简介：【摘要】 随着大数据技术的不断发展以及对大数据价值的深入挖掘，大数据作为一种资源受到人们越来越多的关注，数据呈现出战略化、资产化、社会化等特征。而数据开放和数据共享成为大数据利用过程的关键因素 .开放数据 (Open Data)是指一种经过挑选与许可的数据，这些数据不受限制，可以被任何人自由免费的使用获取 .

简介：摘要现阶段，我国信息技术的发展水平越来越高，大数据技术也逐渐的成为了人们生活当中不可分隔的一部分，其更是融入到了人们的生活深处。我国社会已经迈入了大数据时代，在当前的时代发展背景下，数据挖掘技术的使用频率极高，应当将其技术当做重点的研究课题内容。对大数据资料进行深入化的比较，更为透彻的去了解数据背后的秘密。本文主要就大数据的数据挖掘技术使用要点论述，总结大数据的特征以及价值意义，分析其技术在我国各个领域中所发挥出的效用。

简介：摘要科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。

简介：摘要：大数据时代下，人们每天都会面临海量的数据资源，数据泄露已经成为一种常态。社会各行各业数据信息安全意识逐渐提高，越来越关注数据库安全防护问题。在业务管理方面，各行各业都在利用网络存储有价值的信息，对管理人员的技术要求越来越高。在数据库安全保障方面，多数企业都已经安装了最新防护系统、杀毒软件等，通过先进技术防备病毒或黑客入侵等。因为国内企业在数据库安全保障方面仍然处于研究阶段，所以众多企业以预防为主，通过各种安全保障措施促进数据库安全管理体系完善。

简介：摘要：大数据时代是目前世界发展的潮流与趋势，随着智能化与信息化的快速发展，大数据成为目前主要的研究课题。通过对大数据的研究，各行各业的行业人士更加容易掌握行业的相关信息，从而促进了行业的发展，同时，大数据对于某些服务类公益类活动也有着极大的帮助。大数据时代的研究主要是指数据挖掘技术，毕竟在此时代，数据的纷繁众多使得有巨大价值的数据不被重视，数据挖掘技术的重要性在此刻就凸显出来。本论文从不同方面阐述大数据背景下数据挖掘技术的应用，希望为研究数据挖掘技术的专家和学者提供理论参考依据。

简介：摘要：随着全球信息技术的发展，人们对生活中事物认知度要求也随着技术的发展而不断提高，而大数据分析处理的性能正好较好的满足了人们这一需求，大数据的处理能够将足够大的样本快速、科学的以图像、音频等形式展现在人们面前，使人们在多感官全面了解事物的同时，能够更好的分析事物的现状以及事物未来的发展形态，从而更好的支持事物全寿命过程的把握。

简介：【摘要】：随着现代社会的不断发展，我国已逐渐迈向大数据时代，数据挖掘已成为各行各业都在研究的一项重要课题。因为，通过数据挖掘技术的应用，能够影响、改变数据信息在日常信息管理、处理中的作用，并且能够有效解决信息资源相互干扰等相关问题。所以本文对大数据时代下如何科学、合理应用数据挖掘技术的深入与全面研究至关重要，下文是具体性的分析。

简介：摘要各大行业因为科技的进一步发展也得到了创新与发展。而这些年来，中国也在持续的推进普及城市信息化，最为关键的是改革与发展网络技术。网络技术发展的关键产物就是大数据挖掘技术，现阶段信息网络技术发展的关键表现就是大数据挖掘技术，信息策略发展的关键方向就是提出这一技术。它不但可以帮助信息处理特别强大的逻辑功能，并且可以把信息资源之间的互相干扰、空间局限等消除掉。鉴于这种状况，本文结合大数据背景时代，分析了数据挖掘技术的运用。

简介：摘要各大行业因为科技的进一步发展也得到了创新与发展。而这些年来，中国也在持续的推进普及城市信息化，最为关键的是改革与发展网络技术。网络技术发展的关键产物就是大数据挖掘技术，现阶段信息网络技术发展的关键表现就是大数据挖掘技术，信息策略发展的关键方向就是提出这一技术。它不但可以帮助信息处理特别强大的逻辑功能，并且可以把信息资源之间的互相干扰、空间局限等消除掉。鉴于这种状况，本文结合大数据背景时代，分析了数据挖掘技术的运用。

简介：摘要由于多媒体等多种技术的发展与应用，各领域都发生了很大的变化，每天不仅产生大量的数据，而且数据更新换代的速度极快。人们在处理以及分析数据的过程中，继续使用传统的智能数据分析技术已经难以实现理想的效果，专家开始意识到必须尽快开发新的技术。这就需要了解典型理论和技术，掌握不同种方法的特点，这样才能有效的避免各自的劣势，充分发挥优势达到互补的作用。本文在分析不同种传统数据智能分析方法的基础上，分析了结合新平台开发的新型分析方法。

简介：摘要 ：随着互联网时代的到来，大数据云计算应用水平不断提高，针对网络环境下安全风险因素的多样化发展，重视数据安全分析与管理工作至关重要。下面文章就结合大数据云计算优势，对数据安全技术的应用展开探讨。

简介：摘 要： 紧跟着我国社会主义经济的进步以及科学技术的发展，现阶段各个工作领域都在逐渐的利用信息技术，这导致每天都会有着大量的信息和数据涌现出来。大数据技术和云计算的普遍利用，在一定程度上使得信息数据的利用成效获得了飞跃性的提升。大数据技术可以在大量的信息数据中将部分具有利用价值的信息数据挖掘出来，而云计算技术则是可以达成信息数据在网络空间中储存的目的。本篇文章就主要对现阶段大数据云计算环境下的数据安全问题进行了简单的阐述，并且根据这部分问题，提出了一系列具有针对性的解决措施，从而在一定程度上促进我国数据安全领域的发展以及大数据云计算行业的进步。

简介：摘要现阶段，随着社会的发展，我国的档案管理的发展也突飞猛进。近年来我们经常听到的一个流行词语便是“大数据”，大数据是一轮新的网络技术革命，无论是国家还是个人，在这个时代每天都会产生大量的数据，而且数据类型也在发生大变化，以令人震惊的速度不断影响着我们的世界，可以毫不含糊地说，未来的世界将是由数据而非是石油驱动的。大数据时代也会对我们的企业档案管理工作产生极大的影响，无论是数据的规模还是革新速度，要想进行有效的管理显然是存在着很大的难度的。在上一次的信息数字化革命之后，档案管理模式有了极大的变化，各种管理设备、管理方式都有了较大的变化，但是相比于此，大数据时代带来的各种巨量资源、创新思维都是更具挑战性的，高效化、个性化的信息需求开始出现，如何有效地为国守史，更好地进行企业档案管理是每一个从业者都需要认真考虑的。

简介：摘要 :在大数据背景下，经济发展模式在时代的驱动下迅速转型，随着计算机的广泛应用，互联网 +经济的发展模式出现并成为经济发展新常态，未来我国的经济发展方向将转向包括社会网络服务、云计算、大数据、物联网、下一代互联网、高端集成电路、新兴软件等在内的科技含量较高的高新技术产业，数据 及其分析在当今社会的重要性日益凸显。作为互联网发展重要组成部分的信息安全问题，其能否完善对于互联网的发展影响巨大。本文立足于数据化背景，就信息通讯数据加密技术进行分析并讨论相应的对策。

简介：摘要随着网络的全球化，信息技术已经运用于各行各业，计算机技术的不断发展和在电力系统的有效运用，使电力系统自动化程度不断完善，提高了数据的处理效率。因此，分析电力系统的数据类型以及电力系统数据应用现状，探究大数据背景下如何应用电力系统数据优化企业管理是十分必要的。

简介：摘要当前，建筑工程正面临着数据种类及稳定性差等问题，工程造价管理是采取科学的技术，有效调配物力、财力、人力等措施，实现建设工程的投资利益最大化。在大数据技术背景下，工程造价数据的科学合理处理，是实现利益最大化的重要环节。

简介：摘要：电力系统与人们的生活、工业的生产息息相关 , 电力系统的稳定运行关系到了国家工业领域的正常生产 , 国民的正常生活 , 随着信息化、数字化时代的到来 , 电力系统中各种智能终端设备的投入 , 智能电网、智能能源系统的建设 , 使得电力系统涌现出了大量电力数据 , 这些大量电力数据的背后隐藏着许多电力系统运行的宝贵信息 , 如何挖掘出这些宝贵的信息成为了电力系统亟待解决的问题。数据挖掘是利用数学的方法挖掘出隐藏在信息背后的价值 , 完成从知识到价值的转变 , 因此使用数据挖掘的方法来分析电力数据。

简介：摘要电力系统是动态系统，在系统运行过程中会产生大量的数据。电力系统运营监控的作用是对系统运行过程中所产生的各类数据进行监控，及时发现业务流程中的问题，然后通过各部门协同配合进行优化完善，保证电力系统运营的高效性。在大数据时代，可采用大数据技术，充分利用电力运营监控平台中的数据，为电力有关部门的运营提供技术支持。

简介：摘要：随着移动电话的普及，它已广泛深入人类的工作、学习、娱乐等各种日常生活，所产生的移动通信数据，在一定程度上体现了人类的活动规律。基于移动通信数据来探索人类活动规律，已引发业界关注，产生诸多研究热点。工作对移动通信流量模式进行了观察与分析。出于隐私保护的需要，汇聚网格区域中所有用户的通信数据，得到该网格区域的移动通信数据。我们对在地理空间上构成一个行政上 的 1978 网格的移动通信流量模式分别进行了空间和时间两个维度上的分析，得到以下两个结论。首先，移动通信流量模式更多体现的是人员在流动过程中产生的活动规律（我们称之为“动态”规律），却无法全面反映人类在特定空间中特定活动的固有规律，我们称为“静态”规律。其次，在特定的物理空间中，在工作日、周末和节假日三个不同的时间区间内，人类的活动规律不尽相同。

简介：【摘要】油田企业面对不断拓展的业务需求、多种数据类型和海量的数据管理需求，需要先进的数据横向扩展能力和高频访问能力。通过引入数据切片技术，在扩展数据元模型的基础上，建立数据立方体，完成石油大数据的数据切片，把海量业务数据均匀分布到数据库集群的不同机器节点，实现数据横向扩展，有效降低单台机器的访问负载，提高数据访问速度和并发量。