专业大数据技术与应用实践报告（汇总12篇）

报告的撰写需要经过反复修改和完善，确保内容的完整性和流畅性。在报告中，可以使用图表、统计数据等辅助材料来增强信息的可视化效果。总结是一种系统、客观、详尽地描述某一工作、活动或问题的文献形式，它可以向他人传达重要信息和数据。报告是一种有效的沟通工具，能够展示工作成果和问题解决方案。那么我们该如何写一篇较为完美的报告呢？以下是小编为大家收集的报告范文，仅供参考，希望对大家有所帮助。

大数据技术与应用实践报告篇一

首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是”钉是钉，铆是铆”，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。

而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话!

其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。

作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争!

四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。

在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫!

当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。

毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响!

大数据技术与应用实践报告篇二

顶岗实习是职业技术学院面临毕业的.大专学生的一项重要实践。通过顶岗实习我们可以把在学校里学到的理论知识与工作实践有效的结合起来。它提高了我们的动手能力、协作能力、专业技术能力和对社会的认知能力。为我们今后实实在在的踏上工作岗位，起到指引作用。

顶岗实习不同于课堂教学：课堂教学中，老师讲解，我们领会;而顶岗实习则是在企业的大环境里、在领导的指导下，由我们自己去实践学习。通过实际操作，一方面可以巩固在书本上学到的理论知识，另一方面，可以获得在书本上不易了解和不易学到的实际知识，使我们在实践中得到提高和锻炼。对我们技术学院的学生来说，顶岗实习是对我们学院教学的重要补充部分，是我们教育教学体系中的一个不可缺少的组成部分。它与我们今后的职业生活有着最直接的联系，顶岗实习可以让我们逐渐完成从学生到社会工作者的过渡。因此顶岗实习是学校为社会培养技能型人才，实现我们人生价值的重要途径。它不仅是校内教学的延续，而且还是校内教学的总结。可以说，没有顶岗实习，就没有完整的教育。顶岗实习的成功与否，直接关系到我们以后对社会的适应能力和前途。

我从事的是搜索引擎优化工作，在不断学习的同时，我也在不断的调试自己，秉承“知识改变命运，岗位成就事业”的理念，把握机遇，应对挑战，在工作实践中提高和丰富自己，总结自己在转型期的思想碰撞，从而为自己的人生和职业生涯奠定一个良好的基础。

1、加强对网络推广学习，熟悉网络推广的步骤。

2、熟悉网络推广全过程，熟悉客户的需求，协助客户经理处理信息发布。协助客户经理对企业网站的宣传和推广。对客户点击本企业网站进行追踪、分析、处理。使用关键字分析处理器，对大多数用户搜索的关键字进行归纳总结，了解潜在客户在搜索引擎搜索的关键字。

3、对分析关键字的结果及相关资料，结合自己网络管理知识重点研究潜在客户在搜索引擎中搜索关键字的趋势进行初步的认识。

4、了解google、百度等搜索引擎排名机制和优化规则。熟悉各大搜索引擎蜘蛛爬行的规律规则及原理。对seo有独到的认知与见解。

5、分析网站及各频道的关键词解决方案，监控网站关键字，监控和研究竞争对手及其他网站相关做法，并围绕优化提出合理的网站调整建议。

6、撰写相关部门的seo操作文档，有效地推动其他部门的配合，完成网站的seo工作。

大数据技术与应用实践报告篇三

计算机

技术为基础，并且软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。嵌入式系统技术具有非常广阔的应用前景，其应用领域包括：工业控制、交通管理、信息家电、家庭智能管理系统、电子商务、手持设备、机器人等等。

嵌入式系统是当前最热门、最具发展前途的it应用领域之一。包括手机、电子字典、可视电话、数字相机(dc)、数字摄像机(dv)、u-disk、机顶盒(settopbox)、高清电视(hdtv)、游戏机、智能玩具、汽车电子、家电控制系统等都是典型的嵌入式系统。学生毕业后可以从事家用电子、汽车电子、医疗电子、电信等行业的计算机应用设计开发,担任嵌入式产品及应用系统的设计与开发工程师,从事嵌入式技术的应用项目设计开发、产品维护与技术服务等工作。

嵌入式技术与应用专业

毕业生

主要职业岗位:主要工作任务相关职业资格

证书

1．嵌入式软件应用开发（核心岗位）搭建开发平台和建立开发环境具备计算机软硬件的基本知识用户需求分析。

经验

的高级嵌入式工程师年薪在30万元左右。嵌入式技术与应用专业毕业生就业概况为：从事嵌入式linux系统移植、驱动开发、应用开发。

嵌入式技术与应用专业怎么样_主要课程_就业方向与前景

[关于嵌入式技术与应用专业就业方向与就业前景分析]

大数据技术与应用实践报告篇四

毕业生适合在电子信息类高科技行业诸如通信、信息、控制、计算机、生物医学仪器等领域进行研究、开发及技术管理等工作。毕业生亦可报考电路与系统、电磁场与微波技术、微电子学与固体电子学、通信与信息系统、交通信息工程及控制、生物医学工程等学科的研究生。

大数据技术与应用实践报告篇五

随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。大数据的应用已经渗透到各个领域，为企业和个人带来了巨大的机遇和挑战。在大数据技术的实践中，我不断探索，积累了一些宝贵的经验和心得体会。以下是我对于大数据技术实践的一些思考。

首先，大数据技术的实践需要有清晰的目标和明确的问题。在实践过程中，我们需要明确自己想要解决的问题，并设定明确的目标。只有清晰的目标和问题，才能帮助我们选择合适的方法和工具，以及采集、处理和分析数据的方式。例如，如果我们希望通过大数据技术提升企业销售额，那么我们可以根据不同目标选择不同的分析方法，如统计分析、机器学习等，从而更好地实现我们的目标。

其次，大数据技术的实践需要有合适的数据集和工具支持。在大数据技术的实践中，数据是至关重要的资源。只有充分利用和分析数据，才能获得有价值的洞见和决策支持。因此，我们需要确保获取到足够规模的数据，并选择合适的工具对数据进行处理和分析。常见的大数据工具包括Hadoop、Spark等，它们可以帮助我们处理大规模的数据集，加快数据分析的速度。同时，我们还可以利用可视化工具如Tableau等，将复杂的数据以直观的方式展现出来，更好地理解数据。

第三，大数据技术的实践需要注重数据质量和数据安全。在大数据技术的实践中，数据质量和数据安全是非常重要的方面。一方面，我们需要确保数据的质量和准确性，以避免因为数据错误而导致的决策失误。因此，我们需要在数据采集和处理过程中进行严格的数据清洗和验证，确保数据的准确性和一致性。另一方面，我们还需要保护数据的安全，避免数据泄露和滥用。这需要我们采取措施保障数据的安全性，如加密数据、实施访问控制等。

第四，大数据技术的实践需要不断尝试和学习。在大数据技术的实践中，我们需要保持持续的学习和尝试的态度。由于大数据技术本身就是一个不断演进的领域，所以我们需要不断跟随技术的发展，学习新的方法和工具，以及探索新的应用场景。同时，我们还需要进行实践和实验，不断尝试和验证新的想法和方法。通过不断学习和尝试，我们可以不断提升自己的技术能力和洞察力，更好地应对复杂多变的大数据环境。

最后，大数据技术的实践需要注重团队合作和沟通。在大数据技术的实践中，团队合作和沟通是非常重要的。大数据项目往往需要多个人的共同努力和协作才能完成，所以团队合作能力是非常关键的。在团队合作中，我们需要互相协作，分享经验和资源，共同解决问题。同时，我们还需要进行有效的沟通，确保团队成员之间的理解和协调。通过团队合作和沟通，我们可以更好地发挥团队的力量，提高大数据技术的实践效果。

综上所述，大数据技术的实践是一个不断探索和学习的过程。在实践中，我们需要有清晰的目标和问题，选择合适的数据集和工具支持，注重数据质量和数据安全，不断尝试和学习，以及注重团队合作和沟通。通过这些经验和体会，我们可以更好地应对复杂多变的大数据环境，发现新的机遇和挑战，提升个人和团队的竞争力。

大数据技术与应用实践报告篇六

如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。

维克托·迈尔舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。

这位被誉为：大数据时代的。预言家“的牛津教授真牛!那么，这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。

在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：

一、更多：不是随机样本，而是全体数据。

二、更杂：不是精确性，而是混杂性。

三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。

我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的“为什么”。“由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。

在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。

大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。

此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。

大数据技术与应用实践报告篇七

数据库是信息系统的核心技术，是计算机进行数据管理与数据分析的附属功能，数据库技术关注的是如何进行数据组织与存储内容，以及如何高效地进行数据处理与获取内容。根据数据库这一特征，在电子商务运作中，数据库技术就可以理解为通过其强大的数据收集、整理与分析功能，对电子商务活动进行有效的处理，并形成相应的分析报告与结果，并且还能形成数据单与数据报表[2]。数据库技术在电子商务运营中的作用是能够为企业管理与决策人员提供真实的数据依据，通过总结企业各个部门的.数据以及电子商务往来信息，使企业管理者与决策者得出更加理性的分析结论，从而为商务信息的有效分析提供便利。相关统计结果显示，在电子商务运作过程中，使用数据库技术能够将电子商务的投资回报提升4倍。所以，不得不说数据库在现代电子商务中扮演着重要的角色。电子商务web站点中的数据库往往具有以下几方面的作用：第一是能够确保电子商务整个运作流程各个数据的安全性；第二是能够通过数据库技术管理电子商务交易的各个过程，尤其是对于交易过程中复杂数据的管理，通过数据库技术分类、整合的能力，使这些数据呈现出规律性，使得数据的存储具有简单化的趋势；第三是如果在电子商务交易过程中对客户的要求进行确认后，但是由于电子商务系统出现软、硬件等故障交易出现中断的情况，此时数据库就能够弥补客户的损失，有效保障了客户的利益并提高企业的诚信度。此外，电子商务与数据库技术之间还具有严谨性的特征，数据库技术的创建需要充分满足电子商务的实际需求，既数据库技术能够对企业的具体环境进行真实的反映，并且还要处理好电子商务各种业务；此外，在数据库技术中，新数据库的出现不影响原有数据库的正常使用，保证电子商务交易的顺利进行[3]。

3数据库技术在电子商务运作中的应用

由于数据库技术本身在不断完善，因此数据库技术对电子商务的作用必将不断提升[4]。根据现实电子商务的需求，数据库技术主要用于收集、处理与存储各种电子商务交易信息，对电子商务的不断完善提供有效的支撑，并且数据库技术还为电子商务的决策提供技术支撑。在电子商务体系中，用户不仅是产品供应商，也包括卖家。二者创立数据库的主要目的首先是为自身的商业运作提供良好的技术支撑，保证电子商务运作在稳定的环境中进行；其次是通过借助数据库技术来对商务信息进行更深入的分析与挖掘，从而得出对产品生产以及商品购买有用的信息，进而推动电子商务这一模式的快速发展。根据电子商务运作中对数据库技术的依赖，数据库技术在电子商务中的而应用具体包括以下几个方面。

3.1桌面型数据库软件

桌面数据库软件几乎涵盖了电子商务活动的各个环节，常用的数据库软件包括microsoft，access，xbase等，随着桌面型数据库软件的应用越来越广泛，其技术也已经比较成熟，在现代电子商务中，桌面性数据库软件逐渐能与电子商务达到完美的衔接，并且能够对电子商务主体的计算机机型进行很好的适配，进而保障电子商务的顺利进行。

3.2面向对象型数据库软件

电子商务中面向对象型数据库主要是保证企业与小型电子商务群体更好地进行对接，面对对象型数据库软件支持互联网的连接，保证小宗电子商务交易的顺利进行。

3.3分布型数据库软件

对于大型商务交易，数据库技术的应用主要包括sql，server，oracle等软件的构建，这些数据库软件的服务对象主要是现实企业，数据库系统搭建企业与企业之间电子商务教育的良好平台。

3.4数据库型软件

数据库型软件与远端数据库形成相互融合的局面，使系统形成一个范围广阔的数据库系统，这为电子商务运作提供有力支持。

大数据技术与应用实践报告篇八

大一新生入学都要对自己未来做一个职业生涯规划，那么数据科学与大数据技术专业大学职业规划一般是什么呢？思而思学教育网小编整理了关于大学数据科学与大数据技术专业职业生涯规划书范文8篇，请仔细阅读。

本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。

本专业就是在此背景下设立的面向大数据时代巨大人才需求的新专业，旨在培养具有良好的科学素养和社会责任感与使命感，具有宽广的国际视野，具有从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发以及综合应用的高级工程技术人才。

本专业是一个软硬件结合、兼顾数据科学理论与应用的以计算技术为基础的、以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。

房祥忠、纪宏、林华珍等。

课程要求。

数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。

1.具备扎实的数据基础理论和基础知识；

2.具有较强的思维能力、算法设计与分析能力；

3.系统掌握计算机科学与技术专业基本理论、基本知识和操作技能；

4.了解学科的知识结构、典型技术、核心概念和基本工作流程；

5.有较强的计算机系统的认知、分析、设计、编程和应用能力；

7.熟练掌握一门外语，能够熟读该专业外文书刊。

1、我的性格：

大家都说我是一个活泼开朗的人，很善于与人交流，人缘也比较好，但是很多时候在一些场合缺乏自信，有的时候患得患失，总是考虑的.太多，所以错过了一些很好的机会。从小到大都比较要强，不服输，总想必别人做的更好，不过来到大学，发现人外有人，天外有天，所以开始懂得只要自己努力了就不后悔，不管结果是不是第一，只要自己尽力了就是最好的了。性格比较直爽，有的时候容易伤人，虽然在尽力在改变，但是还需要进一步改善。我是个很好的合作伙伴，做事踏实认真，大家交给我的事情总能很好的完成，一丝不苟。

2、我的兴趣：喜欢看电视，看报纸，上网，逛街，打羽毛球等。很喜欢玩，但是也很关心时事和政治方面的新闻，可以说爱好广泛，但是没有什么很专一能做好的事情。

3、我自己认为所具有的能力：现在在班级里担任班长，所以在这一年里，自己的很多能力都有所提高。比如，在协调班级工作中，增强了合作意识，并提升了统筹规划的能力，在工作中，可能会遇到一些摩擦，在解决这些小摩擦的过程中，我也提升了解决问题和矛盾的能力。也具有了一定的与人交流沟通和组织各种活动的能力。

4、我的价值观：我自己感觉我的人生观和价值观都比较正确，信仰共产主义，而且一直坚信，人一生不能只为了钱去追逐，最有意义的一生是活的快乐幸福，而不是为了追逐金钱和奢侈的生活。

5、我的优势和劣势：优势，我的人缘还可以，善于与人交流，还有在组织活动等方面有一定的组织能力，性格比较开朗，能够很好的调节自己的心情。比较要强，做事踏实。劣势，缺乏恒心，自制力也比较差，不能很好的控制自己，有的时候性格太直了，有什么说什么，容易伤害到别人。

6、我的技能：英语比较好，计算机常用软件的使用，口语表达能力比较强，善于学习新事物。

7、在选择职业时遇到的最大困难和困惑：我现在学习的专业是自动化专业，如果我从事本专业工作，那么就需要我有很扎实的专业基本功和基础，但是现在我所学习的编程等内容对我自己来说有一定的难度，不而且对这些内容并没有很深的兴趣，只是在一点点的培养。第二，现在全国开展此专业的学校有很多，而对于此专业我们学校并没有什么竞争力，所以不知道自己以后能不能找到合适的工作，也不知道今后能不能胜任自动化专业的工作。

8、与职业选择目标的差距：主要是在专业知识上，还有很大的差距。第二，是耐心做事的能力，工程师，以后的工作很可能会比较枯燥，比较复杂，这就需要我有很强的耐心，和对工作的热爱。这也需要我在今后的学习中不断努力提高。

大数据技术与应用实践报告篇九

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]

大数据技术与应用实践报告篇十

测控技术与仪器专业在专业学科中属于工学类中的仪器仪表类，其中仪器仪表类共2个专业，测控技术与仪器专业在仪器仪表类专业中排名第1，在整个工学大类中排名第72位。

在仪器仪表类专业中，就业前景比较好的专业有：测控技术与仪器，电子信息技术及仪器，材料成型及控制工程，软件工程，土木工程，信息工程，宝石及材料工艺学，制造工程，电气工程及其自动化等。

大数据技术与应用实践报告篇十一

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。

大数据技术与应用实践报告篇十二

1、性格：

1.3个人气质：自我形象较好，具一定亲和力;。

1.4学习能力：学习能力强，领悟性较强。

2、优势：

从小生活条件艰苦，养成了不怕苦的精神，这是我最宝贵的财富。另外，善于交际，认识的朋友较多，在以后的求职或创业道路上，这都是很好的资源。乐观、开朗、大胆、创新、有责任感，有不服输的倔劲。

3、劣势：

工作经验很少，有过兼职经历，经济基础很弱。做事不够细心，做决定时优柔寡断，时常怀疑自己的能力，惰性较大。

4、职业兴趣：

职业兴趣前三项是：企业型、事业单位型、社会型。

5、职业能力：

可从事关于电气方面的各个行业，尤以电力输送为强项。

6、职业价值观：

看重对人们的生活环境的质量及对社会的价值意义。

我来自农村，从小就有很多的梦想，到现在才意识到，这些所谓的“梦想”，其实都只是种种遥不可及的奢望!想入仕，以造福一方百姓;想成为如像李嘉诚那样，有自己的企业王国;希望自己能变得巨人般强大，那样才可不枉此生!而今自己面临的是职业的选择，是实现自己愿望起跑点。从小生活条件艰苦，养成了不怕苦的精神，这是我最宝贵的财富。我所学专业为电气工程及其自动化，而电气工程及其自动化专业是电气信息领域的一门新兴学科，但由于和人们的日常生活以及工业生产密切相关，发展非常迅速，现在也相对比较成熟。已经成为高新技术产业的重要组成部分，广泛应用于工业、农业、国防等领域，在国民经济中发挥着越来越重要的作用。而我所在学校西北民族大学是新中国建立的第一所民族高校。我们处在新校区，十分适合学习，因此对所学专业均掌握优秀。

虽然我国在这方面的发展还没有站在世界的最前沿，但随着我国综合国力的提高，对外交往的增加，我们已经逐渐缩小与发达国家的'差距。具有代表性的是：每秒3000亿次计算机研制成功;纳米技术的掌握;模拟技术的应用。一个不容忽视的问题摆在我们面前：如何迎接新技术革命的挑战?经过本专业的老师和同学的共同努力，把电子工程及自动化专业拓展开来，分为“电力系统及其自动化”和“电子信息工程”，涵盖原有“绝缘技术”、“电气绝缘与电缆”、“电机电器及其控制”、“电气工程及其自动化”、“应用电子技术”和“光源与照明”等几个专业方向。设有“高电压与绝缘技术”、“电机与电器”、“电力电子与电力传动”和“电工理论与新技术”、“高电压与绝缘技术”博士学位方向。并以工业产品设计为基础，应用计算机造型、设计、实现工业产品的结构、性能、加工、外形等的设计和优化。该专业培养适应社会急需的，既有扎实科学技术基础又有艺术创新能力的高级复合型技术人才。本专业着重培养学生外语、计算机应用、产品造型、设计等实际工作能力，实现平面设计、立体设计等产品设计的全面智能化。该专业毕业生可从事工业产品造型设计、计算机应用、视觉传达设计、环境设计、广告创意、企业形象策划等行业的教学、科研、生产、开发和管理工作。囊括了电路原理、电子技术基础、电机学、电力电子技术、电力拖动与控制、计算机技术(语言、软件基础、硬件基础、单片机等)、信号与系统、控制理论等课程。高年级还根据社会需要学习柔性的、适应性强、覆盖面宽的专业课及专业选修课。同时也进行电机与控制实验、电子工程系统实验、电力电子实验等。

未来是美好的，可是现实又是残酷的!特别是近年来，大学生的就业压力何其之大!物竞天择，适者生存。作为当代的大学生，处在这个关口，一定要做好自己的职业规划，使自己在将来的就业中，能有一席之地。

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