大数据分析范文

大数据分析篇1

关键词：财务数据；大数据时代；财务分析

信息技术的发展，使当今社会进入到了一个崭新阶段，大数据时代的到来为企业发展带来了新机遇，同时也对企业提出了新要求。财务数据与企业紧密相关，做好财务数据分析才可以更好的了解企业发展实际情况，并在这个基础上进行准确的经营决策，以使企业发展得到进一步促进。国内很多学者在研究中分析了大数据时代企业财务管理信息化的发展情况，归纳了企业大数据时代财务数据分析面临的挑战。如韩雪（2020）在研究中指出信息化建设是现代企业财务管理发展的必然趋势。胡雯清，郝方方（2020）研究中也指出，财务数据可视化是大数据时代企业财务数据分析的趋势。杨文静（2019）、周申申（2019）、金辉（2019）分别在研究中就当前企业财务数据分析所面临的问题，发现很多企业并未意识到大数据时代对企业发展的影响，因此在财务分析方面存在很多不合理的地方。除此以外，其他很多学者对企业如何应对大数据时代的财务分析提出了自己的看法，如王河山（2019）、王凯旋（2019）、付筱文（2019）等在研究中提出，企业应当合理应用大数据信息技术，对当前这个时展背景进行全面分析，并在此基础上准确进行财务分析。丛斐然，于静淼（2019）、熊义成（2019）研究中分别指出，财务数据分析应当充分结合现代信息技术，提升分析的科学性、有效性。有关财务数据分析的研究很多，这些研究从不同的视角入手，但是都肯定了大数据对企业财务数据分析的促进作用，也对大数据时代企业财务分析所面临的困难，探索了改善大数据时代企业财务数据分析的方法，这些都对本文研究有一定的促进作用。

一、大数据时代相关概述

在分析大数据时代企业财务数据分析与应用前，全面了解大数据时代的内涵与特点是关键，本章就对这方面问题进行归纳与总结。

（一）大数据时代的内涵

关于大数据时代的定义有很多，不同学者对其看法有所差异。整体而言大数据时代有狭义与广义两种，从狭义的角度，大数据是海量数据，而且种类多样，不但有传统结构化数据，还包含半结构化与非结构化数据。由此可以将大数据视为数据量很大，可以应用的软件技术很难处理的大规模数据。从广义角度，大数据处理以云计算平台的应用为基础，在近几年现代信息技术、高新技术发展得到广泛关注后，如数据分析、数据仓库等，在很多领域大数据的应用得到了重视。本文认为大数据时代是在现代互联网、物联网等渠道产生的数据资源基础上，利用现代信息技术进行数据价值的提炼与应用的时代。

（二）大数据时代的特点

与过去传统时代相比，大数据时代具有自身的特点，主要表现在以下几个方面。1.大量性大数据时代中，信息量巨大是该时代的一个特点，一方面是信息传递范围更广泛；另一方面是在信息技术平台中，各种信息层出不穷，因此在这个时代中数据量十分巨大。2.多样性由于大数据时代的信息来源十分广泛、多元化，数据种类较为繁杂、多样，如数据包括网络、在线交易等多方面的数据信息。从数据的形态上看，包括文字、视频、图片等等。3.高速性大数据时代中，信息传递以云技术为基础，在网络平台中各种信息可以通过网络在瞬间传递。4.信息密度低虽然大数据时代中数据信息量巨大，而且种类众多，不过由于信息来源广、内容杂，其中可以利用的信息量并不多，需要对这些数据信息进行进一步分析与处理，这样才可以使信息得到合理的应用。

二、大数据时代企业财务数据分析的影响

现代科技、信息技术发展促进大数据时代的到来与发展，大数据时代通过进行开放数据信息获取，并将其转换为企业发展所需的信息，这对企业发展有着十分重要的影响与意义。这个时代对企业发展有很大影响，对企业财务数据分析也有一定影响，从当前大数据时展情况入手，将其给企业财务数据分析带来的机遇与挑战进行如下总结。

（一）大数据对企业财务数据分析带来的机遇

从当前大数据时代的发展情况看，大数据给企业财务分析带来的机遇可以总结为以下几个方面。1.数据来源更充足准确在传统时代中企业财务数据分析，主要是对企业内部的数据进行分析。在大数据时代中，企业不单单可以对企业内部财务数据进行分析，还可以通过大数据技术的应用从企业利益相关者入手进行相关信息的获取，这些信息包括财务信息，也包括一些其他信息，这些丰富的数据信息，为企业进行财务数据分析提供了更多帮助与支持。企业可以通过对自身财务数据分析，结合其他企业财务数据分析的对比，以达到对企业实际发展情况有一个更准确的了解与评价。加上现代大数据时代信息技术的支持，大量的数据分析可以在信息技术的指引下，快速筛选、存储以及处理，使企业可以对这些信息更合理的应用，提升企业财务数据分析的准确性。2.财务数据分析的实时性提升财务数据分析关键在于实时性，特别是在现代社会中，市场环境瞬息万变，企业在进行财务数据分析的过程中，必须要做到实时进行，以达到随时了解企业发展的情况，并根据企业当前发展现状进行战略调整，这样才可以使企业财务数据分析为企业发展提供更大的帮助。在大数据时代中，企业可以利用现代信息技术及时进行与企业相关的数据信息搜集与整理，在进行信息处理的时候所花费的时间也较短，这就实现了企业财务数据分析的实时性，从而使企业在决策的时候可以利用自身所掌握的相关信息第一时间进行市场情况的全面了解与分析，真正掌握现代企业发展的实际情况。3.财务分析地位有所提升在大数据时代中，企业所处的市场环境发生了改变，为应对现代市场环境的变动，企业必须要对财务数据分析给予重视。为满足企业财务数据分析的需求，很多企业纷纷设立了专门的财务分析部门，安排了专门的人员，由专门财务人员进行财务数据的分析。越来越多企业管理人员将财务数据分析作为企业的一项重点工作，大幅增加这方面的投入，以达到使企业在发展的过程中财务数据分析的准确得到提升，使企业能够利用大数据优势对自身发展现状、市场环境等进行全面了解，在财务数据准确分析的基础上进行经营决策。

（二）大数据对企业财务分析带来的挑战

大数据时代在对企业财务数据分析提供一定促进的同时，也给企业发展带来了巨大挑战，根据了解将大数据时代企业财务分析所面临的挑战总结如下。1.企业财务数据收集与处理技术落后虽然在大数据时代中，很多企业在财务数据处理方面信息技术应用也随之增加，但即便是如此现代企业财务数据收集与处理技术依然处于一种落后的状态。如在财务数据分析需要的硬件设施方面，很多企业的大数据财务数据分析硬件基础无法满足现代企业的财务数据分析需求，需要进行硬件基础的扩容，可实际上大数据的硬件架构技术的提供并非单独一家厂商就可以的。从企业的实际情况看，很多企业在财务数据分析方面，所引入的信息技术还处于一个成绩阶段。除了硬件方面基础设施落后以外，当前企业财务数据分析的软件也并不成熟，即便是现代财务数据分析中信息技术应用也进一步增加，但是现有的软件并没有从大数据时代的背景入手，无法满足大数据时代的应用需求，这也不利于企业大数据时代的财务数据分析。2.现有财务分析人员专业素养落后财务工作本身就是一项专业性较强的工作，需要有一定专业知识的人员负责，若是工作人员缺乏专业素养，在工作中就无法对企业财务数据情况进行准确分析。而大数据时代的到来对企业财务工作人员提出了更高的要求，在进行财务数据分析的过程中，相关工作人员不仅仅需要对企业财务数据进行了解与分析，还要对比同行业、其他企业以及上下游企业等数据资料，通过这些数据的整理与分析，达到对企业财务数据有一个全面、准确了解的目的，在这个基础上进行企业经营决策，以使企业的发展得到进一步促进。可很多企业现有财务数据分析人员，虽然掌握了一定财务数据知识，可是对大数据时代的了解不够全面与透彻，在具体进行财务数据分析的过程中容易出现按照传统方式进行分析的情况，这种分析方式就无法对企业的发展情况有一个准确的判断与分析，这容易导致企业财务数据分析的结果与预期存在较大差异。3.信息安全缺乏保障大数据时代信息平台具有开放性，在这样一个网络平台中，企业如何保障信息公开的同时，使自身的财务数据信息存储、传输安全得到保障是关键。虽然有关信息技术加密的相关技术等都在不断完善，但是关于企业内部数据被篡改、窃取的情况依然较为严重，因为技术不够成熟，企业有关财务数据信息就容易出现被盗的情况，使企业因此受到严重损失。对企业而言，大数据时代是一个全新的时代，这个时代的发展速度快、信息技术在企业财务数据分析中的应用也是起步，因此相关技术的完善至关重要，若是技术安全得不到保障，企业想要在大数据时代做好财务数据分析工作就十分困难，还可能会因此导致企业受到不必要的损失，给企业未来发展带来严重不良影响。

三、大数据时代企业财务数据分析与应用改进建议

从当前大数据时代企业财务数据分析现状看，大数据在为企业财务数据分析提供帮助的同时，也给企业财务数据分析带来了一定挑战，为适应大数据时代对企业财务数据分析的影响，建议企业从以下几个方面入手进行财务数据分析的改进。

（一）提升企业财务数据收集与处理能力大数据时代最大的特点就是数据信息量大，信息多元化，这种情况下企业想要利用这些数据信息准确、全面、合理地进行企业财务数据分析，就需要进行相关数据的收集。在收集到了大量数据信息以后，对这些信息进行处理与分析也很重要，需要企业在短时间内对收集到的各种信息进行整理，这样才可以保障财务数据分析的科学性、准确性，使企业能够利用这些数据信息达到对企业情况有一个全面、准确的了解，并分析出企业在市场中的地位以及影响力。这需要在企业发展的过程中，进一步增加自身在软硬件建设方面的投入情况。当然企业在财务数据分析方面的软硬件建设投入的同时，也需要相关厂商进一步关注大数据时代企业财务数据分析基础设施的开发，确保企业在发展的过程中大数据时代财务分析所需的技术设施得到有效保障。如进行现代信息技术硬件设施的完善，包括电脑、网络设施建设的投入，以保障在企业进行大数据信息收集与处理的过程中，可以快速进行，保障数据传输以及处理的效率。当然在软件方面，相关厂商应当进一步加大适应大数据时代财务数据分析需求的软件开发，如增加企业内部财务数据与外部同类企业财务数据的对比分析板块，使企业可以对收集到的其他与财务相关的数据信息对比快速进行，这样可以实现企业内外数据全面对比分析，真正了解企业发展情况，市场中的地位以及影响等，这对更全面了解企业情况有一定的促进作用与意义。

（二）提高企业现有财务分析人员专业素养与能力

大数据时代是一个信息化时代，这个时代中企业财务数据工作人员必须要有更强的能力以及素质，相关工作人员需要对财务数据分析有一个全面了解，还要对现代大数据时代背景有全面了解与认识，以此为根基进行财务数据分析，这样才可以保障财务数据分析的准确性、科学性。因此为保障企业大数据时代财务数据分析工作有序进行，需要企业在发展的过程中对财务工作人员的专业性提升给予重视。从招聘入手，注重具有财务专业知识、财务从业资质的人员招聘，保障企业财务工作人员都是具备相关专业知识的人员。对现有财务工作人员的培训给予重视，通过加大培训力度，使企业财务工作人员都有机会接受培训，学习财务相关的专业知识，特别是对现代财务数据处理的信息技术技能培训给予关注，使企业财务工作人员能够及时了解到现代最前沿的财务数据相关信息技术、系统的应用方式，形成现代化财务数据分析理念，在进行财务数据分析的过程中，可以做到科学、合理。积极鼓励企业财务工作人员进行学习，提升财务工作人员自主学习能力与意识，这样在实际进行财务数据分析的过程中，工作人员就可以利用自身所掌握的专业知识，全面、准确地分析，使分析可以与现代企业所处市场环境相符。

（三）进一步提升企业财务数据分析安全保障

保障企业财务数据安全对企业发展有十分重要的影响，只有做到准确、合理地进行财务数据分析，才可以确保企业在发展的过程中各项工作规范、合理展开。这需要企业引入现代最先进的信息技术安全保密技术与措施，对软硬件设施进行加密、防护等，保障企业财务数据安全性。在进行财务数据分析的过程中，相关数据的应用、分析操作人员必须要经过授权，没有得到授权的人员不能进行财务数据信息系统的操作。相关工作人员也要有较高的职业素养，分析以后的财务数据不能随意进行泄漏，还要在进行系统操作的过程中按照要求，做好系统的安全保护工作。同时，相关信息技术公司还应当进行信息安全技术的开发，为企业进行信息技术安全工作展开所需的技术得到保障。与此同时，在实际企业发展的过程中，还应当有专门的信息安全检测与防护部门，由专人负责企业信息系统的安全防护工作，及时发现企业信息系统存在的安全隐患，并进行问题的调整，以使企业财务数据安全性得到有效保障。

四、结语

文章以大数据时展为背景，分析现代信息技术发展的大数据时代中企业财务数据分析受到的影响。经过研究了解到，大数据时代为企业财务数据分析提供了一定便利，但是也使企业面临更大的挑战。现代企业在发展的过程中，应当抓住大数据时展的机遇，并结合时展特点，积极进行战略调整，正视大数据时代对企业财务数据分析的影响，形成一套适合当今大数据时展的战略规划，这样才可以使企业发展得到进一步促进，使企业适应现代这样一个复杂多变的市场环境。

大数据分析篇2

【关键词】大数据分析 系统 高速 数据更新

大数据概念的逐渐兴起，带动了各大行业的发展和更新，那么大数据的具体概念究竟是什么，书中的解释是一般的软件难以概括和捕捉和分析的较大容量的数据，更大的意义是在于能够通过交换、整合海量的数据，发掘新的知识，从而创造更大的价值。大数据系统中包含仓储数据系统、图形处理系统、日志数据处理系统以及MapReduce数据系统等等。本文通过分析其中主要的几个数据处理系统中的差异和共性，分析大数据分析中的主要应用。

1 大数据分析系统中的Velocity

1.1 事物的处理系统

事物处理系统是传统的商业数据库中主要的应用软件之一，必须要支持大量的并存用户，由于每一位用户操作时所读取的数据只占其中的一小部分，并且会随机的分布在每一个数据系统中。例如在银行的存款中，每天都有成千上万的客户利用自动取款机或是人工服务进行交易，每一位客户对自己的银行账号进行操作，对于银行的整个数据系统中是极为微小的一部分，，是随机分布在各个银行的数据之内的。因此在大数据的时代，随着科学技术的不断普及，事物处理的规模和程度也就不断地加大。

在事物处理的系统当中，velocity是数据系统设计中的主要核心，引导每一位客户对其自身的业务进行准确的操作，同时需要尽可能的支持更多的并发业务，在实际的系统中，TPC-C与TPC-E是测试事物处理效率的主要依据。许多数据分析企业简化了数据分析的步骤，这样虽然能够从一定程度上减少分析的成本，提升的分析的性能，但是为了能够实现更多的分析应用，促进大数据系统的高效运行，需要程序员逐一解决实际的分析问题，将研究的重点放到ACID上。

1.2 数据流的系统

向较与事物处理系统，数据流系统的主要任务是分析流过系统中的主要数据，在每一条流过的数据中，计算出事先定义好的查询运算，例如差异监测、统计运算、复杂事件处理等等，系统中的运算需要连续不断的进行，由于不需要对数据进行大面积的存储，因此流过的数据也就是无限量的。我国数据流系统最早出现于20世纪末，最开始被应用于电信流量监控以及交通情况分析等等。同时与实务处理系统相似的是，数据流系统的核心任务也是velocity，其更加注重的是对于数据系统的吞吐量控制，单位时间内流过的数据量能够方便系统的储存，另一方面能够实现更多的恶吞吐率。

1.3 大数据分析系统

大数据的分析是确保数据价值的主要途径，通过对海量的数据进行分析，能够基本的总结出数据中蕴藏的规律，从而能够更好地理解现实，对未来的事件进行预测。大数据系分析系统与事件处理系统与数据流系统存在一定的差异，与事件处理系统相比，大数据分析系统只为极少数的客户进行服务，例如公司的数据分析师、决策人员以及对数据进行分析的管理人员，并发的用户量小于数据的处理系统，但是对于系统进行的数据处理工作并不少于事件处理系统；向较于数据流系统大数据分析系统能够处理系统中所存储的数据，而不是处理流动中的数据，虽然数据不一定 能够全部放入内存，但是大部分系统需要利用外部处理器进行处理。

在大数据的时代之下，velocity的作用越来越突出，数据通过不断产生、流通并加载到数据系统中，从静态的角度分析和优化数据分析系统存在一定的问题，首先是无法反应并及时更新数据，难以适应众多的在线应用需求；其次，静止的状态可能会受到数据更新的干扰，数据分析的性能无法得到最大程度的发挥。因此程序员在设计大数据分析系统的过程中，不仅要注重数据操作的本身，还应该理清整个数据分析的生命周期，从而使其设计理念充分发挥在系统应用中。

2 在数据系统仓储中高速数据的更新

2.1 传统的数据更新对数据分析操作的影响

分析数据系统中的查询工作，在硬盘上进行数据的顺序阅读，一般情况下，常规的数据顺序读性可能会达到100MBps，相对于传统的数据更新对数据页面进行数据的录入和插入以及修改等操作，数据的访问也比较符合前段系统的数据特征，基本上也是随机进行的。同时由于技术水平的限制，大多数硬盘只能支持每秒一百次的随机访问，系统运行的效率大打折扣。再加上随机访问可能会干扰良好的数据信号，在操作的过程中，需要不断更换硬盘的磁头才能进行后续的工作，因此也在一定程度上降低了数据分析的可能性。

2.2 在线高速数据更新的设计目标

在进行设计的过程中，需要准备固态硬盘、硬盘以及内存三种设备，主要的数据内容依然存放于硬盘中，并在系统中增加少许的固态硬盘，用来暂时存储临时更新的数据，利用这样的形式，能够有效的降低系统更新对数据查询的影响，由于固态硬盘的容量也比较小，因此其成本也相对较低。系统中的每一条数据都需要包含其主键、操作流程以及更新后的数值。因此需要在内存缓冲之前及时进行更新数据，当缓冲完成之后，将数据的更新记录录入在固态的硬盘中，在读入的数据系统中记录插入和修改的操作，从而产生最新的数据信息。

为了完成上述的操作，需要保证几个设计的前提：

（1）对查询的结果影响小，这是主要的设计目标，在具体的算法设计中，利用固态硬盘的特征，减少线上更新对数据查询操作的影响；

（2）内存的占用较少，内存的大小可能会影响运算的性能，首先内存能够用于数据的缓存，减少不必要的操作，其次，以排序作为基础的算法，对于内存的大小不同，算法的性能可能会出现很大的变化，因此当数据能够完整的纳入内存之中时，利用计算方法只需要读取以此数据，就能够计算出具体的内存容量，从而减少对于内存的占用，提升数据内存的可靠性能；

（3）高效的迁移和操作，从时间方面来看，以前e累的大量数据记录，每一页的主数据中可能会存在一些新的更新记录，而不是随机的抽取，在空间的数据方面，数据的迁移能够随时空间的转移进行更新，因此只需要使用少量的硬盘空间，就能存储大量的更新数据。

2.3 MaSM算法

在数据更新系统和固态硬盘中加入两层数据结构，归纳并操作时，需要将数据更新的记录按照主键的顺序进行排列组合，并简化外部内存的排列程序，当缓冲完成之后，算法对缓冲区域中的数据更新记录进行修改，从而将排序之后的数据更新记录记载在固态的硬盘中，编写一个新的文件，之后便不再系修改。对于主键范围之内的数据查询工作，需要创建一个table range scan造作的运算部件，将数据更新记录的数值范围精确到固定的区域之内，使程序员能够及时并便捷的找到数据更新的差异和规律，从而对整个大数据分析提供有一个准确的把握。

3 高性能日志处理系统：LogKV

3.1 LogKV系统结构分析

键值系统能够灵敏地表现多种类型日记的信息和记录，并能够提供可靠的数据存储资源，系统由一个调节的管理支点和多个工作的节点通过数据中心的网络系统连接在一起，每一个工作的系统都由两个子系统构成，IngestKV是键值存储的子系统，使日志能够顺利的缓冲和收集，并实现系统的设计理念和设计目标。

3.2 从日志的数据源到系统的映射

需要管理员尽可能的平衡各个节点之间的日志数据流量，优化获取日志的方法，首先，日志的数据源能够运行LogKV的程序，进行直接收集日志资源，由网络信号进行数据的发送和传播；其次，日志的数据源能够通过配置远程的端口和服务器，将日志的数据直接发送到实际的运行系统中，从而促进整个系统的高效运行；最后，日志的数据源能够将数据写入到本地的文件中，并通过文件传输的协议，产品能够数据源中获取到数据文件。

4 总结

综上所述可知，随着经济的发展和社会的进步，科学技术水平也得到大幅的提升，为了能够跟进时代的步伐，体验科技的成果，采用大数据分析以及高速更新数据更新的技术，不仅能够提升人们的生活质量，加快社会进步的脚步，同时也能够促进我国的科技软实力，从而在激烈的国际竞争中找到一席之地。因此程序员在进行数据分析的过程中，需要充分了解设计的内涵，确立在线高速数据更新的设计目标，从而方便大数据的存储和运行。

参考文献

[1]陈世敏.大数据分析与高速数据更新[J]. 计算机研究与发展，2015（02）：333-342.

[2]刘中亚.正视大数据――浅析基于大数据分析的高速公路运营管理[J].中国公路，2014（23）：108-111.

[3]杜玉辉，蒋姣丽.大数据背景：高速公路收费系统数据的现状、分析与展望[J]. 电脑知识与技术，2012（15）：3752-3754.

作者单位

大数据分析篇3

6月8日，第五届SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会（SAS Forum China 2017）在北京成功举办。本届峰会以“大数据分析，探索无限可能”为主题，聚焦“大数据分析、物联网、云分析、实时营销决策、IFRS 险合规、实时反欺诈、开放平台”等热点话题，汇集了来自银行、保险、金融服务、制造业、政府与零售等行业精英，共同探讨“人工智能、机器学习、深度学习、认知计算、边缘计算”等新兴技术领域。千余位SAS的客户、合作伙伴、用户粉丝和30多家媒体受邀出席峰会。专注数据分析的SAS公司在本次峰会上还展示了多个用于大数据分析应用的最新研究成果。

SAS公司执行副总裁兼首席技术官奥利弗・斯凯博格（Oliver Schabenberger）在主题演讲中与大家分享了未来大数据分析行业的发展趋势和展望。

“我们正处于一个新经济时代，即‘分析经济’，分析是引擎，而数据则是燃料和动力。SAS正加大投资在机器学习、深度学习、认知计算、人工智能、边缘计算和区块链等新兴技术。我们将持续引领分析创新，帮助客户创造更多价值。” 奥利弗・斯凯博格表示。

其中，物联网数据分析被视为下一个数据分析的金矿，已经给SAS公司带来了高速增长的业务机会，也成为拉动电信通信、制造、医疗和零售等潜在大数据及分析市场的下一个抓手；在新型分析方面，云分析是一个重要的数据分析领域，SAS Results为新型的云分析产品，这实际上是基于云的“结果即服务”（Result-as-a-Service）的专业服务。而认知计算是人工智能 （AI） 发展的结果，其初衷是为了进一步提升计算机的实用性和独立推理能力。这项技术也为数据分析行业注入了新的血液和动能，大数据与人工智能紧密协作形成认知计算，从而更好地从繁杂的数据中挖掘出真正的洞察，为企业的决策提供参考。

国际数据公司（IDC） 软件和大数据分析研究总监张卓表示：“通过大数据分析技术，企业可以更轻松地获取信息，分析信息，并进行相关预测，以便进行更准确的决策，大数据分析技术也使得商业发展的速度更快、效率更高。根据IDC的数据，大数据及商业分析市场在2016年的增长率高达11%，到2020年的年复合增长率可以达到11.7%。在2017年，物联网、人工智能、云分析等技术无疑将成为关注的热点。”

有了先进的、专业化的工具，对大数据进行分析，才能为客户挖掘数据中隐藏的价值，这成为大数据产业发展的关键。作为全球数据分析领域的领导者，SAS一直专注于为企业提供最佳的分析解决方案，通过分析帮助企业获得洞察，通过大数据分析创造真正的价值。

“数据无处不在，分析也无处不在。新时代中，世界迫切需要更多智能的关联，而分析可以做到，这正是SAS的使命，将分析带到每个角落，使之触手可及，用在最需要的地方，并成为一种习惯。在数据和分析方面，每个企业都有更大的雄心和远景，企业应当展望更多、更高、更远，而不仅仅是解决基本问题，SAS正在和这些企业一起为达成目标而共同奋进。”SAS大中华区总裁吴辅世强调数据分析对企业发展的重要意义。

本次峰会的一大特点就是围绕大数据的分析与应用，讨论如何利用大数据，帮助客户深度研究分析数据，助力企业实现更高价值。在峰会的分论坛上，来自中国工商银行、招商银行、中信银行、华瑞银行、安徽征信、阳光人寿、上汽通用等大数据应用行业的专家和客户，与SAS技术研发、营销管理、商业智能、风险管理方面的负责人，分别就大数据分析的商业价值、大数据与人工智能、实时欺诈防御与风险管理等方面的用分享见解，讨论出现的问题以及相应的解决方案，并分享了最实用的精彩案例和最佳实践。

大数据分析篇4

Power传承既有优势

“x86+Hadoop”被认为是承载大数据应用的主流平台，其开发和应用生态系统已经得到了市场的验证，但这并不意味着大数据基础平台会呈现一种架构“通吃”的局面。

在IBM看来，Power平台是构建大数据应用的一把“利器”。“大数据是一个跨行业的需求，不仅在互联网公司，传统企业客户，像金融、政府、电信等行业也有非常多的有关大数据的应用。” IBM大中华区副总裁及系统与科技部Power Systems总经理侯淼表示，“Power平台所具有的大内存、大Cache、多线程等技术特征，使之非常符合大数据的应用需求。”

数据仓库、数据挖掘、业务数据库，这些都是Power平台传统的优势领域。在IBM系统与科技部大中华区Power Systems产品总监李红看来，这些既有优势为Power平台在大数据领域的应用奠定了基础。

“首先，大数据应用需要与既有系统进行平滑、无缝的连接和交互。在此基础上，Power平台可以拓展新的需求，例如开源的非结构化数据、流数据的分析等，都可以集成到新的需求中去。在这个过程中，传统方案需要和新方案实现很好的整合，Power平台的价值进一步得到体现。此外，软件生态系统至关重要，对软件以及并发处理等场景的广泛支持（包括DB2、GPFS等）使基于Power的解决方案具备更多优势。”李红告诉记者。

面向数据类型的解决方案

多样性是大数据的一个典型特征，在IBM看来，面向不同大数据类型，大数据应用可分为静态批量大数据处理、实时大数据处理、数据仓库整合、数据集市构建四类，IBM面向这四类应用都有专门的解决方案。“以数据仓库应用为基础，发展出了新的大数据应用场景和需求，例如静态数据的批处理、流数据的实时分析等。 IBM的思路是提供整合的解决方案，帮助用户最终获得完整的数据价值。”李红表示。

在静态大数据解决方案中，Power可支持Open Hadoop、 BigInsights、 Symphony 等大数据解决方案，并能够与传统数据仓库系统无缝集成。李红解释说：“Symphony专门面向计算密集型大数据应用，BigInsight在Hadoop框架上增加了安全管理、工作流等特性，并融入了IBM独特的数据分析、机器学习和文本数据分析挖掘等技术。”

在GPS、医疗检测分析、天气预报、金融交易等应用场景中，实时数据分析不可或缺。在这方面，Power支持IBM Infosphere Streams和开源的Storm构建流计算解决方案。“PowerLinux+GPFS-FPO+Streams”的组合能够提供强大的实时数据处理功能和性能。“大内存、大网络带宽的硬件特性在实时数据分析场景中可以大显身手。”李红表示。

作为最传统的数据应用类型，数据仓库在企业级应用中的核心地位仍是不可动摇的。 Power系统支持集中式架构，具有强大的向上扩展能力，为OLTP和OLAP应用提供了性能保障。DB2 pureScale可实现对Power集中式架构的进一步增强。

大数据分析篇5

［关键词］大数据；互联网+；农业；智能灌溉

引言

随着科技的日益进步，计算机的相关技术被引用到各个领域。智能灌溉系统是融合传感器技术、自动控制技术、计算机技术、无线通信技术与移动终端控制等多种高新技术，自动采集光照、温度、土壤水分、空气湿度等信息，通过无线通信技术传输给信息管理系统，自动控制喷水灌溉、通风除湿等设备，从而调节环境参数。智能灌溉系统应用大数据策略，在云服务平台进行数据分析处理，以关联图表显示历史记录，为农业专家提供决策支持，同时获取国家气象局天气预报信息，根据天气状况和作物需要智能调节喷水灌溉策略，调整用水量，实施精准灌溉，提高水资源利用率。智能灌溉系统支持多种应用场景如智能花园、温室大棚、高尔夫球场等，提供Web版、桌面版、移动终端3种管理系统供用户使用，使其随时随地操作管理。智能灌溉系统采用WiFi技术实现远程无线通信，采用Zigbee技术构建底层无线传感网，节能低耗，能够根据应用场景规模灵活增加无线节点模块，不会因为监测点过多而使布线复杂，降低系统维护运营成本。

1职能灌溉系统总体结构

系统总体结构如图1所示。系统实验室模型及部分实物操作界面如图2所示。

2智能灌溉系统功能模块简介

本系统根据物联网三层体系结构设计，功能模块划分及其主要设计内容如下表1所示。

3智能灌溉系统简易操作说明

下面主要说明桌面版管理系统、Web版管理系统、移动终端版管理系统的操作使用方法。3.1桌面版管理系统桌面版管理系统主要功能模块有：操作控制模块、数据与命令查看模块。其中，操作控制模块的功能如下：这部分提供了实时场景的选择，区域实时数据的显示，区域手动操作和自动控制的设置。可以通过输入服务器地址，进行场景的选择，然后对该场景下的区域进行手动控制，实时控制底层终端控制设备，也可以开启自动控制，输入要自动控制的参数范围，系统会根据输入的控制参数，进行自动控制。3.2Web版管理系统3.2.1登录界面系统的开始页面，界面简洁友好。只有获取权限才能进入控制系统。3.2.2首页这部分主要是显示项目的一些图片，页面下方是项目的介绍。3.2.3监控中心这是本程序的核心部分，在这个页面中，能够通过仪器表查看到当前的数据，并提供了天气预报，能够根据需要设置自动控制的外界条件，或是进行人工的操作处理。上述界面中，上面部分是最近一次采集到的数据，以仪器表的形式生动地展示出来，左下角是自动控制时的温湿度，光照强度的控制范围，在这里输入要控制的范围后，系统会根据用户输入的范围自动调控。右下角是系统的自动控制区域，在这里用户可以进行手动控制。3.2.4数据分析查看将历史记录以关联图表的形式展示出来，一目了然，为农业专家进行数据分析提供决策支持，最终确定适于作物生长的控制策略。3.2.5操作记录将用户的操作即自动操作记录下来，便于查看。3.2.6退出程序退出后，系统的工作模式不变，保持原状。点击退出后，登录状态被重置，并跳转到登录页面。3.3移动终端管理软件3.3.1登录部分这个是手机端的登录界面，简洁明了，选择联网模式，输入账号密码以及当前的服务器地址即可登录，可以选择保存密码，方便下次登录。3.3.2数据查看中心选择当前环境模式和区域，即可查看当前的实时数据。3.3.3控制中心选择当前的场景模式和区域，就可以对该区域进行控制，可以根据需要输入环境参数，设置自动控制的范围，也可直接进行手动控制。

4结语

本设计结合大数据和农业，真正实现农业“互联网+”，而且本设计具有可推广性、可扩展性，可以预期，将来的农业产业方向将会更加贴近计算机。

大数据分析篇6

关键词：大数据；时代特征；研发大数据；分析平台；具体策略

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）27-0003-02

正是互联网技术的应用，为整个社会发展转型奠定了重要基础。尤其是在大数据应用日益成熟的今天，完善构建大数据分析平台，结合大数据分析的具体功能属性和应用价值，从而实现企业经营发展与大数据应用的体系性融入。当然，想要用好大数据平台，就必须了解大数据平台有哪些应用特征，同时也要了解其具体应用要求和内涵，从而适应大数据时代特征，为企业发展提供科学决策。

1 大数据时代特征分析

大数据时代的到来，标志着人类对计算机互联网技术的应用实现了实质性进步，与以往时代所不同的是，大数据时代具有自身特征，其主要表现为：首先，其整体数据量极大，与以往信息时代不同的是，大数据应用的前提就是收集庞大的数据信息，因此，其存储数据的计算量远超过了当前的计量，其基本上使用的都是P/E/Z做计量单位，起码存储在1000T以上，甚至高达10亿T。

其次，其特征主要表现为种类繁多、内容多样。尤其是整个大数据体系中不仅包含了各个行业的信息，同时其收集形式也极为多样，从文字、图片到音频、视频等等，基本上囊括了整个时代的各个信息链条和内涵。正是数据信息的多样化和多元化决定了我们可以通过使用大数据实现对整个数据资源的体系化认知，同时这也从根本上提升了我们对数据的处理和应用能力，使得整个数据分析更有参考价值和意义。

此外，随着当前大数据应用不断成熟，如今数据价值密度相对较低，尤其是在物联网广泛应用影响下，信息感知应用极为广泛。虽然当前大数据时代，整个数据量大，但是有价值的数据较少，其整体价值密度不大，因此如何才能有效完善数据筛选，优化其价值应用，就是当前利用大数据平台过程中所不可忽视的内容。

最后，我们应该认识到大数据时代的重要特征还表现为数据处理深度快，且对数据处理有较高的时效性要求。正是高速的数据处理速度和处理时间要求，决定了当前大数据开发应用不同于传统数据筛选应用。但是我们应该辩证看待大数据平台的优缺点，尤其是当前我们所具备的技术和设施已经无法满足海量信息数据的处理，可以说正是快速发展的时代要求决定了我们必须优化信息数据利用方式，构建完善的数据应用平台和机制。

2 当前大数据分析平台应用内涵及具体状况分析

想要对大数据分析平台应用要求进行体系化认知，就必须清楚大数据分析的定义内涵、应用过程中存在的问题和不足以及其具体的解决对策。只有对其形成体系化了解，才能从根本上服务大数据分析平台建设、应用。

2.1 大数据分析的定义

结合大数据结构复杂，数据更新速度快、价值密度低、整体数据量大等一系列特点，当前我们在应用大数据时，存在较大难度，而全面应用大数据的关键就是实施大数据分析，通过完善大数据分析的具体定义认知，从而构建合理的大数据分析平台。实际上，大数据分析指的是在数据密集的环境下，通过使用科学分析的方法，对数据应用进行重新思考，并完善构建全新数据分析应用模式。大数据分析认为其分析应用过程并非技术上的应用，而是一种具体的使用策略，其核心内涵指的是通过使用一种相对以往更有效分析方式来管理、获取海量数据的方式，并且在这一过程中获取有价值的信息。结合当前大数据应用实际状况，我们可以认为，大数据分析指的是：依据数据生成理论，通过构建大数据分析模型，从而结合集成化大数据分析平台，使用云计算技术完善分析数据资源，并且最终探究出大数据模式背后规律的过程。

2.2 大数据分析方法阐述

目前大数据分析的重要内容是可视化分析，通过集成交互可视化和自动化分析，从而提升大数据分析方法的应用效果。从大数据分析系统架构层面看，整个大数据分析具有9层架构体系，尤其是其中的复杂结构处理技术、平台应用标准规范和虚拟化接入技术以及其知识服务交易模型和大数据知识服务质量评价体系等共同组成了大数据分析服务的关键技术应用机制。在传统数据分析过程中，其更多针对的是原始数据进行抽样、过滤，并结合数据样本分析，从而探究其中存在的具体规律和特点。因此，其中最重要的特点在于通过使用复杂算法能够从体系化的数据中寻找到更多有价值的数据信息。在当前计算水平和存储能力大大提升过程中，大数据分析所面临的对象是整个动态变化的数据群体，而不是客观不变的数据样本，因此其大数据分析的应用重点从高效解决收集到的信息入手，只有提升数据运算的准确性，才能够没满足大数据分析的应用要求。

2.3 大数据分析过程中存在的问题阐述

正是因为当前大数据时代的迅猛发展，整个大数据分析过程中存在着一系列问题和不足，其大大制约了大数据分析的应用效果，其问题集中反映为：首先，想要实现精准的大数据分析，需要解决其大数据存储问题，与以往相比，大数据时代，其整体数据存储远远超过了传统数据时代，而想要实现其数据分析目的，就必须完善数据存储。而目前在大数据时代，整个数据存储并不是静态的，而是动态发展的，因此只有探索完善适应大数据存储的具体机制，才能实现其最终目的。其次，大数据质量不高，分析利用难度大。因此，需要探究增强数据可用性的方法。此外，大数据分析的核心在与数据建模。但是当前由于建模水平较差，暂时很难结合大数据时代特征，完善建模应用。最后，缺乏专业的大数据分析工具。在传统数据分析过程中，经常使用SPSS等软件进行数据分析，但是在大数据时代，缺乏能够完善有效的数据分析工具。因此，结合大数据时代特征，构建大数据分析平台，对于整个大数据时代应用发展来说，极为必要。

3 构建研发大数据分析平台的具体策略

在大数据分析过程中，最需要探究的就是其分析方法。分析方法的好坏直接关系到大数据分析应用的具体结果是否合理有效，同时也关系到其数据分析结果是否切实有用。而不同类型的大数据则需要截然不同的分析方法。而在构建大数据分析平台过程中，需要从以下方面入手：

首先，要结合大数据分析应用的具体要求，完善数据存储技术。当前增速惊人的大数据决定了我们想要实现大数据分析目的，就必须探索完善的数据存储方式。通过应用云存储技术，能够确保其存储容量以及数据整体的可用性和安全性等等，从而解决大数据分析平台的数据存储问题。而通过提升大数据分析存储技术，必然也能够有效提升其具体应用技术。同时优化数据存储，能够有效提升大数据的应用效果，实现大数据分析的良好效果。

其次，大数据分析是大数据应用的核心，而实施大数据分析模式则需要针对当前类型多样、迅速增长的信息数据进行分析，并且通过合理分析，从庞大的数据体系中寻找到有价值的信息内涵，进而为整个决策活动提供相关依据的模式。在大数据分析过程中，数据库、知识库和模拟库是整个数据分析模型构建的主要要素，通过在构建现有知识库和数据库模型基础上，进行数据分析，其得到相应结果，一方面优化模型构造，另一方面也实现对数据的具体应用。通过优化数据模型应用，能够有效提升大数据分析能力和应用实效。

最后，大数据分析系统作为当前数据平台应用的核心，其主要应用功能在于为数据挖掘应用提供完善基础，同时使用分布式存储法和并行计算体系，通过使用多重分布计算，从而实现对各类信息资源进行有效计算和分析，通过提供关联、分类、预算等一系列方法，结合各种数据挖掘分析机制的应用，从而实现整个大数据平台价值效用的体系化发挥。

4 结语

在当前互联网技术对各行各业发展的具体影响推动下，通过使用大数据技术，能够为各行业发展奠定重要基础，尤其是大数据分析的科学性，能够为企业发展提供重要决策依据。而对各企业来说，寻找大数据应用与企业自身经营的结合点，则能够从根本上提升大数据应用效率。而想要构建符合实际经营需要的大数据分析平台，就必须从大数据时代特征分析入手，通过具体了解和体系化融入，从而实现大数据分析平台的具体研发。而构建大数据分析平台将从根本上发挥大数据技术优势。

参考文献：

[1] 马新莉.面向服务的大数据分析平台解决方案[J].科技创业，2013（10）：72-74.

[2] 韩晶晶.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].管理信息，2014（5）：33-35.

[3] 程开明.大数据分析研究现状、问题与对策[J].经济理论与管理，2014（13）：79-83.

大数据分析篇7

[关键词]大数据分析 批量处理计算 流式处理计算

中图分类号：X734.2 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）10-0206-01

1 引言

随着互联网技术的不断发展，物联网技术、移动互联技术、社交媒体等技术及其应用在是越来越多，全球的数据急剧膨胀，人类已经步入了大数据的时代。大数据中包含着大量的隐含信息，需要从这些隐含的信息中提取有价值的大知识，这些大的知识将在更高的层面上、更广阔的视角、更大范围内对用户提供洞察力、决策力，为人类以及社会创造更大的利益以及价值。目前主流的大数据库计算模式分为两种，分别为批量式计算和流式计算两种模式。

在批量计算模式中，首先是需要对海量数据进行存储，然后对这些存储的静态数据进行集中起来进行计算，目前的Hadoop就是一种非常典型的批量计算架构；在流式计算模式中，无法确定数据的到来时刻以及数据的次序，也不用将数据全部进行存储起来进行计算。而是当这些流动的数据到来之后直接在内存中进行实时性的处理，典型的Twitter、Storm、Yahoo的S4就是这种流式的数据计算模式。

2 应用场景及数据特征

2.1 批量处理系统

对于批量处理系统来说，这类系统比较适合对于静态数据进行数据挖掘，从海量信息中获取具体的含义，得到很明智的决策，最终为领导提供辅助决策制定相应的应对措施来实现业务目标。大数据中的批量处理系统适合先进行存储然后进行计算，对于数据处理的实时性要求不是很高，但是对于数据的准确性和全面性要求更高。

2.1.1 数据特征

对于批量数据来说，通常具备三个典型的特征，（1）数据量比较大，数据量从TB级别到PB级别，数据主要是以静态的形式存储在磁盘上，存储的时间比较大，一般不进行数据的更新数据，海量数据可以重复进行使用，这种数据不容易移动以及备份处理；（2）数据的精度比较高，存储的这些数据一般是属于企业中的一部分，是长时间积累下来的；（3）数据价值密度相对来说比较低。往往有价值的信息比较少，因此需要采用合理的分析算法对这些批量数据进行信息抽取，同时处理批量数据比较耗时，一般不提供交互功能，当提取结果与预期差别很大时，会浪费很多时间。因此，批量处理系统比较适合相对比较成熟的作业。

2.1.2 代表性处理系统

对于批处理系统来说，比较典型的代表是由Google公司开发的文件系统GFS（google File System）和研发的MapReduce编程模型。虽然Google公司没有对这两项技术进行源码的公开，但是基于发表的两篇文章，Nutch子项目中的Hadoop实现了开源的两个产品：HDFS和MapReduce。Hadoop成为批量处理架构中非常典型的一种架构模式，HDFS负责对静态的数据进行存储，通过MapReduce对这些静态数据进行计算逻辑的分配。Hadoop成为很多IT公司的大数据主流架构，基于HDFS和MapReduce建立了很多项目。

MapReduce编程模型收到很多主流IT的欢迎，主要有几个方面的原因：（1）MapReduce是一种没有共享的大规模集群系统，这种集群系统具有很好的性价比和伸缩性；（2）MapReduce模型比较简单，容易理解，便于使用。能够不仅仅处理大规模的数据，而且能够对很多细节进行隐藏（包括自动并行化、负载均衡、灾备管理等），能够很大程度上降低程序员的工作量。

2.2 流式处理系统

2.2.1 数据特征

一般情况下，对于流式数据来说，是一个无穷的数据序列信息，对于流式数据中的每个序列来说数据的来源是不同的，数据可能是结构化或非结构化，这些序列往往包含时间特征，或者有其他能够表示有序的标签信息。从数据库的角度来说，流式数据中的每个元素都可以看成是一个元祖。流式数据在不同的场景中能够表现出不同的特征信息，比如表现流速的大小、元素特征的数量、数据格式不同等。

2.2.2 代表性处理系统

流式计算处理系统目前得到广泛的应用，包括Twitter的Storm，Facebook的Scribe，Linkedin的Samza等。本节主要是对Twitter的Storm进行详细的介绍。

Storm的主要特点是一种基于分布式的、可靠、容错性好的流式处理系统，被分配的流式处理作业能够分发到不同的组件上，被分配的每个组件负责一项单一的、特定的处理任务。Storm集群中输入流由Spout来进行负责，Storm将流式数据分发给Blot的组件，Blot组件对其进行处理。Storm可以进行实时的数据处理以及对数据库进行更新，能够被用于进行持续的计算，对连续的数据流进行查询处理，在计算的过程中结果是以流的形式输出给用户。还可以用于进行分布式的处理RPC。

3 大数据关键技术

3.1 大数据批量计算关键技术

在大数据批量计算中，系统架构、分布式文件系统、分布式数据处理系统等关键技术成为制约其发展的关键技术。

（1）系统架构

在进行大数据处理的过程中，需要的关键技术主要是针对海量的数据进行存储以及分析计算，因此选择合理的架构对其进行批量处理是其中的重点。

（2）分布式文件系统

在大数据应用中，文件系统是其中非常重要的一个部分。对于海量的数据需要采取分布式存储的方式存储到磁盘上，方便后期的计算。

（3）分布式数据处理系统

对于分布到磁盘上的海量信息，如何选取合理的数据处理系统对其进行处理分析是其中的一个非常重要的关键点。

3.2 大数据流式计算关键技术

对于流式计算中，理想中的大数据流式计算应该具有比较低的延迟、高的吞吐量、保持持续运行、可以伸缩等特征，这些离不开系统的架构、海量数据的传输、编程的接口、高新技术等关键技术的合理设计与规划。

（1）系统架构设计

流式计算中的架构指不同的各个子系统之间的一种重新组合的方式，对于流式处理计算中需要选择特定的框架进行流式计算。目前主流的流式计算系统中采用的架构分为无中心节点的对称系统架构以及具备中心节点的主从式结构。

（2）数据传输

数据传输主要是完成从有向任务图到物理计算节点之间的部署，部署各个节点之间的数据传输方式。在流式计算系统中，为了能够具备高的吞吐量、比较低的延迟，需要不断的优化从有向任务图到物理计算节点之间的部署及其映射方式。目前主流的数据传输方式分为主动推送方式和被动拉取的方式。

（3）编程接口

在流式计算中，为了方便从有向任务图到物理计算节点之间的部署，需要进行编程实现任务图中各个节点的相应处理功能。需要编制大量的流式数据计算系来提供应用编程的接口，方便的接口能够方便用户实现内部的业务逻辑及处理，减少用户的编程的工作量。

4 总结与展望

互联网技术、云计算等高新技术的快速发展，多样化的应用不断的增加，数据在各行各业中都成为非常重要的一个组成部分，如何在海量的信息中获取有价值的信息是大数据需要完成的工作。本文根据大数据对数据处理的形式不同，介绍了批量处理系统和流式处理系统，并对大数据中的关键技术进行了介绍。

参考文献

[1] 刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报：工学版，2014（06）：957-972.

[2] 黄欣荣.从复杂性科学到大数据技术[J].长沙理工大学学报：社会科学版，2014，29（2）：5-9.

大数据分析篇8

关键词：大数据分析；高中数学；教学策略

一、引言

在大数据的影响之下，我们的传统的教育教学方式正在发生着剧烈的改变，大数据分析在教学中的应用也越来越明显，特别是在高中数学中的应用，未来的大数据分析必然会对教学产生巨大的作用，因此，研究大数据分析是一件至关重要的事。

二、大数据分析的概念

对于数据的本身来说，是用来记录信息的，但是随着计算机和互联网技术的发展，我们在生产和生活中的各个领域都有了突飞猛进的进步，这相应地带来的是各种数据的处理方式更加的复杂，数据的数量以及涉及的规模也在不断地扩大。大数据的特点可以和经济学的观点一样，从微观和宏观两个方面来理解，但是目前大多数对大数据有研究的专家来说他们都是从宏观的角度来分析大数据的定义的。大数据处理的数据数量很多，即使新数据也能很快地进行处理，这些数据的类型也是多种多样涉及很多的领域，而且处理的数据具有真实性。大数据分析的重点在于分析，就是利用大数据技术对收集到的数据进行全方位的分析，大数据分析的优势明显，哪怕你的数据量非常大，但是分析也能快速地完成，并且还能保证数据的真实性。大数据分析的目的是通过对历史数据的分析和解决，进行科学的总结，发现其规律性和模式，同时结合稳定的动态流数据预测事物发展的未来趋势。

三、高中数学课堂教学策略的大数据分析

（一）更新高中数学教学思想，以此构建数据分析的概念。很多的老师因为受传统的教学观念的影响，思维方式和教学方法都已经模式化了，并没有树立数据分析的教学观念，俗话说，物质决定意识，意识是物质的反映。如果老师的教学观念还没有及时更新的话，那么，教学行为在这些思想的影响下还是不会出现根本性的变化，为了解决这一难题，在国家新的课程改革中明确提出了“数据分析”这一概念，这一概念的提出标着在大数据的时代背景下我们的国家也越来越重视数据分析在教学中的实际运用，各位老师应该牢牢把握住数据分析的观念，在实际教学中，帮助学生构建数据分析的知识框架。（二）勇于探索，在数学教学中尝试分层教学。现在的高中数学教学的过程中，采用的还是以班级为单位的固定的教学方法，这种教学方法已经是一种既定的模式，对知识接受不同程度的学生他们上课的内容是相同的，这样接受能力强的学生的潜能得不到发挥，接受新知识能力弱的学生跟不上老师讲解的内容，打击了他们学习的积极性和主动性。早在几千年之前，我们的大教育家孔子在教学的过程中就提出了因材施教的教育理念，要求老师在课堂教学中准确地把握每一个学生的性格特点，来进行知识的传授，不错过任何学生的潜力，同时进行不同类型的教育。在高中数学课堂教学中，教师可以分层次地教学生。一班上有不少学生，学生与学生之间存在个人和个人之间的差异，不同学生的不同类型的教学可以有效地促进教学课堂。个人差异和个体差异明显的小学生，也可以尝试不同的教学方法，尝试新的教学模式，面对个人差异，分不同层次的分析教学给他们，这有助于促进学生更好地学习数学，也充分挖掘学生在数学上的潜力。（三）学习分类和重视数学知识的积累。高中数学是一个强大的抽象性和逻辑性的学科，需要有更大的知识量，这就要求学生学会分类，分类各种数学知识，这有助于学生加深对数学知识的理解，也可以帮助学生理清数学知识的静脉，学生进入下一阶段的数学学习会学得更好。另外，还要强调数学知识的积累。

作者:冯雄德 单位:武威第七中学

参考文献：

［1］宋显微．高中数学课堂教学研究［J］．亚太教育，2016（14）．

［2］贾慧梅．基于云平台的初中数学课堂教学研究［J］．中国教育技术装备，2015（23）．

［3］藏晓飞．中职数学有效课堂教学研究［J］．求知导刊，2015（23）．