在审计全覆盖的背景下,大数据审计呈现出一些新的特征,并在国家审计领域迅速发展。大数据时代的到来为审计环境和审计模式带来了深刻变化,这一变化已成为审计领域的普遍共识。夏江华在其研究中,以审计全覆盖对工作效率的高要求为切入点,总结了大数据审计的三个基本特征,并围绕特征的结合点——内外部多维数据相关分析,探讨了大数据审计在实施过程中遇到的数据采集难题和人才短缺问题。随后,提出了通过审计人员和技术人员的有效协作,采取分阶段的方式提升和推进大数据审计的建议。
大数据审计的三个特征主要体现在以下方面:
审计效率的极大提高。传统的审计模式在面对使用财政资金的单位和项目时,往往需要几年一轮的方式实施审计,而大数据审计则能够实现对大量数据的快速处理和分析,从而极大地提高了审计效率。
审计工作中心环节的转移。传统审计工作往往以现场实施阶段为主导,而大数据审计则强调数据分析方法的重要性,使其成为审计工作的中心环节。这种方式使得审计人员能够更有效率地挖掘审计线索,发现问题。
多维数据相关分析的总体审计转变。在大数据环境下,审计工作需要向基于多维数据相关分析的总体审计转变,这就要求审计人员能够高效采集和处理多维数据。
为了解决大数据审计在数据采集和人才短缺方面存在的问题,文章建议采取分阶段推进的策略。具体策略包括:
加强审计人员和技术人员之间的有效协作。这可以包括跨学科培训,让审计人员掌握一定的数据分析技能,同时也让技术人员了解审计的基本流程和要求。
分阶段提升大数据审计能力。初期阶段可以集中于数据采集和预处理能力的提升,中期可以关注数据分析能力的增强,而后期则侧重于智能化审计工具和方法的运用。
注重非结构化数据模型构建和机器学习技术在审计领域的应用。通过这些先进的技术方法,可以进一步提高审计数据处理的效率和准确性。
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2024-11-06
大数据技术在教育领域的应用已经成为当前研究热点,其核心是基于收集到的大量教育数据进行分析,以改进教学方法和提高教育质量。在教育大数据中,学情分析尤为重要,它可以帮助教师了解学生的学习情况,实现“因材施教”,从而促进教学改革。在高校教育中,大数据学情分析技术的应用可以监控学生的学习过程,通过分析学生在学习过程中的行为习惯,教师可以更加直观地掌握每个学生的学习情况。这种技术能够提供“谁在学”、“学什么”以及“学得怎么样”等一系列信息,这对于教育质量的保障具有重要意义。
数据采集是大数据学情分析的第一步,它涉及到利用各种技术手段从不同来源获取数据。在网络教育的背景下,学生在学习过程中的在线行为数据是主要的数据来源。这些数据包括但不限于课程视频的观看情况、讨论区的发言得分、作业得分、考试得分以及论坛互动得分等。这些数据需要通过适当的工具进行采集,如使用Python编写的网络爬虫程序或调用网页数据的API接口。
数据采集后,紧接着是数据预处理阶段。在这一阶段,需要清洗数据,排除一些不真实的数据点,如测试账号和极端异常的数据。数据预处理的目的是确保后续分析的准确性,使数据结构化,便于存储和分析。
数据分析是大数据学情分析中的核心环节,它主要包括统计分析与可视化、聚类分析、预测分析、关联规则挖掘和文本挖掘等五类方法。这些分析方法可以帮助教师更深入地了解学生的行为模式、学习习惯以及成绩趋势等。统计分析与可视化是将数据转换成图表和图形,以便直观展示学生的学习情况。聚类分析可以将学生按照学习习惯或成绩进行分类,预测分析则可能通过历史数据预测学生的未来表现。关联规则挖掘关注于学生行为之间的关联性,而文本挖掘则专注于分析学生讨论区的文本内容,了解学生的学习态度和思想动态。
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2024-11-06
大数据技术正在深刻地影响和改变公共决策的模式。在传统模式下,公共决策往往依赖于决策者的经验和直觉,这受到信息收集与处理能力的限制。大数据技术的应用,为政府提供了一个新视角和手段,它允许以更为科学的方式分析和响应社会事务,实现更好的资源配置,从而提升公共决策的质量和效率。大数据在公共决策中的应用,使得决策不再只是基于有限信息的经验式判断,而能通过大规模数据的实时收集和分析,进行更加精准和快速的响应。例如,在城市交通管理、医药卫生管理等领域,大数据技术已得到广泛应用,并在改善政策技术、廉洁政府、提升政府能力、推进国家治理现代化等方面发挥着显著作用。然公共决策并不仅仅是工具理性的体现,它还涉及到价值判断的问题。大数据技术帮助我们审视经验决策的科学性,但价值的正当性判断则需要依赖于内隐性知识和价值追求。因此,理想的公共决策模式应当是基于大数据技术优化的传统经验决策,即将经验决策融入大数据和人工智能的背景下,进行流程再造和决策优化的“统合决策模式”。这种模式兼顾了工具理性和价值理性,有助于提升公共决策的科学性,并且促进资源的高效配置。在大数据背景下,公共决策的响应机制和决策市场上各主体的行为结构发生了显著变化。这些变化包括了从“反馈响应为主”到“前置干预为主”,从“政府主导”到“多元主体参与”,从“经验驱动”到“数据驱动”的转变。这些转变意味着公共决策过程中数据和经验的结合,以及政府、企业和公众等多方参与决策的新型结构。尽管大数据技术的应用带来了诸多优势,但同时也存在一系列挑战和风险。例如,大数据的隐私性问题、数据安全问题、数据之间的因果关系是否确证、以及“数据陷阱”等问题。这些问题的存在,提醒决策者在利用大数据进行决策时,需要对数据的来源、质量和隐私保护等问题持清醒认识,并采取相应的措施来避免风险。大数据为公共决策带来了新的机遇,但同时也提出了新的要求和挑战。公共决策的未来发展方向将是高效配置资源的内在要求,也是全面感知、多元共治的国家治理能力现代化的重要内容。在大数据时代,公共决策应当更加注重科学性和透明性,以及多方面的知识和能力的综合运用,确保在提升决策效率的同时,也能够合理地评估和利用数据,保障社会公共利益。
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2024-11-06
探讨了金融科技对我国保险精算的影响,重点分析了大数据和区块链技术在保险领域中的应用。通过深入大数据分析,保险公司能够精确预测风险和客户行为,提高定价精度与风险管理能力。另一方面,区块链技术提升了信息透明度和安全性,优化了理赔过程的效率。两者结合,不仅改进了保险产品的定制化和精准性,还推动了整个行业的数字化转型。
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2024-11-06
本研究探讨了基于大数据的高校心理危机预警系统的智能服务。通过整合来自校园的各种数据来源,如学生心理健康数据、社交媒体行为、学习与生活数据,采用先进的数据分析技术,建立一个高效的心理危机预警机制。文章详细阐述了大数据分析在心理危机预测中的应用,如何利用机器学习、人工智能等技术提高预测的准确性和及时性,帮助高校更早发现潜在的心理危机风险并采取干预措施。
高校心理危机的管理不仅需要数据支持,还需综合考量学生个体的心理状态、行为模式及其生活环境。通过智能服务系统的建设,高校能够在危机发生之前识别出危险信号,从而提前采取必要的干预和支持措施。
此外,文章还探讨了技术和伦理问题,例如如何保护学生的个人隐私、如何建立透明的危机预警机制等,这些都是在实施心理危机预警系统时需要解决的重要问题。
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2024-11-06
湖北省交通运输大数据存储应用平台解决当前交通运输数据存储管理与应用中的瓶颈问题,依托Hadoop生态体系进行设计与实现。一、大数据技术背景随着传感技术和物联网在交通运输行业的广泛应用,数据量迅猛增长。传统数据库难以满足大数据需求,需依赖新技术来提升数据存储与管理的效率。二、Hadoop生态体系Hadoop具有良好的可扩展性和容错性,核心包括HDFS和MapReduce等,用于处理和存储海量数据。三、总体架构设计平台采用分布式存储和计算架构,充分利用Hadoop组件的特性,例如HDFS用于分布式存储,YARN管理资源调度,HBase进行高效数据存取。四、存储结构与扩展架构通过列式存储或键值存储来优化查询效率,并设计了可扩展架构以应对数据量增长需求。五、数据接入与治理平台支持多种数据源的接入,如GPS数据、视频监控数据等,涵盖数据格式转换、清洗、融合和权限管理,确保数据质量和安全。六、分布式任务调度使用MapReduce、Spark等框架进行分布式任务调度,支持复杂的数据分析和机器学习任务。七、应用场景与实验分析平台通过10年高速公路数据的实验验证了其在存储和计算方面的效率优势。湖北交通运输大数据平台为行业信息化提供了强有力支持。
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2024-11-06
根据提供的文档内容,将探讨大数据在地理信息系统(GIS)中的应用。由于文档内容经过OCR扫描后存在识别错误,我们将聚焦于可理解的概念和信息。
地理信息系统(GIS)是用于采集、存储、分析和管理地理空间数据的工具。GIS不仅可以描绘地球表面各种特征,还能分析这些特征之间的关系,并为决策者提供可视化的地理信息。大数据是指无法在合理时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大规模数据集。它具有体量大、速度快、种类多、价值密度低、真实性等特点。在GIS领域,大数据的应用可以被归纳为以下几个方面:
环境监测和管理:通过集成各类环境监测数据,如卫星遥感数据、气候观测数据等,GIS可以分析环境变化趋势,为环境保护和灾害预警提供决策支持。
城市规划与发展:利用GIS技术对城市交通流量、人口分布、建筑信息等大数据进行分析,可以优化城市规划,提升城市运行效率。
灾害管理:结合地理信息系统与大数据分析,可以实现对自然灾害发生风险的预测和实时监测,比如洪水、地震和干旱的风险评估。
农业生产:通过分析天气数据、土壤数据、作物生长数据等,GIS可以辅助农民进行精准农业实践,提高作物产量和品质。
交通规划:交通数据的采集和分析能够帮助交通规划师了解交通拥堵的模式,并据此设计更有效的交通系统。
文档中提到的“2021!4#”可能是指某一期的刊物或文章编号,而“HeilongjiangHydraulicScienceandTechnologyNo42021”表明文档可能来自名为“黑龙江水利科学与技术”的某年某期的刊物,其中提到了利用大数据在水利科技领域中的应用探索。尽管文档内容由于OCR识别错误而导致部分信息不可读,但基于可识别的信息,我们依旧可以明确大数据在GIS中的应用是多方面的,并且随着技术的发展,这些应用正变得越来越广泛和深入。具体到文档中的代码和符号,例如“(cid:137)lm;o6rs(cid:204)(cid:143);lm˛;%6”等,这些可能是因为扫描识别错误导致的乱码,不影响我们对GIS和大数据应用整体知识的理解。
大数据在地理信息系统中的应用是跨学科的,它将传统的GIS分析能力与大数据技术相结合,极大地增强了数据分析的深度和广度。随着技术的不断进步,GIS和大数据的融合将更加紧密,它们在未来的发展和应用前景值得期待。
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2024-11-06
该项目的jar包为 spark+kafka 的整合,命名为 spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.3.0.jar。此包用于处理流式数据和Kafka消息系统的交互。
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2024-11-04
Sqoop+Hive+MySQL 项目将演示以下在 CDH5 中使用 sqoop 的核心概念:在 MySQL 中创建表,将 NYSE 数据导入 MySQL;利用 Sqoop 将数据从 MySQL 导入 Hive;在 Hive 中操作数据来计算每个股票代码的股票量,将此数据存储到 Hive 上的 stock_volume 表中;使用 Sqoop 将此数据从 Hive 导出回 MySQL 以生成报告。项目开发过程中,还计划设计用于导入、数据操作和导出的 Oozie 脚本,从 MySQL 输出中读取信息并生成数据报告的 UI。
文件信息
NYSE Hadoop 文档包含导入和导出数据的所有步骤和命令,以及分步指南。 tar 文件 包含项目使用的示例数据,能够很好地表示整体数据。
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2024-10-29
Apache Hadoop 是一个开源框架,专门用于处理和存储大规模数据集。这个技术参考手册深入剖析了 Hadoop 的核心组件,包括 YARN(Yet Another Resource Negotiator)、MapReduce 以及 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)。让我们逐步了解这些关键组件的原理、环境搭建以及 Hadoop 3.0 的新特性。
Hadoop 简介
Hadoop 是为了解决大数据处理中的问题而设计的,其核心理念是分布式计算。它允许在廉价硬件上构建可扩展的系统,能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 的主要特点包括高容错性、可伸缩性和高效的数据处理能力。
大数据概念
大数据是指无法用传统数据处理工具进行有效管理和分析的海量、高速度和多样性的信息资产。大数据包含三个 V:Volume(大量)、Velocity(高速)和 Variety(多样),以及后来添加的 Veracity(真实)和 Value(价值)。
Hadoop 的关键技术
HDFS(Hadoop Distributed File System):HDFS 是一种分布式文件系统,它将大文件分割成块并分布在多台机器上,提供高可用性和容错性。每个数据块都有多个副本,以确保数据的安全性。
MapReduce:MapReduce 是一种编程模型,用于处理和生成大规模数据集。它分为 Map 阶段 和 Reduce 阶段,Map 阶段将数据分解,Reduce 阶段对结果进行聚合。
YARN:YARN 是 Hadoop 的资源管理系统,负责调度和管理集群中的计算资源。它将原本由 JobTracker 承担的任务和资源管理职责分离,提高了系统的效率和可扩展性。
Hadoop 大数据解决方案
Hadoop 解决了传统数据处理方法的局限,如单一服务器的计算和存储能力有限。Hadoop 通过分布式计算模式,使得数据处理能够在多台机器上并行进行,大大提升了效率。
Hadoop 架构
Hadoop 架构主要包括 NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager、JobHistory Server 等组件。NameNode 负责元数据管理,DataNode 存储数据块,ResourceManager 全局调度资源,NodeManager 管理单个节点,JobHistory Server 记录作业历史信息。
MapReduce 的工作流程
MapReduce 的工作流程分为三个主要步骤:Map、Shuffle 和 Reduce。Map 阶段将输入数据划分为键值对,然后在各个节点上并行处理;Shuffle 阶段负责数据排序和分区,为 Reduce 阶段做准备;Reduce 阶段将 Map 的输出作为输入,进行聚合操作,生成最终结果。
Hadoop 3.0 新特性
Hadoop 3.0 引入了许多新特性,例如:
支持更大规模的 HDFS 文件系统,允许每个命名空间下的文件和目录数量达到数十亿。
提高了 HDFS 的性能和可靠性,如增强的 Erasure Coding 功能。
引入了新的 YARN 特性,如更精细的资源调度、多队列支持和容器升级。
支持多活 NameNode,提高了服务的可用性。
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2024-10-28