大数据时代数据的特点篇1
【关键词】大数据；信息安全；新特点；新要求
大数据是当今社会科技发展以及产业化发展的融合体，随着国际化进程的加剧，数据信息的数量、发展规模和流通速度都发生巨大变化，特别是与国际信息的联接与交互，对我国的外交、经济、军事、政治、文化等都产生深远影响，同时也给我国传统的信息安全管理带来了新的挑战，分析大数据时代的发展趋势对于探讨其特点和要求有重要意义。
一、大数据时展趋势探讨
大数据属于数据集合，其特点主要表现为：类型多、容量大、应用便利、存取便捷，其发展速度快且管理方法科学已经成为新一代最重要的信息技术。大数据背景下逐渐形成万物互联的发展趋势，这种模式促进了全球经济的发展，也使新的国际经济模式发展趋于网络化、数据化、智能化、共享化、便捷化、互联化，信息安全也随之进入到大数据时代。近年来，发达国家相继推出与大数据相关的国家发展战略，大数据已经成为经济发展和转型的新动力，并为国家发展带来了新的机遇和挑战。外国的大数据国家发展战略为我国发展大数据战略提供了借鉴经验，在2014年我国正式提出大数据行动纲领，2016年“十三五”期间，国家将发展大数据作为未来发展战略，更加明确其经济意义和战略意义。在大数据时代背景下，我国的信息安全管理工作也迎来了新的发展机遇，数据实现了线上线下、软件硬件、人与万物、政府与行业间的融合、分享、跨越以及渗透，实现了数据间的有效联接。但是伴随机遇而来的是挑战，大数据给信息安全带来发展的同时也使信息安全管理工作变得更为综合性、动态性、交织性、复杂性，使人们不得不对信息安全管理工作树立新的认知。
二、基于大数据时代背景下的信息安全新特点分析
大数据的特点与风险特点极为相像，大数据在发展过程中，给人们带来便利、驱动、转型、发现的同时，也给信息安全管理带来了风险和威胁，并且使信息安全在新形势下呈现出新的特点。与信息安全传统模式相比，大数据时代的信息安全其性质、内容、形态、空间、时间都发生一定变化，并且处于重构阶段，使信息安全管理呈现出综合安全、规模安全、跨域安全、泛在安全、隐形安全等特点。1.综合安全基于大数据背景下，信息安全使协同、整合、互联、交叉、共生、跨界、双赢、互动等发展成为大热词汇，大量数据信息正在向民生管理、城市建设、产业发展以及行政事务的方向发展，我国的信息安全也呈现出综合安全的新特点，如何坚持国家的综合安全观念，保证我国的人民安全、政治安全、经济安全、社会安全、文化安全、军事安全，并依托国际安全，形成具有中国特色的国家信息安全道路，成为我国目前探索综合安全发展的重点。2.规模安全万物互联是大数据时代的主要特征，促使其信息传播呈现出新的形态，实现了物与物之间的联接、物与人之间的联接、人与物之间的联接以及人与人之间的联接。随着互联网信息技术的发展，中国的网民数量急剧增加，截止到2015年我国的网民数量已经接近7亿，其网络活动的轨迹均被抓取并记录，数据概念已经渗透到各个领域和各个行业，为人类生产和生活提供数据参考。同时巨量的数据信息在数据中心的汇聚，使数据规模化风险加剧，并时刻威胁着个人的信息安全，例如：黑客盗取个人信息资料等。3.跨域安全随着经济全球化的发展，信息、人才、知识等都实现了跨区域传递和流通，这些新兴模式使我国的数据资料实现了国家间的互连互通，在增加信息交互便捷的同时信息安全的威胁也相应增加。针对跨境信息风险问题，需要国家及时建立跨境数据检测体系，控制和管理好国家的跨境数据传导，以实现国家信息安全。4.泛在安全在大数据发展中，由于网络的便利性使得信息资料可以快速的渗透到各个领域内，且实现了跨国家、跨行业、跨部门，并体现出即时性特点，信息流快速且隐蔽流动，渗透面积强且影响广泛。笔者认为计算机信息管理已经从静态管理模式转变为动态管理模式，并且管理时间要求也更为严格。5.隐性安全基于大数据背景下的信息安全主要表现有以下几点：其一，数据信息呈现出泛滥和冗余的特点，造成“脏数据”过量，导致有价值的信息被淹没，需要加强数据管理和控制，才能保证有价值信息能够被及时挖掘，保证其价值发挥。其二，跨境互联使信息质量产生变化，在进行信息管理中需要进行深度挖掘，以便实现深度分析。其三，移动信息技术改变了传统的点对面的传播方式，实现了点对点以及圈对圈的新型传播，其隐蔽性良好同时也带来了新的信息安全挑战。其四，基于大数据视角下的新型线上业务中，存在不法分子线上犯罪现象，由于线上犯罪隐蔽性强，危害性也就更大。
三、基于大数据时代背景下的信息安全新要求分析
（一）管理模式新要求
基于大数据背景下的信息安全管理，要求国家在创新要求的驱动下明确总体安全的理念。在体制上，改变单打独斗的方式形成新的协同作战方式；在技术上，改变以往核心技术依赖于进口的局面，加大科技研发力度，实现核心技术自我开发能力；在机制上，将静态管理手段转变为动态管理方式；在方法上，改变经验为主的管理方法形成预防、应对、弥补的管理线路；在传递方式上，改变传统的垂直传递方法，形成扁平式传递路径；在人才选拔上，改变了传统的选拔机制，更注重人才的综合素质、专业能力、创新能力。
（二）管理路径新要求
大数据的发展是一把双刃剑，在给人们带来信息便利的同时还带来了众多的虚假信息以及信息垃圾。为了有效的利用大数据，需要加大数据管控能力，特别是需要进行分布式进行数据观察，以达到数据信息的合理利用。大数据在发展过程中还存在不完善之处，经常有不法分子利用网络进行谣言传播以及煽动是非，造成网民认知混乱，对数据分析缺乏理性。因此，在信息管理工作中要注意科学进行信息管理，做好信息去伪存真工作，还原良好的大数据环境。
（三）管理政策新要求
根据大数据发展特点以及信息安全发展规律，国家机关要及时的进行数据法制化管理，保证我国的数据信息发展可以有法可依，有章可循。采取统一管理方法，在信息开放的环境下实现有效管理，改变以往信息网络各自为政的现象，通过整合优化实现数据信息价值的扩大，以确保将信息风险降到最低，在网络信息快速发展的今天，通过有效的法律保障，将个人信息风险最大限度降低，既保证信息流动自由，又保证建立完善的法律保障体系。
四、结语
大数据时代数据的特点篇2
关键词：大数据；审计工作；风险；机遇
中图分类号：F239.45文献标志码：a
一、大数据的相关概念
大数据（BigData）作为人类一次新的技术革命，它的出现给人们带来了海量爆炸式的信息，革新了众多科技技术，是信息届的一个全新现象。大数据的发展也体现了从理论走向实践的过程，世界范围内最早提出大数据概念的是美国的麦肯锡公司：他们认为大数据就是：“无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。”这一定义虽然比较简单，但是获得了大多数学者的认可。大数据具有4V特点，即容量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）、价值（value）。
容量特性就是指大数据在数量维度上的特点，大数据顾名思义就是集合的海量数据，属于人们无法短时间内搜集、理解的数据，它的存储单位由传统的mB，GB，上升至tB乃至pB层面，数据的来源光，数量大，并且根据今年的统计报告可以看出大数据的数据的总量的增长幅度是逐渐变大的，往往呈现倍数增长，所以许多学者把大数据时代定义为爆炸式信息时代。多样性特性就是指大数据时代下的数据数据类型呈现多样的特点，数据的生产与传播方式多样化，可以这样说在大数据时代，我们每个人都是信息的生产者与传播者。速度特性就是指向对于传统的数据分析与数据的时效性来说，大数据时代下，信息的传播交流速度快，数据的“保鲜期”更短。价值特性与前三个特性有所不同，它说明大数据时代的信息和数据不仅具有量的优势，还有质的保证，这里的质指是就是数据的精确性与价值性。
新时期我国的互联网金融快速发展，大数据时代已经参与到审计工作的方方面面，任何事的出现都具有两面性，大数据作为一项技术革新的代表，它的出现与发展对审计工作究竟带来了那些机遇与挑战呢？这一点值得所有审计届同仁共同思考与研究。
二、大数据给审计工作带来的风险
大数据时代的到来使传统的审计工作发生了一些变化，主要体现在审计工作的模式发生了巨大变化，立项依据将由专家经验加风险评估向持续性审计信息触发转变。审计视角将由识别单业务条线风险向运用整合信息全面识别风险转变。审计范围将由抽样审计向全量审计转变，工作方式将由现场加非现场向信息化加智能化的方式转变。就工作方式而言，在大数据时代，审计人员运用智能化的信息技术开展审计，从混杂数据中发掘潜在相关关系，提升审计发现能力，使审计项目更具延展性和纵深性以及科学准确性。但是明确大数据给审计工作带来变化的前提下，还必须准确认识大数据给审计工作带来的挑战，主要是安全问题和数据质与量的问题。
1、安全问题
首先是审计数据的安全问题。审计工作的特殊性决定了审计人员在工作时有一定的保密性，对数据的处理与分析要有科学型，要注重安全性。大数据时代，任何一个主体单位都要与其它主体发生联系，主体间数据的联系众多，联系程度不一，这就使任何一个主体掌握全部数据成为不可能，所以云计算技术便应运而生，但是云计算时代的到来与云技术的不断发展给所有的使用主体都带来了一定的安全风险，一旦有黑客攻击很多数据可能会被篡改甚至损坏消失，这会对审计工作造成无法挽回的损失。所以在运用云计算时一定要有足够的网络安全防防护。审计人员要不断加强网络技术知识的学习，在实践操作过程中要保持警惕与观察力。
2、数据的质量问题
审计工作中，审计人员面对的是大量的数据，大数据时代，要求审计人员在分析数据时不仅要分析海量数据，还要善于发现这些数据之间的联系。但是，由于大数据时代的数据量大，数据类型多，造成数据的量大，而由于技术问题与操作问题也造成数据的质难以保证，所以，数据的质与量的问题一直是大数据时代冲击下审计人员工作的新难点与重点。要想保证数据的质量就要从两个方面着手。首先是电子数据存储的环境，包括内部控制、数据的检查、传输、进而对信息系统进行测试、评估等几个步骤，要细心确认信息系统本身是否存在不合理的地方以及漏洞使得数据不准确、不可靠。另一方面，审计人员可以从电子数据本身入手，通过数据库在内的多种方式来采集电子数据。尽量避免不准确的数据采集给审计工作带来的风险。
三、大数据给审计工作带来的机遇
大数据作为一项技术革命的集合，因为涵盖了大量的数据，所以促进了各行各业的信息交流，加深了社会经济各个环节之间的联系，加速了整个社会信息交流与处理的速度。这使得人们处理的数据总量增大，数据样本增多，对数据精确度的要求降低，更关注数据之间的联系。对于审计工作而言，传统的审计工作方式已经不能适应互联网时代的发展，计算机审计因为在应对大数据时代具有突出优势，所以在审计工作中越来越受到重视。宏观上看大数据给审计工作带来的机遇主要包括两个方面：一个是工作观念的革新，二是工作方式环境的转变。首先是工作观念的革新，传统的审计工作与人员接触很多，审计人员除了要有基本的审计知识还需要具有较高的协调沟通能力，但是大数据时代，许多工作人员都意识到必须革新观念，不断学习计算机技术与网络技术。第二是工作方式与工作环境的变化，就工作方式上，大数据给审计工作带来了新的发展，使得工作效率大幅提高，工作的准确性较之以前有所提高。工作环境上呈现工作范围缩小化，工作成绩扩大化的特点。
总结：
总之，大数据技术的不断发展给审计人员工作带来了新的机遇，使审计工作朝着精确、科学、高效化方向发展，要求新时期的审计人员在面对具体工作时，要树立不断发展的学习观，抓住大数据给审计工作带来的机遇，最大程度上利用大数据带来的契机。
参考文献：
1、严霄凤张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展，2013年第4期.
大数据时代数据的特点篇3
关键词：大数据时代；环境特征；广告设计；教学；改革
1大数据时代的环境特征
各类信息在计算机运作系统下，产生了各式各样的信息流、数据流。信息系统作为孕育数据的“母体”，信息系统的数据爆炸导致大数据时代的到来。另一方面，大数据时代又衍生出了更庞大、复杂的信息系统。大数据，实际上就是指软件无法提取、共享和分析的海量数据。
大数据有数据量大、数据种类多、数据有效值低以及数据处理速度快的特点。
数据量大主要是因为各种计算机设备、移动终端产生的实时数据，无法及时清理或有效使用使数据越积越多，导致数据量变大。数据以成千倍的数量累积上升，企业网络甚至会产生pB、eB量级的数据。
传统的数据储存都是以文本为主的结构，随着互联网技术的深入发展，图片、音频等数据都已成为数据结构的主要构成因素，甚至占据了超过一半的比例。数据类型越来越多，就需要数据平台拥有更强大的信息处理能力。
大数据环境下，为人们提供了诸多潜在的信息，在激烈的市场环境下，信息的占有量，是竞争力强弱的体现。目前数据已经成为各行各业的重要组成部分。
大数据时代的处理框架建立在云计算的基础之上，利用高速运转的方式，通过分布处理，以数据流的形式传递在系统之间，为用户构建大量的数据库，而且可应用于大多数的程序。
2广告设计教学改革的必要性
广告设计作为视觉传达设计和广告传播这两个专业的核心课程，建立在印刷、网络、影像等多种载体之上。研究国内外的广告设计艺术，是一种较为新颖的课程。但是当下的广告设计课程仍沿用传统的媒体广告内容进行教学。例如，只对报纸、杂志、电视以及广播这类传统媒体进行研究，新媒体的各种形式、特征、设计手法等都没有被彻底地纳入广告学的设计教学中。学生在课堂中无法准确、迅速地了解新媒体广告教学的设计规律。媒体形式日新月异，这也给我们的教学带来了一定的影响，给我们提出了新的问题和任务。过去广告设计教学模式服务于传统媒体，而当下的课程我们要去探索新的方式，从知识框架、教学重点上实现质的突破。广告设计观念教学要顺应新媒体时代的需求。笔者根据大数据时代下的环境特征，研究大数据时代的特征与当下广告设计教学的联系，进一步提出大数据时代下加强广告设计教学改革的方式方法，以此来更新广告设计的教学体系。
3大数据时代下的广告设计教学改革策略
3.1构建大数据时代下的广告设计教学体系
通过长期的广告教学实践，笔者认为理想的教学框架应贯穿于学校教育和社会实践两个方面，实现核心课程、重点课程以及辅助课程的三项并进。在学生的每个学习阶段，让学生的各个层面都积极地接触实践，最大限度地为学生创造实践机会，尽可能为学生提供观察和动手学习的机会。
构建大数据时代下的广告设计教学体系，要改变以往的实习策略。让广告实践穿插在每一个学期当中，让学生带着问题走入课堂，真正了解每个课程中的广告设计实践的重点、难点。所以，对于广告设计课程教学改革，要从两个方面入手。
首先，要为学生创造实践的机会。通常情况下，这对于学校来说有一定的难度，让他他们到广告公司实践图形创意，在版式设计时到报社去学习和参观，这些总的来说较为困难，但是这是帮助学生实现高效学习的最佳途径。在这个过程中，让学生充分了解到他们应该学习的内容，认识到自己的不足，学会如何使用知识点，让学生能真正做到学以致用，探寻学生从校门走向社会的捷径。
其次，要加强对核心课程的强化。广告设计的功底在于美术功底，这是实现影视广告设计、平面广告设计的基础。在大数据时代，依然逃脱不了这个基础。广告设计专业的学生无论其他学科知识再怎么扎实，如果没有基本的构图能力、绘画能力，他就不会有太多的发展空间。所以，要想实现课程的优质教学，一定要夯实学生的基础，练好手上功夫。
3.2建立一支高质量的教师队伍
任何院校要想提升其教学质量，首先要从教师入手。培养打造一支高素质、高层次的广告教学队伍，是学校广告设计教学改革的重点。学校应积极组织培训，提升教师们的专业素质，建立研究和培训基地，加强各个院系之间的相互合作，加强学校与企业之间的合作，实现优势互补。目前还可以向外拓招兼职教师，在发达国家，很多优秀的教师都来源于广告企业的兼职教师，他们有工作经验，同时还积极与社会接触，可以带给学生们最新的广告素材和知识。在校内的全职教师，可以积极地借鉴他们的经验，采用双重标准加强广告设计专业的师资力量建设。在大数据时代下，广告设计专业面临着更多的挑战和机遇，我们应积极地吸纳广告业、传媒业的人才，充实教师队伍，以此来推进大数据时代下的广告设计教学的改革。
3.3建立互动式教学
大数据时代下，传播内容有个性化、海量化的特点，在传播渠道上也有一定的交互性。所以，互联网作为学生们使用、接触最多的媒体，我们需要对此加以重视。在网络环境下，手机、电脑、平板电脑等载体已经成为信息传播的重要组成部分，在这样环境下成长起来的学生，是新媒体的受众。他们对于网络广告有着独特的体验，在一定的程度上，他们比教师更具发言权。所以，在广告设计教学改革中，教师要积极地适应大数据环境特征，建立互动式教学。
首先，要变被动为主动，让学生成为课堂主体，充分调动学生的学习积极性。让学生结合自己的体验、经验去总结、归纳大数据时代下的广告设计特点，并总结相关的设计方法。例如，在讲国内外广告设计对比时，我们可以先布置一项学习任务，让学生自主搜寻相关的内容，让学生列举一些具有代表性的内容，以此来加深学生们的理解，增强教学成果。为了增强学生们的创造性，教师也可以鼓励学生为自己喜欢的某个人物设计脸部页面广告。
在这个过程中，教师要加强与学生的沟通。在大数据环境下，教师的角色在发生改变，教师要尽可能贴近学生的需求，积极与学生进行互动，可以利用微博与学生互粉、建立语音课堂讨论、实现作业及时修改等策略来丰富课堂形式。
4结语
大数据时代下的传播特点，极大地影响了人们对于广告的认知。教师也应及时更新广告设计教学模式，丰富教学的内容与形式，提升学生的创新思维、实践能力。面对大数据时代的冲击，教师要积极把握新媒体广告的优势，在传统的教学模式上不断革新，加强实践教学，结合学生的能力，充分调动学生的学习热情，为学生今后的发展打下坚实的基础。
参考文献：
[1]赵永立.新媒体时代广告设计教学的改革研究[J].学周刊，2016（13）：203-205.
大数据时代数据的特点篇4
一、数理统计的概念与特点
运用数理统计的方法分析生活中的各种数据逐渐成为科学研究的一种趋势，在相关数据的基础之上，通过运用数理统计的方法，可以判断事物发展的趋势，从而归纳出一些客观规律来指导我们的生活，提高生活质量。所谓的数理统计是指运用定量描述的方法分析随机变量之间的关系，通过有限次的观察实验得到数据，发现数据之间的内在规律，并判断整体的数据规律性。基本特点是以实验观察为基本出发点，以概率论作为基础，选择数学模型并进行验证。正确运用充数理统计的方法的前提是掌握数理统计的基本概念和基本思想，而总体和样本是数理统计的基本概念，总体是研究对象的全体，样本是研究对象的一部分。通过样本的信息对总体进行推断是数理统计的基本思想。
二、大数据的概念与特点
目前，学者们对于大数据没有达成统一的定义。一般来说，大数据是指数据资料非常庞大，无法运用目前的软件在短时间内进行数据的分析与处理。它是对大规模数据管理和技术平台的泛称，与传统的大规模数据不同，它除了数据的爆炸性增长之外，还包括对于数据的分析、处理和应用，最终实现挖掘大数据潜在价值的目的。大数据具有数据庞大、种类较多、价值性、处理速度快的特点。与传统的数据不同，在大数据时代，我们分析的数据总量巨大，并不再仅仅依靠传统的随机抽样的方法，除外，由于数据总量庞大，有着多样性和丰富性的特点，使得我们无法确定数据的使用目的。在大数据时代，仅仅依靠传统的几种工具无法实现对于数据的处理和分析，而是运用强大的云计算能力进行数据的处理与分析。
三、大数据时代对于数理统计的影响
统计学是一门具有三百多年历史的学科，在长期的发展过程中，不断吸纳各家之长，使得统计学的发展充满生机与活力。大数据时代的到来，为统计学的发展带来发展机遇的同时又带来巨大的挑战。具体如下：
1.大数据对于样本和总体的影响
众所周知，数理统计是通过具有代表性的样本推断总体的基本情况，从而对于社会经济发展的总体趋势做出判断。而具有代表性的样本是通过抽样的方式实现的，然而，在大数据时代，虽然信息量庞大，数据类型多样，但是大数据也存在着样本缺乏代表性、噪声等问题，因此，通过抽样的方法对于数据进行分析可能会存在一定的偏差。传统的数理统计方法收集到的数据具有结构化的特点，然而，在大数据时代，数据类型多种多样，容量超大，因此，样本数据与大数据存在很大的不同。样本数据有着特定的研究目的，运用抽样的方法获得数据，具有数据有限的特点。基于样本数据的特点，它的应用空间十分有限，通常无法满足多层次、多样化的需求特点，在抽样过程中出现偏离方案的现象时，抽样便无法进行，因此，样本数据分析的方法无法得到广泛推广。而大数据不仅包含的信息量巨大，而且不受各种限制即可以接纳各种各样的数据类型。与样本数据相比，大数据的优点是数据选择空间巨大，可进行多角度、多方面的数据分析。更为重要的是由于样本数据有限，可能无法判断出数据的某些规律，而通过大数据，某些规律可能会十分清晰。样本数据中无法发现的弱小信息，在大数据中可以找到。在样本数据中被认为是异常的值，在大数据中可能会被接受。因此，在大数据时代背景下，我们认识事物的能力大大提高，充分发掘有用的信息，抓住很多决策分析的机会，促进对于各种社会现象的理解和认识。综上所述，在大数据时代背景下，既可以作为总体也可以作为样本。随着社会的进步、互联网技术的发展，人们处理各种复杂信息的能力大大加强，从多样化的数据中获取有价值的信息越来越多，社会迅速进入大数据时代。在大数据时代，不仅人们的生产方式和生活方式发生巨大变化，企业管理也面临着新的机遇和挑战。
2.相关分析发生变化
大数据时代的到来使得相关分析发生变化，弥补了传统数据分析中的不足。首先，大数据时代的相关分析必须满足“通用性”和“均等性”的准则，并且结果不受变量间形式的影响。近年来，随着大数据的影响力逐渐增加，国外诸多专家和学者充分认识到大数据的相关分析的重要意义，并且对于改进大数据的相关分析进行了深入的研究。以Reshef（2011）等代表的学者提出了最大信息系数的研究方法，从而有效识别变量间的非函数相关关系。在此基础之上，一些学者提出了随机相关系数和最大相关分析的研究方法1。总之，新的相关分析方法涌现说明国内外学者发现传统的相关分析中存在的缺陷，无法满足大数据时代数据分析的要求，与此同时，他们也认识到大数据时代相关分析的重要性。因此，当务之急是统计分析方法顺应大数据发展的要求。
四、数理统计方法在大数据时代下企业管理中的运用
1.大数据推动企业变革
大数据对于企业管理方式产生十分深远甚至是颠覆式的影响，例如：营销方式的变化，商业模式的改变等等。在大数据时代，一个核心问题是数据的预测，大数据意味着一切以数据化的形式存在，也就意味着透明化。除外，数据也不再像过去那样被认为是陈旧的和静止的，在相关数据收集收集完毕后便不再具有价值。大数据时代，通过对原来的数据进行挖掘，可能会发现有用的信息。而对于企业来说，大数据时代要做到运用数理统计的方法做到决策的数据化，实现由过去依靠感觉进行决策向利用数据进行决策的转变。即使过去部分企业认识到数据的重要性也仅仅关注过去的、已经发生的数据，而这些数据存在着滞后的缺陷，管理者依靠主观经验进行决策，那么决策的风险较大。而在大数据时代，管理者充分运用数理统计的方法分析过去、正在发生的全部数据，充分挖掘各种有用的信息，以制定科学合理的决策，从而促进企业的发展。
2.进一步提升企业的人力资源价值
大数据时代数据的特点篇5
现代的物联网应用中，传感网络技术得到了长足的发展，数据的传递也变得十分地快速、便捷，与传统的互联网不同，物联网络连接的是与生活息息相关的外界环境，传递的是一些设备仪器采集到的外界信息，这些功能给人们的生产和生活都带来了极大的便利［1］。与此同时，各种有害信息也给物联网中的传感网络带来了极大的威胁，这些有害信息如果大范围传递，会对物联网络终端的各种设备带来很大威胁。为了避免上述问题带来的危害，针对物联网的传感网络安全防范技术已经成为这个领域研究的核心问题。学者们希望能够利用一种有效方式，自动识别物联网的传感网络中的异常节点，避免异常数据给物联网中的传感网络带来的威胁［2］。与互联网中检测方法不同，物联网中多是以传感器网络为基础的，采集到的外界信息有较强的随机性。使用传统方式进行物联网络安全检查，需要利用有规律的配准算法、通过配准过滤算法等对物联网传感网络中的节点数据异常情况进行检测。这些方法必须建立在节点数据异常特征能够被准确描述的基础上，但是与互联网不同的是，在物联网中，传感网络中传递的数据具有很强的随机性，数据格式、内容等特征存在很大的差异，因此，很难像互联网一样，建立统一特征对物联网中的数据特征进行有效描述［3～5］。当传感网络中的数据区别较大的情况下，检测方法无法建立统一的检测特征，会造成传统方法无法检测出传感数据的异常，获取结果的漏检率非常高［6］。所以，完整检测出物联网传感网络中的数据异常信息，是保证物联网传感网络安全的基础。为了避免使用传统方式进行物联传感网络节点数据异常检测的缺陷，提出了一种基于特征模糊聚类概率搜索的节点数据异常检测算法，通过建立数学模型，进行节点数据和异常数据相关性概率计算，获取异常节点数据之间的相关性，通过衡量标准进行对比分析，确定这种节点数据是否存在异常情况［7］。实验证明，本文提出的方式能够对物联网中传感网络异常数据进行准确检测，取得了让人满意的效果。
2物联网节点检测原理物联网络与传统的互联网络不同，最主要的区别就是其传递的信息是外界采集的不规则的、有差异的数据信息，物联网多依靠由传感器组成的传感网络为主。物联网传感网络中的节点数据异常检测，也叫做物联网传感网络节点数据验证检测，这种检测方式是将物联网传感网络中节点数据与正常节点数据进行对比，根据配准结果实现对节点数据异常的检测［8～9］。具体方法如下所述:首先建立物联网络中异常节点数据数学模型，选择节点数据特性，设为Z(y，z)。利用上面建立的模型，对物联网传感网络节点数据与正常节点数据进行对比分析，利用式(1)提取出疑似非法节点数据特征，将其作为检测对象，方法如下:将获取的待测对象集合与数据库中的节点数据进行对比，利用式(2)能够锁定物联网传感网络中的异常节点数据:通过以上检测原理可以看出，传统的检测方法是建立在对网络节点数据的特征提取基础上进行的，需要提取网络数据中同一特征建立标准节点特征进行检测，但是在物联网路中，传感器采集到的信息存在很大的随机性和非线性，不同传感节点之间采集到的数据存在着很大的差异，很难建立统一的特征［10］。这就造成，式(1)中很难提取出一个统一的特征对异常节点数据进行有效的描述，导致式(2)锁定节点不准确，最终导致式(3)无法做出准确的判断。导致从物联网传感网络中数据异常检测的准确率越低的问题。为了避免传统检测方式的上述缺陷，提出了一种基于特征模糊聚类概率搜索的节点数据异常检测算法，通过计算节点数据与异常数据之间的相关性，运用模糊概率因素确定非法节点数据。避免了传统检测方式过于依赖节点中单一样本特征的缺陷，准确检测出物联网传感网络中的异常数据，为快速、完整地过滤物联网传感网络中的异常数据奠定了良好的基础。
3特征模糊聚类概率检测
3．1异常节点数据搜索与传统的互联网络不同，物联网的异常节点检测多是建立在传感器采集回的差异信息基础上的，很难像互联网一样，建立统一的传递模型。在对物联网传感网络中的异常数据进行检测时，最重要的步骤是计算节点数据与异常数据之间的特征模糊聚类概率。需要建立一个数学模型描述这种特征模糊聚类概率，这个模型中包括n个待测节点数据和p条相关性较大的数据，建立一个大小是n×p的矩阵，用Cn×p={c}jkn×p描述。矩阵中的每个点都代表节点数据特性，每列都代表有一定相关性的数据特性。如果在满足上述条件的情况下，l无限接近于rank(B)，则Cl与Cn×p无限接近。假设对矩阵进行降维处理，则在矩阵中，选取物联网传感网络中的待测节点数据，则可以得到与其相关的节点数据，从而过滤与其无关的节点数据，提高了过滤异常数据的效率。根据上面阐述的方法，可以准确选取异常数据的特性，得到节点数据与异常数据之间的特征模糊聚类概率，从而提高了异常数据检测效率。
3．2特征模糊聚类概率的计算与互联网的直接检测法不同，在获取物联网传感网络中的异常数据后，需要计算节点数据与异常数据之间的特征模糊聚类概率，从而确定这些数据是否属于异常数据。具体步骤如下:使用传统方式进行物联网传感网络节点数据异常检测，忽略了节点数据与异常数据之间的联系，获取的检测结果准确率较低，因此提出了节点数据与异常数据之间的特征模糊聚类概率计算方式提高检测准确率:假设p代表异常数据数目，ek代表第k个扫描节点，如果这些异常数据能够按照其相关性分为L类，其特性是(w1，w2，．．．．．wn)，n是待测异常数据数目，ek(wk1，wk2，．．．．．，wkn)代表节点数据，因此，ek=(wk1，wk2，．．．．．，wkn)代表物联网传感网络中全部待测节点数据。这种检测方法需要将节点数据ek按照不同的特性进行分类，分为异常数据和节点数据两类。确定物联网传感网络中的节点数据是否是异常数据的时候，需要利用式(8)计算节点数据与异常数据之间的特征模糊聚类概率:q(cj)代表对不同种类物联网传感网络中的节点数据进行检测时，获取的节点数据与异常数据之间的特征模糊聚类概率。如果待测节点数据相同，则q(fk)不发生改变。假设节点数据之间是相互独立的，那么节点数据与异常数据之间的联系符合式(9)的条件:如何计算节点数据与异常数据之间的特征模糊聚类概率，是物联网中传感节点数据异常检测的核心，直接对这个特征模糊聚类概率进行预测，预测的准确率比较低，所以需要利用下述概率预测算法进行预测:对常数a进行优化处理后，如果q(f=cosχ)无限接近于1，则异常数据过滤效果比较理想，能够满足人们日常生产和生活的需要。按照上面阐述的算法，可以根据通过计算得到的节点数据与异常数据之间的特征模糊聚类概率，检测物联网中的异常数据，避免传统方式对异常数据检测率过低的缺陷。
4实验结果及对比
为了验证物联网中的传感节点数据异常检测方法的效果，本文分别使用传统方式和本文提及的基于特征模糊聚类概率搜索的节点数据异常检测方式进行异常数据检测，实验步骤用图1表示。本文选取的样本数据集合中包含1300个物联网中传感节点数据，其中包括200个异常数据，为了突出本文提及的检测方法的优势，实验中首先使用相近数据代替异常数据，对样本中的异常数据进行隐藏，然后分别使用传统检测方式和本文提及的检测方式，进行物联网中传感节点数据异常检测，获取的实验数据用图2描述。在图2中，x轴代表异常数据数目，y轴代表检测异常数据的准确率。曲线2是使用传统方式进行检测的准确率，曲通过图2能够得知，如果物联网传感网络中的节点样本数目越大，使用本文提及的方法进行检测的准确率越高，与传统检测方式进行对比的优势越明显。使用本文提及的方式进行节点异常检测能够避免传统检测方式漏检率过高的问题。实验数据用表1描述。实验证明，本文提出的物联网中传感节点数据异常检测方法的准确率比传统检测方式高很多，能够完整的检测出物联网传感网络中的异常数据，并且提高了检测效率，保证了网络数据的安全。
大数据时代数据的特点篇6
大数据概念首先出自于天文学学科和基因学学科，最后广泛应用开来，将计算机时代不断增长的信息，应用到各行各业，发挥信息的自身价值。大数据具有4个特点，分别为：种类多、速度快、容量大以及价值大，取关键词英语的首写字母，具有4V特点。这些特点表示大数据将给it行业带来质的变革，让形态多样的信息且富有价值的数据通过一定的技术手段，进入数据处理、深入分析以及价值挖掘的信息业务发展过程。信息技术、云计算的蓬勃发展，促使信息量成指数级增长，在2011年以后，麦肯锡公司(mcKinsey)就提出了“大数据时代到来”的观点，这引起了全球的广泛关注，该观点认为大数据已经渗透到全球经济中的每一个行业和业务职能领域，它将和硬件设施、人力资源一样成为当今增强创新力，增加竞争力和提升生产力的驱动力。随着信息技术带来的强大的数据增长，数据无处不在，世界真正进入大数据时代，世界各地政府也开始关注大数据的核心科学与技术问题，促进了大数据学科的建设和发展。作为信息储存和利用的图书馆，大数据时代下，图书馆的信息资源面临着巨大的挑战，这就意味着图书馆要加大限度集成多源数据，并且建立多源数据之间的关联。
1图书馆发展中的“大数据”
大数据时代给图书馆的发展带来了不少机遇和挑战，在信息技术发展的进程中，大数据正在逐渐改变着图书馆，给图书馆的发展带来了巨大的影响。当今图书馆的信息存储管理系统已经全面服务于社会，它与社会所有的信息资源和服务机构同时连接，与全社会共同参与到信息的收集、处理、管理和服务等全过程中，逐渐在成人高校上占据着不可或缺的位置，这就是对成人高校图书馆发展有利的一面。
1.1成人高校数字图书馆建设
电子资源、电子数据库等数据资源所占的比例逐渐增加，图书馆的存储形式也相对发生了巨大改变，读者对文献资源的获取形式也逐渐网络化、移动化，一些新生代读者更希望获取私人定制资源。在大数据时代，用户对信息检索结果无论是在数据量上还是结果展现形式上都有着更高的要求，而图书馆应该利用自身的馆藏特色以及学科优势，建设学科专业特色适应用户需求的特色数据库，为高校的教学和科研提供高层次的信息服务，满足用户的个性化、专业化需求。
1.2成人高校图书馆的定位
大数据时代的来临，各种信息服务机构伴随信息市场的发展而崛起，成人高校图书馆作为用户信息获取途径的地位日渐降低，而随着信息网络的发展将海量信息通过各种技术手段向用户推送。大数据技术的应用使图书馆内部空间边界日趋模糊，内墙的减少，空间越来越自由化、网络化，促进和加强人与人、人与书的交流。这种交流空间不仅仅体现在空间贯通上，更重要的是对功能流程的一种设计定位。
1.3大数据时代成人高校图书馆需要更好的信息服务
大数据下成人高校图书馆信息服务的观念要与时俱进的变革和创新。树立以成人高校学生读者为本的服务理念，一切为了学员读者服务，一切从学员需求出发。深度发掘、分析图书馆中与读者相关数据，针对成人高校的读者群，制定具有针对性的定位服务，强化主动创新意识，由被动型服务转为主动型服务，以数据分析预测结果为基础，建立超前服务意识，了解读者预期需求，提前制定服务计划，做好信息资源储备，创新信息服务观念[1]。
2大数据时代成人高校图书馆采取的对策及作用
大数据时代高校图书馆需要采取的对策有，首先成立专门的数据管理机构，对数据进行管理，制定统一的数据管理使用政策，协调校内外与大数据有关的工作。其次成人高校图书馆研究解决大数据的采集，存储及处理等相关技术问题。再就培养一支高素质的大数据管理队伍。
2.1大数据格式的统一作用
大数据中不同格式的数据越来越多，其中包括电子邮件、数据日志、阅读记录，社交网络科研数据以及媒体数据，格式不同处理方法也就不同，给数据处理带来了一定的麻烦。形成格式统一，内容丰富，结构清晰的数据，灵活构建各种分类和界面，按照知识本体进行组织和揭示，进而保障强大高效地检索能力和良好地结果。
2.2大数据的高效率、安全存储作用
高效率存储是高校图书馆面临的一个关键问题，随着数据库技术以及云计算技术的迅猛发展，大数据存储要借助非关系型的数据库分析技术。大数据存储也可采用基于云计算的分布式存储技术，利用分布式的数据云存储技术和与之相关的虚拟技术能够使高校图书馆的数据更加统一有序，使通过网络进行的访问与存储更加方便快捷[2]。
3大数据时代成人高校图书馆信息资源的整合
随着大数据时代到来，其不断推进的技术将为图书馆数字化建设提供强有力的技术支撑和指导方法，高校图书馆作为信息与知识重要“集散存储处理中心”，既是大数据的重要载体，又是构成大数据的重要元素。高校图书馆利用数据挖掘，数据检验，相关性分析，回归分析，聚类分析，社会网络分析等方法对用户检索、浏览以及下载不同学科文献的数据进行分析归纳，可以得出不同学科被用户的关注程度，从而对热点学科进行分析和预测。同时加强高校原生信息资源的建立，“原生文献信息资源”是指高校在教学、科研和管理过程中产生的，原生信息资源是高校教学实践和学术理论研究的重要成果，是高校教师的自产性成果，其建设成本低、利用价值高，可以达到很好的文献保障作用。
总之，数字信息的爆炸式增长催生出“大数据”概念，正席卷整个it相关行业，大数据已经渐渐地渗入到了高校图书情报工作中，挑战与机遇同在。大数据服务技术等热点将不断涌现，将对高校图书馆知识服务的拓展和深化带来重大影响，未来的高校图书馆工作将是“数据驱动”的图书情报工作。本文重点探讨了在大数据时代下图书馆的职能的改变及基于大数据的一站式服务作用，学科知识及个性化智慧服务等服务模式。但是图书馆的大数据技术及服务是一项复杂的系统工程，涉及数据管理的水平，数据处理的技术及数据服务的创新等等，均需要共同努力。
大数据时代数据的特点篇7
关键词：大数据；新闻传播；影响
科技的发展，互联网的普及，都为大数据的发展提供便捷条件，也一定程度上与新闻媒体之间发生越来越密切的联系，特别是信息传播处理阶段，大数据可以及时收集整理有效信息，帮助更多新闻传播实现可视化，这在一定程度上给传统新闻传播媒体带来巨大的冲击，给传统媒体带来前所未有的挑战，也倒逼新闻行业不得不面对新形势更新和完善发展策略。因此大数据对新闻传播带来很多实质性和现实性的意义。
一、大数据的简要概述
随着云时代的来临，大数据（Bigdata）也吸引了越来越多的关注。大数据中的“大”，大众普遍认为仅仅是指数据规模之大,其实并不是这样的，大数据有四个显著的特征：第一，数据的规模非常巨大。第二，数据的类型涉猎十分宽广。第三，数据的处理速度非常之快，仅仅需要一秒。第四，数据的价值密度偏低。互联网和信息技术的蓬勃发展，加之经济全球化，整个社会都被推向大数据时代。海量的数据处理技术成为大数据时代的显著特征。巨大的数据规模如果采取过去传统的人工提取方式显然已经无法实现，也不能在合理的时间范围内得出结论，因此这样的环境下需要运用大数据，采用一定的电子软件工具来完成数据的收集、处理、筛选等工作，将统计上来的巨大数据信息处理成人类能读懂的信息。大数据不仅可以处理数据信息等表明内容，还可以针对图片、视频等多元化的数据信息进行筛选处理。这项技术便是能够迅速、高效地获取相关的数据信息，特别是针对有利用价值的复杂信息处理方面优势显著，针对庞大杂糅的新闻能够快速提纯，以供使用。因此，针对大数据的具体特征我们不难发现，对于规模较大数据来说，往往存在形式多样的情况，且在数据传播过程中要求相对较高的速度，且大量数据的价值密度不高，针对这样的数据特征，很多行业开始涉足大数据，例如广告、it、金融、电子商务以及新闻传播行业，这也是大数据时代到来的大势所趋。在新闻传播领域中，信息传播的高效便捷传播离不开大数据的传播特征，利用大数据可以有效截取到有价值的信息，从而摒除不良信息，让新闻传播的信息源更加清晰、明了。
二、大数据对新闻传播的影响
1、大数据是获取信息的重要渠道
自上世纪八十年代起，关于挖掘数据的相关技术便已经提出，很多概念被引入数据库中。在整个社会历史进程中，新闻可谓是见证时代变迁的有效参与者。百度、谷歌等多家新闻频道已经通过互联网的技术手段实现收集整合新闻资源的目的。在互联网时代面前，大量的新闻信息呈现碎片式的传播状态，要想使新的新闻传播状态被更多受众接受，需要将这些信息进行整合，从中提取出有用的新闻线索，满足特定受众群体对信息的需求，缩短新闻挖掘的时间长度，将针对性更强的新闻信息报道出来。
2、大数据改变新闻传播的方式
过去传统的新闻传播方式主要是集中在图片或文字等的单一报道方式，并且与受众之间的互动较少。大数据时代之后，很多媒介开始重视起受众参与的重要性，不断融合媒介传播方式，整合报道方式，将更多新闻报道方式与大数据时代相符，通过大数据对新闻信息的整合处理，将更多更具有可视化的技术应用到新闻报道中来，实现新闻信息传播的互动共享。
3、大数据影响新闻舆论的导向
舆论导向是新闻传播的主要功能之一。在大数据时代面前，不少受众会通过多种信息平台反映自身对新闻事件的观点，此时新闻传播的舆论导向需要有更多媒介进行正面引导，通过数据技术将受众的观点进一步分析和筛选，从数据分析的角度通过制定相应的政策引导舆论发展方向，不仅要考虑大多数受众的信息反馈，更要兼顾个体的信息反馈，不断强化新闻宣传报道的真实性、准确性。
4、大数据改变新闻传播的内容
大数据时代的到来与科技的进步、互联网技术的革新息息相关，无论是新闻报道的传播渠道还是新闻报道的具体内容，都离不开大数据时代给新闻传播带来的变化。新闻传播的基础是客观真实性，它要求新闻报道内容应当在真实的基础上寻求高品质。就现阶段的情况来看，在大数据技术面前，新闻报道的服务性更加突出，报道内容与受众的需求更加贴近，并且随着社会进步的脚步，新闻报道越趋向于为受众提供优质服务，这是促进新闻媒介健康发展的基础。由此可见，新闻传播的内容受大数据技术的影响是显而易见的，这也是未来新闻传播发展的大势所趋。
三、结语
对新闻传播而言，大数据时代的到来，无疑是一种一种挑战，对新闻传播的影响是顺应时代的需求，特别是传统媒体，众多弊端逐渐被暴露出来，不同类型的新闻媒介应当有机结合，通过大数据的相关技术整合、分析和利用信息源，从中选取更具新闻价值、更有时效性的新闻信息，为我国的新闻传播事业做出贡献。在了解大数据时代新闻传播特点的前提下，才能更好的适应大环境，新闻工作者才能对自己专业素质的提高有了准确的目标。
参考文献
[1]刘春城.…理论与实务:大数据对新闻传播领域带来的新转向[J].…视听,2014,06:79-81.
[2]吴林锡.…现代信息技术大数据对新闻传播的影响分析[J].…新闻研究导刊,2015,12:118-119.
[3]沈咬兴.…大数据对新闻特性的影响[J].…新闻战线,2015,08:38-39.
[4]杨芳,杨亮亮,陈晔.…大数据时代对新闻传播领域的影响[J].…科技传播,2016,14:117-118.
大数据时代数据的特点篇8
计算机领域的大数据对于当今互联网时代的发展起着不可或缺的作用，大数据的“大”意味着多数人在某一个方面的共同选择，代表了多数人的审美取向以及价值观等等，通过对大数据的应用，可以让众多行业在做决策时降低做出错误决策的概率，也可以节约企业以及消费者在做选择方面所浪费的时间。而新闻传播是指通过各种新闻传播媒介将大众所感兴趣的热点消息实时传播到观众面前，对于新闻传播而言，新闻内容的选择是重中之重，各大新闻产业所面临的核心问题也就是对新闻主体的选择。在新闻传播中充分利用大数据模式进行筛选与甄别就可以选出大部分人感兴趣的新闻内容，从而促进新闻传播行业的发展。
1互联网平台下大数据的特点
1.1大众性
互联网平台下的大数据是对所有数据流的整合与分类，它又称巨量资料。大数据之所以会在当今时代被加以重用，就是因为其庞大的资料库，经过不断地优化整合，大数据所代表的是大多数人对某方面的选择，因此说大数据具有大众性，也正因为其大众性的特点，才让大数据在互联网平台下得到良好的运用与发展。
1.2优质性
大数据最大的优点在“精”而不再“大”，它提供的数据精准度非常大，从数学的角度讲，大数据可以根据所提供的数据提高做相关决策的准确度，因为在各行各业做有关企业发展的重大决策时，其最基本的依据就是消费者，满足大部分人的需求可以让企业适应未来的发展，大数据就可以根据数据流准确分析出消费者需求。为企业做决策提供保障，所以说优质性是大数据十分显著的特点。
1.3实用性
随着互联网时代的快速发展，大数据的应用已经快速融入到人们日常生活中的各行各业，小到淘宝、音乐软件等各种人性化的推荐，大到新闻传播等对观众喜爱内容的收集都是大数据在现实生活中的应用。当然，大数据的应用之所以如此广泛正是因为其实用性非常强，无论什么样的行业，只要有消费市场，就会对大数据有所应用。因此，实用性也是大数据不可忽视的特点之一。
2当代新闻传播的现状
2.1难以在海量的信息中寻找有价值的资源
随着当代社会的飞速发展，信息化早已是当今时代的标签，人们所关注的嘈杂繁琐的话题每天都在发生着不同的变化，海量的数据信息使人们充分了解世界的同时，更让人们在庞大的信息库中找不到重点，因此通过看相关新闻软件的头版头条来了解某个时间段内所产生的热点话题是当代人了解社会的主要手段。但是，作为新闻传播的主体，各个新闻传播公司在进行头版头条的筛选时也面临着巨大的问题，一方面是当代消费者关注信息的视角十分独特并众口不一，另一方面是海量的数据信息难以甄选出有利用价值的内容，这是当今新闻传播行业所面临的最大的问题，也是影响新闻传播行业发展的主要原因之一。
2.2难以挑选出消费者满意的信息主体
随着信息化时代的来临，世界上任何角落的风吹草动都能及时传播到每一个人手中，也正是因为信息化所带来的及时性使得当代人的知识积累以及个人视野都达到一个相对较高的水平，消费者对各个行业了解程度以及关注程度的高低都会反映在其观看某方面新闻的频度上，因此新闻传播要想得到很好的发展，就要投其所好，让其所推送的新闻内容为大多数消费者所关注的内容是新闻传播发展的重中之重，如何了解多数消费者感兴趣的内容以及如何挑选出消费者满意的信息主体是当今新闻传播所面临的急需解决的问题，只有让推送的新闻内容受到更多的关注，才能促进新闻传播行业的发展。
2.3对信息进行处理的技术不成熟
在拥有庞大信息量的今天，如何提供优质的新闻也是新闻传播的核心技术所在，当今的信息处理技术大多还不成熟，多数的新闻传播行业还不能利用有效的手段对海量的信息内容进行分类处理，这对新闻传播类行业在技术上的缺陷，也是不能准确推送观众喜爱的新闻的主要原因，要想让新闻传播类行业得到更好的发展，就要优化企业信息处理技术，通过成熟的信息处理手段推送大部分观众关注的新闻，所以说对信息处理技术不成熟也是阻碍新闻传播主要原因
之一。
3互联网平台下的大数据模式对新闻传播产生的影响
3.1大数据更便于对海量信息进行整理
上文中我们所说到当代的新闻传播所面临的首要问题就是难以在海量的信息中寻找有价值的资源，充分利用互联网平台下的大数据模式就可以很好的解决这个问题，众所周知，大数据就是指不能在特定时间里利用某种特定软件工具进行管理和处理的数据合集，通过对所有数据的分析处理而产生的数据结果，它是对海量信息的总结与分类，更是对海量信息所反映的社会需求与社会现象的总结和分析，所以在新闻传播中有效地加入大数据模式会对在庞大的信息库中搜集有效用价值的资源十分有力，不仅会节约搜寻有价值的信息所浪费的时间，更会对新闻传播流程的规范化与标准化有着不可估计的影响。
3.2有利于挑选出关注度高的新闻
大数据的大众性与优质性充分的反映了大数据在当代生活中尤其是在当代新闻传播中的作用，因为利用大数据的大众性可以让新闻传播的有关部门充分了解到大部分消费者所关注的社会热点方向，会对甄选符合消费者关注的新闻内容有着不可言喻的好处，可以让新闻传播内容方面更具有导向性，换句话说就是更投其所好。而利用大数据的优质性，可以让新闻传播的内容更具有针对性，更符合绝大多数人对某方面新闻内容的关注。所以说在新闻传播中融入大数据的因素，利用大数据的大众性和优质性帮助有关部门挑选出关注度更高、更能被广大消费者接受的新闻，对新闻传播的发展有着推动
作用。
3.3有利于数据新闻成为新闻传播的主流形式
?稻菪挛攀且源笫?据作为基础并对信息量进行收集分析从而反应数据所代表的现实关联和意义。它是新闻传播趋于高标准化与高准确度的产物，利用大数据建立新的信息搜集以及信息甄选模式，并经过不断的优化从而形成一个标准的信息传播流程，是新闻传播行业所追求的新的新闻传播模式，从而使数据新闻成为新闻传播的主流形式，这不仅是新闻传播行业一个重要的创新，更是其从大量的信息中发掘新规律、新趋势的有效手段，它有利于新闻传播更具真实性，更有利于推送消费者接受度高的新闻。所以说在新闻传播中加入大数据元素，有利于数据新闻成为新闻传播的主流形式，更有助于新闻传播的
发展。
大数据时代数据的特点篇9
【关键词】移动通信；大数据；特点；发展展望
大数据在生活和工作中无处不在，分析大数据要从其特点入手。云计算这是一时期的核心技术之一，通过云计算，人们了解经济发展的整体趋势，帮助企业决策，促进企业发展。
1大数据技术的技术特点
大数据具有自身的特点。①开源软件发展迅速，基于分布式处理的开源项目实现了数据分析的可视化，相关软件大量开发，对大数据时代的非结构化数据进行分析。目前常用的开源软件如Hadoop、mongoDB、HBase和CouchDB。②企业发展不断的智能化，人工智能技术快速融入。对海量的数据采用传统方式处理显然是不可行的，智能化处理技术应用而生。该技术可以帮助分析者发展数据内部规律，人工智能对未来经济、政治发展趋势做出正确的预测。并且知识数据挖掘、模拟发觉和自然语言分析等功能。③对非结构化数据的处理成为主流，基于此而出现的分布式处理构建被广泛应用。异构数据通过文档、图案等方式上传，并且采用非结构化处理方式，拓展了存储空间，实现了并行处理。云计算复杂，需要对各种形式、各个环节的数据进行分析。基于此的非结构化采集技术、分布式编程环境技术和noSQL数据库技术快速发展。
2大数据技术发展展望
大数据衍生了不同类型的企业，目前这类企业基本可以分成三个类别。即技术型、数据型和创新型。三种类别的数据结合形成了一种数据分析生态系统，对海量数据进行分析。技术性是基础，多是以计算机软件公司为主，it企业负责数据的基本分析工作，应用于软件开发和利用。数据型是大数据时代衍生的一种特殊的分析形势，他们主要负责的收集和分析，为企业发展提供策略，他与创新型分析具有相似之处，都是对大数据分析的突破，对企业发展具有积极意义。目前，创新型数据分析和数据性数据分析企业共同作用于多个领域，如网络购物、连锁超市、金融和政府发展中。由此而产生的大数据分析工具大量出现，大数据产生于事物的各个环节中，因此对大数据的分析要具有统筹能力和创新能力，既要抓住有效数据，又要做到全面性，通过信息的收集、处理来提供创新热点。
2.1数据分析将成为大数据技术核心
大数据时代，数据的价值被隐藏的更深，要了解经济形态发展，事物的内在关系都需要对海量的数据进行分析。因此这一时期，数据分析将成为主要任务，甚至可以发展成为一个产业。大数据的价值体现在各个方面，大数据的分析方法不断的丰富。数据采集、存储和处理成为核心步骤。数据分析可以采用智能化的方法，并获得智能化的结果，应用于各个领域。
2.2实时性的数据增多
大数据时代，信息具有实时性。需要关注者及时处理，才能带来经济效益和社会效益。如金融服务就是大数据时代衍生的一种新的职业，这里的金融服务是指以原油服务为代表的新的金融服务。大数据时代，信息的传统处理方法具有明显的滞后性，批量化处理方式广受欢迎。信息处理不再以天、小时为单位，而具有明显的实时性。数据大量的出现并快速的变化，因此处理过程要判断其有效性，并且对于一些处理实施处理后无需进行存储。总之，未来几年内，实时性数据将增多，基于此的实时数据处理技术，如流处理、内存计算等技术将大量出现并广泛被采用。
2.3云计算平台将进一步完善
云计算将成为大数据时期的一种重要数据分析和计算方法，它以云计算平台为基础，对数据进行宏观的整理和细节的分析计算。云计算是一项综合性技术，可以提供弹性的计算方法、分布式的计算方法，并且云计算资源庞大，能够对异构数据进行全面的分析。同时，云计算可以很好的处理即时数据。云计算在计算机领域的发展已经日渐成熟，相信随着科技的发展，云计算将应用于更多的平台，并且其技术将进一步革新。
2.4开源软件成为推动大数据技术发展新动力
开源软件是大数据时期的特殊产物，所谓开源软件就是集开发、手机、计算和服务为一体的数据分析软件。目前，Hadoop开源软件的应用广泛，成为大数据处理的通用架构。科技的发展和企业需求结合，使得开源Hadoop逐渐商业化，这一软件带来的效益有目共睹，但是该技术尚处于发展之中，依然具有广阔的发展空间，需要设计人员基于大数据的特征，不断的研究和探讨。
3总结
移动通信业的发展迅速，并且为民众带来了极大的方便。随着我国计算机技术的发展，大数据时代已经到来。大数据时代改变了以往的数据分析模式，这一时期的数据也具有海量化、多样化特征。基于大数据的云计算等先进的分析方式出现并快速被应用。对于移动通信行业而言，要认清形势，并且明确移动通信业发展方向，充分利用大数据的优势。
参考文献
[1]于艳华.大数据分析的技术特点[J].中兴通讯技术，2013（1）.
大数据时代数据的特点篇10
关键词：“大数据”；美术编辑；思维方式
“大数据”时代是一个多种技术快速应用的时代，技术应用的主要特点一般表现为依靠对复杂信息的快速处理而展开工作。美术编辑的工作职责就是用创意设计来提升刊物的美观性和可读性。就“大数据”时代下的报刊版式发展趋势而言，传统的美术编辑一般呈现出版式种类少、构思简单的状态，无法满足“大数据”时代的要求。从根本上看，这是一种思维落后的反映，思维是人进行工作的一种导向，采用新型的思维是报刊美术编辑工作快速发展的重要保障。
首先，只注重版面形式的编排而忽略了对新闻的理解。美术编辑大体都不是新闻专业毕业的人员，在工作中更多是从版面的设计结构入手，只注重版式的条块组合和版面的设计主次感，而忽略了新闻的重要性和时效性。这就导致版面与内容严重脱节，影响了报刊的整体效果与质量。其次，欠缺对繁杂数据的统筹整合思维。传统的美术编辑思维多停留在二维空间和简单的三维空间设计，图书装帧画面的构建一般比较单调，并且受一定尺寸的限制。［1］在这种思维设计下的报刊常常呈现出形式单一、色彩单调的特点。这也使得美术编辑无法对繁杂的数据信息进行处理，传统的美术编辑思维无法在数字出版物中得到良好的应用。再次，信息载体单一，表现形式简单。传统的美术编辑设计的信息载体较为缺乏，呈现出元素单一的不足。当然，这样的特点是由传统报刊本身的特点决定的，但是元素的单一无法使繁杂的数据信息得到处理。我们知道，画面元素的丰富并不是几种元素的简单叠加，而是需要有一个整体的规划。因此，传统美术编辑思维方式在多元素的构建上还需要加强。此外，传统报刊美术编辑思维还表现出应用数据单一的特点，这一特点自然和上面说的受出版物本身影响一样，但是应用数据的单一还是美术编辑没能够应用非线性思维的一种表现。一般来说，传统的美术编辑的画面设计更多是脱离用户、脱离市场的设计，对于用户的感受和动向以及产品的商业价值都把握不清。最后，思维封闭，未能了解大数据时代下读者的需求。传统的报刊美术编辑思维比较呆板、封闭，这样的思维就缺乏对新闻的认识和对读者需求的考虑，再加上一些美术编辑缺乏经验，导致设计出来的画面与读者的需求相差太大，使得其使用价值和商业价值大大降低。
二、“大数据”时代美术编辑思维的探讨
面对上面说到的传统美术编辑思维的不足和“大数据”时代数据信息复杂繁多的现实，我们应该以客观的态度去看待。对于“大数据”时代美术编辑思维的探讨，我们应立足“大数据”时代本身的特点，依托于各种新型的技术进行改进，以下主要针对报纸美术编辑进行探讨：首先，构建多维空间的美术编辑思维。由于信息技术的发展，纸媒要适应时代的发展，向多种载体方向转化，积极结合电子报刊和自媒体的发展。我们知道，“大数据”时代的画面更多呈现出多维空间的特点，所以美术编辑在设计报刊时，要多方位考虑，在纸媒上未能体现的效果，可结合多维空间，在电子报刊和自媒体上穿插一些动态画面。这样的组合能够搭建出更有立体感的画面，可以提高读者的阅读兴趣。其次，要进行多种元素的组合。我们知道，“大数据”时代的信息不仅数量巨大，而且种类繁多。把种类繁多的信息数据表现到画面中去，就需要进行多种元素的组合。［2］“大数据”时代下，大部分新闻报道已趋于用直观的图表来表现，且还可以结合电子报刊和自媒体，加入音频和视频的元素，这样做出来的报道更深入、更生动。这种多元素的组合将大量的信息和多种元素更有创意地展现给读者。再次，注重创意与“大数据”时代报纸版式的结合。在版面设计上，要与文字相配合，做有内涵、有深度的报刊。例如，我们知道现在二维码已经广泛应用，那在做文字报道时，可以在旁边附上二维码，读者只要拿起手机扫一扫二维码，就可以在手机上看到相关的报道。如此一来，纸报刊与自媒体之间有力结合，可以使纸报刊在信息技术应用广泛的今天不至于被淘汰。最后，版式设计要以读者的需求为中心。纸报刊美术编辑工作要想在竞争中立于不败之地，除发展电子报刊外，还应该加强自身的改革。美术设计要以读者的需求为中心。美术编辑工作中很重要的一项工作，就是与读者产生共鸣，它使报纸图文并茂，使文字、图片与版面的设计有机结合在一起。
三、“大数据”时代探讨美术编辑思维的意义
在“大数据”时代进行美术编辑思维的探讨，改变了原来报刊美术编辑思维中空间单一、元素单一、应用数据单一以及缺乏用户体验功能的各种不足，使得美术编辑能够很好地把握用户的感受和市场的动向，从而提高美术编辑工作的效率。因此，在“大数据”时代进行美术编辑思维的探讨具有十分重要的实用意义。我们知道，任何一项工作、任何一项事业都需要相应的理论研究，同时这些理论研究也成了这项工作的一部分。
四、结语
“大数据”时代的来临给美术编辑工作带来了巨大的挑战，使得传统的美术编辑工作无法跟上时代的步伐，其根本原因在于美术编辑的思维方式已经落伍。美术编辑工作要在新时代有效发展就应该立足于转变思维方式。“大数据”时代，美术编辑的思维方式应该呈现出多维空间的构建和多种元素的整合以及对多种数据进行处理，力图展现出一种非线性的思维，更多地考虑用户的感受。新思维方式的应用推动了美术编辑工作的开展，具有十分重要的意义。
参考文献：
［1］王岽.“大数据”时代美术编辑思维方式初探［J］.科技与出版，2014（03）：82-85.
［2］满都拉.创意是美术编辑专业高度的标尺［J］.军事记者，2012（12）：34-35.