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在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)是什么?大數(shù)據(jù)含義

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對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。  Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會(huì)購買的商品為基礎(chǔ),將所有用戶的購買記錄作為數(shù)據(jù)來源,通過構(gòu)建模型分析購買者的行為相關(guān)性,能準(zhǔn)確的推斷出孕婦的具體臨盆時(shí)間,這樣Targe..

推進(jìn)企業(yè)信息化的必要性及注意事項(xiàng)

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我們欣喜的看到,中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展正在以一種前所未有的速度趕超西方發(fā)達(dá)國(guó)家,并深刻影響著成長(zhǎng)中的中國(guó)企業(yè)。1999年3月,基于為企業(yè)提供CRM(即客戶關(guān)系管理)服務(wù)的Salesforce公司在美國(guó)成立,而僅過了五年的時(shí)間,中國(guó)首家提供大型企業(yè)..

中小企業(yè)信息化存在的問題

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解決的正是管理上的問題,不了解過去的優(yōu)勢(shì)正在消失,如規(guī)模,品牌,成本,技術(shù),市場(chǎng)等,不了解競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)是什么。對(duì)企業(yè)信息化缺乏應(yīng)有的認(rèn)識(shí),從而容易導(dǎo)致企業(yè)陷入“IT黑洞”。   2.組織人員的阻礙。企業(yè)信息化是一項(xiàng)很大的工程,它的實(shí)施會(huì)對(duì)企..

 

OA協(xié)同辦公系統(tǒng):大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘在科研領(lǐng)域的發(fā)展

作者:佚名  來源:網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)讀:OA協(xié)同辦公系統(tǒng) ,大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘在科研領(lǐng)域的發(fā)展:域,數(shù)據(jù)量的井噴式增長(zhǎng)對(duì)更高層次的分析和洞察提供了支持,甚至提出了要求。2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意圖。數(shù)據(jù)源:海面高度數(shù)據(jù)來自美國(guó)航空航天局(NASA)的Topex/Poseidon衛(wèi)星、Jason-1衛(wèi)星,以及海形圖任務(wù)/Jason-2衛(wèi)星測(cè)高儀;重力數(shù)據(jù)來自NASA/德國(guó)航
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大數(shù)據(jù)在看著你嗎?
除了安全和商業(yè),大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘在科研領(lǐng)域也正在風(fēng)起云涌。越來越多的設(shè)備帶著更加精密的傳感器,傳回愈發(fā)難以駕馭的數(shù)據(jù)流,于是人們需要日益強(qiáng)大的分析能力。在氣象學(xué)、石油勘探和天文學(xué)等領(lǐng)域,數(shù)據(jù)量的井噴式增長(zhǎng)對(duì)更高層次的分析和洞察提供了支持,甚至提出了要求。
2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意圖。數(shù)據(jù)源:海面高度數(shù)據(jù)來自美國(guó)航空航天局
(NASA)的Topex/Poseidon衛(wèi)星、Jason-1衛(wèi)星,以及海形圖任務(wù)/Jason-2衛(wèi)星測(cè)高儀;重力數(shù)據(jù)來自NASA/德國(guó)航空航天中心的重力恢復(fù)及氣候?qū)嶒?yàn)任務(wù);表面風(fēng)壓數(shù)據(jù)來自NASA的 QuikScat任務(wù);海平面溫度數(shù)據(jù)來自NASA/日本宇宙航空研究開發(fā)機(jī)構(gòu)的先進(jìn)微波掃描輻射計(jì)——地球觀測(cè)系統(tǒng);海冰濃度和速度數(shù)據(jù)來自被動(dòng)微波輻射計(jì);溫度和咸度分布來自船載、系泊式測(cè)量?jī)x器,以及國(guó)際Argo海洋觀測(cè)系統(tǒng)。
這幅2005年6月至2007年12月海洋表面洋流的示意圖集成了帶有數(shù)值模型的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。漩渦和窄洋流在海洋中傳送熱量和碳。海洋環(huán)流和氣候評(píng)估項(xiàng)目提供了所有深度的洋流,但這里僅僅使用了表層洋流。這些示意圖用來測(cè)量海洋在全球碳循環(huán)中的作用,并監(jiān)測(cè)地球系統(tǒng)的不同部分內(nèi)部及之間的熱量、水和化學(xué)交換。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,2003年算是大數(shù)據(jù)涌現(xiàn)過程中的一個(gè)里程碑。那一年第一例人類基因組完成了測(cè)序。那次突破性的進(jìn)展之后,數(shù)以千計(jì)人類、靈長(zhǎng)類、老鼠和細(xì)菌的基因組擴(kuò)充著人們所掌握的數(shù)據(jù)。每個(gè)基因組上有幾十億個(gè)“字母”,計(jì)算時(shí)出現(xiàn)紕漏的危險(xiǎn),催生了生物信息學(xué)。這一學(xué)科借助軟件、硬件以及復(fù)雜算法之力,支撐著新的科學(xué)類型。
精神障礙通常是具體病例具體分析,但是一項(xiàng)對(duì)150萬名病人病例的研究表明,相當(dāng)多的病人患有超過同一種疾病。芝加哥大學(xué)的西爾維奧·康特中心利用數(shù)據(jù)挖掘理解神經(jīng)精神障礙的成因以及之間的關(guān)系!昂脦讉(gè)(研究)團(tuán)隊(duì)都在致力于這個(gè)問題的解決!敝行闹魅伟驳铝摇げ袼够ˋndrey Rzhetsky)說,“我們正試圖把它們?nèi)考{入模型,統(tǒng)一分析那些數(shù)據(jù)類型……尋找可能的環(huán)境因素。”
另一例生物信息學(xué)的應(yīng)用來自美國(guó)國(guó)家癌癥研究所。該所的蘇珊·霍爾貝克(Susan Holbeck)在60種細(xì)胞系上測(cè)試了5000對(duì)美國(guó)食品和藥品管理局批準(zhǔn)的抗癌藥品。經(jīng)過30萬次試驗(yàn)之后,霍爾貝克說:“我們知道每種細(xì)胞系里面每 一條基因的RNA表達(dá)水平。我們掌握了序列數(shù)據(jù)、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù),以及微觀RNA表達(dá)的數(shù)據(jù)。我們可以取用所有這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,看一看為什么一種細(xì)胞系對(duì)混合藥劑有良好的反應(yīng),而另一種沒有。我們可以抽取一對(duì)觀察結(jié)果,開發(fā)出合適的靶向藥品,并在臨床測(cè)試!
互聯(lián)網(wǎng)上的火眼金睛
當(dāng)醫(yī)學(xué)家忙于應(yīng)對(duì)癌癥、細(xì)菌和病毒之時(shí),互聯(lián)網(wǎng)上的政治言論已呈燎原之勢(shì)。整個(gè)推特圈上每天要出現(xiàn)超過5億條推文,其政治影響力與日俱增,使廉潔政府團(tuán)體面臨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)帶來的巨大挑戰(zhàn)。
印第安納大學(xué)Truthy(意:可信)項(xiàng)目的目標(biāo)是從這種每日的信息泛濫中發(fā)掘出深層意義,博士后研究員埃米利奧·費(fèi)拉拉(Emilio Ferrara)說!癟ruthy是一種能讓研究者研究推特上信息擴(kuò)散的工具。通過識(shí)別關(guān)鍵詞以及追蹤在線用戶的活動(dòng),我們研究正在進(jìn)行的討論!
Truthy是由印第安納研究者菲爾·孟澤(Fil Menczer)和亞力桑德羅·弗拉米尼(Alessandro Flammini)開發(fā)的。每一天,該項(xiàng)目的計(jì)算機(jī)過濾多達(dá)5千萬條推文,試圖找出其中蘊(yùn)含的模式。
大數(shù)據(jù)盯著“#bigdata”(意為大數(shù)據(jù))。這些是在推特上發(fā)布過“bigdata”的用戶之間的連接,用戶圖標(biāo)的尺寸代表了其粉絲數(shù)多寡。藍(lán)線表示一次回復(fù)或者提及,綠線表示一個(gè)用戶是另一個(gè)的粉絲。
一個(gè)主要的興趣點(diǎn)是“水軍”,費(fèi)拉拉說:協(xié)調(diào)一致的造勢(shì)運(yùn)動(dòng)本應(yīng)來自草根階層,但實(shí)際上是由“熱衷傳播虛假信息的個(gè)人和組織”發(fā)起的。
2012年美國(guó)大選期間,一系列推文聲稱共和黨總統(tǒng)候選人米特·羅姆尼(Mitt Romney)在臉譜網(wǎng)上獲得了可疑的大批粉絲。“調(diào)查者發(fā)現(xiàn)共和黨人和民主黨人皆與此事無關(guān)。”費(fèi)拉拉說,“幕后另有主使。這是一次旨在令人們相信羅姆尼在買粉從而抹黑他的造勢(shì)運(yùn)動(dòng)!
水軍的造勢(shì)運(yùn)動(dòng)通常很有特點(diǎn),費(fèi)拉拉說!耙氚l(fā)起一場(chǎng)大規(guī)模的抹黑運(yùn)動(dòng),你需要很多推特賬號(hào),”包括由程序自動(dòng)運(yùn)行、反復(fù)發(fā)布選定信息的假賬號(hào)。“我們通過分析推文的特征,能夠辨別出這種自動(dòng)行為!
推文的數(shù)量年復(fù)一年地倍增,有什么能夠保證線上政治的透明呢?“我們這個(gè)項(xiàng)目的目的是讓技術(shù)掌握一點(diǎn)這樣的信息!辟M(fèi)拉拉說,“找到一切是不可能的,但哪怕我們能夠發(fā)現(xiàn)一點(diǎn),也比沒有強(qiáng)!..


 
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