導(dǎo)語：如何才能寫好一篇簡述大數(shù)據(jù)的概念，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

>> 大數(shù)據(jù)時代圖書館的知識服務(wù)探析 知識咨詢：大數(shù)據(jù)時代圖書館的知識服務(wù)增長點 向大數(shù)據(jù)知識服務(wù)：大數(shù)據(jù)時代圖書館服務(wù)模式創(chuàng)新 試析大數(shù)據(jù)時代醫(yī)院圖書館知識服務(wù)的困惑與挑戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)時代的圖書館服務(wù)淺析 大數(shù)據(jù)時代圖書館的服務(wù)創(chuàng)新 大數(shù)據(jù)時代的圖書館服務(wù)初探 大數(shù)據(jù)時代的圖書館服務(wù)發(fā)展初探 大數(shù)據(jù)時代圖書館的微服務(wù)研究 大數(shù)據(jù)時代軍隊圖書館資源共建共享與知識服務(wù)創(chuàng)新 大數(shù)據(jù)時代圖書館服務(wù)探析 大數(shù)據(jù)時代圖書館信息服務(wù)變化 大數(shù)據(jù)時代高校圖書館服務(wù)功能新探 大數(shù)據(jù)時代圖書館信息服務(wù)模式探討 大數(shù)據(jù)時代的圖書館開放數(shù)據(jù)服務(wù)探析 “大數(shù)據(jù)時代”背景下圖書館移動數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展 大數(shù)據(jù)智能在圖書館知識服務(wù)中的應(yīng)用思考 大數(shù)據(jù)時代的圖書館服務(wù)模式的創(chuàng)新 大數(shù)據(jù)時代下圖書館開展信息服務(wù)的對策 大數(shù)據(jù)時代下的圖書館移動服務(wù)創(chuàng)新研究 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：l，2012-10-02.

[2]Manyika J，Chui M，Brown B，et al.Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity[R/OL]./pagewanted=all，2012-10-02.

[6]Big data[EB/O L].，2012-10-02.

[15]Agrawal R，Srikant R.Privacy preserving data mining[C]∥Proc of SIGMOD 2000.New York：ACM，2000：439-450.

[16]Dwork C.Differential privacy[C]∥Proc of ICALP 2006.Berlin：Springer，2006：1-12.

（上接第32頁）

[4]Ritchie B，Brindley C.An emergent framework for supply chain risk management and performance measurement[J].The Journal of the OperationalResearch Society：Risk Based Methods for Supply chain Planning and Management，2007，58（11）：1398-1411.

[5]何勇，趙林度，何炬，等.供應(yīng)鏈協(xié)同創(chuàng)新管理模式研究[J].管理科學(xué)，2007，5（20）：9-13.

[6]張旭梅，張巍，鐘和平，等.供應(yīng)鏈企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新及其實施策略研究[J].現(xiàn)代管理科學(xué)，2008，（5）：9-12.

[7]張巍，張旭梅.縱向溢出效應(yīng)供應(yīng)鏈企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新研究[J].商業(yè)研究，2009，（384）：42-46.

[8]張巍，張旭梅.供應(yīng)鏈企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新及收益分配研究[J].研究與發(fā)展管理，2008，4（20）：81-88.

[9]Nancy C.Shaw，Mary J.M.，F(xiàn)rancis D.T.A Case Study of Integrating Knowledge Management into the Supply Chain Management Process.Proceedings of the 36th Hawaii International Conference on System Sciences[C].Hawaii，2003.

[10]Kwok Kee Wei，Weiling Ke.Factors affecting trading partners knowledge sharing：Using the lens of transaction cost economics and socio-political theories[J].Electronic Commerce Research and Applications，2007，（6）：297-308.

[11]Daniel Perry，Jiju Antony Chengbo Wang，Craig Fergusson.A conceptual case-based model for knowledge sharing among supply chain members[J].Business Process Management Journal，2008，14（2）：147-165.

[12]Shaker A.Zahra a，Donald O.Neubaum b.Knowledge sharing and technological capabilities：The moderating role of family involvement[J].Journal of Business Research，2007，60：1070-1079.

[13]Sobrero M.，Roberts EB.The trade-off between efficiency and learning in interorganizational relationships for product development[J].Management Science，2001，（4）：493-511.

[14]Dyer，Nobeoka.Creating and managing a high-performance knowledge-sharing network：The Toyota case[J].Strategic Management Journa，2000，21：345-367.

[15]覃艷華，曹細(xì)玉.供應(yīng)鏈中的知識共享與合作創(chuàng)新研究[J].科技管理研究，2006，（4）：183-186.

[16]吳成鋒，王玉梅，單偉.基于知識共享與知識創(chuàng)新提升供應(yīng)鏈核心競爭力的研究[J].情報雜志，2010，29（11）：83-87.

[17]張旭梅，黃陳宣.逆向供應(yīng)鏈企業(yè)間知識共享的決策機(jī)制研究[J].管理學(xué)報，2013，10（2）：233-237.

[18]翁莉，仲偉俊，魯芳.供應(yīng)鏈知識共享的決策行為及影響因素研究[J].管理學(xué)報，2009，6（12）：1648-1652.

[19]劉麗賢，.供應(yīng)鏈成員協(xié)同知識創(chuàng)新風(fēng)險研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2012，（6）：28-31.

（本文責(zé)任編輯：孫國雷）2013年10月1第33卷第10期1現(xiàn)？代？情？報1Journal of Modern Information1Oct.，20131Vol.33No.102013年10月1第33卷第10期1政務(wù)信息管理的驅(qū)動力分析1Oct.，20131Vol.33No.10

篇2

    1.云計算及其編程模型MapReduce

    1)云計算簡述:大約從2007年下半年開始,云計算由于其能提供靈活動態(tài)的IT平臺,服務(wù)質(zhì)量保證的計算環(huán)境以及可配置的軟件服務(wù)而成為熱門話題。文獻(xiàn)中給出了云計算的比較完整的定義:云計算一個大規(guī)模的由規(guī)模經(jīng)濟(jì)驅(qū)動的分布式模型,位于其中的抽象的、虛擬的、動態(tài)可擴(kuò)展的、可管理的計算能源、存儲、平臺、服務(wù)等通過因特網(wǎng)交付給外圍客戶。由上述云計算的定義我們知道,云計算首先得是大規(guī)模的、分布式的,少量的計算處理用不著云計算;其次,它是跟規(guī)模經(jīng)濟(jì)相關(guān)聯(lián)的,比較形象的說法是,云計算資源跟“電”和“水”一樣,是按需收費(fèi)的,并且是大規(guī)模式銷售的,通常在建立數(shù)據(jù)中心時會考慮成本因素;最后,它從廣義上說是給客戶的一種服務(wù),可以包括提供存儲、計算等資源。云計算可以按服務(wù)的內(nèi)容和交付形式分為基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)、平臺即服務(wù)(PaaS)、軟件即服務(wù)(SaaS)等。在單機(jī)芯片集成度已進(jìn)入極小尺度級別,指令級并行度提升也已接近極限的今天,縱向擴(kuò)展似乎已經(jīng)不夠現(xiàn)實,這也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足大數(shù)據(jù)處理的要求,而云計算的要求比較寬松的允許異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的橫向擴(kuò)展,無疑給大數(shù)據(jù)處理帶來了方便。云計算能為大數(shù)據(jù)提供強(qiáng)大的存儲和計算能力,可以迅速、方便地為大數(shù)據(jù)提供服務(wù),另一方面,大數(shù)據(jù)的處理需求也為云計算提供了更多更好地應(yīng)用場景。由此,云計算作為大數(shù)據(jù)的支撐技術(shù)而倍受業(yè)界關(guān)注。

    2)MapReduce簡述:關(guān)系數(shù)據(jù)庫作為一門發(fā)展了近40年的主流數(shù)據(jù)管理技術(shù),主要用于聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)應(yīng)用、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)應(yīng)用和數(shù)據(jù)倉庫等,然而擴(kuò)展性方面的局限使得其在大數(shù)據(jù)時代遇到了極大障礙。2004年,谷歌公司提出的MapReduce技術(shù),以其利用大規(guī)模廉價服務(wù)器以達(dá)到并行處理大數(shù)據(jù)的目的而倍受學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注,廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等諸多領(lǐng)域。基于MapReduce的大數(shù)據(jù)分析處理研究也在不斷深入,MapReduce作為一種非關(guān)系數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)管理工具代表,克服了關(guān)系數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展性方面的不足,將計算推向數(shù)據(jù)也迎合了大數(shù)據(jù)時代的內(nèi)在需要,成為大數(shù)據(jù)處理的基本工具。而Hadoop作為模仿MapReduce而實現(xiàn)的一個云計算開源平臺,目前已成為最為流行的大數(shù)據(jù)處理平臺。MapReduce對于大數(shù)據(jù)處理的基本構(gòu)思是分而治之,將大數(shù)據(jù)任務(wù)分解為多個子任務(wù),將得到的各個子結(jié)果組合并成為最終結(jié)果。MapReduce對大數(shù)據(jù)的處理可抽象為兩個主要階段,Map階段對初始的鍵-值(Key/Value)對進(jìn)行處理,產(chǎn)生一系列的中間結(jié)果Key/Value對,然后通過Reduce階段合并所有具有相同Key值的Key/Value對,得到最終結(jié)果。MapReduce對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的應(yīng)用思路如圖2所示。

    2.大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)

    每天都有大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生,并且這些數(shù)據(jù)通過不同的途徑,以不同的形式被接收和記錄。本節(jié)將簡單介紹幾種常見的大數(shù)據(jù)獲取途徑。

    (1)傳感器技術(shù):近年來,傳感器技術(shù)蓬勃發(fā)展,無論是道路交通方面,還是醫(yī)療機(jī)構(gòu)方面甚至是個人工作和生活場所,傳感器無處不在,大量的數(shù)據(jù)源源不斷地被傳感器所接收?？梢哉f,傳感器的迅速普及,為大數(shù)據(jù)的獲取提供了有力地保障。傳感器技術(shù)的快速發(fā)展,也促進(jìn)了傳感器網(wǎng)絡(luò)的逐步完善。由于構(gòu)建傳感器網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲等方面的差異性,網(wǎng)絡(luò)孤島普遍存在,如何解決異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)所帶來的數(shù)據(jù)共享問題一度成為研究者們面臨的極大挑戰(zhàn)。不過隨后美國國家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)局(NIST)和IEEE共同組織了關(guān)于制訂智能傳感器接口和連接網(wǎng)絡(luò)通用標(biāo)準(zhǔn)的研討會,產(chǎn)生了IEEE1451傳感器/執(zhí)行器、智能變送器接口標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議族,試圖解決傳感器市場上總線不兼容的問題。2005年,開放地理空間聯(lián)盟(OGC)提出了一種新型的傳感器Web整合框架標(biāo)準(zhǔn),讓用戶能透過Web的界面來進(jìn)行節(jié)點搜尋、數(shù)據(jù)獲取及節(jié)點控制功能。文獻(xiàn)[12]對無線傳感器網(wǎng)路的路由協(xié)議進(jìn)行了研究,指出多路徑路由發(fā)展的趨勢和挑戰(zhàn),而文獻(xiàn)[13]則從生物學(xué)、商業(yè)、環(huán)境、醫(yī)療、工業(yè)以及軍事等領(lǐng)域探討無線傳感器的重要用途。

    (2)Web2.0技術(shù):“Web2.0”的概念2004年始于出版社經(jīng)營者O'Reilly和MediaLiveInternational之間的一場頭腦風(fēng)暴論壇,所謂的Web2.0是指互聯(lián)網(wǎng)上的每一個用戶的身份由單純的“讀者”進(jìn)化為了“作者”以及“共同建設(shè)人員”,由被動地接收互聯(lián)網(wǎng)信息向主動創(chuàng)造互聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)展。Web2.0伴隨著博客、百科全書以及社交網(wǎng)絡(luò)等多種應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展,大量的網(wǎng)頁點擊與交流促使了大數(shù)據(jù)的形成,給人類日常生活方式帶來了極大的變革。

    (3)條形碼技術(shù):條形碼的使用給零售業(yè)帶來了革命性的改變,通過內(nèi)嵌ID等信息,條形碼在被掃描之后,快速在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行ID匹配,便很快就獲知該產(chǎn)品的價格、性能、產(chǎn)商等具體信息,條形碼被廣泛應(yīng)用于零售商店的收銀以及車站售票等業(yè)務(wù)中,每天大量的商品銷售記錄通過掃描條形碼而產(chǎn)生。近年來的智能手機(jī)的盛行,手機(jī)應(yīng)用如微信中的二維條形碼也隨處可見,文獻(xiàn)[14]中設(shè)計了一種應(yīng)用于手機(jī)應(yīng)用的彩色二維條形碼,改善了用戶對應(yīng)用程序的感受。

    (4)RFID技術(shù):RFID與條形碼相比,擴(kuò)展了操作距離,且標(biāo)簽的使用比條形碼容易,攜帶一個可移動的閱讀器便可收集到標(biāo)簽的信息,被廣泛應(yīng)用于倉庫管理和清單控制方面。RFID標(biāo)簽可以分為兩類,一類是被動的,如今被廣泛使用,其造價便宜,但是沒有內(nèi)部電源,依靠閱讀器的射頻波產(chǎn)生能量,操作距離也很近,因而其適用性也受到了制約;另一類是主動的,其擁有內(nèi)部電源,因此造價較貴,但是操作距離遠(yuǎn),存儲能力強(qiáng),因而適用范圍廣,在未來這種標(biāo)簽會受到普遍歡迎的。學(xué)術(shù)界在RFID技術(shù)的研究上已經(jīng)取得巨大的進(jìn)步。較早的工作重心大多集中在對標(biāo)簽進(jìn)行搜集的問題上,即盡可能快地在大量標(biāo)簽中搜集他們的ID,而這方面最大的挑戰(zhàn)是解決多標(biāo)簽同時競爭較窄的信道引起沖突的問題。研究者們提出了兩類解決思路,即基于ALOHA的協(xié)議[15-17]和基于樹的協(xié)議[18-20]。而其他的工作專注于標(biāo)簽評估問題,即使用統(tǒng)計學(xué)的方法來評估一個龐大系統(tǒng)中的標(biāo)簽數(shù)目[21-23]。總之,RFID由于具有操作范圍廣泛、性能穩(wěn)定以及高存儲能力等特性,在工業(yè)界中將具有巨大的潛力。

    (5)移動終端技術(shù):隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,移動終端諸如手機(jī)、筆記本、平板電腦等隨處可見,加上網(wǎng)絡(luò)的寬帶化發(fā)展以及集成電路的升級,人類已經(jīng)步入了真正的移動信息時代。如今的移動終端已經(jīng)擁有極強(qiáng)的處理能力,通信、定位以及掃描功能應(yīng)有盡有,大量的移動軟件程序被開發(fā)并應(yīng)用,人們無時無刻不在接收和發(fā)送信息。目前,智能手機(jī)等移動設(shè)備的數(shù)量仍然在迅猛增長中,移動社交網(wǎng)絡(luò)也會日益龐大和復(fù)雜,海量的數(shù)據(jù)穿梭其中,針對移動數(shù)據(jù)的處理也將越來越復(fù)雜。

    3.文件系統(tǒng)

    文件系統(tǒng)是支撐上層應(yīng)用的基礎(chǔ),本小節(jié)將簡要介紹面向大數(shù)據(jù)處理的文件系統(tǒng)如谷歌分布式文件系統(tǒng)(GFS),以及一些其他的分布式文件系統(tǒng)。

    1)分布式文件系統(tǒng)GFS:谷歌自行開發(fā)的文件系統(tǒng)GFS[24],是一個基于分布式集群的大型的分布式文件系統(tǒng),它為MapReduce計算框架提供底層數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)可靠性。GFS采用廉價普通磁盤,并把磁盤數(shù)據(jù)出錯視為常態(tài),其自動多數(shù)據(jù)備份存儲也增加了可靠性。GFS基本構(gòu)架中,GFSMaster保存了GFS文件系統(tǒng)的3種元數(shù)據(jù):命名空間、Chunk與文件名的映射表、Chunk副本的位置信息,前兩個數(shù)據(jù)通過操作日志提供容錯處理能力,第3個數(shù)據(jù)存儲在ChunkServer上,可在Master失效時快速恢復(fù)Master上的元數(shù)據(jù);GFSChunkServer是用來保存大量實際數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)服務(wù)器。GFS基本工作過程如下:(1)在程序運(yùn)行前,數(shù)據(jù)已經(jīng)存儲在GFS文件系統(tǒng)中,程序執(zhí)行時應(yīng)用程序會告訴GFSServer所要訪問的文件名或者數(shù)據(jù)塊索引是什么。(2)GFSServer根據(jù)文件名和數(shù)據(jù)塊索引在其文件目錄空間中查找和定位該文件或數(shù)據(jù)塊,并將這些位置信息回送給應(yīng)用程序。(3)應(yīng)用程序根據(jù)GFSServer返回的具體Chunk數(shù)據(jù)塊位置信息,直接訪問相應(yīng)的ChunkServer。(4)應(yīng)用程序直接讀取指定位置的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算處理。后來谷歌對GFS進(jìn)行了改進(jìn),并對新版本命名為Colosuss,主要對原有的單點故障、海量小文件存儲等諸多問題進(jìn)行了修正和改進(jìn),使得系統(tǒng)更加安全和健壯。

    2)其他文件系統(tǒng):除了谷歌的GFS,業(yè)界其他針對大數(shù)據(jù)存儲需求的文件系統(tǒng)也層出不窮。Hadoop的文件系統(tǒng)HDFS[25]作為模仿GFS的開源實現(xiàn),同樣也為Hadoop的底層數(shù)據(jù)存儲支撐,提供數(shù)據(jù)的高可靠性和容錯能力,擁有良好的擴(kuò)展性和高速數(shù)據(jù)訪問性;SUN公司開發(fā)的Lustre[26]是一個大規(guī)模的、安全可靠的、具備高可用性的開源集群文件系統(tǒng),美國能源部在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了新一代的集群系統(tǒng),顯著提高了輸入輸出速度,已在高校、國家實驗室和超級計算研究中心產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響;Facebook推出的針對海量小文件的文件系統(tǒng)Haystack[27]有效地解決了海量圖片存儲問題,它實現(xiàn)多個邏輯文件共享一個物理文件功能,并且增加緩存層,部分元數(shù)據(jù)直接被加載到了內(nèi)存。

    4.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

篇3

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 高校內(nèi)部審計 影響 建議

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)隨著云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等的發(fā)展，對世界社會經(jīng)濟(jì)生活產(chǎn)生了巨大影響。隨著海量數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用，大數(shù)據(jù)正逐漸被廣泛運(yùn)用于高校內(nèi)部審計，并對高校內(nèi)部審計產(chǎn)生較大影響。

一、引言

大數(shù)據(jù)是一個抽象概念，于20世紀(jì)90年代提出。真正應(yīng)用解決問題和引起世界高度重視卻是源于2012年美國奧巴馬政府實施的“大數(shù)據(jù)研究和開發(fā)計劃”。目前，對“大數(shù)據(jù)”的定義有多種版本，比較權(quán)威的是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）的描述：“大數(shù)據(jù)”是利用信息化社會所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，采用相關(guān)的新架構(gòu)和技術(shù)，為獲取相關(guān)價值而進(jìn)行技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量巨大、處理速度快、數(shù)據(jù)種類多、價值密度低、商業(yè)價值高的特點。

“大數(shù)據(jù)”在高校內(nèi)部審計中的廣泛應(yīng)用，影響了高校內(nèi)部審計人員的觀念，改變了高校內(nèi)部審計所面臨的內(nèi)外部環(huán)境，更重要的是大數(shù)據(jù)能夠綜合利用數(shù)據(jù)，提高查核問題的效率，并通過整理、分析，挖掘相關(guān)性、趨勢性的大量潛在信息，進(jìn)行全方位、立體式、多角度、多維度的描述，進(jìn)行評價判斷和宏觀分析，降低審計風(fēng)險，提高審計效率，充分發(fā)揮了高校內(nèi)部審計“免疫系統(tǒng)”“一審、二幫、三促進(jìn)”和“增值”的作用，對規(guī)范高校經(jīng)濟(jì)管理、落實經(jīng)濟(jì)責(zé)任、提高高校資金使用效益具有重要意義。

二、大數(shù)據(jù)應(yīng)用對高校內(nèi)部審計的影響

（一）大數(shù)據(jù)應(yīng)用對高校內(nèi)部審計發(fā)展方向的影響。目前，我國高校內(nèi)部審計可以說是賬項基礎(chǔ)審計、制度基礎(chǔ)審計和風(fēng)險基礎(chǔ)審計并存，不少高校內(nèi)部審計仍以財務(wù)賬項基礎(chǔ)審計為主，審計中以資金合法性、合規(guī)性為重點，較少涉及資金績效、內(nèi)部控制及風(fēng)險審計等。在大數(shù)據(jù)時代，高校的信息化建設(shè)為內(nèi)部審計提供了豐富開放的信息源；高校內(nèi)部控制建設(shè)和基礎(chǔ)性評價工作使高校業(yè)務(wù)流程整合優(yōu)化并更加趨于合理，信息更加貫通。高校高度整合的信息化平臺和信息化發(fā)展必將打破各高校以及高校內(nèi)部各部門間的信息壁壘。高校管理風(fēng)險控制點、高風(fēng)險領(lǐng)域也隨之將發(fā)生變化。這些變化極大地拓展了高校內(nèi)部審計的視角和審計范圍。特別是大數(shù)據(jù)時代，信息存儲、挖掘數(shù)據(jù)、分享數(shù)據(jù)、利用數(shù)據(jù)等的廣泛使用必將極大提高，促使高校內(nèi)部審計向“信息化審計”“聯(lián)網(wǎng)審計”“數(shù)據(jù)化審計”“持續(xù)性審計”和“管理審計”等方向發(fā)展。高校內(nèi)部審計不再僅僅是查錯防弊，更重要的是通過高校內(nèi)部審計實現(xiàn)“增值”。

（二）大數(shù)據(jù)應(yīng)用對高校內(nèi)部審計理念的影響。在大數(shù)據(jù)時代，高校內(nèi)部審計將由知識驅(qū)動、經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變。高校內(nèi)部審計可利用數(shù)據(jù)既包括財務(wù)數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如高校財務(wù)報表、財務(wù)決算所提供的數(shù)據(jù)，也包括非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如高校使用的以文字、圖片、網(wǎng)頁、流程、音頻、視頻等存在的數(shù)據(jù)。審計人員利用大數(shù)據(jù)工具對高校發(fā)生的這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、歸納、挖掘、整理和多維度分析，一方面可以發(fā)現(xiàn)有價值的審計線索，另一方面可以獲取更加客觀、全面且具有趨勢性的審計信息，為滿足高校內(nèi)部審計結(jié)果提供更直接、更客觀、更全面的審計證據(jù)支持。同時高校內(nèi)部審計通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對在審計中獲得的大量審計證據(jù)進(jìn)行歸納、匯總，從中找出高校內(nèi)部管理中教學(xué)、科研、財務(wù)、基建等方面的發(fā)展趨勢和存在的共性問題，并通過相關(guān)性分析為高校內(nèi)部管理提供數(shù)據(jù)證明和決策建議。高校內(nèi)部審計人員在大數(shù)據(jù)審計下，面對海量數(shù)據(jù)，不必再追求小數(shù)據(jù)的“精確性”，而應(yīng)站在宏觀和全局的角度審視問題，發(fā)現(xiàn)審計線索，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析得出科學(xué)合理的審計結(jié)論。因此大數(shù)據(jù)時代高校內(nèi)部審計人員利用數(shù)據(jù)的方式和方法必將發(fā)生根本性改變，審計人員必須創(chuàng)新理念，相信“數(shù)據(jù)即是資源，也是審計證據(jù)”，全面開啟高校內(nèi)部審計新時代。

（三）大數(shù)據(jù)應(yīng)用對高校內(nèi)部審計方法的影響。審計方法隨著科學(xué)技術(shù)和管理的發(fā)展而發(fā)展，經(jīng)歷了賬表導(dǎo)向、系統(tǒng)導(dǎo)向和風(fēng)險導(dǎo)向等審計方法。大數(shù)據(jù)時代，高校內(nèi)部審計數(shù)據(jù)采集和處理來源及范圍更加豐富和多樣化，云計算、Hadoop海量數(shù)據(jù)處理平臺等大數(shù)據(jù)技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析可視化等大數(shù)據(jù)分析方法的廣泛應(yīng)用，以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理的智能化，必將影響高校內(nèi)部審計方法的改變。審計方法也將從事后審計向事中、事前審計，從抽樣審計向全面審計、持續(xù)審計，從精確的數(shù)字審計向數(shù)據(jù)審計，從因素分析法等傳統(tǒng)審計分析法向大數(shù)據(jù)分析法等轉(zhuǎn)變。在實施審計過程中，高校內(nèi)部審計人員應(yīng)大量使用數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)網(wǎng)審計、云計算數(shù)據(jù)庫等新型技術(shù)方法，以提高審計效率和質(zhì)量。

（四）大數(shù)據(jù)應(yīng)用對高校內(nèi)部審計人員的影響。在大數(shù)據(jù)時代，審計人員通過云計算、大數(shù)據(jù)將審計中搜集的海量數(shù)據(jù)和相關(guān)信息資料進(jìn)行匯總、整理、歸納，并進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析和處理，從中找出高校管理方面存在的共性問題、內(nèi)在規(guī)律和發(fā)展趨勢，并向?qū)W校管理者提出建議，促進(jìn)高校管理水平提高。這些對高校內(nèi)部審計人員綜合利用移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算技術(shù)，大數(shù)據(jù)挖掘分析、預(yù)測判斷等綜合能力提出了更高要求，同時也為高校內(nèi)部審計人員提供了更大的職場發(fā)展空間。目前我國高校內(nèi)部審計人員大部分知識結(jié)構(gòu)單一，主要由具備財務(wù)、建設(shè)工程等專業(yè)背景和專業(yè)資格人員組成，具有信息系統(tǒng)等專業(yè)知識背景、具備大數(shù)據(jù)綜合審計能力人員極少，同時高校內(nèi)部審計人員對大數(shù)據(jù)時代審計的認(rèn)識還不到位，直接影響了大數(shù)據(jù)時代下高校內(nèi)部審計職能的發(fā)揮。

三、大數(shù)據(jù)時代下對高校內(nèi)部審計的建議

（一）制定滿足大數(shù)據(jù)時代審計的相關(guān)法律法規(guī)制度。目前，我國高校內(nèi)部審計利用大數(shù)尚處于起步階段，國家現(xiàn)行法律、法規(guī)以及相關(guān)制度對高校內(nèi)部審計應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行審計相關(guān)內(nèi)容未做明確規(guī)定，高校內(nèi)部審計具體業(yè)務(wù)運(yùn)用大數(shù)據(jù)缺乏具體操作執(zhí)行指引；國家對高校運(yùn)用大數(shù)據(jù)審計相關(guān)管理監(jiān)督機(jī)制尚缺失；高校運(yùn)用大數(shù)據(jù)審計所需信息系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)信息的安全性還不能得到完全保障。因此，國務(wù)院及相關(guān)部委應(yīng)從“依法治國”“依法審計”的戰(zhàn)略高度，修改并完善審計相關(guān)法律法規(guī)和制度，并制定大數(shù)據(jù)下高校內(nèi)部審計具體準(zhǔn)則，指引高校運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行審計的流程和具體業(yè)務(wù)實施，規(guī)范高校內(nèi)部審計人員的審計行為，明確大數(shù)據(jù)審計中數(shù)據(jù)搜集與存儲的制度化、規(guī)范化，大數(shù)據(jù)審計所形成審計證據(jù)、審計分析等的法律地位，作為大數(shù)據(jù)在高校內(nèi)部審計應(yīng)用中依法審計的基礎(chǔ)，為在大數(shù)據(jù)時代下高校內(nèi)部審計提供一個規(guī)范、安全的環(huán)境和強(qiáng)有力的支撐。

（二）加快制定大數(shù)據(jù)審計應(yīng)用的發(fā)展規(guī)劃。大數(shù)據(jù)審計在高校內(nèi)部審計中的推廣應(yīng)用是時展的必然。國家審計行政主管部門、教育行政主管部門和審計行業(yè)協(xié)會應(yīng)根據(jù)內(nèi)部審計特點結(jié)合高等教育發(fā)展規(guī)律，制定大數(shù)據(jù)應(yīng)用在高校內(nèi)部審計的長遠(yuǎn)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，在充分利用現(xiàn)有審計條件下，促使大數(shù)據(jù)有計劃、分步驟、分階段在高校內(nèi)部審計得到充分應(yīng)用，以提高高校內(nèi)部審計效率和質(zhì)量，充分發(fā)揮高校內(nèi)部審計在學(xué)校管理中的“免疫系統(tǒng)”和“增值”的作用。

（三）加快高校內(nèi)部審計大數(shù)據(jù)平臺和審計分析系統(tǒng)的建立和共享。在大數(shù)據(jù)下高校內(nèi)部審計進(jìn)行審計必須要有相應(yīng)的數(shù)據(jù)平臺，才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的搜集、歸納、加工、轉(zhuǎn)換、交換、存儲、共享和管理，才能利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析。因此，一方面，教育行政主管部門在要求各高校進(jìn)行信息化建設(shè)的同時要加快大數(shù)據(jù)采集、存儲、管理等平臺和審計分析系統(tǒng)建設(shè)，將各高校在內(nèi)部管理過程中和內(nèi)部審計中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)存儲到大數(shù)據(jù)平臺上進(jìn)行共享和交換。另一方面，為充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)審計的功能，國家有關(guān)部門應(yīng)組織力量開發(fā)與大數(shù)據(jù)審計相配套的審計軟件，讓高校內(nèi)部審計人員能充分利用審計軟件進(jìn)行內(nèi)部審計工作，促使高校內(nèi)部審計部門的管理能力、審計質(zhì)量和審計效率得到極大的提升。

（四）加快高校內(nèi)部審計大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)。大數(shù)據(jù)時代下，高校內(nèi)部審計發(fā)揮作用關(guān)鍵靠人。利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行高校內(nèi)部審計雖然得到了很多高校管理層和內(nèi)部審計人員的認(rèn)可，但由于目前大數(shù)據(jù)在我國高校內(nèi)部審計中的應(yīng)用才剛起步，高校管理層對內(nèi)部審計重視程度不夠，再加上高校內(nèi)部審計人員知識結(jié)構(gòu)單一，審計中習(xí)慣使用傳統(tǒng)的審計方法，對大數(shù)據(jù)接觸了解少，大數(shù)據(jù)技術(shù)還不會使用等問題存在，造成高校內(nèi)部審計人員還難以滿足大數(shù)據(jù)時代下高校內(nèi)部審計對具有大數(shù)據(jù)思維和創(chuàng)新能力的復(fù)合型人才需求。因此，教育行政主管部門和高校應(yīng)加強(qiáng)高校內(nèi)部審計隊伍建設(shè)和培養(yǎng)。一是推進(jìn)高校內(nèi)部審計隊伍職業(yè)化建設(shè)。要根據(jù)大數(shù)據(jù)審計需要，建立符合高校教育規(guī)律職業(yè)特點的內(nèi)部審計隊伍管理制度，完善內(nèi)部審計人員崗位設(shè)置和選撥任用機(jī)制，積極引進(jìn)大數(shù)據(jù)審計應(yīng)用和管理人才。二是完善高校內(nèi)部審計隊伍職業(yè)教育培訓(xùn)體系。根據(jù)高校內(nèi)部審計特點和大數(shù)據(jù)審計對審計隊伍的要求，制定高校審計職業(yè)教育規(guī)劃，建立高校內(nèi)部審計人員繼續(xù)教育和分崗位、分類分級培訓(xùn)制度。特別是應(yīng)采取多種途徑和方式加強(qiáng)對高校內(nèi)部審計人員進(jìn)行云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)等培訓(xùn)，培養(yǎng)高校內(nèi)部審計人員運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和綜合判斷的能力，使其C合素質(zhì)得到提升。同時要加強(qiáng)高校內(nèi)部審計人員教育培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)平臺建設(shè)，為培訓(xùn)出適合大數(shù)據(jù)審計所需人才，對高校內(nèi)部審計人員進(jìn)行財務(wù)會計、審計、管理、云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)等知識進(jìn)行綜合測試。這樣通過各種渠道拓寬內(nèi)部審計人員知識結(jié)構(gòu)，培養(yǎng)高校內(nèi)部審計人員通過大數(shù)據(jù)審計發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)線索、分析數(shù)據(jù)和解決問題的能力，打造一支高水平的內(nèi)部審計團(tuán)隊，真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)在高校內(nèi)部審計中的作用。X

參考文獻(xiàn)：

[1]秦榮生.大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)對審計的影響研究[J].審計研究，2014，（6）：23-27.

[2]秦榮生.“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的審計發(fā)展趨勢研究[J].中國注冊會計師，2016，（1）：84-88.

篇4

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；智能產(chǎn)品；工業(yè)設(shè)計；設(shè)計思維

檢索：.cn

中圖分類號：TU 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1008 2832（2016）04-0104-03

一、物聯(lián)網(wǎng)時代到來

我們曾幻想過出門前雨傘會告訴你今天下雨，開車時車載導(dǎo)航會為你自動避開擁堵的道路，睡覺時房間的燈光隨著時間緩緩熄滅，這種種的未來生活情景，在無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、信息技術(shù)、云計算以及傳感器技術(shù)等發(fā)展迅猛的今天，物聯(lián)網(wǎng)讓這些不在是幻想，它將軟件、硬件和數(shù)據(jù)結(jié)合到一起，將我們身邊的每一件設(shè)備和我們實時的行動或身體狀況形成一個網(wǎng)絡(luò)，萬物互聯(lián)的時代已經(jīng)到來。

物聯(lián)網(wǎng)被稱作繼計算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)之后，信息通信產(chǎn)業(yè)的第三次浪潮（web3.0）。在web1.0時代，人們使用計算機(jī)作為互聯(lián)網(wǎng)終端，實現(xiàn)人機(jī)交互；web2.0通過互聯(lián)網(wǎng)把人與人之間的交流方式變得豐富多樣，信息的交互和傳遞超越了人機(jī)界面交互；到了物聯(lián)網(wǎng)時代，除了人與計算機(jī)以外，所有具有感知能力的物品都可以作為一個網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點或終端?；ヂ?lián)網(wǎng)為物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提供了技術(shù)支撐平臺和無線網(wǎng)絡(luò)的廣泛覆蓋，物聯(lián)網(wǎng)是互聯(lián)網(wǎng)的延伸和擴(kuò)展，豐富了互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用。

（一）物聯(lián)網(wǎng)的概念

物聯(lián)網(wǎng)（internet of things）的概念最初來源于美國麻省理工學(xué)院（MIT）在1999年建立的自動識別中心（Auto-IDLabs）提出的網(wǎng)絡(luò)無線射頻識別（RFID）系統(tǒng)，即把所有物品通過射頻識別等信息傳感技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)連接起來，從而實現(xiàn)智能化識別和管理。2009年2月24日2009IBM論壇上，IBM公布了名為“智慧的地球”的最新策略，在這一策略中物聯(lián)網(wǎng)是這樣被定義的：把感應(yīng)器嵌入電網(wǎng)、鐵路、橋梁、隧道、公路、建筑、供水系統(tǒng)、大壩、油氣管道等各種物體中，使它們結(jié)成網(wǎng)絡(luò)，并普遍連接，即是物聯(lián)網(wǎng)。簡單來說，物聯(lián)網(wǎng)使我們和物品在信息與通信技術(shù)的世界里獲得一個新的溝通維度，其目標(biāo)從滿足人與人之間的溝通，發(fā)展到實現(xiàn)人與物、物與物之間的交流。

（二）物聯(lián)網(wǎng)時代智能產(chǎn)品的特點

相比于互聯(lián)網(wǎng)時代的智能化產(chǎn)品和智能化服務(wù)，物聯(lián)網(wǎng)的價值凸顯在萬物互聯(lián)的智能化?，F(xiàn)在出現(xiàn)的一些的智能設(shè)備已不再是簡單的“連接”，而是在互聯(lián)網(wǎng)作為網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，能夠自主決定去感知信息源、預(yù)測信息的流向、以及如何做出反應(yīng)和協(xié)作。接下來在以往互聯(lián)網(wǎng)時代的智能產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，對現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)智能產(chǎn)品進(jìn)行對比分析，其中的“物”有以下三個顯著的特點。

1.可識別化

如同人在社會中存在，為了方便管理，將每個人數(shù)據(jù)化，采用身份證編碼來識別每個人。隨著物聯(lián)網(wǎng)時代的到來，物品也同樣可以被編碼。從技術(shù)角度講，物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)層級分為以下三級：一是傳感網(wǎng)絡(luò)，二是傳輸網(wǎng)絡(luò)，三是應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)。其中的傳感網(wǎng)絡(luò)以二維碼、RFID、傳感器為主，作為物體被識別的基礎(chǔ)。為了讓所有與網(wǎng)絡(luò)連接的物品方便識別管理和提取數(shù)據(jù)，RFID電子標(biāo)簽技術(shù)就成為了物品的“身份證”。比如，在食品衛(wèi)生領(lǐng)域，將放養(yǎng)的羊群中每一只樣都貼上一個二維碼標(biāo)簽，這個標(biāo)簽所包含的是這只羊的產(chǎn)地、質(zhì)量等并被錄入系統(tǒng)，當(dāng)這只羊被宰殺后，每一部分出售的肉都會貼上同樣的二維碼，羊肉被販賣后可以通過掃描二維碼在系統(tǒng)中查找到信息，做到真正的來有源頭，去有追溯，從而更有效地保障肉類食品安全；在公共交通領(lǐng)域，智能手機(jī)上交通系統(tǒng)軟件會獲取每輛車輛的位置信息，發(fā)送我們的位置信息以及速度，然后結(jié)合實時交通信息為我們提供最佳路線；在智能家居領(lǐng)域，家中只有可以連入網(wǎng)絡(luò)的電器都可以被智能控制器所感知，在這個智能終端上操作就可以直接控制電燈、自動窗簾、風(fēng)扇、音箱、車庫大門等一切家用通電設(shè)備和系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)讓所有物品都能被感知和識別，他們每時每刻都產(chǎn)生著大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這些巨大的數(shù)據(jù)蘊(yùn)含了對社會生活、經(jīng)濟(jì)、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域?qū)氋F的信息。

2.系統(tǒng)化

相比于互聯(lián)網(wǎng)時代，產(chǎn)品和人、人和網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)和產(chǎn)品之間單一的連接，物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，讓許多設(shè)備都有機(jī)地組合到了一起，從而形成了一個龐大而統(tǒng)一的系統(tǒng)，產(chǎn)品在這個系統(tǒng)中的角色被重新定義。例如，常規(guī)的智能冰箱可以通過用戶的設(shè)置自動調(diào)節(jié)溫度，但是物聯(lián)網(wǎng)要求智能冰箱作為一個食物的管理終端，如海爾的物聯(lián)網(wǎng)冰箱，可以通過用手機(jī)上安裝的軟件掃描食物的條形碼，當(dāng)食物接近保鮮期時提醒用戶，還可以在食物短缺時自動推送購物網(wǎng)站的信息。在這個系統(tǒng)中，物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)了從冰箱內(nèi)食物到與購物網(wǎng)站，再到與用戶之間的多方面溝通。

物聯(lián)網(wǎng)時代的產(chǎn)品被賦予了更高的信息采集、數(shù)據(jù)處理信息交互的能力，人與產(chǎn)品之間的關(guān)系從人與物品直接接觸，衍生為由物品代替人與其他物品進(jìn)行交互。在整個使用產(chǎn)品的過程中，產(chǎn)品之間頻繁的信息交換使得人可以解放更多的勞動力來專注于其他方面。在物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建的系統(tǒng)中，每個產(chǎn)品不是孤立存在的，而是整個系統(tǒng)中的一個節(jié)點或終端。

3.智慧化

在物聯(lián)網(wǎng)時代到來以前，我們所說的智能產(chǎn)品是機(jī)械、電子、信息技術(shù)的結(jié)晶，通過植入的芯片，讓產(chǎn)品可以通過人的控制表現(xiàn)出之前設(shè)置好的某種功能。有人將物聯(lián)網(wǎng)時代的產(chǎn)品重新定義為“智慧型產(chǎn)品”，智慧型產(chǎn)品中的“智慧”解釋為從感覺到記憶再到思維這一過程，所以智慧型產(chǎn)品具有一定的學(xué)習(xí)記憶、根據(jù)不同情況判斷如何處理事件的能力。

簡單來說，物聯(lián)網(wǎng)時代產(chǎn)品的智慧化具體體現(xiàn)在物體的自我學(xué)習(xí)能力。如同智能硬件公司Nest生產(chǎn)的溫控器，它可以收集用戶的生活軌跡，如運(yùn)動情況、體溫、甚至可以捕捉情緒波動和壓力等腦波，從而根據(jù)用戶的生活習(xí)慣來調(diào)節(jié)室溫，當(dāng)你工作時，將溫度降低，讓你保持清醒；當(dāng)雨雪天氣室溫降低，它也會自動的升高室溫。

通過這些物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用案例，可以對物聯(lián)網(wǎng)有更直觀的理解，在過去我們需要和設(shè)備有所接觸才能實現(xiàn)交互，而物聯(lián)網(wǎng)就像一個隱形的開關(guān)，當(dāng)我們產(chǎn)生某種行為時，就觸動了這個開關(guān)，甚至不需要和物體接觸，就能使物體實現(xiàn)某種功能，物聯(lián)網(wǎng)時代的智能產(chǎn)品也就是“能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)用戶行為的物體”。

二、物聯(lián)網(wǎng)時代的智能產(chǎn)品的“智商”層級

相比于互聯(lián)網(wǎng)時代的智能產(chǎn)品和服務(wù)，物聯(lián)網(wǎng)的實現(xiàn)有賴于物體間信息的發(fā)出和接收，現(xiàn)在市場上的物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備層出不窮，總結(jié)這些產(chǎn)品發(fā)出和接受信息的范圍，以及自主感知、預(yù)測、反應(yīng)和協(xié)作的實現(xiàn)程度，可以用“智商”這一概念來劃分智能產(chǎn)品感知和處理信息、以及做出反饋的水平。（圖1）

對于常規(guī)產(chǎn)品來說，其服務(wù)的對象始終都是人，設(shè)計師在設(shè)計產(chǎn)品時，從解決問題出發(fā)，立足于產(chǎn)品的使用環(huán)境以及與用戶之間關(guān)系，利用產(chǎn)品本身所具有的特性和功能來實現(xiàn)設(shè)計目標(biāo)。在物聯(lián)網(wǎng)的背景下，設(shè)計師在面對智能產(chǎn)品設(shè)計時，首先應(yīng)該確立解決方案的問題所在層級，其次針對不同的問題層級選取相應(yīng)智商水平的產(chǎn)品類型，再系統(tǒng)的考慮產(chǎn)品與用戶及使用環(huán)境的關(guān)系，才能將產(chǎn)品的智慧發(fā)揮到極致。接下來就討論在物聯(lián)網(wǎng)的背景下，面對智能產(chǎn)品設(shè)計時如何在不同的層面進(jìn)行思考和策略制定。

（一）平常智商產(chǎn)品

“平常智商”是指這一類產(chǎn)品的工作核心以感知為中心，通常是以某一個體或行為為感知對象，當(dāng)周圍環(huán)境或使用者的行為發(fā)生變化，就好像觸發(fā)了一個隱形的開關(guān)，產(chǎn)品就會對這個刺激做出相應(yīng)的反應(yīng)，并且可以通過網(wǎng)絡(luò)與其他產(chǎn)品連接，進(jìn)行“隔空對話”。如現(xiàn)在被大家津津樂道的智能家居就是此類產(chǎn)品的代表，智能烤箱可以通過wifi與手機(jī)相連，用戶可以在下班路上遠(yuǎn)程控制烤箱開關(guān)以及溫度，烤箱也可以感知內(nèi)部溫度變化，從而自行預(yù)熱和保溫；飛利浦、LG等品牌推出的智能燈泡同樣代表了非常直觀的物聯(lián)網(wǎng)體驗，通過在手機(jī)安裝程序，我們可以隨心開關(guān)燈、改變亮度和顏色，還能夠?qū)崿F(xiàn)讓燈光伴隨音樂旋律舞動，活躍居室的氛圍。還有一類產(chǎn)品可以感知到處于同一網(wǎng)絡(luò)中的其他產(chǎn)品，與之進(jìn)行點對點的交流。Good Night Lamp由一盞大燈和一盞小燈組成的燈具，小燈可以感知大燈的變化，如果放在小朋友房間的大燈被關(guān)閉，那么另一盞父母房間的小燈也隨之熄滅，這樣父母就知道孩子睡了，這類產(chǎn)品也在潛移默化的改變?nèi)伺c人之間的交流方式。

設(shè)計師在面對這類只需具備基本感知力、不需要調(diào)動其收集大量數(shù)據(jù)的“平常智商”產(chǎn)品時，需要全面考慮在產(chǎn)品所處的系統(tǒng)中可能產(chǎn)生的各種用戶行為和周圍環(huán)境的變化因素，產(chǎn)品應(yīng)在感知不同信息時做出何種的反饋，充分挖掘智能產(chǎn)品的感知和反饋能力的無限可能，為消費(fèi)者實現(xiàn)更好的用戶體驗。

（二）超常智商產(chǎn)品

“超常智商”指的是擁有明顯的自我學(xué)習(xí)和自主決策能力的產(chǎn)品。相比于前者在了解用戶行為方面的表現(xiàn)明顯更突出，甚至可以同時處理感知到的多種信息，提供系統(tǒng)化的解決方案。這種表現(xiàn)類似于我們使用瀏覽器時會覺得它的智力水平明顯高于人類，這并不是全靠軟件工程師或設(shè)計師的功勞，而是通過收集用戶在使用計算機(jī)時的行為及智能硬件工作時產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，結(jié)合實時高速的處理這些數(shù)據(jù)得到的結(jié)果，是匯集了智能硬件記憶學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理的共同智慧。對于物聯(lián)網(wǎng)時代的智能產(chǎn)品來說，具備這種共同智慧的表現(xiàn)之一是自我學(xué)習(xí)能力。還是以Nest為例，在最開始的一周，Nest需要手動調(diào)整，一個人每天可能需要設(shè)置四次：起床，上班，下班，睡覺。但此后Nest就會利用自身算法，對用戶的每次手動調(diào)整進(jìn)行記憶和學(xué)習(xí)，它將了解和記錄用戶的日常作息習(xí)慣和溫度喜好自行幫助用戶控制空調(diào)溫度，nest具備在感知力基礎(chǔ)上，發(fā)展了自我學(xué)習(xí)力，對用戶行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)做加工，在預(yù)測到某種行為時，自動的做出相應(yīng)的反應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，還有一類產(chǎn)品具有自主規(guī)劃和決策的智慧，如芬蘭一家科技公司研制的可以提高回收垃圾效率、節(jié)約城市公共資源的智能城市垃圾箱Enevo One Collect。這款垃圾桶內(nèi)置的傳感器可以檢測桶內(nèi)垃圾的高度，當(dāng)垃圾高度達(dá)到一定程度時它就會提示環(huán)衛(wèi)人員垃圾箱已滿，這時環(huán)衛(wèi)人員可以通過專用軟件查看區(qū)域內(nèi)所有垃圾桶內(nèi)的情況，更重要的是當(dāng)環(huán)衛(wèi)車輛出發(fā)時，系統(tǒng)會自動規(guī)劃好垃圾回收的最優(yōu)路徑，快速略過那些還有足夠空間的垃圾桶。這一應(yīng)用經(jīng)專業(yè)機(jī)構(gòu)統(tǒng)計可以解決近20%-40%的運(yùn)營成本。

所以，當(dāng)設(shè)計師在處理具備自我學(xué)習(xí)和自主規(guī)劃能力的產(chǎn)品時，例如智能健康、智能服務(wù)類的產(chǎn)品，需要打破產(chǎn)品本身具有功能的局限，充分利用物聯(lián)網(wǎng)全面深入的感知記憶能力和實時的海量數(shù)據(jù)處理能力，立足于挖掘整體系統(tǒng)中產(chǎn)品輸入和輸出信息的潛能，讓產(chǎn)品更好的理解用戶的行為意圖，提供更智慧更系統(tǒng)化的解決方案。

（三）超級智商產(chǎn)品

“超級智商”指的是智能產(chǎn)品在具備接受和處理其所在系統(tǒng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，可以與其他系統(tǒng)的產(chǎn)品進(jìn)行大數(shù)據(jù)的交換，利用云計算技術(shù)將不同系統(tǒng)提供的海量數(shù)據(jù)協(xié)同運(yùn)算分析，從而讓這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)筑了物與物交流的橋梁，通過把分散運(yùn)輸在這些橋梁上的數(shù)據(jù)資源化零為整，才能體現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的終極價值。雖然現(xiàn)在面臨著數(shù)據(jù)孤島的問題，即很多潛在的大數(shù)據(jù)被掩埋在各類企業(yè)的數(shù)據(jù)庫中，但是我們?nèi)匀豢梢赃M(jìn)行大膽設(shè)想。比如在上面提到的智能城市垃圾桶的案例中，如果某一區(qū)域的所有垃圾桶可以將內(nèi)部產(chǎn)生的數(shù)據(jù)收集起來，如垃圾的回收頻率、垃圾品類占比，就可以分析出附近居民的消費(fèi)水平、購物能力以及飲食偏好等。這些數(shù)據(jù)在某種程度上來說是很好的營銷數(shù)據(jù)，當(dāng)考慮在這附近建造一個購物中心時，就可以通過分析這一類型數(shù)據(jù)不同時期變化，得到區(qū)域內(nèi)的需求比重和趨勢、產(chǎn)品品類的市場受歡迎程度、消費(fèi)者的消費(fèi)能力等，最終應(yīng)用于商場的品牌引入和產(chǎn)品銷售策略的調(diào)整。

這類擁有極超常智商的智能產(chǎn)品所處的角色已然從為用戶提供服務(wù)的一個節(jié)點或終端上升到一個完整的服務(wù)體系，當(dāng)設(shè)計師希望將設(shè)計對象定義為物聯(lián)網(wǎng)中的信息節(jié)點去思考設(shè)計策略時，如智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧交通等解決方案，就要充分考慮把服務(wù)系統(tǒng)中的每一個可以觸及的環(huán)節(jié)協(xié)同起來，這些環(huán)節(jié)是否可以進(jìn)行信息和數(shù)據(jù)的共享，用智慧服務(wù)設(shè)計理念為使用者提供更高質(zhì)量的體驗，從更有社會意義的角度來看，具有極超常智商的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品可以將一定區(qū)域內(nèi)收集到的數(shù)據(jù)繪制成一幅完整的宏觀信息圖，將有價值的信息通過數(shù)據(jù)眾包推動社會監(jiān)管進(jìn)程，可能會賦予公眾一種責(zé)任的力量，并將公民的執(zhí)行能力提升到一個新的層次。

篇5

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;因特網(wǎng);服務(wù)

中圖分類號:TP

文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:1672-3198(2010)17-0357-01

1 數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)最早是在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域發(fā)展起來的。稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KDD,Knowledge Discovery in Database),據(jù)挖掘是從大量的包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、事先不為人知的、潛在的、有用的信息和知識的過程,它要求數(shù)據(jù)源應(yīng)該是大量的、真實的、多媒體的;所發(fā)現(xiàn)和提取的信息和知識是潛在的、有效的并隱藏在大量數(shù)據(jù)背后,是用戶感興趣的、可理解、可運(yùn)用的知識,數(shù)據(jù)挖掘是一個利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)間關(guān)系的過程。

2 數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)簡介

2.1 AuthorLink系統(tǒng)

最近,美國開發(fā)出了基于文獻(xiàn)計量分析的知識查詢系統(tǒng),并借助于可視化技術(shù)首次將復(fù)雜的統(tǒng)計結(jié)果,用通俗易懂的圖像形式顯示給用戶,從而實現(xiàn)了知識信息提供服務(wù)的一次變革。

2.2 專利統(tǒng)計分析系統(tǒng)

人們關(guān)于專利的統(tǒng)計分析,事實上也是一種知識挖掘。目前,包括英國的WPI及美國、日本專利局等網(wǎng)絡(luò)站點,都在提供專利文獻(xiàn)檢索服務(wù)的同時提供專利統(tǒng)計分析的服務(wù)。

2.3 OLAP系統(tǒng)

OLAP系統(tǒng)(On-Line Analytical Processing聯(lián)機(jī)分析處理系統(tǒng))也是一種典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。這是一種含有數(shù)據(jù)導(dǎo)航、數(shù)據(jù)查詢、建模、預(yù)測和數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。其中OLAP引擎可以在前端接口接受用戶提交的多維提問,并轉(zhuǎn)換成SQL語句,然后將提問查詢提交數(shù)據(jù)庫,最后以圖表的形式輸出。

3 數(shù)據(jù)挖掘的步驟

(1)確定應(yīng)用領(lǐng)域:包括此領(lǐng)域的基本知識和目標(biāo);(2)建立目標(biāo)數(shù)據(jù)集:選擇一個數(shù)據(jù)集或在多數(shù)據(jù)集的子集上聚焦;(3)數(shù)據(jù)預(yù)處理:在大數(shù)據(jù)集中,根據(jù)需求,利用數(shù)據(jù)凈化和整合技術(shù),選擇與任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù),在不降低其準(zhǔn)確度的狀況下減少處理數(shù)據(jù)量;(4)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:找到數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行編碼,減少有效變量的數(shù)目;(5)數(shù)據(jù)挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)和所要發(fā)現(xiàn)知識的種類來確定相應(yīng)的挖掘算法;(6)數(shù)據(jù)評價:將挖掘出的知識和數(shù)據(jù)以各種可視化方式顯示,并將其以圖形、文本等方式存儲在庫中,以便對它們進(jìn)一步挖掘,直至滿意為止;(7)實施和應(yīng)用:實施和應(yīng)用階段是指利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所建立模型在實際項目中的應(yīng)用,包括數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建,個性化用戶服務(wù)、基于知識的企業(yè)信息管理(MIS)、金融、證券、股票分析、電子商務(wù)、企業(yè)目標(biāo)管理、決策支持等等。

4 數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)的實現(xiàn)

4.1 數(shù)據(jù)挖掘為個性化服務(wù)打下基礎(chǔ)

收集用戶有關(guān)的信息,建立用戶信息庫。用戶是數(shù)字圖書館的重要資源,一個信息完整的用戶信息庫,能保證在充分挖掘的基礎(chǔ)上,了解用戶的普遍性需求與特殊性需求,從而開展有針對性的個性化服務(wù)。通過對用戶訪問日志記錄信息的挖掘,把握用戶興趣,有助于開展網(wǎng)絡(luò)信息推送服務(wù)以及個人信息的定制服務(wù)。但從用戶群整體來看,用戶的信息需求又是隨機(jī)的,這為一般用戶需求信息分析帶來了很大困難。數(shù)據(jù)挖掘從全局出發(fā),以豐富、動態(tài)的聯(lián)機(jī)查詢和分析來了解用戶的信息需求。通過在線提問、調(diào)查表等方式,系統(tǒng)可以獲取關(guān)于用戶的用戶名、用戶訪問IP地址、用戶的職業(yè)、年齡、愛好等原始信息。然后,采取一定的挖掘規(guī)則(如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聯(lián)機(jī)分析處理等),對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析,其結(jié)果是為每個用戶建立一個信息需求模型。根據(jù)用戶需求,主動跟蹤本地信息庫和網(wǎng)絡(luò)相關(guān)信息,收集用戶所需信息。為了提高準(zhǔn)確度,還應(yīng)對所收集的信息進(jìn)行相關(guān)性分析,可以根據(jù)用戶提供的檢索詞,確定所檢索到的信息與該檢索詞的相關(guān)度。同時還可以利用智能推送技術(shù)將用戶所需信息推到用戶的計算機(jī)、電子信箱,甚至手機(jī)、PDA上。

4.2 數(shù)據(jù)挖掘使網(wǎng)絡(luò)資源的內(nèi)容檢索成為可能

網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘是一個從文本、圖像、音頻、視頻、元數(shù)據(jù)等形式的網(wǎng)絡(luò)源信息中采用分類、聚類等形式的挖掘方法,發(fā)現(xiàn)有用信息,并將這些信息按滿足某種檢索方式的形式加以組織的過程。通過對網(wǎng)站內(nèi)容的挖掘,主要是對文本內(nèi)容的挖掘,可以有效地組織網(wǎng)絡(luò)資源。有的學(xué)者應(yīng)用數(shù)據(jù)和文本挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行問題跟蹤,從而獲得了以前未知的有用知識,為信息內(nèi)容分析提供了極大的可能性。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘是目前網(wǎng)絡(luò)信息檢索發(fā)展的一個關(guān)鍵,通過對網(wǎng)頁內(nèi)容挖掘,可以實現(xiàn)對網(wǎng)頁的聚類、分類,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息的分類瀏覽與檢索;通過對用戶所使用的提問式(query)的歷史記錄分析,可以有效地進(jìn)行提問擴(kuò)展(query expansion),提高查全率和查準(zhǔn)率;可以運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘技術(shù)進(jìn)行關(guān)鍵詞加權(quán)算法,提高網(wǎng)絡(luò)信息的標(biāo)引準(zhǔn)確度,從而改善檢索效果。

篇6

關(guān)鍵詞：客戶生命周期；數(shù)據(jù)挖掘；應(yīng)用分析

一、引言

在因特網(wǎng)快速發(fā)展的今天，電子商務(wù)的興起，以網(wǎng)絡(luò)資源發(fā)展為核心的新經(jīng)濟(jì)模式逐漸突破傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模式的束縛，不斷發(fā)展的Internet拉近了人們彼此之間的距離，但Web上的海量信息卻又讓人們變得無所適從，使得客戶關(guān)系管理成為新經(jīng)濟(jì)模式發(fā)展的核心問題。數(shù)據(jù)挖掘作為一個新興的、多學(xué)科交叉的應(yīng)用領(lǐng)域，可以根據(jù)客戶的需求，從龐大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)庫中找出合適的數(shù)據(jù)，并加以處理、轉(zhuǎn)換、挖掘和評估，得出面對客戶需求的個性化知識和規(guī)則，指導(dǎo)客戶服務(wù)的流程與決策，提高客戶滿意度。因此，研究在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下面向客戶生命周期的數(shù)據(jù)挖掘流程，具有重要的使用價值。

二、客戶生命周期簡述

（一）基于生命周期的客戶類型

客戶的生命周期是由客戶與企業(yè)之間不同的關(guān)系階段構(gòu)成，它是一個理解客戶行為的框架。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，研究基于生命周期的客戶類型，目的是通過參與電子商務(wù)業(yè)務(wù)活動發(fā)掘及提高客戶價值的整個過程?？蛻舻纳芷诜譃榭疾槠?、形成期、穩(wěn)定期、退化期4個階段。在不同的階段，客戶對企業(yè)的作用和意義也不同，由此，可把客戶劃分為5種類型：潛在客戶――還不是客戶但已在目標(biāo)市場中；有意向者――對產(chǎn)品和服務(wù)表示出興趣的潛在客戶；新客戶――首次使用產(chǎn)品和服務(wù)的客戶；確定的客戶――再次或已多次使用企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的客戶，根據(jù)其盈利能力又可分為高價值客戶、高潛力客戶和低價值客戶；歷史客戶――那些已不再目標(biāo)市場的客戶，或已經(jīng)轉(zhuǎn)化為購買競爭對手產(chǎn)品的客戶。

（二）圍繞生命周期的客戶業(yè)務(wù)活動

分析圍繞生命周期的客戶業(yè)務(wù)活動能夠為確定數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)而指明方向。客戶生命周期直接影響到客戶對一個企業(yè)的長期價值。為了使客戶變得有價值，企業(yè)要在客戶的生命周期中開展各種經(jīng)濟(jì)活動，最大程度上提高客戶對企業(yè)帶來的價值。圍繞客戶生命周期的各種業(yè)務(wù)活動如圖1所示。

1、考察期的主要業(yè)務(wù)活動是客戶獲取與客戶激活?？蛻臬@取是指如何吸引潛在客戶并將其轉(zhuǎn)變成有意向者的過程。由于在電子商務(wù)環(huán)境下，客戶獲取企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的信息絕大部分是通過搜索引擎渠道引入，因此，搜索引擎優(yōu)化和搜索引擎廣告的投放顯得尤為重要，一方面使企業(yè)站點排名靠前，另一方面是要符合用戶的語義需求，產(chǎn)生完全匹配效果；當(dāng)潛在客戶到達(dá)站點后，通過各種有針對性或個性化的促銷手段激發(fā)用戶的購買興趣，使之注冊成為站點的客戶，并進(jìn)一步激發(fā)該客戶的購買行為發(fā)生。

2、形成期的主要業(yè)務(wù)活動是客戶關(guān)系管理。一旦潛在客戶成為有意向者，企業(yè)的工作中心就是如何使客戶發(fā)生購買行為，并不斷提升客戶的價值。電子商務(wù)環(huán)境中，提升客戶關(guān)系管理的核心業(yè)務(wù)是如何展開一對一營銷，數(shù)據(jù)挖掘可從大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘知識，指導(dǎo)個性化營銷開展，提升形成期客戶的價值。

3、穩(wěn)定期的主要業(yè)務(wù)活動除了客戶關(guān)系管理外，還要進(jìn)行客戶保持，其目標(biāo)是防止客戶尤其是高價值客戶的流失。

4、退化期的主要業(yè)務(wù)活動是客戶贏回。通過提供激勵、產(chǎn)品和價格的優(yōu)惠等方法將離開的客戶重新吸引回來。

（三）客戶生命周期與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系

客戶生命周期為將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于客戶關(guān)系管理提供了很好的框架。在數(shù)據(jù)挖掘的輸入方，客戶生命周期確定了什么信息是可以加以利用的；在輸出方，客戶生命周期給我們揭示了一些有用的東西。在數(shù)據(jù)挖掘的輸入方，依據(jù)客戶生命周期的各個階段的主要業(yè)務(wù)活動和提升不同客戶類型價值的目標(biāo)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的選擇、檢查、修復(fù)、轉(zhuǎn)化，進(jìn)而為數(shù)據(jù)挖掘做好數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作。在數(shù)據(jù)挖掘的輸出方，便是生成與各階段業(yè)務(wù)活動目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘知識和規(guī)則，來指導(dǎo)各階段業(yè)務(wù)活動，從而帶來客戶的高價值。

三、客戶生命周期各階段的數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用分析

（一）考察期的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析

1、數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)的確定。考查期階段數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)即能夠在該階段發(fā)生的大量靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)中發(fā)掘怎樣使大量客戶能夠瀏覽企業(yè)網(wǎng)站的信息，怎樣激發(fā)大量潛在客戶注冊，并產(chǎn)生對企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)興趣的行為的一系列規(guī)則和策略。

2、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，客戶獲取產(chǎn)品或服務(wù)的信息，可以通過廣告、電話促銷、E-mail等方式，但大部分情況下，客戶是通過搜索引擎到達(dá)目標(biāo)市場的。若想獲取大量潛在客戶，搜索引擎的優(yōu)化就非常重要，企業(yè)必須使自己的站點排名靠前，又要使表達(dá)自己產(chǎn)品或服務(wù)信息的語義符合用戶搜尋語言的語義。因此，基于這個問題就需要引入概念網(wǎng)絡(luò)庫來引導(dǎo)用戶的精確查詢，滿足獲取最大量的客戶。概念網(wǎng)絡(luò)也是一個知識庫，包括語言層面、本體論層面和常識層面，通過與檢索系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、知識庫的映射，得出查詢結(jié)果，并與用戶相互反饋，直到用戶滿意，反饋結(jié)果存入用戶模型庫，以便指導(dǎo)以后查詢。

3、數(shù)據(jù)挖掘模型的建立。以搜索引擎語義挖掘為核心建立模型分析客戶獲取和客戶激活具有同樣的含義。只有當(dāng)充分理解用戶的自然搜索語義狀態(tài)，并以概念網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向組織網(wǎng)絡(luò)資源，不斷在用戶自然語言語義、概念網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)資源之間產(chǎn)生匹配和映射，搜索引擎才能更好地收集相關(guān)網(wǎng)頁，使用戶準(zhǔn)確登錄到其想尋求產(chǎn)品和服務(wù)的站點，才能進(jìn)一步激發(fā)客戶的注冊和購買熱情。而概念網(wǎng)絡(luò)就是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的分類和聚類算法形成的結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)同類或相似概念的聚類，不同概念間的分類。那么也可以運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則方法，使用用戶知識庫中關(guān)于用戶的個性化特征信息與反饋信息結(jié)合，發(fā)現(xiàn)具有某些特征的客戶會使用那些自然語言檢索，得出什么樣檢索路徑和檢索知識，客戶激活的概率是多少等知識。最后還要存入用戶知識模型中，以指導(dǎo)下一步的客戶獲取和激活。

4、數(shù)據(jù)挖掘模型的評估。最好的方法是排除用戶知識庫中已用過的訓(xùn)練集，而規(guī)定在某一時間范圍內(nèi)，考查用戶通過搜索引擎滿足查詢需求的狀態(tài)，如網(wǎng)站的瀏覽量和注冊量等。

（二）形成期的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析

1、數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)的確定。形成期階段的主要業(yè)務(wù)活動是激發(fā)有意向者的購買行為。該階段數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是產(chǎn)生如何提高新用戶購買行為的決策。

2、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。該階段用戶已經(jīng)注冊，我們可以獲得關(guān)于用戶個人特征信息。產(chǎn)生激發(fā)用戶的購買行為的指導(dǎo)策略，還需要該站點確定用戶的個人特征信息、購買行為信息、購買產(chǎn)品信息、購買時間信息等作為該階段數(shù)據(jù)挖掘的重要數(shù)據(jù)。

3、數(shù)據(jù)挖掘模型的建立。通過對網(wǎng)站已確定用戶相關(guān)信息的聚類分類，如在電腦購物網(wǎng)站，A類客戶，學(xué)歷本科以上，月工資2000元以上，通常會點擊筆記本欄目，購買4000-6000元的新型國外品牌筆記本，從產(chǎn)生交易行為到交易成功在一天之內(nèi)。當(dāng)然，還可以運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則，產(chǎn)生交叉銷售，如A類顧客，還喜歡TCL、三星、Sony品牌的手機(jī)等，促使購買更多的產(chǎn)品。這種從以確定用戶的相關(guān)信息挖掘出促銷策略來指導(dǎo)具有相似特征的新用戶發(fā)生購買行為，具有重要意義。

4、數(shù)據(jù)挖掘模型的評估。評估最好的方法就是查看用生成的模型指導(dǎo)新用戶發(fā)生購買行為的次數(shù)和額度。

（三）穩(wěn)定期的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析

1、數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)的確定。穩(wěn)定期的主要業(yè)務(wù)活動是提升客戶關(guān)系外，最重要的就是客戶保持。要想做好客戶保持工作，就應(yīng)該在已確定用戶中進(jìn)行客戶細(xì)分。因此，該階段數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是進(jìn)行客戶細(xì)分，并針對不同價值的客戶能夠找出不同的對策提升對企業(yè)的價值。

2、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。該階段的數(shù)據(jù)主要圍繞已成為站點客戶的數(shù)據(jù)信息，包括客戶基本特征數(shù)據(jù)、客戶的點擊流數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)促銷活動數(shù)據(jù)及客戶交易數(shù)據(jù)等。

3、數(shù)據(jù)挖掘模式的建立。該階段用數(shù)據(jù)挖掘方法篩選出高價值的客戶和最有可能流失的客戶，不斷提升高價值客戶的價值能力，避免客戶的流失。如對客戶的需求模式和盈利價值進(jìn)行分類，找出最有價值和盈利潛力的客戶群以及他們最需要的服務(wù)，更好地配置資源，改進(jìn)服務(wù)，牢牢抓住最有價值的客戶；通過對客戶資源信息進(jìn)行多角度挖掘，了解客戶各項指標(biāo)，掌握客戶投訴等信息，從而在客戶流失之前捕獲信息，及時采取措施挽留客戶；還可通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)流失客戶的特征，在那些具有相似特征的客戶還未流失之前，及時采取措施挽留客戶。

4、數(shù)據(jù)挖掘模式的評估。該模式的評估最重要的是運(yùn)用該規(guī)則的企業(yè)判斷在同樣的時間段內(nèi)，相同的高價值顧客的盈利能力的提升度，及運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計時間平滑分析法判斷老顧客的流失量的多少。

（四）退化期的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

1、數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)的確定。退化期階段數(shù)據(jù)挖掘的主要目標(biāo)便是找出策略能夠指導(dǎo)企業(yè)如何通過提供激勵、產(chǎn)品和價格的優(yōu)惠等方法將離開的客戶重新吸引回來。

2、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。該階段的數(shù)據(jù)主要來自于已經(jīng)離開企業(yè)的目標(biāo)市場的老客戶的信息資料。如這些客戶的基本個人資料、購買該企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的次數(shù)、周期、總的時間長度等。

3、數(shù)據(jù)挖掘模式的建立。該階段對已經(jīng)流失的老客戶也需要進(jìn)行細(xì)分，以便展開有針對性的客戶贏回活動，進(jìn)行一對一營銷，才能正確實施各種激勵、促銷手段，節(jié)約企業(yè)成本，提高贏回效率。如對以前是企業(yè)高價值的客戶，通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)其流失的原因，企業(yè)最好用電話或用企業(yè)郵箱發(fā)送E-mail的形式進(jìn)行一對一營銷；對于之前就是企業(yè)低價值的客戶，我們也不能忽視，通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)其購買行為的規(guī)律，如果該客戶購買次數(shù)超過一定的閥值或購買次數(shù)雖少，但每次購買的金額卻很大的客戶，都應(yīng)該采取電話促銷或企業(yè)E-mail等形式的一對一營銷，再次贏回客戶。

4、數(shù)據(jù)挖掘模式的評估。該階段的評估重要是評估贏得客戶的質(zhì)量。

四、結(jié)論

在全球信息化高速發(fā)展的今天，面對成級數(shù)增長的網(wǎng)絡(luò)信息，電子商務(wù)的發(fā)展變得越來越盲目，以“提升客戶滿意度”的宗旨也越來越難以實現(xiàn)，但慶幸的是，在信息不斷增加的同時，信息級數(shù)也在不斷的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用，使人們從這種海量的信息中解脫出來。本文試圖面向客戶生命周期的各階段不同的客戶參與類型、不同的業(yè)務(wù)活動目標(biāo)，提出各階段的數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用流程，力求對電子商務(wù)企業(yè)指導(dǎo)客戶服務(wù)流程提供一些啟示。

參考文獻(xiàn)：

1、劉琳.基于數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)代企業(yè)客戶關(guān)系管理應(yīng)用研究[D].東北師范大學(xué),2006.

2、張玉峰.智能信息系統(tǒng)[M].武漢大學(xué)出版社,2008.

3、蘇新寧.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘[M].清華大學(xué)出版社,2006.

篇7

關(guān)鍵詞：分位數(shù)；KNN

分位數(shù)是大數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)流上計算經(jīng)常使用的一種統(tǒng)計方法，通過分位數(shù)查詢能夠獲得統(tǒng)計信息以便為決策層提供數(shù)據(jù)支持。如果給出在d維空間的一組包含N個點集P及一個連續(xù)函數(shù)F且φ∈[0，1]，分位數(shù)查詢檢索在P中最小的第φN個F目標(biāo)值。例如，中位數(shù)對應(yīng)于0.5-分位數(shù)，而最大值是1分位數(shù)。分位數(shù)提供了數(shù)據(jù)分布的一個簡潔的概要，主要應(yīng)用于在線決策支持、數(shù)據(jù)挖掘、選擇性估計、查詢優(yōu)化等。

1 分位數(shù)

分位數(shù)又稱次序統(tǒng)計量，中位數(shù)是一個特例，分位數(shù)是關(guān)于數(shù)據(jù)分布的一個重要統(tǒng)計量。數(shù)據(jù)項完全有序數(shù)據(jù)集D的φ-quantile，就是使D中的秩（秩為數(shù)據(jù)集合的元素的個數(shù)）為φ|D|的那個元素，其中0

定義1.1（φ-分位數(shù)）：一個包含N個數(shù)據(jù)元素的有序序列的φ-分位數(shù)（φ∈（0，1]）就是秩為的元素「φN。分位數(shù)查詢的結(jié)果就是具有給定秩的數(shù)據(jù)元素。

例如，在圖1中顯示了一個數(shù)據(jù)流產(chǎn)生數(shù)據(jù)的樣本序列，其中每個數(shù)據(jù)元素由一個數(shù)據(jù)值表示，數(shù)據(jù)元素到達(dá)的順序為從左至右，在序列中數(shù)據(jù)元素的數(shù)量是16，序列排序后的順序為1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，10，10，11，11，11，12。所以0.5分位數(shù)返回的是秩為8（=0.5*16）的元素，就是8；0.75分位數(shù)返回的是序列中秩為12的數(shù)據(jù)元素10。

2 KNN分析

最初的近鄰法是由cover和Hart于1968年提出的，隨后得到理論上深入的分析，是非參數(shù)法中最重要的方法之一。近鄰法的一個嚴(yán)重問題是需要存儲全部訓(xùn)練樣本，以及繁重的距離計算量。

K最近鄰（K-Nearest Neighbor，KNN）是最近鄰法的擴(kuò)展，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，是一種基于距離度量的分類方法。KNN在早期的研究策略中已被應(yīng)用于文本分類。當(dāng)K=1時的一種特定的NN（Nearest Neighbor），NN強(qiáng)調(diào)的是最近點的重要性，而KNN則從整體考慮，是一種更為普遍的方法。K最近鄰居（KNN）查詢在計算機(jī)科學(xué)中是一個古典問題。KNN查詢目標(biāo)是在數(shù)據(jù)集中找到距離查詢點q最近的K個目標(biāo)點?，F(xiàn)有的算法主要是基于R樹索引的查詢算法，本文所采用的KNN算法主要是在一個AR樹（聚合R樹）中進(jìn)行的。

在N∞的條件下，K-近鄰法的錯誤率低于最近鄰法，同時最近鄰法和K-近鄰法的錯誤率上下界都是在貝葉斯決策方法的1～2倍之間錯誤率的范圍內(nèi)。

KNN基本規(guī)則是：在所有N個樣本中找到與測試樣本的K個最近鄰者，其中各類別所占個數(shù)表示成與ki，i=1，2，……，c。定義判別函數(shù)為：gi（x）=ki，其中i=1，2，……，c。決策規(guī)則為：argmaxgi（x），i=1，2，……，c。與投票表決一樣，K近鄰一般采用K為奇數(shù)，這樣可以避免因2種票數(shù)相等而難以決策。

KNN方法的思路是：如果一個樣本在特征空間中的K個最相似（即特征空間中最近鄰）的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。KNN算法中，所選擇的鄰居都是已經(jīng)正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據(jù)最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。KNN方法雖然從原理上也依賴于極限定理，但在類別決策時，只與極少量的相鄰樣本有關(guān)。

KNN算法也可應(yīng)用于回歸。通過在樣本中找到的K個最近鄰居，將這K個鄰居的屬性的平均值賦給該樣本，就可以得到該樣本的屬性。同時更有效的方法是將距離不同的鄰居對該樣本產(chǎn)生的影響給定不同的權(quán)值（weight），例如權(quán)值與距離成正比。

定義1.2（K-最近鄰居）：給定一個曲面散亂點集P={Pi（xi，yi，zi），i=1，2，…n}，設(shè)某個點為V（xv，yv，zv），則稱P中距離點V最近的K個點為點V的m鄰域點集，記為：MNB|V|=（P1，P2，…，Pm），稱為點V的K-近鄰，它反映了該點V的局部信息。K近鄰中的每個點稱為點V的鄰近點。

K最近鄰查找有很多應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)挖掘、多媒體、圖像處理和監(jiān)測移動對象?？紤]一個移動電話公司已經(jīng)進(jìn)行的一項調(diào)查是關(guān)于客戶對最喜歡的服務(wù)計劃的選擇。例如在圖2中，2個維度捕捉了一個月內(nèi)計劃的2個屬性（例如，價格和air-time數(shù)量）。每個白點表示客戶對這些屬性的選擇，假設(shè)公司計劃啟動一項新的計劃對應(yīng)于黑點q，為了評價q的潛在的市場流行度，管理者想要的是在q和客戶選擇之間的相似點的分布。為了這個目的，F(xiàn)可能由在q和白點之間的歐幾里德距離定義，同時檢索不同φ值的分位數(shù)。作為另一個空間形式的例子，假設(shè)在2中的點q是一個比薩店，而白點對應(yīng)的是住宅建筑，對于商店的擁有者來說這個住宅建筑距離中位數(shù)的非常有用的，它可以為比薩外賣計劃配備充足數(shù)量的員工。在圖2中的查詢是一個單源查詢，因為數(shù)據(jù)點集的排序只取決于一個源。

3 多值對象的KNN研究展望

最近鄰居（NN）查詢和K最近鄰居（KNN）查詢在數(shù)據(jù)庫研究中是非常重要的查詢類型。在不同的背景環(huán)境下，多種形式的KNN查找被研究，包括道路網(wǎng)絡(luò)、移動對象、連續(xù)查詢等。傳統(tǒng)KNN的只有一個查詢結(jié)點，實際應(yīng)用中可以有多個查詢結(jié)點，由于查詢點的數(shù)目以及它們在數(shù)據(jù)庫空間中分布的任意性，使得多值對象KNN查詢比只有一個查詢點的KNN查詢復(fù)雜得多，因此基于分位數(shù)概要的多值對象KNN是進(jìn)一步研究的問題。

在許多應(yīng)用中，像分析經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，通常被看作為多值對象。例如，為了對比在幾個城市之間的家庭收入，經(jīng)常從一個城市隨機(jī)收集一組家庭集合的收入作為樣本，那么城市即對比為樣本集。在這個案例中，每一個城市都被表示為一個多值對象，每個值被看作是一個范例或是一個樣本。再比如，對研究小組的評價其中每個研究小組都是一個多值對象，每個員工的教學(xué)與研究績效評價都對應(yīng)一個范例。由于各種因素，像在不同城市中樣本有效性的不同，每個城市樣本的數(shù)量是不同的。類似的，根據(jù)范例的含義，2個研究小組的大小也可能是不同的，如，家庭的大小和員工的職位，這些范例可能有不同的權(quán)重。同樣，上述的體育實例中，每個球員都被視為一個多值對象的球員，其中球員每場比賽的統(tǒng)計（得分、助攻、籃板）都被視為具有相同權(quán)重的一個實例（其被標(biāo)準(zhǔn)化）。

上述實例包含了在一維空間的多值對象和單值點的查詢，研究覆蓋的數(shù)據(jù)對象是由在d維空間的多范例組成的，查詢對象也可以由在d維空間的多范例組成。例如，在NBA中，通過對球員的統(tǒng)計（得分、助攻、籃板、搶斷、蓋帽）來衡量每場比賽的球員的成績，都可以被看作是球員的一個范例，因此，每個球員都是一組范例。假設(shè)某個球隊想和球員A簽訂一個合同，想找出球員A的市場價值，針對球員最近比賽的成績，球隊可能想找出top-k與A“相似”的且具有存在合同的NBA球員。然后，球隊可以使用這K個球員的薪資信息來預(yù)測計劃A的薪資等級。

篇8

關(guān)鍵詞：檔案信息化；聲像電子管理規(guī)范；聲像檔案信息系統(tǒng)

一、研究背景及意義

近年來，信息化建設(shè)已成為檔案發(fā)展的新方向，特別是以信息技術(shù)為核心的信息化建設(shè)已成為社會發(fā)展的強(qiáng)大推動力。2002年國家檔案局、中央檔案館《全國檔案信息化建設(shè)實施綱要》，標(biāo)志著我國檔案信息化建設(shè)的啟動?！度珖鴻n案事業(yè)發(fā)展“十五”計劃》中，國家明確指出“把檔案信息化納入國家信息化建設(shè)的總格局?！本o跟國家信息化建設(shè)的步伐，實現(xiàn)檔案信息化建設(shè)與國家信息化建設(shè)同步發(fā)展，已經(jīng)成為檔案部門的一項重要而緊迫的任務(wù)?；仡櫸覈鴻n案信息化的歷程，總共經(jīng)歷了萌芽起步（20世紀(jì)70年代末～90年代初期）、快速推進(jìn)（20世紀(jì)90年代中期～21世紀(jì)初）以及系統(tǒng)發(fā)展（21世紀(jì)以后）三個階段。隨著信息化時代的到來，海量電子文件數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)以及包括云計算、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、4G通信等新興技術(shù)的發(fā)展，無一不使傳統(tǒng)的紙質(zhì)文件生命周期理論、全宗理論和價值鑒定理論受到了挑戰(zhàn)。海量電子文件的管理以及利用已成為檔案學(xué)理論的新發(fā)展方向，也是檔案信息化建設(shè)的重點方向。本文根據(jù)廣州市城市建設(shè)檔案館自行編制的《廣州市城市建設(shè)聲像電子檔案管理規(guī)范》以及自主研發(fā)的規(guī)范化聲像電子檔案管理系統(tǒng)展開調(diào)研，以期簡述廣州市城市建設(shè)檔案館檔案信息化建設(shè)的現(xiàn)狀并提出發(fā)展對策。

二、檔案信息化的概述

20世紀(jì)60年代日本的學(xué)者首次提出了信息化，而后20世紀(jì)70年代后期西方學(xué)者提出了“信息社會”、“信息時代”等概念。我國信息化起步較晚，1997年召開了全國第一次信息化工作會議。目前，關(guān)于檔案信息化并沒有統(tǒng)一的定義，與檔案信息化相關(guān)的諸如檔案數(shù)字化、檔案信息數(shù)字化等，其定義有一定的相似性卻又不盡相同。有關(guān)檔案信息化的內(nèi)涵，楊公之(2011)定義為“檔案信息化是指在國家檔案行政管理部門的統(tǒng)一規(guī)劃和組織下，在檔案管理活動中全面應(yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù)，對檔案信息資源進(jìn)行處置、管理和提供利用服務(wù)?！盵1]張珺（2009）認(rèn)為檔案信息化是檔案工作與信息技術(shù)手段的結(jié)合；檔案信息化是檔案事業(yè)發(fā)展中的一項動態(tài)系統(tǒng)工程，由諸多相關(guān)項目構(gòu)成，是現(xiàn)代信息技術(shù)手段對管理目標(biāo)的支持。[2]孟世恩與王穎（2004）認(rèn)為檔案信息化可理解為“是以現(xiàn)代信息技術(shù)在檔案工作領(lǐng)域的實際運(yùn)用為基礎(chǔ)，以檔案信息的資源化為主導(dǎo)，以實現(xiàn)資源共享為目的推動檔案工作發(fā)展的進(jìn)步過程”。[3]《全國檔案信息化建設(shè)實施綱要》對檔案信息化的表述為“以檔案網(wǎng)絡(luò)建設(shè)為基礎(chǔ)，以檔案信息資源建設(shè)為核心，以擴(kuò)大檔案信息資源開發(fā)利用為目標(biāo)，加快推進(jìn)檔案資源數(shù)字化、信息管理標(biāo)準(zhǔn)化、信息服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化的進(jìn)程。”系統(tǒng)核心功能方面還需要進(jìn)一步完善。目前對于系統(tǒng)的配置管理、備份恢復(fù)、權(quán)限管理等核心的后臺管理功能都還比較簡單，存在嚴(yán)重的管理和安全風(fēng)險。而且目前系統(tǒng)的部分核心業(yè)務(wù)功能嚴(yán)重不足，例如軟件對于圖片檔案的完整性管理的缺乏，導(dǎo)致一些查詢需要投入大量人力進(jìn)行，對于聲像檔案的查詢利用和編研工作都帶來諸多不便。4.系統(tǒng)設(shè)計中尚未考慮到未來電子檔案和長期保存需要目前的系統(tǒng)主要處于應(yīng)付現(xiàn)階段的管理模式，即以紙質(zhì)+數(shù)字化的雙套制模式，不具備原生電子文件歸檔功能，也沒有針對電子檔案真實性、完整性、可用性、安全性的設(shè)計考慮。從長遠(yuǎn)來看，結(jié)合信息化改革步伐（例如國土規(guī)劃信息化工作建設(shè)目標(biāo)）以及本地信息環(huán)境的現(xiàn)實(云計算環(huán)境的逐步成熟和認(rèn)證技術(shù)的落地)，未來城建聲像電子檔案管理系統(tǒng)應(yīng)定位高遠(yuǎn)，需要面向電子檔案管理的需要進(jìn)行通盤考慮。

三、基于聲像電子管理規(guī)范的檔案信息化建設(shè)

廣州城市建設(shè)檔案館的信息化建設(shè)工作開展較早，上個世紀(jì)90年代初便開始著手建立檔案管理信息系統(tǒng)，在2002年后該館開始致力于建設(shè)數(shù)字城建檔案館。目前使用的聲像檔案管理系統(tǒng)為2005年開發(fā)的系統(tǒng)，隨著內(nèi)外部環(huán)境的飛速變化與發(fā)展，使得現(xiàn)有的系統(tǒng)目前面臨著內(nèi)外部環(huán)境的雙重壓力，其中既有信息系統(tǒng)自身業(yè)務(wù)需求發(fā)展所帶來的內(nèi)部推動力，又有環(huán)境調(diào)整所帶來的外部拉動力，在雙向驅(qū)動力的作用下，信息系統(tǒng)的升級工作勢在必行。因此，該聲像系統(tǒng)的搭建正好解決了目前廣州市城建檔案館對信息化升級的要求?！稄V州市城市建設(shè)聲像電子檔案管理規(guī)范》由廣州市城建檔案館在多年實踐中擬定，在業(yè)界也是首次明確以聲像電子檔案為研究對象，其規(guī)定了聲像電子檔案的術(shù)語和定義，聲像電子檔案的收集、整理、移交、保管、利用和元數(shù)據(jù)要求。針對原系統(tǒng)的不足以及工作中出現(xiàn)的各種問題，并基于《廣州市城市建設(shè)聲像電子檔案管理規(guī)范》中明確的標(biāo)準(zhǔn)、定義，利用成熟、專業(yè)的聲像處理技術(shù)，從以上有關(guān)信息化的表述中，我們可以發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)、開發(fā)利用、資源共享這三個關(guān)鍵詞，雖然表述略有差異，但是，我們可以認(rèn)為檔案信息化就是運(yùn)用信息技術(shù)開發(fā)利用檔案，最終達(dá)到資源共享的目的。

廣州市城建檔案館現(xiàn)有的業(yè)務(wù)管理模式定型于本世紀(jì)初，館內(nèi)以“數(shù)字化生產(chǎn)、檔案編研、自主建設(shè)”為立足點，在工作過程中取得了不少成果與榮譽(yù)，并曾一度成為城建檔案行業(yè)的學(xué)習(xí)典范。隨著時代的發(fā)展，新的上位法、國家標(biāo)準(zhǔn)和事業(yè)單位行政分類改革賦予廣州市城市建設(shè)檔案館在城建聲像檔案工作職能上的轉(zhuǎn)變，尤其使得其工作流程、服務(wù)方式、服務(wù)對象以及數(shù)量格式上產(chǎn)生的巨大變化，原有的聲像檔案管理系統(tǒng)的功能模塊已經(jīng)難以應(yīng)對日常工作中的管理需求，主要問題體現(xiàn)在以下幾方面。1.頂層架構(gòu)設(shè)計不足廣州城建檔案館信息化工作總的來說是受業(yè)務(wù)需求驅(qū)動，歷經(jīng)數(shù)十年時間的建設(shè)由多個系統(tǒng)構(gòu)成的集合，尚未形成內(nèi)部密切聯(lián)系、資源有效共享的覆蓋核心業(yè)務(wù)流程的綜合性的信息系統(tǒng)?，F(xiàn)有的子系統(tǒng)集合有拼湊之感，無論從命名，乃至到功能覆蓋范圍來看，系統(tǒng)之間的關(guān)系并不是很清晰，軟硬件平臺不夠統(tǒng)一，使用部門和功能比較分散，信息集成度較低。這些已不能適應(yīng)業(yè)務(wù)管理要求和新型城市化發(fā)展的要求。隨著時間的推移和業(yè)務(wù)管理的不斷發(fā)展，信息共享和系統(tǒng)集成的難度日益加大。2.系統(tǒng)功能整體性表現(xiàn)不足現(xiàn)有系統(tǒng)在整體層面上存在升級換代緩慢，用戶體驗友好性不足，子系統(tǒng)零散，缺乏統(tǒng)一入口等問題?，F(xiàn)有系統(tǒng)中有相當(dāng)部分都是獨立建設(shè)的，各項業(yè)務(wù)功能基本上是陸續(xù)拼接的，使用的編程平臺和后臺軟件存在較大差異，因而難以進(jìn)行總體性的功能框架展示。目前信息系統(tǒng)對于業(yè)務(wù)活動的覆蓋面還不夠充分，例如實體管理與資源存儲管理就還很不完善，功能模塊之間的聯(lián)系基本上屬于各自為戰(zhàn)的局面，用戶需要根據(jù)自己的職權(quán)選擇進(jìn)入不同的系統(tǒng)進(jìn)行操作，加上命名方面的隨意性，導(dǎo)致用戶體驗較為零亂，沒有整體性概念。3.核心功能有待進(jìn)一步強(qiáng)化建立專門的聲像檔案管理系統(tǒng)，對聲像檔案信息資源進(jìn)行集中有效管理，通過網(wǎng)絡(luò)方式相互連接和提供利用，實現(xiàn)聲像檔案信息的有效、規(guī)范、科學(xué)管理以及資源共享。作為海量聲像檔案庫，能和其他信息系統(tǒng)建立關(guān)聯(lián)，提供聲像檔案資料從檔案收集、檔案管理、檔案利用完整流程的全流程的管理系統(tǒng)。其中功能模塊主要包括配設(shè)任務(wù)申請、任務(wù)分配、成果數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)查看、聲像檔案利用、著錄、目錄生成、檔案移交、專題制作、查詢檢索、統(tǒng)計報表檔案、用戶權(quán)限管理。本聲像電子檔案管理系統(tǒng)是基于《廣州市城市建設(shè)聲像電子檔案管理規(guī)范》的需求而量身訂造的。該系統(tǒng)的上線及推廣使用，將在一定程度上改變廣州市城市建設(shè)檔案館目前的工作流程，提高其對聲像電子檔案管理及調(diào)用的效率。這不僅順應(yīng)了國家大力發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)＋”的戰(zhàn)略方針，而且通過《廣州市城市建設(shè)聲像電子檔案管理規(guī)范》與系統(tǒng)的相互結(jié)合，使得整個系統(tǒng)在使用上有章可循，有法可依。這將有效提高整個系統(tǒng)的搜索效率及降低維護(hù)成本。同時，這種標(biāo)準(zhǔn)化的系統(tǒng)也值得國內(nèi)其他城市參考，我們可以預(yù)想在不久的將來全國各地都遵循一個統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對聲像電子文檔的管理，存放在一個相同的系統(tǒng)下，這個系統(tǒng)所產(chǎn)生的價值將是不可估量的。

作者:林康子 單位:廣東省廣州市城市建設(shè)檔案技術(shù)咨詢服務(wù)公司

參考文獻(xiàn)：

[1]楊公之.檔案信息化建設(shè)導(dǎo)論[M]中國檔案出版社，2001(9).

[2]張珺.我國檔案信息化建設(shè)的分析與對策[D]，2009.

[3]孟世恩，王穎.對我國檔案信息化建設(shè)實施的理論思考[J].檔案學(xué)研究，2004（5）.

[4]翟玉芳.檔案信息化建設(shè)研究[J].檔案研究，2016(1).

[5]王美琴.我國檔案信息化過程中的主要問題及對策[J].檔案研究，2011（1）.

篇9

1常見的幾種排序算法

1.1算法的基本概念

算法（Algorithm）是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一組解決問題的指令集合，按照一定的語法規(guī)則輸入，在有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出。簡單說就是計算機(jī)的解題過程。算法具備以下幾個特征：有窮性，一個算法的執(zhí)行次數(shù)必須是有限的；確切性，算法的中的語句都應(yīng)該具有確切的語義；輸入，算法可以有0個或多個輸入，給運(yùn)算對象賦初值；輸出，算法應(yīng)該有一個或多個輸出，顯示算法的運(yùn)行結(jié)果；可行性，算法的設(shè)計在原則上是可行的。

1.2排序算法的簡述

常見的幾種排序算法有：冒泡排序、選擇排序、快速排序、計數(shù)排序以及托普排序等。冒泡排序（BubbleSort），是最簡單的排序方法，其基本思想是：將要排序的元素看成是一組豎排的“氣泡”，較小的元素較輕，往上浮，通過若干次對這個“氣泡”序列的處理，讓最輕的浮到最上面，次輕的次之，依次完成排序。按照一般的教學(xué)方法，老師會先向?qū)W生講解冒泡排序的基本思想和相應(yīng)代碼然后再執(zhí)行。這種方式學(xué)生理解和掌握起來比較困難，也無法調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，更無法使學(xué)生靈活運(yùn)用。因此，要設(shè)計出一個合理、高效的教學(xué)過程，調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，拓展學(xué)生的自主思維能力，使學(xué)生掌握冒泡排序算法的思想及其編程方法，并運(yùn)用到解決實際問題當(dāng)中。

2教學(xué)過程設(shè)計

2.1利用多媒體動態(tài)分解排序步驟

通過多媒體軟件將排序過程設(shè)計為動態(tài)效果，演示數(shù)據(jù)序列的交換過程。相鄰數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，大數(shù)下沉、小數(shù)上浮。這樣能直觀地展現(xiàn)冒泡序的過程，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

2.2排序過程動態(tài)解析

下面通過實例來說明冒泡排序的過程，設(shè)計排序的數(shù)據(jù)序列為：5，7，3，0，6五個數(shù)，進(jìn)行升序排列，其過程分析如下。第一趟排序：先讓最上面相鄰兩個數(shù)字進(jìn)行比較，如果上面的數(shù)大于后面的數(shù)，就交換兩者的位置，再將交換后的數(shù)依次與后面的數(shù)進(jìn)行比較，經(jīng)過4次這樣的比較，就可以讓最大的數(shù)“沉底”。第二趟排序：對剩下的4個數(shù)字，再進(jìn)行兩兩比較，同前面過程一樣，經(jīng)過3次比較，第二大的數(shù)就排到了倒數(shù)第二個位置。第三趟排序：對剩下的3個數(shù)，再進(jìn)行兩兩比較，同前面過程一樣，經(jīng)過2次比較，第三大的數(shù)排到了倒數(shù)第三個位置。第四趟排序：對剩下的2個數(shù)進(jìn)行兩兩比較，過程同上，經(jīng)過1次比較，第四大的數(shù)排到了倒數(shù)第四個位置。從而完成的本次排序。

2.3給出代碼與分析

根據(jù)前面對排序過程的分析可知，如有n個數(shù)要進(jìn)行排序，則可總結(jié)出以下步驟：排序的趟數(shù)為n-1；相鄰兩數(shù)從前往后比；每趟比較n-1-i次；大小不對就交換。按照總結(jié)的步驟給出完成相應(yīng)功能的代碼，學(xué)生接受和理解起來更加容易。其主要代碼如下：1For(i=0;i<n;i++)/*排序的趟數(shù)為n-1*/2{For(j=0;j<n-1-i;j++)/*相鄰兩數(shù)從前往后比,每趟比較n-1-i次*/3If(a[j]>a[j+1])/*大小不對就交換*/4{temp=a[j];5a[j]>a[j+1];6a[j+1]=temp;7}8}通過教學(xué)實踐證明，冒泡排序的思想容易理解，學(xué)生在將其轉(zhuǎn)換為程序言時較難，通過將排序過程作以上步驟總結(jié)后，學(xué)生在寫程序時只需安排步驟進(jìn)行代碼編寫，簡單易行。再讓學(xué)生自己舉例，分析程序的執(zhí)行過程，驗證冒泡排序的思想和代碼的正確性。

2.4引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題，改進(jìn)算法

在教學(xué)中讓學(xué)生跟著老師的思路理解并掌握知識點很重要，但同時引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)算法設(shè)計中存在的問題或者不完善的地方，由此探索解決辦法，也是教學(xué)的一個重要目的。觀察分析排序過程的表1可發(fā)現(xiàn)，最后兩趟的數(shù)據(jù)順序是一致的，也就是說倒數(shù)第二趟排序就已經(jīng)排序完成了，最后一趟排序過程是多余的。由此可見，不管初始數(shù)據(jù)序列如何，根據(jù)上面的算法設(shè)計都要進(jìn)行n-1趟排序，而在實際序列中，可能在少于n-1趟的排序中就已經(jīng)變成了有序序列，完成了排序，后面的循環(huán)就沒有必要了。這時老師可給出一個常規(guī)的改進(jìn)算法：設(shè)置一個標(biāo)志變量flag，如flag=1，表示有交換；flag=0，表示無交換。即是當(dāng)flag=0時就結(jié)束循環(huán)，提高排序效率。具體做法是：在上述程序第1行下插入語句“flag=0;”，第6行下插入語句“flag=1;”，第7行下插入語句“if(flag==0)break;”。這樣在程序的內(nèi)層循環(huán)中不再有值的變化時就可以跳出循環(huán)，結(jié)束程序，從而提高算法的效率?，F(xiàn)代教育著重對學(xué)生創(chuàng)造性思維的培養(yǎng)，相對于知識的講授更重要的是讓學(xué)生掌握思維方式，發(fā)散思維就是創(chuàng)造性思維中的一種重要形式。通過上面的講解讓學(xué)生知道冒泡算法還有其不完善的地方，可進(jìn)一步啟發(fā)學(xué)生對算法進(jìn)行改進(jìn)：如上浮下沉算法、快速排序算法、線性時間算法等。使學(xué)生能更快更好掌握排序算法的基本思想和原理，著重培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題和解決問題的能力，激發(fā)學(xué)生的獨立思考和創(chuàng)新能力，這比將固化的知識點傳授給學(xué)生更加的重要和有效。

3結(jié)語

篇10

關(guān)鍵詞：移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；趨勢；熱點業(yè)務(wù)；智能終端

引言

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)出現(xiàn)以后，在很大程度上影響了世界各國的經(jīng)濟(jì)、政治以及文化等。但是，傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在滿足用戶的實時接入網(wǎng)絡(luò)需求方面，卻難以發(fā)揮有效的作用。近幾年，移動互聯(lián)網(wǎng)以其全面、便捷的特點，實現(xiàn)了人們隨時隨地連接互聯(lián)網(wǎng)的夢想，已經(jīng)逐漸發(fā)展為現(xiàn)代通信領(lǐng)域里的熱點領(lǐng)域。根據(jù)《2015中國移動互聯(lián)發(fā)展指數(shù)數(shù)據(jù)報告――2015年移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)年度盤點》，了解到我國移動智能終端設(shè)備的規(guī)模截止2015年已達(dá)20億臺。從這個數(shù)據(jù)中可以看出，移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用已滲透到人們工作、生活的每個角落。2016年1月20日，《中國移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)指標(biāo)規(guī)范》作為我國移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域中，第一份成文的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，在全球大數(shù)據(jù)峰會（GBDC）上正式。這是我國移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)中一個重要的里程碑。深入了解移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展趨勢及今后業(yè)務(wù)發(fā)展的熱點領(lǐng)域，具有重要的理論和現(xiàn)實意義，能夠為今后移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及業(yè)務(wù)的創(chuàng)新提供有效的依據(jù)。

1 移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

從廣義上來講，移動互聯(lián)網(wǎng)是通過無線的方式連接互聯(lián)網(wǎng)，并提供移動網(wǎng)絡(luò)訪問服務(wù)的各種網(wǎng)絡(luò)的總稱。作為移動通信和互聯(lián)網(wǎng)兩大領(lǐng)域通過深度融合所形成的產(chǎn)物，移動互聯(lián)網(wǎng)不僅繼承了互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、能耗技術(shù)等方面還有很大的改進(jìn)，能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，并且可以有效實現(xiàn)移動實時接入，從而使手機(jī)用戶及時獲取大量所需的信息，與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)相比，具有很大的優(yōu)勢。其特點表現(xiàn)為以下幾個方面。其一，移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠讓互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)絡(luò)資源與無線通訊之間形成緊密地融合。其二，移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用實現(xiàn)了移動終端與互聯(lián)網(wǎng)的有效結(jié)合，使得用戶能夠隨時的連接互聯(lián)網(wǎng)，不再受時間、地點等客觀環(huán)境因素的約束，獲取信息更加地方便、快捷。其三，移動互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸與傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)相比不具有連續(xù)性。

2 移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展

2.1 我國移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)水平的不斷提高，移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)獲得了廣泛的應(yīng)用。其相關(guān)業(yè)務(wù)在市場中所占據(jù)的份額不斷擴(kuò)大，可以說，移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在未來的應(yīng)用前景十分廣闊。目前我國移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀具有以下幾個方面的特點。

2.1.1 相關(guān)業(yè)務(wù)逐漸豐富，呈多元化發(fā)展趨勢

現(xiàn)階段，我國移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)正走向多元化的道路。部分領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展期，視頻、游戲、音樂、新聞、出行、醫(yī)療、移動支付等相關(guān)業(yè)務(wù)的推出，已經(jīng)取得了迅速發(fā)展。與此同時，隨著商業(yè)模式逐漸地成熟，許多移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)已經(jīng)獲得了大量的收益。

2.1.2 熱點業(yè)務(wù)迅速發(fā)展，少數(shù)業(yè)務(wù)獨具優(yōu)勢

隨著我國移動互聯(lián)網(wǎng)用戶的不斷增多，移動互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)種類增長的非常迅速。根據(jù)有關(guān)報告顯示，截止到2015年6月，我國的移動互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模已突破9億?？涨暗氖袌鰴C(jī)遇，使得移動互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的熱點業(yè)務(wù)得到蓬勃的發(fā)展，并且呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展格局。但是，從當(dāng)前多元化的發(fā)展格局中可以看出，由于移動互聯(lián)網(wǎng)用戶的應(yīng)用使用習(xí)慣趨向于“少而精”，因此只有少數(shù)業(yè)務(wù)獨具優(yōu)勢，能夠?qū)崿F(xiàn)快速增長。舉例來講，美團(tuán)外賣、滴滴出行等服務(wù)于日常生活場景的典型應(yīng)用為手機(jī)用戶提供了線下的便利服務(wù)，因此在市場中實現(xiàn)了快速地興起。我國移動互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)在推動整個通信行業(yè)發(fā)展的過程中，貢獻(xiàn)出了重要的力量。

2.1.3 業(yè)務(wù)發(fā)展因地域不同呈集中化、地區(qū)發(fā)展不均衡

我國不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在著一定的差異，因此，不同地區(qū)的人們生活條件同樣具有一定的差異，這就導(dǎo)致了移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域性，業(yè)務(wù)發(fā)展因地域、人口等因素的影響，表現(xiàn)為集中化、地區(qū)發(fā)展不均衡等特點。隨人口遷移，用戶繼續(xù)向一線城市集中，在我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，集中了大約一半以上的移動增值業(yè)務(wù)經(jīng)營者。但是，盡管其他地區(qū)的移動互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模不具優(yōu)勢，也不能忽視其潛在的價值。

2.2 移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢

隨著我國移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，上網(wǎng)速度得到了進(jìn)一步地提升。綜合國內(nèi)外移動互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r，可以預(yù)計，移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)正在著重面向信息化、娛樂化、商務(wù)化和行業(yè)化發(fā)展，以滿足龐大的移動互聯(lián)網(wǎng)用戶需求，進(jìn)而獲得更多的經(jīng)濟(jì)效益。與此同時，移動互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)相融合，將會成為未來主要的發(fā)展趨勢。具有高效計算、智能感知、便捷傳輸、綠色節(jié)能等特性的移動互聯(lián)網(wǎng)將會是物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。首先，從信息處理的角度來看，移動云計算使得物聯(lián)網(wǎng)擁有更高效的處理能力。高效計算的移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以讓其擺脫節(jié)點電量受限、計算能力受限等局面。在智能感知方面，擁有眾多傳感器以及最新傳感技術(shù)的智能終端將成為物聯(lián)網(wǎng)識別物體、采集信息的重要源節(jié)點。與此同時，多個智能硬件之間也可以通過APP來實現(xiàn)互連互通，從而有效實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)。在網(wǎng)絡(luò)傳輸方面，移動互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)接入方式以及組網(wǎng)方式都是物聯(lián)網(wǎng)所需的主要網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以保證物聯(lián)網(wǎng)能夠穩(wěn)定的運(yùn)行。在綠色節(jié)能方面，移動互聯(lián)網(wǎng)的定位、傳輸、能耗優(yōu)化等技術(shù)均適用于物聯(lián)網(wǎng)?？傊苿踊ヂ?lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)的融合勢在必行。

3 移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的熱點領(lǐng)域

我國的信息化產(chǎn)業(yè)發(fā)展非常迅速，截止到2015年6月，我國的移動互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模已突破9億。面對如此龐大的消費(fèi)群體，未來移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的發(fā)展將具有以下幾個方面的特點。首先，在社交領(lǐng)域，未來移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)將圍繞著關(guān)于興趣、企業(yè)社交等方面進(jìn)行發(fā)展。因為人們對以興趣為目的的社交有著強(qiáng)烈的需求，所以移動社交不再是單純的PC端向移動端的簡單延續(xù)。以企業(yè)社交為例，企業(yè)社交目的在于為企業(yè)員工提供一個免費(fèi)、自由的社交網(wǎng)絡(luò)，而移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使得企業(yè)社交愈加便捷。其次，在移動支付領(lǐng)域，今后主要的發(fā)展趨勢是從多種支付場景到一體化支付的轉(zhuǎn)型。隨著人們對于智能終端的廣泛應(yīng)用，移動支付為人們提供更加便捷的服務(wù)方式，一些互聯(lián)網(wǎng)公司在移動支付的產(chǎn)品建設(shè)中，已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，如支付寶、微信支付、百度錢包等，均已實現(xiàn)了移動互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)建設(shè)的重要一步。在今后的發(fā)展過程中，移動支付領(lǐng)域仍然有廣闊的發(fā)展空間。再次，在電子商務(wù)領(lǐng)域中，將從關(guān)注商品本身轉(zhuǎn)換為致力于關(guān)注交易模式及過程的創(chuàng)新，成為未來主要的發(fā)展趨勢。最后，工具類應(yīng)用的豐富多樣為移動互聯(lián)網(wǎng)用戶提供了極大的便利，APP應(yīng)用的重要性日益凸顯。

4 結(jié)束語

隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到了飛速的發(fā)展。當(dāng)前，我國的移動智能終端已經(jīng)基本完成了普及，據(jù)資料顯示，移動智能終端設(shè)備的規(guī)模截止2015年已達(dá)20億臺。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)的大規(guī)模發(fā)展，當(dāng)前正處于發(fā)展過程中的重要時間窗口。文章主要探討了移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及發(fā)展現(xiàn)狀，并分析了移動互聯(lián)網(wǎng)的主要發(fā)展趨勢以及熱點業(yè)務(wù)，以供參考。

參考文獻(xiàn)

[1]鄒乃峰，廖名華.移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢淺析[J].通信管理與技術(shù)，2011（4）.

[2]董愛先，王學(xué)軍.第5代移動通信技術(shù)及發(fā)展趨勢[J].通信技術(shù)，2014（3）.