙灯、巴东民间历法、松滋烟茶礼俗等，这些非遗资源为文化出版提供了丰富的图文音像素材。无论是荆楚文化、三国文化，还是屈原、诸葛亮等名人文化，非物质文化遗产名录中的每一项都蕴含着巨大的开发潜力，都可能成为图书选题的对象。然而目前，出版市场上选题雷同、内容重复的现象比比皆是，这说明文化资源开发能力不足，文化活力未得到充分发挥，文化市场还有待进一步优化。尤其对地方出版社来说，具有鲜明地方特色的民俗文化资源是其重要的选题资源，应该用富有创意的内容和形式来展现其独特之美。比如，吉林出版集团就是将非物质文化遗产汇集起来，对其深入挖掘和边缘探索，编排出34本“流光溢彩的中华民俗文化（彩图版）系列丛书”，内容涵盖民间节日、饮食、民居、技艺、美术、礼仪、传说、音乐、武术等。 2．民俗文化旅游类出版资源 近年来，随着人们生活水平的提高，旅游已成为人们生活中必不可少的元素。与旅游热相对应，旅游类图书也出版市场上大放异彩。根据亚马逊中国2014年11月的数据显示，游记图书是近三年旅游类图书排行榜的榜首。可见，一个地区的旅游升温往往能成为旅游类图书的新宠，比如西藏的骑行热就带动了以西藏为主题的旅游类图书大量问世，出现《慢骑中国》《飞行骑：笨鸡走川藏》等[4]。现在有很多地区将民俗文化与旅游结合起来，形成独具特色的风情旅游。此类旅游需要对当地的民俗文化有一定了解，这在某种程度上刺激了大众对民俗文化信息的需求，出版社在这块领域是可以深入挖掘并有所作为的。湖北被称为“千湖之省”，既有美不胜收的山水风光，也有深厚独特的人文韵味。近十年，湖北103个县市区共诞生了136个文化品牌，包括以“中国书法名城”“中国孝文化之乡”“中国编钟之乡”为代表的20多个国字号文化名城和文化之乡。鄂西生态文化旅游圈更是将8个市（州、林区）的多种自然景观与人文资源融为一体，诞生了十大核心景区，包含武当山、明显陵、长江三峡、古隆中、荆州古城、昭君故里、曾侯乙墓编钟、龙船调等诸多令人心动的文化旅游符号[5]。这些传统符号或品牌在现代化环境下可以转化为资源优势，以新的载体形态在文化市场发挥新的魅力。 3．少数民族出版资源 第六次人口普查数据显示，湖北有53个少数民族，人口达283万，占全省总人口的4.68%。全省过万人的少数民族有土家族、苗族、回族、侗族、满族和蒙古族6个。湖北有1个自治州（恩施土家族苗族自治州）、2个自治县（长阳土家族自治县、五峰土家族自治县）。土家族是湖北最具代表性的民族，恩施土家苗族是土家族的重要聚居地和巴土民族文化的诞生地，这里有丰富多彩的神话传说和民间歌谣，有吊脚楼、风雨桥等民族建筑，有哭嫁歌、摆手舞等民族歌舞；有南戏、傩戏等地方戏曲以及牛王节、女儿会等民俗事象，这些具有鲜明特色的巴土文化资源，不仅是湖北少数民族文化的魅力所在，也是出版文化体系中不可缺少的构成元素。不少出版社以此为选题，打造出多个图书品牌。例如，湖北人民出版社和云南人民出版社先后推出“巴土文化丛书”第一辑和第二辑，内容包括巴人源流研究、巴地域研究、长阳名人传略、长阳土司源流研究、土家族撒叶儿嗬等，具有重要的文献价值。除学术研究性质的出版，少数民族教育出版和大众出版也有一定的市场。目前，恩施不少学校已把民族民间文化纳入教学内容。如百福司民族小学，每周有一个下午是土家语课程，帮助当地青少年了解土家族的历史文化[6]。作为教育的配套，少数民族语言类教材和教辅资料是出版社的又一突破口。 4．数字化出版资源 在大数据时代，出版业的最大变化在于从图书出版转为基于数据的内容服务。内容服务的前提是出版资源的数字化，以及服务对象的明确化。近几年，数字出版的发展势头迅猛，数字出版对民俗文化的影响主要体现在三个方面：第一，它突破了传统出版的时空限制，大大提高了民俗文化传播的效率；第二，它的大容量、便携性等特性扩大了民俗文化的受众面；第三，它将图、文、声、电等多媒体元素融为一体，以非线性的方式丰富了民俗文化内容的表现形式。因此，数字出版是重塑民间民俗文化品牌的重要渠道。湖北不仅有丰富灿烂的民俗文化资源，而且是华中地区数字出版产业的聚集地，拥有国内首个以“打造产业生态”为概念的华中国家数字出版基地，还拥有以江通动漫、海豚传媒等为代表的原创动漫等系列文化品牌，这些都是湖北数字出版的文化资源宝库。开发湖北民俗文化数字出版资源，可以湖北已有的地方特色文化资源为基础，用科技手段为其注入创新元素，将传统文化产品的内容优势与数字出版的技术优势结合起来，全面提升出版产品的文化含量和经济附加值，使传统民俗文化焕发新的活力。例如，荆州云文库（非遗文化）数字出版中心，旨在将荆州地区的非遗文化资源向数字出版方向发展，是民俗文化数字出版资源开发利用的典范。另外，网络文学中也不乏一些表现民俗或民族文化的优秀之作。例如，荣获2010年度“长江杯”网络小说大赛一等奖的作品——长篇小说《巴方舞者》（曹宗国著），被认为是民族文学中表现土家族历史文化传统的精品，该作品后来由长江文艺出版社出版，更名为《巴山旧事》，并参评茅盾文学奖，实现了民俗文化资源的数字化升级。总之，对民俗文化来说，在大数据理念和系统的支撑下，可以把一般性资源变为优质的出版资源，将传统传播模式变为利用数字出版技术、大数据分析技术的新模式，从而实现民俗文化新的繁荣和出版市场新的突破。 作者：张炯 单位：湖北第二师范学院 大数据方面论文:大数据时代会计信息质量探析 1大数据时代及其特征 1.1大数据时代的概念 “大数据”一词最初是由欧美国家提出的，正式提出“大数据”清晰概念的是20H年6月麦肯锡全球研究所(MGI)所的报告一一《大数据:创新、竞争力和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，Competitionandproductivity)。报告中强调，“数据己经渗透到每一个行业和业务职能领域，并逐渐成为重要的生产因素，世界己进入“大数据”时代。大数据既不是新产品也不是新技术，而是在信息化高速发展的今天所出现的一种新现象。但这一现象的出现，却直接促使我们进行创新和变革，创造出更多的新产品和新技术。 1.2大数据时代的特征 随着大数据进程的深入，大数据时代主要表现出以下三个方面的特征：（1）数据容量大且来源广泛大数据一般是指规模在10TB以上的数据量。能够产生如此巨大的数据量，首先是因为各种现代化仪器的广泛运用，使人们能够更快捷、完整地感知更多的事物;其次是因为通信工具的利用，人们可以随时随地、克服空间和地域进行联系，特别是机器——机器方式的出现，交流的数据量得以成倍增长;最后是因为集成电路价格大幅度降低，使很多物品都有了智能的成分。（2）数据种类繁多并蕴含巨大价值进入大数据时代，数据的种类由过去以直接数据为主导的结构化数据转变为以音频、文档、图档等为主导的非直接数据。由于非直接数据未经过任何的加工处理，使得其所包含的数据和信息并没有发生折损，所以这样的数据中包含着更加巨大的价值。（3）人们更加注重个性化和多样化的信息需求随着大数据时代的发展，人们开始意识到大数据对于价值挖掘的重要性，于是，人们的信息需求也变得膨胀起来。另一方面，大数据技术越发展，人们获取信息、挖掘价值的能力越进步。随着信息获取的通道日益增多，对人们来说信息的获取己不再是问题。在这样的情况下，信息获取如此容易，人们转而注重能满足自己个性化需要的信息。 2大数据时代给企业会计信息质量带来的影响 2.1会计信息数据呈海量化趋势 企业将从实体销售布点，建营业实体门市经营模式，向利用互联网虚拟门店销售模式转变，苏宁易购，王府井网上商城，成百上千亿的网上交易，如淘宝一个服装网上门店一天的销售量，就可能达到100多万件。海量采购、海量供货、海量结算，体现企业经营交易大数据、海量化。有交易，就有会计信息。这海量的交易数据，会计上如何及时有效地核算存货、往来；如何及时有效地反映企业经营成果，对会计人来说，无宜是会计核算新的革命。 2.2海量交易使会计核算数据来源多元化 企业新经济模式，体现企业经营环境与外部组织的更加协同，交易信息的更加扁平，而结算的信息化要求更加迅捷。淘宝网、易购网，供货不在企业内部，而在实体企业，通过网上采购供货方式；资金结算支付，不在企业内部，而是通过第三方支付平台实施。因此，会计信息生成方式已不仅仅依赖于企业内部生成，企业第三方反映海量交易的数据和结算数据采集与交换，成为企业会计核算信息的重要来源，是会计核算数据重要组成部分。 2.3会计数据处理量大，核算周期要求更短 根据现行会计准则，我们会计核算周期界定为月报、季报、半年报和年报；按照海量交易的会计核算要求，以月、季、年的报账方式，显然不符合数据时代交易频繁、数量庞大的特点。网络交易，如果一天不进行会计报账处理，就会产生大量数据堆积，退货的、报损的、交易结算误码的，给会计处理带来的问题，也是成批量的。面对大量交易产生的会计数据，唯一办法就是加快会计核算周期，及时处理产生的所有会计问题。 2.4会计信息化已成为会计核算的必然趋势重要工具 应对数据时代交易，会计核算的进一步信息化，显得十分迫切。基于企业闭环建立的企业会计核算模式、信息化系统、企业会计制度，已难以满足企业互联网时代海量交易的特点。过去企业，一套会计软件，可以解决会计核算问题，现在可能需要的是一个大的会计系统，才能满足会计核算和管理的要求。 3大数据时代下提高会计信息质量的具体对策 3.1会计人员与信息使用者应实现按需定制 大数据时代，会计信息使用者不仅需要财务报表，也需要报表背后的数字，更多的数据可以让使用者看到企业更多的价值。会计信息使用者需要的一是经过汇总加工后的综合信息，二是这些综合信息背后的明细信息。在大数据时代下，为了满足信息使用者的需求，会计信息要改变传统直接数据式的单一接触点模式，要将其发展为“三接触点”模式，即经济业务数据、会计数据+会计信息、知识+行为模式。会计人员不仅要按典型的信息提供流程向信息使用者提供会计信息，还要及时获取信息使用者的行为结果反馈，以对自己提供的信息形式及内容进行调整，满足信息使用者的需求;信息使用者则不仅可以获得会计信息，还可以获得经济业务数据。 3.2推进会计人员与信息使用者协同收集数据的模式 在收集与加工阶段要扩大数据源，不仅收集传统会计流程中会计人员关注的信息，还要将其他能够反映经济业务全貌的信息收集到会计流程中来，其中既应包括直接数据，又应包括非结构化数据。无论是从企业业务部门还是从第三方传来的数据即应包括直接数据，又应包括诸如原始票据、合同、电子邮件、影像资料等的非结构化数据。如此一来不仅扩大了财务数据的来源，又挖掘了财务数据的深度。另外要将与企业进行交易的第三方纳入到会计流程，提供印证经济业务的信息，强化业务的真实性，丰富数据来源。通过财务上对供应链企业和金融机构的管理，企业能够实现财务信息的集成和共享。在企业内部之间、企业与供应链企业、企业与金融机构的信息壁垒被突破，会计人员利用与外部组织的信息便利，充分集成信息，收集能够反映经济业务全貌的信息，既能顺应大数据时代的要求，又能对整个流程进行有效的控制，监督资源的配置。 3.3缩短会计核算周期，提高会计信息的时效性 在大数据时代，由于储存处理的数据特别多，所以为了能够缩短会计核算周期，一定要引入处理能力特别强的电子计算机。它不仅能够大量的存储我们所需的各种数据，而且及时、准确的对这些数据进行核算处理。将电子计算机运用到会计核算领域，实现会计电算化，打破了以往的人工核算操作的局限性，为经济管理工作提供了更具体、更准确的信息，提供了会计信息的时效性。而且，电脑代替人脑更有利于提高会计工作的效率，这不但节约了会计成本，而且使计算机中的数据实现共享，从而减少了核算中的错误，适应了大数据时代的要求。此3.4提高会计云计算应用，提高会计信息化水平随着互联网的高速发展，云计算在近几年兴起并应用于会计信息系统上，在云计算模式下，企业可以实现低成本高效率的普及会计信息化，但云计算的应用要保证其安全性和高效性，对此，企业在选择服务商时必须根据自己的业务情况慎重选择云会计服务商，同时还要对服务提供商进行评估从而在源头上保证会计信息的安全。另外企业还应加大对相关人员的培训，因为当企业实施云会计之后业务流程、机构设置都将和以前有很大的不同若不能提前做好相关人员的培训工作仍然不能快速有效的提高会计信息化。 4结语 大数据时代的到来是科技学技术发展的必然结果，大数据时代不仅给人们获取信息带来了多元化的有效渠道，而且使得很多社会信息变得更为公开和透明，在大数据时代下，对于企业而言可以说是机遇与挑战并存的，机遇在于如果企业能够及时适应大数据时代的发展需要，调整原有的会计信息核算模式、提高会计信息化水平，提高员工素质、多渠道的收集会计信息并做好反馈评价工作，那么企业必定会做出更为明智的未来发展策略、获得更多的客户支持和利润回报，反之，如果企业仍固步自封，满足于过去单纯的会计系统统计会计信息模式不仅跟不上时代的发展潮流，更会使企业陷于危险的境地，总之，大数据时代对企业会计信息质量的影响是多方面的，涉及数据的数量、来源、核算周期以及会计信息化水平等诸多方面，企业要想在发展的浪潮中立于不地就必须要适应这几个方面的改变，适时调整会计流程重构，提高会计信息质量。 作者：温航 沈英 单位：延边大学经济管理学院 大数据方面论文:大数据时代下新闻传播研究 一、大数据中的新闻传播理念 大数据改变了我们的新闻呈现形态、原有的新闻生产方式以及对新闻的态度，这将直接影响我们的价值观念，久而久之意识形态自然就会变化。于是，新闻传播在这一过程中自然而然就必须具有某种特定思维，解放日报报业集团社长尹明华提出“新媒体的本质就是数据分析。我们已经从信息时代走到了数字时代和智能时代，如果数据被赋予背景，它就成了信息；如果数据能够提炼出规律，它就是知识；如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策，它就是资源。”获得的数据量越大，挖掘到的价值就越多。大数据本身的复杂性，已经超越了它所扮演的社会角色本身。大数据思维概括大致有三个纬度：定量思维、相关思维和实验思维。其一是定量思维，大数据的原则是一切数据都可以被采集，一切数据都可以被监测，尽量贴近大众的生活体验，用精确的具体数据来分析时下的新闻事件，赋予其背景就可以提供更多描述性的信息。其二是相关思维，一切数据都存在无限的联系之中。当代社会，新闻传播作为社会群体性沟通的一座桥梁，着眼于微观的数据收集和内容分析，提炼出其中隐含着的规律，就可以通过相对复杂的交互式、动态化的图片和视频等形式来呈现这类新闻，使新闻传播研究主题更丰富且视角更多样化。第三是实验思维，一切数据可以被测试，并且联系消费社会，大数据所带来的信息可以帮助我们制定决策，形成不可预估的资源。那么新闻传播理念随之变成首先是描述，然后是预测，最后产生定制，以弗洛伊德所提出的“快乐原则”为宗旨，适应并满足受众的需要，并根据其需要的变化来加以创作，一方面是出自新闻传播自身展示的需要；另一方面也是不断创新消费需求的结果。 二、大数据中的新闻传播方法 大数据是大势所趋，它开启了时代转型之门，我们要审时度势，积极主动学习、利用大数据。数据并不完全是客观的，在大数据的大背景下，沿用传统研究方法显然不能解决问题，新闻工作者需要通过数据挖掘、数据处理以及数据分析，寻找出有价值的信息，继而参与对相关事件发展趋势的预测，让新闻和数据相结合，从内容到形式都指向精确和深度报道的要求。大数据是因为对它的分析使用，才产生和体现它的价值，由于数据的嘈杂，如何分离信息与噪声就显得至关重要，这种方法显然代表一种新的趋势和全新的视野，即基于受众使用和满足的考察中，加强对新闻传播效果的关注，与先进制作技术接轨，告别静态图表，生动展现新闻事件全貌，这就需要专门的数据分析、处理技术和专业传媒技术人才，拥有与之相符合的职业素养，数据并不代表真相，只有有用的信息才是决策的关键所在。所以，大数据时代的新闻生产模式和呈现模式在一定程度上是创新的，新闻传播研究也应顺应时代潮流，做出相应变革，拓宽视野，与大数据的大背景结合起来。 三、结语 大数据的潜力十分巨大，对于新闻传播研究来说，面临时代变化做出积极应对是必不可少的。大数据现在并没有定型，但是从大数据视野下看新闻传播研究，是一种对现实的反映，新闻传播是动态的，其发生的时间、地点、参与人员等尽管难以预测，但大数据也是动态的，其背后存在的逻辑与规律，数据分析可以提供有效的帮助。大数据改变了传统观念的新闻生产方式，在数据日益普及的今天，我们无法摆脱数据对于新闻传播的影响，但正是在这一背景下，我们可以打破传统思维，重新来审视当下的新闻传播研究。从根本上说，其内涵侧重于在当今社会所引发的信息方式的变革，数据统计、信息生产和目标精确性已然造成新闻传播理念和生产方式的变革，但海量的数据信息以及数据之间互相关系如何分析处理，同时也给新闻工作者带来了极大的挑战，当然，在更大的程度上，这也是对新闻工作者专业敏感以及数据加工和处理能力的考验。 作者：邱小璐 单位：江西师范大学