如何理解大数据范文第1篇

一、领域现状

(一) 刑事技术“大数据”工作体系概念

大数据 (Big Data) 是利用各协调单位将数量巨大的各类数据资源整和成为一个一体化情报信息工作体系, 我们通常从4个角度描述大数据, 既数据体积大 (Volume) 、数据类型和数据来源广 (Variety) 、数据输入输出速度快 (Veloci-ty) 、数据潜在价值大 (Value) 。就刑事技术领域而言, 科学高效的刑事技术大数据体系是利用公安信息网为依托, 整合公安机关内部外部刑侦信息与情报, 以此来进行信息研判, 为综合情报部门以及基层案件侦破机关提供信息资源的平台的一种工作体系。

该工作体系在中心指挥部门的指挥决策下将理论与实践紧密结合, 立足于基层实战以及公安信息化应用等方面, 建立健全完整的刑事技术大数据工作体系。该系统还需针对目前各级公安机关的具体实际情况。该系统应包括公安综合数据库、情报、信息管理存储子系统等, 该体系应充分考虑到基层公安机关的业务特点, 以及各类数据库建设的基础需要, 兼顾情报信息应用中的专业性、区域性和全局性等问题, 使情报信息应用向体系化发展, 满足不同对象、不同层次的应用需求。

除此以外, 该体系还应面向各级公安机关的信息挖掘应用分析整合系统, 在刑事侦查过程当中应实现公共安全情报的高效收集、分析、挖掘, 形成强有力的打击违法犯罪活动的信息支撑。

(二) 全国综合数据库的建立

刑事技术在多年的刑侦公安信息化实践中已逐步积累大量数据库, 我国公安部、各省、市、地区也陆续建立了多种刑事技术资源信息库, 例如:DNA、指纹、足迹、枪弹等数据库, 这些都是刑事技术“大数据”工作体系不可或缺的资源。

建立刑事技术大数据工作体系需要整和全国各类数据库有效信息, 目前我国公安机关主要使用的大型数据库有:指纹数据库、DNA数据库、足迹数据库、枪弹数据库、声纹数据库。

长时间以来, 全国各级公安机关在刑侦实践中积累了大量的公共安全数据信息, 对海量的公共安全数据进行有效的利用和管理是刑事技术朝着数字化、自动化方向前行必须经历的阶段, 对以上数据进行有效的整合、管理、分析, 可以有效的挖掘数据中蕴含的情报, 提高公共安全数据的利用价值。

二、建立综合数据库数据分析系统

树立刑侦信息一盘棋, 溺水三千, 若只研究一瓢水的内容, 显然无法显现其全部, 应减少对个别样本数据的应用, 在大数据背景下, 数据分析的严谨性不仅体现在框架的构建理念上, 还应体现在数据处理技术上, 大数据的具体意义不在于其庞大的数据信息, 而在于将这些庞大的数据信息进行分析整合, 通过计算专业化处理之后的最终数据, 这样可以使数据分析的数据不再局限于公安情报系统和公安部门, 而是可以更多的利用公众提供情报, 单一的数据源显然不能够满足分析的需求, 需要不同类型的数据源信息相互补充。

(一) 完善刑事技术信息采集录入系统

信息的利用需要依托海量的信息采集录入系统, 信息综合资料高端应用的共享更是需要利用数据量大、质量高的基础数据和信息, 如果信息模糊缺损将会导致信息研判出现偏差甚至错误, 信息质量有所保证, 在实战中发挥效益才会有所保证。因此, 对各类数据库的录入操作做规范是建立科学高效刑事技术大数据工作体系的第一步。

(二) 加强数据信息处理技术

目前, 适用于大数据分析的技术有:大规模并行处理 (MPP) 数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统、云计算、分布式构架等技术可以综合利用, 以此来整合各类数据库。在计算机领域大数据处理技术已经相对成熟, 但在刑事技术领域, 特别是针对将专业的大数据存储处理技术与现有的刑事技术研究客体相结合, 科技强警。

此外, 刑事技术工作体系还可以利用现有的现代化信息通信技术, 增强公安机关协同作战的能力, 例如建立以全国犯罪信息中心 (CCIC) 为核心, 以各项公安基础业务应用为平台的公安信息共享和综合利用网络, 为各项公安工作提供强有力的信息支援。再如建立全国公安综合业务通信网、全国公共网络安全监控中心、全国公安指挥调度系统工程等, 扩展数据来源, 完善整个刑事技术大数据工作体系, 提高公安机关的工作效率和侦察破案水平, 适应新形式下社会治安的动态管理。

(三) 建立现场物证综合利用体系

建立现场物证综合利用体系, 整合现场勘查系统、物证鉴定信息管理系统、指纹自动识别系统、足迹数据库、DNA数据库、照相录像管理系统、化验实验室信息管理系统等系统资源, 以现场勘查号以及案件号为关联媒介, 结合犯罪时间、空间, 发现提取电子犯罪, 将各专业的资源库进行串查、正查、倒查的分散信息进行综合利用。

目前我国主要的现勘数据库有:指纹数据库, 目前国内使用的主要指纹识别系统有:北大高科、北京海鑫、北京市局、东方金指、NEC、SAGEM。DNA数据库, 我国DNA数据库建立和应用已有10年的历史进程, 据不完全统计底, 目前全国公安机关已经建成了各类DNA数据库500多个, 拥有专业DNA鉴定人员3000余人。DNA数据库为侦查破案提供了线索和证据, 减少了犯罪的发生率, 并且还有威慑犯罪分子的作用。足迹数据库、声纹数据库、枪弹数据库等。

刑事技术大数据工作体系的高效性就在于能够科学高效的整合以上数据库, 利用云计算技术、大数据计算框架、面向服务的体系架构, 建立主干网DNS服务器, 利用互联网、GPS、视频、通信、银行卡等信息化资源开展“大数据”现场物证综合利用体系。

三、结语

众所周知, 刑事技术是一门多学科交叉和高科技集成的学科, 是公安机关特有的科技破案力量, 是现代侦查破案从物到案、从物到人的精确锁定技术, 是揭露和证实犯罪不可或缺的十分重要手段, 同时, 也为公安机关开展反恐、国内安全保卫、打击经济犯罪、禁毒、治安、消防、交通等工作提供有力技术支持。因此, 刑事技术工作是公安工作的的重要组成部分, 当前的警务信息化蓬勃发展, 建立起科学高效的刑事技术大数据工作体系已势在必行。

摘要：当前全球信息技术日星月异, 刑事技术“大数据”工作体系在我国公安领域的应用也逐步普及, 并逐渐成为公安机关串并案件打击违法犯罪活动的主要趋势。然而, 由于硬件软件等原因, 该体系在我国的应用实践中面临数据库信息共享率低下, 整合度不足, 资源不能充分利用等问题。本文通过分析目前刑事技术“大数据”工作体系现状, 应用完善刑事技术信息采集录入系统、加强数据信息处理技术、建立现场物证综合利用体系方法, 建立刑事技术分析平台, 并使其在信息研判中发挥独特作用。

关键词：信息化,刑事技术,大数据

参考文献

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[4] 刘烁, 王亚东.全国公安机关刑事技术基层基础建设论文集[M].北京:中国人民公安大学出版社, 2012.

[5] 李毅, 刘兴川, 孙亭.基于大数据的公安情报分析系统研究[C].2014第二届中国指挥控制大会论文集 (下) , 2014.

[6] 张年亮.全力推进落实打击犯罪新机制[J].人民公安报, 2015.

[7] 李盛.关于下一代DNA数据库构建的思考[J].北京:刑事技术, 2013 (01) .

如何理解大数据范文第2篇

通过大数据，人们可以分析大量的潜在安全事件，找出它们之间的联系从而勾勒出一个完整的安全威胁。通过大数据，分散的数据可以被整合起来，使得安全人员能够采用更加主动的安全防御手段。

今天，网络环境极为复杂，APT攻击以及其他一些网络攻击可以通过对从不同数据源的数据的搜索和分析来对安全威胁加以甄别，要做到这一点，就需要对一系列数据源的进行监控，包括DNS数据，命令与控制(C2)，黑白名单等。从而能够把这些数据进行关联来进行发囧。

企业针对安全的大数据分析，上讯信息安全专家提出下面是一些要点：

DNS数据

DNS数据能够提供一系列新注册域名，经常用来进行垃圾信息发送的域名，以及新创建的域名等等，所有这些信息都可以和黑白名单结合起来，所有这些数据都应该收集起来做进一步分析。

如果自有DNS服务器，就能过检查那些对外的域名查询，这样可能发现一些无法解析的域名。这种情况就可能意味着你检测到了一个“域名生成算法”.这样的信息就能够让安全团队对公司网络进行保护。而且如果对局域网流量数据日志进行分析的话，就有可能找到对应的受到攻击的机器。

命令与控制(C2)系统

把命令与控制数据结合进来可以得到一个IP地址和域名的黑名单。对于公司网络来说，网络流量绝对不应该流向那些已知的命令与控制系统。如果网络安全人员要仔细调查网络攻击的话，可以把来自C2系统的流量引导到公司设好的“蜜罐”机器上去。

安全威胁情报

有一些类似与网络信誉的数据源可以用来判定一个地址是否是安全的。有些数据源提供“是”与“否”的判定，有的还提供一些关于威胁等级的信息。网络安全人员能够根据他们能够接受的风险大小来决定某个地址是否应该访问。

网络流量日志

有很多厂商都提供记录网络流量日志的工具。在利用流量日志来分析安全威胁的时候，人们很容易被淹没在大量的“噪音”数据中。不过流量日志依然是安全分析的基本要求。有一些好的算法和软件能够帮助人们提供分析质量。

“蜜罐”数据

“蜜罐”可以有效地检测针对特定网络的恶意软件。此外，通过“蜜罐”获得的恶意软件可以通过分析获得其特征码，从而进一步监控网络中其他设备的感染情况。这样的信息是非常有价值的，尤其是很多APT攻击所采用的定制的恶意代码往往无法被常规防病毒软件所发现。参见本站文章企业设置“蜜罐”的五大理由

数据质量很重要

最后，企业要注意数据的质量。市场上有很多数据可用，在安全人员进行大数据安全分析时，这些数据的质量和准确性是一个最重要的考量。因此，企业需要有一个内部的数据评估团队针对数据来源提出相应的问题，如：最近的数据是什么时候添加的?有没有样本数据以供评估?每天能够添加多少数据?这些数据哪些是免费的?数据总共收集了多久?等等。如果不了解，可以找玉环红狐网络，备份软件及容灾系统。

如何理解大数据范文第3篇

一、法国电力

法国电力集团(EDF)是一家国有综合性跨国能源公司，拥有欧洲最大的电力生产系统，在核电、水电和可再生能源等清洁能源领域具有较强的国际竞争力。作为全球领先的电力基础设施服务提供商，法国电力公司非常重视大数据在企业运营分析管理中的作用，通过设立专业机构、完善数据基础、增强分析能力，不断发掘数据资产价值，为企业战略转型与服务升级提供有效的决策支撑。

(1)建立独立机构支持运营决策 法国电力在客户关系管理数据库中，对用户信息进行全面搜集，成立运营分析中心，专门负责对客户数据进行分析，以对销售管理进行支撑。以项目制的形式负责向销售、营销和财务控制在内的六个业务部门提供客户行为分析支撑，以改善这些部门的服务质量并实现客户的最大化保留。

(2)运用大数据技术挖掘数据资产价值 目前全法已经安装3500万智能电表，电表产生的数据量将在5-10年内达到PB级。智能电表采集的主要是个体家庭的用电负荷数据。这些电表数据，结合气象数据、用电合同信息及电网数据，构成了法国电力的大数据。考虑到大数据的广泛应用前景，针对自身海量数据的特性及其处理需求，法国电力的研发部门成立了大数据项目组，借助大数据技术研究海量数据的处理架构，实现用电负荷的精细化测量，降低信息决策系统与运行操作系统之间的延迟。

二、 美国电力

美国在智能电网的工程应用方面处在世界前列，应用涉及用户行为分析、需求响应分析、设备风险分析、系统风险评估、能效分析、决策支持等多个领域。

美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部12个数据源系统及来源于其服务地区内的200万台智能电表的数据进行了集成，总计10TB的云图像数据，集成分析3500万条数据，每天约传输8GB/2.2亿条数据，年收益预计可达200万美元。其中，AMI 管理模块(图2-1)，可快速查看电表状态、隐患区域、部署进度以及焦点问题，优化AMI的全寿命周期管理，提高AMI系统运行效率，降低公司运行成本;收入保护模块(图2-2)能够识别欠费/窃电行为，改进收费和服务策略，降低非技术性线损。

图 2-1 C3能源分析引擎平台中AMI管理模块操作界面

图 2-2 BG&E公司收入保护模块界面

美国Con Edison公司与MIT、哥伦比亚大学联合开发了基于机器学习的配电网故障风险评估系统。该系统在纽约供电公司进行了试点应用(图2-3)，可针对馈线和设备(电缆、配变等)进行故障风险等级评估，用于指导停电检修、提高设施维护效率、提升配电网可靠性。

图2-3 配电网故障风险评估系统

美国Battelle研究中心利用IBM公司的流处理软件InfoSphere及高兼容性服务器Netezza开展太平洋西北智能电网示范项目(Pacific Northwest Smart Grid Demonstration Project)研究，该项目参与单位包括来自美国西北五州的11家公共或私人电力供应商，Bonneville电力局和华盛顿大学等，通过分析近6万名电力用户在动态电价下的用电信息，研究准实时条件下(智能电表采集频率5分钟/次)的需求响应、价格波动、能量消耗、窃电监测等交互行为。图2-4给出了华盛顿大学内建筑的用能情况，它集成了华盛顿大学校内建筑的智能电表数据，可分析各建筑用能情况与准实时天气关系等。

图 2-4华盛顿大学内建筑的用能分析

美国UCLA大学可持续发展中心(CCSC)联合LA水利电力部(LADWP)、政府规划办公室(GOPR)共同开发了洛杉矶电力地图(LA Electricity Map)。该地图以街区为单位将人口信息、收入信息、街区环境信息等社会经济信息与用电信息、用水信息、排放垃圾信息等耗能信息全部集合在一起，以加州地图形式展示了2011年1月到2012年6月之间数据(图2-5)，从而直观展示社区周期、能耗、碳排放量等可持续发展重要指标。为城市规划提供了直观有效的辅助依据，也可以按照图中显示的停电频率较高、过载较为严重的街区进行电网设施的优先改造。作为城市内能源应用趋势的可视化分析工具，该地图有助于更直观地讨论如何进行能源投资，提高能源效率以及制定公共政策。

图2-5 LA电力地图

为更新日趋老化的电力基础设施，同时也作为新的智能电网计划的一部分，芝加哥电力大力推广使用智能电表。预计到2018年，将有超过四百万智能电表被安装和投入使用，此举可为用户节约超过一亿七千万的费用。到目前为止，芝加哥地区已经有将近30万智能电表被安装且投入使用。很快，使用智能电表的居民将覆盖整个芝加哥地区。智能电表是智能电网技术的一个重要组成部分，它给人们提供了更可靠的电力支持和更多的省钱机会。智能电网计划致力于改造芝加哥的电力使用情况，使更多的家庭和企业节省资源和金钱。因此，芝加哥政府非常支持新一代的智能电网技术，并将此作为智能基础设施建设的一部分。新的基础设施投资，为长期的经济增长和居民生活水平的提高奠定了坚实的基础。此外，芝加哥电力在智能电表推广过程中同步规划建设AMI体系，贯通营销、GIS、工作指令、天气预测等多个信息系统，建立“用户智能平台”进行大数据关联分析，结果应用于供需求侧响应、能效、资产负荷分析等多个商业功能模块。

三、 日本电力

日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题，日本总务省于2012年7月新发布“活跃ICT日本”新综合战略，今后日本的ICT战略方向备受关注。其中最为关注的是其大数据政策(从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力)，日本正在针对大数据推广的现状、发展动向、面临问题等进行探讨，以期对解决社会公共问题作出贡献。

2012年10月份，东京电力公开招标采购家庭用智能电表，大崎电器等公司参与投标，东电计划到2018年将90%的东电家庭用户的机械式电表更换为智能电表，总计约为1700万台。 关西电力公司则采用大崎电器子公司enegate的智能电表产品进行试验运行，预计该公司今后的量产规模将达100万台，大崎电器今年的总投资额将达50亿日元。东光电器与东芝共同组建的东光东芝电表系统公司主要面向写字楼、公寓楼等开发智能电表，目前正积极拓展产品销路。此外，野村不动产也将于2013年开售公寓专用型节能电表。智能电表可以实现用电量数据在用户和供电公司之间的智能传送，能够有效节电，初步预计日本国内的市场规模约为7000万台，5年后智能电表的需求将占全部电表需求的80%。目前，东京电力与关西电力已经开始试运行智能电表联动系统，各电表厂商正通过加大投资、开发新产品等方式积极抢夺这一市场。大崎电器工业计划于年内依托埼玉县事务所新设智能电表工厂，产品主要面向东京电力公司，根据东电提供的设计规格进行研发、生产等作业。

2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。

四、 澳大利亚电力

澳大利亚国家电力委员会从2007 年开始在全国范围内推行高级量测体系(Advanced Metering Infrastructure，AMI)项目，引入分时电价(基于时间间隔计量)，使用户能够更好地管理电能消耗。澳大利亚政府推行电力市场的改革不仅仅是为了提高供电效率，而且通过改善电价制度，提高对能耗的控制以及减少温室气体排放。2011年，澳大利亚电力巨头新南威尔士州能源公司宣布开始一项全新的智能电表项目。这一项目旨在使其用户更好的管理和控制用电量。部分用户作为志愿者可以选择安装电表，并将通过电脑、智能手机和网络浏览器的操作及应用对用电量进行详细记录。事实上尽管输电网络已经运营了数个世纪，但网络运营商在输电网的维护和输电网低压段输送损耗等问题上仍缺乏经验。到目前为止，公共事业部门虽然已经在整个城市的高压输电段布置了输送损耗监控，但对于低压段的输电线路故障和输送损耗还依赖于用户传递过来的信息。

五、 中华电力

如何理解大数据范文第4篇

教学目标就是一座“灯塔”，它指引着你的教学方向，你的一切教学活动都是围绕预设的教学目标来执行的。在阅读过程中，我相信所有的老师都能够对文本不同程度的做到了多元解读，然后才制定出可行的教学目标。但是我认为，这只是教师对文本的解读，那不代表学生的理解。如果教师针对某一个问题，非要学生顺着老师的思路去理解，那就是“请君入瓮”了。

而个性解读在于“个性”所谓“个性”就是有自己独到的，不同于一般现有的主流的解读，他指向的是与众不同，是特立独行。这种个性化的理解或许没有得到别人的认可，或许没有得到普遍性的接受。它仅仅是一种独特的解读存在而已。比如我前年在上《去年的树》这课中，我也是抓住了讲诚信、重友情等方面，通过多种朗读方式潜移默化地传递给学生。但是，在说感受的时候，学生也谈到了环境保护的问题。我应该鼓励他，而不是因为这个问题不在我预设的目标之内我就否定它。我觉得应该尊重学生的个性理解，那才是学生最真实的感受。

同一教学目标。多元解读文本

一篇教学案例首先是由教师对文本进行多元解读，然后教结合本班学生实际进行目标设定。教师对文本的理解并进行教学过程设计。然而，在教学过程的执行中，由于学生对文本的认识不同，所站的角度不同，所以对文本的理解就不同，感受也不同，这就要求我们同一个教学目标，多元解读文本。这真是：“一千个读者就有一千个哈姆雷特。”

尊重学生个性化理解，鼓励学生与众不同的看法，多元解读文本中是没有什么“标准答案，唯一结果”的。即便是像《去年的树》中那样，学生谈到了环保问题，应该鼓励表扬学生能从其他角度看问题，同时告诉学生保护环境不是编者要重点突出的价值取向，学生多元解读文本的积极性仍然不会遭到挫伤。

记得那次教《桂花雨》一文，有个片段我至今记忆犹新，课文描写的是儿时在家乡摇桂花时的情景，表现了作者的思乡之情。当讲到摇桂花时，我抓住文中人物展开，让学生说说母女各自的快乐。甲同学说：“我体会到女儿很快乐，桂花打在身上就像密集的小雨点一样很好玩;乙同学说：“我感受到了母亲的快乐，摇下来的桂花多，可以卖很多钱。”你有这样的快乐吗?有个学生马上就站起来说：“今年我家的梨丰收了，梨上市的那段日子，我们一家三口整天忙碌，在果园里围着梨树转，爸爸妈妈高兴得合不拢嘴逢人便说到我家来吃梨。我最爱干的劳动就是和他们一起爬树摘梨。

让学生品出各自独特的感受来，对文本多元解读进行了一次很好的诠释。

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我对文本解读的体会

我对文本解读的体会

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贡献

学分

来自

顺其自然

3515 要上好一节阅读课，有三个关键：一要正确、深入地解读文本，二要有匠心独运的教学设计，三要有灵活机动的课堂实施。其中解读文本是基础，是上

好一节课的重要前提。

一、 感性的解读，品出人文内涵

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720 “缀文者情动而辞发，观文者披文以入情。”感性地解读课文，教师才能在

教学中让生动的人物形象、缤纷的生活场景、起伏的故事情节走进学生的心0

灵，成为他们精神世界中一个个鲜活的元素。如《桂花雨》这篇课文，通过描写摇桂花，表现作者的思乡之情。事实上，我们还可以用感性的眼光审视洮南这篇课文。摇花乐不仅是作者的快乐，也包含母亲的快乐，这种乐是逐渐提市 升的，对于作者来说，摇花乐是一种童年的游戏之乐，对于母亲来说，摇花乐是一种乡里乡亲的助人之乐。摇花乐展现的是一幅其乐融融的场面，教学时我引导学生反复读课文，再画出描写摇花乐的句子，然后一边读一边结合课文插图想象摇花乐的情景，和作者分享童年的快乐，思乡之情不讲自悟。

感性地解读文本，如《小桥流水人家》是一篇很美的散文，课文勾勒出了一幅“小桥流水人家”的写意画──小溪潺潺绕村庄、杨柳依依垂水面、水鸟

流水相和唱，色彩清新而明快，情调美丽而缠绵;接着话题一转，写了小桥流水人家的人们恬淡、闲适的生活情况，日出而作，日落而息，守望相助，无“闹市”之乱耳，无 “疲惫”之劳形，有如世外桃园;结尾直抒胸臆：“那段日子，深深地印在我的脑海中”。通过感情朗读，想象画面，学生感悟到小桥流水人家的清纯的美、天然的美、圣洁的美。感性的阅读，能让人获得自然的阅读体验和真实的审美视觉，从而真切地触摸作品的人文内涵。

二、 艺术的解读，品出文学之味

语文课文充盈着艺术之美。品读课文，我们要能品出文本中的“文学艺术味”来。《我的长生果》一文，把长生果比喻成书，他是人们的营养品(精神营养)，文中用了大量比喻，描写生动、具体，写的很好。例如，在记忆的心扉中，少年时代的读书生活恰似一幅流光溢彩的画页，也似一阙跳跃着欢乐音符的乐章。“书是全世界的营养品。”作者还提了建议，阅读不仅可以扩大我们的想象力，还能让我们得到充分的知识和智慧。有了这样艺术的解读，教师在课堂上便能引导学生细细咀嚼一番。文学作品是语言的艺术，鉴赏语言，品出文学作品中的滋味，才能上出富有文学色彩的课来。

三、 多元的解读，品出独特感受

阅读是高度个性化的心智活动，不同的读者有着各自关注的焦点，有着不同的感受和体验。即使同一篇文章，同一个人在不同的时间和环境里阅读，感

悟也不尽相同。

我们研读课文，要有自己的独特发现，《落花生》一文，一般学生都会感受到落花生默默奉献的精神，但有的学生认为花生默默奉献的精神是可贵的，但苹果他们自我推荐也值得赞赏。总之语文教学必须以人为本，弘扬人文精神，充分尊重学生的个性，还学生自由的空间，教师要善于营造民主、平等、宽松、自由的课堂氛围和学习环境，让学生的个性得到充分张扬，让人文精

神在语文教学中得以渗透。

文本的解读是语文教师的一项重要工作，是语文教师的教学基本功，我们应在咬文嚼字中揣摩语言，在品词析句中走进作者在推敲中感悟情感。久而久之，我们的语感和文学鉴赏能力也自然而然地提高了，课堂也将越来越充满

智慧和活力

如何理解大数据范文第5篇

首先说说在长征途中体现出来的精神吧，热爱祖国，勇敢坚毅，不畏劳苦，团结一致。我认为这是面对长征所必须具备的品格，缺一不可。如果不是那么热爱祖国，怎么敢挑战艰险困苦的长征;如果不是够勇敢够坚毅，怎么敢迈出万里崎岖的第一步;如果不能不畏劳苦，团结一致，怎么能用双脚踏尽困难重重的两万五千里。只有先具备了这些品质，我们的红军才能创造出长征这样一个奇迹。这些品质在长征中得以彰显，得以发扬光大，不管是通过血液还是通过长征中的故事和事迹，这种精神得到了一代又一代的传承。

而在长征途中学到的，我想是不畏牺牲和坚持不懈。漫漫无尽的长征路，想想都叫人胆寒，雪山草地，少粮缺衣，翻山过海无一不是对体力和意志的巨大考验，而经历了如此种种的中国红军，自然磨练出了不畏牺牲、坚持不懈的精神，这是长征的一路艰辛给我们的宝藏，也是长征能够胜利的秘籍。经过了长征的中国红军，更加坚定了对革命的态度，最终取得了中国革命的胜利。

如何理解大数据范文第6篇

关键词：大数据 大数据资产 大数据企业 会计报表

大数据是经过系统整理，储存在现实或虚拟空间里，能够提供一定价值的信息资源。即大数据企业或大数据研究机构首先通过过去交易或事项合法取得，其次能够拥有或控制，再者可以带来经济利益的资产。

对大数据合理地进行确认和计量;正确地进行会计处理;公允地体现在会计报表上，这是大数据作为一项新型企业资产研究的课题。站在大数据逐步产业化的层面，立足于雨后春笋般诞生的众多大数据企业和大数据研究机构的角度，让大数据资产走进大数据企业会计报表具有现实意义和深远的影响。

一、大数据资产的确认

1.大数据资产确认的操作方法。数字不是数据，数据也不是大量数字，大量数据也尚不能界定为大数据。当企业针对某个领域、某个事项、某种目标进行前期调查、调研、抽样、统计等研究时，或者针对基础资料进行筛选、整理、分类、分析等后期系统加工处理开发时;再或者企业支付对价购买取得数据基础资料时，将归集的对象化了的成本费用确认为“研发成本”，非对象化的确认为期间费用。

在“研发成本”的基础之上，能够使大数据以研究报告等现实产品形式对外提供给大数据使用者时;或者能够使大数据在虚拟空间里供大数据使用者随时使用时，将“研发成本”确认为“无形资产”。

2.大数据资产确认的背景培育。尽管独立的数字、零散的数据尚不能界定为大数据，但是它们却是形成大数据产品的基础原料。原料的价格相对于产品而言自然是低廉一些，特别是对于大数据产品这样的无形资产，其原料更是低廉得可怜。比如几千元钱购买了一个城市的企业注册信息;再比如几百元钱、甚至是几个电话或者几句好话就能换取无数个各类样本。

的确有些样本取得是简单且价格低廉的，但有些基础原料却是前期花费高额成本的。比如人口普查、经济调查等等前期都花费了大量的人力、物力、财力。只是目前这些基础样本的持有者没有法律的约束;没有或者法律意识淡薄忽视了这些基础样本的价值所在。伴随着人们“数据资料信息本身是有价值”意识的增强，就会逐渐形成一个市场，形成一个数据原材料、大数据设备、大数据人才、大数据产品市场。这些都将逐渐形成大数据确认的背景培育土壤。

二、大数据资产的计量

1.大数据资产计量的操作方法。大数据资产一旦作为企业的一项新型资产，自然也要遵循货币计量的假设和历史成本的原则。企业在大数据资产研究阶段和大数据资产开发阶段，以其实际发生的工资薪金、设备折旧、购买大数据资产支付的对价、投资者投入的大数据资产公允价在内等各项成本费用额度，分别将归集的对象化了的成本费用计入“研发成本研究费”和“研发成本开发费”，非对象化地计入期间费用。

在“研发成本”的基础之上，能够使大数据以研究报告等现实产品形式对外提供给大数据使用者时;或者能够使大数据在虚拟空间里供大数据使用者随时使用时，将“研发成本”的账面价值结转到“无形资产”。

2.大数据资产计量的技术支持。关于大数据资产的计量，从理论上来讲并不复杂。但是实际操作过程中，需要太多的技术支持，或者说需要太多账务处理的合法依据。购买大数据资产支付的价格是否合理，这不能停留在供求双方的合同、协议上，不管是由供方提供发票，还是由需方到税务机关代开发票，其发票的金额应当在对应合同协议的基础上，税务机关应该制定最低计税标准，或者借助大数据资产评估机构的评估值。还有投资者投入的大数据资产是否公允价，也存在类似的问题。

发票可以是增值税普通发票，也可以是增值税专用发票。但是只有开具发票税务机关才能掌控大数据资产的交易流转税;供方企业或自然人才能从源头上缴纳增值税及其附加;需方企业才能获得合法的企业所得稅税前扣除依据。

对于评估而言，首先，是完善大数据资产的资产评估准则、细则、操作指南;其次，是培养大数据资产评估专业人才和培养、提高资产评估师的大数据资产评估技能;再者，是有胜任能力的评估师事务所增加大数据资产评估业务范围，同时建立大数据资产登记确权、价值评估、交易服务公共平台。不仅让大数据资产走进企业的会计报表提供合理合法的可能，也为企业将来的大数据资产抵押贷款、资产证券化的等价支付、有序流动，最终形成大数据产业和产业链奠定基础。

对于税务机关而言，首先是应该将大数据资产交易列入增值税细目，确定大数据企业的征收率和税率;其次是制定大数据资产的最低摊销年限;再者是壮大针对日益繁荣大数据企业稽查队伍或者人员。

三、大数据资产的会计处理

1.大数据资产的会计处理方法。大数据资产将以存货的形式或无形资产的形式，存在于“研发成本”或“无形资产”账户。因此，大数据资产的会计处理关键工作就是摊销。其摊销的流向应该是和大数据企业“主营业务收入”对应的“主营业务成本”。也就是说摊销时，借记“主营业务成本”，贷记“累计摊销”。

针对大数据资产的特性，其不适应一般无形资产五五摊销和分次摊销的直线平均法。应当采用收益百分比法或者年数总和加速摊销法。目前大数据资产的计量标准尚待完善，收益百分比法的实施还有一定难度。当前可以将固定资产计提折旧的年数总和法引入大数据资产的摊销。具体的使用年限可以参考最低使用年限。

对于大数据资产取得的会计处理，在前面确认和计量环节已经涉及。大数据资产的期末计量，在上述税务机关制定的最低摊销年限指导下也就变得非常简单。在此不再赘述。

2.大数据资产的会计报表列示。大数据资产在资产负债表上的列示位置，依据对会计准则理解因该是存货项目或无形资产项目。针对大数据资产的特性，对于账面价值需要研究两个问题：第一，大数据是轻资产类型的资产，所以不能仅仅从资产额度上判定大数据企业是小企业或中企业，那么能不能采用高价卖出，平价买入，并交纳交易环节税费的形式抬高资产额度;能不能评估增值补交税费入账。第二，大数据资产列示在无形资产项下，无疑是一种长期资产，这在某种程度上会影响大数据企业的流动比率实质。因此可否考虑将一年内摊销完成的部分价值，列示在一年到期的其他流动资产。

总之，如何对大数据资产进行确认、计量、记录、报告还有待相关政策、法规的完善。目前仅仅是对大数据会计的初探，但大数据企业已经是存在的企业类型，大数据资产也无疑要计入企业的会计报表，这对大数据企业本身和整个社会的大数据产业都具有现实意义和深远的影响。

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