论文分类号：密级：大数据应用前景分析Big data application prospect analysisis学院、专业：数学学院统计学***名：**年级、班、学号： 2014级 5班指导教师及职称：陶袁（副教授）2018年4月24日大数据应用前景分析熊润(吉林师范大学数学学院2014级 5班吉林四平 136000)指导教师: 陶袁（副教授）摘要：大数据是当今信息技术领域的热点之一，近年以来，以移动互联网、云计算、数据挖掘等技术为基础的大数据技术迅猛发展，通过利用一定的手段对互联网信息系统特定数据的分析计算，能够反应在不同的领域,不同行业的一般性规律,为更加精确化的决策和管理提供参考,为各行各业的人们提供数据支撑。
本文从大数据发展现状中探索其发展趋势,为人们的生产生活提供更好的数据参考，最后给出结论。
关键词:大数据；发展现状；发展前景中图分类号：Analysis of the application foreground of large dataXiong Run(Class5 Grade2014，School of Mathematics, Jilin Normal University, Siping Jilin 136000)Instructor: Tao Yuan(Associate Professor)abstract: Large data is one of the hotspots in the field of information technology today. In recent years, with mobile interconnection, cloud computing, data mining and other technologies based on the rapiddevelopment of large data technology, through the use of certain means to the Internet Information System specific data analysis and calculation, can reflect in different fields, the general rules of the industry, For more accurate decision-making and management to provide a reference for people from all walks of life to provide data support. This paper will explore the development trend of large data and provide better data reference for people's production and life.。
Key words: Large data; development status; development prospectsCL目录摘要 (I)Abstract (I)1.绪论 (1)2.大数据的定义及其发展现状 (1)2.1大数据的定义 (1)2.1.1具有一定属性关系资源数据的集合 (1)2.1.2资源数据的集合的区分 (2)2.2大数据的特点 (2)2.3大数据的发展现状 (3)3.大数据应用市场 (3)3.1大数据在金融行业的应用 (3)3.2大数据在医疗行业的应用 (4)3.3大数据在教育行业的应用 (5)3.4大数据在通信行业的应用 (6)4.大数据发展带来的挑战 (7)4.1理论与实践相结合 (7)4.2 利用大数据正确决策 (7)4.2.1 主题分析与概念分析结合 (7)4.2.2片面与整体分析的结合 (8)4.3保护数据隐私 (8)5.大数据发展前景分析 (8)5.1金融行业 (8)5.2医疗行业 (8)5.3教育行业 (9)5.4通信行业 (10)6.结语 (10)参考文献 (11)1.绪论大数据是21世纪互联网信息技术的核心技术,它应用于人类社会生产邻域的方方面面,不同的人对于大数据的理解有着不同角度不同方向的解读。
实际上,许多人只是听说了大数据一词,还未知道它的深刻含义,长期以来错误的理解可能未能够引导部分人踏进数据信息与生产生活相融合,发展迅速的时代。
因此有必要从数据库角度对大数据的发展前景进行比较详细的解读。
大数据已经成为数据服务工作的核心，在未来发展中必定会成为各信息服务商的竞争点。
掌握大数据的信息服务商会成为信息服务中的胜者。
另外，不同行业的数据整合也会成为未来网络数据发展的重要方向，提高网络大数据的价值。
2.大数据的定义及其发展现状2.1大数据的定义简单来说广义上的数据就是指能够通过一定数据,客观条件下反映事实的数字和资料，可定义为对现象进行测量的结果，可以是用于表达知识某些集合。
数据类型的分类多种多样,其中按采用的计量尺度可以分为三类:分类数据、顺序数据、和数值型数据。
其次其收集方法可分观测数据和实验数据俩类，自然科学邻域的大多数数据都为实验数据.数据是广泛应用人类生活的，随着数据的发展，计算机的普遍应用，数据不仅仅是单一数据名词，更多人提出大数据名词这一概念。
什么是大数据呢？大数据是指非常大且无法计算的数据，其英文为“big data”。
一般情况下可将大数据定义如下：大数据是指具有一定属性关系资源数据的集合，属性关系资源可以是量化与定性化资源数据集合，这些资源集合统称为大数据。
大数据的定义重点可分为以下俩方面：2.1.1具有一定属性关系资源数据的集合数据已经在人类生活中广泛存在，存在多种类型形式，数据之间相互关系，各类数据的未来应用权重或是有效性，真实性不同，任何一次大数据的应用都不可能取代人类社会生活所有数据，需要按照—定属性关系选择数据，达到选择有度、应用有理。
搞清楚数据属性关系才能研究清楚数据的定义，定义好大数据就可以做到更好的将数据应用于我们的生产生活。
2.1.2资源数据的集合的区分资源通常是指自然资源，理论资源，文化遗产资源等。
大数据定义使用的是资源数据，也可以是现在没有的数据未来会出现的数据资源，因此可以将起大数据定义成资源数据，但是资源数据的存在方式及其性质都有可能不同，分类数据和顺序数据是用文字来描述事物的品质特征,表现的形式为类别,因此我们将这俩类数据为定性数据(品质数据)。
数值型数据是用数值来描述现象的数量的特征问题,从而可称其为定量数据或数量数据。
2.2大数据的特点要说大数据的特点,Schonberger 在他的《大数据时代》一书中对大数据的定义为“大数据,不是随机样本,而是所有数据;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系.”这句话所强调的即是数据的多样性.但是大数据不仅有数量(Volume)、速度(Velocity)、和种类(Velocity) 这三种传统数据定义的”三个V ”,还包含了最为重要的第四个”V ”定义:价值(Value)。
随着数据的发展,真实性(Veracity )由著名的阿姆斯特丹大学在原有的4V 的基础上增加,最终提出了有效的大数据5V 特征体系架构框架 ,如图1所示。
图1 阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架数量(Volume)真实性(Veracity )价值(Value)种类(Velocity)速度(Velocity)2.3大数据的发展现状现如今大数据被广泛运用在社会的各个领域之中，对经济、文化、军事、政治等发展有着至关重要的作用。
并且，网络大数据在信息技术的支持下已经研发出了复杂的数据结构和多样化的数据模型。
非结构化数据建设也在持续发展，数据存储工作越来越完善，数据查询服务、数据检索服务、数据传输的服务等服务质量也越来越高。
同时大数据与行业发展背景相结合已经成为网络大数据的重要发展方向，运用网络大数据构建行业数据的模型已经成为大数据新的爆发点。
当今人们可通过大数据来预测行业发展。
网络大数据在信息技术与通信技术的支持下与行业发展越来越融合，网络大数据技术、信息技术、通信技术等各种技术的融合已经成为我国科技发展的重要方向。
而技术的融合能够加强网络大数据对行业发展的预测作用，使行业发展能够获得更加真实的数据，行业发展决策具有科学的数据支持。
络大数据与行业发展的融合能够有效预测行业发展轨迹，提高行业决策水平，促进行业创新发展。
大数据的个性化发展以致目前各行各业的人都会应用网络大数据，开发大数据系统，以获得丰富、及时的行业信息。
例如，新闻媒体行业都会通过互联网平台进行用户访问搜集相关数据信息，并对数据信息进行分析，进而了解大众关的信息点和新闻动态，为新闻行业的行业调整提供数据依据，以保证新闻信息的正确导向。
又如，电子商务企业会通过网络大数据对用户的网购行为进行分析，了解用户的购物习惯和购物水平，并根据用户的购物习惯和购物水平为用户推送个性化商品，增强电子商务商品销售推广的针对性。
3.大数据应用市场3.1大数据在金融行业的应用大数据金融这一词在现如今我们的生活中并不陌生,它是指利用大数据开展金融这一系列的服务,通过互联网、云计算等信息化的方式将海量的数据综合处理,同时融合传统金融等服务,开展有关资金流通,创新数据方面的金融服务。
大数据在金融行业涉及面十分广阔，涉及了银行、保险、证券等方方面面。
我们可以以银行业为例,中国银联约涵盖43亿张银行卡，其持卡人数超过9亿，同时有超过一千万的商户，每天七千万条交易数据，核心交易数据都超过了TB级。
银行是金融邻域大数据应用的领头羊,银行可借助以下六个板块:零售银行业务,公司银行业务,资本市场业务,交易银行业务,资产管理业务,财富管理业务来借助大数据更深入的了解客户,提升风险管理能力。
可由以下图2表示。
图2大数据在银行业的潜在应用统计学的规律告诉我们,在实验条件不变的条件下,重复实验多次,随机事件的频率等于其概率.意味着,随着随机事件的大量发生,我们是可以发现其内在规律的,而大数据里面包含的海量数据,就位我们发觉隐藏在随机事件后面的规律提供了条件。
金融大数据的应用,背后都是这个逻辑,通过分析历史事件,找到其内在规律,建成模型,然后用新的数据去验证和进化这个模型,最终进行数据的预测与决策。
3.2大数据在医疗行业的应用大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值。
在技术层面:大数据技术可以应用于非结构化数据的分析挖掘,利用大量实时更新监测数据的分析,为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持;在业务层面:大数据技术可以向大夫提供辅助临床决策和科研项目支持,向高层提供辅助管理决策信息、支持其绩效考核,向人们提供健康监测支持,向药品研发提供数据整理分析、就诊行为分析。