万方怎么导出参考文献

问题一：万方数据库参考文献如何导出 那个可以下载下来用CAJViewer这个软件就能把里边的文字复制出来了，很简单的。

问题二：学校图书馆万方数据库怎么导出参考文献 即子问题之间是不独立的（分治法是独立的），一个子问题在下一阶段决策中可能被多次使用到。（该性质并不是动态规划适用的必要条件，但是如果没有这条性质，动态规划算法同其他算法相比就不具备优势）

问题三：如何用万方数据库引用参考文献 1、选择好引用的文章名称，在万方数据库输入，并搜索。

2、点击文章下的“导出”。

3、到了导出界面后，点击“参考文献格式”。

4、然后“复制”。

问题四：如何利用中国知网，万方等期刊数据库导出参考文献格式 只要你有这些数据库的管理权限就可以导出。

问题五：怎么用noteexpress导出参考文献 noteexpress不支持进行参考文献中英文转化！需要自己手动翻译转换。

endnote是SCI官方推荐软件，并且使用极为方便，对于英文文献的管理十分便利，但是对于中文尚不支持从中文数据库导入，且从Google学术导入的信息不尽人意，故我介绍一种巧妙的方法，借助noteexpress将万方，CNKI、VIP等数据库导入到noteexpress，再导出到endnote中，实现中外文一个数据库管理。

导入中文数据库中文献的步骤如下：

1、打开noteexpress，点击 检索 ，选择万方，CNKI、VIP等数据库中一个，本经验选择万方。按照1-2-3 *** 作，选择取回页数（一页10条），本例共60条。

2、待取回后放到一个自己选择的一个文件夹，然后全选取回的题录。

3、选择noteexpress中 文件-导出题录

4、从上到下：选择文件格式为UTF-8，存储路径为存储到桌面上（存储何处均可），以及找到导出格式为 endnote Export,点击保存。

5、endnote中 *** 作：从上到下选择 导出，choose选择导入的文件，import Option选择导入格式为endnote import，其他如图。点击import即可。

注意事项

noteexpress导出时候的文件格式必须为UTF-8，导出的过滤式必须为endnote import。

endnote导入的格式相应为endnote Export。

问题六：Z如何用万方快速搞定参考文献 这样的格式如果用手敲进去着实让人郁闷啊~下午敲了10篇之后彻底失去耐心触~灵机一动想起来研一学的信息检索这门课，好课啊~好课~1 打开万方数据的主页，在左上角的第一行有个更多地选项卡，里面有个查新/垮库检索，这个玩意是个好东西啊~但是从来都没有用过！点之~就要爽了~2 接着会进入下面这个页面，在搜索窗口中输入你要检索的东西，这里我整了个机顶盒，然后轻轻地点击一下可爱的小鼠标检索之~3下面就会出现个很常见的页面，有两个选项卡，一个是我们检索到文献，一个是导出（关键）。4 这个时候将网页拉到最底端，注意有个全选的按钮，果断点之

问题七：跪求万方数据库入口，下载参考文献 请下载附件，还望采纳

问题八：如何将参考文献格式下载并导入endnote中 如何在Endnote中导入中文参考文献: 一、中文全文数据库 主要是万方（Wanfang）、中国知网（CNKI）、维普（VIP）数据库。 经过更新，这三大数据库都已经能够直接导出Endnote格式的参考文献，所以不再需要对应的过滤器（Filter）来导入文献。 从这三个数据库向Endnote导入中文参考文献的流程如下： 1，选中相应文献 2，点击与“导出参考文献”意思类似的按钮 3，导出的参考文献格式选择“Endnote” 4，点击“导出”，将相应TXT格式文件保存至电脑 5，点击Endnote Import按钮，对相应选项进行设置 6，点击“Import”按钮，成功 二、中文文摘数据库 主要是Sinomed（原CBM）。Sinomed数据库还未能导出Endnote格式的参考文献，需要特定的filter。楼主制作了一个，放在附件里，下载后解压，将CBMenf放在安装路径\Endnote\Filters文件夹里，例如Endnote安装在C盘Program Files里的，具体路径就是C:\Program Files\Endnote\Filters。 从Sinomed向Endnote导入中文参考文献的流程如下： 1，选中相应文献 2，点击“结果输出”按钮，对应选项按下图设置 3，点击“确定”，将相应TXT格式文件保存至电脑 4，点击Endnote Import按钮，按下图对相应选项进行设置 5，点击“Import”按钮，成功 总结：对于Wanfang、CNKI、VIP三个中文全文数据库，直接导出Endnote格式的参考文献，用Endnote自带的Endnote Import做为过滤器导入。而对于Sinomed这个中文文摘数据库，导出“文摘”格式参考文献，用楼主提供的CBM过滤器导入。两者“Text Translation”均选“No Translation”。

问题九：万方论文参考文献相似比为0%怎么修改 要详细 20分 那就换个数据库再查查，万方的资源不全，所以有些你摘抄的可能查不到~

分类: 商业/理财 >> 广告营销

解析:

数据库营销是IT技术的一种应用，正如其字面含义那样，它利用电子计算机存储量大、成本低的特性以全新方式储存和使用客户资料。应用客户资料数据库最常见的方式是直复营销，许多直复营销从业者甚至把它当作数据库营销的惟一应用方式。但如果直复营销仅仅是指一种运用某种广告媒体诱发一定数量的购买行为的互动性营销方式，那么，它成功的关键是广告媒体，而不是数据库。它只是开发了数据库的一部分功能。

斯坦·瑞普（Stan Rapp)（1989）为数据库营销所下的定义是：企业运用当今计算机和电讯技术的巨大潜力，以个性化、持续性、低成本的方式推进其客户导向的营销活动的能力。数据库营销具有分析客户特征和购买习惯的能力，可以用来创建各种目录及与Acorn和Mosaic那样的全球人口统计数据库相媲美的客户档案库。因此，计算机数据库在寻找目标市场和细分市场方面的精确度远远超过简单的邮购目录或普通广告。

数据库营销还强调建立长期客户关系的重要意义，这种关系被认为对企业的长期战略营销计划具有重大帮助。数据库营销还可以运用计算机存储的客户资料，支持企业与客户之间的沟通，从而使客户和企业均从中获益。

数据库营销的基本作用

（1）更加充分地了解顾客的需要。

（2）为顾客提供更好的服务。顾客数据库中的资料是个性化营销和顾客关系管理的重要基础。

（3）对顾客的价值进行评估。通过区分高价值顾客和一般顾客，对各类顾客采取相应的营销策略。

（4）了解顾客的价值。利用数据库的资料，可以计算顾客生命周期的价值，以及顾客的价值周期。

（5）分析顾客需求行为。根据顾客的历史资料不仅可以预测需求趋势，还可以评估需求倾向的改变。

（6）市场调查和预测。数据库为市场调查提供了丰富的资料，根据顾客的资料可以分析潜在的目标市场。

与传统的数据库营销相比，网络数据库营销的独特价值主要表现在三个方面：动态更新、顾客主动加入、改善顾客关系。

（1）动态更新

在传统的数据库营销中，无论是获取新的顾客资料，还是对顾客反应的跟踪都需要较长的时间，而且反馈率通常较低，收集到的反馈信息还需要繁琐的人工录入，因而数据库的更新效率很低，更新周期比较长，同时也造成了过期、无效数据记录比例较高，数据库维护成本相应也比较答。 网络数据库营销具有数据量大、易于修改、能实现动态数据更新、便于远程维护等多种优点，还可以实现顾客资料的自我更新。网络数据库的动态更新功能不仅节约了大量的时间和资金，同时也更加精确地实现了营销定位，从而有助于改善营销效果。

（2）顾客主动加入

仅靠现有顾客资料的数据库是不够的，除了对现有资料不断更新维护之外，还需要不断挖掘潜在顾客的资料，这项工作也是数据库营销策略的重要内容。在没有借助互联网的情况下，寻找潜在顾客的信息一般比较难，要花很大代价，比如利用有奖销售或者免费使用等机会要求顾客填写某种包含有用信息的表格，不仅需要投入大量资金和人力，而且又受地理区域的限制，覆盖的范围非常有限。

在网络营销环境中，顾客数据在增加要方便得多，而且往往是顾客自愿加入网站的数据库。最新的调查表明，为了获得个性化服务或获得有价值的信息，有超过50%的顾客愿意提供自己的部分个人信息，这对于网络营销人员来说，无疑是一个好消息。请求顾客加入数据库的通常的做法是在网站设置一些表格，在要求顾客注册为会员时填写。但是，网上的信息很丰富，对顾客资源的争夺也很激烈，顾客的要求是很挑剔的，并非什么样的表单都能引起顾客的注意和兴趣，顾客希望得到真正的价值，但肯定不希望对个人利益造成损害，因此，需要从顾客的实际利益出发，合理地利用顾客的主动性来丰富和扩大顾客数据库。在某种意义上，邮件列表可以认为是一种简单的数据库营销，数据库营销同样要遵循自愿加入、自由退出的原则。

（3）改善顾客关系

顾客服务是一个企业能留住顾客的重要手段，在电子商务领域，顾客服务同样是取得成功的最重要因素。一个优秀的顾客数据库是网络营销取得成功的重要保证。 在互联网上，顾客希望得到更多个性化的服务，比如，顾客定制的信息接收方式和接收时间，顾客的兴趣爱好、购物习惯等等都是网络数据库的重要内容，根据顾客个人需求提供针对性的服务是网络数据库营销的基本职能，因此，网络数据库营销是改善顾客关系最有效的工具。

网络数据库由于其种种独特功能而在网络营销中占据重要地位，网络数据库营销通常不是孤立的，应当从网站规划阶段开始考虑，列为网络营销的重要内容，另外，数据库营销与个性化营销、一对一营销有着密切的关系，顾客数据库资料是顾客服务和顾客关系管理的重要基础。

数据库的建立与管理

一、日益重要的数据库

企业顾客的基本资料分别加以搜集、筛选、测试、整理、编集及充实之后，妥善储存、保管。等到企业进行各种直复营销活动之时，依照特定的目的需求，迅速且完整地提供相关个别顾客资料。现在，由于计算机技术发展得十分迅速，电脑在顾客数据库的利用上，贡献很大。

直复营销是以目标顾客个人为对象，以双向沟通的方式进行信息传递的，因此，慎重选择目标顾客群，有系统地搜集目标顾客个别资料，进而形成顾客数据库，并有效运用顾客数据，将是直复营销成功的

重要关键。

数据库形成的六个阶段

顾客数据库从决定成立到向直复营销人员提供信息，大致上有六个阶段：

1、决定建立顾客数据库

2、顾客资料的搜集

3、个别顾客资料卡的内容填写

4、资料的整理及筛选

5、智慧型信息的完成

6、灵活使用顾客数据库的信息。

数据库营销的前景

数据库营销缩短了商业企业与顾客之间的距离，有利于培养和识别顾客忠诚，与顾客建立长期关系，也为开发关系营销和“一对一”营销创造了条件。

1) 以数据库为基础的顾客管理，为关系营销奠定了基础。

关系营销强调与顾客之间建立长期的友好关系以获取长期利益。实践证明，进行顾客管理，培养顾客忠诚度，建立长期稳定的关系，对商业企业是十分重要的。数据库营销不仅受到沃尔玛、麦德龙等传统企业的重视，像亚马逊这样的新型网上企业更是十分重视客户管理。比如，当客户向亚马逊买一本书以后，亚马逊会自动记录下顾客的电子邮箱地址、图书类别，以后定期以电子邮件的形式向顾客推荐此类新书。这种方式极大推动了亚马逊网上销售业务的增长。

2) 数据库营销，使商业企业能够更详细地了解顾客，增加了“一对一”营销的可能。

“一对一”营销是基于信息技术的发展提出的新的营销理念，就是将市场细分到消费者个体，根据其消费习惯和需求特点提供个 。最近，在美国许多大城市出现一些“快速服装店”，其目标顾客是有一定身份和地位的职业女性。她们或者工作很忙无暇购物，或者是厌烦挑选商品的烦琐过程，但都需要不断改变形象。服装店便专门为这类顾客建立“一对一”档案，从身高、体重、体形到气质、职业、性格，都有详细的记录和分析。

这些是关于数据库营销的一些东西，希望能对你有所帮助阿。

数据库的作用：

1、实现数据共享：数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

2、减少数据的冗余度：同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

3、保持数据的独立性：数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。

4、数据实现集中控制：文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

5、数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性：主要包括：安全性控制、完整性控制、并发控制，使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。

6、故障恢复：由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误 *** 作造成的数据错误等。

扩展资料

数据库技术的应用及特点

数据库最初是在大公司或大机构中用作大规模事务处理的基础。后来随着个人计算机的普及，数据库技术被移植到PC机(PersonalComputer，个人计算机)上，供单用户个人数据库应用。接着，由于PC机在工作组内连成网，数据库技术就移植到工作组级。

现在，数据库正在Internet和内联网中广泛使用。20世纪60年代中期，数据库技术是用来解决文件处理系统问题的。当时的数据库处理技术还很脆弱，常常发生应用不能提交的情况。20世纪70年代关系模型的诞生为数据库专家提供了构造和处理数据库的标准方法，推动了关系数据库的发展和应用。

1979年，Ashton-Tate公司引入了微机产品dBaseⅡ，并称之为关系数据库管理系统，从此数据库技术移植到了个人计算机上。20世纪80年代中期到后期，终端用户开始使用局域网技术将独立的计算机连接成网络，终端之间共享数据库，形成了一种新型的多用户数据处理，称为客户机/服务器数据库结构。

现在，数据库技术正在被用来同Internet技术相结合，以便在机构内联网、部门局域网甚至>

—数据库

一、医疗大数据 看病更高效

除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。

在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。

医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。

二、生物大数据 改良基因

自人类基因组计划完成以来，以美国为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。这些计划引领生物数据呈爆炸式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据革命，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。

我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。

当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。

与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二，国外在生物大数据领域的领先人才多，尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果，总体而言，国内高水准团队还是少。其三，欧美讲求成果应用，层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四，在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上，中国都亟待全面跟进。

三、金融大数据 理财利器

金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。

可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：

（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施xyk反欺诈

（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度

（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

四、零售大数据 最懂消费者

零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。

未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。

想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。

五、电商大数据 精准营销法宝

电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。

电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。

六、农牧大数据 量化生产

大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。

由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，政府将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同时精度也将大大提高。

七、交通大数据 畅通出行

交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。但是，问题和困境也非常突出，从各个城市的发展状况来看，智能交通的潜在价值还没有得到有效挖掘：对交通信息的感知和收集有限，对存在于各个管理系统中的海量的数据无法共享运用、有效分析，对交通态势的研判预测乏力，对公众的交通信息服务很难满足需求。这虽然有各地在建设理念、投入上的差异，但是整体上智能交通的现状是效率不高，智能化程度不够，使得很多先进技术设备发挥不了应有的作用，也造成了大量投入上的资金浪费。这其中很重要的问题是小数据时代带来的硬伤：从模拟时代带来的管理思想和技术设备只能进行一定范围的分析，而管理系统的那些关系型数据库只能刻板的分析特定的关系，对于海量数据尤其是半结构、非结构数据无能为力。

尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算，而是更好的面对混杂，把握宏观态势；大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系，使得处理海量非结构化数据成为可能，也必然促使我们努力把一切事物数据化，最终实现管理的便捷高效。

目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。

八、教育大数据 因材施教

随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。

在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。举一个比较有趣的例子，教师的高考成绩和所教学生的成绩有关吗？究竟如何，不妨借助数据来看。比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。

大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。

在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。

毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师，以及学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以做出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命。不久的将来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。

九、体育大数据 夺冠精灵

从《点球成金》这部**开始，体育界的有识之士们终于找到了向往已久的道路，那就是如何利用大数据来让团队发挥最佳水平。从足球到篮球，数据似乎成为赢得比赛甚至是奖杯的金钥匙。

大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。

尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。有教练表示：“在球场上，比赛的输赢取决于比赛策略和战术，以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策，但这些细节转瞬即逝，所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言，他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。”

十、环保大数据 对抗PM25

前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之内，平均降雨量达164毫米，也是北京市61年以来最大规模暴雨。此次暴雨因来势凶猛而给广大市民生活带来巨大影响。其实，摊上这种事儿，最主要的还是需要气象部门及时、准确地做出预警，并协同其他运营商部门，将这种预警信息第一时间下发到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那场暴雨不仅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了业内人士关于一场“大数据”的探讨。

气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。天气预报的准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。

尤其是进入秋冬季以来，我国多个城市爆发雾霾天气，空气污染严重。随着PM25对于人体健康的危害日益被公众熟知，人们对于“雾霾假”的呼声也越来越高。有人调侃，重度污染天走在上班路上就是一台“人肉吸尘器”。

由此看来，依靠大数据分析北京或其他城市空气污染的形成及对策，任重道远。一是数据的来源。高耗能企业的生产规模、排放量这些数据是否层层上报，准确统计？掌握此数据的部门是否能向社会公开？北京500万辆汽车所加汽油到底有哪些成分，产生的尾气对空气污染指数的“贡献”率到底多大？二是要冲破数据挖掘分析应用的技术壁垒，当然前提就是数据公开。

在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。目前，NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB。由NWS生成的最终分析结果，就呈现在日常的天气预报和预警报道上。

十一、食品大数据 舌尖上的安全

民以食为天，食品安全问题直是国家的重点关注问题，关系着人们的身体健康和国家安全。近几年，毒胶囊、镉大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不断考验着消费者的承受力，让消费者对食品安全产生了担忧。

近几年外国旅游者减少了到中国旅游，进口食品大幅度增加，这其中一个主要原因就是食品安全问题。随着科学技术和生活水平的不断提高，食品添加剂及食品品种越来越多，传统手段难以满足当前复杂的食品监管需求，从不断出现的食品安全问题来看，食品监管成了食品安全的棘手问题。此刻，通过大数据管理将海量数据聚合在一起，将离散的数据需求聚合能形成数据长尾，从而满足传统中难以实现的需求。在数据驱动下，采集人们在互联网上提供的举报信息，国家可以掌握部分乡村和城市的死角信息，挖出不法加工点，提高执法透明度，降低执法成本。国家可以参考医院提供的就诊信息，分析出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，第一时间进行处理，降低已有不安全食品的危害。参考个体在互联网的搜索信息，掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势，及时进行干预，降低其流行危害。政府可以提供不安全食品厂商信息，不安全食品信息，帮助人们提高食品安全意识。

当然，有专业人士认为食品安全涉及到从田头到餐桌的每一个环节,需要覆盖全过程的动态监测才能保障食品安全,以稻米生产为例,产地、品种、土壤、水质、病虫害发生、农药种类与数量、化肥、收获、储藏、加工、运输、销售等环节,无一不影响稻米安全状况,通过收集、分析各环节的数据,可以预测某产地将收获的稻谷或生产的稻米是否存在安全隐患。

大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。

十二、政府调控和财政支出 大数据令其有条不紊

政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据还还可以帮助政府进行监控自然资源的管理，无论是国土资源、水资源、矿产资源、能源等，大数据通过各种传感器来提高其管理的精准度。同时大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。

大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理。政府运作效率的提升，决策的科学客观，财政支出合理透明都将大大提升国家整体实力，成为国家竞争优势。大数据带个国家和社会的益处将会具有极大的想象空间。

十三、舆情监控大数据 名探柯南

《黑猫警长》大家都很熟悉，它讲述的是“黑猫警长”如何精明能干、对坏人穷追不舍、跌宕起伏的故事情节。拿到大数据时代背景下的话，虽然它也能体现“黑猫警长”的尽职尽责、聪明能干，但更多的会归结到一个问题：为何还是如此的被动、低效？疾病可以预防，难道犯罪不能预防么？

答案是肯定的。美国密歇根大学研究人员就设计出一种利用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法。具体做法是，研究人员通过大量的多类型数据（从人口统计数据到毒品犯罪数据到各区域所出售酒的种类、治安状况、流动人口数据等等），创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。同时，还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中，并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。

国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。大量的社会行为正逐步走向互联网，人们更愿意借助于互联网平台来表述自己的想法和宣泄情绪。社交媒体和朋友圈正成为追踪人们社会行为的平台，正能量的东西有，负能量的东西也不少。一些好心人通过微博来帮助别人寻找走失的亲人或提供可能被拐卖人口的信息，这些都是社会群体互助的例子。国家可以利用社交媒体分享的和交流信息，来收集个体情绪信息，预防个体犯罪行为和反社会行为。最近警方通过微搏信息抓获了聚众吸毒的人，处罚了虐待小孩的家长。

大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。其实，不论是哪个行业的大数据分析和应用场景，可以看到一个典型的特点还是无法离开以人为中心所产生的各种用户行为数据，用户业务活动和交易记录，用户社交数据，这些核心数据的相关性再加上可感知设备的智能数据采集就构成一个完整的大数据生态环境。

1 基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析方法与步骤

基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析，是指图书馆基于事件存储大数据库数据的支持，通过对用户海量数据进行采集、过滤、分析和定义，从中发现读者行为数据中蕴含的行为关系、用户需求和知识，是对读者的行为进行分析、判定、定义和匹配的过程，也是图书馆掌握读者阅读习惯和发现服务需求，提高个性化服务精确性和用户满意度的关键，读者行为分析与判定流程见图2-2。

读者行为分析过程可分为用户行为事件采集、用户行为事件的存储、用户行为事件初步过滤、用户行为定义、用户行为分析与判定、用户行为匹配、用户行为存储大数据库的更新、行为分析与判定过程的完善8部分内容。在用户行为事件分析、判定前，图书馆应全面、规范地采集读者行为数据，并对数据进行科学分类、综合分析、行为定义和人工匹配，构建具备海量存储、高效管理和查询功能的用户行为事件存储大数据库。

当图书馆完成对用户行为数据的采集后，首先，应依据对用户行为的分类和管理员经验，对用户行为数据进行价值过滤和人工筛选，以提高行为数据的价值密度和可用性。其次，对用户行为发生的时间、地点、方式、作用对象和结果进行定义，采用高效算法对存储于用户行为事件大数据库中的资源进行分析、判定，并对用户行为的类型进行详细定义。再次，应将已定义的用户行为和用户行为存储大数据库中的数据进行比对，进一步完善、规范用户行为存储大数据库的资源。同时，利用用户行为存储大数据库资源，对用户行为分析与判定的规则实施反馈，完成对用户行为分析、判定规则的动态修改与完善。最后，图书馆可依据读者行为分析与判定的结果，明确读者阅读需求及其变化趋势，为读者提供个性化的阅读推送式服务。

图2-2 图书馆读者行为分析与判定流程图

个性化服务是一个不断完善的过程，多次经过行为模拟和分析反复校准才能让个性化服务尽可能贴近每一个用户。如通过记录用户访问某些专业内容来判断为用户推荐的相关内容或深度内容是否精准，就需要不断地积累用户在某专业内容上的行为记录，记录次数越多，记录越精细，在下一次为用户做个性化推荐时的精准度就越高。所以个性化服务所需的数据分析系统包括采集与感知都是循环起效的，这是一个闭环上升的垂直优化体系。

2基于大数据的图书馆个性化服务读者行为分析策略

（1）发现读者需求及变化趋势。大数据背景下，图书馆可通过监控设备、传感器网络和其他读者行为采集设备，获取读者阅读活动的服务内容与方式、阅读终端与服务模式、阅读社会关系组成、成员信息交流、论坛、博客、微博、微信朋友圈等社交网络上的思想表达、移动阅读中读者个体的行为路径、传感器网络对读者活动的记录、服务系统的运行参数信息等数据，这些数据蕴含着巨大的社会和商业价值。因此，图书馆力图采集读者行为大数据，将读者行为进行解析、描述和量化，最终实现对读者服务需求、服务模式变化趋势预测与控制。同时，图书馆应注重读者行为数据分析的时效性，及时获取读者阅读情绪和服务需求的变化数据，并将数据变化结果可视化表现出来，确保服务策略和内容随着读者个性化需求变化而动态调整。

（2）最大范围的采集读者行为数据。科学采集高价值读者行为数据，是准确分析和预测读者需求，提高读者忠诚度和服务满意度的关键。首先，图书馆应从读者服务全局出发，收集读者的行为数据，采集来自服务器运行监控设备、传感器网络、用户阅读终端设备、系统运行日志、读者论坛与博客、读者服务反馈系统、网页cookies、搜索引擎、读者阅读行为监控设备的数据，尽量减少用户行为数据采集的盲点，提高数据的完整性、精确性、及时性和有效性。其次，所采集的数据应具有海量和实时性特点，依据读者阅读需求对读者行为分析的内容，选取数据和应用对象进行调整，避免读者行为分析过程中可能会对读者服务产生的消极影响，最终实现从理解读者阅读行为到掌握读者阅读需求的转变。再次，图书馆应与第三方服务商合作，以服务协作和大数据资源共享的方式，努力拓展读者行为数据采集的广度和深度，在实现以读者为中心的读者行为数据选择、过滤、共享和互补前提下，提高数据应用分析和增强数据的可用性。

（3）保证读者行为数据的安全性和可用性。读者行为数据具有海量、全面、高价值和实时性的特点，图书馆应加强对读者行为数据的安全性和可用性管理，保证用户保密信息和隐私数据的安全。但是，移动终端工作模式和使用环境的不确定性，严重影响了图书馆大数据阅读服务的安全性，因此，必须加强阅读终端的安全性管理。首先，图书馆应依据阅读终端的安全设计标准及其移动性、开放性，以及阅读终端与读者阅读行为的关联性，为不同类型的阅读终端划分相应安全度，并通过严格限制阅读终端的使用对象、安全模式、应用环境和通信方式来保证设备安全。其次，应将读者行为数据划分为用户隐私数据、读者特征数据、行为日志数据和公开数据四个安全等级，执行相应的安全存储、管理和使用策略，并依据用户行为数据生命周期发展规律，加强数据收集、存储、使用、转移和删除五个环节的安全管理。再次，应坚持读者需求精确感知、行为关系全面挖掘、服务模式发展准确预测和读者行为科学分析的原则，实现读者行为数据的良性监控和采集，避免采集与读者阅读服务保障无关的个人隐私行为数据。

（4）重点突出读者阅读行为数据挖掘的知识关联分析。知识关联分析就是从海量数据中发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，通过读者阅读行为数据的知识关联分析，发现读者不同行为之间的联系，以及读者的阅读习惯和服务需求，是图书馆以读者需求为中心制定服务策略的前提。图书馆应在三维空间开展读者阅读行为数据的交叉关联分析，所涉及的主要内容包括读者阅读活动频率、阅读的时间与地点、阅读内容分布规律、阅读习惯和爱好、阅读关键词关联度、阅读社会关系交集、热点内容的关注度等。同时，行为数据的选择要坚持以服务保障为中心和高价值的原则，特别加强对读者阅读活动的热点内容、主要阅读模式和个性化服务需求反馈行为数据之间的关联分析。此外，基于读者阅读行为数据挖掘的知识关联分析，应加强对读者阅读行为的跟踪和监控，在加强对读者显性行为特征数据监控的同时，还应突出利用显性行为数据挖掘，而获得隐性行为信息。对读者阅读需求、阅读热点、阅读行为关联性等进行关联分析，增强读者行为知识关联分析的广度、深度和有效性。

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数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。数据分析有多个方面和方法，包括不同名称下的不同技术，并用于不同的商业、科学和社会科学领域。在当今的商业世界，数据分析在使决策更加科学并帮助企业更有效地运营方面发挥着作用。数据分析可分为描述性统计、探索性数据分析（EDA）和验证性数据分析（CDA）。EDA侧重于发现数据中的新特征，而CDA则侧重于确认或伪造现有假设。预测分析侧重于应用统计模型进行预测或分类，而文本分析应用统计、语言和结构技术从文本源中提取信息并对其进行分类。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

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1、好未来TAL

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1、好未来TAL

好未来全面布局教育产业，构建个性化、数据化、社会化三个业务板块。其中个性化业务提供个人成长过程所需的个性化、多元化的教育服务，包含摩比、励步英语、妈妈帮、学而思培优、学而思网校、爱智康、学而思国际、顺顺留学和考满分;

数据化业务以教育云为核心，探索互联网创新商业模式，将优质教育资源输送到体制内;社会化业务包含家长帮、高考帮、考研帮、小木虫等，利用互联网社区、大数据为家长及各类学生群体提供全面多元的服务。

2、新东方XDF

新东方教育科技集团由1993年11月16日成立的北京新东方学校发展壮大而来，集团以培训为核心，拥有满天星幼儿园、泡泡少儿教育、

优能中学教育、基础英语培训、大学英语及考研培训、出国考试培训、多语种培训等多个培训体系，作为中国著名私立教育机构，新东方教育科技集团于2006年9月7日在美国纽约证券交易所成功上市。

3、弘成教育ChinaEdu

弘成教育集团成立于1999年，是集高等教育、基础教育、国际教育、101远程教育、幼儿教育于一体的综合教育服务机构，成为国内成功登陆海外资本市场的网络教育全面服务提供商。

弘成教育，十余年，凭借先进的技术、优质的资源及对教育的深厚理解，先后与百余所院校建立合作，提供从技术到招生、

从项目服务到全面合作等灵活多样的服务模式。业务覆盖网络高等教育服务、在线教育职业培训服务等领域，帮助170余万学习者成长、进步。

4、学大教育

学大教育创立于2001年，历经十七年的发展，已在全国127个城市设有621所学习中心。

作为个性化教育的倡导者，学大教育尊重学生个体差异，坚持以学生的个性化发展为核心，以发掘学生潜能、全面提升综合素质为目标，

借助智能化科技力量对学生进行因材施教。未来，学大教育将在“教研+”战略的赋能下，全面提升教育教学质量，并始终以“服务学生成长，

推动教育改革，争做社会贡献”为己任，多元发展，研发出更多适于素质教育的课程，积极推动教育培训行业的创新与发展。

扩展资料：

如何选择数据分析培训机构：

一、宣传与实际课程相对应

部分机构为了扩大招生，将自身的大数据开发课程包装成为大数据分析培训，虽然大数据开发技术最终可以实现大数据分析的部分功能需求，

但真正的大数据分析课程不仅要包括大数据技术实现、数据收集、数据预处理，还需要包括数据分析的方法以及最终数据分析结论应用和落地等方面的业务内容。

二、教学体系是否完善

大数据技术纷繁庞杂，行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发等。市面所谓“大数据”机构85%基本讲的都是JAV数据或数据库学习。

三、师资力量、硬件设施

培训机构与传统院校教育的最大区别还是在于面向就业，培训机构和院校教育的讲师背景要求会有很大的不同。

靠谱的培训机构讲师全部来自于大型互联网企业的大数据开发人员，有着非常强的实战能力。甚至有些讲师在职期间担任项目经理、技术总监的职位。一切从实战出发、一切以就业为本是培训机构的宗旨。

四、课程设置

只要谈到学习，就离不开课程。也就是我们所要学习的知识和技术。课程是否合理直接决定了学生的知识结构和学习成果。

好的课程安排能够让学员有系统的学习，能够让小白也能够更快的入门，当然，课程还应该与市场需求相互对接，这样才能够让学员实现更好的成长。

五、课程内容

参加培训最终目的必然是提高自身水平或者实现高薪就业，无论是哪个目的，最终结果都是为了能学习到企业实际需求的技术。

所以在选择培训机构的时候一定要仔细观察该课程的课程大纲，是否与目前企业招聘需求一致。

六、是否真正的学习到知识

参加培训与自学最大的不同，不仅仅是课程内容，更重要的是培训机构提供的课程服务能帮助大家更快更好的掌握技术。

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