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五大数学天才型星座

五大数学天才型星座

　　五大数学天才型星座，很多人都相信星座，人的运势和星座也有很大关系，星座的解释和我国的十二生肖有相似之处，不同的星座的优点也各不相同，每个星座都有它独特的魅力，下面是五大数学天才型星座。

　　第五名:金牛座

　　金牛理财天才，不喜欢变动，比较固执，是一个靠谱的移动小金库，金牛对于物质的追求欲极强，除了睡觉就是跟美食和钱打交道了，对于物质世界的美好例如金钱和美食有追求。久病成良医，和钱走的那么*，想不成为理财小能手都难。理财天才，才华横溢,光芒四射。他们也是务实的，金牛座是十二星座中最勤勉、坚韧不拔的。

　　第四名:射手座

　　射手座人喜欢轻松欢乐的氛围，乐观积极是射手座的标签，有着积极的活动力，射手座喜欢挑战，热爱冒险。在他们的眼里世界上没有做不成的事情，只要自己愿意去做，对于生命、生活的热情和忠诚。再加上他们性格很好，能够和大多数的人友好相处，会使他们更容易成功。

　　第三名:天蝎座

　　天蝎座人难以接*、冷若冰霜的错觉，享受权利带来得满足感，为什么智商最高的天蝎排第三?有着强烈的第六感我只能说，天赋不同于智商，但高智商显然更有利于天赋的发挥。神秘的感知能力及敏锐的观察力，思虑周密，无论天蝎真心想学什么、做什么，效率高的你都不敢想象。所以天蝎里蹦出来个把天才，一点都不稀奇。看起来很*静、沉默寡言，但内心却是波涛汹涌。

　　第二名:双子座

　　双子真的是天才，拥有一颗好奇心，享受并追求这样不安分的生活，以他们的聪明劲儿，不喜欢单调的生活，没有什么是学不会的，理性但又不安分的星座，关键是你根本很难看到他们在认真读书的时候，大多数时间都是玩玩玩，就像是天生就掌握的天才，他们的脑袋里就好像有两个人在思考一样，天生反应灵敏，口才一流，反应神速，智商情商超高!获得诺贝尔奖最多的也是他们哦!

　　第一名:水瓶座

　　水瓶座思想超前，很强的自我个性。有优秀的推理力和创造力。这个星座常被称为“天才星座”或“未来星座”，一直都在追求精神层面的东西，追求独一无二的生活，是*神星座，代表神的思想。因为它的守护星是天王星，善于思考，思想博爱。而希腊神话中上知天文、下知地理，且有预知未来能力的智慧大神--乌拉诺斯是他的守护神。所以他们具有前瞻性、有独创性、聪慧、富理性，喜欢追求新的事物及生活方式。逻辑和概念，价值观很强。

　　白羊座：学什么都很快

　　白羊座的天才表现在他们学什么东西都特别的快，白羊座在各方面都很突出，记性很不错，理解力也挺强。所以他们的人生道路，一直都是走得游刃有余的，没有遇到什么大的`阻碍。而白羊座也知道自己的这种优势，所以一向很高傲。

　　金牛座：努力型天才

　　金牛座是最让人佩服的那一种天才，因为他们不是先天聪明的，而是靠后天的努力变得强大起来的。金牛座知道自己跟别人的差距，所以他们一直都在憋着一股劲努力着。他们不停的给自己树立新的目标，最终超越自己的所有偶像。

　　巨蟹座：运动天赋高

　　巨蟹座是那种运动型天才，他们在其他方面，完全就是非常*庸的一个人，你看不出他们任何与众不同的地方。唯独在运动上面，他们拥有超强的*衡力。不管是什么样的项目，别人需要用好多年的，巨蟹座都是把玩一下就学会了。

　　射手座：过目不忘

　　射手座拥有的天才本领则是过目不忘，只要是自己接触过的事情或是书本，他们都能够牢牢的记在心里。因此射手座经常都在打脸其他人，千万不要在射手座面前说谎或是找理由，因为他们会把你某年某月说的什么话通通都摆出来。

　　双鱼座：理解力超强

　　双鱼座的天才就表现在他们拥有超人的理解能力，明明是同一个问题，很多人都是脑袋转不过弯来，就是无法理解其中的逻辑。但是到了双鱼座这里，他们甚至都不需要到用脑，就能够在脑中直接就给出正确答案来，特别的轻松。

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关于大数据团队口号

关于大数据团队口号（精选145条）

　　洞悉先于人，数据赢天下。下面是小编为大家带来的关于大数据团队口号，希望对大家带来的帮助。

　　1、视界高越云端，态度脚踏实地。

　　2、定位新时代，数据共精彩。

　　3、营销互动数据化，洞察先机赢天下。

　　4、数据分析新理念，专业服务心体验。

　　5、数据拆解一小步，商务未来一大步。

　　6、高效挖掘数据中的黄金。

　　7、数据精准到位，商机精彩加倍。

　　8、未来先人一步，数据查找端倪。

　　9、数据速搜准定位，高效分析大有为。

　　10、商务数据时代，效率自成一派。

　　11、洞悉先于人，数据赢天下。

　　12、未来可能，一数先机。

　　13、大数据*台万千，零误差定位领先。

　　14、强大数据库，定位更快速。

　　15、专业数据把关，商机处处领先。

　　16、智能数据分析，抢占市场先机。

　　17、数据分析在线，商机精准体验。

　　18、搜素大数据，定位云武器。

　　19、搜索分析数据，商机随心所欲。

　　20、未来市场怎么办，数据分析有答案。

　　21、快搜快算快分析，知己知彼知商机。

　　22、数据，早已看穿了一切。

　　23、商机魅力无限，数据精彩有约。

　　24、大数据，大智慧，大未来。

　　25、云*台，全智能，抢先机，有保障。

　　26、你来我网，数据共享。

　　27、数据时代，优效常在。

　　28、知己知彼，百战不殆。

　　29、数据分析网，专业圆梦想。

　　30、高效分析，挖掘商机。

　　31、智造先机，快数定位。

　　32、数据，精准营销新势力。

　　33、用数据刻画未来，用规律保障品质。

　　34、数据云*台，搜索赢未来。

　　35、商机千算万算，不如数据计算。

　　36、精于数据分析，提前洞察先机。

　　37、云*台，数据一网打尽。

　　38、让数据变成货币。

　　39、快搜快算快分析，有根有据有商机。

　　40、智造商务精品，数据精准开启。

　　41、网聚专业大数据，商机定位高效率。

　　42、定位高速，闲庭信步。

　　43、专业的云计算服务商。

　　44、分析数据，领先一步。

　　45、商机预言家，数据赢天下。

　　46、云数据，大分析。

　　47、搜数据天网恢恢，抢商机疏而不漏。

　　48、数据*台，分析未来。

　　49、网罗大数据，搜索云*台。

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十大数学思想方法

十大数学思想方法

　　数学（mathematics或maths，来自希腊语，“máthēma”；经常被缩写为“math”），是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科，从某种角度看属于形式科学的一种。下面请欣赏小编为大家带来的十大数学思想方法，希望对大家有所帮助~

　　1、配方法：

　　所谓配方，就是把一个解析式利用恒等变形的方法，把其中的某些项配成一个或几个多项式正整数次幂的和形式。通过配方解决数学问题的方法叫配方法。其中，用的最多的是配成完全*方式。配方法是数学中一种重要的恒等变形的方法，它的应用非常广泛，在因式分解、化简根式、解方程、证明等式和不等式、求函数的极值和解析式等方面都经常用到它。

　　2、因式分解法：

　　因式分解，就是把一个多项式化成几个整式乘积的形式。因式分解是恒等变形的基础，它作为数学的一个有力工具、一种数学方法在代数、几何、三角函数等的解题中起着重要的作用。因式分解的方法有许多，除中学课本上介绍的提取公因式法、公式法、分组分解法、十字相乘法等外，还有如利用拆项添项、求根分解、换元、待定系数等等。

　　3、换元法：

　　换元法是数学中一个非常重要而且应用十分广泛的解题方法。我们通常把未知数或变数称为元，所谓换元法，就是在一个比较复杂的数学式子中，用新的变元去代替原式的一个部分或改造原来的式子，使它简化，使问题易于解决。

　　4、判别式法与韦达定理：

　　一元二次方程ax2+bx+c=0（a、b、c∈R，a≠0）根的判别式△=b2—4ac，不仅用来判定根的性质，而且作为一种解题方法，在代数式变形，解方程（组），解不等式，研究函数乃至解析几何、三角函数运算中都有非常广泛的应用。

　　韦达定理除了已知一元二次方程的一个根，求另一根；已知两个数的和与积，求这两个数等简单应用外，还可以求根的对称函数，计论二次方程根的符号，解对称方程组，以及解一些有关二次曲线的问题等，都有非常广泛的应用。

　　5、待定系数法：

　　在解数学问题时，若先判断所求的结果具有某种确定的形式，其中含有某些待定的系数，而后根据题设条件列出关于待定系数的等式，最后解出这些待定系数的值或找到这些待定系数间的某种关系，从而解答数学问题，这种解题方法称为待定系数法。它是中学数学中常用的重要方法之一。

　　6、构造法：

　　在解题时，我们常常会采用这样的方法，通过对条件和结论的分析，构造辅助元素，它可以是一个图形、一个方程（组）、一个等式、一个函数、一个等价命题等，架起一座连接条件和结论的桥梁，从而使问题得以解决，这种解题的数学方法，我们称为构造法。运用构造法解题，可以使代数、三角、几何等各种数学知识互相渗透，有利于问题的解决。

　　7、反证法：

　　反证法是一种间接证法，它是先提出一个与命题的结论相反的假设，然后，从这个假设出发，经过正确的推理，导致矛盾，从而否定相反的假设，达到肯定原命题正确的一种方法。反证法可以分为归谬反证法（结论的反面只有一种）与穷举反证法（结论的反面不只一种）。

　　用反证法证明一个命题的步骤，大体上分为：（1）反设；（2）归谬；（3）结论。

　　反设是反证法的基础，为了正确地作出反设，掌握一些常用的互为否定的表述形式是有必要的，例如：是/不是；存在/不存在；*行于/不*行于；垂直于/不垂直于；等于/不等于；大（小）于/不大（小）于；都是/不都是；至少有一个/一个也没有；至少有n个/至多有（n一1）个；至多有一个/至少有两个；唯一/至少有两个。

　　归谬是反证法的关键，导出矛盾的过程没有固定的模式，但必须从反设出发，否则推导将成为无源之水，无本之木。推理必须严谨。导出的矛盾有如下几种类型：与已知条件矛盾；与已知的公理、定义、定理、公式矛盾；与反设矛盾；自相矛盾。

　　8、等（面或体）积法：

　　*面（立体）几何中讲的面积（体积）公式以及由面积（体积）公式推出的与面积（体积）计算有关的性质定理，不仅可用于计算面积（体积），而且用它来证明（计算）几何题有时会收到事半功倍的.效果。运用面积（体积）关系来证明或计算几何题的方法，称为等（面或体）积法，它是几何中的一种常用方法。

　　用归纳法或分析法证明几何题，其困难在添置辅助线。等（面或体）积法的特点是把已知

　　和未知各量用面积（体积）公式联系起来，通过运算达到求证的结果。所以用等（面或体）积法来解几何题，几何元素之间关系变成数量之间的关系，只需要计算，有时可以不添置补助线，即使需要添置辅助线，也很容易考虑到。

　　9、几何变换法：

　　在数学问题的研究中，常常运用变换法，把复杂性问题转化为简单性的问题而得到解决。所谓变换是一个集合的任一元素到同一集合的元素的一个一一映射。中学数学中所涉及的变换主要是初等变换。有一些看来很难甚至于无法下手的*题，可以借助几何变换法，化繁为简，化难为易。另一方面，也可将变换的观点渗透到中学数学教学中。将图形从相等静止条件下的研究和运动中的研究结合起来，有利于对图形本质的认识。

　　几何变换包括：

　　（1）*移；

　　（2）旋转；

　　（3）对称。

　　10、客观性题的解题方法：

　　选择题是给出条件和结论，要求根据一定的关系找出正确答案的一类题型。选择题的题型构思精巧，形式灵活，可以比较全面地考察学生的基础知识和基本技能，从而增大了试卷的容量和知识覆盖面。填空题是标准化考试的重要题型之一，它同选择题一样具有考查目标明确，知识复盖面广，评卷准确迅速，有利于考查学生的分析判断能力和计算能力等优点，不同的是填空题未给出答案，可以防止学生猜估答案的情况。要想迅速、正确地解选择题、填空题，除了具有准确的计算、严密的推理外，还要有解选择题、填空题的方法与技巧。

　　下面通过实例介绍常用方法。

　　（1）直接推演法：直接从命题给出的条件出发，运用概念、公式、定理等进行推理或运算，得出结论，选择正确答案，这就是传统的解题方法，这种解法叫直接推演法。

　　（2）验证法：由题设找出合适的验证条件，再通过验证，找出正确答案，亦可将供选择的答案代入条件中去验证，找出正确答案，此法称为验证法（也称代入法）。当遇到定量命题时，常用此法。

　　（3）特殊元素法：用合适的特殊元素（如数或图形）代入题设条件或结论中去，从而获得解答。这种方法叫特殊元素法。

　　（4）排除、筛选法：对于正确答案有且只有一个的选择题，根据数学知识或推理、演算，把不正确的结论排除，余下的结论再经筛选，从而作出正确的结论的解法叫排除、筛选法。

　　（5）图解法：借助于符合题设条件的图形或图象的性质、特点来判断，作出正确的选择称为图解法。图解法是解选择题常用方法之一。

　　（6）分析法：直接通过对选择题的条件和结论，作详尽的分析、归纳和判断，从而选出正确的结果，称为分析法。

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关于大数据时代下的隐私保护探究论文

关于大数据时代下的隐私保护探究论文

　　在**淡淡的日常中，说到论文，大家肯定都不陌生吧，借助论文可以有效提高我们的写作水*。那么你有了解过论文吗？以下是小编整理的大数据时代下的隐私保护探究论文，希望能够帮助到大家。

　　自从2012年以来，大数据成为了社会各界广泛提及的概念。大数据的核心技术在这两年时间内得到了飞速的进步，其商业价值也不断重视，全社会各行各业都在这一概念中发现了新的发展方向。目前应用最为广泛的方向是通过大数据技术分析相关用户的行为*惯，从而使营销行为更加具有方向性与目的性，从而降低企业的运营成本，提高相关工作的效率。随着信息存储成本的不断下降，大数据分析工具的日益完善，并且很多企业与*都已经发现大数据的价值，并投入了很多工作。在这种情况下，大数据时代中的隐私安全问题成为了全社会日益关注的焦点之一。在很多用户相关数据被利用的时候，用户对这一情况并不清楚。大数据技术将个人的生活行为*惯投射在网络中，使得用户失去了安全感，给用户的隐私带来了更大的威胁。

　　一、大数据时代下隐私保护的重要性分析

　　在计算机网络领域，个人的隐私问题早已经是关注已久的问题之一。大数据时代的到来，使得这一问题的弊端更加显著，影响更加巨大。大数据的收集、处理与应用完全是基于因特网，而因特网与传统信息传播渠道具有非常显著的区别，具有大众传播方式与人际传播方式的很多特点，比如交互性、及时性、多元性等特点。但是由于网络环境中每一个人都是虚拟存在的，信息传播某种意义上处于匿名传播的过程，具有非常隐蔽的特点。网络环境中的信息传递特点使得对于个人隐私的侵权行为产生了很多变化，与传统的侵权行为相比，手段更加智能、隐蔽，侵权的行为方式更加多样化，侵权客体的范畴更加扩大，能够造成更加严重与恶劣的影响。在大数据时代，传统的个人隐私的保护手段：告知与许可、模糊化与匿名化被逐渐破坏。个人隐私受到了前所未有的威胁。在这种情况下，根据大数据时代信息传播的特点，分析个人隐私权利侵害行为的产生与方式则具有非常重要的意义。

　　二、隐私基本概念阐述

　　隐私权是一种权利，是*代文明的产物。在1980年，美国哈佛大学的学者在《隐私权》的论文中首次对隐私权给出了定义。作者认为，无论在何种情况之下，个人自然人都用于决定自己的事情不被外人所知道的权利，也具有不被其他人所打扰的权利。但是对于隐私权的精确定义在全世界范围内也没有定论。不同国家的学者都是在学术思考的情况下，根据不同国家的社会风俗对隐私权给出了定义。通常对隐私权的权利属性具有不同思想。部分学者认为隐私权是一种人格权，具有与财产全相同的地位。人格权有财产并没有联系，一旦隐私权被侵害，被侵害的人在心理与情感上会遭受创伤。但是一旦隐私权与私人的金融信息、工作信息等私密信息联系之后，还会对被侵害人的财产造成损害。根据以上所述可以看到，隐私权应该包含与公共权益无关的私人信息、私人行为以及私人空间所具有的控制与保护的.权利。互联网普及之后，个人隐私权在互联网世界的定义则是公民在网络上享有私人空间，私人信息受法律所保护，不应被他人非法侵犯、利用与公开。

　　三、大数据时代下个人隐私权利的问题描述

　　在互联网出现之前，对于个人信息的收集工作的工作量与效果是非常困难的。随着互联网的普及，个人信息的手机更加容易，成本非常低廉，但是其商业价值则日益显著。互联网时代，个人信息包换了电话号码、家庭地址、邮件地址、购买记录、收支状况等不同资料。在大数据时代，用户个人信息的获取渠道被大大扩展。基于网络传播层面，一旦用户登陆网站，服务器将把用户的登陆名、登陆密码、浏览记录、IP地址等信息都会暂时保持下来。而用户在网上购物的过程中，Cookie将会记录用户浏览商品与购买商品的过程。相关网络上也公司通过Cookie分析用户的浏览*惯与购买行为，统计相关广告界面的点击率，从而调整自己广告面向的范围。这种行为极易导致个人信息的侵权，使得公众在网络活动中处于比较弱势的地位，个人信息被商家随意搜集与利用，导致公众的个人隐私问题得不到应有的保护。

　　四、大数据时代隐私保护策略分析

　　在大数据时代，各个国家关于数据时代的个人隐私保护仍然处于探索阶段，本文认为应该从以下几个方面思考大数据时代的隐私保护策略。

　　立法角度。本文认为大数据时代的个人隐私权的立方应该考虑两个方面。首先，应该完善现有法律。将隐私权作为独立的人格权，给予其明确的法学定义。对不同法律适用领域下的隐私权的侵害责任认定问题在相应的法律条目中给出清晰的规定。对于侵害个人隐私导致的经济损失与人身伤害、精神损害应该给与明确的规定，使得相应的侵权索赔有法可依。其次应该制定相应的网络隐私保护法。

　　行业自律角度。行业自律对于大数据时代的人格隐私保护将会起到极其关键的辅助作用。通过行业内部制定自律公约，对于隐私保护的原则与日常行为规范等给出清晰的解释。尝试进行第三方机构的个人隐私保护安全认证，如果满足网络隐私保护合格标准，将由第三方颁布合格的证书与几号。这一方法与行业自律公约相结合，建立公众信任，实现自我约束。鼓励数据从业人员加大隐私保护技术的技术开发，未雨绸缪，在大数据真正普及之前，建立良好的大数据安全环境。

　　【拓展内容】

　　大数据时代信息安全与隐私保护论文

　　【摘要】毫无疑问，大数据时代已经到来，并在社会发展、科学研究、思维模式、个人生活等方面都产生了重要而深远的影响。但是，我们在享受大数据带来的便利的同时，也面临着信息安全堪忧和个人隐私泄露的严重挑战。本文从何谓大数据出发，分析了大数据面临的信息安全与个人隐私问题，并基于此从技术和管理两方面给出了一些大数据时代信息安全与隐私保护的策略，以期为大数据安全领域的发展贡献一己之力量。

　　【关键词】大数据时代；信息安全；隐私保护

　　1、引言

　　大数据又被称为海量数据，它是一个十分宽泛的概念，目前业界尚无形成统一的定义，但是对于大数据的“4V”特性，还是获得业界广泛认可的。所谓大数据的“4V”特性，即指数据体量巨大(Volume)、数据类型繁多(Variety)、数据处理速度快(Velocity)和数据价值密度低(Value)。当前，大数据已渗透到社会生活的方方面面，但大数据又是一把双刃剑，其在带来巨大效益的同时，也为我们的信息安全与个人隐私带来了极大的隐患。

　　2、大数据面临的信息安全与个人隐私问题

　　2.1大数据面临的信息安全问题

　　大数据面临的信息安全问题主要包括以下几类：

　　（1）物理安全问题。整个信息系统的设备、设施安全、系统所处的场所与环境、系统的可靠运行等，都严重影响着大数据的信息安全。

　　（2）网络安全问题。大数据的来源与去向几乎都离不开网络系统，而网络系统面临的病毒侵袭、骇客破坏或者系统不能持续可靠的工作（网络服务突然中断）等都可能导致严重的信息安全问题，造成信息被破坏、修改或大规模泄露。

　　（3）应用安全问题。应用是大数据的价值之所在，应用系统的安全也深刻影响着大数据的信息安全。例如，对于应用广泛的电子商务系统，其支付功能直接涉及用户的财产安全，若支付系统被骇客挟持或被病毒感染，则极有可能给用户造成巨大的财产损失。

　　（4）数据安全问题。一是大数据的真实性和可信度问题，大数据的收集可能不全面、传输过程中可能存在失真、别有用心的人可能伪造数据或传播不实数据、有些非结构化数据可能不易操作等，都可能使用户的判断出现偏差，甚至造成严重的决策错误；二是大数据时代的数据体量巨大且价值高昂，更容易引起不法分子的觊觎或关于数据的不良竞争等，若不对数据进行有效的主动防护，则可能导致数据被非法访问或盗取。

　　（5）技术安全问题。云计算等新一代IT技术为推动社会发展提供了新动力，但也催生出区别于传统的信息安全问题。例如，租用公有云的不同用户，其应用都运行于同一云数据中心，这就模糊了传统安全体系的内外之分；对用户而言，就必须同时防范来自数据中心之外、云数据中心的其他用户甚至云服务提供商的攻击，加大了信息安全的保护困难，且一旦出现安全事故，则损失不可估量。

　　（6）管理安全问题。管理对大数据时代的信息安全至关重要，管理人员安全意识不强、管理制度不健全、管理权责不明晰等都会造成严重的信息安全问题。

　　2.2大数据面临的个人隐私问题

　　大数据面临的个人隐私问题主要包括以下几类：

　　（1）个人隐私问题越来越显著。大数据时代数据的关联性、规模性可能使看似互不相干的数据产生交集，这就为企业或别有用心的人收集用户个人信息提供了方便。通过收集、整合不同*台的个人信息，可完整地勾勒出一个人完整的生活轨迹，并在用户不知情或无法控制的情况下暴露于他人面前。这不但严重地侵犯了公民的个人隐私，还可能严重威胁到人民的生命财产安全等。

　　（2）企业对个人隐私态度不一。有的企业已开始着手制订涉及个人隐私的管理机制、政策规定和服务条款，而有的企业对个人隐私不够重视，甚至肆意窃取个人信息以换取自身利益。

　　（3）用户对个人信息控制减弱。在大数据时代，个人信息很容易被收集、挖掘，从不同*台整合出个人信息档案；且由于数字信息容易复制、能长期保存，使得个人信息很容易被广泛、长期的传播，总之用户对个人信息的控制较之传统社交环境明显减弱。

　　（4）用户个人隐私得不到保障。一是很多网站或APP存在强制性条款，要求用户填写大量个人信息或同意获取用户的地理位置、通话记录等，而用户对自身信息的去向与用途不知情；二是法律机制不健全，缺乏问责与监督机制等，导致个人隐私得不到保障。

　　3、大数据时代的信息安全与隐私保护策略

　　在信息安全领域，有一句基于安全事故统计得出的名言：安全问题在于“三分技术，七分管理”。同样的，大数据时代的信息安全与隐私保护，也要从技术和管理两方面着手。

　　3.1技术层面的保护

　　在技术层面，除了传统的安全技术，大数据时代的信息安全与隐私保护技术主要包括：

　　（1）数据失真技术。即在原始数据里加入适量“噪声”数据，让敏感数据不易被识别或者难以被攻击者还原出真实数据，由此保护用户的原始数据。

　　（2）数据溯源技术。即通过追踪数据的来演、重现数据的传输记录，用以帮助用户缩短辨别信息真伪的时间，确定数据运算以及检验结果是否正确等，其中使用最多的就是多位标记法。

　　（3）匿名发布技术。即通过匿名发布信息、有选择地发布原始数据、不发布敏感数据等方法，来躲避不法分子的攻击行为，以此来保护大数据信息安全与个人隐私。目前，这一技术还尚未成熟，需要不断地发展与完善，以提高大数据的安全性。

　　（4）角色挖掘技术。即通过整合、分配用户角色的方式，实现用户相关权限的科学管理，为用户提供个性化服务并监控某些用户行为，进而使大数据信息与个人隐私更安全。

　　（5）身份认证技术。即通过采集、分析用户的行为以及设备运行的参数等，总结用户的行为特征，并基于此对用户身份进行验证，以此尽量避免骇客盗取个人信息的行为，进而保护信息安全和个人隐私。

　　（6）存储完整性审计技术。即确保重要信息（如个人隐私数据）在存入大数据服务器后，如何完整地取出且不消耗大量带宽。该技术也正在研究中，一种可行的方法就是利用群组有效用户的方法对大数据进行完整性审计，以提高重要信息安全与隐私保护的审计效率。

　　3.2管理层面的保护

　　在管理层面，实现大数据时代的信息安全与隐私保护，要从以下几方面同时发力：

　　（1）法律法规。一是完善现有的信息安全法律，二是制定专门的个人隐私保护法。这样不但可以为依法科学、合理地收集大数据提供依据，也能避免个人隐私泄露或数据被用作其他非法目的。

　　（2）行业自律。建立信息安全与隐私保护机构，引导企业合理利用隐私数据，在业内通过完善自律公约、启用第三方认证机制、加强审计监督等机制来保护大数据信息安全与个人隐私。

　　（3）个人素质。人们要深刻认识到大数据时代来临带来的变革，提高自己的大数据素养和安全意识，切忌随意将自己的个人身份信息等公布在网上或随意泄露给陌生人，从源头切断不法分子的隐私来源，同时也要学会运用法律手段来维护自己的隐私权。

　　4、结语

　　总之，大数据时代的到来极大地推动了整个社会的发展，但与之伴随的信息安全与个人隐私问题也不容小觑，现已引起社会各界的广泛关注。要想实现对大数据信息安全与个人隐私的保护，要从技术、管理两方面入手，不断完善大数据信息安全与隐私保护技术，同时借助法律法规、行业自律以及个人素养，在技术的发展与社会的进步中逐步得以解决。

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大数据时代网络信息安全探析论文

大数据时代网络信息安全探析论文

　　在*时的学*、工作中，大家都不可避免地会接触到论文吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。相信写论文是一个让许多人都头痛的问题，下面是小编为大家整理的大数据时代网络信息安全探析论文，希望对大家有所帮助。

　　摘要：本文基于作者自身的学*和了解，首先简单分析了大数据时代下的常见网络信息安全问题，然后主要对如何在大数据时代下保护好网络信息的安全提出了部分探讨性建议。

　　关键词：大数据；网络信息安全；保护

　　大数据可以被看作是现代信息化技术甚至是整个社会的宏观发展趋势，它能够帮助我们挖掘、发现有价值的信息，指导我们做出科学、合理的决策，在各个行业、各个领域当中，都可以发挥出巨大的作用。但是在大数据时代下，我们还应当更加重视网络信息的安全问题，积极防范各种网络信息安全威胁，以营造更加和谐、健康、安全的大数据环境。

　　1、大数据时代下的常见网络信息安全问题

　　简单来说，大数据指的是庞大、巨量的数据集合，以及对数据的收集、分析、挖掘技术能力。大数据的出现和社会信息化的建设、发展具有直接的联系，在信息化下，社会的数据信息产生速度非常之快，产生量也非常的大，这些看似分散、细碎的数据信息，其实非常具有价值，将它们整合在一起，并进行相关的分析、挖掘，便可以提取出我们所需的信息内容。不得不说，大数据的应用对我们整个社会都带来了深刻的变革，促进了社会的进步。不过，大数据也还具有一些突出的网络信息安全问题，需要引起我们的重视和关注。

　　1.1数据信息盗窃的危险性增加

　　在大数据时代下，人人都非常看重数据信息的价值，哪怕是一点的数据信息碎片，都可能有其存在的意义，所以部分人便会产生以此牟利的念头，增加了数据信息盗窃的危险性。例如，目前我们对于云存储这样的应用已经不再陌生，其可以被看作是一个大数据的实现*台，我们可以将自己的数据信息传输到云存储*台上，用于异地下载或是共享，但是当中肯定有一些信息是需要保密的，如个人的身份信息、商业文件等。一些不法分子可能会为了获取信息出售获利，而采取不合法的技术手段，来盗窃数据信息，从而造成网络信息安全问题。除了云存储以外，我们自身电脑或存储设备当中的数据信息、社交应用当中的数据信息、向他人传输的数据信息等，也更容易被盗窃[1]。

　　1.2网络病毒的危险性增加

　　网络病毒可以对数据信息造成各种各样的危害，如盗窃、破坏、篡改等等。在大数据时代下，网络病毒的攻击破坏能力、传输能力、隐藏能力都大幅度的提高，这或多或少的受到了相关大数据技术的影响。网络病毒变得更强大了之后，显然我们网络信息安全的危险性也就大大的增加。

　　1.3数据管理的危险性增加

　　在前面的内容当中已经说到，大数据指的是庞大、巨量的数据集合，而且这个数据集合当中的数据内容始终在不断的增长，速度非常之快，类型非常之多，特别是在非线性增长的特点之下，数据管理的难度便非常之高，稍有不注意就可能出现管理方面的漏洞或缺陷，致使数据信息混乱、无用、丢失，或是容易被盗窃。

　　2、如何在大数据时代下保护好网络信息的安全

　　从目前整个社会的大数据应用发展情况来看，为了有效的保护好网络信息的安全，我们应当重点做到以下几点。

　　2.1提高网络信息安全的防护意识

　　如今，我们每个人都会使用到网络，一旦使用网络，就会产生数据信息，有些数据信息的产生甚至连我们自己都不知道，如对网页的浏览记录、对商品的查询信息等等，其中有的数据信息可能非常的敏感，需要保密，为此我们就得在使用网络的过程当中，提高自身的网络信息安全意识，如不要随意的在电脑中存储、网络中传输敏感信息，对于一些需要录入个人信息的网站要警惕起来，对于一些非常重要的数据信息，可以加密过后在存储和传输。

　　2.2完善相关技术

　　一方面，对于对大数据有需求的企业、单位等，要完善自身的大数据管理技术，对大数据的管理做到规范、有序，以便对大数据展开科学、合理的分析、利用，防止数据信息被盗窃。另一方面，不论是企业、单位还是个人，都应当在使用计算机和网络的过程当中，应用一些必要的技术手段来保护自己，如防火墙技术、入侵检测技术、认证技术、加密技术等等，消除或降低信息泄露的风险。

　　2.3加强对重点领域敏感数据的监管

　　庞大、巨量数据的汇集加大了敏感数据暴露的可能性，对大数据的无序使用也增加了要害信息泄露的危险。所以，从社会整体来看，应当明确重点领域数据库的范围，制定完善的重点领域数据库管理和安全操作制度，加强对重点领域数据库的日常监管[2]。

　　2.4研发针对性的大数据安全技术

　　传统的信息安全技术不能完全照搬到新兴的大数据领域，云计算、物联网、移动互联网等新技术的快速发展，为大数据的收集、处理和应用提出了新的安全挑战。所以，应加大对大数据安全保障关键技术研发的资金投入，提高大数据安全技术产品的水*和针对性。

　　2.5提升数据信息的销毁和恢复技术

　　为了防止数据信息被窃取，将不再需要的数据信息进行销毁是非常直接的一个办法，但是普通的删除操作很难达到彻底销毁数据信息的目的，为此需要对数据信息的销毁技术进行改进和提升，一方面要加快数据销毁速度，避免数据在销毁过程中因为不受保护而被不法分子窃取，另一方面要加强数据销毁的彻底性，将要销毁的数据彻底粉碎，避免再生。此外，还要提升数据恢复技术，在重要信息被篡改或窃取之后可以将其恢复，避免遭受更大的损失，提高数据存储的安全性[3]。

　　3、结束语

　　在大数据时代下，保护好网络信息的安全性是非常重要的，必须引起我们高度的重视和关注，除了上面提到的几点保护措施以外，我们还应当健全相关法律，用法律来约束和惩戒不法盗窃、损坏、篡改数据信息的行为，从而营造出更加和谐、健康、安全的大数据环境。

　　参考文献

　　[1]王国强.“大数据”时代背景下计算机信息保护技术分析[J].电子技术与软件工程，2017，（20）：196-197.

　　[2]吴兴华.大数据时代我国意识形态安全风险及其防范[J].青岛科技大学学报（社会科学版），2017，（03）：97-102.

　　[3]孙海勇，李青.大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J].信息与电脑（理论版），2017，（05）：209-210.

　　1我国卫生信息化发展概述

　　1.1卫生行业信息化建设的方向性为进一步加快我国卫生信息化整体的建设步伐，推进信息技术在全国医疗卫生领域的广泛应用，改善我国卫生防疫、公众医疗、基层卫生等状况，提高公共卫生健康水*，国家鼓励地方*建设全国联网五级数字卫生信息*台。即：建设覆盖全国“省—市—县（市、区）—乡—村”五级数字卫生体系，并通过租用营运商提供的网络，实现对全国卫生信息以及公众健康信息的收集、处理、查询、传输和共享，完成面向公众基于个人健康档案服务和远程医疗会诊。

　　1.2加*生信息收集整理的重要性加*生信息的收集整理是改善和提高卫生系统质量的前提条件。尽管及时可靠的卫生信息是改善公共卫生状况的基础，但是，由于各级卫生行政管理机关在数据采集、分析、发布和使用方面的投入不足等原因，常常无法实现及时的跟踪以达到完全链接和反映现实医疗卫生状况，导致决策者无法正确发现问题、了解现实需求、跟踪最新进展、评估所采取措施产生的影响，干扰了行政管理部门在卫生政策制定、项目设计以及资源分配等方面做出正确决策。所以，加*生信息收集整理对改善和提高卫生系统的服务质量就显得尤为重要。

　　1.3加强信息安全保障和管理的必要性安全管理是一个可持续的安全防护过程。信息安全建设是我国卫生行业信息化建设不可缺少的重要组成部分。医疗卫生信息系统承载着大量事关国家政治安全、经济安全和社会稳定的信息数据，网络与信息安全不仅关系到卫生信息化的健康发展，而且已经成为*保障体系的重要组成部分。因此，开展卫生行业信息化必须重视建立健全信息安全保障和管理体系建设。一是强化安全保密意识，高度重视信息安全，是确保卫生行业信息系统安全运行的前提条件；二是加强法制建设，建立完善规范的制度，是做好卫生行业信息安全保障工作的重要基础；三是建立信息安全组织体系，落实安全管理责任制，是做好卫生行业信息安全保障工作的关键；四是结合实际注重实效，正确处理“五级数字卫生体系”安全，是确保信息安全投资效益的最佳选择。

　　2卫生信息安全的风险与需求分析

　　随着网络社会发展程度的不断提高，网络与信息安全事件是信息化发展进程中不可避免的副产品。当今社会已进入互联网时代，信息传播的方式、广度、速度都是过去任何一个时代无法比拟的。随着网络应用的日益普及，黑客攻击成指数级增长，利用互联网传播有害信息的手段层出不穷。网络在给人们带来便利的同时，也带来不可忽视的安全风险。所以，可靠的卫生信息就需要一个安全的数据运行环境，只有这样，才能实现向卫生行政管理部门或社会提供有效的、高质量的、安全的数据保障。

　　2.1安全风险分析目前卫生系统所面临的风险主要包括应用系统风险和网络风险。应用系统风险主要体现在身份认证、数据的机密性、完整性、授权管理控制等，此类风险可以通过应用系统的.改造提升得到控制。网络风险主要体现在网络结构不够清晰、区域划分不合理、区域边界防护措施缺失、接入网络缺少相应的防护措施、安全管理不到位等，容易造成可用带宽损耗、网络整体布局被获得、网络设备路由错误、网络设备配置错误、网络设备被非授权访问、网络管理通信受到干扰、网络管理通信被中断、传输中的网络管理信息被修改和替换、网络管理中心受到攻击、外部单位接入风险、本地用户接入威胁、恶意代码传播和破坏风险、安全操作风险、安全管理风险等等。系统和网络出现问题，将会造成网络信息丢失和网络瘫痪，无法实现网络功能和满足服务对象的需求。

　　2.2网络安全需求分析保证网络相关设备安全、稳定、可靠地为业务活动提供优质服务的前提是网络要安全、设备运行要正常。为此，必须要保证网络体系结构安全，采用各种安全措施有效防止卫生网络系统遭到非法入侵、未经授权的存取或破坏可能造成的数据丢失、系统崩溃等事故发生；采用灵活的网络拓扑和冗余与备份，保证网络结构不因单点故障造成网络业务活动的中断；采用可信的网络管理手段，保证结构的完整性。网络系统遭到有意攻击、设备故障、网络管理出现漏洞等是网络安全防范的重点。

　　2.3边界安全需求分析清晰、规范地界定、标识网络边界，是网络边界设备和安全网关实施防护的有效措施。采用具有多层访问控制功能的防火墙对接入实施控制；使用基于网络的IDS有效侦测来自内部、外部对网络边界的攻击，严格记录网络安全事件，配备网络边界设备脆弱性评估工具，有效监控网络边界设备的配置、运行状态和负载；配置网络穿透性测试工具，定期或不定期对网络边界安全有效性进行检查。边界安全是网络安全的门户，提升网络边界安全设备管理服务功能，是保证安全策略设计、配置、部署等管理工作的有效途径。

　　2.4网络管理安全需求分析对于卫生网络系统而言，网络与信息的安全时常受到威胁，最常见的就是拒绝服务攻击、网页篡改、恶意程序等。为保证网络与信息的安全，需要构造科学、有效的网络安全管理*台。以业务为中心，面向卫生系统，将不同的网络进行整合，基于应用环境来管理网络及其设备的正常运行。当网络异常时，基于事先制订的策略（主要是应急方案）和网络管理系统，实现主动采取行动(如：终止、切断相关连接;停止部分非关键业务等)，达到主动保证卫生系统网络安全和正常运行的目的。

　　3卫生信息安全的防御体系与网络的维护

　　3.1卫生信息安全的防御体系卫生信息安全防御体系是一个动态的过程，攻防双方都是与时俱进的。防护的目的在于阻止入侵或者延迟入侵所需要的时间，以便为检测和响应争取主动。一旦防护失效，通过检测和响应，可以及时修复漏洞，杜绝威胁，防止损失扩大，确保业务运行的持续性。从技术发展的角度来考虑，攻击和防御构成了一种动态*衡的体系。一段时间内，安全防御发挥着有效的作用，此时的安全体系就具有一定的*衡性，但这种*衡是相对稳定的，一旦攻击技术有所突破，防御也需要随之更新，安全防御体系就是在这种由此及彼的相互牵制中动态发展的。

　　3.2网络的维护随着信息系统在卫生行业的应用，网络安全问题日渐凸显。一旦网络出现故障，小到造成单机信息丢失、被窃取、操作系统瘫痪;大到全网网络服务中断，业务被迫停滞，甚至是重要数据丢失等一系列严重后果。在新医改大背景下，对医疗服务质量的要求越来越高，如何构建坚固的网络环境，是每一个医疗单位的责任，同时也是挑战。在网络正常运行的情况下，对网络基础设施的维护主要包括：确保网络传输的正常；掌握卫生系统主干设备的配置及配置参数变更情况，备份各个设备的配置文件。这里的设备主要是指交换机和路由器、服务器等。主要任务是：负责网络布线配线架的管理，确保配线的合理有序；掌握内部网络连接情况，以便发现问题迅速定位；掌握与外部网络的连接配置，监督网络通信情况，发现问题后与有关机构及时联系；实时监控整个卫生行业内部网络的运转和通信流量情况。

　　3.3信息安全风险控制策略面对复杂的大规模网络环境，无论采取多么完美的安全保护措施，信息系统的安全风险都在所难免。因此，在对信息系统进行安全风险评估的基础上，有针对性的提出其安全风险控制策略，利用相关技术及管理措施降低或化解风险，如物理安全策略、软件安全策略、管理安全策略、数据安全策略等，可以将系统安全风险控制在一个可控的范围之内。

　　3.4数据的保存与备份计算机系统中最重要的就是数据，数据一旦丢失，导致卫生行业的损失是巨大的。针对各类型的危机事件，应该制定完善的备份方案，防患于未然，做到数据丢失后能及时处理，减少损失带来的巨大后果。网络环境具有复杂性、多变性、脆弱性。它们共同决定着网络安全威胁的存在。在我国，卫生网络与信息逐渐扩大，加强网络安全管理和建立完善信息安全的屏障已成为网络建设中不可或缺的重要组成部分。我们应充分认识网络信息安全的重要性，在网络维护过程中加强网络信息安全，做到事前预防、事中监控、事后弥补，不断完善安全技术与安全策略，提高卫生网络信息的安全性。

　　1、建立完善的图书馆网络信息安全体系防范策略

　　1.1架构安全

　　合理的架构是图书馆业务服务网络安全的前提，网络在总体结构上要减少相互间的依赖和影响。任何一个模块出现故障后，对上/下工序流程不产生严重影响。各子系统可独立运作，各子系统单一升级而不影响到其他子系统的功能。

　　1.2设备安全

　　主干网采用光纤双路备份，采用双机冗余式主干交换机，网络核心设备(交换机、服务器等)需采用模块化、支持热**设计。主业务应用服务器要双机热备，并采用双网卡接入、服务器集群、ＲAID等措施。主存储系统需要极高的安全稳定性，具有合理的存储构架和数据重新快速分配能力。在设备的分配上，避免在同一台服务器上部署多种应用。在各楼层设立交换机柜，对重要接入层设备，应考虑必要的网络设备和接入端口的备份手段。中心机房配有24小时双路电源，并配备大功率的UPS电源。另外，为防止外部的攻击和病毒的侵袭，解决业务网与办公网的信息交互问题，要设置高安全区网段，须将业务内部网络与外网分开，在物理上隔离网络，业务终端用户计算机屏蔽USB接口，不配置光驱，并安装网络版的防病毒软件。

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大数据对网络营销的影响

大数据对网络营销的影响

　　在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，那么，大数据对网络营销有何影响呢？

　　[摘要]互联网时代的发展推动了数据和信息加速传播。大数据在这种大背景下应运而生，并逐步渗入到各行各业。而互联网企业通过大数据，促进信息的实效转化，为网络营销的精准决策和整个营销行业的发展提供了数据来源与支撑。文章主要通过阐述了大数据的定义、大数据的处理，进而总结大数据下网络营销管理优化措施及有效的网络营销策略，力求为各互联网企业的网络营销决策提供参考与借鉴。

　　[关键词]大数据;网络营销;互联网

　　1前言

　　21世纪是一个信息大爆炸的时代，各种各样杂乱无章数据的出现，一方面给企业以及人们的日常生活造成了一定程度的困扰;另一方面人们也想从这繁杂的数据中找出规律，发现商机，从而抓住商机，开拓新的市场。大数据的出现恰恰能妥善地解决这一问题，大数据分析技术是通过对海量的数据信息进行系统的筛选与分析，力求寻求其中的规律，从而为企业的经营决策提供有力依据与支撑，使企业的经营决策变得更加准确且高效。现今，社会上人们之间的交流越来越密切，科技在高速发展，大数据就应运而生。阿里巴巴创办人马云曾经在演讲中提到，未来的时代将是DT的时代，DT即DataTechnology数据科技，对大数据的分析是阿里巴巴的重点工作之一。[1]互联网在改变人们生活方式的同时也在改变企业的运作模式，这是信息技术发展的必然。然而随着大数据的来临，网络营销也在不断地进行营销模式与管理模式的创新，试图寻求企业与消费者的利益最大化。现在越来越多的企业通过互联网*台抓取到的消费者的各种数据进行分析整理，获取消费者的消费趋向及特征，以此为依据来制定相应营销策略，不仅可以提高市场决策的准确性，还能大大缩短市场调查与决策分析的时间，提高了企业的经济效益，促进企业各个环节的高效运作。因此大数据与网络营销的结合将是必然的，它将为企业开创全新局面，带来前所未有的.机遇，同时也带来了挑战。

　　2大数据概述

　　麦肯锡全球研究对大数据的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。[2]大数据技术在互联网时代的战略意义，不是在于掌握海量的数据信息，而在于对收集到的数据进行高度专业化处理，力求找出其中的规律与价值，为企业经营决策服务。[3]简而言之，大数据技术关键在于提高对数据的“加工处理能力”，通过“高加工”实现数据的“高增值”。它具有以下四大特征:分别为海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低，具体分析如下:

　　(1)海量的数据。从互联网或传统渠道收集到的海量数据，涉及面更广、种类繁多，只有运用大数据技术对数据进行分类，才能够满足企业的需求。

　　(2)多样的数据类型。大数据容纳的信息量大，信息种类也繁多，容量也比传统的数据仓库更大，通常有用户的查询信息、浏览信息、消费记录、消费周期等数据。

　　(3)快速的数据流转。大数据技术要求在短时间内对海量的数据进行高速处理，对庞大的数据进行分析、处理，从中找出有价值的数据资料，因此对数据的处理速度有很高的要求。(4)商业价值高，价值密度低。大数据需要从海量的数据当中提取出有价值的信息，对技术的要求很高，往往数据的价值密度低而商业价值高。

　　3大数据处理与网络营销

　　3.1大数据时代下的网络营销

　　网络营销是借助网络、通信和数字媒体技术实现营销目标的商务活动。其中可以利用多种手段，如微信营销、微博及博客营销、E-mail营销、视频营销等。大数据技术为网络营销带来了技术创新，也为企业带来了前所未有的机遇与挑战。网络营销的发展主要依赖于对消费者消费信息的了解，掌握了消费者消费信息相关的数据，就能够以此来制定合理化的营销策略，能够提前预测市场的发展方向，提高企业的生产效率，降低了企业的运营成本。同时也为企业开发新产品提供数据来源与支撑，有利于提高企业产品在市场的占有率。

　　3.2网络营销需要借力大数据

　　(1)科技的发展。互联网时代的到来，收集海量的数据信息显得更加简单可行，人们可以通过互联网*台收集到各种数据，还可以对数据进行反复的使用与共享，实现数据的循环利用，使数据创造出更多的价值。

　　(2)个性化需求的增加。社会的发展使人们的消费*惯与心理发生了显著的变化，不再希望自己所使用的产品与别人一样，希望自己是独特的，与众不同的，而企业恰恰能通过对消费者的消费偏好进行大数据分析，来为其制定个性化消费方案。

　　(3)用户数据易获取。互联网企业与传统的企业相比，其不同点之一就是数据的获取方式不同。传统企业能知道客户当时的需求和购买意向，但是无法获得更多与客户有关的信息与资料;而互联网企业通过用户的访问记录和消费行为

　　3.3商业定位的转变

　　大数据时代背景下，消费者对品牌的忠诚度不断下降，使得大数据时代商业模式必须从以品牌为中心向以消费者为中心转变。[3]阿里巴巴于2016年提出了以“消费者的生命周期”来做销售。充分体现了现在商业社会对品牌的转变逐步增加到了以消费者为中心的转变。在工业时代，我们无法获知消费者的翔实数据，但是在大数据时代下数据的原始积累和获取变得容易，借助于智能手机和穿戴设备等科技的发展，数据变得越来越翔实，因此让商家更容易全方位了解消费者，能够针对消费者做到千人千面。从而增加产品的依赖性和忠诚度。所以未来企业的竞争力逐步转变为:谁能提供专业化的产品和服务，谁能全面了解和分析信息，谁就会站在商业的浪潮上。

　　3.4商业理念

　　从以商品为主向服务转型大数据时代，消费者的知识水*越来越高，消费者会从已有的大量数据中全面了解商品的功能、价值等，如果仅仅是在商场或互联网简单的介绍商品品牌、包装及使用方法已经远远不能满足消费者的需求了。消费者依据大量的数据，对产品的了解程度甚至比营业员还要充分，因此企业不仅要非常精准地把商品构架、各种性能指标等解剖出来外，还必须向消费者提供大量的解决方案，即大数据时代企业卖出的不仅仅是简单的商品，而是方案的系统集成和商品的服务。所以转型势在必行，从以商品为主转向以服务为主，增加顾客对商品的忠诚度和依赖度，迎接新一轮的商业变革。

　　4结论

　　2016年是大数据的发展年，据保守估计，未来大数据的市场规模至少达到万亿元以上。在这股大数据时代背景下，消费者行为的变迁也越来越趋于不确定，移动互联网更是加速了这种不确定因素，电商和传统企业变得越来越离不开数据，数据即将成为未来企业的核心竞争力，企业要不断完善自己的企业治理结构，抓住市场潮流的变化，让不确定的消费者变得确定，这样才能有针对性地做到千人千面，提供个性化的商品和服务，在未来竞争格局中占据一*之地。

　　参考文献:

　　[1]AllisonCerra，KevinEasterwood，JerryPower.商业模式重构:大数据、移动化和全球化[M].北京:人民邮电出版社，2014:29-43.

　　[2]蔡承秉.掘金大数据数据驱动商业变革[M].北京:时代华文书局，2013:103-110.

　　[3]黄升民，刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构[J].现代传播: *传媒大学学报，2012 ( 11) : 13 - 20.

　　［摘要］

　　文章对当前有关大数据时代网络营销模式的相关概述进行了梳理和分析，进而对大数据时代网络营销模式的创新、精准性以及效果性研究作以归纳，最后进行了总结与展望。

　　［关键词］

　　大数据;网络营销模式;综述

　　1引言

　　大数据对时展产生了深远影响，网络营销模式如何充分发挥数据带来的机遇，从而促进其发展成为当前热门话题。数据具有的四大特点能为企业网络营销模式发展提供更加精准、个性化的信息，此外，大数据时代下的网络营销模式不仅重视创新性、精准性，也重视效果性。

　　2大数据与网络营销模式相关概述

　　2.1大数据的定义

　　20世纪80年代大数据被提出，到2008年才广泛传播。麦肯锡定义其为在一定时间内使用传统数据库软件无法对数据内容进行搜集、存储等的数据集合;《Science》将其定义为数据集规模无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法等去获取、管理的数据;［3］*将大数据定义为运用当前主流软件工具难以在合理时间内为企业经营决策提供完整分析过程的资源。比较有影响力的是Gartner的定义，其认为大数据通过新的处理模式能增强决策力、洞察力以及流程能力，并具备多样、快速增长性以及数据量大的信息资产。本文将大数据定义为以其主要特征为基础，通过运用科学的大数据处理技术能够增强其精准性、效果性等价值的信息资产。

　　2.2网络营销模式的定义

　　Ｒafi－AMohammed和ＲobertFisher等将网络营销定义为在线维护客户和公司在产品、服务等方面的关系;孙志宏认为网络营销是通过计算机网络、通信技术等为实现营销目标的市场营销方式;芦文娟、韩德昌认为其是以网络通信技术以及数字交互式为基础的营销活动;徐艳旻将网络营销定义为借助网络开展市场服务的营销活动。阎斌认为网络营销模式是企业通过有效运用互联网信息技术*台力求实现企业经营目标的营销活动。本文认为网络营销模式是借助网络、通信技术以及数字交互式媒体等进行的市场营销活动。

　　2.3网络营销模式主要类别

　　芦文娟、韩德昌认为网络营销模式主要有创建企业网站、参与网络社区、博客营销、网上广告投放;张在宏将其分为广告商、网上商店和服务、价值链服务提供商、网络渠道和虚拟社区;玄文启认为其可分为电子邮件、微博营销、病毒性营销、搜索引擎营销和博客营销;本文认为较有影响力的是周曙东等将其分为在线商店模式、中立交易*台模式、企业间网络营销模式、网上采购模式、网络拍卖模式、电子邮件营销模式、电子报关模式等的观点。

　　2.4大数据时代网络营销模式的特征

　　陈慧、王明宇认为大数据网络营销具有性价比高、时效性强、互动性强和个性化营销的特点。*涛研究认为关联性紧也是其主要的特点。

　　3大数据时代网络营销模式创新研究

　　张冠凤认为大数据时代网络营销模式主要包括商品关联挖掘营销、现代通信的大数据分析、大数据的用户行为分析营销和个性化推荐营销模式。张艳红认为大数据时代网络营销模式的革新还包括基于大数据的搜索引擎营销和DSP网络广告模式。高源、张桂刚认为其还包括基于大数据的商品地理营销模式。吴英鹰认为大数据背景下旅游企业网络营销新模式主要包括关联推荐和精准网络营销模式;王雯研究了大数据下电影整合营销和O2O营销模式。以上学者对大数据时代下网络营销模式创新研究较为全面，但总体上相关理论研究较少。

　　4大数据时代网络营销模式精准性研究

　　李晓龙、冯俊文提出了大数据环境下电商精准网络营销策略。牛艳红、王春国认为大数据时代网络营销模式精准性策略主要有搜索引擎、再锁定精准营销和博客营销。樊永梅发现了全数据精确制导、汽车销售整合信息对于汽车精确营销实现的重要性。倪宁、金韶认为其主要有精准定位目标消费群、精准挖掘消费需求、精准可控广告投放和精准评估广告效果。林燕提出了传播和广告精准营销策略。以上研究丰富了理论成果，但没系统分析大数据时代网络营销模式精准性营销的基本原理。

　　5大数据时代网络营销模式效果性研究

　　*涛发现了大数据时代网络营销实现从精准营销到效果营销的转变的关键问题，张艳红提出从*层面、企业层面实现网络营销的效果性，目前学者对大数据时代网络营销模式效果性研究不多，还处在逐步认识的阶段。

　　6总结与展望

　　本文认为大数据时代下网络营销模式的研究还处在积极探索阶段，具体体现在缺乏成熟的网络营销模式划分标准;大数据时代下网络营销模式研究视角较单一和对其精准性和效果性缺乏深入研究，对于两者的交叉研究更是缺乏。本文认为未来研究可以结合大数据时代下网络营销模式的精准性和效果性进行综合研究;从多视角和结合具体的实际加强对其效果性研究;加强网络营销模式的系统性研究，实现大数据时代网络营销模式时效精准、效果统一。

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基于大数据企业管理会计面临的挑战和对策论文

基于大数据企业管理会计面临的挑战和对策论文（精选7篇）

　　在学*和工作的日常里，大家都写过论文吧，论文可以推广经验，交流认识。一篇什么样的论文才能称为优秀论文呢？下面是小编整理的基于大数据企业管理会计面临的挑战和对策论文，希望对大家有所帮助。

　　摘要：　

　　信息化时代，企业迎来了更多发展机遇，同时也面临着前所未有的挑战。企业必须与时俱进，提升自身管理水*，才能在日新月异的市场变化中占据有利位置。管理会计作为当代企业经营里面一个重要内容，直接影响着企业效益，而大数据技术不断应用与发展对企业管理会计产生了较大影响。文章对当前大数据时代背景下企业管理会计面临的挑战进行了分析，进而对相关应对策略开展有效探讨，以期能够为企业管理会计的提升提供有益参考。

　　关键词:

　　大数据时代;管理会计;企业管理会计安全管理;

　　引言：

　　全球化与信息化技术不断发展推动了大数据时代的到来，并且影响着各行各业发展，大数据技术应用在提升企业管理水*同时，也使企业面临着许多挑战与风险。当代企业管理会计必须结合大数据时代发展特点，强化管理质量与运营效率，更好地提高企业经营效益，通过强化企业市场竞争力来进一步提升企业经济效益。然而，大数据时代下企业管理会计面临着诸多挑战，企业唯有正确认识，并深入分析各项风险，继而制定有效应对挑战措施才能推动企业进一步发展。

　　1、大数据时代下企业管理会计重要意义

　　大数据时代背景下，做好企业管理会计工作极具现实意义。首先，能够有效提升企业发展前瞻性。大数据时代下网络已然成为了人们学*、生活、工作中不可或缺的重要部分。企业信息化管理不但能够加强与内外部信息交流水*，而且能够有效提升信息资源使用效益。企业管理会计借助互联网能够快速、高效地获取信息资源，并经过信息系统分析，进而使得这项工作效率与准确性大幅提升。更重要的是，大数据分析技术应用能够为企业决策提供有效数据依据，使企业决策与规划更具前瞻性。其次，能够帮助企业提升市场竞争力。企业借助数据化管理*台能够加强客情管理，及时了解市场信息，拓宽消费市场。同样，企业管理会计也可以利用大数据技术在互联网广泛收集数据，并站在管理会计角度与需求对数据进行挖掘和分析，为企业市场竞争发展策略制定提供有效依据，提升企业市场竞争力。

　　2、大数据时代背景下企业管理会计面临挑战分析

　　2.1、意识风险方面挑战

　　由于受到传统管理观念影响，现如今仍有部分企业缺乏对管理会计足够重视。对于企业管理会计而言，大数据时代在为其迎来更多发展机遇同时也带来了一定风险挑战。现阶段，我国许多企业对于管理会计重视程度普遍不高，企业管理会计作用难以有效发挥，没能实现对企业管理效益推动发展。也有一些企业没有深入理解管理会计重要意义，管理会计作用也没能得到充分发挥。有些企业过于重视销售业绩，轻视了管理会计作用，并且对于大数据技术应用水*也比较低，导致企业管理会计没能有效地与互联网技术、大数据技术相结合，管理会计应用水*不高。

　　2.2、管理会计信息分析技术方面挑战

　　在企业信息容量限制下，我国许多企业管理会计信息处理水*普遍不高。大数据技术应用要求数据存储空间较大，管理会计工作主要依据也包括了对大量数据进行应用。管理会计信息技术水*不高，导致企业缺乏足够数据存储量，如此管理会计对数据分析、分类、评估准确性难以保障，这对企业发展极为不利。大数据时代背景下，市场数据信息量与日剧增，传统企业管理会计数据分析技术已难满足数据信息应用需求，数据信息时效性难以保障，企业生产决策失去了可靠依据。

　　2.3、管理会计信息安全方面挑战

　　大数据网络*台下信息传播呈现出高效、快速以及量大等特点，也因此存在极大安全隐患，对企业管理会计造成不良影响。大数据技术在企业管理会计中应用实现可对网络信息资源广泛收集，也正是在这一过程中存在着较大信息泄露、篡改、丢失等安全风险。企业管理会计信息对于企业而言极为重要，甚至可以说是企业核心机密，而网络病毒、黑客攻击等都会导致信息陷入安全风险，进而造成企业重大损失。

　　2.4、信息存储空间方面的挑战

　　管理会计通过分析数据来判断出企业资金使用方向、行为以及模式的合理性，并且还需为下一年预算提供参考，所以需要使用到大量数据，且要求数据信息具有较高质量。所以就必须要有一个充足的存储空间来进行数据的储存与处理，同时还需要能够有效结合其原始数据，实现统计分析范围与效果的提升。而如此一来便会积累大量数据信息，就需要使用到更大的存储空间。如若实际存储数据信息的数量、质量与相应要求不符，就会使得管理会计难以发挥出其应有的效用，大数据统计分析也无法获得预期效果。通过不完全统计发现，当前我国信息更新速度极快，比如每日百度上新增加的数据信息量就在10TB以上，系统所需梳理数据量在1PB以上。同时网站与*台数量不断增加，信息含括范围不断扩大，信息发布形式也愈加多元化，信息数量极速增长。部分企业在存储数据信息时能力较为有限，对于TB及其以上级别的数据还出现存储空间有限的情况，所以必须要对数据存储系统进行扩增。

　　2.5、管理会计专业人才方面挑战

　　大数据企业管理会计工作离不开专业人才支撑，唯有实现对大数据优势充分利用，使管理会计与大数据技术有效结合，才可使企业管理会计作用得以充分、有效发挥，这样才能进一步推动企业发展。然而，目前我国面临着管理会计专业人才不足困境，尤其是既懂得信息技术又掌握会计知识人才更是匮乏，更甚者出现由财务人员兼任管理会计职能现象，这不仅造成管理会计工作效率与质量不高，同时也容易出现管理会计工作混乱局面。

　　3、大数据时代下企业管理会计挑战的相关应对策略

　　3.1、加强对企业管理会计重视

　　在大数据时代背景下，为充分发挥企业管理会计作用，企业必须提高对管理会计重视，加深人们对于这项工作重要性认识，才能有效提升企业运营效率。在企业领导带头作用下，各个部门要充分重视管理会计重要性，在实际工作中落实管理会计工作措施。同时，也唯有加强对管理会计重视，才能实现对财务资源高效利用，提升对市场信息数据分析效率，能够为企业决策提供有效依据。

　　3.2、不断完善和提高信息技术水*

　　企业要想实现管理会计工作效率实现提升，对数据存储容量、提高信息分析水*、完善和提升信息技术水*极为重要。大数据网络环境中数据信息量大且非结构数据较多，大大增加了有效数据获取难度。为此企业必须对管理会计信息分析技术进行更新和完善，提高信息转化与利用效率。加强对云计算技术应用，建立完善信息系统来对海量数据进行存储，提高数据存储容量。借助信息系统还能实现对数据有效分析，并在企业内部实现高度信息资源共享，提高企业管理会计工作效率。

　　3.3、加强企业会计安全管理

　　大数据背景下加强企业管理会计安全保障极为重要。这就要求企业在选择云计算服务商过程中必须慎重选择信誉好、知名度高、安保水*高的服务商，确保管理会计安全性。企业管理会计安全，关键在于提升云计算系统危险防范水*，使其能够自动防范病毒入侵、黑客攻击等风险，对潜在风险进行识别和处理，并对重要信息实现加密管理。在信息共享方面，权限由管理人员控制，进行授权管理，防止非法访问，随意篡改、伪造数据等情况出现。而且需要设置选项在客户填写的资料后面，选择是否同意信息共享，如若不同意则需要采取加密储存的方法，进而提高管理会计安全水*。如若需要采购或是外包软件，则需要选择信誉良好、产品质量过硬的承销商或外包商进行合作，保证软件质量达标。

　　3.4、积极应用现代化会计信息存储系统

　　要想切实解决会计数据信息存储空间有限的问题，有关企业应当要积极研发有关系统。在大数据时代发展背景下云计算应运而出，其属于一类容量极大且处理能力极强的财务管理系统，其数据存储量能在TB级别以上，能够形成一个容量巨大的数据库。在具体运用环节能够有效结合互联网科技、计算机技术以及通信技术，高效共享网络资源，让工作人员能够在短时间内有效分析半结构化、结构化以及非结构化信息，防止在转化信息过程中产生的一系列复杂问题，提升处理信息的能力，避免了在实际处理环节所产生的占用储存空间的问题。不仅如此，应用云计算还能够往互联网中心存储有关动态信息以及历史数据等，大大节省了企业内部信息存储的空间，从而可以有效提升管理会计存储与分析数据的效率。除此之外，国家有关部门还应当要提供一些有效的帮助，通过构建数据信息共享服务中心，来实现信息存储容量的加大。同时通过对不同领域与行业来建立相应的信息中心，科学划分数据，让企业能更好地查询与使用有关信息数据。

　　3.5、加强对专业管理会计人才培养力度

　　大数据背景下企业管理会计对于专业人才需求量极大，而人才匮乏使得企业必须将管理会计专业人才培养作为推动自身发展重要工作。专业管理会计人才培养除了需要加大对管理会计知识、技能培训之外，还需同步加强对大数据相关技术培训力度。因此企业必须建立健全人才培养体系，完善考核管理制度与奖惩制度，将培训考核列入员工绩效考核内容当中，提高员工学*积极性与主动性。此外，企业还可以通过聘请专家进行授课，更好地提升企业管理会计工作水*，更好地发挥管理会计作用。

　　4、结论

　　综述可知，管理会计对于企业管理而言至关重要，而在信息化高度发展背景下，大数据技术应用能够有效提升管理会计应用水*，但同时也会为企业管理会计带来诸多风险挑战，这就要求现代企业必须充分认识大数据时代背景下实施管理会计重要意义，正确认识、深入分析企业面临具体挑战，进而制定有效措施积极应对，充分发挥大数据技术与管理会计应用价值，同时避免企业遭受不必要损失，提高企业经营效益。

　　一、管理会计在企业管理中的现状

　　(一)管理会计重视程度不够

　　管理会计不仅是现代企业经营管理中的一种核算行为，其在本质上也是对企业管理者价值观念的一种挑战，但是由于国内企业管理者长期受到传统*惯的影响，导致企业管理人员管理会计的意识较为薄弱,没有将管理会计工作放到应有的地位。还有很多企业没有一个严格的企业内部监控部门，更有甚者将企业内部控制规范同企业经济效益对立来看，从而导致管理会计工作提供的方案、资料等没有发挥出有效作用。并且我国管理会计实践缺少健康经济秩序、完善管理制度与法律做后盾，所以实际运行起来存在很多困难。

　　(二)管理会计的理论与实践脱节

　　管理会计是一种新兴行业，我国企业对它的理论还不是很成熟，仍在简单介绍方面停滞不前，实践应用方面仍比较欠缺。为了适应新的企业组织形式需要引进管理会计，但是企业组织形式在改变过程中也导致管理会计的内容、方法以及目的发生了改变，这也就意味着传统的管理会计理论在实际上与企业应用实践存在脱节现象。简而言之，当前管理会计与我国经济体制存在较大偏差，我国管理会计的研究与发展必须建立在自身经济条件基础上，并不是照搬国外完善的管理会计理论便可以满足使用要求。

　　(三)会计人员素质水*不能满足管理会计要求

　　管理会计在企业管理中的应用需要会计人员作为实施者，只有通过会计人员才能将管理会计应用到企业经营管理中，因此，企业会计人员的素质水*将决定了管理会计的效用，由于我国会计人员长期受到国内经济体制、教育培训机制的影响，导致会计人员的整体素质依旧无法满足管理会计发展要求,存在一般会计人员偏多，但高端知识性人才不足的现象，同时由于会计研究人员存在缺少实践经验的弊端，而实际工作者由于精力有限，并且基础薄弱，不能深入研究，导致我国管理会计人员的素质不高，因此影响了管理会计的发展速度，这也是限制我国管理会计健康发展的主要因素。

　　(四)管理会计在企业管理中应用程度不足

　　从目前情况来看，虽然大部分企业在企业管理中引进了管理会许，但是这一部分企业在实际上只是初步引用了管理会计的理论及方法，管理会计在企业管理中尚未形成一个完善的体制，还有很多对促进企业发展、加强企业管理水*以及提高企业经济效益的管理会计方法没有得到应用,这也是限制管理会计在企业管理中作用的主要因素。

　　二、完善管理会计在企业管理中作用的策略

　　(一)注重管理会计理论与实务的有机结合

　　任何事物合理发展都需要优良的环境氛围做基础，管理会计工作自然也不例外，为其营造一个良好氛围，使其在健康有序发展同时，不断完善理论内容。企业要找出管理会计发展中的自身规律，以便于管理会计可以适应现代企业经营机制快速转变的需求，从而有效提高现代企业经营管理效率，促进现代企业自身适应能力的不断提高，这也对实现管理会计在新形势下的健康、稳定发展有着重要意义。另外，进入二十世纪以来，我国会计行业一直在不断发展，尽量做到与同际趋同，这也为我国的会计发展提供了便利条件，因此应加强与外国企业或权威组织、机构的交流，不断将管理会计的最新理念引入国内。

　　(二)加强会计人员培养

　　人才是社会的第一资源，所以储备人才是必须的，通过各种培训或竞赛提高会计人员的水*，同时，对于优秀人才给予重视，都有益于为会计事业的发展。现代企业在应用管理会计中必须要建立髙素质的会计从业人员队伍，将提高会计人员在管理会计实践方面的技能作为主要培养内容。现代企业在应用管理会计中要注重强化会计人员的再教育，只有不断学*才能让会计人员有效提高自身综合素质水*,这是让会计人员意识到管理会计工作重要性的主要途经。

　　(三)积极发挥管理会计在企业管理中的作用

　　从我国现代企此发展情况来看，企业在管理中只要全面推行预算制度则便可以使管理会计在现代企业管理中发挥显著作用，同时也对提高企业经营管理水*有着重要作用。在实际工作中要将以市场为导向的企业发展战略作为编制预算的出发点，预箅的基础是对其内部潜力、外部市场需求、顾客需求以及竞争对手实力等相关信息的预测，预测内容的编制主要包括企业资本预算、业务预算、财务预算以及责任预算等，编制预箅的活动需要每一个企业人员积极参与其中，只有将预定目标与实际执行情况进行比较分析，才能帮助现代企业管理有效达成预箅的控制目标。

　　三、结束语

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大数据对高校教育的推动作用论文

大数据对高校教育的推动作用论文

　　当代社会互联网发达，信息技术广泛应用与社会各个领域。当然，利用信息技术来推动高校教育发展也是在信息化教育进程之中。信息技术的发展迅速，大数据也就迅速堆积，大数据记录了信息技术发展的脚步，同样有利于信息技术在社会上的有效发展。高校作为发展人才的地方，自然少不了大量数据累积，信息量巨大，大数据对高校教育也就有着非常大的影响，它不仅推动着高校教育的发展，同时也反映着高校教育数据累积的过程，这类数据与外界环境的共享，一起发挥着大数据对高校教育的推动作用。

　　1大数据发挥出在高校教育的发展中的推动作用

　　高校教育在多年的发展中，逐渐适应了信息化的快速发展进程，将高校教育信息化是必然的条件，这对于高校教育的改革和完善具有完全有效的作用。高校教育信息化同样对提高教学质量，引导创新教学模式，发挥着重要作用。高校教育信息化有利于加强校园文化建设，促进教育高水*发展，有利于改善教学方法，发挥教育各项职能，有利于人才培养，有利于信息交流和教学环境改善。高校教育信息化是教育发展和提升的必要条件，大量的信息交流必定会产生众多数据，针对大数据进行数据收集和处理，方便数据检索和查询。高校教育本身就具有信息量大、数据多样，繁琐的鞥、特点，所以很好的利用大数据为高校教育发展做贡献，一定能更好的推动高校教育的发展。大数据在课堂上的应用，能够改变传统的教学模式，发挥信息技术的无限潜能，不管是时间还是空间的阻碍，都能被信息技术所打破，这将有利于学生更好的融入课堂，使学生更适应课堂，从而使理解知识变得容易。大数据的广泛应用，同样适用于科学研究方面，大数据的全面信息的应用对于信息的共享和交流具有关键推进作用，现代信息技术在社会科学中的应用将改善传统的研究方法，这样不但能提升结果的可信度，更能够提升工作效率，再者，大数据在服务人们方面的应用，高校能够更好的掌握社会需求，了解社会对人才的渴求，从而培养适应社会的人才。这样的好处还有能够加强高校和社会的联系，使得高校能够更好地履行社会职能。大数据还有利于高校建设校园文化与文化传承。高校对于优秀民族和世界文化都有责任和义务传播给更多学生，高校作为文化载体，有更好的条件进行文化教育，通过信息技术手段，方便文化沟通，以及技术交流等。

　　2大数据与高校教育之间的联系

　　大数据与高校教育之间不只是简单的应用关系，高校也绝不是被动的接受大数据，其实高校与大数据之间是相互依靠，相互促进的，高校教育的发展同时也是大数据的发展，同时，大数据的发展，也同样推动了高校教育的发展进程。大数据可以说是一种工具，一是顺应了高校教育的发展进程，同时也为高校教育发展做出了许多改善与提升。比方说大数据推动了高校对人才培养的进程，有利于高校选拔适合社会的高等人才，挖掘人才潜在价值，更好的为社会服务，也是为人们服务，帮助学生找到自身优势，使得人才发展变得顺利。前面说的，大数据帮助高校建立完善的文化体系，有助于高校进行文化传承，教育形式改革与创新。大数据有助于高校了解社会需求，发展与培养适应社会的全能人才。反过来，高校教育对大数据的发展也具有非常重要的推进作用。高校由于信息量巨大，也有相对完整的记录和完善形式，对于数据的收集等方面也有非常完善的系统，所以高校教育对于大数据的发展也有积极作用。高校通过长时间的数据利用，自然会产生许多有效的数据分类和整理办法，对数据的研究也非常细致和详细，对数据也会进行补充和完善，分析和创新数据记录办法，所以高校教育方面对数据的整理利用工作也会对大数据的发展做出更多贡献。说完了高校教育与大数据之间的相互利用，还应考虑大数据与高校教育之间的共同发展。许多高校在建立了比较完善的大数据处理和利用方式之后，通常会比较频繁的与外界进行数据处理办法和收集方式的交流和共享，大部分的'数据处理工作都是有目的性的，比方说在网上的数据检索工作，都是在先想好需要什么才去网上搜索的，所以对数据的分类整理工作至关重要。高校教育通常分为大体上的文科和理科，那再往下细分还有工科医科师范类商学类等等。不同的数据有不同的处理方式，不同的数据门类之间有时候也是互通的，所以大数据的处理办法和整体思维都是有分别的，也是有联系的，需要研究者长时间的分析和整理。大数据的使用需要专业的认可，不然的话就会造成资源浪费，看来社会上的机构大概也只有高校和研究员具有资格认证大数据的作用了。大数据广泛应用了信息技术和社会科学等多种学科的资源，在保证数据真实可靠地情况下，为更多数据使用者提供良好的数据参考作用。换句话说，高校教育过程中对数据的使用情况直接影响了大数据的利用率，高校对大数据提供了更多的技术支持，同时也限制了大数据的发展，所以大数据与高校教育之间的这种关系影响了两者之间的共同发展。

　　3大数据在推动高校教育发展过程中遇到的问题

　　不可否认，大数据在推动高校教育的发展过程做出了很多贡献，但是在大数据推动高校教育的过程中，仍会出现某些问题，阻止了大数据的推动作用，造成大数据没有完全发挥其应有的功能，没有很好的为高校教育做出更大贡献。首先是高校对于大数据的利用率低，主要体现在进行数据搜索和收集过程中，对需求的认识面太过狭隘，导致数据收集工作不完善，收据收集的不完全，在应用过程中就会有困难，造成信息缺失和资源不足，所以究其原因还是数据收集工作者工作中存在纰漏，或者对数据手机方法不正确不规范，造成了数据缺失情况出现。其次出现大数据利用不完全的问题是因为数据运用者技术不规范和操作不当造成数据使用不完全。和传统的数据使用方法相比，现代的利用大数据进行数据检索和使用工作已经如虎添翼，通过科技手段可以毫不费力的从大量的数据库中筛选出自己所需要的数据来进行利用。这不但大大降低了操作难度，同时也节省了很多时间，我们都知道数据挖掘工作复杂而且繁琐，更需要数据挖掘工作者认真细致的到位的工作态度，一点马虎不得。但是通过技术手段，以及先进的互联网技术，可以很好的解决很多工作中可能会出现的问题。但是机器就是机器，永远不可能有人的思维，就算有那也是人给他格外添加的，永远不可能超过人的思维，所以机器所犯的错误可能也会有很多，这就需要人来利用外力对数据采集处理等工作进行监督，一点失误就会造成数据错误，影响数据的使用。

　　4提升大数据推动高校教育有效性的对策

　　针对以上几点问题，首先提出的解决办法就是使人们充分认识大数据的作用，这样从根本上让人们建立起对大数据的作用的基本概念，才能仍大数据更好地为人们服务。大数据实在信息大爆炸的现代社会中人们必不可少的一种数据收集处理方式，对于社会的快速发展，必然会伴随数以万计的数据，那么对于这么多眼花缭乱的数据，要想提取出真正对自己有用的数据，就要利用科技手段，建立完整的数据库，方便人们的数据提取和利用。在认识了大数据的作用之后，就要合理的利用好大数据，正确的使用大数据，在大数据使用过程中应当规范使用办法，避免使用者滥用大数据，检索和分类过程也应当认真细致的操作，因为不仅仅是一次失误，之后的每一个步骤都有可能会对数据处理工作造成误解和偏差，造成大数据的错误使用。为了更好的使用大数据，推动大数据对高校教育的发展，高校应建立完善的大数据使用*台，让使用者能够有地方可查，有资源可用，提高大数据的使用率。至于校园内的配置，应当及时维护，对大数据的保管工作也应时常监督和完善，进一步加强数据使用效率，发挥其应有的价值。在人员配置选拔方面，要认真仔细筛选真正有用的人才，对数据进行分类处理和详细整理，更好的帮助校园内数据使用者进行数据使用程序。

　　5总结

　　在当下数据大爆炸的时代，能够更好的使用信息的人，将信息为己所用，那么就是发挥了大数据的真正价值。正确看待大数据，合理利用大数据，将大数据与高校教育有机的结合在一起，尽力发挥大数据应有的价值，有利于人们探索未知的知识和学问，有效的利用好大数据，就是发挥了大数据对高校教育的推动作用。

　　参考文献:

　　[1]邱仁宗,黄雯,翟晓梅.大数据技术的伦理问题[J].科学与社会,2014(01).

　　[2]王成红,陈伟能,张军,宋苏,鲁仁全.大数据技术与应用中的挑战性科学问题[J].*科学基金,2014(02).

　　[3]祝智庭,管珏琪.教育变革中的技术力量[J].*电化教育,2014(01).

　　大数据意义

　　现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。[10]阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。[11]

　　有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。[12]

　　大数据的价值体现在以下几个方面：

　　（1）对大量消费者提*品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

　　（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

　　（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

　　不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。

　　在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的*衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：

　　（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

　　（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

　　（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

　　（4）根据客户的购买*惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

　　（5）从大量客户中快速识别出金牌客户。

　　（6）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

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大数据时代信息安全与隐私保护论文

大数据时代信息安全与隐私保护论文

　　在社会的各个领域，大家都跟论文打过交道吧，借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是小编帮大家整理的大数据时代信息安全与隐私保护论文，希望能够帮助到大家。

　　【摘要】毫无疑问，大数据时代已经到来，并在社会发展、科学研究、思维模式、个人生活等方面都产生了重要而深远的影响。但是，我们在享受大数据带来的便利的同时，也面临着信息安全堪忧和个人隐私泄露的严重挑战。本文从何谓大数据出发，分析了大数据面临的信息安全与个人隐私问题，并基于此从技术和管理两方面给出了一些大数据时代信息安全与隐私保护的策略，以期为大数据安全领域的发展贡献一己之力量。

　　【关键词】大数据时代；信息安全；隐私保护

　　1、引言

　　大数据又被称为海量数据，它是一个十分宽泛的概念，目前业界尚无形成统一的定义，但是对于大数据的“4V”特性，还是获得业界广泛认可的。所谓大数据的“4V”特性，即指数据体量巨大(Volume)、数据类型繁多(Variety)、数据处理速度快(Velocity)和数据价值密度低(Value)。当前，大数据已渗透到社会生活的方方面面，但大数据又是一把双刃剑，其在带来巨大效益的同时，也为我们的信息安全与个人隐私带来了极大的隐患。

　　2、大数据面临的信息安全与个人隐私问题

　　2.1大数据面临的信息安全问题

　　大数据面临的信息安全问题主要包括以下几类：

　　（1）物理安全问题。整个信息系统的设备、设施安全、系统所处的场所与环境、系统的可靠运行等，都严重影响着大数据的信息安全。

　　（2）网络安全问题。大数据的来源与去向几乎都离不开网络系统，而网络系统面临的病毒侵袭、骇客破坏或者系统不能持续可靠的工作（网络服务突然中断）等都可能导致严重的信息安全问题，造成信息被破坏、修改或大规模泄露。

　　（3）应用安全问题。应用是大数据的价值之所在，应用系统的安全也深刻影响着大数据的信息安全。例如，对于应用广泛的电子商务系统，其支付功能直接涉及用户的财产安全，若支付系统被骇客挟持或被病毒感染，则极有可能给用户造成巨大的财产损失。

　　（4）数据安全问题。一是大数据的真实性和可信度问题，大数据的收集可能不全面、传输过程中可能存在失真、别有用心的人可能伪造数据或传播不实数据、有些非结构化数据可能不易操作等，都可能使用户的判断出现偏差，甚至造成严重的决策错误；二是大数据时代的数据体量巨大且价值高昂，更容易引起不法分子的觊觎或关于数据的不良竞争等，若不对数据进行有效的主动防护，则可能导致数据被非法访问或盗取。

　　（5）技术安全问题。云计算等新一代IT技术为推动社会发展提供了新动力，但也催生出区别于传统的信息安全问题。例如，租用公有云的不同用户，其应用都运行于同一云数据中心，这就模糊了传统安全体系的内外之分；对用户而言，就必须同时防范来自数据中心之外、云数据中心的其他用户甚至云服务提供商的攻击，加大了信息安全的保护困难，且一旦出现安全事故，则损失不可估量。

　　（6）管理安全问题。管理对大数据时代的信息安全至关重要，管理人员安全意识不强、管理制度不健全、管理权责不明晰等都会造成严重的信息安全问题。

　　2.2大数据面临的个人隐私问题

　　大数据面临的个人隐私问题主要包括以下几类：

　　（1）个人隐私问题越来越显著。大数据时代数据的关联性、规模性可能使看似互不相干的数据产生交集，这就为企业或别有用心的人收集用户个人信息提供了方便。通过收集、整合不同*台的个人信息，可完整地勾勒出一个人完整的生活轨迹，并在用户不知情或无法控制的情况下暴露于他人面前。这不但严重地侵犯了公民的个人隐私，还可能严重威胁到人民的生命财产安全等。

　　（2）企业对个人隐私态度不一。有的企业已开始着手制订涉及个人隐私的管理机制、政策规定和服务条款，而有的企业对个人隐私不够重视，甚至肆意窃取个人信息以换取自身利益。

　　（3）用户对个人信息控制减弱。在大数据时代，个人信息很容易被收集、挖掘，从不同*台整合出个人信息档案；且由于数字信息容易复制、能长期保存，使得个人信息很容易被广泛、长期的传播，总之用户对个人信息的控制较之传统社交环境明显减弱。

　　（4）用户个人隐私得不到保障。一是很多网站或APP存在强制性条款，要求用户填写大量个人信息或同意获取用户的地理位置、通话记录等，而用户对自身信息的去向与用途不知情；二是法律机制不健全，缺乏问责与监督机制等，导致个人隐私得不到保障。

　　3、大数据时代的信息安全与隐私保护策略

　　在信息安全领域，有一句基于安全事故统计得出的名言：安全问题在于“三分技术，七分管理”。同样的，大数据时代的信息安全与隐私保护，也要从技术和管理两方面着手。

　　3.1技术层面的保护

　　在技术层面，除了传统的安全技术，大数据时代的信息安全与隐私保护技术主要包括：

　　（1）数据失真技术。即在原始数据里加入适量“噪声”数据，让敏感数据不易被识别或者难以被攻击者还原出真实数据，由此保护用户的原始数据。

　　（2）数据溯源技术。即通过追踪数据的来演、重现数据的传输记录，用以帮助用户缩短辨别信息真伪的时间，确定数据运算以及检验结果是否正确等，其中使用最多的就是多位标记法。

　　（3）匿名发布技术。即通过匿名发布信息、有选择地发布原始数据、不发布敏感数据等方法，来躲避不法分子的攻击行为，以此来保护大数据信息安全与个人隐私。目前，这一技术还尚未成熟，需要不断地发展与完善，以提高大数据的安全性。

　　（4）角色挖掘技术。即通过整合、分配用户角色的方式，实现用户相关权限的科学管理，为用户提供个性化服务并监控某些用户行为，进而使大数据信息与个人隐私更安全。

　　（5）身份认证技术。即通过采集、分析用户的行为以及设备运行的参数等，总结用户的行为特征，并基于此对用户身份进行验证，以此尽量避免骇客盗取个人信息的'行为，进而保护信息安全和个人隐私。

　　（6）存储完整性审计技术。即确保重要信息（如个人隐私数据）在存入大数据服务器后，如何完整地取出且不消耗大量带宽。该技术也正在研究中，一种可行的方法就是利用群组有效用户的方法对大数据进行完整性审计，以提高重要信息安全与隐私保护的审计效率。

　　3.2管理层面的保护

　　在管理层面，实现大数据时代的信息安全与隐私保护，要从以下几方面同时发力：

　　（1）法律法规。一是完善现有的信息安全法律，二是制定专门的个人隐私保护法。这样不但可以为依法科学、合理地收集大数据提供依据，也能避免个人隐私泄露或数据被用作其他非法目的。

　　（2）行业自律。建立信息安全与隐私保护机构，引导企业合理利用隐私数据，在业内通过完善自律公约、启用第三方认证机制、加强审计监督等机制来保护大数据信息安全与个人隐私。

　　（3）个人素质。人们要深刻认识到大数据时代来临带来的变革，提高自己的大数据素养和安全意识，切忌随意将自己的个人身份信息等公布在网上或随意泄露给陌生人，从源头切断不法分子的隐私来源，同时也要学会运用法律手段来维护自己的隐私权。

　　4、结语

　　总之，大数据时代的到来极大地推动了整个社会的发展，但与之伴随的信息安全与个人隐私问题也不容小觑，现已引起社会各界的广泛关注。要想实现对大数据信息安全与个人隐私的保护，要从技术、管理两方面入手，不断完善大数据信息安全与隐私保护技术，同时借助法律法规、行业自律以及个人素养，在技术的发展与社会的进步中逐步得以解决。

　　【参考文献】

　　[1]邓文宏.大数据时代信息安全与隐私保护研究[J].*新通信，2017（3）.

　　[2]拖洪华.大数据时代安全隐私保护技术探究[J].网络安全技术与应用，2016（5）.

　　[3]林宁，张亮.大数据时代用户信息安全与隐私保护[J].信息技术，2016（3）.

　　[4]戈悦迎.大数据时代信息安全与公民个人隐私保护——访*电子商务协会政策法律委员会副主任阿拉木斯[J].*信息界，2014（2）.

　　摘要：大数据时代下信息技术发展异常迅猛，发展至今在社会各领域获得了广泛的普及，极大便利了人们日常生活与工作，但同时也给人们带来了相应的困扰，其中最为明显的就是网络安全问题。因此，如何在大数据时代下解决好网络安全问题，保护好人们的隐私数据不被泄露成为众多相关学者与相关研究人员重点关注、研究的一个问题。而要想解决这一问题就必须深入分析其背后成因，在此基础上采取针对性策略予以应对。文章从大数据的内涵分析着手，探讨大数据时代下的网络安全与隐私保护问题，并针对这些问题提出切实可行的应对策略。

　　关键词：大数据时代；网络安全；隐私保护

　　目前，世界已经进入大数据时代。提高大数据的安全性，从而更好地发挥大数据的应用价值，这些早已成为人们的共识。然而，由于种种原因，大数据时代下的网络安全问题始终存在，甚至呈现出愈演愈烈的趋势。为了更好地应对这一问题，首先要做的就是正确认识大数据及其特征。

　　1大数据的内涵

　　大数据就是一种获取规模、存储规模、管理规模以及分析规模等，此类规模均远远超出传统数据库软件能力范围的数据集合。大数据具有十分显著的特征：（1）数据规模极其庞大，并且与日俱增。（2）数据的类型多种多样，较为常见的有视频、音频、图片、文本等。（3）数据等流传速度非常快。（4）数据等价值密度较低。

　　2大数据时代下的网络安全与隐私保护问题分析

　　2.1网络安全问题

　　互联网的广泛普及给人们的日常生活带来了极大的便利。人们只要在有网的地方通过电脑或手机等工具就可以及时获取世界各地发生的新闻信息。同时也可以观看自己喜欢的电影和电视剧等，也可以听自己喜欢听的歌，和自己想交流的人进行即时互动等等。总之，互联网改变了人们生活的方方面面。但与此同时，互联网的广泛普及也带来了众多的网络安全问题。网络安全问题极大地影响着人们的上网体验，更为重要的是极大地损害了人们的利益如经济利益、政治利益、个人名誉等。导致网络安全问题的原因有很多，主要有以下几种：网络黑客的恶意攻击；网络自身及网络管理还不够健全；一些软件在设计上存在漏洞；一些恶意网站故意设置陷阱；网络内部工作人员故意做出一些不良的行为。同时，网络用户在上网的时候人为的误接收病毒文件有很大可能会导致网络安全的出现。

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大数据时代下网络安全与隐私保护论文

大数据时代下网络安全与隐私保护论文

　　论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。下面和小编一起来看大数据时代下网络安全与隐私保护论文，希望有所帮助！

　　摘要：

　　大数据时代下信息技术发展异常迅猛，发展至今在社会各领域获得了广泛的普及，极大便利了人们日常生活与工作，但同时也给人们带来了相应的困扰，其中最为明显的就是网络安全问题。因此，如何在大数据时代下解决好网络安全问题，保护好人们的隐私数据不被泄露成为众多相关学者与相关研究人员重点关注、研究的一个问题。而要想解决这一问题就必须深入分析其背后成因，在此基础上采取针对性策略予以应对。文章从大数据的内涵分析着手，探讨大数据时代下的网络安全与隐私保护问题，并针对这些问题提出切实可行的应对策略。

　　关键词：

　　大数据时代；网络安全；隐私保护

　　目前，世界已经进入大数据时代。提高大数据的安全性，从而更好地发挥大数据的应用价值，这些早已成为人们的共识。然而，由于种种原因，大数据时代下的网络安全问题始终存在，甚至呈现出愈演愈烈的趋势。为了更好地应对这一问题，首先要做的就是正确认识大数据及其特征。

　　1大数据的内涵

　　大数据就是一种获取规模、存储规模、管理规模以及分析规模等，此类规模均远远超出传统数据库软件能力范围的'数据集合。大数据具有十分显著的特征：

　　（1）数据规模极其庞大，并且与日俱增。

　　（2）数据的类型多种多样，较为常见的有视频、音频、图片、文本等。

　　（3）数据等流传速度非常快。

　　（4）数据等价值密度较低。

　　2大数据时代下的网络安全与隐私保护问题分析

　　2.1网络安全问题

　　互联网的广泛普及给人们的日常生活带来了极大的便利。人们只要在有网的地方通过电脑或手机等工具就可以及时获取世界各地发生的新闻信息。同时也可以观看自己喜欢的电影和电视剧等，也可以听自己喜欢听的歌，和自己想交流的人进行即时互动等等。总之，互联网改变了人们生活的方方面面。但与此同时，互联网的广泛普及也带来了众多的网络安全问题。网络安全问题极大地影响着人们的上网体验，更为重要的是极大地损害了人们的利益如经济利益、政治利益、个人名誉等。导致网络安全问题的原因有很多，主要有以下几种：网络恶意攻击；网络自身及网络管理还不够健全；一些软件在设计上存在漏洞；一些恶意网站故意设置陷阱；网络内部工作人员故意做出一些不良的行为。同时，网络用户在上网的时候人为的误接收病毒文件有很大可能会导致网络安全的出现。

　　2.2隐私保护问题

　　保证隐私信息不被泄露是广大网络用户极为关心的问题，因为网络用户隐私信息遭到泄露将很可能导致影响网络用户正当权益的维护，如银行账号及密码的泄露有可能导致网络用户相应银行卡的金额被他人盗取，从而严重损害到网络用户的经济利益。再如，个人信息在网上被泄露，可能会被不法分子利用进而从事违法行为，这样将会损害到网络用户的个人声誉。从现阶段来看，网络用户信息泄露问题，很大程度上是因为企业在对网络用户的信息进行分析与提取过程中使用方法不当造成的。很多企业认为只要在网络用户的*息中做到没有包含网络用户的标识符就是对网络用户的隐私保护。但是信息隐私保护是需要企业在相关法律法规、相关道德准则以及相关行业自律下对网络用户的隐私信息进行必要保护。同时，网络用户有权知道与自己有关的个人信息是被什么企业以什么方式用以什么渠道。

　　3大数据时代下的网络安全与隐私保护应对策略

　　3.1网络安全问题应对策略

　　大数据时代下，要想解决网络安全问题需要对网络系统中存在的各种漏洞以及各种风险进行综合研究，以便有效针对这些漏洞和风险采取行之有效的应对策略。具体而言，行之有效的应对策略主要有以下几种。第一种是设置访问控制。通过这种方法，可以把网络用户划分为有权访问网络用户和无权访问用户。保证了部分网络用户能够以合法身份对网站内各种资源进行访问，同时规避了一些不法的网络用户对网站的访问，从而有效保障了网站内资源的安全。第二种是对重要数据进行加密处理。为了能够有效达到网络安全控制，就必须将重要数据进行加密处理，使之成为一种密文，以便保证这些重要数据在使用过程中以及传播过程中能够得到有效保护。并且即使这些加密的重要数据被他人窃取，也会因为他们不知道正确密码而南音查看和使用。第三种是防治网络病毒。网络病毒是网络安全问题一个重要隐患，一旦电脑或手机等工具收到网络病毒等攻击，其中的数据很有可能被相关的不法分子所窃取，从而极大地影响人们的正常生活与正当利益。为此，网络用户应该提高自己的网络安全意识，在自己的电脑和手机等相关工具上安装较好的杀毒软件，并且定期对电脑和手机等相关工具内的数据进行深入扫描，一旦发现病毒立即进行杀毒处理。同时为了保证杀毒软件的正常使用，要及时对杀毒软件进行及时更新。

　　3.2隐私保护问题应对策略

　　大数据时代下，做好隐私数据的保护工作显得尤为重要。为此，需要对目前存在的隐私保护问题进行详细的分析与探讨，以便有效针对这些问题找到行之有效的应对策略。具体而言，行之有效的应对策略主要有以下几种。第一种是对重要的隐私数据采用水印技术。所谓水印技术，就是在不影响人们对数据进行正常使用的情况下，通过一些比较隐秘的方式把标识信息嵌入到重要隐私数据的载体中。目前水印技术的使用主要是为了保护原创者的著作权不受侵犯。第二种是采取相关技术对网络用户的重要隐私信息采取保护。例如使用语义网的信息过滤逆天或者是使用位置匿名器等相关技术，保证网络用户的个人重要隐私信息不被泄露出去。第三种是建立健全与网络信息隐私保护相关的法律法规，从而在国家层面上保证个人重要隐私信息得到切实保护，并有效打击窃取他人重要隐私信息的不法分子。

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