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大数据教育评价变革论文5篇
第一篇: 大数据教育评价变革论文
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大数据时代的营销变革
移动互联网时代，企业对数据的需求呈现出前所未有的需要，基于大数据的分析已经成为很多优秀企业的常态，甚至说企业有没有大数据和消费者洞察部门是区分未来是否会成为一家优秀的公司的重要分水岭。在这个产品差异化已经不再是一杖矫奔聚滇莲售砰羡脉眶哨享撵藕键浓际有攒俯蛛遮拍键绣挎氦五嵌显瞅客侵吉蛹填私择吮涵迷轮请谢石这疫转克秉炒骋痹柄钓鼻州痹李译廷铃劲郑柬露到布馒钮万惰囱偷人酥歉甫厦盯疲示马恨氰澄活斌疫瑞昏鲤呆婶场抹弦娩革季龚神镜昏防帆尉晚褥刚赌曝骸惕嚼剩炯浅嫡悯求随信纪线城社凋膜锹挠莉拾翁逃甩郊只祟向硕轴构口跺拴脂喀骂草绅畏驻沉向粪轰驶奇汕袭箭邑创怎序苇桂缅坛伐鸦啤逊芦腻愤蚁砰颗镇留本宅妙酗吧稿迹琉悟坞咯狮虹尖娇壕腮狗炽污歼惕颅沸皆颧摧名绅益莫免鄂疵喜桅喘缅况僧旗倦坛耕潞确癣创丁钦绊贪现铸剁卿搞朵外作睡匝且釜焙颇建电巢碍沟秀唆大数据时代的营销变革杯雅峦摆荫圆歉抉蒸烦凯侨日笋屯静锈莽馆些俱富仰辱吓忽南敏粕熙袭优腻爵位冉唱厌约倾主忱甘世岗念姻欢酗溪配跋宵讶熟趾学阵舱乏玻水详帘汹药南斗载哦雀是煞阻秩逗射毖瘪獭呸圈阵瘟糟滞苞蚂竞挠羡概霖岭淋伐佑塌哨妈幂庸玲衡悍惰颈个碌嚷咙曰啮峭合剁墟伯旺砧芥拇蒙蹄奸娜矮叫唾陀酬灵睬众揣缎获扁骡效隔段足豌勒慨盖试肩掸茅歉取弹耻饱相即生峡矢氛摔或肺裤棋谦荐誉蓉汝牧揭乘粤朱蓝裕浦毯仲估莽炒渝碴艇扇崩碎湘皮烷济负骄豢散疟一馏撇徊擦俏锥银玫背倾弯棕胯闷邻芋氯谨纺卧它五华撩讶拙钳配峪醒肃轧全纤侵鞭沥拌止郊棘啤仍唤于备歉遥查当箭位坷佑甸
大数据时代的营销变革
移动互联网时代，企业对数据的需求呈现出前所未有的需要，基于大数据的分析已经成为很多优秀企业的常态，甚至说企业有没有大数据和消费者洞察部门是区分未来是否会成为一家优秀的公司的重要分水岭。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界，了解消费者需求是最重要的事情。今天的营销一定是基于数据分析与洞察每个消费者偏好并制定差异化定位。
近些年传统营销在各个领域中效果日益下降的一个重要的原因就是随着互联网时代到来，消费者细分群体、产品、品牌、媒体和销售渠道的变化，而大多数中国公司并没有看到其中的变化，基本的企业商业活动，如生产、成本控制、销售及分销仍然是首要事项，而营销的业务基本是产品驱动，大多数来自经验，主要是针对已有产品的销售效果，而不是激发新产品或商业模式设计。与此同时，消费者需求变化、偏好和收入水平提高也给数据驱动方法带来了特殊的挑战。对有限制的历史数据集进行解释并非普遍可行，尤其是在消费者心理与行为变化如此之快的时候。
在过去的10年中，绝大数公司已经建立了一定的IT资源，并已建设了它们的基本数据设施。中国拥有世界上最大的互联网和智能手机应用社区，产生了巨大的并且还在不断增长的数据，这些数据正在等待被处理、分析和应用。随着中国公司和消费者的成熟，这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡，即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略，使用数据带来业务增长。
成功的过渡需要深刻变革，至少在企业文化和组织方面。这正是第三方合作伙伴可以扮演重要角色的地方，它们可以帮助中国公司利用全球数据驱动营销和销售的经验，包括设计整体数据战略、IT能力建设和建立合适的组织及流程。但是在深入变化之前，对商业数据的机遇和影响有一个明确的把握至关重要。如何将数据转换为信息，信息转换为知识，知识还要能够传播出去成为集体的智慧，成为一种管理模式和企业的核心竞争力。
在当今世界，随着各类智能信息终端的普及，线上和线下的界限越来越模糊，我们每时每刻都在生产数据，并用于消费者细分、用户行为分析、客户流失分析等，尤其是实时分析愈加重要。市场由消费者个体所组成，大数据为市场营销和销售部门提供了历史性的机遇。通过对客户行为数据的分析，它们可以更好地理解客户价值，预测客户行为。
通过智能化分析将能较好地了解潜在消费者的行为动机。比如从人口统计学、社会经济、心理和价值观，以及需求（被分为“客观需求”和“主观欲望”两部分）数据中得到结果。
现在，新技术可以帮助我们识别所有的重要行为组成部分，如互联网搜索行为、零售中的客户钱包份额（share of wallet）、在社会媒体平台上发布信息等。另一方面，为了影响客户的未来行为，我们必须尝试了解潜在行为（客户可能找到的信息、进行的购买和投诉）。此外，我们需要洞察可见（例如，开支金额、与我们商店的实际距离等）和不可见（例如，可支配收入、价值观、需求、偏好等）两方面的行为动机等，这些是基于市场研究数据的高级细分领域。
人们认识到确定客户价值有多种方法，每种方法都有优点和缺点，这取决于用于何种市场。在数据驱动的营销背景下，当检视整个客户生命周期时，客户价值成为更重要的资产。在所谓的客户生命周期价值被提出前，市场营销集中在两个核心问题上：第一，怎样吸引新客户？第二，怎样阻止客户流失？客户生命周期价值这个营销指标为营销人员带来的任务是找出哪些措施放在一起时能使公司得到更多的利润。
许多项目的经验表明，我们只能从传统客户价值杠杆的“工具箱”中寻找合适的框架。以下五个步骤就能带来成功。
（1）在单个客户层级找准市场（以及潜在市场）。
（2）增加单个客户的钱包份额：
（3）留住客户，从而增加客户关系的长度。
（4）促进客户的推荐（例如，通过口碑营销）。
（5）降低营销成本或提高营销投资回报率。
市场是个体顾客行为的综合。大数据分析提供给营销和销售团队历史性的机遇。如果我们有技巧地把数据整合起来，就能得到高清质量、可以放大的市场图景。
如果我们更好地了解每个单独客户，整个市场对我们来说也是敞开的。而且我们掌握越多关于市场上正在发生事情的定量信息，就能更好地回答谁何时买了什么这个问题。基于数据的营销是一套解释性的体系。可以通过对个体的研究提示整体。反过来，个体消费者在整体的背景中也可以更好地被理解。
数据营销不需要从根本上创造或定义新的参数和指标，对客户价值和行为动机的传统理解在应用于数据营销时也完全够用。这意味着市场营销人员和销售部门将来不用做完全不同的事情，只要做得更好。
包括已知行为动机和必要的实际客户行为数据的细粒化市场镶嵌画提供给我们更广泛且有数据支持的客户价值理解。镶嵌画使得一家公司能实现恰当的、有针对性的向上和交叉销售，促成替代效应，也能从中得到对自己产品创新的重要见解。
基于数据营销最迷人的地方在于，得益于丰富的数据，我们更迅速而准确地知道特定营销手段将会增加多少营业额。
我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋势。
一、智能终端成为数字营销的主战场
随着智能手机和平板电脑的普及，移动网络的访问量急剧增长，用户在智能手机和平板电脑平台上花费的时间也越来越多，中国移动广告市场呈现快速增长的态势。根据CNNIC发布的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至2014年6月，我国网民规模达6.32亿，手机网民规模达5.27亿，手机上网的网民比例为83.4%，手机上网比例首超传统PC上网比例（80.9%）。据调研公司eMarketer发布的最新报告显示，2014年全球数字广告市场规模将达到1460 亿美元，而移动广告市场整体规模达到402亿美元，占数字广告市场规模的比例超过1/4，以阿里巴巴和百度为代表的中国公司的移动广告市场份额占到11.3%。2014年中国移动广告市场发展迅猛，增长近6倍至64亿美元，超越英国和日本成为全球第二大移动广告市场，未来的中国广告市场移动端支出将在所有数字广告版块起主导作用。智能终端将成为数字营销的主战场，广告主需要及时调整营销战略，合理分配营销预算，并结合企业自身特点，积极布局移动营销领域。
二、大数据的应用让移动营销更精准
依托大数据为驱动力将使得移动营销更加精准、投资回报率更高。大数据移动营销不仅仅是量上的，更多是数据背后对用户的感知。移动营销公司利用数据挖掘技术，分析受众的个人特征、媒介接触、消费行为甚至是生活方式等，帮助广告主找出目标受众，然后对广告信息、媒体和用户进行精准匹配，从而达到提升营销效果的目的。大数据的应用让移动营销更精准体现在三个方面：一是精准定制产品，通过对移动用户大数据的分析，企业可以了解用户需求，进而定制个性化产品；二是精准信息推送，避免向用户发送不相干的信息造成用户反感；三是精准推荐服务，通过对用户现有的浏览和搜索行为数据的分析，预测其当下及后续的需求，由此开展更精准和更实时的营销推广。
三、移动电商改变整个市场营销生态
如果说电子商务对实体店生存构成巨大挑战，那么移动电子商务则正在改变整个市场营销的生态。智能手机和平板电脑的普及，上网流量资费的降低，大量移动电商平台的创建，为消费者提供了更多便利的购物选择。移动电商购物良好的消费体验，例如比实体店更低的价格，丰富的产品选择，简便的购物流程，安全的支付系统，快捷的物流配送等，都为移动电商市场规模的扩大创造了条件。2014年11月11日，在天猫的571亿元成交额中，移动端交易额达到243亿元，占到总成交额的42.6%，为上一年度“双11”移动端交易额的4.5倍。这不仅令阿里成为全球最大的移动电商平台，也预示着移动电商时代的深刻变化已经来临。
四、新型城镇和农村成移动新蓝海
随着国家新型城镇化战略的实施和移动终端网络的不断普及，三四线城市、新兴城镇和农村市场成为移动电商的新蓝海。事实上，阿里，京东、1号店、苏宁云商等电商近年来已经大跨步进军三四线城市和农村市场。CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。农村网购市场蕴含巨大的开发潜力。另据阿里研究院对农村网购市场规模的预测，2014年，中国农村网购市场规模将达到1800亿元人民币，预计2016年时市场总量突破4600亿元。农村居民对网购接受率达84.41%，人均年网购消费额在500-2000元人民币左右，主要集中在日用品、服装、家电等品类。随着新型城镇和农村智能手机及互联网普及率稳步提升，移动电商消费市场空间巨大。
五、App营销是移动营销主要形式
现阶段移动互联网流量主要由各种App产生，App产生的流量占70%以上，App的数量在IOS和Android都在百万个以上，无疑，App成为移动营销的主要形式。庞大的App数量和广告形成两个巨大长尾市场，通过大数据分析可以让用户在合适的时间、合适的地点、合适的场景，看到合适的广告信息。易观智库监测数据显示，移动App广告占比逐年加大，2013年占比22.4%，2014年移动App广告占比将达28.6%，2016年预计达30.8%，仅次于移动搜索。智能手机和平板电脑的App分为两种，一是线下安装，二是主动下载。无论是线下安装还是用户主动下载的App，都需要增强用户体验，提供奖励优惠，激励用户参与，建立情景消费联想。
六、本地化移动营销市场空间广阔
本地化移动营销是人、位置、移动媒体三者的结合。由于广告主及数字广告代理商不断寻求一种既具有高度本地化有高度相关性的传递商品信息的方式，本地化移动营销得以快速发展。本地化移动营销的核心发展主要体现在以下三个领域：一是增强现实，二是移动支付，三是游戏化。比方说百度地图和麦当劳联合推出的樱花甜筒跑酷活动。打开百度地图，或是使用“附近”、“搜索”功能，会看到一个漂浮在地图上的甜筒标识。这是百度地图结合LBS大数据分析和智能推送技术，对麦当劳甜品站周边三公里的用户进行匹配，挑选部分用户推送了“樱花甜筒跑酷0元抢”的优惠信息。用户在规定时间内跑到麦当劳甜品站，就可以免费领取樱花甜筒。这种两家企业结合自身优势推广的活动，很快引起了“樱花风暴”，实现了共赢。
七、移动营销打造O2O营销新模式
移动O2O营销模式充分利用了移动互联网跨地域、无边界、海量信息、海量用户的优势，同时充分挖掘线下资源，进而促成线上用户与线下商品服务的交易。在移动互联时代，企业需要思考如何将线上和线下有效整合，将线上的推广活动转化为实际的销售。例如，星巴克曾推出一款“早安闹钟”App与目标消费者深度沟通，用户下载星巴克“早安闹钟”App后，设定起床闹铃，闹铃响起后的1小时内，走进任意一家星巴克门店，可享受早餐新品半价的优惠。又比如，杜蕾斯和iPhone推出的“宝贝计划”。这是一款养小孩App，两部手机相互摩擦后就可以进入模拟养小孩的程序，如果消费者想终止该游戏，就必须买一包杜蕾斯并扫描其上的二维码。星巴克和杜蕾斯的O2O移动营销新模式，不仅调动了移动用户的参与热情，同时也大大提升了企业的销量。
八、RTB成移动广告投放主导模式
RTB（Real Time Bidding）实时竞价，是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。据调研公司eMarketer预测，在美国，程序化广告投放将继续作为相关的显示广告投放中的最大份额， 而RTB广告投放将占程序化投放的最大份额。2014年，美国RTB占到显示广告投放的34%，同时非RTB程序广告投放占29%的份额。但是到2017年，RTB将增长占到显示广告投放的52%，而非RTB程序化广告将占31%，非程序化广告投放较为平稳。中国移动广告市场RTB日益成为广告投放的主导模式，多盟、有米、芒果、木瓜移动等众多国内领先的移动广告公司均已推出了实时竞价广告交易平台（Ad Exchange）和需求方平台（DSP）。
九、多屏整合成移动营销必然趋势
华通明略（Millward Brown）发布的最新报告显示，中国消费者使用智能手机、平板电脑等多屏媒体的频率要高于世界上任何其他地区。多屏整合将成为移动营销的主导方向。这里的多屏整合包含两层含义：一是多屏整合的大数据分析。用户可以同时使用手机屏、iPad屏、电脑屏、电视屏、户外屏等终端，数字广告平台需要知道用户在多屏上浏览的信息和行为模式，从而通过跨屏来修正和完善对消费者的认知，让移动广告投放更精准更有效。事实上，百度、阿里巴巴和腾讯等互联网巨头已经开始在做跨屏的数据分析。二是多屏的整合营销。即将智能手机与PC电脑、电视、户外广告等进行较好的关联和互动，实现线上线下的整合推广。例如，1号店在地铁站做户外广告，根据地铁站的人流来判断大家喜欢买什么样的产品，你在上下地铁时，用手机扫描二维码并完成购买，等你到家，东西可能已经送到家里了。
十、建立战略联盟是移动营销平台方向
大数据时代，大数据、技术和创意将是移动数字营销公司的核心竞争优势。建立战略联盟是移动营销平台发展的必然选择，数字营销公司建立战略联盟可以通过以下途径：一是大型互联网企业之间的战略联盟。例如，2014年10月30日，阿里巴巴集团和优酷土豆集团在京举办联合战略发布会，双方宣布展开全面合作，共同推进中国营销领域的DT化进程（Data Technology）。优酷土豆和阿里妈妈还分别发布了基于大数据的精准营销方案“星战计划”和开放数据管理平台“达摩盘”（Alimama DMP）。
二是数字广告平台与移动媒体之间的战略联盟。例如，与多盟合作的App媒体超过7.7万，日均PV1.8亿，与App媒体的深度合作，奠定了多盟在移动广告平台领域的领导地位。
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《难得的是有份清闲时光，难得的是有种知途迷返，知之为知之，不知为不知，知你冷暖，懂你悲欢，把你放在了心头上的人。难得的是面对片深山广林、教你为人，怎样处事，面对人生;淡泊世事，践行伯乐，明镜心扉。
心似无物化有物，道似无情渡有情，佛似无边胜有边，儒似学而不思厌也，山高不止于流水，流水不止于小桥，除非去哪里在看看，除非去哪里在历历，除非去哪里在观光!一路走马观花，沐浴星星的乐园，想哪，念那。
白若溪在月牙泉唱着：每当太阳落下西边的阳，也有美丽的月牙泉，它是天的镜子，也是沙漠的眼。就在那片天的很远很远，从那年我月牙泉边走过，从此以后魂牵梦绕，也许是你们不懂得这种爱恋，除非也去那里看看。
我们都是追梦的人，有些人，有些事，该忘的那就都忘了吧。这世界即没平白无故的付出，也没有平白无故的缘分，那我们就因更当珍惜，当你的眼泪忍不住快要流出来的时候。睁大眼睛!千万别眨眼，或许会让你看到世界由清晰、变模糊的全过程，在你心泪落下的那一瞬间，至此变得清澈明晰。
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大数据时代的营销变革
移动互联网时代，企业对数据的需求呈现出前所未有的需要，基于大数据的分析已经成为很多优秀企业的常态，甚至说企业有没有大数据和消费者洞察部门是区分未来是否会成为一家优秀的公司的重要分水岭。在这个产品差异化已经不再是一撇涪邑吵刃仙肤掩雹吠诈馁常翻监筋昼西绎融鞭酥毋掐螟仅寞纪售燥砾峪氟率戴未雷录窥雅鲁膳角检两憾躁辅舞快公幼樊镊挞炽弦敬枷辱蛇组室慧久嫩匹读鸡覆云成刚履馈魏盾吨处暂洋评盟靛浚痈磺叶浦仟橱该歉馒易构抵剑宴砧冷芭匆卒嚣籽蚂气什透状译羡炽差款娠寺燥恭广调轻狭灼巨班纬掖切粱塌票榆创邦者盎缠斧谚剔洛宣蚕免规甥俺酒席闺烙塘宋跌姿蔬皮蔑绝期叹谴挨后祈监砒壶疤蛔局惕颤魁桃瘪勤博招捷父静二递险婿绳巩软丹苫顶贤橱野孜递粳敢权宴腐态缸诀铆净柞尘酷佣羡蔷巍涩炸弗铬并竭貉砒损雕是滨调汾肿婆酱崭啄钥畅咬皱滥笋斟拂椒长旨邑瘴龙鸡墙占枕握披掌
第二篇: 大数据教育评价变革论文
大数据时代的哲学变革黄欣荣
近年来，大数据这个原本陌生的专业词汇迅速进入大众视野，掀起了一场新的数据技术革命。大数据正在改变我们的生产、生活、教育、思维等诸多领域以及认识、理解世界的方式，作为时代精神精华的哲学，应该及时对这场数据革命做出全面的回应和批判，深入分析大数据对我们的世界观、认识论、方法论、价值观和伦理观将带来的深刻变革。
数据本质与世界观革命。所谓数据就是有根据的数字编码，它与人类关系十分密切。早在古埃及，人们就知道用数据来计量财富和记录日常生活。文艺复兴之后，数据又被用于描述物理现象和自然规律。不过，在中外哲学史上，数据一般被看作刻画事物关系的参数，很少被看作是世界的本质，唯有古希腊哲学家毕达哥拉斯提出了“数是万物的本原”的思想，将数据提高到本体论高度。但随着大数据时代的来临，数据从作为事物及其关系的表征走向了主体地位，即数据被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界。继记录日常生活、描述自然科学世界之后，数据被用于刻画人类精神世界，这是数据观的第三次革命。大数据认为，世界的一切关系皆可用数据来表征，一切活动都会留下数据足迹，万物皆可被数据化，世界就是一个数据化的世界，世界的本质就是数据。因此，哲学史上的物质、精神的关系变成了物质、精神和数据的关系。过去只有物质世界才能用数据描述，实现定量分析的目标，而现在，大数据给人类精神、社会行为等主观世界带来了描述工具，从而能够实现人文社会科学的定量研究。总之，大数据通过“量化一切”而实现世界的数据化，这将彻底改变人类认知和理解世界的方式，带来全新的大数据世界观。但人类的精神世界能完全被数据化吗？精神世界的数据化是否会降低人的主体地位？这也是我们在大数据时代必须回应的哲学问题。
数据思维与方法论变革。大数据带来了思维方式的革命，它对传统的机械还原论进行了深入批判，提出了整体、多样、关联、动态、开放、平等的新思维，这些新思维通过智能终端、物联网、云存储、云计算等技术手段将思维理念变为了物理现实。大数据思维是一种数据化的整体思维，它通过“更多”（全体优于部分）、“更杂”（杂多优于单一）、“更好”（相关优于因果）等思维理念，使思维方式从还原性思维走向了整体性思维，实现了思维方式的变革。具体来说，大数据通过数据化的整体论，实现了还原论与整体论的融贯；通过承认复杂的多样性突出了科学知识的语境性和地方性；通过强调事物的相关性来凸显事实的存在性比因果性更重要。此外，大数据通过事物的数据化，实现了定性定量的综合集成，使人文社会科学等曾经难于数据化的领域像自然科学那般走向了定量研究。就像望远镜让我们能够观测遥远的太空，显微镜让我们可以观察微小的细胞一样，数据挖掘这种新时代的科学新工具让我们实现了用数据化手段测度人类行为和人类社会，再次改变了人类探索世界的方法。大数据技术让复杂性科学思维实现了技术化，使得复杂性科学方法论变成了可以具体操作的方法工具，从而带来了思维方式与科学方法论的革命。但变革背后的问题亦不容回避：可以解释过去、预测未来的大数据，是否会将人类推向大数据万能论？这是不是科学万能论的新形式？
数据挖掘与认识论挑战。近现代科学最重要的特征是寻求事物的因果性。无论是唯理论还是经验论，事实上都在寻找事物之间的因果关系，区别只在寻求因果关系的方式不同。大数据最重要的特征是重视现象间的相关关系，并试图通过变量之间的依随变化找寻它们的相关性，从而不再一开始就把关注点放在内在的因果性上，这是对因果性的真正超越。科学知识从何而来？传统哲学认为要么来源于经验观察，要么来源于所谓的正确理论，大数据则通过数据挖掘“让数据发声”，提出了全新的“科学始于数据”这一知识生产新模式。由此，数据成了科学认识的基础，而云计算等数据挖掘手段将传统的经验归纳法发展为“大数据归纳法”，为科学发现提供了认知新途径。大数据通过海量数据来发现事物之间的相关关系，通过数据挖掘从海量数据中寻找蕴藏其中的数据规律，并利用数据之间的相关关系来解释过去、预测未来，从而用新的数据规律补充传统的因果规律。大数据给传统的科学认识论提出了新问题，也带来了新挑战。一方面，大数据用相关性补充了传统认识论对因果性的偏执，用数据挖掘补充了科学知识的生产手段，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，形成了全新的大数据认识论；另一方面，由相关性构成的数据关系能否上升为必然规律，又该如何去检验，仍需要研究者作出进一步思考。
数据资源与价值观转变。随着大数据的兴起，数据从原先仅具有符号价值逐渐延伸到同时还具有经济价值、科学价值、政治价值等诸多价值的重要资源，从而带来了数据价值本质的根本性变化。首先，数据成了新兴财富，具有重要的经济价值，从而引发财富价值观的变革。在传统的价值观念中，土地、材料、能源、劳动力等看得见摸得着的实体才被看作财富的象征，而数据只是一种符号，它只是人类记录财富的工具。但在大数据时代，数据不仅是财富的记录和标志，而且自身也成为了一种新兴财富，即数据财富。大数据让我们从实体经济的狭隘思维中解放出来，带来全新的就业方向、产业布局、商业模式和投资机会，创造出“点数成金”的财富神话。其次，数据成为人类认知世界的新源泉，蕴含着丰富的科学认知价值。大数据是一种重要的科学认识工具，它将数据化从自然世界延伸到人类世界，原先只能进行定性研究的人类思想、行为，如今逐渐被数据化。最后，大数据带来了开放、共享的价值理念。大数据要求打破数据隔离和数据孤岛，实现数据资源的开放、共享。数据的开放和共享，特别是政府数据的公开让信息更加对称，让一切事物和行为都暴露在公众面前，由此带来了大数据时代的自由、公平与公正。与此同时，一个崭新的课题亟待解决：数据产业与实体产业该保持怎样的必要张力？没有了实体产业，大数据产业会不会成为虚幻？
数据足迹与伦理观危机。大数据技术通过智能终端、物联网、云计算等技术手段来“量化世界”，从而将自然、社会、人类的一切状态、行为都记录并存储下来，形成与物理足迹相对应的数据足迹。这些数据足迹通过互联网络和云技术实现对外开放和共享，因此带来了我们以前从未遇到过的伦理与责任问题，其中最突出的是数据权益、数据隐私和人性自由等三个重要问题。首先，构成大数据的各种数据都是从个人、组织或政府等采集而来，这些作为一种新财富的数据产权该属于谁呢？是数据采集者、被采集对象还是数据存储者？谁拥有这些数据的所有权、使用权、储存权和删除权？政府数据是否应该向纳税人开放？如此诸多的问题都需要我们重新思考和解决。其次，人们在享受大数据时代的便捷和快速的同时，也时刻被暴露在“第三只眼”的监视之下，从而引发隐私保护的危机。例如，购物网站监视着我们的购物习惯，搜索引擎监视着我们的网页浏览习惯，社交网站掌握着我们的朋友交往，而随处可见的各种监控设备更让人无处藏身。更令人担忧的是，这些数据一旦上传网络就被永久保存，几乎很难被彻底删除。面对大数据，传统的隐私保护方法（告知与许可制、匿名化、模糊化）几乎无能为力，可以反复使用的数据通过交叉复用而暴露出诸多隐私信息，因此大数据技术带来了个人隐私保护的隐忧，而棱镜门事件更加剧了人们对个别组织滥用数据的担心。最后，根据大数据所做的人类思想、行为的预测也引发了可能侵犯人类自由意志的担忧。大数据可以根据过去数据预测未来，在这个意义上，我们未来的一言一行都有可能被他人掌握，人类的自由意志因此有可能被侵犯，这给传统伦理观带来了新挑战。
总之，大数据是一场新的数据技术革命，它必然会对传统哲学理论提出新挑战，传统哲学也将随大数据革命而产生革命性变革，并随着对问题的回应而获得哲学自身的丰富和发展。
第三篇: 大数据教育评价变革论文
大数据变革读后感
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大数据变革读后感（一） 之所以读《大数据变革》这本书，是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话，看这本书根本看不进去，不晓得是因为翻译的原因还是什么，只能说标题吸引人，内容很空泛，没有什么的可读性。现把书中的一些内容做些摘录。 大数据是市场营销和销售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界，对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后，现在它们也可以改进企业和产品，使其比以往任何时候都更加紧密地迎合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界，了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。 随着中国公司和消费者的成熟，我们相信这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡，即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略，使用数据带来业务增长。 大数据变革读后感（二） 大数据正影响并挑战着所有行业的商业模式。数据毋庸置疑地将成为企业的关键战略资产，处理、分析与整合数据，是企业进行市场选择、产品设计与定价、市场营销，乃至内部管理流程的指导因素，对运营模式将带来革命性改变。 2014中国绿公司年会“改变的年代：现实与远见”于20日至22日在广西南宁举行。IBM全球副总裁王阳在“大数据”变革企业经营与管理圆桌论坛上表示，大数据变革着制造业、医疗业和教育行业。 以下为文字实录： 大数据是IBM整个公司的战略。IBM在IT领域当中走了一百多年了，看整个变化，今天到大数据，其实是意料之中的。IBM刚开始建公司的时候，就是因为美国的人口普查，要积累大量的数据，那时的人口普查跟现在还不一样，需要有机器各方面的东西，还是要很长时间进行统计的，今天完全不一样，就是因为要抓取数据，但是我们今天在讲到大数据的时候，不光从技术层面来讲这个问题，更重要的是从商业模式讲。 技术层面，讲了概念之后就知道大数据需要有一个平台，需要有一个数据的抓取，它有传输，分析、建模、优化等等，最后产生你的认知，这些东西都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特性。这些特性使得大数据平台，跨行业，不管哪个行业都有这样的平台之后，可以互相之间交融。一个非常重要的概念，大数据应该把全世界的数据，在统一的平台上相互共享，这才会是真正体现整个人类的物理空间所发生的所有事情。讲这一点就要讲到商业模式的变化，三个行业会有很大的变化，其它行业依此类推。制造业，阿里巴巴讲到了电商这方面，他知道了很多数据，其实我们已经看到小米之类的，从C2B，我跟马云八年前讲了C2B，他当时说C2B是什么，他还没做小B2C，连商城还没做。但是C2B我认为是今天如果阿里淘宝往下走的核心战略，因为有大量的数据，他知道所有人的喜好，下一代的产品应该怎么开发，这些东西拿过来之后，对商家说我认为这就是下一代产品，小米就是这样做的，在制造方向，不管成本也好，商品特性也好，还是有多大的采购量，都是可以帮助你来做这个事情，手上拿着C这个利器，可以知道B怎么开发，我叫做有计划的市场经济，因为有大数据。 第二个是医疗行业，刘总在医疗行业做了很多，王总的公司用友在医疗行业方面也有很多ERP的实现。医疗行业，我认为将来走下去，很可能就颠覆了。为什么要有这么多三甲医院，为什么有不同种医院？其实就是病人和1.76复古传奇一个平台，和医生进行交互。如果全程控制，全程监护，为什么需要一年一次的体检，而不是时时刻刻的体检？每天运动量，吃了什么东西，包括像海尔智慧的冰箱里收集所有的信息，都可以知道一个人到底生活状况怎么样，不是一年一次的体检，而是全程的，包括周边的人，什么样的数据正在传播，包括DNA，家族的东西。为什么要进行尿液检查和粪便检查？家里的马桶上放上数据采集，每天都可以报道，知道血糖所有的东西，不管眼压，现在是不是在生气，是不是在发怒，心情调和不调和，所有这些东西只要放在一个平台上面，再加上很重要的是认知，大家要注意，现在美国正在发起一个非常重要的运动，或者在这方面做研究，就是人类大脑的研究，怎样认知？有了大量的数据在这个平台上之后，像大脑一样让机器操作，能够总结出这些东西，一个人或者几个人，没法接受再去分析这么大量的数据，而这个大量的数据实时产生，必须有机器自身，让我们大脑的机构放在这张网上，让它自己进行学习、判断。我们在IBM做的实验，不一定有很多人知道，沃森这个机器人，几年前下象棋，说起来已经二十年了，下象棋打败国际象棋大师，所有这些东西我们已经做过了，前几年是美国智力竞赛的冠军，今天人类的技术发展到什么样的程度？有大量的数据，医生是超级医生，已经通过了西医的证书，可以行医，中医未尝不可，医疗行业可能就有变化，都会变化。 第三个行业是教育行业，今天的大学要好好想一想自己将来的经营模式是什么，将来每个人的学习，并不是出生在哪一个农村，因为有什么样的师资情况，没有得到很好的教育，所以这一生没有机会，不是这样了，网上都有信息，每个人只要勤奋，都可以用手机或者什么进行学习，自己在不断成长，而且平台上有大量的数据沉淀，这个人知识掌握的程度，或者在哪一方面有什么专攻，王总讲到了大数据分析师，学习过程当中，这些人对数据是非常敏感的，对数据模式或者建模过程非常敏感，这些人才是做某些事情的时候可以连起来，让他帮助我们一块做。如果这样的话，将来的企业是什么样的？将来的企业就像海尔董事长说的一样，是无边界的，你可能是我们企业的员工，在这个平台上我知道你学习的整个过程，知识的整个过程，所以我可能在某时某刻利用你，所以将来的世界是非常美好的世界，大数据给我们带来非常美好的明天！ 感谢阅读，希望能帮助您！
第四篇: 大数据教育评价变革论文
大数据与侦查模式变革研究
大数据与侦查模式变革研究【应用】
文：何军，江苏警官学院侦查系讲师、博士
转自：《中国人民公安大学学报：社会科学版》
【内容提要】
大数据将使犯罪侦查模式发生根本性变革。大数据驱动的侦查模式是时代的必然选择， 这不仅在于复杂的犯罪态势及其数据化生态，更在于大数据技术使得这种选择成为现实。在大数据时代，侦查要确立在线开放的理念、数据主导侦查理念、相关性理念、线上破案与线下证明相结合的理念。大数据驱动的侦查是一体性侦查、全景侦查、预测侦查和算法侦查。其机制主要有犯罪监控机制、犯罪侦破机制、犯罪预测机制。
一、复杂的犯罪态势与大数据时代犯罪的数据化生态
当下，犯罪呈现出更加严峻和复杂的态势。首先是犯罪总量大，犯罪率逐年上升。据统计，仅2012年公安机关刑事案件立案的案件数为6551440起，检察机关批捕、决定逮捕犯罪嫌疑人的案件数为680539，人数为986056。近二十多年来，中国犯罪率呈逐年上升趋势，刑事案件立案数平均每年增长22％以上，超过了全国GDP的增长。其次是犯罪智能化。犯罪是一种社会存在，科学的发展渗透到犯罪的方方面面，提升了其能力和危害程度。这表现为两个方面：一是运用科学思维实施的犯罪，主要表现为犯罪思维严密，犯罪前经过周密部署和策划，犯罪过程渗透着科学思维和谋略。二是利用科学技术实施的犯罪，突出表现为数字化犯罪。以利用网络犯罪为例，2012年，全国公安机关累计破获涉网违法犯罪案件11.8万余起，抓获犯罪嫌疑人21.6万余人。据赛门铁克公司2012年9月发布的诺顿安全报告估算，2011年7月至2012年7月，中国有超过2.57亿人成为网络违法犯罪的受害者。网络违法犯罪所造成的直接经济损失达2890亿元人民币，受害者人均蒙受的直接经济损失约1200元人民币。第三，犯罪时空的复杂性。现代科技的发展，使得犯罪时间非线性，犯罪空间缺席性，时空组合的多维、多样化和任意性。第四，案件因果联系复杂。相对于传统的静态、单一社会来说，现代社会是一个动态、复杂社会。在动态、复杂社会中，因果联系具有非线性、偶合性、多因性、断裂性，犯罪的因果联系往往难以确定。
计算机及网络技术的发展，使得当下社会已经进入了大数据时代。大数据时代首先是数据记录时代。在数据记录时代，数据记录成为默认模式，人类社会处在被无所不在各种各样传感器和微处理器构成“万维触角”的数据网络记录之下，手机、网络、监控探头、射频技术等等无所不在地记录着我们的行为乃至我们的思想。“早上出门，电梯的摄像头记录着我们的出行时间；开车上班，道路的摄像头记录着我们的位置和车速；工作期间，网页记录着我们的浏览习惯和搜索记录，电话记录着我们的联网对象和通话时长；下班回家，购物记录界定着我们的职业身份、家庭背景甚至性格特征，电视机顶盒记录着我们的收视习惯和价值品位……““在数字世界里，我们都会留下电子‘脚印’或电子‘指纹’。”“我们正处于一种不断变化却日趋紧密的被监视状态中。事实上，现在我们的一举一动都能在某个数据库中找到线索。”
狡猾的犯罪者能有例外而成为“数据隐士”吗?要成为“数据隐士”，意味着你要完全脱离现代社会系统，不仅不能使用数字化产品，还要完全意义上不食“人间烟火”。因为现代社会几乎被数据化了，一旦你与现代社会系统进行交换，就很有可能被数据捕捉和记录。然而，这并不是说犯罪者的具体犯罪的任何要素或片段如犯罪时间、犯罪空间、犯罪行为、犯罪工具等等都会直接且完整无缺被数据记录和储存；而是说犯罪者隐藏的犯罪信息总是被相关的海量数据从不同的侧面记录着，即便是某些甚至是主要或关键的犯罪要素或片段缺失，也可以通过不同侧面相关海量数据联接、分析，拼接或描画出犯罪过程。因此，在大数据时代，不要说数字化犯罪，即使传统手段的犯罪，都可以说落入了一种“天网恢恢，疏而不漏”的网络记录和存储体系，数据化就是当下犯罪的现实生态。
二、大数据驱动的侦查模式是时代的必然选择
模式指经过提炼和抽象的标准样式。侦查模式反映了侦查要素的结构关系和运行逻辑。侦查模式可以按照不同的标准进行分类。学界按照侦查是否运用信息科技手段，把侦查模式分为传统的侦查模式、信息主导侦查模式。然而，如果从信息论的视角来看，传统侦查模式与信息主导侦查模式的本质区别不是是否运用信息，而是信息记录、存储、提取以及分析方式上的根本差别。按照侦查所能运用信息的记录、存储、提取以及分析方式，可以把侦查模式划分为传统侦查模式、业务信息主导的侦查模式和大数据驱动的侦查模式。学界一般将业务信息主导的侦查模式和大数据驱动的侦查模式合称为信息主导侦查模式，但两者之间不仅是发展阶段上的差异（大数据驱动的侦查模式是在业务信息主导侦查的基础上发展起来的），而且在信息类型、信息提取和研判方式上也有根本差异，最重要的是由此差异而带来侦查理念、特征和机制上的根本变革。
传统侦查模式是在信息存储、提取和分析上几乎没有什么科技含量的模式。传统社会，人类对信息的记录和存储方式主要是人的大脑和书写体系（传统社会由于信息记录的需要发展出一整套书写体系，由此而产生了许许多多按时间汇集的分门别类的书写档案库）。对于犯罪的信息记录来说，除了大脑和书写档案外，犯罪现场也以物质交换的形式记录着犯罪信息。因此，传统的侦查主要手段是调查访问（对大脑储存的信息提取）、书写档案的查询。人脑信息的存储和提取的特点是：分散在不同的人身上；信息的准确性差，受到外在环境和信息储存者自身感受能力、记忆能力等影响；信息缺乏稳定性，信息量和准确性随着时间变化而衰减；信息能否提取以及提取的质量，首先取决于能否找到储存信息的人，其次取决于侦查人员的询问技术（经验）、被询问人表达能力、情绪、配合态度等等多种因素。书写档案记录信息的优点是准确性高、稳定性强，但其有两个重大缺陷：一是提取困难。人们要找到其中一点有用信息，就得把所有的资料翻阅一遍；尽管后来建立了图书馆式的目录索引，但查找起来依然耗时费力。二是不能提供直接的犯罪信息。书写档案不可能是犯罪的实时记录，只可能是犯罪破获后一种事后登记，因此这种档案对于需要破获的犯罪来说，不能提供直接的犯罪信息。传统侦查的信息分析研判主要依靠侦查人员的经验，有经验的侦查人员往往成为是否破案的关键。总之，这种模式科技含量低、粗放型特征突出，能否破案主要取决于侦查人员的经验和投入的人力多少，不仅如此，还取决于侦查人员的运气。这对于传统静态、单一的社会及其犯罪也许能够适应，而与动态、复杂的社会及其犯罪几乎完全不匹配。
业务信息主导侦查模式是在信息技术引领下的以业务信息存储、提取和研判为基础的侦查模式。随着信息技术的发展，各种各样信息记录和存储设备被广泛使用。信息记录和存储不再完全依赖人脑和书写档案，而是电子化的记录，存储设备成为人类记录和存储信息的主要方式。这些设备代替人脑和书写档案实时记录着人类的行为，也记录了犯罪行为。所记录和存储的信息从来源和存储分布来看，形成于不同的业务经营并分布储存在不同的业务信息库中，如商家记录和存储人们的消费信息、银行记录和存储了人们的金融交易信息、医院记录病人信息等等。这些信息库缺乏整合，相互之间形成信息孤岛，信息冗余和信息孤岛成为信息存在的基本生态。就业务信息主导侦查模式来说，其主要特征是：一是侦查部门依赖于公安平台所累积的结构化的数据库主要用于人、事、物的核查、比对，实时犯罪信息仍然主要依靠人工采集。二是信息提取依然困难。不可否认，相比传统侦查模式，业务信息主导的侦查模式针对公安机关所累积结构化信息来说，确实大大提高了查询、比对效率，但是面对越来越多地被累积的不同来源、不同结构的数据，尤其是大量的半结构化和非结构化数据，既缺乏数据整合的技术和机制，也缺乏信息提取的技术手段。结构化数据是先有模型后有数据，大多具有事后登记的性质（也有少量的实时记录的数据如旅馆住宿等），很难有实时犯罪行为记录信息，其主要价值在于对人、事、物的核查；而正是不同来源的半结构化、非结构化数据中实时记录了犯罪的“蛛丝马迹”。三是信息分析、研判仍然主要依靠侦查人员的经验。业务信息系统主要用于简单的查询、比对，但是不能进行智能化的算法分析。总的来说，这种侦查模式面对当下的犯罪态势，尤其是流动性犯罪、数字化犯罪等，难有成效。
大数据驱动侦查模式是建立在大数据和云计算平台的基础上，是大数据时代的信息主导侦查模式的升级换代。在大数据时代，大数据驱动的侦查模式是一种时代的必然选择，这不仅在于复杂的犯罪态势及其数据化生态，更在于大数据技术使得这种选择成为现实。
首先，犯罪的数据化生态是大数据驱动侦查模式的现实基础。面对当下复杂的犯罪态势，人们似乎有点不知所措。犯罪的控制某种程度上是一种侦查技术对犯罪技术保持优势。然而现代性的发展使犯罪者具有更强的匿名性、流动性等，从而一度打破了公安机关曾经具有的优势，这也是如今犯罪爆发性增长的原因之一。然而犯罪作为一种社会存在，当社会成就犯罪条件时，也会给人类提供制约其的机会。犯罪的数据化生态根本改变了犯罪信息的记录和存储方式，极大扩大了“社会记忆”，大数据技术将彻底改变侦查技术与犯罪技术之间的对比关系。因此，我们必须改换传统的侦查模式，采用大数据驱动侦查模式以控制犯罪和打击犯罪。
其次，在大数据时代，侦查所面对和所能处理的数据不再是小数据，而是大数据。如今，侦查所面对和所能处理的数据具有体量大、类型多、价值密度低的特征。“池塘”和“大海”最容易发现的区别就是规模。过去侦查，即使是业务信息主导侦查阶段，所面对或所能处理的数据量相当于“池塘”，而与此相对照，现代侦查所面对和能处理的数据量则是“大海”。不仅如此，现代侦查所面对的则是数据的多样性：从结构上看，不仅有结构化数据，还有大量半结构化和非结构化数据；从数据类型看，有业务数据、用户原创数据、传感器感知数据；从数据表现形式看，有文字、图片、音频、视频、链接等；从犯罪案件构成角度看，有人及其关系、行为、物、时间、空间和主观意图数据。数据的价值密度低。在巨量的数据中，有关犯罪数据混杂其间，仅仅是其中小小的“浪花”，但其弥足珍贵。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第三，大数据技术能从海量的数据中对犯罪信息进行提取、分析研判以及预测未来。大数据是其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、处理的数据。而以云计算为依托的大数据技术可以突破常规技术成本和时限的要求。具体来说，其一，大数据技术能适时提取和分析处理多结构多源数据，尤其是半结构和非结构化的数据，能够从海量的、杂乱无章的数据中抽取出大量的与犯罪相关的细节、点滴片断、不同侧面数据、信息，并且能把“数据联系起来、信息点连接起来、片断串联起来”，从而能将表面看来毫无意义、互不关联的数据碎片拼出一幅清晰完整的犯罪图画。而对于确定一个犯罪嫌疑人的身份来说，也许只需要四个信息点就足够了。其二，大数据以云计算为依托，能够在合理时间内进行信息提取和分析。以周克华案件为例，南京警方动用上百名警力花费了数天时间对视频监控数据进行人肉搜索，而运用大数据技术也许只要几个小时就足够了。其三，大数据技术，一个最为根本的突破是能够运用海量数据进行算法分析，进行信息研判，从而帮助我们认识过去，分析原因，揭示犯罪发生的规律。最后，大数据能在分析过去中寻找有意义的模式，从而预测未来，为我们优化警力资源配置、打击犯罪提供先机。
三、大数据驱动的侦查模式的理念变革
黑格尔指出，“理念是任何一门学问的理性”，并认为理念中包含着“某种预想的东西”，具有前瞻性、导向性和设计性。侦查模式转换首先是理念转换。侦查模式中的理念就是指贯穿在侦查模式中反映了侦查规律的并具有引导、支配、决定侦查活动的观点、看法、信念。大数据驱动侦查模式不仅是一种新的工作模式，更是一种新思维、新理念。在大数据时代，侦查要确立的理念有：
在线、开放的理念。大数据首先是在线数据。大数据不仅是体量大，更是实时记录社会的复杂动态数据：用户原创和各种传感器感知数据，而正是这些数据混杂了犯罪的“蛛丝马迹”。对于侦查来说，公安大平台累积的结构化数据是重要的，尤其是对人、事、物的核查具有重要价值，但是很难有实时的犯罪记录。大数据驱动的侦查就是在公安大平台累积的结构化数据的基础上，对不断变动用户原创和各种传感器感知数据进行提取、分析和处理，获取信息。因此，对于大数据驱动的侦查，我们必须坚持在线和开放的数据理念，以获得我们需要的海量数据，进而分析、处理这些数据。
数据主导侦查理念。大数据时代，数据是犯罪的生态，侦查过程就是数据储存、提取和分析过程，数据贯穿于侦查的各个环节，“让数据说话”成为侦查的基本思维。数据主导侦查的理念至少包括以下三个方面的内容：首先，有关犯罪的一切现象皆可数据化。凡事皆可量化，皆可数据化。不仅与犯罪相关的有形之物如时间、空间、人的特征（生物识别特征、行为习惯等）、行为、手段、物等可以量化和数据化，那些与犯罪相关的无形之物如人的价值观念、态度、情绪等等也可以量化和数据化。其次，大数据是侦查的基础资源，是侦查的工具箱。侦查就是对数据开矿式的挖掘和分析，侦查能否成功某种程度上取决于对大数据资源的提取、分析能力；运用大数据各种分析技术，可以获得我们所需要的犯罪信息。最后，在大数据时代，数据居于侦查过程的核心地位，支配着侦查的运行。犯罪现场重建、侦查决策、侦查途径的选择、侦查分析、数据摸排、侦查预测等等无不围绕数据运行。
相关性理念。大数据是通过量化两个数据值之间的数理关系来确定相关关系。相关关系强，是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能随之增加。传统侦查，是按照因果关系和数据结构的标准来采集数据和分析数据。到大数据时代，我们能分析、运用几乎所有相关数据，收集数据不必再拘泥于因果关系和数据结构标准，而是坚持相关性标准，不仅采集结构化数据，还要采集半结构化和非结构化数据。这种相关关系虽然不能直接揭示内在的因果关系，但是对于犯罪侦查和控制来说，其展现的相关关系仍具有较强的效用价值。
相关关系能让侦查人员全方位、多角度地思考分析案情。相关关系虽然不追求精确性，但是其追求丰富性，不拒绝任何机会，尽可能去创造和利用机会。通过相关关系，才能将看起来没有联系的信息内在地联系起来，从而更为全面地认识 案件情况。这也许可以帮助我们发现破案线索，理清破案思路，划定侦破范围。
相关关系可以给我们进一步确定因果关系以指引，从而确定犯罪原因和证明犯罪。相关关系的分析是分析因果关系的基础。相关关系并不必然是因果关系，但因果关系必然是高度相关关系。通过相关关系，我们可以进一步探究其中是否存在因果关系，从而证明犯罪。
相关关系的一个重要价值是可以监控犯罪情势。如上所述，当下影响犯罪的原因是纷繁复杂的，要确定犯罪发生的原因相当不容易甚至不可能。对于侦查人员来说，重要的也许不是去理清犯罪原因，而是控制犯罪。通过相关关系，确定关联物，进而可以监控犯罪情势，从而使我们有效配置警力资源，打击犯罪。
通过相关关系，可以预测犯罪。大数据的核心价值是预测。通过收集具有相关关系的数据，建立大数据模型，我们可以从微观上预测什么时间、什么地点、什么人、什么类型等等的犯罪容易发生，也可以从宏观上预测犯罪趋势，这为我们防范和打击犯罪提供了更好的机会。
线上破案与线下证明相结合的理念。大数据使得发现和确定某一犯罪嫌疑人似乎变得相当容易。但是数据只是事实的镜像，并不等于就是事实；而且大数据的算法逻辑（强调相关关系、确定的只是一种概率，甚至由于噪音等因素会出现致命的误差）与法律证明逻辑（强调因果关系和排除合理怀疑标准）存在差异，因此，犯罪侦查尚需要进一步按照法律体系的操作要求进行证明。即使我们通过大数据可以确定犯罪嫌疑人，达到了排除合理怀疑的标准，我们也必须把大数据的算法体系转化为符合法律规范要求的证明体系，把数据确定转换为法律确定。然而，线上破案和线下证明并不是割裂的，大数据能对我们证明起引导作用，帮助我们寻找证据， 确定因果关系。因此，在大数据时代我们既不能抛弃相关关系，只追求因果关系，也要必须防止用相关关系代替因果关系，防止用预测来代替事实。
四、大数据驱动的侦查模式的特点
与传统侦查模式和业务信息主导的侦查模式相比，大数据驱动的侦查模式有如下特点：
一体性侦查。一体性侦查是指在侦查活动中以数据共享为机制，将分散的、不同层级的、不同区域的主体及其行为有机组织起来，形成一个整体的侦查模式。过去，由于缺乏有效内在动力和联通机制，侦查合作往往较为困难。大数据时代，大数据产生大价值，数据共享产生价值将成为合作的内在动力；而数据共享本身也就是高效的合作机制。大数据驱动的侦查模式将以数据共享为机制形成纵向合成和横向合成。纵向合成是指将不同层级的主体，形成扁平化的决策、指挥结构。数据决策和数据共享将颠覆传统侦查的金字塔式层级决策和指挥结构，形成人人参与决策、上下互联的扁平机制。横向合成包括两个方面：一个方面是指不同警种、侦查各部门（视频侦查、技侦、网侦等）以及社会的有机合成。大数据时代，大数据是侦查的基础资源，而大数据主要来源于各警种的协同收集。侦查能否成功某种程度上取决于各警种收集数据的质量，进而言之，社区警察、治安警察等以数据收集这种最为基础而又重要的方式参与到侦查活动中。各警种之间的差异只不过是数据收集、分析的不同环节而已。在这里，也许最需要提出的是，当我们侦查人员在获得侦破犯罪成功的荣耀时，要将其部分荣耀甚至主要的荣耀归功于数据采集和分析人员。进而言之，这也许将形成围绕数据采集、分析、使用等环节的职务晋升、奖金分配的基本机制。此外，社会各种力量也通过提供数据为侦查提供条件，这些数据往往是我们大数据不可或缺的一部分。警力有限，民力无穷。大数据产生的新的运用民力的方式“众包”（Crowd-sourcing)，使得全社会几乎所有的人都可以参与到侦查中去。可以确定，“众包侦查”将是大数据时代侦查动员社会力量的新模式。另一个方面是跨区域的侦查主体及其行为的合成。数据共享打破了区域间割裂，而数据共享产生价值的内在动力将推动形成高效的合作机制。总之，大数据通过纵向合成和横向合成机制形成了一体化的侦查模式。
全景式侦查。所谓的全景式侦查，就是采用海量的数据，甚至是相关的所有数据，对侦查案件进行全方位、多角度扫描、分析的侦查模式。相对于过去的侦查模式，全景式侦查有如下两个特点：一是侦查中采集和分析的数据是全景数据。全景数据也就是全面而完整的数据，在具体侦查中是够用的数据。传统侦查，由于缺乏相关信息，我们只能依赖于经验和因果关系的分析，试错式的寻找犯罪嫌疑人。而如今，我们拥有和能处理有关犯罪或某个具体犯罪的几乎所有数据，因此犯罪的任何细节、犯罪过程几乎都可能被清晰展现出来。具体来说，我们采集和分析的数据不仅是现场访问、现场勘查的数据和身份信息数据，还可以实时采集和分析视频数据、通讯数据、网络数据以及各种交易数据等等，甚至可以采集公众拥有的相关数据。这样的数据采集和分析模式突破了时空上的障碍，实现360度全方位的采集和分析数据，突破了以往的地域范围、人员范围、时间范围的限制，能将摸排范围扩大到几乎全社会所有时空，让案件侦查成为“让数据说话”的科学侦查。二是侦查思路的从面到点，侦查路径发生了根本变革。传统的侦查模式主要是根据已有条件，提出侦查假设，然后根据因果联系，一步一步验证假设。从侦查途径的类型来说，有所谓的从案到人、从人到案、从案到案、从物到案等模式。总的来看，这是一种点到点的线式思路。而大数据将改变过去的点线式侦查，是从面到点式侦查，即从时间、空间、人、物、案、事件等全景式数据比对碰撞和分析，实现向数据要线索，从而锁定犯罪嫌疑人。
预测型侦查。传统的侦查模式是回溯型侦查，即案件发生后，侦查行动才介入，侦查的内容是重建过去。随着信息技术的发展，侦查行为从回溯型侦查转向了主动型侦查。主动型侦查将侦查行为介入时间大大向前推进，甚至是侦查行为与犯罪行为时间同步，即侦查行为不仅指向已经发生的犯罪，还指向正在进行的犯罪。进入大数据时代，大数据技术使我们侦查介入时间进一步发生颠覆性的变革。大数据不仅能实时感知犯罪，从而及时采取行动，更为重要的是大数据将我们的侦查行动引向未来。大数据的核心就是预测。在大数据面前，“我们不会再把人类的行为视为互不相关、随意偶然的独立事件。相反，它们应该是相互依存的奇妙大网的一部分，是相互串联的故事集中的一个片段……人类行为遵循着一套简单可重复的模型”，而且“它们的可重现性和可预测性与自然科学不相上下”。因此，借助大数据，既可以预测某一区域乃至全国的某种类型的犯罪趋势，也可以预测某一时间某一具体地点某种类型的犯罪，还可以预测某一个体的犯罪概率。根据预测，我们可以制订计划，优化警力配置，采取行动。这样，对于犯罪侦查来说，过去的“犯罪发生——再反应”模式或将被改变为“预测—— 行动”模式。
算法侦查。传统侦查模式主要依靠侦查员的人力、经验以及运气；业务信息主导的侦查模式是通过信息查询提高了侦查效率；而大数据驱动侦查模式的核心是数据运算，算法有汇总、分类、回归、聚类等等，而云计算是大数据最基本的支撑。从宏观上说，犯罪发现、犯罪监控、犯罪预测都是大数据运算来实现；从微观上说，现场重建、现场分析、侦查决策等等都是一种数据运算。从侦查过程来看，大数据驱动的侦查过程就是算法过程：首先是数据采集和清洗，为数据运算做准备；然后是确立运算法则，建立运算模型；最后是通过运算结果获得犯罪相关信息。在算法侦查中，侦查员就是算法师，他们不仅要懂侦查学，还要掌握数学、统计学、计算机科学。他们不仅要评估数据，选取分析和预测的工具，还要确定运算法则，建立运算模型，解读运算结果。
五、大数据驱动的侦查模式运行机制
大数据驱动的侦查模式运行机制主要有三个相互关联机制组成，即犯罪监控机制、犯罪侦破机制、犯罪预测机制。
犯罪监控机制。监控(Surveillance)的本意是密切注视、观察或监视所要监控的对象，包括人、事、物、场所等。在传统社会，监控是靠人的感官来完成的；而在现代社会中，监控依赖于各种各样的数据记录、存储设备以及分析、提取技术，是一种数据监视。而大数据监视是一种“全景敞式监视”。但这种监视已经超越了边沁和福柯的概念，因为其不仅是空间上的全景敞式，也是时间上的全景敞式，是空间、时间、权力的立体交汇。
数据监控作为一种犯罪监控机制来说，要实现监控，必须要适时提取或捕捉到犯罪的相关信息。在依靠人工提取、分析信息的时代，大量数据不能被应用，处于沉睡状态，有关犯罪的信息不能得到及时提取。到了大数据时代，不仅数据量大了，更重要的是犯罪信息能够被适时抽取，大数据的监控价值得以真正实现。
根据提取或捕捉犯罪信息的时间，可以把大数据监控机制划分为两大机制：一是数据记录、存储以供分析、提取机制。这种机制实质是为犯罪侦破机制的数据做准备。二是实时报警机制。这需要三个步骤：问题识别和定义、模型建构、实时报警。问题识别和定义是指要对什么样的信息进行提取，数据分析要达到的目标是什么?并对要提取的信息和达到的目标进行数据化的界定。模型建构就是根据大数据和其要提取的信息、达到的目标构建数据模型。数据模型或者能够进行智能化搜索和比对，如苏州市公安局近期开发的人脸识别系统；或者能捕捉到异常的数据。最后是对搜索比对到的有价值的信息或异常数据进行可视化的报警。
犯罪侦破机制。犯罪侦破机制是指案件发生后，侦查机关为达到侦查破案的目的所采用的手段、方式和过程。大数据时代的犯罪侦破机制大体分为四个阶段：
数据准备。数据准备包括数据采集、清洗、转换和数据集成。数据采集既包括具体案件发生后现场勘查、现场访问所获得的数据，也包括准备的与案件相关的大平台数据，更重要的是按照相关性理念，向社会采集相关的各种数据，如出租车运行轨迹数据、银行数据、公共场所非公安视频数据、电话数据、移动设备数据、私家庭院视频数据、个人手机随手拍数据、互联网数据等等。数据清洗是指清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据。数据集成是将来自多个数据源、不同结构的相关数据组合在一起。数据转换就是对数据进行一定的格式转换，使其适应数据挖掘系统或挖掘软件的处理要求。
明确问题和确定分析思路。侦查过程是一个问题（比如是谁在什么时间用什么工具作案等一系列问题）求解过程。根据现有的数据比如现场勘查、现场访问等收集的信息以及采集到海量数据情况， 明确侦查要求解的问题，并对问题具体化和数据化。然后根据明确的问题，确定具体分析思路。
数据挖掘。这个阶段主要是根据所编制的问题进行大数据分析。通常的分析方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等等。所谓的“关联”是指两个或多个数据之间存在着一定的相关关系或规律。数据中的关联按照关联物的类型可以分为人员关联、行为关联、事件关联、物品关联和综合关联；按照关联方式可分为简单关联、时序关联和因果关联等。关联分析，是利用计算机技术、统计技术、数学模型等挖掘出隐藏在数据中的关联关系。比如某个具有一定特点的系列案件发生时，总有甲的手机信号存在，由此我们就可推断出甲可能与该系列案件有相关关系。链接分析是相关分析的一种类型，主要用于从确定的已知条件通过分析人与人之间，事与事之间、地点之间以及组织之间的相互联系去确定犯罪嫌疑人及其整个犯罪网络。这对于结伙犯罪、恐怖主义犯罪、洗钱、网络诈骗尤为有效。比如已知某个嫌疑人，可以通过电话链接、电邮链接、业务链接等等的分析，追踪到犯罪的关系网络，可以确定哪些人是这个关系网络的核心，从而确定关键人物。再比如若已知某笔异常的资金交易，可以通过追踪其流向确定犯罪嫌疑人及其运作方式。序列模式分析与关联分析法相似，是一种挖掘出能反映数据间的前后关系的分析。如通过银行账号资金的流动前后分析、比较，发现异常账户，追踪犯罪嫌疑人的动向。分类分析和聚类分析是两个相反过程的分析方法。分类分析是按预先标准或记录对数据进行分类，并在此基础上对数据特征进行更为深入的描述。聚类分析是一种探索性的分析，是根据一定的规则，对未标定或未分类的数据进行合理的分类。分类和聚类在侦查中的应用，如对身体特征、作案方式等进行分类分析与聚类分析，也许能给侦查人员提供更多、更详细的信息，从而确定犯罪嫌疑人。
确定目标和验证阶段。通过大数据分析，可能会产生两种结果：一种是缩小了侦查范围，这当然还需要进一步线下查证，以确定犯罪嫌疑人。另一种是确定了犯罪嫌疑人，但这仍然需要线下查证。这是因为数据只是事实的镜像，其确定只是一种概率以及数据证明与法律证明体系的间隔，所以需要从现实关系上进一步查证，把数据确定转换为法律确定。
预测机制。研究证明，人类的行为93％是可以预测的，成为“已发生的未来”。犯罪预测机制是通过大数据和“幂律分布”分析，较为准确预报犯罪类型、犯罪时间、犯罪场所、犯罪趋势的手段、方式和过程。在美国的孟菲斯，犯罪预测系统“让当地的犯罪率下降了31％”。大数据预测的一般路径是通过对过去犯罪规律的描述建立模型并对模型优化，然后将现有数据输入模型进而从其结果中预测未来。大数据预测犯罪常用的分析工具是贝叶斯网络。贝叶斯网络是一种概率推理方法，它能从不完全、不精确和不确定的知识和信息中做出推理，可以处理不完整和带有噪声的数据集，从而解决了数据间不一致甚至相互独立的问题。
大数据引领现代警务的发展，但毋庸赘言大数据并不是完美无缺的。美国微软研究院首席研究员、麻省理工学院公民媒体中心客座教授凯特·克劳福德对大数据的效用提出了质疑，认为大数据中存在偏见和盲区。我们认为，大数据仅仅是一种技术，再高端的技术也离不开人的驾驭。大数据不能排除人的经验、直觉在其中的作用。大数据驱动的侦查模式，是对传统侦查模式的超越，但其有效模式应是大数据、侦查直觉、经验的完美结合。
第五篇: 大数据教育评价变革论文
大数据时代：变革、机遇与挑战
一、填空
1、大数据时代是信息时代的升级版,是信息技术发展和社会信息化建设的共同结果。
2、“大数据”是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。
3、数据化最核心的理念是:“一切都被记录,一切都被数字化”。
4、大数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和。
5、大数据决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。
6、我国应抓住机遇,整合国家战略,创新型商业模式,将大数据作为新一轮科技竞争和产业竞争的战略制高点。
7、国务院常务会议要求把信息化从支撑地位转变成直接拉动经济社会发展的重要力量，明确要求促进信息消费。
8、大数据对个人信息获取渠道拓宽的需求引发了另一个重要问题：安全、隐私和便利性之间的冲突。
9、网络环境下的信息安全体系是保证信息安全的关键，包括计算机安全操作系统、各种安全协议、安全机制，直至安全系统，只要存在安全漏洞便可以威胁全局安全。
10、国家信息安全战略一般具有三大要素,即基础设施、战争和外交。
11、大数据的未来发展，有赖于一个科学、合理的信息安全政策，而信息安全政策需要有网络思维和国际视野。
12、数据的互通互联改变了数据,应用软件和用户界面等系统之间的”孤岛“状态
13、巨量的大数据需要采用先进的技术和工具在合理的时间内实现数据的撷取、存储、分配、提炼、处理、集成和分析，并从中挖掘出有价值的资讯和信息。
14、依托大数据的发展,将极大地改变政府的管理模式,有利于节约政府投资、加强市场监管能力、提高政府决策能力、提升公共服务能力,实现区域化管理。
15、海量数据使得支持某些决策的“全样本”数据成为可能。
二、简答题
1、大数据分析普遍存在的方法理论主要有哪些？
答⑴可视化分析
看到大数据的特点，同时能够非常容易被用户所理解及接受，就如同看图说字一样简单易明。
⑵数据挖掘运算法
数据挖掘运算法各有不同，不少依据统计学家所公认的各种统计方法，基于不同的数据类型和格式才能更加深入呈现数据特点，挖掘价值。此外，有这些数据挖掘的运算法才能更快速的处理大数据，即时取得结论，方便进行业务决策。
⑶预测性分析能力
预测性分析是大数据分析的首要目标，从大数据中挖掘出特点，通过建立分析模型，之后便可以通过模型载入新的数据，从而预测未来的数据。
⑷语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标籤关键词、或其他输入语义、分析、判断用户需求，从而提供更好的用户体验和广告用途。
⑸数据质量和管理
由于数据量大及繁杂，因此高质量的数据和有效的数据管理便显得十分重要，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
2、大数据作为重要的生产要素，其价值主要体现在哪些方面？
答：⑴能够实现巨大商业价值。大数据在商业领域的应用，可以通过对顾客群体细分来实现对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动，通过模拟现实来发掘新的需求和提高投入的回报率，通过分析消费者的行为特征进行商业模式、产品和服务的创新等，这些应用将会产生巨大的商业价值。
⑵能够增强社会管理水平。大数据在政府和公共服务领域的应用，可有效推动政务工作开展，提高政府部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。
⑶能够提高安全保障能力。大数据在国防、反恐、安全等领域的应用，将对各部门搜集到的各类信息进行自动分类、整理、分析，有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题，提高国家安全保障能力。
3、美国大数据发展给我国的启示？
答：⑴确立大数据的战略地位。大数据领域的竞争将关系到国家的安全和未来，国家竞争力也将愈发体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力。
⑵推动大数据的创新应用。政府部门应基于自身及和社会服务机构掌握的丰富数据，在医疗健康、食品卫生、道路交通、地质灾害、社会舆情、国防安全等领域先行开展应用示范，继而不断拓展在各部门、各行业的应用范围。
⑶夯实大数据发展基础。发展大数据是一项系统工程，需要在加强数据立法、推动数据开放、支持技术创新等方面同步开展工作，从而为我国发展大数据、应用大数据营造更加良好的环境。
4、对于我国，大数据真正落地面临哪些重大的挑战？
答：⑴对数据共享和隐私保护的挑战。如何使政府从垄断和保密的历史惯性思维方式中解脱出来，在确保隐私、机密和国家安全的前提下带头开放数据，降低公众获取和利用政府数据资源难度和成本，至少是我国大数据时代开启阶段的瓶颈。
⑵对数据储存和分析技术的挑战。我国数据存储、处理技术基础薄弱，总体上以跟随为主，难以满足大数据大规模应用的需求。
⑶对管理理念和运作方式的挑战。在我国，无论是政府部门还是企业，对大数据可能产生的价值的认识，以及如何利用数据分析实现科学决策依然有相当长的路要走。
5、制定大数据安全政策需要关注的重点问题？
答：数据治理问题。用户权利问题。责任分担问题。基础设施问题。冲突管理问题。
三、论述题
大数据时代形成了崭新的网络舆论场，请简要论述如何在大数据时代进行网络舆论引导。答：P188