简介：摘要：在大数据时代，企业不断优化发展策略，获得了快速发展。在管理过程中，财务分析是主要工作内容之一，对制定发展策略具有重要影响。然而，传统的财务分析方法主要采用人工进行操作，需要消耗大量人力与物力，所获得的分析效果也不尽如人意，存在一定的误差，对企业的经济效益易产生影响。基于此，以下对大数据时代企业财务数据的技术分析与应用进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：对于大数据技术，是基于大量数据信息，挖掘其中具有应用价值的数据信息；而云计算数据，则是基于网络环境下，根据用户数据信息储存要求，进行网络空间储存。就此本文首先对大数据云计算环境下的数据安全问题进行探讨，然后从多个角度分析提高大数据云计算环境下数据安全的策略，旨在通过以此为相关人士提供几点有价值的参考。

简介：摘要：我国经济社会发展已经进入新阶段，数据挖掘技术对于我国经济社会发展具有重要作用，如何对其进行有效应用是当下技术研究的重点问题。围绕该问题，本文从大数据背景出发，基于技术是叫对数据挖掘技术的应用与改进加以研究和分析，以期为相关理论研究和现实实践提供一定理论参考。

简介：摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，科技管理数据的有效治理和利用，对优化科技管理决策、合理配置科技资源以及加强科技服务社会能力具有重要意义。本文首先对大数据概述，其次探讨科技管理数据集成平台构建，对合理有效地利用科技管理数据具有重要意义。

简介：摘要：在大数据背景下，本文探讨了档案数据的安全存储和管理策略。为了保证档案数据的安全存储，应定期进行数据备份工作。备份数据的存储介质应该具有较高的可靠性和稳定性，同时备份数据的存储位置应该远离主要数据中心。对于重要的档案数据，应该采用强加密算法进行加密，并定期更换加密密钥。为了提高用户的安全意识，应该定期进行安全培训，以便于用户了解档案数据的安全管理要求和操作规范。在档案数据安全应急响应方面，为应对档案数据安全事件的发生，应该制定档案数据安全应急预案，以确保在事件发生时能够及时响应和处理。在数据安全事件发生时，应该立即启动应急响应机制，采取相应的措施，以减少数据的损失和影响。有效控制数据安全事件后，应该立即启动数据恢复机制，恢复数据的完整，保障数据的可用性。

简介：摘要：

简介：摘要：智能工厂作为制造业的新兴发展方向，依赖于大数据技术来提升生产效率和产品质量。数据分类在智能工厂中发挥着核心作用，通过监督学习、无监督学习和深度学习方法，实现对大量复杂数据的有效处理。监督学习如决策树和支持向量机等技术在有标签数据的分类中表现优异，而无监督学习的聚类分析和主成分分析在无标签数据中找出潜在模式。深度学习方法，特别是卷积神经网络，在图像识别和序列数据分析中具有显著优势。通过实际案例分析，展示了数据分类在智能工厂中的应用价值。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，数据质量成为了数据分析和应用中至关重要的一环。本文针对大数据环境下的数据质量进行研究，提出了一个全面的数据质量评价指标体系，旨在帮助企业和研究机构更好地评估和提高数据质量，从而确保数据分析的准确性和可靠性。

简介：摘要：近年来，信息呈现爆炸性增长趋势，实时数据监测系统逐渐成为一体化、综合性应用平台，其功能主要有数据管理与资产管理、数据库管理、可用性监控等。开发并运用实时数据监测系统，能够提高企业运营效率，增强企业服务质量，降低运营成本。

简介：摘要：随着大数据技术的快速发展，云存储技术已成为数据存储和管理的重要手段。然而，云数据安全问题也日益凸显，如何保障云数据的安全存储成为亟待解决的问题。本文旨在研究大数据背景下云数据安全存储技术，首先介绍了云存储技术的概念和发展现状，然后分析了云数据安全存储面临的主要威胁和挑战，接着探讨了云数据安全存储技术的关键技术，包括数据加密、身份认证、访问控制、数据备份和恢复等，最后对云数据安全存储技术的发展趋势进行了展望。

简介：摘要：目前，我们处于信息、资源高度数据化的时代，大数据已经成为时代发展新背景，作为主导的区域经济发展推动力，大数据逐渐渗透到我们生产生活的各个领域。社会上的各个企业的管理都需要网络的帮助，在网络的基础下数据化方法的体系也越来越完善，许多企业都通过数据化方法的手段进行管理。数据化方法的手段不仅可以为他们带来更多更完整的信息，而且还能在一定程度上帮助企业内部人员处理一些决策，这样一来就很好的提高了企业的管理能力，增加了企业的收益，并且还能加强企业的市场竞争力。

简介：摘要：随着信息技术的迅猛发展和大数据应用的普及，个人隐私保护和数据安全面临越来越严峻的挑战。大量的个人数据被收集和分析，如果隐私保护和数据安全不得到有效的管理和保护，将对个人权益和社会稳定造成严重影响。因此，如何解决大数据时代的隐私保护和数据安全问题成为一个紧迫的问题。本文就大数据时代的隐私保护和数据安全问题进行了综合探讨。通过综合的研究和讨论，我们希望能够提出解决这些问题的路径和策略，促进大数据时代的可持续发展和健康应用。

简介：摘要：随着大数据时代的来临，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。数据挖掘技术通过对大量数据的分析处理，发现数据之间的潜在联系，为企业决策提供有力支持。本文重点介绍了数据挖掘技术在大数据时代的应用场景和所面临的挑战，包括数据安全、隐私保护和算法优化等方面。

简介：摘要：近年来，随着科技的不断进步和信息化水平的提高，大数据技术在各个领域扮演着愈发关键的角色。作为国家宝贵的资源，土地在国土调查领域也逐渐采用大数据技术，以提高数据管理和分析的效率和准确性。然而，随着数据量和数据复杂性的不断增长，传统的数据管理与分析方法已无法满足国土调查工作的要求。为此，本文旨在研究基于大数据的国土调查数据管理与分析方法，以应对当前国土资源管理面临的挑战。

简介：摘要：本研究针对大数据背景下工业领域的数据安全评估问题进行探讨。大数据技术的快速发展为工业领域的数据应用带来了新的机遇，同时也提出了更高的安全性要求。本文首先分析了大数据背景下工业数据安全面临的主要威胁，包括数据泄露、非授权访问、数据完整性破坏等。然后深入探讨了针对这些威胁的工业数据安全评估方法，包括基于风险矩阵的定性评估、基于攻击树的定量评估等。研究表明，结合定性和定量评估可以全面、准确地判断数据安全状态，为后续安全防护决策提供支持。本研究的价值在于为工业企业安全利用大数据提供了理论支撑和技术路径。

简介：随着互联网及其应用的日益普及,互联网特别是移动互联网每天都在产生海量的数据。相关资料显示,全球的网络数据存量每两年增加一倍。因此,数据分析显得尤其重要。

简介：摘要互联网及通讯技术的飞速发展将人类带入到大数据时代，数据一时之间成为最宝贵的资源。随着技术的革新，以计算机技术为基础的GIS（GeographicInformationSystems）也随之发展。GIS因为融合了地理学、计算机科学等技术而被广泛应用到各个领域。本文综述了大数据时代下GIS的应用及发展，主要从GIS云平台；智慧城市及城市规划；水文、地质及农业等领域；基础测绘等方面对GIS的应用进行了总结，并对其未来的应用前景进行了展望。

简介：摘要生活在大数据时代，我国的社会经济发展得越来越好，同时我国科学技术水平的不断提高，电力企业的繁荣发展，在一定程度上带动了我国社会经济的发展。电力企业的发展对我国社会经济发展起着促进作用。人们日常生活都离不开电能资源，电能资源被社会大众普遍使用，电力企业应该做好自己的本职工作，做好电能计量管理工作，齐心协力一起实现我国电力企业更好的发展。本文就大数据和电能计量的关系进行简单的阐述。

简介：电力大数据平台定位为数据共享平台、数据分析应用平台、大数据应用开发运行平台,从数据采集、存储、预处理、计算、分析、可视化等多个层面为数据分析人员、大数据应用开发人员提供服务。文章分析了电力大数据平台应用需求,详细设计了电力大数据平台的应用架构、技术架构和数据架构,并对电力大数据平台的多源异构数据融合技术、异构数据并行处理技术、基于工作流的任务调度技术等关键技术进行了研究,最后针对电力大数据平台下一步的研究思路、重点和方向提出了建议。

简介：大数据改变了人类认识和解决社会问题的方式，为社会公共问题治理带来了便利。同样，应用大数据可在共享单车存在问题的治理中发挥积极作用：利用大数据的精确性，促进政府规划管理科学化；借助大数据的全面性，可提升政府决策效率及质量；应用大数据的关联性，可规范用车行为；通过大数据共享，可实现社会共同治理。与此同时，在运用大数据过程中应注意处理技术开发、人才培养、相关法律法规的完善以及公众大数据意识培养等问题。