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[期刊] 统计研究
[作者]
李扬 张长 朱建平
海量化的数据规模作为大数据的第一个特征,带来了计算上的首要挑战。大规模样本不一定能够完全替代总体,因此大数据分析的算法设计不仅要考虑精简计算成本,还要考虑如何刻画估计结果的不确定性。本文以分治自助算法和子集双重自助算法为例讨论了兼具计算效率提升和不确定性评价的可并行计算的大数据统计算法设计,通过比较分析探讨设计思想与未来的研究方向。
关键词：
自助法 不确定性 大规模数据 并行计算
[期刊] 调研世界
[作者]
余芳东
应用大数据是未来政府统计发展的必然趋势。本文系统梳理当前政府统计应用大数据的基本类型,研究探索大数据统计应用实践和基本方法思路,剖析大数据统计应用面临的困难和瓶颈,提出推进大数据与政府统计工作融合的路径。大数据的统计应用既有数据获取和质量上的困难,也有技术和方法上的瓶颈。研究认为,大数据与政府统计工作融合预期将经历三个渐进的变化阶段:从短期看,传统统计调查仍是政府统计数据的主要来源,而大数据逐渐成为政府统计的重要补充来源;从中期看,在政府统计信息系统中,大数据的影响逐渐上升,而传统调查的影响有所减弱;从长期看,大数据源将部分(而不是全部)替代传统调查数据,最终实现大数据和传统调查数据优势互补、相互融合的目标。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
张杰
随着互联网技术、云计算理论和计算机设备的迅速发展与普及,人们获取信息的手段发生翻天覆地的变化,我国逐渐步入大数据时代。大数据技术具有信息搜集迅速、处理方便等优势,在我国获得快速发展,并渗透到各阶段的教育工作中。如今,互联网大数据技术已在我国高校教育工作中得到全面应用,高校必须顺应新课改的教育理念,依靠大数据技术的支持,对思想政治教育工作和学生管理工作进行创新和改革,提升思想政治教育工作质量。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
张杰
随着互联网技术、云计算理论和计算机设备的迅速发展与普及,人们获取信息的手段发生翻天覆地的变化,我国逐渐步入大数据时代。大数据技术具有信息搜集迅速、处理方便等优势,在我国获得快速发展,并渗透到各阶段的教育工作中。如今,互联网大数据技术已在我国高校教育工作中得到全面应用,高校必须顺应新课改的教育理念,依靠大数据技术的支持,对思想政治教育工作和学生管理工作进行创新和改革,提升思想政治教育工作质量。
[期刊] 图书馆
[作者]
刘晓英 文庭孝
"大数据"时代,数据即资源、数据即财富、数据即资产已成为共识。数据开放、信息公开已成大趋势,将分散分布、零碎存在的数字资源融合成完整的"大数据",从中提取有价值的信息,转化为有用的知识和规则,并加以利用,对于组织的生存与发展至关重要,对于提升组织的核心能力和竞争优势至关重要,成为关注的焦点。论文界定了数字资源融合的内涵和特点,回顾了大数据和数字资源融合研究的现有研究成果,分析了数字资源融合的主要内容,构建了数字资源融合的框架模型,并指出数字资源融合存在的问题及发展趋势。
[期刊] 情报学报
[作者]
赵蓉英 张心源
知识融合是进行知识创新的主要途径之一,是知识经济时代知识管理活动与信息技术的交叉研究产物,与信息环境、数据处理技术的发展息息相关。大数据的数据环境、处理技术、科学研究范式的改变对整个知识管理活动造成了显著的影响,以知识融合为代表的技术性知识处理方法受到大数据影响变化最为典型。本文在对知识融合研究过程的基础上结合大数据整体特点,从理论、需求、条件、过程、系统以及应用六个角度详细分析大数据对知识融合产生的影响。总结出大数据环境下的知识融合相对于传统知识融合在数据源、融合系统、融合框架、融合过程、融合服务以及融
关键词：
知识融合 大数据 信息融合
[期刊] 图书馆
[作者]
刘军华
文章认为外部信息诱因、内部统计缺陷、调查主体差异及核心数据缺失是构成认知错觉引发阅读焦虑的主要因素，在大数据上升到国家战略情势下，实现阅读统计转型与大数据融合是消除阅读焦虑、化解数据错觉的科学途径，基于理论前提、业务方向、逻辑内涵、转型路径研究，提出深度阅读大数据概念与方法逻辑，认为在技术复杂性与信息敏感性需求下的相关理论、技术、体制与人才研究不仅是图书馆学方向之一，也是国家阅读管理需要关注的重要课题。
关键词：
阅读统计 转型 大数据 方法逻辑
[期刊] 统计与决策
[作者]
李红 牛成英 孙秋碧 林嘉燕
多方主体参与、多种手段并存的数据采集、数据汇聚离不开数据融合。但基于遥感、互联网信息、问卷调查等数据收集方式的变化,使得大数据融合质量评价问题变得更为困难。文章基于对数线性与双系统估计方法建立数据融合质量评价模型,并以两个数据库的融合为例,深入分析数据融合中过涵盖误差估计方法。基于对数线性与双系统估计方法的数据融合质量评价模型中,一个只包含不足涵盖误差的抽样调查是必须的,并且该质量评价模型可扩展至多个数据库融合的情形。该模型易于操作,能为数据整合汇聚、建立大数据云和重点领域专题数据库提供质量保证。
关键词：
数据融合 质量评价 对数线性模型
[期刊] 图书情报知识
[作者]
邓胜利 钱倩文 夏苏迪 汪璠
1引言大数据已成为国家基础性战略资源和数字经济时代的新引擎。随着技术与应用的成熟，大数据与人工智能的结合已成为新的趋势，大数据管理与应用领域将成为大数据与智能化的桥梁。当前，大数据技术已广泛应用于情报服务~([1])、个性化推荐~([2])、医疗保健~([3])、金融~([4])等领域，驱动社会经济创新发展。与此同时，大数据技术的广泛应用带来了大数据杀熟、个人信息泄露以及数据安全等问题~([5])，因此亟需通过数据治理对数据管理的权力进行控制，在增加数据价值的同时将与数据相关的成本和风险降至最小化~([6])。
关键词：
管理与应用 暑期学校
[期刊] 统计研究
[作者]
何强 王卓
当前,大数据已成为驱动引领经济高质量发展的一项新动力,并持续推进国家治理体系和治理能力现代化建设。在政府统计中深入开展大数据应用,是提高统计数据质量、提升政府统计工作能力和水平的新途径。为了学习贯彻习近平总书记关于推动实施国家大数据战略、建设数字中国和网络强国的重要论述,进一步推动大数据与政府统计工作的深度融合,2019年9月12日,国家统计专家咨询委员会主任、国家统计局原局长李德水在北京主持召开国家统计专家咨询委员会第四次会议。国家发展改革委副主任兼国家统计局局长、党委书记宁吉喆出席会议并讲话。国家统计
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈佳佳 张旺 刘东海 张晓琴
在大数据背景下，分类型数据与混合型数据开始大量出现，如何更好地计算这类数据的相异性度量成为研究焦点。相比特定属性代表特定类的表达形式，模糊类中心表达形式因为含有更多信息、可计算欧氏距离、能更完善地展示不同样本之间的差异性等优点而得到推广使用。模糊类中心是定和为1的频率向量，这同时也符合成分数据的定义，因此，文章引入成分数据处理方式，提出一种融合α度量的改进K-prototypes算法（α-K-prototypes）。针对α度量的特殊性设定了权重调整系数，让分类型数据距离更具有解释性。在实验对比后发现，α-K-prototypes算法在UCI的7个数据集上均优于K-prototypes、K-centers、Improved-K-prototypes算法。为了更好地在实际中应用，文章给出了一种较优α计算准则，并证明其在统计意义上是显著的。
关键词：
聚类分析 成分数据 混合数据 模糊类中心
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
沈俊鑫 赵雪杉
[目的/意义] 针对现有数据资源定价标准模糊、交易规则缺失、买卖双方信息不对称的问题，提出基于Stacking多算法融合模型的数据资源定价方法。[方法/过程] 首先，基于四分位法及Box-Cox方法对样本数据进行预处理，剔除异常数据的同时调整数据分布，并基于Lasso算法以均方根误差最小为目标完成特征筛选；然后，基于Pearson系数选取最优算法组合，构建基于Stacking集成学习融合多种机器学习算法的数据资源价格预测模型；最后，以国信优易数据平台交易数据为样本进行算例分析。[结果/结论]相较于单算法模型及其他集成算法模型，XGBoost、SVR、KNN、MLP融合模型的预测精度及性能均明显提升；实现了数据资源自身和市场的双向反馈平衡，形成闭环的价值链，为数据资源定价提供参考。
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
陈颐 曹海涛
在大数据的价值网络驱动之下中国养老服务产业呈现跨界融合的特征;云计算和大数据融合的环境之中养老服务业实现了跨界融合与价值网络创新;从跨界治理的视角出发,有利于打破传统的利益边界;选择跨区域、跨行业、跨部门三者兼具的跨界治理模式,因应了养老服务产业跨界融合所带来的挑战,主张通过资源共享,突破经济分割、区域分割、服务分割产生的养老服务资源分配障碍,以促进老龄化社会的和谐发展。
关键词：
大数据 价值网络 养老服务产业 跨界治理
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
唐晓波 朱娟
对知识融合研究现状进行梳理,分析大数据环境下知识融合研究所需要解决的关键问题。通过对知识融合领域文献进行分析,了解本领域的研究现状,以传统知识融合的框架、算法、应用入手,探讨大数据环境下知识融合研究的新需求。分析结果显示,在融合框架上,更强调大数据环境下知识的清洗、表示和服务;在融合算法上,需考虑知识和信息的差别;在融合应用上,需考虑跨领域知识的融合。
关键词：
大数据 知识融合 融合框架 融合算法
[期刊] 工业技术经济
[作者]
李远刚
区域"大数据+实体经济"融合是推进战略新兴产业发展、区域创新能力提升与现代产业体系构建的核心支撑,因此,其融合发展水平备受关注,为此,本文对2016～2019年我国中部6个省份湖北、江西、河南、湖南、山西、安徽的区域大数据与实体经济的融合情况进行测度,发现:2019年的区域大数据与实体经济融合水平最高,湖北位居第1名,融合度为0.789,安徽省位居最后1名,融合度得分为0.411,存在一定差异,但是整体呈现利好的融合发展态势,可以政策优化为基础支撑、以市场为引领、以改革为驱动进一步促进其融合发展。
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