总结是对经验和知识的提炼和概括，有助于我们更好地运用和分享。写总结时要注意掌握好篇幅和深度，既要全面而不失重要信息，又要简明扼要以节约读者的时间和精力。以下是一些关于总结的范文，供大家参考和借鉴。
大数据在农业中的应用论文篇一
虽然大数据的应用在现阶段并没有完全达到预期的精确性，但是已经有很多较为成功的案例。如datasifi根据对社交数据网络的分析，制定出具体的方案;zest利用大数据信用评估，已经获得一亿美元的融资;decide利用价格信息预估价格走势，提出了较合理的购买建议等。随着数据的积累和平台的发展，互联网金融逐渐盛行，受余额宝、微信理财通等的影响，国内主要应用于理财方面，实际上金融服务中最具刚性需求的服务是贷款，大数据促进了金融创新。
2.1高频交易和算法交易
交易者为实现高额利润，利用交易程序和硬件设备，快速分析、生成、获取和发送交易指令，可以在较短的时间内完成较多的交易。高频交易主要通过分析金融大数据，对特定的参与者的交易痕迹进行识别和总结，如：一支共同基金的大额订单通常情况下出现在收盘前最后一分钟的第一秒，能识别出此模式的算法就可以预算出这只基金在其他时间的动向，如果继续执行交易，必须付出更高的价格，算法交易商趁机获取利润。
2.2进行市场情绪分析
大约两年前，对冲基金从各种社交媒体中提取市场情绪信息进而开发出算法交易，如facebook、博客、聊天室等。如发现有恐怖袭击、自然灾害的意外信息时就会抛出订单，精神病专家理查德·彼得于在美国加州圣莫尼卡集资100万美元建立对冲基金，通过追踪网站、微博、聊天室分析企业情绪，确定基金的交易策略，该基金的回报率在高达40%。又如位于伦敦的小型对冲基金dcm从社交媒体上收集信息，分析人们对金融工具的情绪，帮助投资者制定投资计划。
2.3提高风险的管理力度
金融机构通过对大量小型用户交易行为的数据进行收集，并对其交易范围、经营状况、用户、资金需求以及行业的发展进行具体的分析，解决小型企业的经营难题。阿里小贷首创了线上的审核到放贷的模式，有效连接贷款的全过程，为弱势群体提供个性化的小额贷款。
3互联网金融风险控制的一般原则
风险控制最有效的方法就是将所有的鸡蛋以不同的比例分开装在不同的篮子里，即“小额、分散”，避免集中投放。“分散”在风险控制方面有着非常重要的作用，借款客户个体差异性较大，所处的地域不同，且自身的条件有差异如年龄、学历等，这些分散的个体其违约的概率相对独立，同时违约的概率非常小。如100个独立的个人其违约的概率是20%，如果随机抽2个人，同时违约的概率为20%2即4%，随机抽出5个人，同时违约的.概率为20%5，如果抽出8个人同时违约的概率为20%8，但是如果这100个人存在相关性，甲违约的时候乙也违约，那他们同时违约的概率就是10%(20%·50%)，远远高于4%，因此贷款个体之间的独立性是降低风险的必要措施。
“小额”是避免“小样本偏差”。如：某贷款公司现在的贷款一共有10亿，如果每个借款人平均可以借5万，总共有2万客户，如果单笔借款金额是100万，就有1000个客户。根据统计学中的法则，样本个数越多，越能符合正态分布规律。因此，如果借款人违约率是2%，那这5万个客户的违约率就会高于1000个客户的违约率。通过数据分析建立风控模型和决策引擎也非常重要。小额分散借款客户较多，若银行采用传统的信审模式不能统一量度还款能力、还款意愿，就会增加风险成本。因此可以借鉴国外的p2p，采用信贷工厂模式，建立风险模型，根据客户的行为特征判断出该客户的违约概率，降低人工审核的成本，避免人工审核和判断标准的误差。风控体系的核心方法除了依据小额分散原则外，要研究不同特征个体的违约率，建立数据风控模型和评分卡体系，将其固定到风控审批的业物流程和决策引擎中，掌握不同特征个人的违约率程度，指导风险审批业务开展。
大数据在农业中的应用论文篇二
在当前的知识经济时代下，图书馆管理所面对的环境也发生了显著变化，图书馆管理要想更好地满足社会公众需求，创新知识资源，将知识管理应用在图书馆管理中显得尤为重要。笔者就对知识管理在图书馆管理中的应用进行了简单的分析和探讨。
一、图书馆知识管理的内涵及特征
1.图书馆知识管理的内涵
知识管理是指在组织中搭建一个量化和质化的知识系统，通过对组织中的知识和资讯进行分享、创造、存取、更新以及创新等活动，逐步反馈到知识系统中，从而形成不间断的累积，个人与组织的知识成为组织智慧的循环，属于组织管理的智慧资本，以便更好地顺应当前知识经济发展的需求。而图书馆知识管理则是指既包括了对图书馆显性知识的运营管理，又包括了对图书馆隐性知识传播管理。
2.图书馆知识管理的特征
图书馆知识管理的特征主要表现在以下两个方面：(1)共享性与公益性。这是图书馆知识管理的显著特征。一直以来，促使公民自由平等地获取知识，实现全人类的知识共享是图书馆根本的精神追求。也就是说，图书馆知识管理环节中，凭借对社会公众知识的整理、分类及编排，实现对知识的集合;(2)重视对知识的管理。通常数据及文献等编码形式存在的客观知识是图书馆知识管理的基础，而图书馆的用户、图书馆的员工以及供应者所具备的知识以及在实践活动中所积累的宝贵经验为实施管理提供了重要的前提。
大数据在农业中的应用论文篇三
摘要：对于crm数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向crm数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对crm中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(crm)；知识发现
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1crm体系结构
客户关系管理(customerrelationshipmanagement，crm)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。crm是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。crm具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2crm中数据挖掘的应用研究领域
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用
从crm的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：crm中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
2.2各行业中crm的应用
(1)零售业crm中的数据挖掘零售业crm它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的'有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业crm中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业crm中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴磊单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院
参考文献
[2]潘光强.基于数据挖掘的crm设计与应用研究[d].安徽工业大学.2011
[3]石彦芳,石建国,周檬.数据挖掘技术在crm中的应用[j].中国商贸.2010(02)
[4]王芳,杨奕.论数据挖掘技术在客户关系管理(crm)中的应用[j].现代商贸工业.2009(01)
[5]郑玲,陶红玉,阚守辉.数据挖掘在crm中的应用[j].中国电力教育.2008(s3)
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大数据在农业中的应用论文篇四
通常情况下，将知识管理应用在图书馆的主要目的就是通过强化图书馆员工间的沟通和交流，来推动员工学习能力的提高，激发员工创新意识，这样就可以促使员工以更饱满的热情投入到图书馆管理活动中，培养员工的学习兴趣，以便真正达到获取知识的良性循环。
1.革新图书馆组织结构，打造学习型组织
一般而言，在传统的图书馆组织结构中，往往存在严格的等级制度，这样不但降低了信息的传递速度，而且不利于加强员工间的交流，久而久之，就会致使图书馆组织缺乏创造力，不能更好地顺应当前信息时代发展潮流。但是，将知识管理应用在图书馆管理活动中，就能够促使图书馆组织结构逐步得到优化，促使以往的'组织结构向扁平化方向发展，这样在简化传送机制的同时，也达到了知识的共享。
2.更新传统管理理念，融入知识管理的深思方式
知识管理应用在图书馆管理活动中的一个重要特色就是最大限度将知识管理的思想和理念应用其中。与此同时，我们应明确，服务是图书馆知识管理的核心理念，并通过服务来促使知识价值得以实现。因此，将知识管理应用在图书馆管理活动中具有重要的作用和作用，从而就可以摒弃传统图书馆管理误区，逐步建立知识管理的深思方式是很有必要的，这样才能切实提高文献资源的利用效率，通过提供以人为本的知识服务，更好地满足社会对知识信息的需求。
3.构建知识管理系统，促使知识的共享
新形势要求图书馆要立足于知识管理共享原则之上，构建知识管理系统，有意识地积累并保存相关的知识资产，以便推动内部信息的沟通，从而真正实现内部知识的共享。与此同时，要充分认识到知识管理系统是集知识收集、组织以及传播管理技术于一体，呈现出综合性、专家性和系统性特点，是实现知识管理的一项重要工具。
参考文献：
[1]刘秀琴.浅论知识管理在图书馆管理中的应用[j].兰台世界，(23)
大数据在农业中的应用论文篇五
档案是对个人和单位各种情况的及时记载，档案的管理效果直接影响到企事业单位的生存和发展。因此，根据具体情况，了解知识管理的重要作用，分析档案管理中存在的问题，采取合理的措施，在档案管理中引进知识管理，规范档案管理，提高档案管理质量和管理效果是值得深思的问题。
一、基本概念
知识管理是一个新兴的概念，既包括了对知识本身的管理，同时也包括了所有和知识相关的其他资源的管理。是现代的一种新型管理模式，它是指通过有效途径，构建知识及知识体系，并把知识运用于管理的复杂过程。在知识管理中人占主导地位，人是创造者和实施者。知识是知识管理的主体，通过人们对知识的组织加工和有效管理，能够把一些无形的如个人工作技巧、思考方法等通过人类的智慧转化成可以有效运用的知识资源，使知识管理的范围得到拓展，通过资源共享，促进知识的'交流，提高服务质量。
二、运用知识管理的重要意义
和传统的档案管理相比，运用知识管理，改变了以往注重档案管理的严密性和局限性，知识管理通过对知识的整合，形成一个完善的知识资源体系，通过资源共享，使原来不变的，闲置的知识能够转变成价值。进而使档案管理范围得到拓展。知识管理可以通过现代化的信息手段，为用户提供更多、更深入的服务，促进知识转化为价值，从而提高经济效益和核心竞争力。因此，在档案管理中引入知识管理，可以促进档案信息的利用，提高档案管理所产生的价值。
三、档案管理存在的问题
由于知识水平和自身修养等原因，一些档案管理人员基本素质较低，在当今的信息化普及的时代，仍有些年龄偏大的档案管理人员电脑的操作能力和对一些系统软件的理解运用能力较差，无法适应档案信息化管理的需求。有些单位技术设备陈旧，电脑的内存不足，系统无法升级，对一些软件不予以识别，致使工作效率低，工作人员的工作负担加重。一些档案管理人员对自己的工作重视不够，忽视了自己的职责，缺乏对档案的保护意识，给工作带来不必要的麻烦。在档案管理过程中，各种信息缺乏统一的管理和调用，信息之间相互联系性较差，不利于查阅和有效运用。
四、应用知识管理的有效策略
（一）提高认识，转变观念
无论领导还是档案工作者都要提高认识，转变观念，正确理解知识管理的真正意义，重视知识管理在档案管理中的作用。加大宣传力度，定期组织理论学习，了解档案管理的有关知识，明确档案管理的价值，人人做新型档案管理的支持者和知情者，强化档案的信息化建设，增加相关知识管理方面的内容，比如知识检索、知识创新、知识整合等，让知识管理更好地为档案管理服务。
（二）加强队伍建设
加强档案管理的队伍建设，提高档案管理人员的素质。定期组织业务学习，学习档案管理和知识管理的理论知识以及实践经验，了解当前形势和档案管理现状，从而使档案管理人员的业务水平和自身素养不断提高，在可能的情况下，加大资金投入，加强人才培训，多为档案管理人员提供外出学习和参观机会，学习其他单位先进的管理方法，开阔视野，不断丰富自己的知识和经验，并把所见所闻经过加工，取长补短，运用到自己档案管理的工作实际中，提高档案知识管理水平。提高部分档案管理人员的计算机运用能力，实行一帮一，让一些年轻的工作人员多为他们指导，为他们解决一些技术问题，提升他们的业务能力。聘请优秀的档案管理人员或知名人士来做讲座，为档案管理队伍注入新鲜的血液，促进整个队伍建设。
（三）完善管理模式
建立健全各种管理制度，根据本单位的特点，制定符合单位实际的知识管理制度和具体实施办法，在具体运行过程中不断总结经验，发现问题及时进行修正，分析知识管理的运用效果，给出更有效的策略。建立健全知识管理投入机制、系统建设管理、知识交流机制、知识发布制度等内容，完善资源共享制度等。建立知识管理的奖励激励制度，对知识运用的资金投入、支付相关的知识管理、知识培训制度等进行合理的编制。
（四）充分运用知识管理
把知识管理有效运用于档案管理中，档案管理人员可以通过网络技术，加大对知识的收集力度，对提供个人经验、管理策略等无形知识的成员适当地给予鼓励和激励，创新档案管理模式，利用知识管理整合现有的档案资源，把网络上的其他档案资源丰富到档案管理体系中，进而构建更完善的档案管理知识体系，扩大资源的范围，提高档案资源的准确性、真实性和完整性，促进档案知识的资源共享，使档案信息发挥应有的作用。
五、结束语
把知识管理运用于档案管理，是顺应时代发展的需求，也是提高档案管理效果的必然选择。在实际工作中，明确知识管理的意义，建立健全知识管理制度，提高档案管理工作者自身的素质，勤于思考，努力进取，转变档案管理方式，运用知识管理有效解决档案管理中存在的各种问题。通过知识管理方式，使档案管理有质的飞跃。为使档案管理能更好地为社会和大众服务而不懈努力。
【参考文献】
[1]张淯.知识管理背景下民营企业档案管理信息化建设研究[d].南昌大学,.
[2]霍燕.基于知识管理的企业档案价值研究[d].天津师范大学,2016.
大数据在农业中的应用论文篇六
互联网金融是一种新兴金融，依托于互联网工具如社交网络、云计算、搜索引擎等实现资金的融通、支付等业务，保证在安全、移动等网络水平上被电子商务用户接受以后产生的新模式、新业务，适应更多人的需求。未来的互联网金融发展空间无限大，现阶段互联网竞争不只是平台的竞争，更是大数据的竞争。
1互联网金融和大数据的特点
1.1互联网金融的特点
交易成本低廉：资金供给双方在资金的融通过程中所发生的成本称之为交易成本，互联网借助信息网络，减少了人力、物力的投入，发布信息、匹配产品、定价、交易都依靠互联网完成，大大降低了交易成本。交易过程快捷简单：互联网金融模式下金融业务由计算机操作，效率高、速度快，不受时间、空间的限制，客户只需要一台电脑就可以实现资金的高效运转。数据价值大：依托于大数据和电子商务，互联网金融实现飞速发展，互联网的便利性使得人们的生活和工作依赖于互联网，将一些单位和个人的消费信息在网络空间暴露，产生了海量的数据库，数据就是资源，只要加以分析和研究就是巨大的商业价值。
风险系数高、创新强：随着科技的发展，不断产生新的金融产品、融资形式，一些互联网产品和支付方式也层出不穷，如网络银行、网络保险公司、众筹融资、网络证券公司、余额宝、支付宝、微信支付、网络贷款等。但现阶段对互联网金融的监管力度较弱，缺乏法律约束，导致一些不法分子非法集资，进行网络诈骗，严重危害了互联网金融的安全。
1.2大数据技术
大数据是在信息时代由硅图公司麦肯锡提出的全新概念，用来描述和定义信息时代的海量数据，是从各种海量的数据中快速寻找有价值的信息，进行高度提纯，增加数据信息的利用率。大数据技术体系分为大数据的采集与预处理、存储与管理、计算模式与系统、分析与挖掘、可视化计算、隐私与安全等方面，可优化数据处理环节，提高数据处理效率。其特点主要是数据体量大、类型多、处理速度快、价值密度低。当今社会大数据无处不在，渗透在人们日常的生活、学习、工作中。以阿里巴巴小额贷款为例，累计放款1953亿元人民币，交易额增长了40%。大数据的利用能够有效降低交易成本，提高交易频率，拓宽交易空间，改善交易体验，促进互联网金融的发展，但也存在一些隐患和风险，会泄露个人隐私，限制企业的管理决策等。
大数据在农业中的应用论文篇七
在现代农业的发展过程中，加强对农业机械的研究是一个必然的方向，由于农业生产过程中必须要使用各种机械和先进的技术，尤其是一些大型的农业项目，还会使用先进的大型机械设备进行生产。因此，在现代农业生产过程中，必须要加强技术研究和推广，但在当前的农业机械推广管理过程中还存在一些问题。
1.1缺乏农业机械推广意识
缺乏农业机械推广意识是当前农业生产过程中的一个重要问题。在农业机械推广过程中，农业部门发挥着十分重要的作用，但是当前很多农业部门对农业机械推广的重视程度不够，缺乏农机推广意识，使得各种农业机械得不到有效地推广。另外，由于推广的意识不足，因此对农业机械推广的投入不足，推广难度大。在实际农业工作中，政府部门对农业机械推广工作所持有的态度还不够积极，导致农业机械推广的各种保障政策不够完善，在这方面的投入也还有所欠缺，因此不利于农业机械的推广。
1.2农机推广体系不够完善
农业机械推广体系是农机推广成果的保障，而今农业机械推广体系还存在一些问题，当前很多农业机械推广人员的能力技术水平仍处于比较陈旧的阶段，对于各种新技术的掌握能力不足，因此在农业机械的推广过程中，使得一些技术推广工作受到阻碍，农民不能掌握更多先进的农业生产技术，影响了农业生产水平的提升。
1.3农民掌握的农机技术比较落后
2农业机械推广的策略
2.1改变传统管理理念，加强对农机推广的重视
随着信息时代的不断进步与发展，农业也要实现现代化发展，为了实现现代化，就必须要加强对农业机械的利用。农业机械是提高农业生产效率的重要因素，随着农业的不断发展，在农业机械推广过程中，应加强农业部门对各种新技术推广和普及的意识，从而使得农业生产过程可以逐渐实现现代化、高效化。另外，各种新的农业机械的推广也会涉及到农机，因此也需要加强对农机推广的重视。针对当前农业机械推广的投入不够的问题，应加强解决。由于我国农民的收入不高，农业机械的推广应尽量做到免费。同时，当前我国在推行农业机械过程中也应加强对各方面的投入，比如人才队伍的投入、推广人员的福利保障等，以稳定、壮大农机推广队伍，使得农业机械的推广效率得到有效的提升。
2.2加强完善农业机械推广体系和制度
在农业发展过程中还应加强农业机械推广体系和制度的完善。农业机械推广的监管力度不够，是造成农业机械推广问题的主要原因，要想保证农业生产过程实现现代化生产，则需要构建一套更加科学合理的体系和制度，促进农业生产技术推广工作的落实。比如对于农业机械推广人员的责任进行确定，并且对其进行严格的考核，使得各项推广工作能够落到实处。再比如对于农机人员，应引导他们多下乡，给百姓提供一对一的帮助，使得百姓可以掌握各种机械的使用方法。
2.3加强对农民的教育
农民是农业生产中的主要力量，当前很多农民对新技术的认识不够，是导致农机推广受到阻碍的原因，对此要加强对农民的教育。一方面，在日常工作中要加强对农民的宣传，使得农民能够对新技术有一定的认识；另一方面，要定期给他们宣讲各种新技术，并指导他们对各种技术进行实践，从而提高农业生产水平。也可以引导一些意识比较先进的农民在当地举办培训班，对各种技术进行宣传，配合农机人员的宣传和推广工作，使得农业机械可以惠及更多的人。
2.4不断提高农机推广人员的综合能力水平
在农业发展过程中推行现代化生产，农机推广人员是一个重要的角色，农机推广人员应具备专业化的技术知识、管理知识，能够熟悉各项技术的推广工作。同时，也应加强对他们的培训，使得他们可以不断提高自己的综合能力水平，从而能够掌握高效的方法给农民推广各种新技术。对此，农机人员应定期接受相应的培训，掌握各种新技术，并且要学会提炼其中的要点，简明扼要地将其传授给农民。此外，农机推广人员要及时给农民灌输先进的生产理念，确保农业机械化推广的顺利进行。
3结语
在农业生产过程中，现代化生产是一个重要的部分，农业机械是保证农业实现现代化和高效生产的一个重要因素。对此，要积极加强对农业机械的推广，但是当前农业机械推广过程中还存在一些问题，比如推广的制度不够完善、农民的意识比较淡薄等，这些都会导致农机推广工作受到影响。对此应及时加强对各种问题的处理，加强农机推广过程中技术人员的培养，并且构建完善的推广体系，使得农民能够接受更多现代化的教育，提高农民的意识，落实各项技术的推广工作，提高农业机械化生产水平。
单位：云南省峨山县农机管理服务站
大数据在农业中的应用论文篇八
1.数据挖掘技术
1.1数据挖掘概述
所谓数据挖掘就是指在众多数据中抽取有用资料的过程，这些有用的资料是在海量数据中经过筛选、过滤、清洗、提取出来的，能体现客户潜在需求。数据挖掘与传统的数据分析相比，数据挖掘具有预知性、有效性和实用性等特点。传统的数据分析则是定向分析、费用高、不能及时有效的提供相关数据，具有一定的局限性。而数据挖掘通过利用多种分析工具,来对大量的数据进行抽取分析,发现数据中蕴含的关系或规则，对商业决策具有重要支持性作用。
1.2数据挖掘的功能
数据挖掘往往有两类任务:一是描述，二是预测。对于描述性任务几乎都是利用数据挖掘技术对数据刻画其普遍特性，而预测性任务则是根据现有的数据进行分析预测。当前，数据挖掘功能有以下几类：
1.2.1利用概念描述发现广义知识
通过对某类对象进行细致描述，从而对该数据进行概括、提炼。而概念描述又分为两类，一种是描述同类对象的共性,即为特征性描述。另一种是描述异类对象的异性，即为区别性描述。
1.2.2利用关联分析发现关联知识
利用不同变量的取值，发现他们存在某种关系,而这往往是属于被发现的重要资料。这种关联往往分成三类，即简单关联、时序关联、因果关联,等等。
1.2.3利用分类和聚类方法发现分类知识
将数据对象分类或者将数据对象分成多个簇，来发现其同类对象的共性和异类对象的异性相关知识。
1.2.4利用预测方法获取预测型知识
利用过去或者当前的与时间有关的数据对未来的相关数据进行推测。
1.2.5采用偏差检测来获取偏差型知识
利用数据库中的异常数据进行分析，解释出现异常现象的原因。
1.3数据挖掘过程
从查找数据开始，通过一定的算法或模型发现数据间的关联性，并提取出新的知识或规律,从而得出新的结论。这一流程包括以下几个步骤:首先，提出陈述的问题和要阐明的假设,从中发现问题,提出假设，利用相关数据去发现，去解释其原因，从中得到完善。其次是收集数据。有关数据的收集分为两类:一类是可控数据，另一类是不可控数据。采用不同的收集方法收集出来的结果也是不同的。因此,在收集过程中要知道数据收集是如何对其理论分布产生影响的，这样才能在应用中顺利进行。再次是数据的预处理。通过完成异常点的检测和比例缩放、编码和选择特征等常见任务，来对数据挖掘过程中诸多预处理活动进行说明性例证。之后是对模型进行评估。先建立一些新模型，并进行评估选出最佳模型，数据挖掘技术利用该模型对数据进行分析。最后解释模型得出结论。通过对模型的解释使数据挖掘所得出来的结果更加容易理解，简单明了，为决策者提供决策支持。
2.数据挖掘与电子商务
2.1电子商务发展中存在的问题
大量网络商品的涌现，不论是买方或是卖方都会面临着诸多问题。数据挖掘技术的出现为电子商务活动提供了强大的数据分析和技术支持。数据挖掘是面向应用的，电子商务的发展使得越来越多的企业开始网上交易，电子商务后台数据库中客户相关的数据和大量的.交易记录以及跟踪用户在web上的浏览行为等数据资源中所蕴含着大量的宝贵信息，有待于充分挖掘和利用。
2.2数据挖掘在电子商务应用发展现状
在电子商务活动中，采用数据挖掘技术在国内尚属于一个初步发展阶段。虽然国内在这一相关领域的研究也取得了很大的进展，但仍存在一些不足之处：其一,实时性与推荐质量不平衡。其二，电子商务推荐体系结构不完善。其三，不能充分地对推荐结果进行解释。其四，不能全面关注访问者，只是片面地对销售商品进行排比。国外利用数据挖掘技术来提高电子商务企业的经营效益已取得显著的成效。据亚马逊前科学家greglimlen介绍，亚马逊至少有35%的销售额来自于推荐系统。
2.3数据挖掘对电子商务的影响
通过电子商务与数据挖掘技术进行优化配置，建立合理的电子商务推荐系统，采用有效的组合推荐,将所有的推荐模型进行统一管理，同时又能具体情况具体分析,从而对客户提供精准推荐，让消费者在较短的时间内获得较多的“有用”信息，这样既能增加用户黏性，又让商家提升销量。
3.基于数据挖掘的电子商务推荐系统
3.1数据挖掘与推荐系统
推荐系统与数据挖掘在电子商务平台中两者相辅相成,联系紧密^电子商务发展过程中积累了大量的商业数据,这些数据蕴含了大量的知识，需要数据挖掘技术进行提取分析。而推荐系统根据数据挖掘得来的知识，对消费者的兴趣和需求进行及时的分析，支持商业决策。
3.2电子商务推荐系统设计
按照系统论的观点，可将电子商务推荐系统分成四个组成部分:信息输人、信息处理、模式发现与用户反馈。首先,信息输人主要来源于数据仓库。其次,信息处理是基于各种不同的算法模型对数据仓库里的数据进行分析和处理，挖掘出潜在的规律或模式,即模式发现。最后，用户客观公正的反馈是评价推荐系统准确性与可信性的主要依据。基于数据挖掘的电子商务推荐系统设计逻辑模型如图丨所示。
4.结语
随着网络科技的步伐不断加快，人们对电子商务的需求也不断加大，收集大量的用户数据进行科学分析，挖掘客户潜在需求，进行个性化的推荐。基于数据挖掘技术的电子商务推荐系统搭建起客户与商家的桥梁，其必然推动电子商务的进一步发展。
大数据在农业中的应用论文篇九
所谓电子商务，指的是以现代计算机网络为平台，使商业交易只需通过互联网即可完成，电子商务的对象包含消费者与企业，使消费者和企业、企业与企业在互联网开放的平台中进行双向互动，并促成双方的交易与合作[1]。与传统商业模式相比，电子商务的最大特点是使商业跨越时间与空间的界限，所有的商务活动都可以通过互联网来实现。
1.2数据库技术
简单来讲，数据库技术就是对数据进行处理与应用的一门技术，为了实现这一功能，数据库技术往往需要数据模型、数据库系统以及练习分析处理等信息技术支撑。
大数据在农业中的应用论文篇十
摘要：基于农村拥有几千万农机从业人员及农业生产发展的需求，应该把农机信息化体系建设列为农机化发展的重点建设项目。为此需要认真探索研究构建农机移动通信信息化服务网络，推动农机化发展的路径，文章希望为构建农村农机移动通信信息化服务提供帮助。
关键词：农机信息化；移动通信；服务平台
1、移动通信发展现状有利于农机信息化建设
鉴于当前农村农机信息化体系的现状，完全可以利用移动通信这个高效灵活的信息平台来建立一套新农机信息化体系――基于移动通信的农机信息化服务平台。当前中国的移动通信已经发展到了一个相对较高的阶段，移动通信的覆盖范围广。移动运营商在有人口的地方都会有基站的架设，信号能覆盖全区大部分的市县乡镇，直到村。有线网络无法架设到的地区，无线信号却可以覆盖到，这就解决了有线网络“最后一公里”的障碍，也解决了制约农民的信息“瓶颈”[1]。
2、建立基于移动通信的农机信息化服务平台的方式
2.1以sp、cp+sp的方式农机信息服务机构向业务内容提供部门获取资讯，如农民对气象信息需求迫切，那么农机信息服务机构就可以向气象台获取气象信息，然后通过移动运营商以短信或者更高级的形式向农民发布，例如图片、语音等方式，这样就使得信息更为直观；如农民需要其它类型的信息服务，那么农机信息服务机构就可以通过向其它相应部门获取[2]；甚至农民也可以向农机信息服务机构发布自己的供求信息，再由农机信息服务机构通过移动运营商向其它农民发布。
2.2以wap网站的方式由于sp或cp+sp方式在互动性上的不足，于是寻求更为灵活的方式，就是建立wap网站。得益于移动通信技术的发展，尤其是移动网络技术的发展和gprs业务的蓬勃兴起，用手机上网浏览现在是一件相当简单的事情。使用这种技术的一大优点就是互动性非常好，就如同用有线网络在固定的电脑上浏览网页一般[3]。现在大多数的手机都具备了gprs功能，只要开通业务和对手机进行简单的设置，就可以实现用手机上网浏览。
2.3以3g的方式基于3g建立的农机信息化服务平台将能够为农民提供更丰富的信息业务。包括提供现行移动通信网络上提供的所有信息业务，并能使其更为具体形象。例如产品的推广介绍，得益于3g的.大带宽和高速率，不仅能够用图片来展示，还可以用视频进行展示，农民不用离开作业现场就可以观看到远在千里之外的产品演示；3g还能够提供现行网络所无法提供的增值业务，例如可视电话，农民可以通过信息服务平台寻找合作伙伴，然后进行可视的电话洽谈，甚至可以同时与几个合作伙伴进行可视的电话洽谈；此外，农民还可以下载观看由农机信息机构发布在网站上的技术推广的视频，或者直接观看由农机信息机构通过信息服务平台直播的技术推广节目，农机服务机构便能够在一地方向多个地方进行技术的推广[4]。
3、结束语
综上所述，全面提高科技示范户的素质和辐射能力。认真探索研究构建农村农机移动通信信息化服务网络，推动农机化发展中示范户是否选准，将直接关系到新技术是否能在群众中推广，它是非常关键的一环。所选的示范户首先一定要科技意识强，乐意接受新的科学技术，敢大胆尝试新技术在生产中的应用；其次要胸怀宽广，不保守，乐于助人；还要人缘好，别人愿意与他接触、交流，这样才能保证示范户学到的技术在群众中推广。
参考文献：
[3]王俊英，宋慧欣，周继华，等.探索农业科技推广新机制拓展农业科技入户新思路[j].作物杂志，2006(2)：4-6.
[4]张建明，魏家尚.以实施科技入户工程为契机创新农技推广机制[j].中国农技推广，2005，21(9)：7-8.
大数据在农业中的应用论文篇十一
白色思考帽，也就是客观的数据分析，市场调研，主要由以下两部分组成：
首先是从广阔的视角先去查看数据，这里需要对该产品所处的行业数据有一个清晰的了解，该产品所处的行业自己所处的市场占有率的排名，一般市场占有率指的是用户的占有量，一般从行业报告可以看出大概的数据。然后接下来需要分析同类产品的总的数据情况，比如下载量、dau、wau、mau等，以及该产品的最核心的数据是什么，并且如何有可能从侧面去了解这款产品的竞品的相关数据是什么。
短视频产品目前少说有200种，进行所有产品的数据分析显然是不现实的。在这里，我们选取市场占有率在前十的产品，进行相应的数据收集与分析。
在进行数据分析的过程中，要把握一个重点，不要为了追求全面而去收集过多的数据，而要在几个维度下，选择最具说服力的数据。在用户维度，重点在于用户画像的建立；在产品维度，重点在于下载量，dau，wau上。在市场维度，重点在于产品流量指标，产品各渠道转化率等。
客观的数据分析过程可以有效地对产品预期以及产品是否可行进行合理评估。如果有竞争者，那就要仔细分析市场上同类产品的各项数据，争取做到第一；如果市场空白，还没有同类产品，那很可能是个伪需求，已经被市场抛弃。当然也有一种可能，那就是你的产品足够新颖，还没有被市场所洞察。不过可能性较低。
大数据在农业中的应用论文篇十二
随着数据库技术的快速发展，在电子商务行业中的重要性将更加突出，越来越多的学者以及商务人才把电子商务的发展瞄准数据库技术市场。学者认为，现代电子商务信息系统应按照“以客户为中心”的商业理念，建立系统高效的应用模块，要求数据库能够营造出可以与用户双向交流互动的环境，基于此，现代互联网也给企业与用户双向互动提供便捷通道，比如通过internet能够实现one-onemarkting以及one-onebusiness，最终达到e-business的目标。因此现代数据库技术在商务运作中发挥着不可替代的重要作用，使电子商务的运营更加顺畅。随着电子商务的逐渐完善，电子商务对信息处理的要求在不断提高，这就需要数据库技术适应电子商务的发展需求，朝着相应的方向不断发展，以期为现代电子商务提供更好的服务。基于电子商务的发展现状及发展前景，要求数据库技术为电子商务提供更加便捷的交易通道，使企业与个人、企业与企业之间的交流更加方便[5]。因此，在电子商务的未来发展中，数据库技术应着眼于web。在web的基础上，通过odbc与cgi的连接、html之间的连接，从而形成一个新型的数据库技术体系。在web的开发上，智能化的编程语言将不断优化数据库处理界面，使数据库智能语言系统得到完善。与此同时，随着现代asp以及ado等技术在电子商务中的广泛应用，在未来的数据库建设中，将着眼于交互数据的建设，借助java编程软件，使交叉数据系统得到完善。总的来说，现代互联网的快速发展，势必对电子商务的发展带来新的机遇，也为数据库技术提出了新的要求，尤其是数据库技术衍生出的人工智能技术以及万维网的有效结合，因此数据库技术的发展方向应始终跟随电子商务发展的脚步，通过不断提高数据库功能，使数据库技术为电子商务提供强大的支撑。相信在未来电子商务运行中，利用数据库技术，使电子商务过程更加便捷，对数据的处理也将变得更加便捷。
5结语
总之，现在电子商务正在蓬勃发展，在电子商务运作中，数据库技术为电子商务提供良好的支撑，通过对互联网信息进行收集、分析与存储，使电子商务过程更加合理，促进现代电子商务的不断发展。所以，在未来，应不断创新与完善数据库技术，使数据库对电子商务的支撑作用更加突出。
[参考文献]
大数据在农业中的应用论文篇十三
随着互联网技术的不断发展和普及，电子商务开始挑战着传统商业交易模式而成为一支重要的市场力量，影响着世界经济的发展进程。电子商务是以互联网为交易平台的新型商业模式，从上世纪90年代出现开始，其发展势头一直非常迅猛。在充分利用互联网资源的情况下，电子商务具有传统商业模式不可比拟的优势，它能够实现跨地区、全天候的营业，商品种类齐全、便于检索、费用低，而且能够为消费者提供个性化的服务，这些都是电子商务生于互联网的独特优势。
论文搜索词：电子商务运营模式论文
一、电子商务c2b模式的运营子模式
电子商务c2b（customertobusiness）的模式滥觞于美国，这种模式主要是通过联合众多零散的消费者使其成为一个大型的采购集团，以获得比单个主体采购更低的价格来购买一件商品，很好地改变了b2c模式中单个消费者的弱势地位，是消费者节约了购买成本[1]。现阶段c2b模式中主要可分为以下几种子模式：
（一）c2b预售定制模式
在这种模式中生产和销售环节实现了顺序的颠倒，企业是在事先收集消费者需求的基础上再进行生产的，很多企业利用这种模式在进行商品销售之前就已经获得了一部分资金，也在很大程度上降低了粗存率带来的消极影响。这种模式的典型代表如各种团购网站和阿里系的聚划算都属于此，商家在受到大批订单之后再进行生产、备货或者提供各种服务准备。若在规模方面对于这种预售定制模式进行控制，就变成了我们经常所谓的“饥饿营销”，很著名的一个例子就是小米手机的成功，在这种“饥饿营销”的预售模式中，小米手机不仅事先获得了一部分生产资金，同时也实现了很好地市场营销[2]。
（二）c2b模块定制模式
这种c2b模式主要是为了满足特定群体的个性化需求而形成的一种模式，具有很强的市场目标指向性，通常市场营销的成功率会比较大。比较典型的如海尔家电定制服务、青橙手机等都在尝试这样的服务，消费者在下单时根据自己的需求而对于产品的部件性能进行选择组合，然后厂家根据订单内的组合要求进行生产。但是这种模块组合的c2b模式对于企业生产线的生产效率要求较高，而且这种所谓的功能组合其实也没能真正地融入消费者的意见，消费者的选择只不过是在厂家给定的范围内对已有功能进行排列组合，这也是受到了快速满足消费者需求的客观条件的限制。
（三）c2b众筹定制模式
这种c2b模式实际上是企业为了扩大市场吸引力和影响力实行的一种营销策略，就是将市场中潜在的消费者的想法和创意筹集起来，并经过科学合理的实验和设计将有效的想法和创意吸收到产品的生产过程中，以此实现消费者参与产品的生产和设计。小米手机的成功实际上也在很大程度上受益于这种c2b的营销模式，通过在产品的研发中实现和“米粉”的互动，将他们对于小米手机未来的想法和性能需求手机起来，并在充分利用互联网参与投票的过程中实现自己想法的表达和人人的参与[3]。其实无论是预售定制、模块定制、还是众筹定制，都是企业在满足消费者个性化需求的同时又兼顾生产成本的做法，即是在满足一部分特定人群特殊个性化需求的同时，最大程度上降低生产成本。
二、大数据技术在电子商务c2b模式运营中的应用策略
从以上我们的论述中还可以发现这三种c2b模式的实行都需要消费者的主动参与，但是这种消费者的参与是需要企业花费较大精力才能实现的，这势必会给企业在成本方面造成负担。但是在大数据时代的影响下，我们可以充分利用分析这些收集来的大数据，实现“大数据定制”的c2b模式，这种模式实际上就是在充分分析收集来的海量数据的基础上，挖掘出对企业有价值的信息，通常是消费者的消费习惯、方式和特点，然后整合利用各种社会资源根据在大数据中提炼出的有用信息进行产品的生产。
对于“大数据定制”的c2b模式需要企业具备以下四个条件，首先是要能够收集到海量的用户信息、包括购物习惯、方式等等；其次要具备能够对这些数据进行充分科学分析的技术能力，实现对信息的高效处理[4]；第三要能在技术能力的支持下从海量的大数据中筛选出对企业有价值的信息，以指导企业的生产，避免无用信息对企业生产判断的干扰。在这种大数据资源和技术能力的运用下企业能够有效地实现对消费者信息的.分析，在避免花费大量人力、物力资源的条件下使消费者被动地参与到了企业生产的规划当中。既能提高企业的市场占有率，扩大商品的销售，同时也能更好满足消费者的需求，提高消费者的消费体验[5]。
这种“大数据定制”模式的产生就是大数据技术对于电子商务c2b模式的影响，但是能够实现这种大数据技术利用的企业却并不多，阿里巴巴集团算是其中之一，因为在它有着中国最大的电子商务交易平台，在这个平台体系内每天都会产生大量的用户交易数据信息，阿里集团就充分利用这点优势对用户的数据进行了收集，包括用户的搜索记录、成交记录、浏览记录、评价信息、浏览时间等，同时包括用户的年龄、地域、性别等数据信息都被其后台所收集起来，通过此企业为每个用户都建立了相关的数据分析肖像，然后将这些分析结果要么自己充分利用，要么将其提供给相关的企业以指导他们在阿里平台上的广告投放和产品生产，从而实现对用户差异化地推荐相关产品[6]。如在的时候阿里公司就承办了美的、苏泊尔和九阳等多个品牌的小家电生产线，然后利用自己对大数据的分析结果指导产品的设计和生产，更好地满足了自己平台上消费用户的需求。
在大数据技术的支持下还可以实现对预售定制、模块定制和众筹定制模式的完善，帮助它们在产品设计和生产中更好地符合消费者的口味和需求，以实现企业和消费者的双向满足，这种大数据时代背景下的电子商务c2b模式必定会收益良多，实现和大数据技术的共同进步。
三、结语
综上所述，随着我国网络技术的不断发展，电子商务已经逐渐成为企业与企业、企业与消费之前重要的交易方式，当前我国的b2c电子商务数量和规模都得到了空前的发展，传统的营销模式的理论已经无法满足于现在的电子商务需求，特别是现在的电子商务的市场竞争越来越激烈环境下，电子商务中c2b的新兴模式已经成为人们关注的焦点之一，以上本文就阐述了c2b模式的相关要素，对大数据技术在电子商务c2b模式中的应用做了一番分析，希望能为c2b模式未来的发展提供有益的借鉴。
大数据在农业中的应用论文篇十四
关键词：电子商务；大数据；服务模式；研究
较之于传统的营销市场而言，电子商务发生了非常大的改变，其主要是基于互联网进行商业交易，原有数据分法已经无法有效满足现代商务需求。电子商务可对各环节数据进行分析和存储，改进企业不足之处，增加企业交易量。在当前大数据时代背景下，电子商务服务模式革新，主要表现在以下几个方面。
1强化信息检索，提供个性化服务
作为公共信息平台，互联网上有海量信息，消费者通过网络可以购买所需的商品、服务，检索是一种较为常用的方法。然而，大数据技术方法的运用，大大提高了信息检索精度，从而让用户可在海量信息中快速找到所需的信息资源。在此过程中，电商企业应当不断创新业务，提供服务定位准确度，并对产品进行细分、细化，从而使消费者在浏览网页时精准定位服务，节省检索时间。同时，还要为广大消费者提供个性化服务，及时引导客户，立足于个性化服务水平提高与提供第三方服务的有机结合，深挖导购型服务模式。需大数据集合体，比如消费者浏览、购买以及消费喜好等历史记录。电子商务本身也有短板，仅靠视觉、服务以及搜索引擎等营销工具进行消费。比如，在销售香水时，用户不闻气味是难以做出购买决定的。
对于这一交易瓶颈，电商企业应当抓住大数据竞争特点，针对大数据深挖数据，以此来创造商机。通过挖掘大数据，可导出个性化服务和导购方式。
一是，个性化广告。在浏览网页时看到某公司发布的广告，而且该产品或者服务正是自己所需的。该种现象背后的主要原因在于利用了大数据，通过对消费者的网页浏览分析，给用户推荐广告。以google为例，之所以adsense业务可以很好地提高所做广告成效，究其原因，主要是对消费者或者潜在消费者进行搜索，并且深挖他们对网站的关注度，并在网上追踪消费者的浏览动向，在联盟网站上为消费者提供兴趣匹配的产品和服务。
二是，个性化推荐。以京东网、淘宝网等较大的电商平台网站为例，诸多产品使消费者举棋不定，消费者常做的事情就是反复对比产品、服务的优缺点，在查看买家评论以后，做出是否选择购买的决定。然而，在此过程中用户非常痛苦，若后台可以对海量消费者行为信息数据及时、全面地进行分析，并且推荐阶段性产品或者服务，则可以有效增加销售额。从实践来看，常用的推荐算法是物品相似度、用户相似度基础上的推荐，而多数电商平台和网站上采用的是物品相似度推荐，如何对用户兴趣进行准确度量是一个非常难的课题。用户相似度推荐多应用在新闻评论上，比如根据女性客户所填写的相关受孕信息，美国webmd就会定期给这些准妈妈们邮寄edm，并且提醒她们在各个孕期需要注意的相关事项，比如产前思想准备、心理和生理变化、需摄入哪些营养成分以及产后如何尽快恢复和婴儿育养等内容。从国内市场来看，推荐业务的网站有“当当”“亚马逊”等网站，主要针对的是消费者所需，给予他们动态的信息推荐。比如，亚马逊网站的核心推荐引擎是消费者在过去某段时间内行为总结，其中包括消费者的收藏商品、喜欢商品以及浏览足迹等。
2降低流通环节成本，细化领域服务
大数据时代背景下的电子商务技术应用，使人们不再局限于时间、空间的约束，也不会出现传统购物过程中的诸多限制，可按照个人的意愿网上购物，商家与消费者之间的`交流就会比较多。大数据时代，网络成了一个“地球村”，商家可直面全球各地的消费者。对于各地区、各类型的消费者而言，商家可收集其信息资料，通过数据分析，快速找到与之相匹配的消费者或者消费人群，大大缩减了产品、服务的中间流通环节和成本。同时，还要进一步细分领域服务，并且立足于专业服务、中间服务之间的有机结合，深挖细分品牌电子商务服务模式。从国内限制来看，可用多头垄断来形容国内电商，比如京东、淘宝以及当当和亚马逊等电商企业，它们占据了大半个市场，而中小型电商企业的崛起非常困难。
之所以会出现这样的问题，很大程度上是因为物流、营销成本之间不匹配。在当前大数据时代背景下，我们应当准确把握住垂直细分领域的各个环节，做精、做专，才有机会赢得一席之地。值得一提的是，行业垂直细分的电商网站规模一般都比较小，而且成本相对较低，可以有效发掘和分析消费者的信息资料，从而使之更加专注于为特定群体提供高质量的服务，而且也更能够有效了解产业链上的客户所需。以服装行业为例，麦包包、凡客等，在网上已经找到了自己的垂直细分领域，并且与上下游企业共同打造产业链，从而实现了短周转率、零库存，大大降低了运营成本，提高了效率。再如，服务行业，最近一段时间名声大噪的“嘀嘀打车”即为一个典型的案例。这款打车软件与手机联系起来，正在孕育一个细分市场，在前3个月时间里就积累了超过5000辆出租车，确保用户在市区以及非交通高峰期，能够在一分半时间内利用“嘀嘀打车”软件成功打上车。利用手机软件打车市场建立伊始，“嘀嘀打车”需要广大出租车司机们认知、认同和应用，为司机们有效降低空载率、让更多乘客受益，起到了非常重要的作用，同时这也是其服务模式革新的成功体现。
3保证云信息存储及数据产品服务质量和效率
大数据时代，电商企业在其发展过程中需要存储、处理大量的信息资料。传统信息资料的存储模式，已经无法有效满足新时期电商企业的需求；然而，云存储技术的应用，为其提供了安全、便捷的储存空间和服务。为了满足广大客户的存储需求，科技公司纷纷推出云存储，其功能非常强大，而且信息调用质量、效率以及安全性更高，深受电商企业欢迎。同时，数据产品服务也是大数据时代背景下电子商务服务模式革新的表现，其主要是基于基础服务与自主服务之间的相关结合，充分挖掘数据服务模型。当前时代，数据的重要性不可估量，每一个电商企业都想获取顾客信息，然而传统模式下它们却没有预算、技术允许解读大数据。在该种情况下，对于那些具有一定的平台、资金的电商企业可利用自身优势，将所获得的信息数据产品化包装以后销售给中小企业，这是电子商务服务模式的基本架构。比如，gnip基于若干个api的应用，将数据信息集合成统一格式，有利于twitter以及facebook和新浪的微博等网站进行数据挖掘；再如，淘宝基于专业数据挖掘技术的应用，形成了一个面向商家的数据产品，并且利用淘宝这一数据开发平台形成的第三方数据进行新产品研发。大数据时代背景下的电商企业，对消费者数据信息的需求量更大，将数据信息构建需要搭接销售环节，将成为新型数据服务模式。
4结语
总而言之，大数据时代的到来，使得大数据信息处理技术以及云存储逐渐成为现代电商企业的竞争力所在，通过对收集到的数据信息分析研究，不断革新电子商务服务模式，可以为电商企业带来更多的发展思路。大数据时代背景下，电商企业如何利用先进的技术手段深入挖掘有价值的信息来提高服务质量，成为当前电商企业面临的重要课题。
参考文献：
[1]高小东。大数据时代下电子商务服务模式的创新探讨[j]。知识经济，2016（3）：34，66。
[2]高小东。基于大数据背景下的电子商务模式的创新[j]。电子商务，（11）：7，15。
[3]蔡永鸿，刘莹。基于大数据的电商企业管理模式研究[j]。中国商贸，（31）：74—75。
[4]冯芷艳，郭迅华，曾大军，等。大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[j]。管理科学学报，2013（1）：1—9。
大数据在农业中的应用论文篇十五
摘要：数据挖掘就是对潜在的数据及数据关联进行探索和发现。随着信息技术的不断发展，这一技术在电子商务领域逐渐得到普遍应用。基于此，本文就数据挖掘在电子商务中的应用进行研究，首先就数据挖掘中的路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术进行简要介绍，然后分析数据挖掘在电子商务中的实际应用，从而提高数据挖掘技术的应用水平，增强电子商务的发展实力。
关键词：数据挖掘；电子商务；潜在客户
一、数据挖掘在电子商务中的技术应用
就现阶段电子商务对数据挖掘技术的应用现状来看，主要应用到的技术包括以下几方面内容，分别是路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术。就路径分析技术来看，主要对客户互联网访问路径的频繁性进行分析，通过大数据采集和处理，了解客户对各种网络页面的喜好程度和特点，从而对自身的设计进行针对性的改进，为客户提供更加人性化的服务；就关联分析技术来看，主要指的是对隐藏数据之间的关联进行分析，并且通过分析掌握其相互关联的规律，并根据这一规律对网络站点的结构进行相应的改进，使电子商务中存在相关性的商品能够一起被搜索出来，既为客户提供便利，同时提高交叉销售的几率；聚类分析技术指的是根据数据的信息，按照一定的'原则对数据进行分类。就分类分析技术而言，主要通过分析数据掌握分类规则，然后按照这一规则对数据进行分类。
二、数据挖掘在电子商务中的实际应用
1.对潜在客户进行挖掘在电子商务中应用数据挖掘技术能够对潜在客户进行挖掘。例如商家可以对网站的日志记录进行分析，探究该记录中存在的规律，从而按照这一规律对网站的访问客户进行相应分类。在分类过程中，商家应该对客户属性和相关关系进行确定，对新客户与老客户之间存在重叠的属性进行识别，从而实现对访问网站新用户快速分类，在分类完毕后，商家可以通过分析新客户的属性特点，从而对新客户进行潜在性判断，如果判断新客户可以被作为商家的潜在客户，就可以为该客户提供个性化的页面服务，从而将新客户发展成为老客户。2.对驻留时间进行延长对于电子商务而言，商家必须提高客户在商品页面的驻留时间，并且使客户的购买兴趣和欲望得到激发。电子商务与传统商务最大的不同在于销售商具有虚拟性的特点，因此客户在购物选择时，对销售商的印象是没有差异的。销售商在不断提升自身服务水平的同时，应该对客户的浏览行为和特点进行分析，从而对客户的兴趣和需求进行进一步的了解，以此为依据调整自身的商品页面，用符合客户需求的广告和商品文案吸引客户的驻留时间，从而提高交易的几率。3.对网络站点进行优化电子商务主要依托于网站，因此网站优化也是提高电子商务发展水平的有效措施。利用数据挖掘技术对网络站点进行优化主要由两方面构成，一方面是对存在相关性的网页进行链接设计。例如对用户浏览页面的几率和特点进行分析，然后找出存在相关性的页面，增加网页链接这一功能，使客户的搜索更加便捷；另一方面是对客户的期望位置进行探索，例如对用户频率较高的访问位置进行分析，从而将频率较高的位置设置为客户的期望位置，并且在实际位置与期望位置间建立链接。另外，可以对用户的网页浏览习惯和信息喜好进行分析，强化用户在网页中的自助服务，例如将网页信息参照超市模式进行摆放，根据相关性分类，使用户能够通过自主浏览选择到心仪的产品，从而提高交易的几率。4.对营销手段进行改进在电子商务的实际运营过程中，很多客户都会在购买一种物品时同时选择具有相关性的其他物品，因此销售商应该对销售方式进行改进，利用数据挖掘技术实现交叉销售，从而提高营销水平。在应用交叉销售这一手段时，主要应该利用数据挖掘技术，对客户的喜好进行分析，从而提供具有针对性的商品。
参考文献：
大数据在农业中的应用论文篇十六
摘要：近年来大数据应用风靡于各个领域，笔者试图将大数据应用与中专学校招生联系，通过案例分析得出大数据运用的优越性并为此做出一些研究探讨。
关键词：大数据；中专招生
一、大数据定义
大数据也称巨量资料，是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据。人类可以通过大数据的交换、整合和分析，发现新知识，增长新智慧，创造新价值。大数据具有4v特点，即数量（volume）、多样性（variety）、速度（velocity）和价值（value）。
作为中专学校，每天都会产生相当数量的有效数据，这些数据来自于师生员工的学习、工作和生活，具有很高的和科研价值，用好大数据可以帮助学校搞好日常教学管理，学生出勤及成绩管理，通过大数据可以分析学生在学习过程中所遇到的问题并提供有效解决问题的途径，师生们都将从大数据技术中获益。针对中专学校颇为头痛的招生工作，笔者认为，利用学校积累的数据信息，运用大数据分析技术，做好招生宣传工作，可以有效掌握潜在生源及社会需求旺盛的专业，对中专学校内强实力、外塑形象，转型升级做好基础工作。
二、招生要素分析
中专学校作为国家职业教育的骨干力量，承担着极为繁重的教学工作，同时由于社会上对职业教育有偏见，加之就业形势严峻，导致中专学校及至中职教育层面上的招生竞争异常激烈。考生在中考后填报志愿随意性大，录取后报到率长期偏低。以笔者所在的云南省昭通市财贸学校为例，通过对近两年来填报我校志愿的考生就读分析，由省招生考试平台录取并就读的比例不超过20%，而往往一个学生接到多家学校的录取通知书不是什么新鲜事；同样也有很多考生因为不了解报考的中专学校，录取到校后对现状不满意，导致流失率高，个别学校流失率达30%以上。
上述现象并非偶然，分析认为：学校办学目标不明确，专业吸引力不强、教育教学质量低下、学生毕业后无一技之长等不利因素导致就业困难。现实中一些名牌中专学校同样也面临着招生形势严峻的问题，如何利用好有效的宣传渠道，吸引考生就读是各中专学校急需破解的难题。
1、预测
大数据的核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一种机器学习。它把数学算法运用到海量的数据分析中来预测事情发生的概率。包括美国亚马逊、京东商城和天猫、淘宝、qq商城都掌握有海量的用户数据，这些数据包括客户性别、年龄、职业、受教育程度、收入、消费习惯等，通过分析消费者购买过的商品来有针对性地做出预测，并发布广告推送给潜在的客户。这些预测系统之所以如此准确，前提是他们都有各自开发的高效便捷的'大数据运用系统，用于抓取海量数据并归纳分析。此外，随着系统收集到的数据越来越多，通过记录找到最好的预测模式，可以对系统进行改进。当然，同样的技术也可以运用到学校招生工作中去。
2、获取数据
获取数据是大数据应用的前提，招生数据的获取方式有很多，但最有效和直接的就是到中学去，通过中专教师与中学生面对面交流，将学校办学特色充分展示，介绍就读中专的优势，取得学生及家长的信任，收集到有效信息，如：姓名、家庭住址、家长联系电话、就读意向、qq或微信号等。取得这些数据，我们就有了与学生实时沟通交流的工具，也可以利用qq群，微信平台对报考学生答疑解惑，顺利将招生信息有效传播到考生手中，通过潜移默化的关怀帮助，使学生及家长认同学校办学理念，欣然报考就读中专学校。
3、数据分析
取得第一手的数据后，往往需要甄别筛选，需要过滤一些无用信息，通过分析得到可供学校决策的有效数据。通过建立学校与学生沟通交流的qq、微信平台，通过来访学生对学校工作的留言，获取他们对学校的期望及改进意见，利用数据分析建立数学模型，取得学生报考后愿意就读的数据，计算出就读概率，对做好学生就读前的各项准备工作的重要性不言而喻，这样做后，我们需要的真实有效的数据就能通过分析在招生工作中凸现了出来。
运用大数据的典型案例
1、大数据告诉我们目前的成功来自哪些方面？这样在下步招生中可以有效避免盲目性，减少不必要的人、财、物投入。
2、有效的宣传手段和良好的教学质量、严谨有序的目标化管理是保障学校招生规模及办学水平提高的必要条件。
3、要想实现招生规模突破，只有创新招生模式，充分利用大数据带给我们的便利条件，挖掘出更多有效数据，降低信息不对称导致的风险损失。同时中专学校要从学生身心发展出发，全面规划好学生的职业生涯并有效指导学生在就业及今后职业空间提升上打好基础。
四、利用大数据应注意的问题
大数据的潜力在于看似一些无用的、分散的数据，通过系统分析整理后呈现出一定的规律性和超乎想象的潜在价值。中等职业教育对于国家制造业转型升级的重要性日益凸显，招生就业就是学校的生命线，用好大数据能达到事半功倍的效果。
但大数据就像一把双刃剑，使用单位在充分享受其带来的好处时，但不能忽视法律上的风险，如果监管不严格，导致个人身份数据流出，就会涉及个人隐私被侵犯的问题。近年来类似谷歌、苹果icloud、盛大云数据丢失事件及一些社交网站遭黑客攻击，导致用户信息泄露的事件告诉我们，互联网时代人们的隐私时刻都会受到威胁，大数据的管理者和使用者必须高度重视数据安全，避免陷入隐私数据流失的法律风险中。
大数据在农业中的应用论文篇十七
1嵌入式技术与无线通信技术的发展
嵌入式技术近年来得到了大力的发展,因其体积小,功耗低,可靠性高,功能全面等优点,已深入应用到多种领域。嵌入式技术除了在日常生活中得到了广泛的应用外,在数据采集领域也有了长足的发展。运用嵌入式技术开发的掌上数据采集仪,不仅可以采集和处理大量的数据,还可以记录图片和视频资料,大大的提高了数据采集的精确度。无线通信是利用电磁波信号可以在自由空间传播的特性进行信息交换的一种通信方法。将无线通信技术运用在数据采集中,可以大大简化数据采集工作,提高数据采集过程中的动态响应。但传统的gprs网络传输速度不高,并不能满足大数据的传输要求。随着第三代移动通信技术(3g)的飞快发展和应用,相比gprs而言,3g网络的传输速度有了极大的提升,可以满足图片和视频等数据的高速传输要求。基于此,本文选择以嵌入式系统为核心,集成数据采集传感器、摄像头模块、gps模块和3g无线通信模块的系统平台进行研究,并应用于远程数据的采集和传输,满足当前社会发展的数字化的要求。
2嵌入式数据采集系统的软硬件分析
随着社会的发展,在野外数据采集中,除了采集传统的数据,根据采集工作的不同还需要采集现场的图片或者视频,因此摄像头模块是必须考虑的。同时数据采集仪除了处理传统的采集数据,还需要对数据中的图片或视频进行压缩,所以对整个系统的处理器也有很高的要求。而在数据的.远程传输上,传统的gprs网络不能满足速度上的要求,因此更高速更稳定的3g无线通信网络是最好的选择。本文所研究的采集系统基于omap4460嵌入式平台,集成有gps、摄像头等模块,通过数据接口接驳3g无线通信模块以及数据采集传感器模块。omap4460基于cortex-a9架构,集成有两个1.5ghz核心的cpu以及主频为400mhz的gpu[1]。相比较早期的嵌入式处理器无论是数据处理还是图形能力都有了极大的提升,符合整个系统开发的需求。3g无线网络模块选择了wcdma无线模块,在国内wcdma相比cdma和td-scdma而言,传输速度快,数据传输更稳定[2]。嵌入式数据采集系统的软件平台采用linux系统。linux系统具有高度的可设置性,因而在嵌入式系统中有着广泛的应用[3]。相比较其他嵌入式系统,linux系统的源代码是完全开发的,注释清晰且文档齐全,除了使用成本很低外,还非常有利于个性化定制。同时系统内核小但功能强大且运行稳定,还支持多种外部设备。另外linux系统具有非常优秀的网络功能并提供了完善的开发工具[4]。
3无线通信网络的数据传输
4小结
本文介绍了基于嵌入式技术的数据采集系统的功能模块和基于3g无线通信的数据传输方法。整个系统建立在基于omap4460的处理平台和wcdma的3g网络上。omap4460的强大性能为整个采集系统提供了更多的可能,结合高速稳定的3g无线通信网络,能高速地向远程主机传输图片和视频数据,为野外数据采集提供了极大的便利。系统的高定制性、便携性以及强大的功能和处理速度,可以将数据采集完全信息话,符合当前社会数字化发展的要求。
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