大数据时代数据的特点例1

大数据是当今社会科技发展以及产业化发展的融合体，随着国际化进程的加剧，数据信息的数量、发展规模和流通速度都发生巨大变化，特别是与国际信息的联接与交互，对我国的外交、经济、军事、政治、文化等都产生深远影响，同时也给我国传统的信息安全管理带来了新的挑战，分析大数据时代的发展趋势对于探讨其特点和要求有重要意义。

一、大数据时展趋势探讨

大数据属于数据集合，其特点主要表现为：类型多、容量大、应用便利、存取便捷，其发展速度快且管理方法科学已经成为新一代最重要的信息技术。大数据背景下逐渐形成万物互联的发展趋势，这种模式促进了全球经济的发展，也使新的国际经济模式发展趋于网络化、数据化、智能化、共享化、便捷化、互联化，信息安全也随之进入到大数据时代。近年来，发达国家相继推出与大数据相关的国家发展战略，大数据已经成为经济发展和转型的新动力，并为国家发展带来了新的机遇和挑战。外国的大数据国家发展战略为我国发展大数据战略提供了借鉴经验，在2014年我国正式提出大数据行动纲领，2016年“十三五”期间，国家将发展大数据作为未来发展战略，更加明确其经济意义和战略意义。在大数据时代背景下，我国的信息安全管理工作也迎来了新的发展机遇，数据实现了线上线下、软件硬件、人与万物、政府与行业间的融合、分享、跨越以及渗透，实现了数据间的有效联接。但是伴随机遇而来的是挑战，大数据给信息安全带来发展的同时也使信息安全管理工作变得更为综合性、动态性、交织性、复杂性，使人们不得不对信息安全管理工作树立新的认知。

二、基于大数据时代背景下的信息安全新特点分析

大数据的特点与风险特点极为相像，大数据在发展过程中，给人们带来便利、驱动、转型、发现的同时，也给信息安全管理带来了风险和威胁，并且使信息安全在新形势下呈现出新的特点。与信息安全传统模式相比，大数据时代的信息安全其性质、内容、形态、空间、时间都发生一定变化，并且处于重构阶段，使信息安全管理呈现出综合安全、规模安全、跨域安全、泛在安全、隐形安全等特点。1.综合安全基于大数据背景下，信息安全使协同、整合、互联、交叉、共生、跨界、双赢、互动等发展成为大热词汇，大量数据信息正在向民生管理、城市建设、产业发展以及行政事务的方向发展，我国的信息安全也呈现出综合安全的新特点，如何坚持国家的综合安全观念，保证我国的人民安全、政治安全、经济安全、社会安全、文化安全、军事安全，并依托国际安全，形成具有中国特色的国家信息安全道路，成为我国目前探索综合安全发展的重点。2.规模安全万物互联是大数据时代的主要特征，促使其信息传播呈现出新的形态，实现了物与物之间的联接、物与人之间的联接、人与物之间的联接以及人与人之间的联接。随着互联网信息技术的发展，中国的网民数量急剧增加，截止到2015年我国的网民数量已经接近7亿，其网络活动的轨迹均被抓取并记录，数据概念已经渗透到各个领域和各个行业，为人类生产和生活提供数据参考。同时巨量的数据信息在数据中心的汇聚，使数据规模化风险加剧，并时刻威胁着个人的信息安全，例如：黑客盗取个人信息资料等。3.跨域安全随着经济全球化的发展，信息、人才、知识等都实现了跨区域传递和流通，这些新兴模式使我国的数据资料实现了国家间的互连互通，在增加信息交互便捷的同时信息安全的威胁也相应增加。针对跨境信息风险问题，需要国家及时建立跨境数据检测体系，控制和管理好国家的跨境数据传导，以实现国家信息安全。4.泛在安全在大数据发展中，由于网络的便利性使得信息资料可以快速的渗透到各个领域内，且实现了跨国家、跨行业、跨部门，并体现出即时性特点，信息流快速且隐蔽流动，渗透面积强且影响广泛。笔者认为计算机信息管理已经从静态管理模式转变为动态管理模式，并且管理时间要求也更为严格。5.隐性安全基于大数据背景下的信息安全主要表现有以下几点：其一，数据信息呈现出泛滥和冗余的特点，造成“脏数据”过量，导致有价值的信息被淹没，需要加强数据管理和控制，才能保证有价值信息能够被及时挖掘，保证其价值发挥。其二，跨境互联使信息质量产生变化，在进行信息管理中需要进行深度挖掘，以便实现深度分析。其三，移动信息技术改变了传统的点对面的传播方式，实现了点对点以及圈对圈的新型传播，其隐蔽性良好同时也带来了新的信息安全挑战。其四，基于大数据视角下的新型线上业务中，存在不法分子线上犯罪现象，由于线上犯罪隐蔽性强，危害性也就更大。

三、基于大数据时代背景下的信息安全新要求分析

（一）管理模式新要求

基于大数据背景下的信息安全管理，要求国家在创新要求的驱动下明确总体安全的理念。在体制上，改变单打独斗的方式形成新的协同作战方式；在技术上，改变以往核心技术依赖于进口的局面，加大科技研发力度，实现核心技术自我开发能力；在机制上，将静态管理手段转变为动态管理方式；在方法上，改变经验为主的管理方法形成预防、应对、弥补的管理线路；在传递方式上，改变传统的垂直传递方法，形成扁平式传递路径；在人才选拔上，改变了传统的选拔机制，更注重人才的综合素质、专业能力、创新能力。

（二）管理路径新要求

大数据的发展是一把双刃剑，在给人们带来信息便利的同时还带来了众多的虚假信息以及信息垃圾。为了有效的利用大数据，需要加大数据管控能力，特别是需要进行分布式进行数据观察，以达到数据信息的合理利用。大数据在发展过程中还存在不完善之处，经常有不法分子利用网络进行谣言传播以及煽动是非，造成网民认知混乱，对数据分析缺乏理性。因此，在信息管理工作中要注意科学进行信息管理，做好信息去伪存真工作，还原良好的大数据环境。

（三）管理政策新要求

根据大数据发展特点以及信息安全发展规律，国家机关要及时的进行数据法制化管理，保证我国的数据信息发展可以有法可依，有章可循。采取统一管理方法，在信息开放的环境下实现有效管理，改变以往信息网络各自为政的现象，通过整合优化实现数据信息价值的扩大，以确保将信息风险降到最低，在网络信息快速发展的今天，通过有效的法律保障，将个人信息风险最大限度降低，既保证信息流动自由，又保证建立完善的法律保障体系。

大数据时代数据的特点例2

1 什么是大数据时代

1.1 大数据时代的概念

对于很多人来说，大数据时代这一词汇是很熟悉的，但是对于它的含义确是很陌生的。大数据时代其实很难用一个完整的定义，我们通常可解释为：大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。从这大数据时代的解析我们能够看到，大数据时代不是单单的一种技术，但是各种信息的综合体，是一个巨型的资料库。

最早提出“大数据”这一词汇的是一个全球知名咨询公司麦肯锡，他表示到：数据已渗透到各个领域，成为促进社会发展的重要因素。面对这样的形式，人们加以合理的利用海量的数据资源，将会把世界的发展推向一个新纪元。

1.2 大数据时代的特点

我们由大数据的概念很容易的了解到，它是一个多种数据库的聚合体。有些人就根据大数据的概念将其特点归结为一下三点：量大、多样、实时，有人直接将这三点简单的成为3V特征（三个特征的首字母都是V开头，简称为3V）。但是我认为大数据时代的特点除了这三点外还其他的，诸如数据价值密度高、处理数据快的特点。因此大数据时代特点我们可以总结为：①数据量大，也就是说数据的体量大，对于体量的衡量我们已经不能用传统的衡量方式了。②种类的多样性，大数据库的种类包含众多的行业，多个领域，而且具有文本、图像、影视等多种样式，这一特点尤其适用于图书馆的发展；③更新速度快，也就是我们说的实时性，大数据的更新每时每刻都在发生，保证了数据的实时性。④数据的价值密度高，涉及到传输、决策、感知、控制开放式循环的大数据，大量的不相关信息对未来发展模式和趋势的可预测性分析起着至关重要的作用。⑤处理速度快，数据持续到达，数据分析要求实时处理而非批量式分析。

2 大数据时代下图书馆面临的机遇与挑战

我们由大数据时代的特点可知，随着大数据时代的发展，处理速度和更新速度使得其利用价值在不断地上升，在大时代数据对图书馆行业的发展有着很大的影响。

2.1 大数据时代下图书馆面临着挑战

在新的时代下要求图书馆服务行业要对其图书馆内部资料有一个充分的了解，而且这种了解要紧紧跟随着图书馆内部资料的更新不断改变。传统的图书馆服务行业的特点就是人工管理占很大一部分，数据更新速度差，管理效率低下，比较浪费时间；由于人们对知识的渴望，图书馆的作用越来越大；图书馆场地的局限也是一个重要的问题；大数据时代的高效性、实时性是传统的图书馆服务行业所不能比拟的，如何在大数据时代下更好的发展图书馆服务行业成为一个重要的问题。

2.2 大数据时代下图书馆面临着机遇

其实在大数据时代下图书馆的发展，机遇与挑战而言，机遇所占的比例不少于挑战的比例。大数据时代下数据形式有多样化、信息更新的实时性、快速的处理速度，大数据这些特点都将会促进者图书馆服务行业的发展，未来会成为图书馆服务行业发展的核心部分。

3 图书馆行业应该如何应对大数据时代下的影响

面对大数据时代下的机遇与挑战，图书馆服务不能坐以待毙，应该积极的面对挑战，勇于创先，实现机遇利用率的最大化。

3.1 创新图书馆管理方式，提高图书馆的智能化管理水平

传统图书馆管理模式已不能适应快速发展的社会，对于图书馆的管理，我们应该做到与时俱进。创新图书馆的管理方式是适应社会发展的必然趋势。我们可以充分利用大数据时代量大、快速、实时的特点，提高图书馆的智能化管理水平。数字化时代，文献资源等进行数字化、语义化处理是图书馆进行数据处理的主要模式，在此基础上借助网络服务，实现数据共享，从而最大程度满足用户需要。

大数据时代的到来可以快速的提升图书馆的服务水平，大数据可以以最快的速度更新图书馆的资源，并对资源进行分类，让人们根据自己的喜好可以快速的筛选出所需要的种类，节约借书人时间的同时也减少了图书馆行业的压力。

3.2 高度关注图书馆用户数据和信息

为了迎接大数据时代下挑战，要提升图书馆服务质量；我们首先要注重的就是用户的需求。我们都知道大数据内的资料很多，但不一定都是客户们需要的资源。因此我们要做到尽可能的满足用户们的需求。

做好用户们的需求我们就要做好以下几点：①根据用户们的网页访问数量，统计、整理出哪些资源是比较受欢迎的，对其M行大量的收集。②了解用户的爱好和价值取向，根据其不同的喜好可以向不同的人群进行资料的推荐。

4 总结

在大数据时代下，虽然图书馆服务行业受到了很多的挑战，但是同时也遇到了很多的机遇，我们要相信，随着图书馆服务行业的不断发展和创新，一定能跟随时代的潮流，为我们提供更优质的服务。

参考文献

大数据时代数据的特点例3

大数据时代下，高校财务管理在数据分析上获得了有效的支持。从目前高校财务管理实际来看，基础数据的分析是关键。但是受到高校财务数据多，财务管理流程复杂等因素的限制，高校在财务管理中无法对基础数据进行快速有效的分析，导致了高校财务管理工作在实效性上有所欠缺，不利于高校财务管理工作的开展。大数据技术的出现，给了高校财务管理工作以新的手段支持，不但解决了高校财务管理中基础数据分析的困难，还提高了财务基础数据分析质量，对高校财务管理工作具有重要意义。

一、大数据时代下高校财务管理，应建立基础数据库

大数据时代的特点是能够对数据进行集中的处理和分析，在进行数据分析处理之前，通常会建立完善的数据库，实现数据的有效收集。基于高校财务管理的特点，以及高校财务管理中基础数据繁杂的现状，大数据时代下高校财务管理只有建立基础数据库，才能满足后续分析需要。为此，高校财务管理应从三方面入手：

首先，高校财务管理应做好基础数据的收集。由于高校财务管理中涉及到得数据较多，做好基础数据的收集不但可以为下一步的数据分析提供有力支持，同时也是建立数据库不可缺少的手段之一。

其次，高校财务管理应建立基础数据库。做好了基础数据收集之后，应根据基础数据的完善程度，建立相应的是基础数据库，重点做好基础数据的管理工作。 再次，高校财务管理应将基础数据纳入到数据库管理中。为了保证高校财务管理基础数据库能够有效运转，应将财务管理过程中的所有基础数据都纳入到数据库管理中。

二、大数据时代下高校财务管理，应对基础数据进行统计分类

大数据时代下，大数据技术的优势在于可以通过对复杂数据的分析，找出数据的特征，并将数据背后所反映出的内在规律予以展示，为数据分析与管理提供有力的支持。基于这一认识，高校财务管理在大数据时代，不但要学会有效利用大数据分析手段，还要在基础数据管理中，全面应用大数据分析技术。

结合高校财务管理实际以及大数据分析的现实要求，对基础数据进行统计分类是重要措施。通过对基础数据进行统计分类，不但可以提高基础数据管理质量，同时还能解决基础数据的归类问题。所以，做好基础数据的统计分类，并按照财务管理信息类别对基础数据进行统计分类是十分必要的。

同时，对基础数据进行分类之后，要对每一类数据进行必要的统计，总结基础数据特点，把握基础数据处理原则，确保基础数据的统计在准确性上能够达到预期目标，提高基础数据的处理质量。从这一点来看，大数据数代对数据的处理速度更快，处理难度也越来越低，只有做好数据的分类统计，才能为大数据技术的应用奠定良好的基础。

三、大数据时代下高校财务管理，应分析基础数据的整体特点

对于高校财务管理而言，考虑到财务管理工作的专业性和特殊性，对数据处理的准确性和处理速度有着严格的要求，做好数据处理不但有利于提高数据分析质量，还可以为高校财务管理工作提供有价值的参考依据，使高校财务管理工作能够找准数据流向特点，为下一步的数据分析提供有力的保障。

除此之外，对基础数据的整体特点进行分析，是高校财务管理的重要内容，考虑到数据复杂性等特点，传统数据分析手段已经难以满足实际需要。大数据技术出现之后，利用大数据的分析优势和归类优势，可以对高校财务管理中涉及的基础数据进行必要的统计分析，从中找出数据流的特点，为高校财务管理工作提供一定的管理依据。

大数据时代数据的特点例4

中图分类号：F239.45文献标志码：A

一、大数据的相关概念

大数据（Big Data）作为人类一次新的技术革命，它的出现给人们带来了海量爆炸式的信息，革新了众多科技技术，是信息届的一个全新现象。大数据的发展也体现了从理论走向实践的过程，世界范围内最早提出大数据概念的是美国的麦肯锡公司：他们认为大数据就是：“无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。”这一定义虽然比较简单，但是获得了大多数学者的认可。大数据具有4V特点，即容量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）、价值（value）。

容量特性就是指大数据在数量维度上的特点，大数据顾名思义就是集合的海量数据，属于人们无法短时间内搜集、理解的数据，它的存储单位由传统的MB，GB，上升至TB乃至PB层面，数据的来源光，数量大，并且根据今年的统计报告可以看出大数据的数据的总量的增长幅度是逐渐变大的，往往呈现倍数增长，所以许多学者把大数据时代定义为爆炸式信息时代。多样性特性就是指大数据时代下的数据数据类型呈现多样的特点，数据的生产与传播方式多样化，可以这样说在大数据时代，我们每个人都是信息的生产者与传播者。速度特性就是指向对于传统的数据分析与数据的时效性来说，大数据时代下，信息的传播交流速度快，数据的“保鲜期”更短。价值特性与前三个特性有所不同，它说明大数据时代的信息和数据不仅具有量的优势，还有质的保证，这里的质指是就是数据的精确性与价值性。

新时期我国的互联网金融快速发展，大数据时代已经参与到审计工作的方方面面，任何事的出现都具有两面性，大数据作为一项技术革新的代表，它的出现与发展对审计工作究竟带来了那些机遇与挑战呢？这一点值得所有审计届同仁共同思考与研究。

二、大数据给审计工作带来的风险

大数据时代的到来使传统的审计工作发生了一些变化，主要体现在审计工作的模式发生了巨大变化，立项依据将由专家经验加风险评估向持续性审计信息触发转变。审计视角将由识别单业务条线风险向运用整合信息全面识别风险转变。审计范围将由抽样审计向全量审计转变，工作方式将由现场加非现场向信息化加智能化的方式转变。就工作方式而言，在大数据时代，审计人员运用智能化的信息技术开展审计，从混杂数据中发掘潜在相关关系，提升审计发现能力，使审计项目更具延展性和纵深性以及科学准确性。但是明确大数据给审计工作带来变化的前提下，还必须准确认识大数据给审计工作带来的挑战，主要是安全问题和数据质与量的问题。

1、安全问题

首先是审计数据的安全问题。审计工作的特殊性决定了审计人员在工作时有一定的保密性，对数据的处理与分析要有科学型，要注重安全性。大数据时代，任何一个主体单位都要与其它主体发生联系，主体间数据的联系众多，联系程度不一，这就使任何一个主体掌握全部数据成为不可能，所以云计算技术便应运而生，但是云计算时代的到来与云技术的不断发展给所有的使用主体都带来了一定的安全风险，一旦有黑客攻击很多数据可能会被篡改甚至损坏消失，这会对审计工作造成无法挽回的损失。所以在运用云计算时一定要有足够的网络安全防防护。审计人员要不断加强网络技术知识的学习，在实践操作过程中要保持警惕与观察力。

2、数据的质量问题

审计工作中，审计人员面对的是大量的数据，大数据时代，要求审计人员在分析数据时不仅要分析海量数据，还要善于发现这些数据之间的联系。但是，由于大数据时代的数据量大，数据类型多，造成数据的量大，而由于技术问题与操作问题也造成数据的质难以保证，所以，数据的质与量的问题一直是大数据时代冲击下审计人员工作的新难点与重点。要想保证数据的质量就要从两个方面着手。首先是电子数据存储的环境，包括内部控制、数据的检查、传输、进而对信息系统进行测试、评估等几个步骤，要细心确认信息系统本身是否存在不合理的地方以及漏洞使得数据不准确、不可靠。另一方面，审计人员可以从电子数据本身入手，通过数据库在内的多种方式来采集电子数据。尽量避免不准确的数据采集给审计工作带来的风险。

三、大数据给审计工作带来的机遇

大数据作为一项技术革命的集合，因为涵盖了大量的数据，所以促进了各行各业的信息交流，加深了社会经济各个环节之间的联系，加速了整个社会信息交流与处理的速度。这使得人们处理的数据总量增大，数据样本增多，对数据精确度的要求降低，更关注数据之间的联系。对于审计工作而言，传统的审计工作方式已经不能适应互联网时代的发展，计算机审计因为在应对大数据时代具有突出优势，所以在审计工作中越来越受到重视。宏观上看大数据给审计工作带来的机遇主要包括两个方面：一个是工作观念的革新，二是工作方式环境的转变。首先是工作观念的革新，传统的审计工作与人员接触很多，审计人员除了要有基本的审计知识还需要具有较高的协调沟通能力，但是大数据时代，许多工作人员都意识到必须革新观念，不断学习计算机技术与网络技术。第二是工作方式与工作环境的变化，就工作方式上，大数据给审计工作带来了新的发展，使得工作效率大幅提高，工作的准确性较之以前有所提高。工作环境上呈现工作范围缩小化，工作成绩扩大化的特点。

总结：

总之，大数据技术的不断发展给审计人员工作带来了新的机遇，使审计工作朝着精确、科学、高效化方向发展，要求新时期的审计人员在面对具体工作时，要树立不断发展的学习观，抓住大数据给审计工作带来的机遇，最大程度上利用大数据带来的契机。

参考文献：

大数据时代数据的特点例5

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2015 . 17. 017

[中图分类号] F232 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2015）17- 0036- 02

1 大数据的含义及其特征

随着信息时代的到来，“大数据”这个概念也被广为传播。美国奥巴马政府也高调制定了其大数据研究和开发计划，大数据已经开始进入到人们的生活中。对于大数据这一概念，目前暂无确切的定义，通常是通过数据产生的过程和数据形成的两个过程进行描述，本文从大数据产生和大数据的特征两个维度进行定义。大数据具有规模大、类型多、处理速度快、价值密度低4个基本特征。

（1）大数据的基本特征是数据规模大，大不仅体现在数量上，还体现在范围上。随着数理统计技术的发展以及数据处理能力的提高，用传统的少量的样本特征来推断整体的习惯已经被摒弃，人们通过搜集和整理更大量、更大范围的数据，进行更精准的决策。

（2）大数据所包含的数据类型繁多、复杂多变。大数据时代数据来源范围更广阔，比如电子商务、手机信息、行车信息、购物会员信息等多渠道，同时数据的格式也不尽相同。因此，数据的多样性具有来源多样性以及格式多样性等特点。

（3）大数据的另一个显著特征就是处理速度快。面对巨大数量的数据，同时数据形式多样化，只有加快数据处理的速度才能让数据的时效性和有效性得到充分发挥。在巨量数据的情况下，数据还具有流动性，随着时间的推移其价值也会降低甚至失去其自身的意义，因此，在大数据时代下，数据处理越来越强调其时效性，对其处理速度也提出了更高的要求。

（4）大数据下大量数据的聚集导致数据的价值密度低。大数据所包含的巨量数据信息中包含了所有数据和全部字段细节，对于要解决一些特定的问题和决策来说，有大量不相关信息包含其中，造成了相对有效数据的密度低。面对这个特征，为了提升决策的效率以及效益，需要提炼有效数据。大数据为了保证信息的完整性以及能够满足所有应用，这就要求数据数量的激增，而有效信息的比例相对减少，也就是我们所说的价值密度低的特征。

2 大数据时代管理会计面临的挑战

2.1 会计工作者对大数据的应用认识不足

大数据时代的到来对很多行业来说既是机遇也是挑战，会计从业者对大数据的正确认识是迎接机遇和挑战的必要条件。目前很多企业并没用充分认识到这一点，对大数据的认识不足，主要表现为：首先，认为大数据技术比较遥远，而且仅仅是存在于如谷歌、微软等高精尖技术公司，不愿意为大数据技术投入人力、物力、财力，甚至有意避开大数据这一领域的有效应用；其次，对于大数据的认知度不足，调查显示，在中小企业中，对大数据有过关注和了解的人不足50%，另一半则仅仅听过这个名词而已，并没有真正关注和了解。再这样的情况下，大数据在会计工作者中的应用与推广必将受到影响。

2.2 会计的信息存储空间不足

我们强调了大数据时代其特征中数据量的巨大，并且要求所存储数据的全面性以及持续性，这些都需要巨大的存储空间，而目前对于处理这些TB级别的数据有很大困难。

2.3 会计信息的安全无保障

大数据时代基础数据搜集中，包含着大量的私密信息，这些信息的安全关系到员工及客户的自身安全；同时大数据也涉及到企业核心信息。这些数据一旦泄露，都将对客户或者企业造成威胁，给企业带来不可弥补的损失。因此，面对大数据的应用，对于信息安全的要求是一个不可回避的重要课题。

2.4 针对大数据的会计分析技术不足

大数据的特点之一就是数据价值密度低，也就是说面对众多数据，对其有效的分析和充分的利用是实现大数据有效应用的途径之一。目前，对于大数据的有效应用少之又少，一方面是因为数据量过大，另一面则是因为传统的分析方法不能很好地适用于非结构化数据的分析。

2.5 大数据时代下会计人才缺失

目前，全世界都面临着大数据专业人才的缺口，面对大数据的特点，必须有专业数据分析技能的会计工作者才能胜任，才能将众多数据转化为有效的深度挖掘和分析决策报告。专业知识的短缺必将阻碍会计工作者在大数据时代下的发展，因此，对于数据处理及数据挖掘等相关方面的培训是会计工作者提升自身技能的必备条件。

3 如何应对大数据给会计工作带来的挑战

大数据时代的到来是一个渐进的过程，在这个过程中，对会计工作的能力要求也是一个渐变和逐步提升的过程，会计人员必须积极应对这些变革，迎接大数据带来的挑战。

3.1 提升自身对数据挖掘的应用能力

大数据的有效应用就是考验会计工作从海量信息中找到有价值信息的过程，只有找到了有价值的信息才能为生产经营提供正确的发展方向。这些都需要依赖于数据仓库以及数据挖掘技术。

3.2 提升会计信息化的安全性

前面提到了目前会计信息安全性的问题，如何防止他人恶意非法访问以及窃取相关数据是目前急需解决的问题。目前比较有效的防护办法为：企业启用用户身份安全认证以及访问控制机制，同时增加会计信息安全评估机制，在企业内部建立和健全一个会计信息管理系统。

3.3 加大对大数据知识的会计人才的培养

随着大数据的逐步应用，为应对大数据知识及技能人才缺失的现状，企业一方面可以加大招聘力度，另一方面可以通过对现有会计人员进行培训或者交流学习等方式，提升会计工作人员的大数据挖掘分析的能力。

4 结 语

随着大数据时代的到来，对会计工作的需求也上升到了一个新的高度，在技术上说，要求会计人员了解大数据的特点，并且能从中挖掘和整理出有效的信息，能为公司解读有效数据并提供决策依据；从职业操守上来看，需要会计工作者严保数据库中的敏感信息，不可泄露客户及公司的信息。因此，需要不断提升会计工作的技能和职业操守来应对大数据时代的到来，更好地利用大数据来更加出色地完成会计工作。

主要参考文献

[1]袁振兴，张青娜，张晓琳，等.大数据对会计的挑战及其应对[J].会计之友，2014（32）.

[2]许金玲，赵爽.大数据时代管理会计工作变革研究[J].现代经济信息，2014（23）.

大数据时代数据的特点例6

一、大数据时代概述

大数据是在种类繁多、数量庞大的多样数据中进行的快速信息获取，它不是定量描述数据量大小的名词，一般产生于邮件、视频、微博、帖子以及页面点击，是结构化数据、半结构化数据与非结构化数据的总和。大数据概念首先出自于天文学学科和基因学学科，最后广泛应用开来，将计算机时代不断增长的信息，应用到各行各业，发挥信息的自身价值。大数据具有4个特点，分别为：种类多、速度快、容量大以及价值大，取关键词英语的首写字母，具有4V特点。这些特点表示大数据将给IT行业带来质的变革，让形态多样的信息且富有价值的数据通过一定的技术手段，进入数据处理、深入分析以及价值挖掘的信息业务发展过程。随着信息技术带来的强大的数据增长，数据无处不在，世界真正进入大数据时代，世界各地政府也开始关注大数据的核心科学与技术问题，促进了大数据学科的建设和发展。而作为信息储存和利用的图书馆，大数据时代下，图书馆的信息资源面临着巨大的挑战，这就意味着图书馆要加大限度集成多源数据，并且建立多源数据之间的关联，根据以上目标，还要创新图书馆的服务模式，使其在数据的基础上实现智能化的目标。其次，通过大数据的技术手段，对利用图书馆进行知识挖掘的用户的信息进行了解和探究，挖掘潜在的信息需求，研究阅读者的兴趣爱好，进而发展符合时代特征的新的信息资源，在服务体系上进行人性化改革，推动图书馆行业的发展。

二、大数据时代给图书馆发展带来的影响与挑战

大数据时代给图书馆的发展带来了不少机遇和挑战，在信息技术发展的进程中，大数据正在逐渐改变着图书馆，给图书馆的发展带来了巨大的影响，以下是对其影响的具体分析。

1.对图书馆工作人员产生影响

大数据时代下，图书馆的服务结构发生了巨大的变化。大数据技术是基于网络信息时代的，因此图书馆信息资源也将逐渐向智能化发展，这就意味着，图书馆的服务结构将由传统的手工操作、人为管理转换为自动化操作、计算机管理，对于图书馆工作人员来说，不仅要掌握图书馆基本业务的专业知识，还需要学习新型技术手段，实现图书馆数据分析智能化处理，这对于图书馆工作人员来说，无疑是巨大的挑战。因此，随着大数据时代的到来，图书馆馆员人才队伍要求的素质培养方向将会注重其对数据分析、管理以及应用能力，而非传统对于图书馆信息资源的简单整合和管理。基于以上要求，图书馆工作人员的组织结构也会发生变化，馆员队伍的层次结构也会更加多样化，对专业技术水平的要求也会逐渐提高，进而影响原有工作人员的职业规划。

2.对图书馆技术体系产生影响

大数据时代下，图书馆的信息服务职能也会面临硬件以及软件等技术的挑战。大数据时代，信息资源主要通过硬件平台来实现对信息数据的存储和运算，因此图书馆原有的硬件系统需要更新换代，以满足大数据时代下的硬件平台运行的高要求，实现信息服务功能。其次，据调查显示，现有图书馆运用的仍然是Web2.0技术基础，采用的仍然为大型关系型数据库作为后台支撑，这在一定程度上阻碍了图书馆个性化服务体系的实现。原有的数据系统，很难应用大数据时代带来的数据的价值，进而对图书馆的效益产生影响。

3.对图书馆业务功能产生影响

大数据不仅对信息资源具有收集、储存的功能，还具有分析总结的功能。因此，在大数据时代下，图书馆的业务功能不能仅仅局限于对各种载体，如书、报、刊、音视频资源等进行收集、整合和保存，还需要对用户的信息和阅读的频率等数据进行收集整合，并建立数据库，综合展开分析，才能发挥图书馆时代性的业务功能特点。另外，大数据时代下，抓住有效的数据就能在众多竞争中找到突破点，因此图书馆为了提高本馆的服务特色，必须将图书馆原有基础查阅服务功能转变为对数据的加工和分析服务，了解阅读者的阅读频率和阅读偏重点，从而对原有服务进行拓宽和深化，让阅读者体验到更加人性化的服务。

三、大数据时代下图书馆服务创新与发展的新方向

大数据时代下图书馆将面临增长迅猛的海量复杂的数据处理，在服务功能上需要进行改革和创新，从而适应时代的发展需求，获得长远发展。由此，大数据时代下图书馆服务创新与发展的新方向主要有以下方面。

1.服务的智能化发展

图书馆服务的主体主要是用户，在大数据时代下，要求图书馆在对用户服务的过程中实现智能化程度，如通过大数据技术对复杂数据的自动化收集和处理基础，实现用户在查找图书时能够自动抽取关键词、智能化抓取数据，进而对用户的搜索需求进行自动分析和预测，最后根据图书馆已有资源给用户提供帮助。这样一来，避免了由于图书馆信息资源的庞大而带来的搜索难度，提高图书馆给用户搜索服务职能的效率。另外，智能化的信息服务还能够将用户潜在的信息需求转化为实际信息需求，扩大了图书馆知识资源的价值范围，同时也让用户实现发现知识、挖掘知识的功能。

2.查询中形成解决方案

大数据时代下图书馆给用户提供服务的过程中，不仅仅是对用户提供知识查找和阅读功能，还需要发挥图书馆对于知识解答的功能，让用户对于信息的获取更加简单和方便，对于知识的理解和吸收也更加容易。这就意味着图书馆信息服务需要在用户进行信息查询和搜索中，对同一用户的不同信息需求进行分析和处理，进而得到用户信息需求的解决方案，提供最佳的选择方式，完成用户的目标。

3.根据用户的阅读需求进行个性化推荐

图书馆的资源非常丰富，馆藏量大，但并不是所有馆藏的信息都能够发挥知识价值，因此大数据时代下，需要图书馆对用户的阅读需求进行分析，进而推荐与用户阅读特点相关的但平时很难被用户察觉的信息资源。就如同在淘宝过程中，淘宝会根据用户搜索商品或者购买商品的记录情况，通过一些提示语向用户推荐一些相关的商品，“浏览了该商品的人还浏览了以下商品”。这种模式下，意味着图书馆需要对用户进馆的所有信息进行汇总分析处理，才能挖掘出不同用户群体的查阅特点，进而实现个性化推荐，最终提高和拓宽图书馆资源的利用率。

4.信息的知识价值体现

大数据时代下图书馆信息的知识价值体现是图书馆今后发展的重要趋势，大数据技术能够让图书馆大量显性的、无序的数据信息进行有效的整理，为不同需求层次的用户在信息资源的获取上得到不同的服务。也就是说，根据对用户信息需求的分析，能够让图书馆加强对信息的筛选和收集功能，并且加强从信息内部结构中深层次的提取知识，最大限度地发挥知识的价值。

四、大数据时代下图书馆服务创新和发展的具体建议

大数据时代给图书馆的发展带来了新的机遇，也带来一定的影响和挑战。笔者根据大数据时代的特点，提出以下建议。

1.实现图书馆结构模式的转变

大数据时代下，要求图书馆结构模式进行转变，从传统的图书资源、电子资源以及机构库等模式，增加大数据环境下的网络信息资源和用户日志数据资源的结构模式。实现质变和量变同时发生。图书馆可以根据大数据技术，对图书馆资源进行网络化整合，对用户进馆信息形成电子化档案，进而将用户信息形成一个特殊数据库，掌握用户的搜索记录，进而通过先进化的软件技术让图书馆信息资源与用户的信息需求进行匹配，为图书馆特殊化服务提供依据。

2.实现图书馆管理模式的转变

图书馆管理模式的转变意味着图书馆管理模式需要从管理的信息化转换为管理的数据化。在具体工作中，图书馆管理人员在为读者提供服务的过程中，对自己的工作情况进行记录，并将记录的信息形成业务数据，这样就能对工作人员的工作时间、工作内容以及服务质量等进行有效评估，从而确定绩效指标。其次，读者也可以对工作人员的业务数据进行阅读，了解工作人员的信息，从而选择合适的服务对象。这样就能大大提高图书馆管理人员的工作效率和工作成绩，也让管理变得更加高效和客观。

3.实现图书馆服务模式和内容的转变

由于图书馆结构性质的变化，其数据性要求程度越来越高，图书馆的服务模式和服务内容也需要进行转变。这就要求图书馆在给读者提供服务时，要从原来的点对点、面对点、线对点的传统服务模式转换为一体化服务模式，要求图书馆对用户信息进行有效追踪，挖掘用户的信息需求，从而实现对每个客户的个性化服务，满足用户个性化需求。

现今社会，大数据已经深入到我们生活的各个层面，给我们的生活既带来了便利也带来了挑战。大数据时代下，图书馆信息服务正面临着新的挑战，在信息的保存、开发以及利用过程中，如何利用大数据技术将图书馆大量的信息资源进行保存和分析、如何通过对用户信息的识别和分析找出潜在信息需求、如何在新时代下创新图书馆的服务结构和模式，都成为当前图书馆发展中首先考虑的问题。图书馆在应对大数据环境时，要充分利用大数据的技术特点，对原来的服务体系进行重构，进而全面发挥图书馆信息资源的知识价值，得到长远发展。

参考文献：

[1]陈 茫，周力青，吕艳娥.大数据时代下的图书馆移动服务创新研究[J].图书与情报，2014（01）：117―121.

[2]黄春英.探究大数据时代下图书馆的服务创新与发展[J].才智，2014（06）：290.

大数据时代数据的特点例7

1 大数据时代的环境特征

各类信息在计算机运作系统下，产生了各式各样的信息流、数据流。信息系统作为孕育数据的“母体”，信息系统的数据爆炸导致大数据时代的到来。另一方面，大数据时代又衍生出了更庞大、复杂的信息系统。大数据，实际上就是指软件无法提取、共享和分析的海量数据。

大数据有数据量大、数据种类多、数据有效值低以及数据处理速度快的特点。

数据量大主要是因为各种计算机设备、移动终端产生的实时数据，无法及时清理或有效使用使数据越积越多，导致数据量变大。数据以成千倍的数量累积上升，企业网络甚至会产生PB、EB量级的数据。

传统的数据储存都是以文本为主的结构，随着互联网技术的深入发展，图片、音频等数据都已成为数据结构的主要构成因素，甚至占据了超过一半的比例。数据类型越来越多，就需要数据平台拥有更强大的信息处理能力。

大数据环境下，为人们提供了诸多潜在的信息，在激烈的市场环境下，信息的占有量，是竞争力强弱的体现。目前数据已经成为各行各业的重要组成部分。

大数据时代的处理框架建立在云计算的基础之上，利用高速运转的方式，通过分布处理，以数据流的形式传递在系统之间，为用户构建大量的数据库，而且可应用于大多数的程序。

2 广告设计教学改革的必要性

广告设计作为视觉传达设计和广告传播这两个专业的核心课程，建立在印刷、网络、影像等多种载体之上。研究国内外的广告设计艺术，是一种较为新颖的课程。但是当下的广告设计课程仍沿用传统的媒体广告内容进行教学。例如，只对报纸、杂志、电视以及广播这类传统媒体进行研究，新媒体的各种形式、特征、设计手法等都没有被彻底地纳入广告学的设计教学中。学生在课堂中无法准确、迅速地了解新媒体广告教学的设计规律。媒体形式日新月异，这也给我们的教学带来了一定的影响，给我们提出了新的问题和任务。过去广告设计教学模式服务于传统媒体，而当下的课程我们要去探索新的方式，从知识框架、教学重点上实现质的突破。广告设计观念教学要顺应新媒体时代的需求。笔者根据大数据时代下的环境特征，研究大数据时代的特征与当下广告设计教学的联系，进一步提出大数据时代下加强广告设计教学改革的方式方法，以此来更新广告设计的教学体系。

3 大数据时代下的广告设计教学改革策略

3.1 构建大数据时代下的广告设计教学体系

通过长期的广告教学实践，笔者认为理想的教学框架应贯穿于学校教育和社会实践两个方面，实现核心课程、重点课程以及辅助课程的三项并进。在学生的每个学习阶段，让学生的各个层面都积极地接触实践，最大限度地为学生创造实践机会，尽可能为学生提供观察和动手学习的机会。

构建大数据时代下的广告设计教学体系，要改变以往的实习策略。让广告实践穿插在每一个学期当中，让学生带着问题走入课堂，真正了解每个课程中的广告设计实践的重点、难点。所以，对于广告设计课程教学改革，要从两个方面入手。

首先，要为学生创造实践的机会。通常情况下，这对于学校来说有一定的难度，让他他们到广告公司实践图形创意，在版式设计时到报社去学习和参观，这些总的来说较为困难，但是这是帮助学生实现高效学习的最佳途径。在这个过程中，让学生充分了解到他们应该学习的内容，认识到自己的不足，学会如何使用知识点，让学生能真正做到学以致用，探寻学生从校门走向社会的捷径。

其次，要加强对核心课程的强化。广告设计的功底在于美术功底，这是实现影视广告设计、平面广告设计的基础。在大数据时代，依然逃脱不了这个基础。广告设计专业的学生无论其他学科知识再怎么扎实，如果没有基本的构图能力、绘画能力，他就不会有太多的发展空间。所以，要想实现课程的优质教学，一定要夯实学生的基础，练好手上功夫。

3.2 建立一支高质量的教师队伍

任何院校要想提升其教学质量，首先要从教师入手。培养打造一支高素质、高层次的广告教学队伍，是学校广告设计教学改革的重点。学校应积极组织培训，提升教师们的专业素质，建立研究和培训基地，加强各个院系之间的相互合作，加强学校与企业之间的合作，实现优势互补。目前还可以向外拓招兼职教师，在发达国家，很多优秀的教师都来源于广告企业的兼职教师，他们有工作经验，同时还积极与社会接触，可以带给学生们最新的广告素材和知识。在校内的全职教师，可以积极地借鉴他们的经验，采用双重标准加强广告设计专业的师资力量建设。在大数据时代下，广告设计专业面临着更多的挑战和机遇，我们应积极地吸纳广告业、传媒业的人才，充实教师队伍，以此来推进大数据时代下的广告设计教学的改革。

3.3 建立互动式教学

大数据时代下，传播内容有个性化、海量化的特点，在传播渠道上也有一定的交互性。所以，互联网作为学生们使用、接触最多的媒体，我们需要对此加以重视。在网络环境下，手机、电脑、平板电脑等载体已经成为信息传播的重要组成部分，在这样环境下成长起来的学生，是新媒体的受众。他们对于网络广告有着独特的体验，在一定的程度上，他们比教师更具发言权。所以，在广告设计教学改革中，教师要积极地适应大数据环境特征，建立互动式教学。

首先，要变被动为主动，让学生成为课堂主体，充分调动学生的学习积极性。让学生结合自己的体验、经验去总结、归纳大数据时代下的广告设计特点，并总结相关的设计方法。例如，在讲国内外广告设计对比时，我们可以先布置一项学习任务，让学生自主搜寻相关的内容，让学生列举一些具有代表性的内容，以此来加深学生们的理解，增强教学成果。为了增强学生们的创造性，教师也可以鼓励学生为自己喜欢的某个人物设计脸部页面广告。

在这个过程中，教师要加强与学生的沟通。在大数据环境下，教师的角色在发生改变，教师要尽可能贴近学生的需求，积极与学生进行互动，可以利用微博与学生互粉、建立语音课堂讨论、实现作业及时修改等策略来丰富课堂形式。

4 结语

大数据时代下的传播特点，极大地影响了人们对于广告的认知。教师也应及时更新广告设计教学模式，丰富教学的内容与形式，提升学生的创新思维、实践能力。面对大数据时代的冲击，教师要积极把握新媒体广告的优势，在传统的教学模式上不断革新，加强实践教学，结合学生的能力，充分调动学生的学习热情，为学生今后的发展打下坚实的基础。

参考文献：

大数据时代数据的特点例8

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）43-0101-03

一、研究背景

自2002年桂林理工大学在广西开办了第一个统计学本科专业以来，针对当时理学学位的统计学专业培养的学生虽然数理基础相对扎实，但普遍统计思想不够，实际应用能力较弱的现状和特点，对统计学专业进行了全方位的改革研究，确立了"数学与统计学相融，从培养学生扎实的数理基础和极强的统计分析应用能力有机相结合的理念出发，构建了新的课程体系和教学内容，取得了系列研究成果。2009年研究成果开创“应用性、实验性、案例性”一体化的统计学专业课程体系和教学模式，获得广西高等教育自治区级教学成果二等奖[1]，并在其后分别把统计学学科建成广西重点学科和广西高等学校优势特色专业，以及把应用统计实验室建成广西高等学校重点实验室。

虽然我校统计学专业的教学改革和建设取得了许多成果，但近几年，我们也逐渐感觉到在大数据新形势下，我校应用统计学专业的教学体系还有一些不适应的地方，且某些问题还有日益凸显的趋势，我们原来的某些研究成果已不再适应新时代的要求，这就迫使我们继续进行改革研究，探讨在大数据背景的新形势下，如何培养统计学专业复合型和应用型人才，如何准确把握统计学的发展方向与发展形势，如何调整人才培养模式，如何调整相关课程和课程内容，以培养适应大数据背景下社会经济发展需要的统计学专业人才。

许多国家越来越重视数据在大数据时代重要作用，我国也不例外，2012年9月，国家统计局第7次局务会提出，尽快开展在政府统计中应用大数据的研究。2013年可以看作是我国政府统计之大数据元年。2015年9月《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）[2]颁布，标志着我国正逐步进入大数据建设的新时代，为此，国家统计局积极推动大数据在各方面的应用与实践。而大数据的核心是数据，应用统计学学科是与数据分析处理联系最为紧密的应用性学科，因此，应用统计学专业的教学体系应顺应大数据发展的趋势。在大数据背景下，应用统计学专业在继承传统数据分析技术的基础上，对所需的数据处理技能提出的需求更高了。这就是说，大数据对应用统计学的培养目标，以及教学内容等的冲击无疑是最大且不可避免的，这给应用统计学专业带来了巨大的挑战，同时也为应用统计学学科的发展带来了前所未有的机遇。

大数据逼迫人们改变分析、处理数据的手段、思维和理念，这就逼迫应用统计学专业改革必须引入新手段、新思维和新理念。培养应用统计学人才必须与时俱进，才能不断适应大数据新时代的要求，这关系到应用统计学专业培养的人才能否适应和满足社会的需求，因此，这一研究是十分必要、十分迫切且有着重要的理论和实际应用意义。

大数据时代数据的特点例9

大数据（Big Data）作为人类一次新的技术革命，它的出现给人们带来了海量爆炸式的信息，革新了众多科技技术，是信息届的一个全新现象。大数据的发展也体现了从理论走向实践的过程，世界范围内最早提出大数据概念的是美国的麦肯锡公司：他们认为大数据就是：“无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。”这一定义虽然比较简单，但是获得了大多数学者的认可。大数据具有4V特点，即容量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）、价值（value）。

容量特性就是指大数据在数量维度上的特点，大数据顾名思义就是集合的海量数据，属于人们无法短时间内搜集、理解的数据，它的存储单位由传统的MB，GB，上升至TB乃至PB层面，数据的来源光，数量大，并且根据今年的统计报告可以看出大数据的数据的总量的增长幅度是逐渐变大的，往往呈现倍数增长，所以许多学者把大数据时代定义为爆炸式信息时代。多样性特性就是指大数据时代下的数据数据类型呈现多样的特点，数据的生产与传播方式多样化，可以这样说在大数据时代，我们每个人都是信息的生产者与传播者。速度特性就是指向对于传统的数据分析与数据的时效性来说，大数据时代下，信息的传播交流速度快，数据的“保鲜期”更短。价值特性与前三个特性有所不同，它说明大数据时代的信息和数据不仅具有量的优势，还有质的保证，这里的质指是就是数据的精确性与价值性。

新时期我国的互联网金融快速发展，大数据时代已经参与到审计工作的方方面面，任何事的出现都具有两面性，大数据作为一项技术革新的代表，它的出现与发展对审计工作究竟带来了那些机遇与挑战呢？这一点值得所有审计届同仁共同思考与研究。

二、大数据给审计工作带来的风险

大数据时代的到来使传统的审计工作发生了一些变化，主要体现在审计工作的模式发生了巨大变化，立项依据将由专家经验加风险评估向持续性审计信息触发转变。审计视角将由识别单业务条线风险向运用整合信息全面识别风险转变。审计范围将由抽样审计向全量审计转变，工作方式将由现场加非现场向信息化加智能化的方式转变。就工作方式而言，在大数据时代，审计人员运用智能化的信息技术开展审计，从混杂数据中发掘潜在相关关系，提升审计发现能力，使审计项目更具延展性和纵深性以及科学准确性。但是明确大数据给审计工作带来变化的前提下，还必须准确认识大数据给审计工作带来的挑战，主要是安全问题和数据质与量的问题。

1、安全问题

首先是审计数据的安全问题。审计工作的特殊性决定了审计人员在工作时有一定的保密性，对数据的处理与分析要有科学型，要注重安全性。大数据时代，任何一个主体单位都要与其它主体发生联系，主体间数据的联系众多，联系程度不一，这就使任何一个主体掌握全部数据成为不可能，所以云计算技术便应运而生，但是云计算时代的到来与云技术的不断发展给所有的使用主体都带来了一定的安全风险，一旦有黑客攻击很多数据可能会被篡改甚至损坏消失，这会对审计工作造成无法挽回的损失。所以在运用云计算时一定要有足够的网络安全防防护。审计人员要不断加强网络技术知识的学习，在实践操作过程中要保持警惕与观察力。

2、数据的质量问题

审计工作中，审计人员面对的是大量的数据，大数据时代，要求审计人员在分析数据时不仅要分析海量数据，还要善于发现这些数据之间的联系。但是，由于大数据时代的数据量大，数据类型多，造成数据的量大，而由于技术问题与操作问题也造成数据的质难以保证，所以，数据的质与量的问题一直是大数据时代冲击下审计人员工作的新难点与重点。要想保证数据的质量就要从两个方面着手。首先是电子数据存储的环境，包括内部控制、数据的检查、传输、进而对信息系统进行测试、评估等几个步骤，要细心确认信息系统本身是否存在不合理的地方以及漏洞使得数据不准确、不可靠。另一方面，审计人员可以从电子数据本身入手，通过数据库在内的多种方式来采集电子数据。尽量避免不准确的数据采集给审计工作带来的风险。

三、大数据给审计工作带来的机遇

大数据时代数据的特点例10

运用数理统计的方法分析生活中的各种数据逐渐成为科学研究的一种趋势，在相关数据的基础之上，通过运用数理统计的方法，可以判断事物发展的趋势，从而归纳出一些客观规律来指导我们的生活，提高生活质量。所谓的数理统计是指运用定量描述的方法分析随机变量之间的关系，通过有限次的观察实验得到数据，发现数据之间的内在规律，并判断整体的数据规律性。基本特点是以实验观察为基本出发点，以概率论作为基础，选择数学模型并进行验证。正确运用充数理统计的方法的前提是掌握数理统计的基本概念和基本思想，而总体和样本是数理统计的基本概念，总体是研究对象的全体，样本是研究对象的一部分。通过样本的信息对总体进行推断是数理统计的基本思想。

二、大数据的概念与特点

目前，学者们对于大数据没有达成统一的定义。一般来说，大数据是指数据资料非常庞大，无法运用目前的软件在短时间内进行数据的分析与处理。它是对大规模数据管理和技术平台的泛称，与传统的大规模数据不同，它除了数据的爆炸性增长之外，还包括对于数据的分析、处理和应用，最终实现挖掘大数据潜在价值的目的。大数据具有数据庞大、种类较多、价值性、处理速度快的特点。与传统的数据不同，在大数据时代，我们分析的数据总量巨大，并不再仅仅依靠传统的随机抽样的方法，除外，由于数据总量庞大，有着多样性和丰富性的特点，使得我们无法确定数据的使用目的。在大数据时代，仅仅依靠传统的几种工具无法实现对于数据的处理和分析，而是运用强大的云计算能力进行数据的处理与分析。

三、大数据时代对于数理统计的影响

统计学是一门具有三百多年历史的学科，在长期的发展过程中，不断吸纳各家之长，使得统计学的发展充满生机与活力。大数据时代的到来，为统计学的发展带来发展机遇的同时又带来巨大的挑战。具体如下：

1.大数据对于样本和总体的影响

众所周知，数理统计是通过具有代表性的样本推断总体的基本情况，从而对于社会经济发展的总体趋势做出判断。而具有代表性的样本是通过抽样的方式实现的，然而，在大数据时代，虽然信息量庞大，数据类型多样，但是大数据也存在着样本缺乏代表性、噪声等问题，因此，通过抽样的方法对于数据进行分析可能会存在一定的偏差。传统的数理统计方法收集到的数据具有结构化的特点，然而，在大数据时代，数据类型多种多样，容量超大，因此，样本数据与大数据存在很大的不同。样本数据有着特定的研究目的，运用抽样的方法获得数据，具有数据有限的特点。基于样本数据的特点，它的应用空间十分有限，通常无法满足多层次、多样化的需求特点，在抽样过程中出现偏离方案的现象时，抽样便无法进行，因此，样本数据分析的方法无法得到广泛推广。而大数据不仅包含的信息量巨大，而且不受各种限制即可以接纳各种各样的数据类型。与样本数据相比，大数据的优点是数据选择空间巨大，可进行多角度、多方面的数据分析。更为重要的是由于样本数据有限，可能无法判断出数据的某些规律，而通过大数据，某些规律可能会十分清晰。样本数据中无法发现的弱小信息，在大数据中可以找到。在样本数据中被认为是异常的值，在大数据中可能会被接受。因此，在大数据时代背景下，我们认识事物的能力大大提高，充分发掘有用的信息，抓住很多决策分析的机会，促进对于各种社会现象的理解和认识。综上所述，在大数据时代背景下，既可以作为总体也可以作为样本。随着社会的进步、互联网技术的发展，人们处理各种复杂信息的能力大大加强，从多样化的数据中获取有价值的信息越来越多，社会迅速进入大数据时代。在大数据时代，不仅人们的生产方式和生活方式发生巨大变化，企业管理也面临着新的机遇和挑战。

2.相关分析发生变化

大数据时代的到来使得相关分析发生变化，弥补了传统数据分析中的不足。首先，大数据时代的相关分析必须满足“通用性”和“均等性”的准则，并且结果不受变量间形式的影响。近年来，随着大数据的影响力逐渐增加，国外诸多专家和学者充分认识到大数据的相关分析的重要意义，并且对于改进大数据的相关分析进行了深入的研究。以Reshef（2011）等代表的学者提出了最大信息系数的研究方法，从而有效识别变量间的非函数相关关系。在此基础之上，一些学者提出了随机相关系数和最大相关分析的研究方法1。总之，新的相关分析方法涌现说明国内外学者发现传统的相关分析中存在的缺陷，无法满足大数据时代数据分析的要求，与此同时，他们也认识到大数据时代相关分析的重要性。因此，当务之急是统计分析方法顺应大数据发展的要求。

四、数理统计方法在大数据时代下企业管理中的运用

1.大数据推动企业变革

大数据对于企业管理方式产生十分深远甚至是颠覆式的影响，例如：营销方式的变化，商业模式的改变等等。在大数据时代，一个核心问题是数据的预测，大数据意味着一切以数据化的形式存在，也就意味着透明化。除外，数据也不再像过去那样被认为是陈旧的和静止的，在相关数据收集收集完毕后便不再具有价值。大数据时代，通过对原来的数据进行挖掘，可能会发现有用的信息。而对于企业来说，大数据时代要做到运用数理统计的方法做到决策的数据化，实现由过去依靠感觉进行决策向利用数据进行决策的转变。即使过去部分企业认识到数据的重要性也仅仅关注过去的、已经发生的数据，而这些数据存在着滞后的缺陷，管理者依靠主观经验进行决策，那么决策的风险较大。而在大数据时代，管理者充分运用数理统计的方法分析过去、正在发生的全部数据，充分挖掘各种有用的信息，以制定科学合理的决策，从而促进企业的发展。