大数据时代分析

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大数据时代分析范文第1篇

关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设

引言

进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。

然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。

1 实施数据分析的方法

在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显的优势，在信息处理的过程中，需要对大容量数据、分析速率，以及多格式的数据三大问题进行详细的分析和掌握。

1.1 Hadoop HDFS

HDFS，即分布式文件系统，主要由客户端模块、元数据管理模块、数据存储服务模块等模块组成，其优势是储存容量较大的文件，通常情况下被用于商业化硬件的群体中。相比于低端的硬件群体，商业化的硬件群体发生问题的几率较低，在储存大容量数据方面备受欢迎和推崇。Hadoop，即是分布式计算，是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架，为应用程序的透明化的提供了一组具有稳定性以及可靠性的接口和数据运动，可以不用在价格较高、可信度较高的硬件上应用。一般情况下，面对出现问题概率较高的群体，分布式文件系统是处理问题的首选，它采用继续运用的手法进行处理，而且还不会使用户产生明显的运用间断问题，这是分布式计算的优势所在，而且还在一定程度上减少了机器设备的维修和维护费用，特别是针对于机器设备量庞大的用户来说，不仅降低了运行成本，而且还有效提高了经济效益。

1.2 Hadoop的优点与不足

随着移动通信系统发展速度的不断加快，信息安全是人们关注的重点问题。因此，为了切实有效地解决信息数据安全问题，就需要对大量的数据进行数据分析，不断优化数据信息，使数据信息更加准确，安全。在进行数据信息的过程中，Hadoop是最常用的解决问题的软件构架之一，它可以对众多数据实行分布型模式解决，在处理的过程中，主要依据一条具有可信性、有效性、可伸缩性的途径进行数据信息处理，这是Hadoop特有的优势。但是世界上一切事物都处在永不停息地变化发展之中，都有其产生、发展和灭亡的历史，发展的实质是事物的前进和上升，是新事物的产生和旧事物的灭亡，因此，要用科学发展的眼光看待问题。Hadoop同其他数据信息处理软件一样，也具有一定的缺点和不足。主要表现在以下几个方面。

首先，就现阶段而言，在企业内部和外部的信息维护以及保护效用方面还存在一定的不足和匮乏，在处理这种数据信息的过程中，需要相关工作人员以手动的方式设置数据，这是Hadoop所具有的明显缺陷。因为在数据设置的过程中，相关数据信息的准确性完全是依靠工作人员而实现的，而这种方式的在无形中会浪费大量的时间，并且在设置的过程中出现失误的几率也会大大增加。一旦在数据信息处理过程中的某一环节出现失误，就会导致整个数据信息处理过程失效，浪费了大量的人力、物力，以及财力。

其次，Hadoop需求社会具备投资构建的且专用的计算集群，在构建的过程中，会出现很多难题，比如形成单个储存、计算数据信息和储存，或者中央处理器应用的难题。不仅如此，即使将这种储存形式应用于其他项目的上，也会出现兼容性难的问题。

2 实施数据挖掘的方法

随着科学技术的不断发展以及我国社会经济体系的不断完善，数据信息处理逐渐成为相关部门和人们重视的内容，并且越来越受到社会各界的广泛关注和重视，并使数据信息分析和挖掘成为热点话题。在现阶段的大数据时代下，实施数据挖掘项目的方法有很多，且不同的方法适用的挖掘方向不同。基于此，在实际进行数据挖掘的过程中，需要根据数据挖掘项目的具体情况选择相应的数据挖掘方法。数据挖掘方法有分类法、回归分析法、Web数据挖掘法，以及关系规则法等等。文章主要介绍了分类法、回归分析法、Web数据挖掘法对数据挖掘过程进行分析。

2.1 分类法

随着通信行业快速发展，基站建设加快，网络覆盖多元化，数据信息对人们的生产生活影响越来越显著。计算机技术等应用与发展在很大程度上促进了经济的进步，提高了人们的生活水平，推动了人类文明的历史进程。在此背景下，数据分析与挖掘成为保障信息安全的基础和前提。为了使得数据挖掘过程更好地进行，需要不断探索科学合理的方法进行分析，以此确保大数据时代的数据挖掘进程更具准确性和可靠性。分类法是数据挖掘中常使用的方法之一，主要用于在数据规模较大的数据库中寻找特质相同的数据，并将大量的数据依照不同的划分形式区分种类。对数据库中的数据进行分类的主要目的是将数据项目放置在特定的、规定的类型中，这样做可以在极大程度上为用户减轻工作量，使其工作内容更加清晰，便于后续时间的内容查找。另外，数据挖掘的分类还可以为用户提高经济效益。

2.2 回归分析法

除了分类法之外，回顾分析法也是数据挖掘经常采用的方法。不同于分类法中对相同特质的数据进行分类，回归分析法主要是对数据库中具有独特性质的数据进行展现，并通过利用函数关系来展现数据之间的联系和区别，进而分析相关数据信息特质的依赖程度。就目前而言，回归分析法通常被用于数据序列的预计和测量，以及探索数据之间存在的联系。特别是在市场营销方面，实施回归分析法可以在营销的每一个环节中都有所体现，能够很好地进行数据信息的挖掘，进而为市场营销的可行性奠定数据基础。

2.3 Web数据挖掘法

通讯网络极度发达的现今时代，大大地丰富了人们的日常生活，使人们的生活更具科技性和便捷性，这是通过大规模的数据信息传输和处理而实现的。为了将庞大的数据信息有目的性地进行分析和挖掘，就需要通过合适的数据挖掘方法进行处理。Web数据挖掘法主要是针对网络式数据的综合性科技，到目前为止，在全球范围内较为常用的Web数据挖掘算法的种类主要有三种，且这三种算法涉及的用户都较为笼统，并没有明显的界限可以对用户进行明确、严谨的划分。随着高新科技的迅猛发展，也给Web数据挖掘法带来了一定的挑战和困难，尤其是在用户分类层面、网站公布内容的有效层面，以及用户停留页面时间长短的层面。因此，在大力推广和宣传Web技术的大数据时代，数据分析技术人员要不断完善Web数据挖掘法的内容，不断创新数据挖掘方法，以期更好地利用Web数据挖掘法服务于社会，服务于人们。

3 大数据分析挖掘体系建设的原则

随着改革开放进程的加快，我国社会经济得到明显提升，人们物质生活和精神文化生活大大满足，特别是二十一世纪以来，科学信息技术的发展，更是提升了人们的生活水平，改善了生活质量，计算机、手机等先进的通讯设备比比皆是，传统的生产关系式和生活方式已经落伍，并逐渐被淘汰，新的产业生态和生产方式喷薄而出，人们开始进入了大数据时代。因此，为了更好地收集、分析、利用数据信息，并从庞大的数据信息中精准、合理地选择正确的数据信息，进而更加迅速地为有需要的人们传递信息，就需要建设大数据分析与挖掘体系，并在建设过程中始终遵循以下几个原则。

3.1 平台建设与探索实践相互促进

经济全球化在对全球经济发展产生巨大推力的同时，还使得全球技术竞争更加激烈。为了实现大数据分析挖掘体系良好建设的目的，需要满足平台建设与探索实践相互促进，根据体系建设实际逐渐摸索分析数据挖掘的完整流程，不断积累经验，积极引进人才，打造一支具有专业数据分析与挖掘水准的队伍，在实际的体系建设过程中吸取失败经验，并适当借鉴发达国家的先进数据平台建设经验，取其精华，促进平台建设，以此构建并不断完善数据分析挖掘体系。

3.2 技术创新与价值创造深度结合

从宏观意义上讲，创新是民族进步的灵魂，是国家兴旺发达的不竭动力。而对于数据分析挖掘体系建设而言，创新同样具有重要意义和作用。创新是大数据的灵魂，在建设大数据分析挖掘体系过程中，要将技术创新与价值创造深度结合，并将价值创造作为目标，辅以技术创新手段，只有这样，才能达到大数据分析挖掘体系建设社会效益与经济效益的双重目的。

3.3 人才培养与能力提升良性循环

意识对物质具有反作用，正确反映客观事物及其发展规律的意识，能够指导人们有效地开展实践活动，促进客观事物的发展。歪曲反映客观事物及其发展规律的意识，则会把人的活动引向歧途，阻碍客观事物的发展。由此可以看出意识正确与否对于大数据分析挖掘体系平台建设的重要意义。基于此，要培养具有大数据技术能力和创新能力的数据分析人才，并定期组织教育学习培训，不断提高他们的数据分析能力，不断进行交流和沟通，培养数据分析意识，提高数据挖掘能力，实现科学的数据挖掘流程与高效的数据挖掘执行，从而提升数据分析挖掘体系平台建设的良性循环。

4 结束语

通过文章的综合论述可知，在经济全球化趋势迅速普及的同时，科学技术不断创新与完善，人们的生活水平和品质都有了质的提升，先进的计算机软件等设备迅速得到应用和推广。人们实现信息传递的过程是通过对大规模的数据信息进行处理和计算形成的，而信息传输和处理等过程均离不开数据信息的分析与挖掘。可以说，我国由此进入了大数据时代。然而，就我国目前数据信息处理技术来看，相关数据技术还处于发展阶段，与发达国家的先进数据分析技术还存在一定的差距和不足。所以，相关数据分析人员要根据我国的基本国情和标准需求对数据分析技术进行完善，提高思想意识，不断提出切实可行的方案进行数据分析技术的创新，加大建设大数据分析挖掘体系的建设，搭建可供进行数据信息处理、划分的平台，为大数据时代的数据分析和挖掘提供更加科学、专业的技术，从而为提高我国的科技信息能力提供基本的保障和前提。

参考文献

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[4]田苗苗.数据挖掘之决策树方法概述[J].长春大学学报，2004（06）.

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[6]刘京臣.大数据时代的古典文学研究――以数据分析、数据挖掘与图像检索为中心[J].文学遗产，2015.

大数据时代分析范文第2篇

（兖州煤业榆林能化有限公司，陕西榆林719000）

［摘要］随着信息技术的发展与应用，各种数据信息通过互联网、云终端、交际圈、物联网等之间的大规模传递，人类进入到一个大数据时代，数据信息之间的传递影响着人们的决策成本，传统的信息不对等所造成的差距条件已经消失，而不起眼的数据却能够创造巨大的价值。本文对大数据时代背景下数据分析理念进行分析和指导。

［

关键词 ］大数据时代；数据分析理念；分析

［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.22.074

在传统的商业运作模式中，在运营过程中对自身经营发展的分析只停留在数据的简单汇总层面，缺乏有效地对客户网络、业务范围、营销产品、竞争对手优劣等方面进行深入解析；而在当今大数据时代，通过所接收的大量内部和外部数据中所蕴含的信息中透露的市场弹性，可以预测市场需求，进行分析决策，从而制定更加行之有效的战略发展计划。“大数据”是一个量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。在当今信息时代，很多企业用户在实际应用中把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；数据类型广，数据来源种类多，且数据种类和格式日渐丰富，囊括了半结构化和非结构化数据，早已打破传统的结构化数据范畴，如何在大数据时代背景下进行科学有效的数据分析这需要加强对市场的了解，对泡沫经济的规避，了解数据所传递的信息真假。

1数据化决策的兴起与运用

在大数据时代，信息之间的爆炸增长，使得各种信息传递非常之快，只需要拿起网络终端就可以了解到地球另一边发生了什么。文字、图形、影像都化作数据流在网络中以电信号的方式传递着信息。数据流在传递各行各业的信息同时形成了渗透于各行业的核心资产和创新驱动力。在大数据时代，企业所拥有的数据集合规模及数据的分析和处理能力决定着企业在市场中的核心竞争力。

因此通过数据分析进行决策渐渐成为新的分析理念，例如，在支付宝上进行对电影票房的投资，这些投资通过对导演往期作品和演员的表演张力，及投资方的选角等数据进行分析，预测电影的票房，选取投资可获利的电影，进行票房投资，从而获取票房分红。我国的石油油田根据地震技术的收集数据，进行科学统一规划的分析处理，形成对地下油田的分析建模，能够有效直观地展示地下油藏的分布情况，从而选择油井的开采点。中国人民银行通过对人民币汇率的涨幅，进行数据分析，来制定符合中国国情的外汇货币政策，对货币进行宏观调控，这能够有力的保护人民币升值时，在国际贸易市场中国进出口贸易所面临的压力。在大数据时代背景下，通过直觉和经验进行决策分析的优势不断下降，在商业、政治及公共服务领域中，通过对大数据进行数据分析从而做出符合时代背景的决策，已成了目前的潮流。

2数据分析理念及方法

（1）数据分析要引入统计学思想。在大数据时代背景下，传统的抽样分析已经并不适用于对大数据的分析中，在大数据时代应当要转变思维，转变抽样思想，样本就是总体，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠少量数据样本，这样才能够在最大限度地明白事物发展变更过程，能够对数据所表露的信息进行更好地处理［1］。要更乐于接受数据的纷繁芜杂，不再追求精确的数据，这并不是说其严谨性降低了，而是往往不起眼，不符合常理的数据更能够反映实际的情况。通过对数据网络之间的联系进行分析，不再探求难以捉摸的因果关系，通过数据的分析处理更能够反应数据的变更。这些想法都与统计学相关通过所收集的数据，进行有效的分类处理，能够更好地反应事物的变化，更有利于做出决策［2］。

（2）数据分析流程。在实际的数据分析过程中，因大数据贯穿区域较广，在地域和行业之间穿插交错，颠覆了传统的线性数据收集模式，而形成了颠覆传统的、非线性的决策基础，这种决策方式要求我们通过对数据进行收集，将各行各业所收集的基本信息，转化为数据，将数据经过初步的整合分类，做出符合当地当时的数据信息，将数据进行深层次的技术处理，将处理过后的信息化为知识，运用到实际的决策中去。在大数据时代，数据的积累并不会贬值，而且还会不断增值，为了更全面、深入地了解研究对象，往往需要对数据进行整合，这就使得数据的积累尤为重要。

（3）数据分析对统计学的意义。在大数据时代背景下数据分析理念能够有效地对数据流进行合理地分类处理，进行科学的统计行为，统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，这就意味着所有有用的数据信息均来源于数据分析处理之后的结果。大数据的数据分析理念扩宽了统计学的研究范围，而不仅仅只是实现数据的对比，而是从根本上丰富了研究的内容，如：一些实时性需求会用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop，满足大多数常见的分析需求，对传统的统计工作有着四个转变。统计研究过程的转变，使统计过程成为收集与研究。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，统计研究工作思想的转变，数据的收集不断增加，信息的录入不断升级，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。这就使得能够更好地进行数据分析处理决策［3］。

3数据分析过程中注意事项

3.1数据分析要明确变量

将数据收集进行处理是为了明确市场中的某一个变量意义，这就使得在进行数据分析的时候要能够明确地找寻变量存在前后所发生的变化，通过数据对比可以知道该变量在大数据的市场中所存在的影响因素。是否对市场有着风险或有利于市场的开发利用，能够在数据分析后做出合理决策。

3.2统计中不再追求精确的数据

大数据时代下，数据的不精确性不仅不会破坏总体信息可靠性，还有利于进行剥丝抽茧，从而了解总体情况。大数据时代，越来越多的数据提供越来越多的信息，也会让人们越来越了解总体的真实情况。错综复杂的数据能够反映数据之下到底是泥潭还是机遇。数据之间传递的信息良莠不齐，如果要一一追求准确性不利于统计工作的开展，因此可以将个别的异常值剔除。大数定律告诉我们，随着样本的增加，样本平均数越来越接近总体，这就使得样本与总体的差异性很小，更加符合实际情况。

4结论

综上所述，大数据包含结构内外的海量数据，随着云计算平台进行大规模收集处理，通过建立数据库的手段，对数据分流，使用数据挖掘等方法进行处理、分析，使得所数据结果更加符合显示状况。数据分析理念是通过阐明存在于世界、物质、感官享受上的复杂网络关系，从而做出符合时代背景的分析决策。

参考文献：

［1］维克托·迈尔·舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革［M］.杭州：浙江人民出版社，2013.

大数据时代分析范文第3篇

关键词：大数据；百度；网络招聘

中D分类号：F24 文献标识码：A

收录日期：2017年2月22日

一、引言

智能互联网飞速发展并通过一系列的技术改革，不断推动着国家各个行业进行政策调整、资源共享、产业升级与信息化创新。出于国家战略的考虑，政府规划明确建设国家大数据池具有重要意义，通过海量数据支持和算法优化后的大型计算能力，以满足企业、社会、教育不同领域对数据中心应用的需求。

大数据是一个数据的集合，涵盖所有数据类型与混杂的真实数据全体，不能被已有工具进行提取、存储、共享等操作。在处理信息能力与技术不断提高的过程中，基于大数定理（在试验不变的条件下，重复试验多次，随机结果近似必然），人们对增速惊人、时效性较短的海量数据进行整合优化与决策分析，进而预测现象与行为的发生，提供个性化的精细推荐与服务。基于理性决策有限性的特点，数据规模的庞大，无疑扩大了人们进行理性判断的基础，但是这并不意味着自动化管理和智能化。大数据为人们从更全面的角度理解不同现象和行为之间的相关关系（一个数值增强，另一个也随之变化的数理关系），提高正确决策的可能性。

在不同的领域，大数据技术的使用将人员、岗位、资源进行数据专业化的处理，增加了管理的智能化和量化，实现了后加工的增值效应。进一步的，大数据帮助政府提高国民治理能力、构建民生服务体系、惠及社会保障和就业体系、激发教育培训和人才配置、优化收入分配和创新创业机制方面都具有实践意义。目前，大数据的研究和应用主要集中于营销活动中消费者的行为和偏好研究，而在人力资源管理领域，并未明确应用于招聘方面。然而，网络招聘近年来早已凭借其范围广、信息量大、时效性高、流程简单而效果显著，成为企业招聘的核心方式。互联网发展进入新阶段以及大数据带来的管理路线与招聘思维不断变化的需求，探索互联网企业本身的招聘面临的巨大挑战和机遇具有现实意义。在人本管理思路下，针对互联网这一大环境从量变到质变的转化，审视网络招聘和企业的业务模式将要经历的变革，亦有理论意义。

百度作为中国互联网企业的巨擘之一，以丰富的数据资源与最前沿的黑科技不断影响着整个行业的发展。本文基于大数据背景对百度人才招聘现状进行评价，希望为企业吸纳、维系和激励人才提供制度保障并针对性地提出解决方案和对策建议，并以此为出发点积极推动其他互联网企业商业模式的创新以适应大环境的变化。

二、大数据时代互联网发展现状

（一）大数据应用对人力资源管理的影响。大数据对于人力资源管理的应用和影响体现在四个方面：第一，人力资源管理活动中人们工作思维方式的转变。基于海量数据的收集和分析，HR部门在引入大数据的技术同时，将要不断学习分析数据背后人员信息、岗位资源、架构调整动态等内容的潜在意义，推动企业管理新思维的不断深化和日益多元化的态势；第二，人力资源管理信息工具和数学算法的使用。例如，谷歌公司根据相关数据处理工具对员工的离职倾向和工作计划进行个性化的模型测算，从而预测员工的离职动向与职业发展途径，针对性地提出人员管理解决方案；第三，从企业人才孵化模式角度来看，大数据通过分析企业当前组织架构、业务需求和管理层级设计来优化企业人才发展模式与内部培育方案；第四，从个人与工作环境方面而言，大数据能够模拟最利于员工工作的环境，分析得到有利于员工健康和减少自我资源耗竭的工作安排，满足精细化的人员需求。

随着相关研究的增多，人力资源管理在大数据背景下呈现的趋势主要包括三点：首先，更加量化的标准将被应用于人力资源管理选人、育人、用人和留人的各个环节，包括招聘、培训选拔、人才测评、绩效考核、薪资制定、晋升规划等方面，精准处理、分析、记录；其次，结合互联网、大数据、云计算、人工智能等一系列技术背景，布局结构化与非结构化的广泛数据接口，产出大量的交互数据，从中分析得到更多的全行业适用规律，打破原有的企业边界，推动全球化的信息平台共享与人员管理；最后，人力资源管理将更好地与心理学、神经学、临床医学等结合应用，实现跨学科的合作与升级。

（二）大数据应用对互联网招聘的影响。网络招聘是基于数据搜集与计算、信息平台技术和云储备技术的迅猛发展，通过互联网平台实现人才和岗位匹配，满足求职者和招聘对象需求的过程。作为人力资源管理关键环节之一，招聘流程包括岗位需求分析与确认、人员招募、人员甄选和人员评估。传统的招聘渠道以传统媒介广告、校园招聘和招聘会等方式为主。网络招聘在传统招聘基础上，一方面借助互联网优势对候选人行为的用户画像进行大数据分析，多方面收集与综合评估候选人的专业技能、个人特质、价值观等信息进行岗位匹配；另一方面覆盖传统SNS平台、移动端APP、论坛网站与企业内部信息系统进行招聘活动，从而更好地满足招聘市场多元化需求。

中国互联网行业的网络招聘活动有三个特点：第一，金字塔式的不同梯度互联网企业呈现出不同的招聘方式和渠道，人才需求与管理模式也各有不同；第二，互联网行业业务线调整和变动频率高，人才管理成本较高，网络招聘活动的对象又具有较高识别度和特殊技能，因此如何通过内部和外部渠道为企业输入是管理者极为关注的内容；第三，与行业性质相关的是，互联网行业知识更新速度快，人才流动性大，人才竞争极为激烈，对招聘活动提出了更高的要求。

三、百度招聘应用分析

百度作为国内互联网企业的巨头之一，在人工智能、云计算和大数据方面优势显著。百度不断优化算法分析与信息平台，运用大数据带来的搜索服务技术、“多模互动”技术与“实体搜索”技术等，秉持分享与开放的理念，快速将有效数据转化为能够帮助消费者实现展现形式。从互联网招聘角度来看，百度在招聘理念、人才信息平台搭建、招聘标准及评估方面都体现了大数据在人力资源管理领域的应用。

（一）招聘理念。百度人才管理的信息化建设经历了三个时期，目前处于依靠大数据推动战略发展和业务落地的3.0时代，强调价值匹配和因人设岗。招聘需求在企业不同发展阶段，会伴随着战略转变和业务调整而发生动态波动。但是人才的积累是一个持续输出的过程，因此大数据在人才管理系统上的应用帮助企业实现候选人的实时录入，并且随着“机器学习”的发展，自动分析岗位需求进行人才精确匹配，转变过去被动的招聘理念，强调出于人才考虑的主动岗位设计路径。

（二）招聘信息平台建模。在人才管理方面，百度构建了“百度人才智库”（TIC），基于所有在百度工作过的10万内部员工信息样本，以及其他海外员工资料，在一年时间内构建了覆盖不同业务场景和事业群的第一套国内人才智能化管理方案。目前，百度的招聘立足在wintalent招聘系统，通过职位管理、候选人管理和人才库管理三部分实现从岗位需求分析、职位、简历搜寻与筛选、简历上传与入库、候选人面试安排、线上评估反馈、入职信息提交等一系列的招聘过程。

那么，为保证上述线上招聘活动的顺利开展，人才管理系统主要通过三个方面进行平台搭建。第一，多渠道数据收集和整合，包括候选人的简历、照片、附件、前期沟通与面试评估反馈信息等非结构化数据；第二，数据的分析。针对候选人工作特质与应聘的岗位直接的相关关系，智能化匹配出多维度的评估人才标准，包括技术深度或广度、项目经验、管理经验、领导力、文化适应度等。针对整体数据集合，通过区分人才管理、运营模式、文化活力、舆情掌握等进行多维度的数据建设；第三，通过分析形成候选人的画像、人才报告、企业人才图谱，从而为“机器学习”提供智能化资源，帮助管理者进行能力评审和决策。

（三）招聘人才标准。百度在招聘方面主要有三个衡量标准：最好的人、最大的空间和最后的结果。这几个标准因此对应着人才的专业技能和文化价值观、工作环境、晋升路径和项目推进、项目成果。在进行智能化和自动化数据分析与人才推荐的过程中，需要采用数据决策，减少主观判断的干预。同时，大数据的运用将大模糊企业边界，因此在进行人才标准判断的过程中需要在未来加入行业信息的影响因素，从而确定员工的最佳生产力。

四、结论

大数据的广泛应用对各个领域的发展有着不可逆的推动力。企业需要明确人工智能、云计算和大数据的未来互联网发展趋势，并保持对数据分析、建模的敏感性。在技术层面，跟进人机交互等技术，满足个体的个性化的需求。百度早已开放大数据平台，通过云、百度大脑和数据工厂对数据核心处理等能力分享给各个行业，并最近获得国家审批建立“深度学习技术及应用国家工程实验室”。从人才管理层面，大数据的应用能够帮助人力资源管理进行人岗智能化匹配和数据化分析估算，有利于管理者进行科学管理与行为预测；但另一方面，对数据的过分依赖同样不可取，最终的应用决策仍需要人为直觉与经验的帮助，缺一不可。未来的研究需要注意大数据应用与员工工作满意度、工作积极性之间的关系，以期进一步完善企业管理体系理论，并在实践中加以运用。

主要参考文献：

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大数据时代分析范文第4篇

关键词：大数据;财务数据;财务分析

中图分类号：F235 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）027-000-01

一、大数据时代下，财务分析发展的重要性

研究发现，财务分析的理论与实务已经有一个世纪的发展，一般认为财务报表分析是财务分析的初始形式。随着社会实践活动的不断丰富和发展，财务分析早已不纪的历史局限于早期的信贷分析和投资分析。目前的财务分析主要包括经营分析、投资分析、全面系统的筹资分析，同时财务分析在资本市场、企业股价、绩效评价等领域也得到了广泛的应用。

大数据（big data），是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）第一，Volume（大量）。大数据时代的数据量十分庞大，从TB级别跃升到PB级别。第二，Velocity（高速）。，和传统的收集整理数据相比，大数据的处理技术有着本质的不同，处理速度要快得多。第三，Variety（多样）。数据有着不同种类的存在形式，如：视频、图片、网络文献等等。第四，Value（价值）与传统的数据处理方式相比，大数据的数据采集量达到了一定的规模，故大数据具有数据采集及时，数据较全面，数据具有连续性、易存性等特点。进而可以从更多方面、更全面、真实的反应实际情况。

二、大数据环境下财务分析的发趋势

会计报表按编制时间可分为月报表、季报表、半年报表和年报表。都是在生产经营业务发生后，是会计核算的最终产品，故影响企业的财务信息分析的时效性，进而对企业生产经营产生了不利的影响。随着目前我国信息化进程不断加速以及互联网业务的不断发展，实时财务报告的重要性被越来越多的企业和数据使用者重视，而大数据技术发展为实时财务报告的实现提供了可靠的依据。实时财务报告是信息化条件下会计技术和方法发展的必然产物，是信息技术与大数据技术较好交叉融合的最好表现，某些行业，如证券、保险、银行等，这些对业务数据和风险控制“实时性”要求很高的行业，对实施实时财务报告的需求日益增加。

在大数据时代的背景下，实时财务报告的实现，首先可以通过建立企业的中心数据库来实现，这需要企业将自己的会计信息系统和管理信息系统的通过内部局域网收集实时数据;然后是将企业局域网内的数据资料与互联网相连，实时财务报告系统中所用到数据，就集合了企业内部局域网和互联网的数据。财务人员处理完会计信息之后，使之网页化，提供实时的财务数据信息。

财务人员可以借助大数据时代的背景优势，充分利用大数据的特别，全面整体的分析财务数据，帮助企业预测和防范经营过程中可能遇到的风险。这就要求财务人员在工作中充分发挥前瞻性和战略性的作用，不断学习新技术，收集和整理数据信息，在数据的分析过程中预测重要的趋势，并对企业的管理者提出自己专业的意见。

传统的财务分析是对数据的精确分析，这种数据分析方式相对来说更适合数据量较小的分析。和大数据相比，数据的完整性和时效性不强。无法帮助财务报表的使用这个全面的了解财务状况的全貌。“精确”将不仅仅是财务工作的全部，全面系统的分析将在未来的财务分析工作中处于越来越重要的地位。

大数据时代的超级数据量和数据的多样存在形式，已经超越了传统数据的管理范围和能力。需要更新数据的查找、存储、分析、处理等方面的方法。随之一批新的数据管理技术和数据管理工具将不断的涌现，在提高人们工作效率的同时，减少了工作量。

如今，随着移动互联网的发展、新兴网络业务的发展，以及云计算、云存储的出现，世界经济和社会的发展都产生了巨大的变化，为人们的生活和工作方式提供了全新的思路和防范。在大数据时代的背景下，数据分析也充分利用了大数据的特点，不断改进数据分析的技术和方法，使之与新的数据分析思维相吻合，使财务分析与时俱进的发展。

三、结语

随着我国的经济不断发展，互联网云技术业务的拓展，大数据时代下的财务分析发展也将迎来全新的变革，同时对财务工作者来说也是全新的机遇和挑战，在这种情况下要抓住机遇，创新思维，学习新技术，开拓新方法，合理把握大数据的特征，让财务报告分析在企业中发挥出最大的价值，为企业和社会的发展提供充足动力。

参考文献：

[1]胡萍.财务分析在企业管理中的应用研究[J].财经界（学术版），2012（06）.

[2]梁建军.财务分析在企业管理中的应用探讨[J].现代经济信息，2013（20）.

[3]赵晓丽.财务分析在企业管理中的应用研究[J].中国乡镇企业会计，2014（08）.

[4]张铭.大数据，撬动财务变革[J].新理财，2014（07）.

大数据时代分析范文第5篇

据国家邮政局数据，2013年“双11”全天共产生订单快递物流量约1.8亿件。对比2012年数据，“三通一达”快递公司流量全部翻倍，日处理量已过千万，却并未像往年出现“快递爆仓”的现象，网购者普遍认为配送效率较高。这其中，大数据应用起到了绝对的重要作用。

一、大数据时代

最早提出“大数据（Big Data）”的是全球知名咨询公司麦肯锡，他们认为“大数据是下一轮创新、竞争和生产力的前沿”，“对于企业来说，海量电子数据的应用将成为未来竞争和增长的基础”。由于大数据具有规模性、多样性、高速性、价值性的特点，使得数据处理工具、处理方式，随着互联网与信息技术的进步，得到逐步发展，同时大数据应用也已经深入到各行各业，从科技到医疗、政府、教育、经济以及社会的其他各个领域。2013年5月召开的“京交会”上，申通快递展示了其最新的“信息化智能平台”。该平台通过对数据的归纳、分类和整合，可以清楚地查看申通网络任何一个网点的经营现状和业务构成等。而在2013年初，京东商城就已启动云计算研发基地，并成立“京东商城――中国人民大学”电子商务实验室，着力电子商务大数据的分析与合作。

二、大数据给物流专业教育带来的机遇与挑战

据规划，菜鸟网络将建成一张能支撑日均300亿元网络零售额的智能物流骨干网络，让全国任何一个地区做到24小时内送货必达。这是大数据在物流领域的一次大应用，这种应用将会改变物流行业格局，势必给各物流运营商带来冲击。所以，物流快递行业必须及时提高企业竞争力度，扩大企业实力，进而迎接激烈的挑战，而一些菜鸟网带来的不仅仅是挑战，还蕴含着有利商机，同时创造大量的就业岗位，带来大量的人才缺口。根据麦肯锡公司的预测报告，到2018年，仅仅美国可从事“深度分析研究”的大数据专业人才短缺就将达到14万～19万人之间。这些人才不但需要掌握着机器学习技术、统计或计算机科学技术，而且还必须能够真正知道如何将庞大的数据信息转化为有意义的商业情报。大数据的价值在于从海量的数据中发现新的知识，创造新的价值。可喜的是，物流快递行业正是一个产生大量数据的行业，在物流快递各个环节中都会产生海量的数据。应用“大数据”技术，通过对其中的数据进行归纳、分类和整合，清楚地分析企业网络任何一个网点的经营现状和业务情况等。然而，传统物流本科教育培养的是更偏向物流系统构建、分析，物流系统运营管理等精英人才。大数据在物流行业的应用产生的物流系统数据分析师对企业的作用将越来越大，这就对物流教育提出了更高的要求。只会IT技术的人才是不能解决物流行业数据处理问题的，大数据需要的是复合型的人才，需要将深厚的技术背景与所在行业和业务领域的需求相结合。物流教育机遇随之而来。

三、我国物流专业教育现状

虽然大数据给物流教育带来了机遇，但当前的物流教育模式，仍然不能胜任，因为我国推行物流教育20多年来，取得了一定的成就，但同时也存在一定的问题。（1）学科建设不够完善。缺乏独立的物流知识体系，很容易造成教学安排的重复，导致教学体系的冗余状态。（2）教育模式陈旧。现阶段的教育模式仍然是重知识传授、轻能力培养，填鸭式教育不利于学生创新能力培养，分析问题、解决问题能力也欠佳。（3）教材杂，不能因材施教。存在相当一部分教材知识出现了重叠问题，很少将物流实践经验技术总结指导来进行教材编写，教材质量普遍较低。（4）课程结业考察模式陈旧。学生只学习教材，容易形成期末突击学习，考完就忘的局面。（5）教学配套实验室建设落后。即使建设了相应的物流实验室，但用于教学和科研的较少，拥有物流省级以上实验室的更少。（6）学术与实践能力并重的物流教师缺乏。由于当前教师都需要博士学位，因此大量年轻教师都缺乏企业实践，对学生培养不利。（7）案例、互动教学少。物流是实践行业，教育应辅以大量案例、互动教学，但当前案例教学大都较陈旧，国外案例不大符合国内实际情况，更多的案例没有能将问题分析透，不能让学生在实际中学习成长。

四、大数据背景下物流专业教育模式

在当前大数据发展如火如荼的背景下，大数据分析处理能力对物流专业教育提出了更高的要求。物流是实践性很强的行业，物流教育也应立足实践。大数据带来的是思维的转变，强调的是创新，是新发明、新服务的源泉。因此物流教育应立足实践并积极创新，其教育模式可适当借鉴国外教育模式。德国模式：德国从人才培养目标、课程体系、师资队伍和实践环节的设计上都以应用型人才培养为基础，对于培养目标而言，培养的人才不仅有系统的科学技术知识，而且具有超强的实际应用能力，学生毕业后能很快胜任大中型企业的技术骨干或小型企业的技术骨干等工作，其课程体系也与企业实际应用紧紧衔接，师资队伍也以双师型（即双轨制）为主，实践环节考核也有严格要求。

英国“工读交替，实践教学”模式：学生先到企业学习，了解企业的需要和自己需要的理论知识体系，再回到学校进行专业知识技术的学习，之后再回到企业进行实践。通过这种形式让学生充分将理论知识与实践技能相结合，毕业时同时具备较好的系统知识与实践技能。高校的培养目标、课程设置等方面均以应用为主，注重产学结合。多数高校与当地的企业形成互利合作机制，系科设置和课程设置按社会需要调整，学校招生人数大都以企事业单位的需要和劳动市场的人才预测来确定。这种人才培养模式不仅为社会培养大量应用型工程师，也大大提高了就业率。美国“生计教育”模式：高校的专业设置、课程设置与社会职业需求紧密关联，使高校教育与社会职业高度相关，高校本科应用型人才培养强调学生在接受教育的同时接受专业知识与技能的培训。人才培养的特点可以概括为：教学方式灵活多样、企业高校合作培养、政府企业支持培养、系统知识与专业技能同时培养。这三种模式总结起来，就是高校教育注重社会需求，按岗位需要来设置知识技能教育体系，注重实践，高校与企业联合培养学生，其毕业后反哺企业，提高实践能力与行业热情。

因此，在当前形势下，物流教育模式可适当做出调整，可从以下几个方面进行转变：

1.明确就业定位。全国各高校的物流专业可根据自身专业优势进行物流人才教育细分，不必全国都培养大致相同的人才。各高校有各自的优势专业，完全可以形成自己的独特优势，进行差异化物流教育。根据定位来设置自己的培养计划，按需培养。

2.加强校企合作。各高校可根据自己情况，加强与企业的合作，细分行业，形成以行业为基础的物流专业特色。同济大学物流工程专业至今已与建材行业、快递行业、快消品行业、电子产品行业等多个行业建立产学研合作基地，通过行业渗透积累科研经验，反哺教学，培养卓越工程师。

3.加强学生实践。在建立的产学研基地中，充分磨合企业需求，为企业提供科研保障的同时，加大学生实践力度，强调学生在实践中学习，在实践中成长。大数据教育靠学校自身是无法完成的，只有将学生投入到企业实践中，从企业获取数据，应用所学知识技能进行挖掘分析，为企业提供决策支持，才是多赢。为此，建议设置两个实习期：大一暑假一至两个月的专业实习，了解企业需求和学生自身所需学习的知识体系；第二个时期为大四上学期，学生学习后再实践，要求能为企业解决一些具体问题，如大数据分析、网络优化、仓库布局及运作优化等。同济大学物流工程专业当前已设置6周的企业实习，全身心投入到具体实践当中。

4.开展校企合作的科研训练计划。建立如全国物流大学生设计大赛类似的训练计划，由企业根据自身情况题目，由学生组队参赛，培养协作意识、动手能力与创新意识，解决实际问题，同时企业也能获得一些“意想不到”的创新想法。学生的毕业论文或毕业设计尽可能安排在企业进行，双导师的培养模式更能让学生快速成长。同济大学物流工程专业的某件毕业论文，将企业的仓库效率提高30%。

5.鼓励教师到企业践习。君欲善其事，必先利其器。只有当教师拥有足够的行业经验的时候，才能更好地减少填鸭式教育，让课堂更生动，提高教学效率，也能为企业解决更多的科研问题，形成紧密的校企合作关系，为学生教育提供更好的资源保障。

6.加强实验室、专业图书馆建设。高水平实验室是科研和教学的必要手段。实体仿真实验器材和软件环境，可以让学生合理地构建自己的物流网络，充分发挥想象力，培养创新能力，也是作为大数据分析的必备硬件。专业图书馆建设也能彰显专业优势，提供科研教学便利。