第一篇：课堂中的大数据应用
一、课堂中的大数据应用
课堂中生成的大数据：
1.教师教学行为数据：教师教学行为的数据主要是教师在授课过程中的言行。
2.学生学习行为数据：学生学习行为的数据主要是学生在课堂中的反应、作业完成情况以及对知识点的掌握情况。
课堂大数据的用途
1.分析和评价教师教学行为，促进教师教学行为的改善 2.为学习分析提供依据，促进教学干预和个性化学习3.发现教育教学问题，为学校和管理部门提供决策依据
随着平板电脑等移动终端设备在课堂中的应用，采用智能手段获取学生学习的数据也成为可能。典型的应用是收集学生对知识点的掌握情况，如将课 堂练习与教学知识点相关联，在移动终端上做课堂练习时，运用软件实现课堂 练习的智能分析，自动获得学生对教学知识点掌握情况的数据。
二、关注学生课堂数据，挖掘信息课堂亮点
教师要敢于直面自己的课堂，看看录像，听听录音，及时反思自己的课堂，优化教学引导，课堂教学的时间观念就会强很多，课堂效率也会提高不少。
三、基于 PADClass 模型的数字化课堂学习过程数据挖掘与分析研究 信息的单向性和数据的不可跟踪性使得课堂学习过程只能依靠教师的经验进行分析，在学习过程中的多维信息交互数据不能得到即时处理与分析，导致个性化学习缺乏实际基础。
一方面，通过数据挖掘和数据分析以及可视化等技术可以实现对课堂上教师和学生的教学行为和随堂测试数据信息的采集、处理、存储以及可视化呈现;另一方面，通过基于数据的教学策略优化，可以减轻教师教学负担，激发学生学习兴趣，实现教育资源合理配置，促进信息技术与教学过程的深度融合。可以把课堂数据分析分为四个方而，即教师分析、学生分析、活动分析和资源分析。其整体分析结构如图。
其中教师分析根据教师的课前备课、课上授课和课后评价等行为分为备课分析、导学分析、互动分析、评价分析、教学目标分析和课后分析;学生分析根据学生课上行为和作业测试情况分为互动分析、评价分析、作业分析、测试分析和学习结果分析;活动分析根据活动的类型和时长分为活动类型分析和活动时长分析;资源分析根据资源的类型、大小和使用情况可分为资料分析和使用频率分析。它们为分析教师与学生的行为和教学目标的完成情况提供了科学精确的数据依据。
可以把数据分为单节课和阶段性两个维度来分析。单节课就是在某一节特定的课上，对教师和学生的交互信息和学生的测试成绩进行精确的处理，并最终用图形化的形式展示出来。阶段性就是在某一阶段内，对某个班级或某个学生进行阶段性分析.用图像化的形式直观展示。
图4为测试时题目正确率及交卷人数实时状态，该图由两部分组成:左侧为“题目正确率统计图”，显示当前已交卷学生的单个题目的答题正确率;右侧为阳寸序图”，显示当前已交卷学生的人数。
图5为测试时每个学生实时作答情况，答对的选项填充为绿色，答错填充为灰色，未选为空白。S-P表用来实时显示学生的正确率及每个题目的作答情况。
图6为单日随堂考成绩分析，是该教师某天在某班的某门课上进行随堂考试成 绩的分析。图7为单日作业提交率分析.是该教师所教的某一班级某天提交某门课的作业情况分析。教师通过“实时分析图”能够了解每个题目的正确率和学生的交卷情况。
第一，教师通过“举手”能够及时了解学生对知识的掌握情况。
第二，教师通过“实时分析图”能够了解每个题目的正确率和学生的交卷情况。第三，教师通过S-P表能够详细的了解每个学生的学习情况。
第四，教师通过“单题选项分布统计图”能够了解每个题目学生整体的掌握情况。
第五，教师通过“成绩等级分布图”能够了解学生成绩等级的分布情况。
第六，教师通过“过程分析图”能够“看到”学生的过程分析图给教师呈现了学生做每个题目做题过程。
四、面向课堂教育信息的数据挖掘研究
维度二学生信息的挖掘“(1)参与状态:一是观察学生是否全员参与学，二是看有的学生是否参与教，把教与学的角色集于一身。没有学生积极参与的课堂教学，是谈不上开发学生潜能的。(2)交往状态:一看课堂上是否有多边、丰富、多样的信息联系与信息反馈，二看课堂上的人际交往是否有良好的合作氛围。
(3)思维状态:看学生是否对教师的提问，提示信息作出积极的反馈;学生是否主动提出问题、发表见解。
(4)情绪状态:一看学生是否有适度的紧张感和愉悦感，二看学生能否自我控制与调节学习情绪。有时课堂会突然爆出笑声又嘎然而止，会从激烈的争论转人专注的聆听，就是一种自发并能自控的良好情绪状态。
(5)生成状态:一看学生是否都各尽所能，感到踏实和满足，二看学生是否对后继的学习更有信心，感到轻松。
维度三教师、学生课堂交互信息的挖掘：
五、课堂数据可视化的价值与教学应用
基于网络智能设备的课堂数据可视化，一方面继承了数据可视化“一图胜千言”的表达优势，另一方面又通过技术将已构建教学关联的课堂数据，以即时反馈、全局展示、动态累积、趣味呈现的方式应用于课堂教学各环节和活动中，在支持课堂管理的同时，着重突出“可视化”的教学互动及教学的动态生成，促进了教学过程的不断改进。
课堂数据可视化的内涵：数据可视化借助图表、图像形象地呈现数据，支持用户直观了解数据本身，分析蕴含在数据背后的信息与数量关系，其主要目标在于“通过图形化的手段清晰有效地传达信息”，帮助人们“揭示趋势、探索来源、获取新知”。研究表明，大脑要处理的信息多跟视觉有关，超过 80%的大脑细胞是处理视觉信息的，人们在加工视觉信息时认知负荷很低，所需努力极其微小（Sibbet，2010）。数据可视化充分应用“一图胜千言”的可视化表达方式，具有显著的沟通力、呈现力与吸引力，在课堂教学中常被用于呈现教学信息，通过图形图像的方式增进学生对教学内容的理解与认知，支持学生学习过程中的认知建构，或是对已记录的教学数据加以可视化，便于后期的比较与分析。
其应用主要包括获取课堂表现数据、呈示可视化结果、自主调整反馈三个基本流程。各流程间顺序并不固定，可根据教学实际灵活调整，通过这些流程的不断应用促成教学改进的良性循环，如图
其中“获取课堂表现数据”，通常指通过应用智能设备获取学生课堂表现数据，主要有行为表现、认知表现和情感表现三类。
1.课堂数据可视化应用带来课堂形态的新变革
首先，课堂数据可视化的应用使课堂交互真正得以“实时实地”。如使用课堂应答工具Socrative可即时了解学生对某一知识点的掌握情况，从而减少师生间反馈所需的时间，促使课堂交互真正实现“实时实地”。
其次，课堂数据可视化应用可自主设置课堂交互的透明度，在充分尊重学生的同时增进课堂交互的自由度。如 Socrative 可在不同测试题型如简答题中设置是否匿名，为课堂中的学生创设毫无压力的表达空间，使其更愿意且更真实地表达自己。
第三，课堂数据可视化应用可使课堂交互充分面向个体和全体学生。如 Class Dojo 将全体学生行为表现信息置于单一界面中，教师可以通过这种可视化的方式即时了解个体和全体学生的行为表现情况。
2.课堂数据可视化应用是教师数据素养发展的重要内容 课堂数据可视化一方面将数据应用渗透于教师教学与沟通交流的各环节和各层面，另一方面在技术应用上简化了教师数据统计与分析的工作，使教师能够切实关注基于数据的教学发展而非数据本身。
3.课堂数据可视化应用推进教师技术应用的优化变革
课堂数据可视化应用实则是基于数据的技术应用，这种基于数据的技术应用在教学整合的“相对优越性”、教师教学的“兼容性”、教学效果的“可观察性”上均较传统的技术应用更能激发教师应用技术的积极性与主动性。一是数据与教学切实关联，二是数据具有动态性特征，三是数据具有一定的指示作用。
课堂数据可视化教学应用案例 1.Class Dojo简介
Class Dojo是一款免费的基于学生行为数据可视化的课堂行为管理网络工具，旨在帮助教师管理课堂和改进学生行为表现。这项功能主要通过四个环节实现：（1）量化学生行为，（2）评估学生行为，（3）呈示学生行为得分，（4）生成学生“行为报告”。
3.基于Class Dojo的课堂数据可视化教学应用（1）激发全员共同参与（2）创设游戏化课堂 可将学生课堂行为管理作为游戏机制，通过将数据应用和趣味呈示的色彩、声音、时间乃至学生个人形象相关联，从个性化形象设置、评估过程到竞争机制、互动反馈等方面。具体可从以下三方面考虑：一是为所有学生设置独特的卡通人物形象。二是重视学生行为评估过程的游戏化。三是充分应用 Class Dojo 所提供的随机抽取、计时器和倒计时等功能，开展各种各样的趣味活动，有效提高学生的课堂参与。
（3）展开即时、全面、自主的教学互动（4）增进教育利益相关者间的协作交流 Class Dojo 除了在课堂教学中作为学生行为的即时评价与管理工具外，还会对学生的行为表现加以记录和存储，并以“行为报告单”的方式动态呈现出“整个班级”或单个学生在某一段时间内的发展变化情况。Class Dojo根据教师、家长和学生的应用特征为各自提供了不同的应用界面，方便教师、家长和学生即时查看学生的行为表现。
六、学习仪表盘：大数据时代的新型学习支持工具
学习仪表盘基于信息跟踪技术和镜像技术，对学习者的学习行为、习惯、情绪、兴趣等信息进行记录和追踪，通过分析与可视化、个性化的显示，为在线教育的学习者、教师、研究者、教育管理者等提供多层次的学习支持，帮助学习者实现自我认知、学习反思以及意义建构，促进学习新方法或模式的产生。
应用案例
（1）可汗学院学习仪表盘 在这一学习仪表盘中，要学的知识被精细切割为上百个知识点并可视化为由
549 个小格组成的“任务进度”图，其中每个小格代表并链接一个知识点要完成的学习任务，其颜色深浅表示了学习者对该知识点的掌握程度。学习者可以设计个性化 的学习路径并自由选择想要学习的知识点，还可以通过练习或测试提升对某一知识点的掌握程度
（2）“快乐学”学习仪表盘
学生入口的仪表盘页面能够显示学生在练习过程中的错题类型与数量，并通过分析学生在学习中的弱点与盲点生成个性化练习题，帮助学生强化和提高。教师入口的仪表盘页面既能够支持师生间一对一的交互，又能基于对学习者的数据分析辅助教师生成个性化试卷，从而实现个性化教学。家长入口的仪表盘页面在可视化子女总体学习指数（如图4所示）的同时，还可以显示某类知识点的具体学习情况
多对象学习支持
学习者。学习仪表盘可以追踪学习者的学习过程与结果并提供多种反馈信息，包括对课程参与情况的反馈，如学习材料使用情况、在线活动参与度、论坛参与率、在线测试成绩、作业及考试成绩等;学习者在学习共同体内的学习情况反馈，如学习进度的比较与推荐、学习策略建议等;学习者学业进步的总体反馈，包括学习情况总结、参与各种学习活动及使用各种信息技术工具的情况总结等。
教学者。学习仪表盘具有可定制性与可扩展性，可以满足教师多方面的教学需求。(Siemens et al.,2011)首先，教师可以通过学习仪表盘更深刻地了解学习者个体与群体的学习情况，如学生对于个人进步的感知、学习中的情绪情感体验、话题讨论的参与程度、实时学习检测情况以及与检测内容相对应的在线学习活动参与情况等，使教师可以获取学习情境中更为全面但却不太有形(Less Tangible)的信息，从而追踪并掌握影响学习者持续学习参与度(Sustained Learner Engagement)的因素。其次，学习仪表盘提供了一些便捷的插件，可以让教师选择和定制对信息和数据的分析角度，从而帮助教师及时发现和预测“处于危险状态”的学生并进行干预，如个性化谈话、学习方法建议、学习材料补充等。另外，学习仪表盘具有良好的开放性，教师可以方便地与同校或外校的教师共享信息资源。
第二篇：中大数据公司简介
陕西中大数据网络服务中心
公司起源史：
中大数据中2006年建立于启创旗下部门，中心主要以网站建设、空间域名、企业邮局、及虚拟主机、服务器托管、大型数据库优化设计管理（域名是www.xiexiebang.com）icann
公司源于（启创科学技术研究联合网讯建立与2003年，公司主要以网络、设计、软件、无线增值、及研发各类电子产品、综合贸易、实业加工金融等行业、并成立多项子部门、）
2009年，因中心分支业务市场规范管理，（现原启创所有业务设备改革重新组织整合、启创科技研究院已迁移海外，国际启创联合科技，联创世界启创之源）更新硬件设施、员工经严格培训、并且向海外各国发展机站及区域合作。中国、香港、台湾、朝鲜、韩国、日本、美国、英国、和其它海外机房都有本中心服务器。经多年的运营取得了良好的信誉保障。
2009年底：一次新的改革诞生，在原启创基础上合力决策更名升级总部、陕西神箭科技。
公司简介：
中大数据科技网迅公司(简称“中大数据”)是一家专注于行业信息化与综合信息技术服务的高科技企业。位与神箭科技发展旗下分部。在神箭旗下分部idc综合信息服务中心。
中大数据是网站推广设计行业技术专家、项目咨询与IT精英资源优化整合的典范，矢志于教育信息化、公路交通信息化、企业管理信息化等行业信息化领域的发展，以优秀的行业应用软件及解决方案、系统集成、网络安全、电子商务等卓越的服务促进客户事业的不断进步。奋进中的中大数据秉承“诚信垂范、专业整合、协力创新、友善共赢”的经营理念，积极探索先进的管理模式与技术创新思路，整合西安交通大学、西安电子科技大学、西北工业大学、西北大学以及东南大学等行业一流高等院校与科研机构的优势资源，构筑诚信友善、创新进取的精英团队，倡导产品与服务的密切协作、行业技术与IT技术的优化整合、产品方案与客户需求的，无缝结合、客户需求与技术服务的无间共赢。
服务项目
网站建设域名注册虚拟主机主机托管Vps主机VM主机固定IP接入动态IP接入动态域名解析等。SEO优化网站推广品牌宣传搜索竞价外链发布短信群集发企业黄页群发网站流量提升Pv提升。网站搬家、数据库分析设计、网站运营托管、网站管理人员及维护推广人员教育培训。
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第三篇：浅谈图书馆如何简单应用大数据特性
浅谈图书馆如何简单应用大数据特性
重庆师范大学涉外商贸学院
【摘 要】随着现代社会和科学技术的发展，以及大数据的概念出现以后，大数据已经渐渐融入到我们生活中的各个领域，正改变着人们的生活方式。图书馆作为文献信息中心，更应该接受和适应这种变化，并且利用大数据的特性进行发展和改变，来突出图书馆的特点和职能。
【关键词】图书馆；大数据；特性；简单应用
“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新的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，用来适应海量的、高增长率和多样化的信息资产。对于大数据这个概念大家并不陌生。
大数据有四特性：
1.大量
2.高速
3.多样性
4.低价值密度
随着社会和科技的发展，大数据已经融入到我们的生活中的各个领域。图书馆担负着教学和科研服务的双重任务，是培养人才和开展科学研究的重要基地，不仅要更好的融入当今社会的大数据时代，更应该更好的应用大数据的特性为广大读者服务。
一、大量
首先大数据与传统数据相比较，最明显是特点就是在于大数据的信息量巨大。
现在的图书馆已经不再是只用来存放纸质载体图书的建筑物，它还包括有电子资源以及各种不同形式、不同载体的信息和资源，图书馆的功能和内容正在发生转变。传统纸质图书载体能容纳的内容相对于大数据大量的概念来说已经不值得一提。而随着现代科技发展，出现的电子图书的信息量也是不能与大数据相比的。
原来所说的电子图书和数字资源一般都指存储于图书馆内的本地数据库中存储的资源。一般的电子图书和数字资源具有容量远远大于传统纸质载体图书，并且具有使用和检索都比纸质载体图书来的更为方便和快捷等优势。但在大数据环境下，使我们的这一概念发生了翻天覆地的变化。大数据的应用方式，在理论上可使图书馆的容量无限扩大。
大数据即将大量数据通过互联网聚集到某个特定点，也可以看成是把互联网上的所有数据集中在某一个特定数据库中，这个特定点或特定数据库存在于互联网中。事实上我们所说的特定点或者特定数据库只是把互联网中各个不同的数据库做成开放性数据库，让各个数据库之间进行相互通?，而形成的一个整体数据库。
因此，图书馆也可以链接并使用这一特定的整体的数据库。通过此链接，不仅可以无限扩大本馆自身的馆藏资源，还能使本馆资源得到开放，更加有效充分的利用馆藏资源，并实现数据交流和资源共享。
二、高速
大数据和传统数据最大的区别在于大数据的高速特性，它对于数据处理的能力要求必须非常出色。
大数据在进行数据处理的时候，既能对数据进行流处理，也同时能具备对数据进行批处理的能力。也就是说，大数据处理要求在连续不断处理数据的同时，能够对突如其来的批量数据进行计算和处理。
大数据的高速运行，要求数据有时效性。随着时间推移，数据的价值会折旧，不同年龄阶段的数据具有不同的价值，如期刊类，报纸类。这就要求图书馆及时更新其馆藏。好在大数据时代的资源和数据能够互相连接，弥补了部分馆藏和资源不能高速运行更新的缺点。
从数据开发来看，图书馆存储了大量的数据和资源。当这些数据和资源被聚集到一起时，会形成数据和资源的“矿山”，那么“挖矿”的效率就要求非常高，大数据高速运行就成了“挖矿”的优势。
在图书检索上，大数据的高速运行查找能够快速、精准的定位每一本图书的位置。对于不熟悉图书分类法的读者来说，利用大数据进行图书资料的查找和检索无疑是最方便快捷和准确的。
三、多样性
大数据的数据来源的多样性，这是传统数据做不到的。
对于图书馆来说，产生数据的方式多种多样，有日常的统计数据报表，有人工借还和自助借还数据，有读者检索图书产生的数据，有使用网络图书馆产生的点击量、浏览量等多种数据来源。可以看出读者自身也是数据的创造者。
在大数据环境下，图书馆通过记录、收集并保存产生的一切数据，待数据量达到一定规模的时候，通过对多样数据的各种提炼和分析，了解读者需求，更好的提供多样化的资源和优质的服务。
通过分析读者的阅读需求等数据，可帮助图书馆优化自身的馆藏结构，帮助图书馆纸质图书馆藏的剔旧、电子资源的购买和更新等工作更科学的进行。
四、低价值密度
大数据的低价值密度是指数据的真实性。
大数据追求的是数据的高质量，大数据的基本在于为决策提供帮助，因此大数据必须拥有绝对的真实性。
从来源上分析，传统数据的来源是从宏观上采集的。数据的采集有原则性，有规律，采集的对象有阶段性有针对性，或者直接是进行抽样采集的。传统数据的采集方式决定了传统数据在真实性上会有所欠缺。
大数据的采集方法与传统数据迥异。大数据的数据采集方式是从微观采集，它进行的是个体采集，每个个体都有自己单独的数据集合，也是产生数据的来源。大数据对于数据的采集是没有标准的，它的采集方法源于对个体的行为与现象记录。通过对大量真实数据进行提炼、分析和总结出来的有用数据，其真实性是毋庸置疑的。
图书馆应用低价值密度这一特性，可以帮助图书馆对文献进行开发。因为图书馆所提供的文献、资源、信息等必须具有权威性和真实性。以大数据为基础的参考信息作为文献开发依据具备了真实性的原则。
大数据能真实的分析读者使用图书馆的习惯和读者的读书习惯。通过记录和分析读者的阅读倾向的数据和读者使用馆舍的数据等等，能真实分析出哪些是读者使用的重点资源，哪些是读者不常使用的次要资源。通过对读者的阅读倾向的数据进行记录和分析，可帮助图书馆加强对读者重点使用的资源的建设。而对读者使用馆舍情况的记录和分析，可以对图书馆馆舍进行科学的改造和布置，让读者使用图书馆更感舒适。
大数据真实的记录和分析读者阅读和使用图书馆的各种数据，可以引导读者进行阅读。挑选读者重点使用的资源设立专门的阅读区域，可在设立的阅读区内进行与重点资源的相关参考内容的引导和推荐工作，方便读者更好更有效的使用图书馆资源。
通过大数据对读者数据的捕捉，图书馆能提供更优质的服务。建立数据，统计数据和应用数据，可使图书馆更具有竞争力。有大数据的真实为支撑的基础上，图书馆在现有基础上，能更好的优化和深化服务。
大数据的四个特性，并不一定是独立的，在很多方面，这四个特性都是融会贯通在一起的。应用其特性并不是只会用到其中的一个特性。图书馆对大数据特性进行合理的应用，能更好的建设发展自身，适应和满足社会的需求。
参考文献：
[1]李恬.大数据理念与图书馆大数据[J].新世纪图书馆，2014，（6）：24-27.[2]韩翠峰.大数据带给图书馆的影响与挑战[J].图书情报，2012，（5）37-40.[3]黄馥妃.大数据时代高校图书馆个性化服务研究[J].文化视野，2016.
第四篇：大数据在物流方面应用
大数据时代在物流方面的应用
学院：经济管理学院 专业：市场营销123班 学号：2012016314 姓名：李燕
“大数据时代来了!”两年，从业内到业外，这句口号见诸网媒、报端的频率与日剧增。直至今天，从政府高管到行业巨头，从商界大鳄到微企老板，关于数据创业，他们中有没有直接参与已然不是那么重要了，重要的是现在谁都不敢不重视大数据。更值得期待的是已有先驱驮负大数据颠覆行业规则的构想，开始试水国内物流行业。
“物流业是一个产生大量数据的行业，在货物流转、车辆追踪等过程中都会产生海量的数据，这么多资源如果不用就浪费了。”申通信息技术部总监邱成在接受本报记者采访时说。目前，业内对大数据并没有统一的定义。不同厂商、不同用户，站的角度不同，对大数据的理解也不一样。麦肯锡报告中对大数据的基本定义是：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集合。毋庸置疑的是，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。越来越多的企业也意识到了大数据的价值，对数据分析与挖掘的需求与日俱增。
“物流业之所以做大数据，主要是因为：第一，快递走入民生的势头越来越猛，对每一个节点的信息化需求也越来越多，这就需要通过大数据把信息化对接起来。第二，从企业自身角度来讲，信息化对企业管理者的重要性也越来越突出。第三，提高对数据的加工能力，通过‘加工’实现数据的‘增值’。”邱成说。
长期以来，备受指责的行业中总少不了物流业，其对仓储运输车空间的利用不科学、安全性差、燃油效率低下、周转时间随路径而浮动等，这些是导致中国物流业占GDP总量约18%远高于欧美发达国家的最主要原因。
整个物流业尤其电商领域已经几近爆发式成长，若应用大数据分析技术，仓储运输的空间将被系统化布置，物流车行程路径也将被“最短化”、“最畅化”定制。两年前，把一吨蔬菜从广州运到北京比从北京运到美国洛杉矶物流成本都高，今天，当大数据时代到来的时候，物流行业规则能否因其改变，只能拭目以待。因为大数据试水物流行业，“游戏”才刚刚开始。
“现在我们在做淘宝、商业客户的一些数据采集，在构成基础数据网络之后，再做第三方的增值应用。”邱成说。在前不久召开的“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。
在百世汇通，通过技术人员运用科技手段进行分析、提炼，大数据正在为企业战略规划、运营管理和日常运作提供重要支持和指导。据百世物流科技（中国）有限公司副总裁张砚冰介绍，百世汇通尝试运用大数据来管理、分析、判断加盟网点的运营行为，通过网点在系统内的足迹建立数据分析模型，成功地预测了几次网点的异动，使工作方式由被动式变为主动式、前置式，减少了大量客户投诉，把问题消灭在萌芽阶段。
不仅仅是物流业，电商企业也越来越关注大数据。早在今年年初，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；在“京交会”上，阿里巴巴集团与中国邮政集团、“四通一达”等十家快递公司合作，核心内容仍以打通物流数据为基础，重点将转向“数据整合与分析”。
“淘宝做大数据是以订单为核心，快递企业做大数据是以快递为核心。以申通为例，我们的客户不只是淘宝，还有很多商业客户。而且不少商业客户都有与快递企业在IT方面合作的想法，未来我们也希望能挖掘更多的数据价值，通过大数据给商业客户提供信息化服务。”邱成说。
物流行业树大根深，大数据在此行业内的应用也是非常广泛的。物流中除去淘宝商城、京东商城、苏宁易购等企业产生的包裹、快递等小部件中短距离之间物品流通的小物流;还有与之相对应的重量大、体积大、长距离运输的物品流通，如港口货物运输、大货车集装箱运输等的大物流。
在亟待改进的物流行业，大物流领域利用大数据分析应用技术其实质就是利用地理信息、位置服务、物联网在物流行业里做信息系统化，将现有的粗放、零散、低效、高耗的物流企业数据资源加以整合，建设成可以依据空间地理信息来统一协调监管的现代化物流。逐步利用大数据驱动信息化物流建设，在信息化的现代物流模式下，大物流领域的任何物流车船归属企业的名称、物流车队的整体油耗、车船的位置信息、车船的行程轨迹、车船的运行周期等这类空间地理数据通过系统智能化处理。
大物流领域成功应用大数据，无非是让物流车队效率提高、流程精简。物流车队本身的管理、设备等条件优化改善了，才有望使得中国物流运输成本降低。理想的前景是联合一个大型物流车队，为其免费装载上一台设备，这种设备搜集的车队车辆所有空间地理位置信息都即时反馈到监视后台。怎样获取这些大数据也就是物流车队提高管理效率的关键所在。然而，在刘俊伟来，这种期望的信息智能化的现代物流模式可能需要3-5年时间方可成熟。怎样获取这些大数据是一个问题，这需在资金投入、研发团队打造方面的决心和魄力。
“随着市场的发展，在未来，快递企业会不断加大在大数据方面的投入。”邱成表示。大数据的核心是发现和预测，利用其这个特点，可以提升快递行业的整体服务水平。此外，对于快递业做大数据的未来发展趋势，也有业内人士指出，快递员获取的数据已不只是企业内部信息，还包括大量的外部信息。大数据则让厂商能够有的放矢，甚至可以做到为每一个客户量身定制符合个体需求的产品和服务，从而颠覆整个商业模式。
尽管企业已熟知大数据所带来的价值和优势，但由于数据规模和种类的增加，处理速度的加快，以及易受攻击的特点，随之而产生的成本和复杂性给企业的IT资源和基础设施带来了更大的压力。如何在降低成本的同时提高IT效率，成为快递企业不得不面对的一大难题。
在邱成看来，投资、技术手段等并不是最大的难点。“快递企业做大数据面临的最大难题在于：一是基础数据的采集。因为到现在为止，不少快递企业的操作及信息传输并不是很规范，这给基础数据的采集带来了不小的困难。二是未来大数据的应用方向。比如我们现在有一些淘宝数据，首先要想好怎么用。”邱成说。
此外，也有业内人士建议，在大数据时代，企业要想用数据制胜，就必须尽早建立数据资产管理策略。只有拥有战略性视野和专业技术，才能更好地获得商业洞察力，才能将数据资产转换成战略资产和竞争力。
对于物流行业而言，必须能够更好地利用大数据，这样就可以更好地为客户提供服务，降低成本，提高燃油效率。与刘俊伟观点大同小异，Teradata天睿公司运输物流业总监肖恩也认为，大数据在大物流领域的应用是一个主要的技术潮流。即目前已经积累下的大数据需要以更加智能的方法加以利用，同时还要开发新技术来更便捷的获取多样化大物流数据。
第五篇：大数据的海关应用
大数据是一个相当热门的词。所谓的大数据技术指的数据分析的前沿技术。简言之，大数据技术就是一种从海量数据中快速获得有价值信息的能力。对于“大数据”(Big data)，研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”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的海量、高增长率和多样化的信息资产。上海腾道
作为一项重要的技术革新，大数据技术具有以下几方面特点：一是数据基础必须具备海量特性;二是可以根据设定好的管理或经营目标反向寻找管理中实际存在的关键节点和核心环节;三是数据重新梳理有助于提升决策力和修正决策方案、使既有信息资产爆发更大价值。而这几方面的特点，与海关审计工作的各项需求是相契合的，海关当前林林总总的信息系统的建设，也为运用大数据技术实现审计信息化奠定了良好的基础。
那么对于海关来说这些大数据有着什么样的作用？
1.拓展基础数据资源
一是丰富海关执法相关领域基础数据源，打破部门之间存在数据壁垒，实现海关缉私行政执法数据、稽查数据、监管场所信息、口岸单位数据等的关联比对，尤其要打破目前各关区和海关各业务系统之间的数据壁垒，实现信息互联互通。二是海关预算和财务管理方面，引入海关通用财务管理、固定资产管理等现有信息系统的基础数据，打破现有系统之间数据分散、相互独立、无法互通的现状，实现“财”与“物”的联动比对，实现海关所有信息系统之间数据的对碰分析。三是推动海关有关部门进一步加大对物资采购、基建修缮等领域信息系统的开发建设，为实现财务管理、政府采购、基建修缮、资产管理的横向联动分析以及海关总署-直属海关-隶属海关三级纵向联动分析奠定基础。
2.完善现有海关系统
以海关执法廉政风险预警处置系统为依托整合优化执法领域审计数据分析平台，在充分利用现有系统数据资源和监控功能的基础上，开发定制部分海关审计监控指标，完善构建按照不同系统用户形成涵盖全国海关数据指标集中展示和预警模块。同时引入大数据思维，开发适应海关常规审计和经济责任审计实践需要的功能，一方面突出对被审计单位贯彻落实海关总署党组重大决策、重要政策执行、业务发展动态和变化趋势的整体分析把握，更突出对执法统一性、自由裁量权规制、高风险节点指标等落实情况的监控。另一方面，要充分应用结构分析、多维分析、挖掘分析等分析方法，开展海关横向区域间对比分析、跨业务领域数据结合分析和纵向历史趋势分析，为有效发现系统性、区域性风险提供数据支撑。
3.外购公认的优秀大数据服务
先进的分析技术和大数据工具的进步神速，它们正以前所未有的方式帮助用户获取新的统计角度和结果。Tableau、Qlikview和NoSQL等工具和平台迅速崛起带来了全新的分析视角和机会，基于成熟的分析、视觉化以及数据管理的全新生态系统也以日新月异的速度改变着信息使用者的分析能力。可提供这类工具的供应商不胜枚举，开放资源的开发商数量更是不计其数。作为海关审计的大数据建设，应该不仅仅局限于海关自身的技术开发力量，更为重要的是学会怎么利用现有的比较成熟的数据采集和挖掘手段，以降低成本，提升海关审计监督效益。
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