大数据的主题

1. 以大数据为主题的作文400字左右《几年过后大数据的变化

近两复周用业余时间读了《大数据时代》制这本书，是听培训时杜威老师推荐的，我快速阅读了一遍，觉得受到了一些启发，发现了一些原来没有想到看到的事情。
首先是大数据代表着数据的样本＝全体，这是一个与传统统计学的显著区别。大数据有能力获得全体数据并对其进行分析。
第二就是相关性与因果性同样重要。相关性说明了什么事情与什么什么事情有关系，如商场周围车流量的增多与商场销售额的相关性，因果性说明什么是什么的原因，如睡10个小时是有精神的原因。在大数据中，相关性要比因果性容易获得，而且相关性已经能为客户带来较大的收益。
第三就是大数据允许存在不精确性、混杂性，由于数据量巨大，存在少量的异变不会对结果产生任何影响，如收益是1个亿与1亿零1元的差别可能决策者不关心。
第四是大数据中的三个主要因素，思维、数据、技术，思维觉得你在哪些地方使用大数据。在这三个因素之中，会产生数据中间商，来处理加工数据并出售。

2. “大数据”的保险业应用主题

“大数据”的保险业应用主题_数据分析师考试

在数据应用呈现爆炸式发展的时代，不能把握“大数据”商机、引领潮流的保险企业，将可能逐渐丧失市场竞争力。

“大数据”是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样化的结构和非结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力、优化流程和科学配置资源的管理工具。

“大数据”正在向经济、社会、科学、文体及公共卫生等多个领域快速渗透。在网络技术、移动互联、云计算等新技术和金融市场化改革的双驱动下，金融与互联网、各金融板块之间的界限和壁垒被冲破，市场的游戏规则发生了深刻变化，谁掌握了数据，谁就掌握了竞争的制高点。

现代保险服务业要在经济“新常态”中研究和实施“大数据”战略，关键要找准大数据在保险业的应用场景、应用主题和应用策略。

助力保险费率市场化

保险作为一种风险转移和管理工具，是一种社会群体之间的风险救助机制。保险产品机理主要是遵循统计学范畴的“大数法则”，基于历史风险发生和损失的数据进行分析和预测，在重复随机现象中找出“必然”规律，依靠精算技术实施产品定价、建立财务运行机制。有些观点认为大数据颠覆了“大数法则”，实际上，虽然两者都是在“大量”数据基础上进行风险和财务预测，但在保险产品定价机制中的作用基点是完全不同的。

“大数法则”是保险定价的根本法则，特别是针对车险、寿险、健康等关系社会公众利益的领域，必须依托“大数法则”确保行业基准纯风险损失率厘定的公平性、充足性和安全性。也就是说，“大数法则”是保险运行管理的数理逻辑，是保险业不可动摇的理论和定价基础。而“大数据”主要发挥保险定价的辅助作用，特别是采集和获取客户行为、交易的网络数据进行关联分析，找寻数据背后风险与成本、收益的匹配规律，推动保险公司客户细分化、责任碎片化、产品定制化，优化精算定价模型，主要基于附加费率建立科学、有效的保险费率浮动机制和差别化定价机制。

因此，“大数据”并没有颠覆“大数法则”，而是对保险费率市场化形成机制的重要优化和改进，是一种以新技术为依托、更加精细化的风险管理辅助工具。

目前，新一轮保险费率形成机制改革步伐明显加快，非车险、意外险、投资连结险、普通型寿险、万能险等已经相继放开，商业车险、分红险市场化改革也即将发令放行，更多的产品定价权和选择权将交给市场。科学、有效的费率形成机制是市场化改革成功的关键。应全面构造以“大数法则”为基础的基准费率和以“大数据”技术为辅助的附加费率和产品创新机制。

一方面，保险监管部门应主导构建公开公正的保险基准费率形成机制，建立保险基准费率定期测算和发布机制，特别是借鉴国际上的成熟经验和模式，设立独立的保险费率厘定机构，形成主要保险产品的定价参照基准体系。另一方面，要鼓励保险企业在遵循基准费率的同时，发挥大数据在保险产品区域化、差别化、个性化的创新支撑作用，处理好产品创新与风险、成本、收益的关系。

驱动新一轮转型发展

自改革开放以来，保险市场保费和资产规模迅速扩张，却难以逃脱产品同质化、“跑马圈地”、价格恶性竞争、服务体验差的外部诟病，归根到底还是源于“以产品为中心”的粗放式发展模式。由于保险企业数据维度、质量、可利用度和处理能力不足，向“以客户为中心”的集约化管理模式转型“常提却难新”。

伴随金融综合化、保险集团化、渠道多元化发展，特别是电销、第三方电商、移动互联等新渠道的兴起，保险数据的历史积累、采集维度、关联分析与实践应用日益成熟，由于大数据有利于提升保险企业对客户行为特征、风险和产品偏好的分析能力，为保险企业客户关系管理、风险识别与定价、营销策略分析、理赔欺诈风险防控提供了新的驱动力，成为保险业新一轮转型发展的“利器”。

因此，保险企业应找准大数据在经营管理中的应用场景，着力解决制约转型发展的关键环节。

一是加强数据资源内外部整合。加强集团内部、各渠道、各产品线的数据整合利用，积极采集全面反映客户行为特征和交易偏好的移动互联、社交媒体、电商、地理位置、OBD等线上数据，引入身份、信用、车辆、驾驶行为等线下数据，为大数据技术应用建立现实基础。

二是构建完整的客户数据图谱。依托数据挖掘技术，推进客户需求分析和客户群组细分，在集团或公司内部建立客户虚拟账户，丰富客户全景视图，加强客户挽留与个性化推荐，促进客户的获取率、留存率和持续率。构建完善的客户自助服务体系，改善客户体验、提升客户忠诚度、提高客户整体价值。

三是提升数据发现和决策能力。重点提升对非结构化数据的存储、加工和分析能力。围绕交叉和二次销售、精准营销、代理人甄选和流失预警，加强数据分析和快速响应，整合昂贵的渠道资源，提升销售渠道价值。通过理赔洞见分析、反欺诈关联分析，提升成本精细化管理、精准打击欺诈行为。

四是加强数据架构规划。引入新的大数据分析工具和存储技术，提高对语音、视频、图片、网络日志等非结构化数据的分析处理能力，对信息模型、主辅数据源以及数据集成架构进行前瞻性设计，加强主数据和元数据管理，推动信息数据的逻辑整合。提高自身数据质量，注重数据全生命周期管理。

开创“数据治理”新模式

在保险资金运用和费率市场化加快推进的背景下，按照保监会“放开前端、管住后端”的市场化改革思路，市场化的“新常态”使传统的文件出台、现场检查、行政处罚等保险市场治理手段难以奏效，滞后的监管技术手段将无助于有效防控区域性和系统性风险，客观上要求保险监管部门从依靠行政手段向依靠“数据手段”治理市场转变：

一是从场外交易向场内交易转变。通过建立保险产品交易、中介交易和资产交易的交易场所和信息平台，促进保险交易的透明化、规则化和信息对称化；二是从监管信息统计与非现场监管向保单登记管理转变。市场和风险的快速变化，促使保险监管从依靠时滞的统计数据和局部的样本数据，向保单级的全量数据和实时的生产数据演变；三是由条款费率静态审批管理向基准费率测算常态化转变。定价权逐步交给市场后，产品创新必然层出不穷，基准费率常态监测、回溯分析和定期测算是产品监管和风险控制的必然要求。

基于上述行业转型发展和市场治理需求，应从提高行业核心竞争力和抗风险能力的高度，科学规划行业大数据体系。

一是全面推进行业信息共享与应用。在客户隐私保护和数据安全的前提下，建立行业中央集成数据仓库，打破企业之间的数据孤岛，将分散在各保险机构的数据，按照客户、保单、业务等多个主题进行采集、存储和有限共享，充分释放数据共享在规范市场行为、反保险欺诈、提升定价能力、促进精细化管理等方面的内在价值。

二是主动与外部数据交互应用。拓宽行业整体数据维度，依托行业数据共享的平台优势，积极引入公安、气象、医疗、教育、信用、移动通信等外部数据，主动与交管、税务、经侦、社保、征信等公共管理部门进行数据交互，发挥外部数据在行业内部治理中的独特作用，依托共享平台有效延伸保险参与社会治理的范围和触点。

三是研究制定行业大数据战略和设施框架。完善信息共享平台和保单登记制度等相关法律法规，为行业大数据战略实施建立良好的政策环境。加强行业数据标准建设，规范统一共享接口标准，提高数据整体质量；不断优化共享数据库的采集、存储、处理与结果应用的流程和技术，研究建立行业数据分析框架和模型，依托数据挖掘、云计算平台、虚拟化技术，支持海量、多结构类型、高频度的大数据处理。加强行业信息共享的安全体系建设，保障保险机构与共享信息关联生产的连续性、安全性和稳定性。

以上是小编为大家分享的关于“大数据”的保险业应用主题的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

3. 主题：谈谈如何理解“大数据”

大数据，一般以市场，或是一个区域或是领域为主；

如：互联网，这个就回是整个网络答市场的分配，不能单指哪一个行业或是领域的数据，按照一个行业的行情与数据去分配研究的。

可以多从如下几个方面去考虑：
一，多个人群进行了解行业；
二，多了解不同行业人群的需求；
三，按照不同的产品去分析产品的定位；
四，再结合同行业产品与本产品的特色去查看市场动态；

全部进行数据统一查明细，再对外公布，一般这个数据来自国家政府部门，或是有权威性的话说权。

4. 如果我们的研究主题为大数据,应检索哪些文献

1.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业的教材建设探索

期刊：《新闻文化建设》 | 2021 年第 002 期

摘要：随着大数据时代的到来,信息技术蓬勃发展,国家大力推进大数据产业的发展,鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下,许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状,探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题,同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。

关键词：数据科学与大数据技术专业；课程设置；教材建设

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_detail_thesis/0201289060336.html

---------------------------------------------------------------------------------------------------

2.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业课程体系探索

期刊：《科教文汇》 | 2021 年第 002 期

摘要：该文阐述了数据科学与大数据专业的设置必要性、专业的培养目标和知识能力结构,最后探索了数据科学与大数据专业的技术性课程体系设置方法.希望该文内容对数据科学与大数据技术专业的培养方案制订和课程体系构造具有一定的指导意义和参考价值.

关键词：数据科学；大数据技术；课程体系

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_science-ecation-article-collects_thesis/0201284684572.html

---------------------------------------------------------------------------------------------------

3.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业实验实践教学探析

期刊：《长春大学学报（自然科学版）》 | 2021 年第 001 期

摘要：近些年各种信息数据呈爆炸式增长,在这种背景下,国家在2015年印发了关于大数据技术人才培养的相关文件,每年多个高校的大数据相关专业获批.数据量的增长对数据处理的要求越来越高,各行业涉及信息数据的范围越来越广,对大数据专业人才的需求越来越多.为了应对社会需求,如何科学地规划数据科学与大数据专业的本科教育,尤其在当前注重实践操作的背景下,如何制定适合的实验实践教学方案,更好满足社会需求.

关键词：数据科学；大数据；实践教学

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-changchun-university_thesis/0201288750604.html

5. 大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

6. 2015年贵阳首届数博会的主题是大数据开启智能时代是否正确

2015年贵阳首届数博会的主题是大数据开启智能时代是正确的。

数博会聚焦“大数据开启智能时代”的年度主题，聚各方之力，助推大数据产业科学快速发展。峰会将云集全球知名企业大佬、大数据领军人物、专家学者等20000多位国内外来宾齐聚一堂。

数博会特点：

数博会见证了全球大数据产业发展的壮阔历程，为全球大数据发展贡献了中国智慧，提供了中国方案。“我们将更加努力与用心，将数博会打造成交流互鉴、沟通合作、碰撞新的智慧、贡献新成果的大数据领域高地。”数博会执委会副主任、贵阳市政协副主席钮力卿说。

7. 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

可参考下文9个关键字写写大数据行业2015年年终总结2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。战略：国家政策今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。挑战：BI(商业智能)2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。崛起：深度学习/机器学习人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内，网络、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。共存：Spark/HadoopSpark近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。与Hadoop相比，Spark具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台，而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反，Hadoop是Spark成长发展的基础。火爆：DBaaS随着Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。据分析机构Gartner预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

8. 大数据的特征有哪些

大数据所包含特征，具体如下：

第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

大数据的作用及其用途

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。

1、变革价值的力量

2、变革经济的力量，生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。

3、变革组织的力量，随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。

9. 为什么说当今时代是大数据时代，那什么样的东西可以称为大数据

大数据，又称海量数据，是指所涉及的海量数据，无法通过人脑甚至主流软件工具捕捉、管理、处理和整理成更积极的信息，帮助企业在合理的时间内做出商业决策。大数据已经渗透到我们生活的方方面面。就像空气和水一样。虽然我们看不见它，但我们不能没有它！数据很重要，但孤立的数据很难工作。大数据意味着将许多数据放在一起，并以科学的方式筛选和分析相关数据。然后将其应用到生产过程和生活体验中。

10. 以大数据如何改变我们的生活写1500字论文

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。