基于移动通信大数据的流动人口统计中Hadoop的应用研究

根据移动通信客户的来话与去话等话务信息,结合客户身份证件资料,可以对特定区域人口的流入、流出情况以及流动类型进行分析及统计,为当地政府决策提供信息服务。鉴于移动通信数据源多样化、数据量大、数据增长快速等大数据处理问题,采用并行分布处理大数据的Hadoop技术,构建基于Hadoop的移动通信大数据处理框架,并通过设计ODS DWD DW三层数据处理、并行ETL和冗余删除以及分布式MySQL集群的查询代理层,满足移动通信大数据的数据载入、分布式存储和查询等用途的高效处理要求。     

大数据背景下数据挖掘在高校固定资产统计中的应用研究

目前我国大部分高校对固定资产实行账物分管的归口管理模式,易造成固定资产实物流动中的失联或者丢失。而数据库管理只是对数据库中已有的数据进行查询等简单统计,通过这些数据获得的信息参考价值不高。隐藏在数据背后的对领导决策有价值的东西,需要分析统计出来。数据挖掘技术可以智能分析数据,从中挖掘统计出有价值的信息,帮助决策者做出正确的决策。     

大数据与统计新思维

随着信息技术的不断开展,人们的思维方式也在逐渐地改变,数据是统计学中的一个基本研究对象。人们对数据思维也需要进行变化;对数据进行收集的方式需要创新。该文对于大数据与统计新思维的问题进行了研究和分析。     

大数据时代的统计变革与服务型统计建设

大数据正在开启一次重大的时代转型,必将给我国统计带来前所未有的影响。分析大数据时代统计价值多元化、用户大众化、需求多样化、产品高端化、供给社会化,因此服务型统计应运而生。建设服务型统计系统要从开放服务型统计市场、完善服务型统计制度、建立服务型统计体制、引入服务型统计机制、建设服务型统计队伍等多个方面入手。服务型统计的建设对于转变政府统计职能、深化统计改革具有十分积极的意义。     

基于Hadoop生态系统的大数据解决方案

作为深受开发者青睐的主流大数据平台,Hadoop在数据的处理、分析及应用上拥有着其他平台不可比拟的优势。在介绍了大数据定义和Hadoop生态系统架构的基础上,分别对基于Hadoop提出的大数据存储、分析、管理、安全及应用等关键问题的解决方案进行了研究和综述。最后,对基于Hadoop的大数据平台的研究和应用发展方向进行了展望。     

大数据背景下中学生统计思维培养探讨

信息技术的发展让互联网数据快速增加,这些数据给社会生活带来巨大的变化,同时也影响着传统的统计学教学,探讨了大数据背景下中学生统计思维培养的必要性,提出了改进中学生统计思维培养的4点建议：一是让学生通过简单数据描述统计来理解抽样与简单推断的统计思维;二是参与统计实践,了解数据收集和分析推断的统计思维;三是熟悉几种统计软件的应用从整体上理解随机思维;四是提高教师的统计思维能力,使教师更好地帮助学生进一步理解统计思维和大数据。     

基于大数据的自适应学习分析模型研究

当前我国科学技术发展速度不断加快,传统教学模式已经无法满足现阶段人们的实际需求。在互联网的背景下,人们对于个性化的重视程度不断加深,在进行学习时,更喜欢用自己的方式。终身学习、碎片化学习以及移动学习等新兴的学习方式,让人们有更多的选择。自适应学习可以满足人们个性化的需求,因此当前对于自适应学习设计进行研究分析,可以为之后自适应学习系统的发展提供相关的理论依据。本文对于大数据分析以及应用现状进行阐述,分析基于大数据的自适应学习模型,探讨自适应学习设计未来发展趋势,希望可以推动我国自适应学习方式得到进一步的发展。     

大数据背景下应用统计教学策略研究

文章分析了大数据时代高校教育的特点,结合当前高校教育现状,分析了在应用统计教学中如何将传统教学模式与在线教育资源有机结合,推进个性化教学,提高教学效果。同时提出了在大数据背景下应用统计教学中可能面临的问题,提出在实际教学中要采取相应的措施去避免。     

基于Hadoop平台的大数据可视化分析实现与应用

针对大数据可视化需求,基于网络公开的用户行为大数据(部分数据可以借助网络爬虫等算法自主抓取),依托Hadoop开源大数据处理平台,利用JavaWeb中的编程框架,辅助以各种可视化工具,设计实现了大数据的可视化分析及应用.在完成大数据可视化处理操作的同时,实现了多源多类大数据的可视化分析与展示.通过实验分析,能够实现不同大数据应用领域的可视化数据分析,为用户提供便捷、有效的大数据处理与应用业务.     

大数据关键技术及发展

在介绍大数据基本概念及特征的基础上,分析了大数据国内外研究现状及大数据技术,并针对大数据面临的相关问题提出了应对策略。最后,对大数据技术发展进行了总结与展望。     

大数据信息统计编制共享平台建设研究

选取典型的机构编制共享平台建设案例,针对平台建设的现状进行调查和对比分析,并利用大数据和云平台技术开展信息统计研究.在统计调查过程中,归纳共享平台建设过程中值得借鉴的优势,对普遍存在的突出问题逐一找出解决办法,有针对性地匹配合适的对象以供参考.不仅为完善"编制共享平台"建设提供理论依据,为借鉴"编制共享平台"建设提供实践参照,还可以为全国各地编制管理方面的信息化统计水平提升提供一定的帮助.     

房价大数据分析模型检验方法

大数据分析模型构建完成后,最重要的是对模型进行检验,如何检验是困扰我们的一个难题,本文围绕房价大数据分析模型,介绍几种大数据分析模型的检验方法,供从事大数据分析研究的人员借鉴和参考。     

统计专业教育与人才培养在大数据时代下的应对分析

在大数据时代背景下,将大数据与统计学教育、人才培养结合,剖析大数据的特征,分析大数据时代对统计人才的需求,从而总结出当前统计教育人才培养方向,迎接大数据时代对统计教育改革、发展的机遇和挑战。     

试论大数据时代中国政府统计改革发展新模式

转变政府部门职能与政府部门数据共享具有密切的关系,因为适应信息化、挑战大数据,建立中国特色社会主义市场经济运行模式,需要民主监督、部门协调、实时优化的现代化管理,数据信息的完备和系统有效是前提基础。然而目前我国政府统计面临数据来源单一、重复调查现象严重等诸多问题,解决这些问题需要政府统计部门顺应时代要求转变统计生产方式,从国外政府统计的发展经验来看,基于政府部门数据共享的统计生产方式是今后我国政府统计改革的重要方向。     

基于 Hadoop 的电商大数据平台性能调优

为了提升电商大数据平台复杂数据操作性能,通过分析电商业务特点,从数据重新组织与平台参数调优两个方面对数据平台进行优化。在数据重新组织方面,使用 ORC 数据格式存储数据,并对数据表进行合理的分区、分桶;在平台参数调优方面,对业务涉及到的主要组件参数进行针对性调节。最后,通过搭建具有 32个节点的 Hadoop 集群,并使用 TPC-DS 测试集进行仿真实验,验证调优思路及方法的有效性。结果表明,调优之后的平台性能大约是未进行任何优化平台的 7.5 倍,优化效果显著。     

大数据时代统计学专业教学改革的初步探索

大数据涵盖多学科领域的、海量的、各种复杂结构的数据。各学科之间数据互相融合和贯通,学科之间的边界已经重叠和模糊。大数据涉及各种数据类型,包括文本和语言、视频和图像、时空数据、网络和图形等。对于传统的统计学专业来说,大数据时代带来的不仅是机遇还有挑战。本文初步探索了以下几个方面:《数据挖掘》中引入大数据分析方法;《非参数统计》中引入多元非参数方法、半参数回归;《回归分析》中引入随机森林回归等用来处理大数据的回归方法、高维回归变量选择方法(其中以LASSO回归为典型代表);《多元统计》中引入高维统计方法;以上引入的大数据分析方法均用R语言来实现。     

大数据在教育领域的应用研究

大数据时代,各个领域都试图应用大数据技术来进行管理、优化等工作,大数据在教育领域也得到了一定的应用,本文阐述了大数据的准确概念及其三种数据类型,分别介绍了大数据的六个特点:数据量大、类型多、对存储要求严格、时效强、速度快、管理过程比较复杂,并提出了大数据技术在教育领域有转变教育理念、改变思维模式,让传统教育模式向个性化教育转变,重新确立教学评价的方式,加强学校基于数据的管理等的应用.     

网络大数据研究及应用

网络大数据是对真实社会的网络映射,蕴含着丰富的信息、知识和智慧。深度挖掘网络大数据的潜在价值给人们带来了前所未有的机遇,但是同时也给现有存储能力、计算能力等带来了巨大挑战。分析了网络大数据的特点,总结了网络大数据研究的重要意义,通过实例展示了网络大数据在现实中的成功应用,并指出了网络大数据在感知与表示、存储与管理、数据挖掘和社会计算等方面所面临的挑战。     

“大数据”背景下的小学数学统计教学策略

当前的时代是信息化的、大数据的时代,在当今 时代背景下,各个领域的发展都更加依赖信息技术以及大数据 技术的支持,教学领域亦是如此。小学阶段是帮助学生奠定知 识基础的关键阶段,在这一阶段,教师为了让学生的知识与能 力基础更加夯实,必须要基于大数据背景去思考教学。统计知 识是小学数学知识体系当中重要的一部分,更要得到教师的重 视。教师要基于大数据背景思考教学对策,才能保证达成教学 目标。