数据科学与大数据技术工作总结（热门十二篇）
发布时间：2022-05-11数据科学与大数据技术工作总结（热门十二篇）。
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
一、物流大数据的收集
从快递公司获取并收集每位收件人收取快递的以下数据：
（1）快递的数量，快递的体积重量，快递的收货地址等物流数据
（2）性别，年龄等个人身份鉴别数据
二、物流大数据的应用
1.确定公交车站自提点的规模，确定公交车站储物柜的数量和大小
（1）以每一个公交车站为原点，以规定距离为半径，归集收货地址在此范围内的所有物流数据。
（2）统计这些地址的快递体积与重量，按照一定的标准将这些快递分为可自提的小型快递，中型快递，以及难以自提的大型快递，然后统计三类快递各自的数量。
（3）由此大致确定公交车站自提点应设立储物柜总数和大小，确定每个公交站点快递自提点的大致规模。
2.预测新建工程的'物流数据，对相关自提点的储物柜数量和大小进行适当调整
（1）归集相同地址所有收件人的物流数据以及个人身份鉴别数据。
（2）通过对相同地址的数据分析，绘制此地址收件人的个人信息以及消费结构图。
（3）通过分析每个地址的个人信息与消费结构图，把相似地址划分为类。例如：商务楼，高级住宅小区，普通住宅小区，高校等等。
（4）根据以上统计图，建立每类地址的收件人个人信息与消费结构模型。
（5）根据新建工程的类别，将有关数据带入模型，预测此新建工程的物流数据。
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
说起春运，人们的第一印象就是拥挤，“抢票难”“环境糟”“服务差”等烦恼的回忆或多或少地留存在每个人心底。放眼今年春运，在铁路和民航发送旅客人次创下历史纪录的情况下，人们的实际感受却发生了巨大变化，车票好买了、空座变多了、服务智能了。这些变化是不是让你感到今年春运“大不同”——
春运没有那么“挤”
一年一度的春运，渐渐接近了尾声。由于春运涉及面广，关注度高，有很多话题引发了社会讨论。今天，记者为您列出数据，还原一个真实的2017年春运。
“史上最难抢票年”是假的
2017年伊始，为配合铁路调图，12306网站购票预售期缩短为30天，因此有人说2017年春运有可能成为“史上最难抢票年”。
截至今日，经过了春运售票高峰期，从网站售票情况和群众的反应来看，并没有出现这样的情况。
预售期时间的长短不是“买票难”的关键问题。虽然春运有40天，但节前出行的时间主要集中在那三四天，出行目的地都集中在北京、上海、广州等大城市的单向客流。运力是一定的，需求每年都在增加，供需矛盾一直存在，因此，调整预售期对购买车票的难易度影响并不大。
实际情况是，今年的车票较往年更好买了。今年春运，铁路继续加大运力，在节前高峰时段日均已增加24.6万个旅客席位的情况下，节后高峰时段预计日均再增加46.9万个旅客席位。
“高铁有很多空位”是真的
春运期间，同事小郭发来信息询问：“都说春运票不好买，我回家坐的车就很空啊?”
类似这样的情况还有很多旅客反映，“都说票不好买，可车上空位很多”。
这种情况是真实存在的。原因主要有两个，一是回家的线路并不是春运的热门线路。以小郭为例，小郭回家坐的是京沪高铁线路。京沪高铁在春运期间并不是热门，两个大城市之间，劳务输出不多，返乡人少，因此上座率并不高。反而是在“五一”“十一”小长假期间才是供不应求的高峰时段。
据交通部门发布的数据显示，春节前热门铁路线路为上海—杭州、上海—苏州、上海—南京、北京—天津、上海—无锡、北京—石家庄、杭州—宁波等。因此，乘坐非热门线路的高铁就算在高峰时期也是有可能有空座的。
还有一种情况是，铁路是分段卖票的，你坐车的时候，看到附近的座位是空的，但其实票已经卖出去了，只不过有乘客买的是这个座位的另一段旅程。
“高铁成出行首选”是真的
从被高铁，到要高铁，如今高铁已成为百姓出行首选的交通工具。近期，交通运输部与发展改革委委托国家智能交通系统工程技术研究中心(ITSC)作为第三方机构，结合历年春运情况和百度、携程等互联网平台春运大数据，对2017年春运旅客出行需求作出了分析。
从出行距离看，根据百度实时大数据监测，按起点城市间直线距离统计，全国旅客平均出行距离约为330公里，较往年有所缩短;500公里以内出行量占比达到80.4%，较2016年增加了3个百分点，中短途出行比例进一步提高。
众所周知，铁路的优势在于中长线路。但随着国家铁路网的形成，开行的城际铁路越来越多，春运期间，雨雪天气、公路拥堵等情况时有发生，500公里以内出行的'距离，更多旅客也同样优选高铁出行。这也是为什么春节放假期间高铁客流量仍创历史新高的原因。
“服务者不只是人”是真的
“您好，我是小V，济南西站小助手，有什么不懂的快来问我吧。”在济南西站，三台智能机器人在车站候车大厅迎接四方乘客。当你走过去，憨态可掬的机器人竟然主动打起了招呼。原来，机器人的机身还配置了雷达探测系统，当身旁有人路过时，探测系统就会自动触发。
就像科幻电影描绘的一样。如今，走进火车站，服务你的可能不再是真人，而是“机器人”。
人们常说，科技改变生活，如今科技也在改变着春运。今年，越来越多的科学信息技术运用到春运中，“智慧春运”已成为今年春运的新代言。“刷脸”进站、可视门铃、智能APP等高科技产品的应用，不仅解放了很多劳动力，还提高了服务效率和水平。相信未来的春运，将会更加智能便利。
旅客“飞”得更顺畅
截至2月6日，春运期间我国民航运行安全平稳。值得一提的是,航班正常率有所上升，今年春节黄金周期间全国平均航班正常率85.6%，同比提高3.1%。
民航客流增长10%
来自中国民航局的数据显示，今年春节黄金周期间，国内航空公司共执行航班8万余班，同比增长11.9%;运送旅客984万人次，同比增长15.1%;提供座位数1283万个，平均客座率83%。
随着经济社会发展和民航大众化战略的推进，选择乘坐飞机的消费者日益增多，这种情况在今年春运中得到集中反映。民航局监测的全国主要城市始发航班数据显示，春节黄金周期间，民航出港旅客主要集中在北京、上海、广州、深圳、昆明、成都、重庆等城市，每日出港旅客超过5万人次。乌鲁木齐、杭州、上海、西安、广州、深圳、丽江、宁波、汕头等机场出港航班客座率平均超过85%。
此外，各航空公司根据市场需求，保证了春运期间运力投入。如截至2月2日，春运以来东航累计执行航班近50100班次，运送旅客超过676万人次，同比增长近13%。有预测数据显示，今年春运期间民航客流将达到5830万人次，增长10%。为此，民航加大运力投入，日均安排航班1万多班次。
航班正常率上升
今年春运期间，旅游经济对民航客流的拉动作用也非常明显。如今的民航春运，已不仅仅是回乡探亲，出门旅游的人也在不断增加。据成都机场有关负责人介绍，成都机场春节黄金周进出港客流外出旅游人员所占比重非常高。其中，国内出港旅客主要前往北上广深及昆明、拉萨等地;进港旅客主要来自北上广深及三亚、海口、拉萨等地。
此外，到目前为止，今年民航春运的突出特点在于航班正常率有所上升。从历史上看，春运期间旅客选择飞机的重要原因是为节省时间，航班正常率备受关注。航班正常率也是民航部门近年来重要的工作内容之一。民航部门提出，要力争在航班总量快速增长的同时，航班正常率保持在75%以上。数据显示，2016年全国客运航空公司平均航班正点率为76.76%，达到近五年来的最高点。同时，2017年《航班正常管理规定》正式实施，从法规上健全了航班正常考核工作机制、航班延误信息通告机制、航班延误取消原因确认机制，构建航班正常监管体系，把航班正常管理纳入法制化轨道。今年春节黄金周期间全国平均航班正常率85.6%，确实让旅客飞机坐得更舒心了。
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
数据之治
——读《大数据时代》后感
没想到《大数据时代》会再次进入我的书单，而且是在美院的课程里，究竟是大数据的趋势不可阻挡，还是设计选择主动献身迎接浪潮，我不得而知。但我依然记得第一次接触大数据概念时的激动，作为经济学背景的学生，长期***面对和使用各种数据、图表，自然对数据有着近乎盲目的崇拜，凡事皆以数据说话，我很清楚如此庞大的数据所能带来的经济效益和可能性，亦必然会给各行业带来颠覆性的冲击。而直至最近，不知是思考的方法有所改变，抑或是关注的重点有所偏移，逐渐发现大数据并不如所说的美好，相反，对于大数据我开始感到后怕。
更甚者，对于未来，我竟然罕有地持悲观态度。
在人类几百年的漫长历史中，社会发展速度不断加快，特别是信息时代的到来。根据摩尔定律，信息技术的发展速度几乎每两年翻一番。爱因斯坦曾赞叹“复利是人类最伟大的发明”。
然而我们却不自觉地坐在一艘名叫“复利”的加速船上，稍有差池，便是身消玉陨。
不过这一切都是后话，或许如同马尔萨斯的人口论，我错过了某个像“技术”般的关键因素。
大数据的可信度是不可否认的。它的出现又大大提高了社会生产力。以前所未有的方式，通过对海量数据的分析，我们可以获得具有巨大价值的产品和服务，或者说是深刻的见解。这一切都有赖于计算机硬件技术的升级和网络的普及。大数据是具有时代特征的产品。同时，大数据是全球人类参与的结果。如此广泛的参与在人类历史上是罕见的。
数据成为新时代最抢手的资源。如果石油是过去一段时间的关键资源，那么数据将成为未来商业战争的核心。与石油不同，石油石油限的，数据几乎是无穷无尽的。当石油和石油产品用完时，它们可以被丢弃。经过不同的组合和计算，数据可以被重用，并继续深入挖掘价值。
越来越多的互联网公司成功ipo，受到市场的热烈追捧，其中数据价值占估值的比重相当大。
数据可以客观反映我们所没察觉的现象。庞大的数据库和快速的计算能力使我们更容易找到两个看似无关的现象之间的密切关系，或者说它们之间的关系并不像我们所期望的那样。大数据的分析方法比以往的分析方法更加准确和快捷。
经济学家之前一直认为，人们的幸福水平与收入水平成正比关系，但数据表明当收入上升到一定程度后，人们的幸福水平不升反降，从而产生了“幸福悖论”。“裙摆指数”亦通过数据发现，经济越好，女性穿的裙子越短；经济越差，裙子越长。有了大数据，我们可以验证许多过去只能从逻辑上推导出来的理论，获得更有说服力的证据，或者通过数据直接推翻数学模型。
同样，在理论的指导下，大数据可以更有针对性地挖掘更多的数据价值。
一切皆可数据化。在计算机时代，其运行的基础是数字化，即量化。在互联网时代，单纯的数字化显然不能满足需求，因此所有的信息都必须数字化。
文字、方位、沟通，甚至身体状况都可以转变成数据，正如“数据”(data)这个词在拉丁文是“已知”的意思，只要一点想象，万千事物就能转化为数据形式。一旦被数据化，我们便能通过“已知”，尝试寻找“未知”。
根据技术成熟度曲线，一项新技术从诞生到成熟要经历五个阶段：技术的诞生期、高期望的高峰期、泡沫的底部阶段、稳步攀生的光明期和实际生产的高峰期。曲线呈现出快速上升、爬升到顶部、然后迅速下降、下降到一定程度、然后逐渐停止、最后缓慢继续上升的趋势。
主要标准是时间轴和市场可见性的结合。大数据也必然要经历这一过程，在新闻**和学术会议一番大肆宣传之后，打了鸡血的人们只关注到其中的机会并对其抱着极高期望，而可能出现的风险或问题会令他们措手不及，最终只有回归到理性正视，一个技术方能被正确对待和重返健康的发展航道。
技术成熟度曲线
我害怕数据，主要是因为我害怕今天的无意识行为，它终有一天会成为自我克制的**。
无穷无尽的信息。信息大**致使信息产生的速度远远超越人类接收的速度，我们无时无刻不在接受大量信息，信息变得浓缩而零碎，我们往往来不及接收，更来不及思考，创新亦无从说起。
数据化等同于无聊化。在电影《点球成金》中，奥克兰运动家棒球队的总经理通过利用统计学和数学建模的方式分析数字，形成一套“赛伯计量学”系统，帮助球队取得联赛冠军，并使其他球队也争相采用这种模式进行比赛。但我想应该没人会喜欢看一群“机器人”的比赛吧。
幸而，乔布斯用事实证明，不依赖于数据，凭借卓越的天赋和灵敏的触觉亦能华丽制胜。
无处不在的监视。数据比你更了解你。每一次操作、每一次浏览、每一次对话、每一次购买，甚至每一次无意识的窃听动作，都被一个接一个地清晰监控和记录下来。你刚刚在百度搜索完“奶瓶”，你打开的下一个网页还有你的邮箱便马上出现铺天盖地的孕妇产品广告。
亚马逊知道你要参加高考，京东知道你刚搬家，**知道你最近恋爱了，还有一个部门知道你刚买了***油。相反，电脑和手机已经成为我们监控自己的对象，我们的隐私也变得前所未有。
数据“托拉斯”的形成。如今，企业可以通过数据清楚地了解消费者的偏好、行为和需求，已经成为新时代的宝贵资源。企业竞相收集用户数据。他们拥有的数据越多，在市场竞争中的胜率就越高，数据大亨逐渐出现。如果说过去企业利用“有计划的废止”诱导消费者消费，那么现在看来一切都更方便了。
“免费”某程度只是企业的预付行为，然后以直接或间接的手段从用户身上获取数倍、数十倍甚至更多的回报。一旦这些“数据大佬”们联手起来，用户自必无处可逃。
大数据中强调一个观点，我们知道“是什么”就够了，而没必要知道“为什么”，我们需要的是相关关系，不再是因果关系。数据不撒谎，相关分析可能更准确和有效。但数据终究是数据，人是人。
人们不能依赖和受制于数据，因为人们有道德观念，而数据没有。我们不应该因为一次性筷子的方便而鼓励使用它们。这是赤裸裸的**行为，纯粹以结果为导向的时代不能长久。“是什么”不一定是我们希望的“什么”或能令我们更好的“什么”。
企业试图获取用户数据，用户维护自己的隐私，保户数据，双方激烈的博弈不可避免，或对抗，或合作。如果说大数据是十年前的趋势，那么在大数据已经成为现实的情况下，如何演绎大数据的趋势，如何面对大数据是值得研究的。
建立数据使用的监管机制。用户对日新月异的电脑技术了解终究有限，企业如何使用个人信息和是否存在滥用，我们无从知晓，单单凭借所谓的道德约束明显不起作用。只有通过法律建立相关制度规范和监管机制，包括数据使用的范围、时间等，确保数据的正确使用，令数据使用者承担必要责任。
事实上，固定机构定期评估企业使用数据的情况，与会计和审计制度并无不同。
大数据走向平民化，大众化。既然作为数据的提供者，用户自然亦有了解数据和使用数据的权利，大数据的公开浏览或定期公布，一方面可以令用户监督数据的使用，另一方面一定程度上防止“数据大佬”的垄断行为。同时，数据的规模日趋庞大，单凭企业无法进行快速消化，结合“众包”的力量，令用户共同参与，有助于发掘更多的潜在价值。
从收费到“免费”再到收费的转变。我们正在经历从收费转向“免费”的过程，企业通过提供“免费”产品和服务吸引用户，但我们都清楚“天下没有免费的午餐”，这种“免费”的前提就是出卖个人数据。当人们逐渐认清这数据当中的价值时，便会本能地对这种“免费”产生戒心，甚至主动提出通过收费来换回个人数据的控制权，或者说是尊严。
数据应用成为各领域专家的必备技能。有观点提出行业专家和技术专家的光芒都会因为统计学家和数据分析家的出现而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音，最终专家会消亡。诚然，数据分析确实是未来重要的技能之一，而专家最终亦不会消亡，只是数据应用会成为专家的必备技能之一，可以肯定的是，一个会使用数据的行业专家或技术专家比一个单纯的统计学家或数据分析家更具有吸引力。
以前我都***地站在企业或社会的立场看待大数据，大数据便彷如天神下凡，带来无尽希望，今天我回归到一个消费者的思考，见到的不过是一个贪婪的魔鬼不断向我招手。在这问题上，恐怕我是“一叶蔽目，不见泰山”。
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
近日，我有幸参加了一场关于大数据的讲座，此次讲座的主题是："大数据：洞察信息时代的力量"。通过这一场讲座，我深刻认识到了大数据在信息时代的重要性，并对其潜力有了更深层次的理解。
讲座开始时，讲者首先向我们介绍了大数据的基本概念和由来。大数据是指规模庞大且复杂的数据集合，这些数据集合难以被传统数据库和数据处理工具处理和分析。这些数据的收集通常来自互联网、社交媒体、传感器等各种渠道。而大数据的概念则由计算机科学家Douglas Laney在2001年首次提出。正是由于互联网技术的快速发展，数据的产生量猛增，数据被广泛应用于商业、科学和政府等领域，从而催生了大数据的概念。
接下来，讲者向我们阐述了大数据的重要作用和应用场景。在商业领域，大数据被广泛应用于市场营销、用户行为分析等方面。例如，通过大数据分析，企业可以了解消费者的需求和偏好，为产品开发和营销策略提供指导。在科学领域，大数据有助于发现规律和关联，从而推动科学研究的进展。在政府领域，大数据可以用于城市规划、社会治理等方面。通过对交通流量、气象数据等的分析，政府可以更好地制定政策和规划城市发展。此外，大数据还可以在医疗行业、金融领域等众多领域发挥重要作用。
讲座中，讲者还介绍了大数据的处理和分析技术。由于大数据的规模和复杂性，传统的数据处理工具已经无法胜任，因此出现了一系列新的技术和工具。其中，最核心的技术之一就是分布式计算。通过将数据分布在多个计算节点上同时进行处理，可以大幅提高数据处理的效率。此外，机器学习、数据挖掘等技术也被广泛应用于大数据分析中。这些技术的发展不仅推动了大数据的应用，更为其赋予了智能化的能力。
讲座的后半部分，讲者带领我们深入了解了大数据对个人和社会的影响。在个人方面，大数据不仅能够完善个人化推荐系统，提供更符合个人需求的服务，还能够为个人提供更多发展机会。社会方面，大数据可以帮助政府更好地了解民众需求，提供优质公共服务。然而，大数据的应用也存在一些挑战和问题，比如数据隐私保护和信息安全等方面。面对这些问题，讲者呼吁政府、企业和个人共同努力，制定相关政策和规范，确保大数据的安全和合理应用。
通过这次讲座，我深刻认识到了大数据在信息时代的重要性。大数据不仅改变了我们的生活，也在影响着社会的发展。作为个体，我们要增强对大数据的理解和应用能力，以更好地适应信息时代的需求。作为企业和政府，我们要充分认识到大数据的潜力，积极探索其应用和创新。同时，我们也要重视大数据的安全和隐私保护，制定相关政策和规范，确保大数据的良性发展。
总的来说，通过参加这次大数据讲座，我不仅对大数据有了更深入的了解，更增强了自己在信息技术领域的学习动力。随着大数据时代的到来，我相信大数据将成为推动社会进步的重要力量，我要不断学习和进步，与时俱进。
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
大数据与小生活
--读《大数据时代》有感
施佳奇不知道什么时候开始，“大数据”已经悄然成为我们的常用词汇；我们不知道什么时候进入了“大数据时代”。那么大数据时代是什么样的时代呢？英国"大数据时代的预言家"维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思库克耶的《大数据时代》对此有着详细而深刻的洞见。
一、什么是大数据？
根据《大数据时代》中所说，"大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新认知、创造新价值的源泉。大数据也有助于改变市场、组织以及**与公民之间的关系。大数据是一种新功能：
以前所未有的方式，通过对海量数据的分析，我们可以获得具有巨大价值的产品和服务，或者说是深刻的见解。“大数据有两层含义。一是大数据是一个总结性的概念，是海量数据的总称；书中指出的第二种意义是一种新的能力和方式。区别于小规模数据时代的抽样分析，大数据时代，分析的样本不再需要经过抽样，直接将全体数据进行更快更准确地分析。
二、大数据的核心是什么？
大数据的核心应该是减少冗余，提高资源配置效率。根据收集到的数据分析，挖掘出一个庞大数据库的独**值，以便介入或提供相应的资源和服务。自古以来，人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程，大数据作为一种新型的生产工具，它能让我们通过分析海量的数据，得知该如何更有效地分配稀缺的资源。
如医院通过对某个病人病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析，便可以准确了解病人的生活情况与生活环境，精确地指出症结引起原因所在，只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预，便可以了，避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。
同样的道理，如果银行通过分析某一申请人的家庭情况、消费历史、生活习惯、财务习惯、网页浏览记录等各方面的数据，便可以清晰了解此申请人各方面的情况，甚至可推测其内心的真实想法与将要采取的做法，从而判断申请人的贷款申请资格，决定该不该授信，授信多少等内容，所有的信息在大数据时代，能在系统中搜索一下，几分钟便能全部收集完成。相比以前，申请人申请后，银行得派出两名客户经理上门进行访问、调查、收集电信、征信等多方面的信息，再进行人工分析、鉴别等过程，耗费的时间多不说，风险也相对更高。
可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。
三、什么是大数据思维？
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
职责描述：
1.协助构建云数字营销系统，针对外部市场及竞品数据加以整理建模，得出市场分析报告及洞察
2.针对内部数据，定期的端到端分析建模，形成业务洞察，平台洞察，产品洞察和用户洞察，内容洞察。指导各部门优化数字营销推广计划。
3.管理整体云数字体系包含数字营销体系平台建立，管理第三方供应商及对接内部各个数据生产出口。
任职要求：
数据挖掘、bi等相关经验。
python等。
聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验
4. 精通使用sql访问和处理数据系统中的数据。
5. 了解常用分布式计算和存储框架hadoop/hdfs/hive/spark等，具备相关项目经验优先
6. 具备良好的数据敏感度，能从大量数据提炼核心结果，并用简洁清晰的方式呈现数据分析背后的业务逻辑。
部门沟通及资源整合能力，能够独立开展研究项目。
8. 有it及b2b行业经验者优先，有dmp平台建立经验者优先
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
沂源四中田玉才
有人说生活像一团乱麻，剪不断理还乱；我说生活像一团乱码，尽管云山雾罩惝恍迷离，最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这团乱码叫做大数据，在他的这本书里，试图给出的就是拨开云雾见青天的玄机。这玄机说来也简单，就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。
说来简单，其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我认为作者是一个典型的实用主义者。在美帝国主义的压迫和洗脑下，他始终追求成本效益和利益最大化，甚至放弃了追求共产主义真理的最基本要求！这不像我们从小就在中国之光的影响下开始学习和追求纯粹的共产主义理想主义的科学、历史和文化知识！
这也许是我们永远无法获得诺贝尔奖、站在科学技术前沿的根本原因。事实上，在我上小学的时候，我就想过这个问题。我相信所有人都问过类似的问题。比如，现在很多人还在问，妈妈从来不知道我每天摆摊赚多少钱，你怎么计算4500的人均收入。中国是样本的代表，因为中国人最喜欢代表整体。最典型的例子是，公布的幸福指数满意度指数总是高于你的预期。你不直到他是怎么来的，直到最后总结成三个代表，真的不直到它能代表什么。
说这么多显得自己是个愤青，其实只是想表达“样本=总体”这个概念在科技飞速发展的今天，在世界的不同角落，还是会体现出不同的价值，受到不同程度的对待及关注。在大数据概念的冲击下，我们真的需要把注意力从事物的内在发展规律转移到事物的客观发生上吗。
大数据的出现必将对许多领域产生巨大影响。一些行业在未来十年将迅速发展，而另一些行业可能会消失。这是废话，典型的三十年河东三十年河西的道理，就像三十年前的数理化王子们，现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器；就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行，如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了；当然也不乏像生物这种专业，三十年前人们不知道是干啥的，三十年后人们都知道没事别去干，唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业，这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。实际上，乍一看，我想到了精益生产的过程控制，比如六西格玛。这实际上是通过对所有数据的分析来预测产品质量的变化，这是大数据的具体应用。
而任何事物都会有偏差，会有错误，也就是说，这全部的数据中，肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体，但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式，要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。也就是说，它也大大降低了排斥对事物客观规律表达的影响。就好比是统计局统计中国人民的平均收入一样，这些数怎么这么低啊，这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么，删掉删掉；这些数怎么这么高啊，这还不引起社会不满国家动荡啊，删掉删掉。
所以说，大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。这个新兴产业所蕴含的商机，不仅在于如何使用数据，更在于如何获取数据。
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
（赵元）
最近闲暇之余我读了徐子沛先生的《大数据》一书，真是让我受益匪浅。《大数据》又叫做《大数据：正在到来的数据革命》。
全书通过讲述美国在过去的半个世纪里所发生的关于信息、技术方面的典型案例，来为读者剖析出一个浅显易懂的“大数据”。
《大数据》一书，之所以珍贵、便于阅读，在于徐子沛先生在写作过程之中，将原本高、精、尖的数据专业的专业术语，转而用浅显易懂的话语来表现，使得本书成为了一本平易近人的科普读物。使得阅读此书的读者无论年龄、专业、学识，都能最大限度的接触到书中所阐释的基本知识。作为中国农业银行四年的员工，我也有自己的想法：
《大数据》一书之中，所提出的一个关键性的问题就是为什么在近几年出现了“大数据”这一词语？笔者引用了美国2009年的相关数据，从中找到了这个问题的一些答案。书中举例，麦肯锡《大数据：
下一代创新，竞争和生产率的前沿》报告中进行估算，**848pb，传媒行业715pb，离散制造业966pb。正是针对相关数据指标的增长，以及当前以全球化为背景的数据信息开放化，各类信息的自由化等原因，导致了面对数据的分析，以及数据的处理，数据的**和数据的决策都有了更高的要求。这些要求使我们对经济全球化、交流多样化和扩大化、个专业精细化管理和发展有了一个相对宏观的分析思路。
书中使我感触最深的是，针对美国目前发展中的大事件以及现象，例如，美国矿难的悲情历史，街头警察的创新创奇，美国最热的交友信息平台facebook与推特，以及美国纠结百年的统一身份证的问题等，都一一分析了其背后所蕴含的经济学、金融学道理，以及这些时间的背后数据对于美国**，公民以及社会的种种挑战。在书中，作者分析了美国半个世纪发展的内涵，总结出美国发展进步的根本原因是开放和创新。正是因为美国强调在这个时代最大限度地利用互联网，现代美国即使面对压力和强大的经济困难，也取得了稳步的进步。
这本书给了我最大的灵感。老实说，这不是那些经济案例，也不是几年前的那些数据和信息。而是一种如何发展的理念。美国正是有了开放和创新才有了如今不断发展中的世界第一强国。
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但是，我们中国还没有对开放和创新做出最好的诠释。虽然我国改革开放以来，技术创新取得了一些成绩，但面对发达国家，我认为差距是不言而喻的。大到一个国家，小到一个集体，都离不开开放和创新。
读了徐子沛先生的《大数据》，我思考最深的不是国家的改革与创新，而是我身处的农行的发展与创新。
作为一名工作了四年的中国农业银行员工，我热爱自己的职位，也热爱我为之奋斗的中国农业银行。面对农行未来的创新与发展，在对了这本书以后我针对自身的岗位得出了一些不尽成熟的想法：一方面，我们农行有自己的理财产品，而我行主要的营销方法还是有些被动，我的一点想法是可以多做集中性质的营销，例如在浦口区农行网点附近繁华地段发放宣传单，或者针对有需要的企业可以进行集体宣传，使我行的优质产品深入人心，从而也可以提升我行的基本效益。
例如去年举行了几场“新老客户答谢会”，如果举办的次数再多一点，我觉得效果会更好。
另一方面，我对我们的创新产品有一些想法。创新是任何个人、企业甚至国家发展的动力。那么，我行也应该响应时代的召唤。
近日，正值旅游的**时期，很多人选择出境旅游，但是有很多国家不支持银联卡，所以很多人想办理visa或mc的信用卡，但是信用卡办起来需要至少半个月的时间，且要求比较高。所以现在一些银行正在发行visa或mc借记卡，申请条件相对简单快捷。我行可以参照并大力开发这一领域。
以上两点只是我个人的一点想法，虽然还有些稚嫩，有些不成熟，但是这两点是我看了徐子沛先生的《大数据》一书以后，基于我对农行的热爱，有感而发，由心而生的。
2013年09月
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
职位描述：
岗位职责：
1，管理项目团队整体技术，根据业务需求分析实施方案和数据计算
2，指导团队成员，负责项目团队成员的建设和管理
3，负责完成项目相关技术的方案设计，参与团队项目代码评审
4，规划项目团队的大数据技术体系和团队成员技术成长
职位要求：
1，本科及以上学位，计算机，数学，工程学相关专业，硕士学位优先
2，5年以上大数据开发经验或数据仓库/模型/报表开发经验
3，丰富的大中型大数据架构/数据仓库项目的规划、方案设计、实施等相关经验
4，熟悉hadoop生态圈的各组件，系统及引擎
5，参与过商业项目的大数据平台建设的优先
6，良好的学习能力，对技术前沿的发展有很大的好奇心
7，逻辑思维能力强，思路清晰，良好的沟通协调能力
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
一：
教学资源的数字化、信息化、网络化，使得教育资源在大数据时代实现资源共享成为可能，包括网上教研系统、网络备课系统、教师学习中心系统、教师评价系统、资源管理与应用系统、视频点播系统、远程网络教学系统等，大数据教育资源可建立一站式教学信息平台。而学生在学习公共服务平台上，通过网络课堂、自主学习系统、互动交流系统等实现远程学习、移动学习。
目前互联网、云计算、物联网、移动互联网、智能技术等技术的快速发展，教育数据的形式和来源越来越趋于多元化、多样化，谁能快速发现和整合数据，并能解决如何利用数据挖掘其背后的价值这一问题，将会有效增加其在未来的竞争力。
二：
材料三：
目前，“报送式收集”仍主导教育数据收集方式，“伴随式收集”没有真正实现。教育数据除了来源于教育系统内，还广泛来源于智能设备、社交媒体等诸多方面。随着“物联网”成为现实，采用传统方式进行收集数据量的比例会越来越小。科技研究公司高德纳( Gartner)估计，2016年每天有550万台互联设备上线，到2020年，互联设备的总数将超过目前水平三倍以上。IBM表示，目前每天产生的数据已达大约2.5艾字节，这意味着世界上90%的数据是在过去两年产生的。所以，“伴随式”的数据收集方式的实现，才意味教育大数据时代的到来。另外，“报送式收集”方式无法有效规避“数据利益”，“伴随式收集”具有动态性和即时性，虚假数据无所遁形，数据的真实性得到了有效保证。
材料四：
近年来，浙江省紧紧围绕教育现代化这条主线，着力以信息技术解决教育教学难点，在信息化发展理念、发展路径、发展机制等方面取得了突破性进展。目前，全省99%以上的中小学校实现千兆到校、百兆到班，49%的中小学校无线网络覆盖主要教学场所，班级多媒体普及率100%；38%的中小学校建有创新实验室或学科教室，移动学习终端逐步走向全面普及，智慧校园建设取得较好成效；之江智慧学习广场融通“国家—省—市—县”教育资源，汇聚了1384门普通高中选修课网络课程、30门义务教育拓展性课程精品网络课程、3.6万余个微课资源，为促进教育公平提供了新路径。根据教育部科技司发布的《中国教育信息化发展报告(2016)（基础教育）》，浙江省基础教育信息化综合指数居全国之首。
7．下列对材料相关内容的理解，不正确的一项是（3分）
A．材料一介绍了互联网、云计算、物联网等技术在教育领域的应用，教学资源呈现了数字化、信息化、网络化的特征，教育资源实现了共享。
B．从材料二可以看出，2012-2017年在线教育的市场规模逐年增加，并预计2018-2019年市场规模依旧保持增长，但增长率会降低。
C．教育数据来源于教育系统、智能设备、社交媒体等多方面，“报送式收集”依旧是主导教育数据收集的方式，但所占比例会越来越小。
D．浙江省在智慧校园建设方面成效显著，网络课程相当丰富，在信息化发展理念、发展路径、发展机制等方面取得的成绩值得其他省份学习。
8．下列对材料相关内容的概括和分析，正确的一项是（3分）
A．在教育领域发展大数据，对教师而言，能共享更多教育资源，获取更多教学信息；对学生而言，能实现远程学习、移动学习，解决了教育不公平问题。
B．在教育数据的形式和来源多元化、多样化的背景下，只要快速发现和整合教育数据，挖掘教育数据背后的价值，就能在未来竞争中立于不败之地。
C．“伴随式收集”具有动态性和即时性，使虚假数据无所遁形，有效保证了数据的真实性，比“报送式收集”方式收集的教育数据更加真实有效。
D．浙江省基础教育信息化综合指数居全国之首，在网络普及、多媒体普及、移动学习端普及等教育现代化方面的成绩都远远超出了其他省市。
9．根据以上四则材料，概括大数据在教育领域中的发展趋势。（6分）
答
7.A【解析】“实现了共享”错，原文是“教学资源的数字化、信息化、网络化，使得教育资源在大数据时代实现资源共享成为可能”，混淆已然和未然。
8．C【解析】A项，“解决了教育不公平问题”错。原文材料四只是说“为促进教育公平提供了新路径”。B项，“只要快速发现和整合教育数据，挖掘教育数据背后的价值，就能在未来竞争中立于不败之地”错，过于绝对，原文中“教育数据的形式和来源越来越趋于多元化、多样化，谁能快速发现和整合数据，并能解决如何利用数据挖掘其背后的价值这一问题，将会有效增加其在未来的竞争力”，只是说“增强其在未来的竞争力”。D项，“都远远超出了其他省市”错，曲解文意，原文“浙江省基础教育信息化综合指数居全国之首”并不代表每个方面的成绩都超出其他省市。
9．①教育资源将实现共享，可以挖掘数据背后的价值。②在线教育的用户规模将越来越大。③数据的“伴随式收集”将得以实现，真实性将得到有效保障。④助力解决教育教学难点。（每点2分，答出三点即可。）
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
数据不代表信息，更不代表智慧
我时常听创业者说自己的公司每天会生产/记录很多的数据，虽然他们暂时还没想明白怎么用这些数据，但把这些数据都先存起来了。他们经常还说，通过这些数据他们的产品/服务将得到很大的提升，仿佛这些数据就是公司的救世主一样。我不想讨论这种观点正确与否，但想在这里解释两个关于大数据的常见误解：
一、数据不等于信息
经常有人把数据和信息当作同义词来用。其实不然，数据指的是一个原始的数据点(无论是通过数字，文字，图片还是视频等等)，信息则直接与内容挂钩，需要有资讯性(informative)。数据越多，不一定就能代表信息越多，更能不能代表信息就会成比例增多。我们来看两个简单的例子：
备份。很多人如今已经会定期的对自己的硬盘进行备份。这个没什么好多解释的，每次备份都会创造出一组新的数据，但信息并没有增多。
多个社交网站上的'信息。我们当中的很多人在多个社交网站上活跃，随着我们上的社交网站越多，我们获得的数据就会成比例的增多，我们获得的信息虽然也会增多，但却不会成比例的增多。不单单因为我们会互相转发好友的微博(或者其他社交网站上的内容)，更因为很多内容会十分类似，有些微博虽然具体文字不同，但表达的内容十分相似。
二、信息不等于智慧(Insight)
好吧，现在我们去除了数据中所有重复的部分，也整合了内容类似的数据，现在我们剩下的全是信息了，这对我们就一定有用吗?不一定，信息要能转化成智慧，至少要满足一下三个标准：
可破译性。这可能是个大数据时代特有的问题，越来越多的企业每天都会生产出大量的数据，却还没想好怎么用，因此，他们就将这些数据暂时非结构化(unstructured)的存储起来。这些非结构化的数据却不一定可破译。比如说，你记录了某客户在你网站上三次翻页的时间间隔：3秒，2秒，17秒，却忘记标注这三个时间到底代表了什么，这些数据是信息(非重复性)，却不可破译，因此不可能成为智慧。
关联性。我们曾经对关联性的重要性进行过解释。这里不再赘述了，无关的信息，至多只是噪音。
新颖性。这个和我前文举的那个社交网站的例子类似，不同的是，这里的新颖性很多时候无法仅仅根据我们手上的数据和信息进行判断。举个例子，某电子商务公司通过一组数据/信息，分析出了客户愿意为当天送货的产品多支付10块钱，然后又通过另一组完全独立的数据/信息得到了同样的内容，这样的情况下，后者就不具备新颖性。不幸的是，很多时候，我们只有在处理了大量的数据和信息以后，才能判断它们的新颖性。
说了这么多，是想表达，其实我们手上有用的数据并没有我们想象的那么多大数据本身就是个耍噱头的词。在如今这个年代，一个普通的创业公司每天就能生产1GB以上的数据，稍微大一点的公司每天生产的数据都以TB来技术。但在花钱进行大数据分析之前，我们要意识到，数据不代表信息，更不代表智慧。
❖ 数据科学与大数据技术工作总结 ❖
新年到来了，辞旧迎新，希望20xx年我的家人身体健健康康，宝宝快乐茁壮地成长，自己和老公的事业风调雨顺!总结一下20xx年，酸甜苦辣都有，尤其是下半年真是煎熬与希望并存。自己的事业上收获不小，获得了一个大项目资助，但是体检发现了乳腺增生，提心吊胆之后对生活的态度也悄悄有了变化。老公的事业突破了最难的关口，开始有所盈利，今年估计就能分担家里的经济负担。宝宝开始上了幼儿园，但是之后连续得病，令我倍受煎熬，天天心急火燎，也下定决心要早点调回北京。父母今年照顾的比较少，但是都还好，爸爸身体没犯毛病，妈妈也还好，打算领他们去个有山水的地方旅旅游，争取春节期间成行。
20xx年初的时候就打算只要能收支平衡就好，但是今天把帐算了下来，发现支出远大于收，多花了将近3万2，理财可谓是比较失败的一年，不但支出没控制好，并且炒得现货黄金几乎全折了，纸黄金还有1万被套牢。另外今年的电话费和交通费比较多，交通费1万1千多，电话费将近1千，人情也将近1万了。衣装方面一直觉得是省了再省，但看来也花了5千多，好像还没买什么像样的衣服。因此20xx年还是以省为主，一定要控制好支出，量入为出，合理规划，好好安排好生活。
家庭和睦是事业发展的根本，今年和公婆以及大姑姐的矛盾日益明显，多少也影响了自己的情绪和心情，在20xx年应放宽胸怀，着眼大局，不陷入人事是非，为了自己的大目标奋斗。
新年送给自己几句话：
(1)多注意自己的身体和健康，不熬夜，放松心情，高效工作，劳逸结合；
(2)保持一颗善良的心，维持一个正直的做事风格，能帮人处多帮人；
(3)做事不要拖拉，当天的事情当天毕。
