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综述论文参考文献：
摘 要： 随着信息技术的高速发展,大数据的广泛应用影响着人类生活的方方面面.从大数据的基本概念入手,探讨了大数据的“四V”特征：Volume（大容量）、Variety（多样化）、Velocity（高速）、Value（价值密度低）,阐述了大数据在教育、医疗、零售业方面的应用,并且归纳梳理了国内外的研究现状.
关键词： 大数据； 应用； 教育； 医疗； 零售业
中图分类号： G203 文献标志码： A 文章编号： 1671-2153（2017）05-0036-05
一、大数据定义
尽管“大数据”一词已经耳熟能详,但是在业内还没有统一的定义.“大数据”研究机构Gartner将“大数据”定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产.Viktor Mayer-Sch?觟nberger和Kenneth Cukier在《大数据时代》（Big Data：A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think）一书中写道：大数据不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径,对所有数据进行分析处理.麻省理工学院的Cesar A. Hidalgo博士认为大数据是指规模大、内容多、富有深度的数据集[1].维基百科则将“大数据”定义为所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策目的的资讯.
关于数据密集型科学,著名数据库专家、图灵奖的获得者Jim Gary 博士在《第四范式：数据密集型科学发现》（The Fourth Paradigm：Data-Intensive Scientific Discovery）一书中表示鉴于数据密集型科学研究独特的技术支持需求和鲜明特点,有必要将数据密集型科学从计算科学中单独区分开来,这种新的科学研究方式称之为第四范式（The Fourth Paradigm）,即“数据探索”（Data Expiration）[2].四种科学范式的含义如表1所示.
二、大数据的特征
起初,IBM公司提出大数据具有5“V”的特征,即Volume（大容量）、Variety（多样化）、Velocity（高速）、Value（价值密度低）、Veracity（真实性）[3].但是最近幾年,互联网数据的不可靠性日益突出,比如淘宝店铺中某产品的一致好评基本上是 的结果,快递公司建设虚假海外物流查询网站欺骗海购消费者,Veracity（真实性）已经不再是大数据的特征之一.
Volume 是指庞大的数据量,同时也是大数据特征中最重要的一项,它主要表现在处理的数量级已经从TB级别跨越到PB、EB,甚至ZB级别.数据量体现在TB级以上的数据在进行数据访问、收集、处理、整合、转换、管理、存储等方面时所体现的数据规模之大,维度和数量之多.
Variety可以理解为数据的种类繁多,例如社交网络上的视频、音频、图片都是数据的不同形式.随着互联网的高速发展,数据类型从传统的以结构化为主的状态慢慢地转变为结构化、半结构化、非结构化并存的状态.传统的非计算机领域,比如心理学、行为研究学、历史学、考古学,通过运用大数据技术能生成特别丰富的数据集.
Velocity是指数据整合处理的过程中具有高速运转的特征,从而满足用户实时性的需求.如今,信息传播的方式正在发生天翻地覆的变化,用户对于数据智能化和实时性的要求也日益提高,例如直播间的主播和留言的粉丝进行互动,使用打车软件快速了解附近是否有出租车,在旅行途中将心情即时分享到微信朋友圈,通过手机App获取最新的股市动态.
Value意味着数据的价值密度之低.数据的价值和Volume（大容量）和Variety（多样性）息息相关.一般来说,数据的价值主要取决于事件发生的规律和概率,因此通过收集尽可能多的数据并且进行长时间的存储能够提高数据的价值.但是,存储的数据量越大,真正的有价值数据却越少,因此运用大数据技术提取有价值的信息变得尤为重要.
三、大数据的应用
目前,教育、医疗、零售、电信、政府办公等已经成为了大数据发展应用的重点领域,“大数据+”一词也应运而生.大数据技术的应用具有很大的前景,也必将是未来各行各业发展的主要趋势.随着理论研究的完善、技术的发展、环境的成熟,大数据技术必将开创一个产业革新的全新时代.
(一)教育
尽管大数据技术在互联网等行业的应用中取得了突出的成绩,但在教育领域仍然处于初步探索阶段.随着高等教育的普及和信息技术的不断发展,各个高校都建立了自己的教务管理信息系统,这些系统涵盖了学生网上选课、成绩查询、证书查询、教师信息汇总等功能,大大提高了教学以及管理的水平,同时也积累了海量的教学数据.当前存在的问题是海量的教学信息没有被充分利用,仅仅是简单的查询和统计,无法获取隐含的大量信息,比如学生为何取得这些成绩,开设课程之间以及学生的成绩和课程的设置之间的联系.如何充分地利用这些资源,找出学生成绩之间、课程之间的联系,从而更好地方便学校安排教学任务,制订教学计划等工作,对学校教学工作起到积极的指导作用是目前需要解决的问题[4][5].
1. 国外研究现状.芝加哥公立学校使用一个名为IMPACT（Instructional Management Program and Academic Communications Tool）的软件,通过学生信息管理,来追踪学生在学校的表现.密歇根大学开发学习者干预系统M-STEM Academy,该系统对工程系学生的课程完成情况、项目参和度等数据进行数据挖掘和分析[6].北亚利桑那大学采用了 GPS（Grade Performance System）,当成绩、出勤率、学术成果出现问题时学生会收到警告信息[7].博尔州立大学开发了一个可视化协同知识的分析应用平台,应用到学生的协同知识建设活动中,它采用交互设计和信息可视化技术,以评估并提升合作者之间的认知.因此,国外的研究仅限于分析学生存在的问题并提供预警信息,并未有效利用采集的数据并且提供关键性的改进措施.
结论：适合综述论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关医学论文综述范文3000开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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