浅谈大数据感想

浅谈大数据感想（推荐9篇）

浅谈大数据感想 篇1

一、不是随机样本，而是全体数据；

二、不是精确性，而是混杂性；

三、不是因果关系，而是相关关系。

对于第一点，作者是认为小数据通过抽样能够获得更多信息，但随着各种类型数据的不断增多，海量的数据通过抽样去获取信息就没有意义了。我觉得作者不能太过度强调全面数据，因为它毕竟有很多的条件限制，比如是否有能达到的技术支持，是否经济，是否合理，所以并不能一味地追求全面数据所带来的完整信息，至少我认为就现在大部分的数据调查来看，有的时候还是合适才是最好的。还有一点就是我们在收集、分析全面数据的时候也在不断产生新的数据，怎么证明这些新数据不是我们需要的全面数据中的一部分呢。

对于第二点，作者说允许不精确的出现成为了一个亮点，说得来就跟以前我们收集分析都非常精确一样，其实在统计中提到的置信区间、显著性水平这些限制就是一种容错率的概念，也就是说我们一直都是允许不精确的。

第三点其实在讲大数据带来的一个巨大的颠覆在于，人们可以利用数据的相关性直接做出决策而不用拘泥于背后的原因。例如沃尔玛通过调查知道“飓风的时候草莓味蛋挞卖得好”，但是我们根本不知道原因到底是为什么，其实我们也不需要知道，沃尔玛要做的仅仅是在飓风的时候增加草莓蛋挞的库存并且把它摆到显眼的位置就可以了。所以利用大数据我们可以做出很多这样的精明决策，但是数据也逐渐在代替了人做决策，我觉得人类的思想被彻底挑战了。我认为机器对于数据的分析体现相关关系，而因果关系则大部分来自于人为的想法，作者在书中前面部分说到“真正的革命并不在于分析数据的机器，而在于数据本身和我们如何运用数据”，所以重点是人类的思想和人类的运用。我觉得这一点上作者讲得有点前后矛盾。这么多年来，人类一直都在靠因果关系来理解和审视世界，而且事实也证明这没错，其实一旦有人的思维在就是不可能避免因果关系的出现，我觉得如果太强调相关关系就少了点人文情怀了。

浅谈大数据感想 篇2

关键词：大数据,可用性,应用

一、大数据的基本概念

大数据指的是无法在可承受的时间范围内用常规额软件工具进行捕捉、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的海量、高增长率和多样化的信息资产[1]。大数据的特点为Volume (大量) 、Velocity (高速) 、Variety (多样) 、Value (价值) , 其出现的意义并不在“大”, 而在于“有用”, 即不在于掌握了庞大的数据信息, 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理, 也就是有对数据的“加工”能力, 并通过“加工”实现了数据的“增值”。

二、大数据可用性的基本特性

1. 一致性:在数据的集合中, 每个信息都不包括语义错误或者是相互矛盾的信息。

2. 准确性:在数据集合中, 每个数据都可以准确的表述出现实世界中的某个实体。无论在何种领域里准确的表达, 数据的准确是十分重要的[2]。

3. 完整性:在数据集合中, 包含了庞大的数据来回答、查询各种信息并支持各种计算。

4. 时效性:在数据集合中, 每个信息都是最新的, 与时俱进的, 不保守陈旧。

5. 实体同一性: 在现实世界中的实体, 在各种大数据源中的描述应该一致。

三、大数据的基本应用

大数据的应用价值可以体现在帮助大量消费者提供产品或服务的企业进行精准营销, 帮助小而美模式的企业确定服务转型方向, 帮助企业实现科学决策、高效管理等等, 可应用于生产、医疗、金融、交通、教育、销售等各行各业。

例如通过对内衣市场行情、不同用户购买习惯进行大数据分析, 得出一般女士买内衣时, 会顺便看看男士家居服, 且对男士家居服的面料要求比较高的结果后, 超市可以在女士内衣货架旁边摆上面料较好的男士家居服, 可以起到很好的销售效果。

再如某医院在利用大数据分析系统打造了全面信息化的智慧医院后, 整合了原来分散在多个系统中的海量数据, 实现各部门、科室间的信息共享。同时, 通过对集成数据进行深入挖掘, 为各科室医疗人员的科学决策提供有效、全面的辅助, 极大提升医院的服务水平和管理能力。

四、大数据对生活、工作的影响

1. 了解客户需求, 高质量服务。应用大数据更好地了解客户的爱好和购买习惯, 得出有价值的信息。比如在美国, 经过调查, 发现小孩尿片和啤酒放在一起买的比较好。这就是经过大数据的分析得出结论, 直接应用就好了。

2. 在医疗中, 大数据的分析计算能力可以让医生快速制定出最新的医疗方案, 更好地去医治、预防疾病。比如在医院中, 大数据技术被医生用来监视患病婴儿的情况, 通过分析数据, 做出预测, 更好地救助患病婴儿。

3. 在我们的城市中, 大数据用来改善日常的城市生活。比如在城市实时交通信息、社交数据、天气数据的基础上进行数据分析, 用来优化最新的交通情况。

4. 在机器设备上, 大数据的分析可以让机器和设备进行智能化和自主化。比如自驾汽车、GPS系统以及传感器等。大大提高了人们的生活质量。

5. 在体育训练时, 利用大数据的分析技术, 分析运动器材中记录的传感技术数据, 可以获得运动员的比赛数据, 得到数据就可以制定运动员的训练方案, 提高比赛成绩。

6. 在金融行业中, 大数据应用较多的领域是高频交易。现在很多股权的交易都要利用大数据的算法进行的。这些大数据算法越来越多地考虑到了社交网络和新闻, 然后再决定在未来的几秒钟时间内到底是买进还是卖出。

结束语

如今算是刚刚迈入大数据时代, 这个时代的特征不只是追求丰富的物质资源, 也不只是对互联网带来的方便信息化服务, 同时还包括数据的价值挖掘和价值转换。现在对大数据的研究才只是刚刚开始, 是处于起步阶段, 大数据对人们的生活、工作影响深远, 给人们带来便利的同时, 还有危机并存[3], 不小心就把自己的隐私泄露出去, 给自己造成损失。数据挖掘实现了其他方式不可能得到的信息, 但是它还要受到一定规范, 应该在适当的说明下再使用。所以要利用好大数据这把双刃剑, 让它造福于人们。

参考文献

[1] (加) 韩家炜, 堪博著.数据挖掘概念与技术[M].二版.范明, 孟小峰翻译.机械工业出版社, 2007, 3.

[2]石杰楠, 高世文著.一种基于数据挖掘的通用CRM系统框架及关键技术研究[J].微电子学与计算机, 2005 (10) .

浅谈大数据技术发展趋势 篇3

关键词：大数据；云计算；大数据技术；数据挖掘

中图分类号：TP311.13

随着互联网技术和应用模式的快速发展，人们生活方式在不断改变的同时也产生了巨大的数据资源。预计到2020年，全球的数据总量将远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量，大数据时代即将到来。现阶段关于大数据有多种不同的定义，研究机构Gartner认为大数据是指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；维基百科上大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯；而麦肯锡则认为大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。无论哪种定义，我们可以看出，大数据并不是一种新的产品也不是一种新的技术，就如同本世纪初提出的“海量数据”概念一样，大数据只是数字化时代出现的一种现象。

数据量的剧增、国家和企业间竞争的加剧，要求政府和企业能更准确、快速、个性化的为客户和公众提供产品和公共服务。通过大规模掌握用户的细节数据，政府和企业可以分析出通过传统数据分析手段无法获知的价值和模式，做出更为迅速、科学、准确的决策和预测。由此可见，大数据技术是预测分析、数据挖掘、统计分析、人工智能、自然语言处理、并行计算、数据存储等技术的综合运用。

1 大数据特点

从计算科学发展历程来看，物联网的兴起对数据存储和分析产生了更高层次的需求，云计算则进一步拓展了计算机的计算能力。在以上二者的共同推动之下，大数据的概念应运而生，同时也标志着计算科学进入到一个崭新的时代。大数据有着不同于传统数据对象的特点。目前的研究认为，大数据具有以下主要特征：数据规模大、数据种类多、数据要求处理速度快、数据价值密度低以及数据真实性。数据规模大体现在大数据的数据量是以PB，EB和ZB来进行衡量的；数据种类多体现在大数据的数据类型不仅是结构化数据，还包括物联网数据、社交网络数据和位置数据等数据，更多的是半结构和异构数据，数据的复杂性高；数据处理速度快体现在对静态数据和动态实时数据处理的速度与时效要求高；数据价值密度低主要体现在大数据数据量巨大但由于数据结构分散导致数据价值密度低，需要进行数据分析和推理实现价值提纯；数据真实性体现在只有真实而准确的数据才能使大数据的分析、推理和管理有意义。

2 大数据技术发展趋势

2.1 人工智能技术的结合

大数据分析的目的是挖掘大数据中有价值的信息，是从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而不是对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提高计算机的智能计算能力，让系统具备对数据的分析、推理和决策，人工智能是实现以上能力的核心技术。近年来，人工智能的研究成为学术界和企业界的研究熱点，一方面得益于计算机硬件性能的提升，另一方面得益于以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理的速度和质量大为提高，能够快速、并行地处理海量数据。

2.2 基于数据科学的多学科融合

在大数据时代，许多学科的研究内容从表面上看存在很大的区别，但是从数据研究的视角来看，其实是有共通点的。随着数字化时代的到来，越来越多的学科在数据层面趋于一致，可以采用相似的思想来进行统一的研究。但数据科学的基础问题体系尚不明朗，其自身的发展尚未形成体系成为制约多学科融合的关键问题。

2.3 与网络技术领域的交叉融合

未来大数据将与物联网、移动互联网、云计算等热点技术领域相互交叉融合，产生更多融合不同行业数据的综合性应用。近年来计算机和信息技术发展的趋势是：前端更加简单丰富，后端更加智能快速。物联网与移动互联网促进了物理世界和人的融合，大数据和云计算提升了后端的数据存储管理和计算能力。今后，这几个热点技术领域将相互交叉融合，产生很多跨行业和跨领域的综合性应用。

2.4 大数据安全与隐私

过去几年大数据安全和隐私问题是国内外的研究热点，未来大数据的安全和隐私问题依然将是学术界和企业界研究与探讨的热点。大数据及其相关核心资源涉及企业商业机密和国家主权，引发了社会各界人士的广泛关注，因此如何保护大数据的安全以及用户的隐私成为一个亟待解决的社会热点问题。但大数据应用所产生的隐私问题、大数据系统和体系存在的安全防范方面还没有实质性的进展和突破。毫无疑问，未来大数据安全和隐私问题依然是热点趋势。

2.5 基于大数据的深度学习和众包计算

最近几年深度学习大热，在很多领域发挥了巨大的作用，成为人工智能和大数据领域研究的热门学科，未来基于大数据的深度学习还将是各大研究机构和企业的研究重点。

基于物理资源分散式的应用场景，比如以前常用的P2P技术等对于深度学习这种需要物理资源相对集中的计算方式则会有局限，而众包计算这种物理资源分散式的分布式计算平台则可以有效避免这个问题。因此基于大数据的众包计算也是未来大数据分析与应用领域的研究热点和发展趋势。

2.6 大数据技术课程体系建设和人才培养

大数据技术的快速发展和行业应用需求的快速增长，使得目前技术市场上高素质大数据技术人才严重短缺。因此，政府、高等院校和科研院所将加快建立大数据技术人才教育和培养体系，发展数据科学和工程专业，梳理和构建跨学科和领域交叉的大数据课程体系，融合计算机、数学分析统计、应用相关的学科，推动交叉学科数据分析技术的发展以及人才的培养。只有在体系建设和人才培养方面与市场需求同步，大数据技术才有不断向前发展的基石和动力，因此这也是未来大数据技术行业的发展趋势。

3 结束语

大数据技术是我们利用计算技术对大数据进行分析和推理并挖掘其潜在价值的技术，具有重要的研究意义和实际价值。本文从大数据的概念展开讨论，详细分析了大数据技术研究目前面临的一些问题以及未来的研究热点和发展趋势。尽管目前大数据技术研究已经取得了一些研究成果，但在学科基础、应用广泛性、系统支撑基础、生态环境、人才底蕴等方面仍然存在一些亟需解决的问题，需要政府、企业高等院校和研究机构等共同努力，推动国家在该领域的技术水平走到世界前沿。

参考文献：

[1]王元卓，靳小龙，程学旗.网络大数据：现状与挑战[J].计算机学报，2013（06）：1-15.

[2]陶雪娇，胡晓峰，刘洋.大数据研究综述[J].系统仿真学报，2013（25）：142-146.

[3]Thomas H.Davenport，Paul Barth，Randy Bean.How'BigData'is Different[J].MIT Sloan Management Review， 2012，54（01）：22-24.

[4]Victor Mayer-Schonberger，Kenneth Cukier.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2013：193-232.

作者简介：刘琳（1981-），女，四川泸州人，讲师，本科，研究方向：计算机网络、多媒体技术。

浅谈大爱与小爱论文 篇4

摘要：爱是非常抽象的东西，是一种感觉，一种体味，一种身心超越现实的纯美的反应，精致敏锐，牵动着整个身心和悲喜情绪，而且力量巨大，达到往往不是理智可以控制的，或根本无理可讲。爱是多种多样的，父母与儿女的爱，师生之爱，等等。尤其是师生之间的爱，社会上正面，反面的争议很多，到底应该怎样进行认识呢？笔者将在下文中通过“爱是什么；爱的误区；如何懂得爱，培养爱”三个方面对其进行详细阐述。

关键词：亲其师，信其道

爱是责任

如何培养“爱”

生活中，人与人之间维系着的关系，如果没有爱，就会形同陌路，将没有任何意义。那么，什么是爱呢？

一、什么是爱？

爱是非常抽象的东西，是一种感觉，一种体味，一种身心超越现实的纯美的反应，精致敏锐，牵动着整个身心和悲喜情绪，而且力量巨大，达到往往不是理智可以控制的，或根本无理可讲。爱是多种多样的，父母与儿女的爱，师生之爱，等等。尤其是师生之间，社会上正面，反面的争议很多，到底怎样认识呢？

1、教师爱学生是顺乎人性，合乎社会发展需要的说顺乎人性，因为爱是人们身上普遍存在的心理需要，人既想得到别人的爱，又想爱别人，人生下来，如果得不到爱，会产生畸形心理，如性格孤僻，情感冷漠、消沉等等。说合乎社会发展需要，是人类懂得了爱才形成社会，人类倘若没有爱，社会就不能发展，假如在一个社会结构单元内，大多数成员都是冷酷无情无爱，那就会失去的内聚力和亲和力，造成社会系统内有序状态减少，混乱现象增加，最终导致社会的解体。

2、教师对学生的爱是母爱的继续，升华和发展

人是环境和教育的产物，教师虽然不能代表学生外在环境和教育的全部，但却象光镜一样，把外部环境和教育对学生提出的要求、提供的条件集中起来发挥影响，这是母爱所不可及的。入学前，儿童的情感和爱的培养，父母为第一影响源。入学后，逐渐移向教师，教师逐步由第二影响

源上升为第一影响源。因为教师爱学生，给学生的评价，反映了集体的社会的评价，远远超出了家庭的范围。这种爱，具有社会意义和价值，所以学生更珍惜。

老师对学生的爱是积极的情感，这种爱从教师来说，是继续母爱中的适应社会发展需要的部分，如同科学知识衔接那样，使青少年个性得到进一步良好的发展。使他们爱的情感更丰富，从学生来说，由师爱我的外部条件转化为自身的内部动力，由爱父母到爱老师，通过长期爱师的生活，养成尊师心理，又通过爱集体生活而爱同学、爱集体，进而爱祖国、爱人民。学生通过师生生活在他们完成了自身发展的同时，具有了积极的肯定的、高级的人类情感，实现个性发展的社会化。

3、教师爱学生是一种具有活力的“酶”

它通过迁移、转化在学生心灵上发生作用，学生得不到师爱往往产生焦虑、防卫心理，或是形成攻击性格以致对社会疏远，怀有敌意。

从教学实践来看，教学活动离开了“爱”，则无法进行下去。教师传授知识，并不是简单地讲述所能奏效的，它非常需要教师深厚的感情作为催化剂。教育教学的最终机理在于人脑的思维过程，学生的天才智慧并不是构制好了的预制件，而是沉睡在头脑中的智力因子，它要依靠教师的爱去激活它，活化了的智力因子才能吸收知识，形成智慧才能。正如心理学家皮亚

杰明确指出的，幼儿一生下来，大脑还未成长起来，是儿童在生活中接受外界刺激后才逐渐发展的。然而，在教学过程中，并非所有的任意的刺激都能使学生头脑中的智力因子活起来，学生是教师作用的对象，但学生有独立性，能动性他们随时显示起“反作用”。教师讲的道理知识，学生要经过情感去考虑过滤。如果教师爱他们，喜欢他们，他们就认为教师的严格要求是好意，如果教师不喜欢他们，他们则认为教师的严格要求是恶意，他们就会紧闭心灵的大门，甚至公开对抗，呈负反馈现象，阻抑教学过程的发展。一般地说，青少年不是用理智而是用情感支配自己的行动，师生情感相亲，则信道相通，情感相悖，则阻碍信息传导，如古人所说：“亲其师，信其道”。教师重视情感投资，真心爱学生，才能引起他们强烈的情感共鸣。

4、一个真正爱学生的教师，应具备四种身份

即：“严父”、“慈母”、“同志”、“朋友”。无数优秀教师的经验也告诉我们，要想在教学工作中取得成功，首先就要以爱学生作基石，如果师生之间真正实现了相互的爱，对学生个人成长和社会文化的发展的意义是不言而喻的。

多年的教学实践中，我从“爱”、“情”、“趣”、“味”入手，使课堂教学逐步走出低谷，通过听、说、读、写的训练，使学生获得了基础知识和初步运用的能力。

愿所有的教师都把爱心献给学生，让学生在轻松、和谐、友谊的氛围中增长知识，增长才干。

二、爱的误区，大爱与小爱

世界上所有的父母都非常爱自己的孩子，希望自己的孩子好，所以从小就教育孩子。但是为什么有些孩子会让父母失望呢？那大部分是因为父母的教育方式不得当而造成的。

所有的父母都望子成龙，望女成凤，从中可以看出父母是多么的爱自己的孩子，可是任何东西多了都不好，爱也是一样。在中国，孩子小时候，父母先在自己的嘴里吧饭嚼烂，在喂进孩子的嘴里，孩子稍大些后，就一勺子一勺子的喂、我们经常可以看到父母或祖父母端着碗，追着孩子喂饭的情景孩子吃什么、吃多少，完全有父母决定。父母从来都没有想过孩子的想法。虽然在父母的心中可能是为孩子着想，可以他们忽视了孩子的想法，这样做会让孩子失去主见，不会独立，只会依赖他人，虽然父母的出发点是爱，但是这样做不是爱孩子，反然会害了孩子。

在西方的国家则不同了，西方国家的父母当孩子可以拿刀叉起，就开始让孩子自己吃饭，就算弄得满身、满脸都是，家长也不会管，稍大后，孩子吃什么、吃多少、是饥是饱，都由孩子自己决定，家长从不过问，如果孩子因为贪玩没有吃饭，家长也不会管，不会因为心软而让孩子吃饭，因为这样孩子就会长

个记性，下次就不会再因为贪玩而忘了吃饭，西方国家的父母从来不会把自己的想法强加在孩子身上，他们从小就培养孩子的独立意识，让孩子有自己的主见，大多数西方国家的家长会在孩子成年后，将孩子“赶”出家门，让孩子自己独立生活，并不给与任何帮助，包括金钱。

而反观中国的家长呢？把孩子含在嘴里怕化了，捧在手里怕摔了，在这样溺爱下长大的孩子，会变得自私自利，不懂得为他人着想，凡事只会想到自己，记得《尚书、无逸》中写道：

“相小人，厥父母勤劳稼樯，厥子乃不知稼樯之艰难，乃逸乃谚既诞。否则侮厥父母曰：“昔之人无闻之、””这几句话很生动，大意是说：“请看一般小民，做父母的辛苦耕作，年轻一代不知生活艰难，只知享受，再不就是张口顶撞父母说：“你们这些落伍的人，根本不懂事。””父母的溺爱固然不对，但是我们要理解父母，学会换位思考，千万不要与古文中的孩子一样与父母产生代沟。

天下哪个父母不爱自己的孩子呢？这些爱都是小爱，极其渺小的小爱。局限在父母和孩子之间，通过时间才能验证并理解，孩子才会懂得和感悟，有的孩子还会在爱的驱使下，变得无视社会，无视长辈。

老师也是以爱的播种获取情的果实，以爱的付出赢得情的丰收。但是在实施爱的过程中，有些老师不知不觉步入误区。

偏爱，主要针对学习成绩好的学生，他们更容易引起老师的关注，得到更多的笑脸和表现机会。包括上课发言的机会，受表扬与鼓励的机会，参与教育教学活动的机会，他们吸引着教师关注的目光，得到教师无微不至的关爱，实质上占有着课堂的最多的教育资源。但是，在偏爱之下的中等生和成绩比较差的学生大部成了“陪读生”，教师对班上占大多数的中等生则不太过问。在偏爱中成长的成绩好的孩子，从小就有一种优越感和超越感，“高人一等”，既不能平视自己的伙伴，也很难平等公正的对待他人，包括公正的对待自己的老师。为什么越是学习成绩好的学生，离校以后，回来看望老师的越少。在这一点上，孩子是没有过错的，问题是我们带给孩子的是什么样的情感，学生在学校，感受到的是什么样的老师？在冷落中成长的孩子，得不到关爱和尊重，唯分数的教育，使这样的孩子无处展现自己的优势和特长，变得孤僻、自卑、冷漠、暴力。在不公正、不公平的情感环境中成长的孩子，让他们如何感受爱的阳光，怎样才能教会爱的传递？

溺爱，主要是一种偏袒的、消极的、无原则的爱。教师的无私奉献，全面包办代替，从班级值日到班队会活动的安排，从作业的督促到不停地与家长沟通，从同学关系的相处到同学的时尚和爱好，老师时时观察、处处过问，主动出击。老师疲惫不堪，满脸倦态，学生松散、木讷，时刻待命。教师的辛勤付出，全面的包办替代，严重的消解了学生的自主意识，削弱了学生的主动精神和自主自立的能力。学生如果过分地依赖教师，他们将丧失独立。

思考问题、协调各种关系、处理事情的能力，不利于他们人格、心理的成熟。记住：老师不是爱的施舍者，不是保姆，更不是无所不能的救世主。必须确认教师在教育教学中的地位：主体、主导、组织。教书育人的法定职责决定了老师必须教，教不教的问题无需讨论，课改需要研究和解决的是怎么教和教什么的问题。

强制关爱，充满了专制的色彩，老师用自己的价值取向替代学生的价值，以自己感知的世界强行占领学生的世界，以自己的思想和行为束缚学生的思想和行为。师爱，不能无原则，更不能宽容无边。这也是小爱，极其渺小的。

那么教师的爱应在举手投足间，也许是一个眼神，也许是一句问候，也许是生病时摸摸你的头，也许是你犯错误对你的批评和教育、公平，公正评价学生，正确引导学生，树立良好的道德观，人生观，使她们懂得做值日是为大家创造一个良好的学习环境，写作也是为培养良好的学习习惯等等，这是大爱。

父母的爱在以身作则，培养孩子将来在社会主动付出劳动，大公无私，助人为乐，做一个心里有爱的人、这也是大爱。

三、如何懂得爱，培养爱

1、爱是责任

老师对学生是一种责任。刚刚踏入学校，他们不知道什么是对什么是错，像一张白纸展现在老师面前。老师的引领很重要，从正确的人生观，价值观，学习态度，行为举止，谈吐，礼貌，待人接物等等各个方面。

古语云：“德高为师，身正为范。”师爱是“一切为了学生，为了一切学生，为了学生的一切”的博大无私的爱，它包涵了崇高的使命感和责任感。我国著名的教育家陶行知曾说过：“捧出一颗心来，不带半根草去。”这就是对教师教学生涯的最好写照。尽职尽责是教师基本的道德规范。教师职业是“人类幸福和自我完善”结合的职业。多少教师，在平凡的工作岗位上，伴着三尺讲台、一支粉笔，播撒着希望的种子，开启着孩子的心智，书写着人生的真理。

“一日为师，终生为父”。俗话说：“爱自己的孩子是人，爱别人的孩子是神。”教师就是那一个“爱别人孩子”的神。一个没有爱心的教师，也就不能称得上是一位合格的教育工作者。但是，这种爱又不能完全等同于父母的爱：我们不能孩子抱在怀里，而是要把学生装在心里，对他们倾注着全部的心血，关注着学生的身心健康；生病时嘘寒问暖，困惑时解疑答惑，颓丧时鼓舞激励，迷茫时指点方向……

爱与责任，相得益彰。“爱”与“责任”是师德的灵魂。“爱”与“责任”也是辨证的统一。“爱”是责任的体现，而“责任”是爱的化身。“爱与责任”将是一个永恒的话题，它需要全体教师不断用自己的实际行动续写篇章，教师的指导、鼓励、赞美、欣赏和支持，永远是学生最好的礼物。透过爱的鼓励和安慰，让他们祛除心中的不安，勇敢地面对生活中的各种挑战，担负起我们肩上的责任。这样的爱是大爱。

2、爱是力量

爱在点点滴滴一言一行中你能感受得到，那样平实那样坚定。

爱，那种无法用言语表达的感情。爱，人生最伟大，最温暖的东西。爱，人世间永不改变的信念，不可割舍的真情。爱的力量是无穷的，是神圣的。当你得到一份爱，你才会真正感受到爱的宝贵和其中内涵的哲理。

曾有一位印度教徒，步行到喜马拉雅山的圣庙去朝圣。路途遥远，山路难行。他虽然携带很少的行李，但沿途走来，还是显得举步维艰。他看前方有一个小女孩，年纪不超过10岁，背着一个胖嘟嘟的小孩，也正缓慢地向前移动。她气喘得很厉害，也一直在流汗，可是她的双手还是紧紧护着背上的小孩。印度教徒经过小女孩的身边，很同情地对小女孩说：“我的孩子，你一定很疲倦，你背得那么重！”小女孩听了很不高兴地说：“你背的是一个重量，但我背的是我的弟弟。”一句出自孩子幼稚语气的话，却包含了多么重的分量。爱是没有重量的，爱不是负担，而是一种喜悦的关系与无私的付出。在美国，有一件真实事情，讲的是美国的一个孩子在阳台上玩，小孩爬过阳台的拦板，眼看就要掉下去，所有人都在思考的一瞬间，一个黑影从人们的眼前闪过，把就要掉到地上的孩子接住，那人就是小孩的母亲、或许有的人认为太夸张了，但这就是爱的力量，她可以使一个母亲奋不顾身，第一反应去救自己的孩子、我听过有些关于父母遗弃孩子；兄弟姐妹之间为了金钱，遗产的纠纷而断绝关系的是事情，难道他们认为金钱的价值是高于亲情的吗？虽然社会是残酷竞争的，但爱是这种环境里的唯一温暖，抛弃了爱，怎么能有人生事业的支柱，更何谈金钱和权势这些身外之物。世间的“爱”是永恒的，是不变的，是永存于

世的、所有的惊人举动，都有爱的力量，都是爱创造出的，没有爱，就没有一切。一个人心里有别人，总能设身处地地为他人着想，并有爱的奉献，那么得到的将是内心的充实，高尚的人格，爱心的照耀。甘愿给社会付出真情和爱的人，是最幸福的人，因为幸福总是偏爱那些热爱生活而乐于奉献的善良的人。

3、爱是行为

爱是相互的，从每一个动作，每一句话，都可以表达，也许是正面的，也可以是反面的。但是往往正面的表达可以接受，觉得心情舒畅，爱意满满。那么，批评和指责却让人接受不了，就不是爱，其实细细品味，那也是爱的表达，会很深刻，记忆犹新，不会再次犯同样的错误。

我在99年收了一个自闭症的学生李昂，刚入校只以为他很不听话，纪律不好，一天下来才发现他有问题，下课铃声响能让他紧张得直捂耳朵，还不停地叫。中午接近放学了，他会不自觉的满地转，直说找妈妈。上课从不看老师，只用耳朵听，做题写字非常快，而且左手书写工整大方。听到音乐会堵住耳朵，分不清你我他。与家长交流他的情况，家长害怕学校不留他，竟然为孩子下跪，我立刻阻止了她，和妈妈一起研究怎样帮助他。

冬天，上间操要穿棉袄，孙瑶同学去来棉袄帮李昂穿上，间操结束孙瑶再把棉袄叠好放在后面的柜子上。课间活动找不到李昂，孙瑶会及时把他送回来。李昂心情不好，孙瑶会安慰他。这所有的举动，都是我以身作则的结果，孩子们都会模仿我来做。

我用自身影响着他们，触动着他们，不知不觉中，自然而然的教会了他们关注同学，帮助同学，无形中也教会了他们如何表达爱，如何去爱。这就是大爱的体现。

爱是多方面的，可以是行为上的，也可以是语言表达，还可以书面示爱。只做行为上的，不善于表达，会感觉不到，产生误会，错失爱的机会。人无完人，不会尽善尽美，爱的缺失会终生悔恨，无法自拔。

小爱无法含纳大爱，大爱可以包容小爱。有大爱的心，不但不会忽视小爱，而且还能自爱；人人自爱，才能发挥大爱。在不伤及大爱的前提下，在大爱的框架里进行你的小爱，小爱要服从大爱，大爱也要顾及小爱，如此两者可以和谐相处了。人的大爱都是隐藏在无形之中的，看似普普通通的实际都有深意。大爱一定不急功近利，从来不在乎那些细枝未节。

在大爱的框架里进行你的小爱，小爱要服从大爱，大爱也要顾及小爱，如此两者可以和谐相处了。

浅谈大数据感想 篇5

浅谈大跨径桥梁挠度精确定位测量方法的前景

随着我国经济建设速度的逐步加强,交通建设作为重点投资行业,正在飞速的发展.目前,我国已经成功建成了一批跨越黄河、长江、珠江等大河的大跨径桥梁建设,为我国的桥梁设计、建设、施工等个方面都积累了相当宝贵的`经验.在这当中,对桥梁挠度测量方法的实践与探索也有了新的认识和见解.

作 者：王硕 段志民  作者单位：滦平县交通局 刊 名：城市建设 英文刊名：CHENGSHI JIANSHE YU SHANGYE WANGDIAN 年，卷(期)： “”(21) 分类号： 关键词：大跨径   桥梁   挠度观测  

大数据之感想[小编推荐] 篇6

首先，本书大体上都是在讲美国政府在各社会团体不断“争取”权利、三权分立制度的制衡下，一步步将信息公开的历程。以及数据对美国政治所产生的影响，美国政府如何保护公民隐私等等。其实真正涉及到企业如何变得更加“智能”，唯有第四章讲得非常详细。先来看一下完整的商务智能流程：

1、通过各种来源的关系型数据库，使用ELT（提取、转换、加载）工具，对来自不同系统的数据以统一格式进行清洗、转换、集成进入到数据仓库。

2、锁定目标数据后进行联机分析。通过不同的分析角度进行多维分析，这样用户可以随时创建自己需要的报表，开发人员只要在后台为用户创建构建多维的数据立方体模型，用户就可以直接在前端的各个维度之间进行切换，从不同的维度对数据进行分析。从而获得更加全面的、动态的的分析结果。

3、进行数据挖掘。就是从海量数据中，挖掘出具有价值的数据。通过对数据的挖掘其

一、可以发现数据的历史规律，对过去进行总结。其

二、可以根据数据对未来进行预测。企业可以根据预测对未来行情趋势做出预判，并作出相关决策。

4、数据可视化，我想任何人看到一推数据，就会感到很头疼。当然也很不直观，到底企业的各项指标相比往年是好是坏去做对比也会很麻烦。使用各种图表、三维地图、动态模拟以及相关的动画技术是原本枯燥乏味的数据，变得生动起来。数据可视化把数据以更加直观的形态展现出来，使人们对相关数据做到一目了然。

5、通过上面几步我们就把原先毫无价值的数据，变成了信息，最后演变为知识。

其次，我们微动天下应该考虑的：

1、是否有必要建立数据仓库？当然我这个问题我也在线上向IBM数据仓库的人员询问过。要考虑的有两个因素:其

一、数据量的级别，其

二、对数据挖掘的程度。

一、数据量。采集器实时都对新闻、论坛、博客、微博在进行采集，当然如果说一年的数据量不算大的话，亦或者宁波本地的数据量也没那么大的话。公司假设几年后、几十年后业务量增大了，做到了浙江省乃至全国的时候。那个时候的数据量我想应该是非常的庞大了。

二、对数据挖掘的程度，当然有关公司涉及的更多。不过有时候那些公司做得仅仅是从采集的数据那里通过筛选，将相关信息发送给相关的客户。个人觉得这个价值应该被放大，通过对相关数据的挖掘对过去的规律进行总结，对未来的趋势做出预测。如固特异轮胎，根据往年的数据总结出某款轮胎某地以及在哪个时间段销量最大，然后第二年可以根据这个数据，制造商可以提前对该型号轮胎进行大量备货以备不时之需。通过挖掘在特定的时间段，哪几种商品捆绑销售会得到更好的销量等等。当然数据仓库是面向主题的数据集合，用于支持管理中的决策制定。个人觉得对公司领导层做出正确决策有很大的指导作用。

2、公司应该加大数据挖掘能力。公司在招聘往里面招聘的所谓数据分析师，只不过是用来数据监测的。真正意义上面的数据分析师很是匮乏。现在客户大多希望的是能够给本企业决策有指导性意义的报告、或者建议。这就需要我们通过数据挖掘预测出未来趋势，即预测性分析。这样无论在产品推广，以及在本品牌忠诚度上都会有一定的保障。

3、是否能通过联机分析处理将数据从各个角度、不同纬度展现出来。例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析。

浅谈大数据手段助力金融发展 篇7

一、何为大数据?

大数据(big data),指在可承受的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。在金融领域,掌握了数据意味着掌握风险定价能力,意味着收获高收益。因而相比其他行业而言,大数据在金融领域的应用价值创造机会最大,最直接。

二、大数据给未来金融业发展带来的重要机遇

从业务拓展角度来讲:金融活动中产生的金融数据流经过存储,筛选出价值数据,为拓展业务增加了目标客户且定位准确。例如微信,QQ发布的App心路历程,他用数据告诉你最关注的朋友,累计上线时间,最常使用移动设备等,数据分析者用得出QQ用户群体组成,相关专家甚至可以得到人际关系线索。金融领域的数据让用户看到人生阅历与财富不断充实的点滴,而金融服务者将块数据集合找到趋同规律,以此确定区域,用户对象特征,定位目标客户。

从营销角度来看:大数据可根据数据分析得出个人平时消费提供用户偏好,预测用户个人性别甚至性格。例如淘宝可根据用户平时消费或者搜索为个人提供商品推荐。这样大大提高了交易成功率,以及用户体验度。在金融行业,大数据将帮助根据用户的能力,以及心理分析提供理财产品和吸引资金的政策。

从运营成本来说:金融行业有足够的资金成本来吸引大数据专家,聚集技术资源和智力资源。反过来说,利用大数据开展业务将极大降低成本,减少业务人员与客户分析等岗位的人力资源成本。且信息真实度远高于随机抽样,效率大大高于传统问卷调查等方式。显而易见的例子:想要分析用户理财产品偏好,理财观点在不同年龄层次的变化,是随机上街各个地区派发问卷还是以块数据的方式整体分析全方面考察用户及其工作生活环境等得来的信息可靠一些。

从风险控制来分析:大数据帮助建立用户信贷体系,通过真实数据帮助评估各人的履行能力,预测贷款回收期,金融机构主动把握用户信用评估,减轻了金融行业高负债经营局面。至今已有一些较先进银行,比如花旗,能够利用大数据整合客户的日常交易,个人资产,信用情况和纳税记录等,对用户进行全方位的评价,预测违约概率,提高贷款决策的可靠性。

除此,在氛围较为轻松的社交网络论坛中往往更能捕捉到大众用户的消费心理和服务反馈,而大数据同样能在这些领域涉足。

三、金融大数据面临的挑战

机遇与挑战并存,网络金融犯罪成本低,数额大,途径多样也使大数据下金融安全问题日益突出,金融数据的管理不善带来的可能是非局部,而是毁灭性灾难;纵使金融行业有足够资本支持技术,目前技术人员依旧稀缺,处于成长阶段的大数据分析往往并不全面。

四、结语与建议

大数据助力金融行业进入一个全新时代,经过大数据分析得到金融体系中每位参与者的基本信息,行为信息,偏好信息可以更好管理金融体系,提高响应速度、业务扩展和客户针对性,增进服务深度,同时降低了金融服务者们承担的信贷风险。并且在此提出个人几点建议:发挥互联网优势,以提升客户体验为目的开展营业活动,提高客户满意度,弥补传统服务业时效等方面的不足;面对随之而来的挑战,加强与用户沟通,共同对抗网络不安全因素,从客户出发分析问题,优化推进金融风险管理体系和评估办法;加强大数据基础设置和科技人员配置培养以及块数据的整合,推进与社交网络各大论坛的联系。

参考文献

[1]大数据战略重点实验室.块数据2.0[M].贵阳:中信出版社,2015.

[2]武剑.金融大数据的战略与实施[J].新金融评论,2014,(03):159~171.

[3]李莹.互联网金融与传统金融互相融合后的未来银行[J].中央财经大学学报,2015,(s1):34~39.

[4]刘新海.大数据挖掘助力未来金融服务业[J].金融创新,2014,(02):117~126.

浅谈大数据背景下的商业应用 篇8

【关键词】 大数据 经济 金融 应用

如今是一个信息爆炸的网络时代，我们每天都被浩瀚的信息海洋包围着，不管白天还是黑夜，只要世界上还存在着电，新的数据每时每刻都在产生，以致于我们个人根本来不及消化如此庞大的数据信息，诸如我们每天面对的社交信息、媒体信息、知识文本信息等，于是我们只选取我们所感兴趣的信息，而这种个人偏好对于商业而言则具备极大的商业价值。个人偏好的获取又需要从庞大的、杂乱无章的用户数据中分析挖掘，因时而生的大数据及其应用便理所应当地成为了这时代下企业的新宠儿。

一、大数据时代

1.1大数据概述与特点

大数据的具体概念可以追溯到2001年IT领域的著名机构Gartner。大数据通常用来形容庞大的数据集合，且包含着大量的需要更多的实时分析的非结构化数据，即是说，大数据是无法在合理时间内通过常规软件工具进行收集、分析处理和管理的大量数据的集合。广义上的大数据特点通常总结为“4V”（Volume、Variety、Velocity和Value），即大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。

Facebook的副总工程师杰伊·帕瑞克曾言：“如果不利用所收集的数据，那么你所拥有的只是一堆数据，而不是大数据”。因此从中可以看出大数据最为核心的问题，就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘出其潜在的价值。

1.2大数据的价值

在大数据时代下，各个学科领域所产生的数据量相比于过去的20年里已经发生了惊人的增长，这也就意味着各个领域的长远发展都必将基于更大的数据量来进行开拓。例如，科研机构将借助现有的大数据业务协助进行探索研究，为其提供数据支持；制药企业将可以通过其自身构建的大数据平台来统计药品实验和分析结果，为药品的改良和制造降低成本。当然，大数据的价值完全是由对大数据分析的结果决定的，任何数据不经过分析的话都无法将数据背后的价值切实地应用到实际生产当中。

二、大数据的典型商业应用

2.1 电子商务领域

随着“互联网+”国家战略的逐步推进，大数据技术必定能为传统行业的转型和产业升级提供重要的推进力。而基于互联网的电子商务领域恰巧是大数据应用的典型代表。以阿里巴巴集团旗下的淘宝为例，每天成千上万个交易信息都被淘宝的数据平台记录，将这些大量的交易信息与用户个人信息结合分析即可得出淘宝购物平台上各行业的宏观情况、各品牌的市场占有率以及消费者行为偏好等，淘宝上的各商家就可以根据这些数据决定产量和库存，避免产能过剩，进而辅助企业进行决策。具体而言，在市场方面，利用大数据关联分析，结合消费者偏好可以挖掘出新的商业模式；运营方面，可以优化劳动力投入，准确预测人员配置要求，降低人力成本；供应链方面，通过大数据进行库存优化、物流优化，可以缓和供需之间的矛盾，减少资源的浪费[1]。此外，淘宝也通过这些数据分析的结果，将顾客细分，更加精准地分析出顾客的需求并预测顾客的消费行为，于是许多大众用户往往会在网上购物时准确地购买到其心仪的商品，甚至，有些用户也会购买额外的推荐商品。而正是由于这种基于大数据而得出的便利性，会使得用户对于企业产生依赖，因而也增强了企业竞争力。

2.2 金融领域

金融业务非常依赖于数据的收集来计算其成本、风险。大数据的应用能使金融业对中小企业的日常交易数据进行有效分析进而得出其经营情况和财务管理情况，判断出中小企业的财务健康度，为金融业投资提供预测，优化。再以阿里巴巴集团为例，阿里信用贷款是通过阿里巴巴集团所掌握的企业交易数据，借助大数据分析并判定出是否应对申请贷款的企业发放贷款。截至2014年，阿里信用贷款累计投放纯信用贷款超2100亿元，坏账率不足1%，远低于商业银行。同时，在互联网金融中应用大数据，能够有效的促进资源优化配置，促进投资、融资双方的信息发布、交流、匹配，而不需要银行、证券等中间部门参与[2]。例如Google公司通过在线荷兰式的方法进行拍卖而不需要传统的投行路演、询问报价的方式。经过优化配置的资源将能更快速、更便捷地到达企业手里，对互联网金融的发展水平有非常大的提高。

三、结语

大数据技术对于商业应用的价值从目前世界上各大公司对其的投资比重就可窥见一斑，而且，随着奥巴马于2012年3月发布的《大数据研究和发展倡议》，国际上也逐步启动了大数据计划，由此可以预见大数据的应用将会越来越广泛，大数据时代下的商业应用也会使得资源的配置更加合理，会更有利于当前我国的产业升级和经济转型。

参 考 文 献

[1] 张引，陈敏，廖小飞. 大数据应用的现状与展望[J]. 计算机研究与发展，2013，S2：216-233.

浅谈大数据与铁路十八点统计工作 篇9

关键词：大数据；统计；提高；依据

中图分类号： F532 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）10-174-2

铁路运输统计工作是反映各级运输企业劳动成果和作业效率的重要指标。在日常运输生产、经营管理和宏观决策方面起着重要作用，例如，2014年铁路总公司下达的65项财务清算指标中，其中59项来自于运输统计数据，这些数据直接影响到运输企业的经济利益，并在为指导日常运输生产工作中提供重要和积极的依据作用。随着铁路运输生产和管理模式的变化，为及时反映运输生产经营情况，笔者认为大数据技术和统计工作一定能够紧密结合，成为向各级运输部门提供组织、指挥、决策的重要依据。

所谓大数据，是指所涉及的资料量规模巨大到无法透過目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，大数据有四个特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity（简称4V特点）。大数据不仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度，是数据采集和分析等的前沿技术，从各种的数据中快速获得有价值信息的能力，这就说明大数据技术具备走向众多企业的潜力。

大数据技术在铁路统计工作的应用，就是把铁路运输全日的每个时段、每个环节、每个细节的数据采集起来加以细化规范，通过完善计算指标和严格的公式计算，得出铁路运输过程中每个步骤的各项数据，为各级管理层指挥日常运输生产、企业经营管理和宏观决策提供指向性的科学数据。

传统统计工作与大数据技术还是有区别的：大数据的特点是它通常来源于物联网，不是为了特定的数据收集目的而产生，而是人们一切可记录的信号，比如，从类型上看，传统数据基本上是结构型数据，也就是定量数据加上少量专门设计的定性数据有格式、有标准，能够用常规的统计指标或统计图表表现出来；大数据更多的是非结构型数据、半结构型数据或异构数据，包含一切可记录、可存储的信号，多样化、无标准、用传统的统计指标或统计图表难以加以表现。不同的网络信息系统有不同的数据识别方式，相互之间也没用统一的数据分类标准。譬如说现在许多数据库是非关系型的，不需要预先设定记录结构就能自动包容大量各式的数据。

按量化方式上看，传统数据的量化处理已有一整套完整的方式与过程，量化结果也可直接用于各种运算与分析，但大数据中大量的非结构化数据量化（结构化）和如何从中提取信息、如何与传统结构化数据对接是一个新的问题。正如Franks所说：“几乎没有哪种分析过程能够直接对非结构化数据进行分析，也无法直接从非结构化的数据中得出结论。”更重要的是“量化”的含义和结果及表现形式也不尽相同。

目前，国内外许多行业都把“大数据”的普及和应用作为决策者们制定下一步工作方案的重要依据。在这个大背景下，铁路运输企业要想走向市场型管理，全面落实自主经营的责、权、利，也要通过核算和分配投入产出比来实现企业效益的最大化。把大数据技术引入实际统计工作，统计工作就有可能成为大数据技术的一部分，人为地加以有效地规范管理这些数据使之有效有序，为我们的前瞻性思考预想出将要面临的具体问题，加以分析并计算出一个乃至几个结果可供参考。把统计研究的对象范围从结构型数据扩展到一切数据，重新全面思考数据的定义和分类方法，并以此为基础发展和创新统计分析方法。

现在十八点运输统计还是沿袭传统的作业方法，虽然引入了计算机参与部分计算，但是还是建立在人工操作的基础上，并以其结果作为铁路管理层指挥日常运输生产、企业经营管理和宏观决策的依据。

现行的十八点统计工作存在着许多问题，随着大数据技术的引入，可以扩大统计范围、改进计算方式和方法，完善

指标体系，可以更加全面和准确地反映日常运输生产经营情况，切实成为各级运输部门组织、指挥、决策的重要依据，比如：

①2005年生产力布局调整之后，各项规章制度和管理办法也相应改变，还是有很多细节不够完善，比如全路对“TZ”车型的认知和掌握混乱，给基层统计工作带来了困难，造成分界口交接列车相互推诿、“扯皮”。可以由上级权威部门牵头制订新的规章并以编程的形式用数据链接到基层站段，明确车站装卸、车辆归属和使用状态，将车型、车种、车号等相关数据汇总上报数据库，各级部门可以随时调取和掌握第一手资料。

②目前国家铁路总公司牵头在全路十八个铁路局都开通了“铁路局十八点运输统计通用系统”和“Business Objects”程序之后，确实挺高了各级十八点统计质量和工作效率。由于各级统计人员更迭，如何能让统计人员熟练地掌握和运用该系统，保障日常统计工作顺利完成的要求也客观地显现出来。可以利用现代化的设备和科学管理加强统计工作的监督和检查，提高统计数据的质量和工作效率，利用最广泛的数据收集和计算系统，通过科学分析从而提出将要出现的问题以及处理办法。

③大数据技术的引入，要求大力培养高学历、高素质的统计人才，为提高统计工作水平提供强有力的人力保障。据统计，现在铁路统计岗位的人员年龄在45岁以下的占78.8%，北京铁路局调度所统计人员的比例略低为47%；大专以及上学历占全路统计人员的比例是63%，北京局调度所为65%，总体知识化、年轻化的特点突出，而且还有继续在职考取更高学历的现象，这对新知识掌握快，对新设备上手快，对新的文件、电报理解能力强。全路统计工作持有高级技术职称的还是占少数只有1.6%，北京铁路局调度所统计室的高级职称比例截止到2015年只为1.5%，绝大部分还是中级或其以下级别，也就是说权威的统计专业人才还占少数，可以利用这个机会加强人员培训和统计专业知识和原理的补强。

④大数据技术引入统计工作，可以细化每个作业环节和过程，就像把一个庞然大物分解成分子和原子大小，数据采集是通过各个相关部门的大力配合，并在其中发现问题和解决问题。比如运行图的填记是对列车调度员的考验，必须要求图标填记完整；车站装车的各项表格和报表填记也是一项都不能缺少的；每日分界口交接列车和货运装卸车计划等等，每个人、每一项都要认真填记，这里存在很多不确定性，所以大数据技术分析结果存在直观性、客观性的同时也有逻辑不完善性，这就会造成衔接上的脱节，最终还是要通过人工干预才能出具客观、详细、可信的报告。

随着铁路事业的大发展，统计工作也要与时俱进，引进新的观念和技术，统计工作要为运输一线让路的观念应该得到转变，运输生产固然重要，统计工作是总结工作好坏的标尺，是制订下一步工作的依据，要懂得除了低头拉车还要抬头看路的道理，而且现在已经有部门和单位在这个领域开始探索了。

《时代杂志》曾经说过：“依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，大数据时代已经到来”。大数据的潜在价值必然使商业模式和决策制定的管理变革发生翻天覆地的变化，正如大数据对于影视的价值，决策者可以根据观众的爱好设计剧情，满足观众的需要和良好的效益；又如全球著名的零售商——沃尔玛，是使用大数据的受益者之一，并创造了“啤酒与尿布”的经典案例，这说明大数据的价值不仅体现在商业价值上还有我们的生活习惯上。而我们的铁路企业又与人们的生活密切相关，在衣食住行中占很大比重。于是，在大数据时代背景下，铁路企业决策者们的决策关乎着整个企业的未来和希望。