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香雪海Jackie
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深深哒瑷

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1.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业的教材建设探索期刊:《新闻文化建设》 | 2021 年第 002 期摘要:随着大数据时代的到来,信息技术蓬勃发展,国家大力推进大数据产业的发展,鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下,许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状,探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题,同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。关键词:数据科学与大数据技术专业;课程设置;教材建设链接:.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业课程体系探索期刊:《科教文汇》 | 2021 年第 002 期摘要:该文阐述了数据科学与大数据专业的设置必要性、专业的培养目标和知识能力结构,最后探索了数据科学与大数据专业的技术性课程体系设置方法.希望该文内容对数据科学与大数据技术专业的培养方案制订和课程体系构造具有一定的指导意义和参考价值.关键词:数据科学;大数据技术;课程体系链接:.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业实验实践教学探析期刊:《长春大学学报(自然科学版)》 | 2021 年第 001 期摘要:近些年各种信息数据呈爆炸式增长,在这种背景下,国家在2015年印发了关于大数据技术人才培养的相关文件,每年多个高校的大数据相关专业获批.数据量的增长对数据处理的要求越来越高,各行业涉及信息数据的范围越来越广,对大数据专业人才的需求越来越多.为了应对社会需求,如何科学地规划数据科学与大数据专业的本科教育,尤其在当前注重实践操作的背景下,如何制定适合的实验实践教学方案,更好满足社会需求.关键词:数据科学;大数据;实践教学链接:

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helloJ80430

关于零售营销的参考文献

一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法;在结果中有时要引上与文献对比的资料;在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。以下就是我为大家带来的关于零售营销的参考文献,希望大家喜欢!

[1]. Michael Morris,Minet Schinde hutte,Jeffrey Allen. The entrepreneur's business model toward aunified perspective[J].Journal of Business Research,2003(6)

[2]. Thomas W. Malone,Peter Weill. Do some business models perform better than others[J].MIT SloanWorking Paper, 2006(5)

[3]. . Ostenwalder,Y. Pigneur,and . Tucci .Clarifying business of the modles:origins,present,andfuture of the concept[J] .Communication Association for Information Systems,2005(15)

[4]. 张兵.传统零售企业的战略转型[J].企业改革与管理,2000

[5]. 毕红毅,孙明岳.我国零售业发展现状、存在问题及发展思路[J].山东财政学院学报,2009

[6]. 李嶙屹.电子商务环境下苏宁电器战略转型的研究[D].上海:华东理工大学,2011

[7]. 张向阳.我国传统零售企业转型网上零售模式的问题与对策研究[J],2012

[8]. 汪孔文.互联网环境下零售商业模式创新[D].福建:华伦大学,2011

[9]. Martin V. Deise.电子商务管理者指南从战术到战略[M].黄京华译,北京:清华大学出版社,2002

[10].Ravi Kalakota,Andrew B Whinston.电子商务管理指南[M].陈雪美译,北京:清华大学出版社,2005

[11].宋倩,王能.互联网条件下国内零售企业商业模式创新[J].电子商务,2013

[12].Zhang Shanshan. A Comparative Study on Online Retailing of and [D].Liaoning:LiaoNing,Dongbei University of Finance and Economics,2011

[13].姚远.我国大型网上零售企业的网络营销策略研究[D].辽宁:东北财经大学,2001

[14].沈瑞山.电子商务的发展对市场营销的影响[J].华东经济管理,2004,18(3)

[15].陈捷.传统中小企业电子商务模式初探[J].电子商务,2010,(6)

[16].刘苗.电子商务模式及其发展策略分析[J].我国商贸,2010,(20)

[17].张秋蓉.试论企业电子商务的风险控制[J].云南则一贸学院学报,2001,(S2)

[18].Amit R,Zott C. Value creation in e-business[J].Strategic Man Journa1,2001,(22)

[19].张喜征,傅荣,胡湘云,胡南相.网络营销中的信任传递模式与策略分析[J].商业研究,2006,(9)

[20].菲利普科特勒.营销管理[M].北京:我国人民大学出版社,2009

[21].高世宁.典型零售企业盈利模式分析[J].当代经济研究,2007(03)

[22].戚安邦.项目评估学[M].天津:南开大学出版社,2006

[23].Viktor Mayer-SchSnberger,Kenneth Cukier.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕,周涛译.杭州:浙江人民出版社,2013

[24].2013 年度我国网络零售市场数据监测报告[R].杭州:我国电子商务研究中心,2014

[25].李雨妇.家电连锁产业的行业集中度发展研究[J].现代商业,2012(20)

[26].袁峰,宿恺.电子商务企业风险防范体系研究[J].物流科技,2004(6)

[27].黄敏学.电子商务[M].北京:高等教育出版社.2001

[28].章佳元.传统零售企业线上线下协同发展的商业模式研究:以苏宁为例[D].浙江工业大学经贸学院,2013

[29].程光.我国大型百货业电子商务发展研究[D].北京:首都经济贸易大学经济学院,2012

[30].Efraim Turban,David King.电子商务:管理视角(原书第 5 版)[M].严建援译,北京:机械工业出版社,2010

拓展:大数据论文参考文献

[1] 陈杰. 本地文件系统数据更新模式研究[D]. 华中科技大学 2014

[2] 刘洋. 层次混合存储系统中缓存和预取技术研究[D]. 华中科技大学 2013

[3] 李怀阳. 进化存储系统数据组织模式研究[D]. 华中科技大学 2006

[4] 邓勇强,朱光喜,刘文明. LDPC码的.低复杂度译码算法研究[J]. 计算机科学. 2006(07)

[5] 陆承涛. 存储系统性能管理问题的研究[D]. 华中科技大学 2010

[6] 罗东健. 大规模存储系统高可靠性关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011

[7] 王健宗. 云存储服务质量的若干关键问题研究[D]. 华中科技大学 2012

[8] 余雪里. 金属氧化物pn异质结对光电响应与气体敏感特性的作用[D]. 华中科技大学 2014

[9] 王玮. 基于内容关联密钥的视频版权保护技术研究[D]. 华中科技大学 2014

[10] 韩林. 云存储移动终端的固态缓存系统研究[D]. 华中科技大学 2014

[11] 田宽. 宫内节育器用Cu/LDPE复合材料的表面改性研究[D]. 华中科技大学 2013

[12] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2010

[13] 王鹏. 低密度奇偶校验码应用于存储系统的关键技术研究[D]. 华中科技大学 2013

[14] 刁莹. 用数学建模方法评价存储系统性能[D]. 哈尔滨工程大学 2013

[15] 符青云. 面向大规模流媒体服务的高性能存储系统研究[D]. 电子科技大学 2009

[16] 王玉林. 多节点容错存储系统的数据与缓存组织研究[D]. 电子科技大学 2010

[17] 田敬. 对等存储系统中的数据可用性与安全性研究[D]. 北京大学 2007

[18] 傅颖勋,罗圣美,舒继武. 安全云存储系统与关键技术综述[J]. 计算机研究与发展. 2013(01)

[19] 杨黎. 金属氧化物半导体多孔膜材料气敏过程中的导电行为研究[D]. 华中科技大学 2013

[20] 聂雪军. 内容感知存储系统中信息信息生命周期管理关键技术研究[D]. 华中科技大学 2011

[21] 周可,张江陵,冯丹. Cache对磁盘阵列性能的影响[J]. 电子学报. 2003(09)

[22] Liping Xiang,Yinlong Xu,John C. S. Lui,Qian Chang,Yubiao Pan,Runhui Li. A Hybrid Approach to Failed Disk Recovery Using RAID-6 Codes[J]. ACM Transactions on Storage (TOS) . 2011 (3)

[23] Liping Xiang,Yinlong Xu,John . Lui,Qian Chang. Optimal recovery of single disk failure in RDP code storage systems[J]. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review . 2010 (1)

[24] Bianca Schroeder,Garth A. Gibson. Understanding disk failure rates[J]. ACM Transactions on Storage (TOS) . 2007 (3)

[25] Lakshmi N. Bairavasundaram,Garth R. Goodson,Shankar Pasupathy,Jiri Schindler. An analysis of latent sector errors in disk drives[J]. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review . 2007 (1)

[26] 任劲,谢长生,李为. iSCSI协议及其Linux下的实现[J]. 小型微型计算机系统. 2003(07)

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Samantna523

大数据驱动公共管理学科现代化论文

在各领域中,大家肯定对论文都不陌生吧,借助论文可以有效提高我们的写作水平。相信许多人会觉得论文很难写吧,以下是我整理的大数据驱动公共管理学科现代化论文,供大家参考借鉴,希望可以帮助到有需要的朋友。

摘要 :

我们目前所处的是一个由数据主宰的大数据时代,数据的共享正改变着我们的工作和生活。而在该时代中,公共管理有着极为深刻的影响,政府部门应该清楚地认识到公共管理学科的重要性,并以科学的态度来面对该学科所面临的机遇和挑战,并且分析大数据对公共管理学科所产生的影响,反思传统管理模式中存在的不足之处,对公共管理行为模式进行改进,从而有效地促进大数据时代下公共管理学科的发展与进步。

关键词:

大数据驱动;公共管理;改革方式

引言:

在公共管理的实施过程中,工程的使用不只意味着管理的过程,因为这需要对各个公共资源进行再分配。行使这个权利的时候是需要调配各种公共资源,在国家法律法规体系下,安排各种公共资源,保障各项资源的有效运转。需要注意的是,必须以群众的利益作为基本前提,防止公共资源的滥用甚至其他严重的后果发生。在整个大数据不断发展的情况下,公共资源的使用,有了更多透明化的监督过程,可以对这些公共资源进行科学合理的配置。

在未来,公共学科的发展变得越来越高效,公共学科也是建立在现代高新技术的基础上,针对目前公共管理存在的弊端,和高新技术进行深入分析,将这些找到的矛盾用人文学科的思想得以解决。在公共管理学科的发展历程之中,各种数据的处理是极为重要的。只有有效利用大数据处理的方法,才能够更好地促进公共管理,将公共政策和现代数据结合,促进我国的公共管理不断进步。在现代化的发展历程之后,我们还应该不断关注公共学科的发展特点,探讨公共学科可能出现的风险问题,不断提高科学决策的准确度,根据大数据的分析结果,促进公共学科的改进。

一、大数据的实际内涵以及其发展概述

在运用大数据技术时,部门研究者认为大数据是一种统计模式,是运用各种现代信息技术进行自动记录和延续扩充的过程,而非人工设计的数据。不过,这类观点是以大数据统计为出发点,然而实际上大数据并不仅仅只是进行数据资源的整理和收集,更重要的是对数据进行分析[1]。

二、大数据对公共管理学科的驱动机制

大数据的发展给公共管理的影响是深远的,从大数据的发展可以不断提高公共管理的效率,大数据的深入发展,能够帮助我们先入进行公共管理。在未来,要促进公共学科的发展,就需要依靠大数据,在大数据的帮助之下,深入挖掘公共管理的实质,帮助我们找到科学的管理项目,从而为公共决策做出准确的判断。以往在公共学科的时候还没有发挥大数据的价值,缺乏一定大数据的思想。发展是一个缓慢过程,在这个公共学科的成长过程中,我们必须研究大数据的专业特征。利用公共学科的机制,回到数据的创新作用。总地来说,可以从以下几个方面找到大数据的影响。

(一)巨大数据体量对公共管理学科的影响到时候就意味着更多的海量数据。这些数据的发展不仅拥有着较大的体量,还意味着公共管理的难度也在增加。公共管理需要依靠大数据技术,但是却要利用好,到时候做好分析的脚本研究。改善传统的思维,让我们用现代的思想为公共管理做出更多的分析。大数据在现代的应用是深远的,我们要利用各种各样的大数据技术,更多的大数据手段找到公共学科的真正内涵。从而为到时候去建设提供物质基础,这些基本的数据出发,让政府面临更多的公共决策类型,公共管理样本的采集为大数据做出了更多的支持。基础的公共管理样本可以成为数据的来源,也为公共管理学科发展做出深入的影响。为进一步找到目前存在的问题,就需要对公共决策的数据进行整合,从而发挥学科的时代性特征,达到公共管理的具体目标[2]。

(二)多样化的数据对公共管理学科产生的影响大数据时代不只是大数据的数量增加,更多的是数据的种类。公共学科要掌握更高的管理方法,就需要研究现在的数据种类,利用公共学科的深入特点找到管理的不同类型,从而实现较高的管理目标。大数据时代是一个多种类型的时代,在过去的时代中不需要这样多的信息,也不会利用现在的存储资源。然而目前的公共管理,需要我们更多的存储空间是处于到时候去时代之中所面临的管理种类是多种多样的,类型也是十分广泛。在这些众多的种类中,我们面临多种形式的公共资源,必须要深入研究,采取适合于公共管理学科的应对方法,促进我公共管理学科的深入发展,找到承载的.问题,找到学科的管理方向,从而丰富各种类型的表达方式和存储方法[3]。

(三)低密度的数据价值对公共管理学科的影响大数据时代不仅意味着数据的多样化,但需要很多的载体承担这些数据。我们需要提高存储的空间,对目前的存储空间进行深入探索,不断进行改革,从根本上提高存在的空间数据。加强存储空间的创新。首先,现在都很多数据看似已经传出,然而却没有经过深入的加工,且没有一定的压缩功能,这些数据在存储的时候造成了较多的空间占用,空间资源在一定程度上造成了一些无用的数据存储。面对这种情况我们要找到数据存储的内在问题,从根本上提高存储的有效性,并且加强数据之间的传递和流通。目前的现状来看,很多大数据还没有取得较好的效果,信息的关注还停留在过去阶段,这些数据本身价值不好发挥。数据在挖掘的过程中必须依托公共管理学科的知识。融入现代大数据的技术,对数据的价值进行深入发掘和研究,也是公共管理学科的研究型态,帮助我们深入数据的内部,积极探索数据存储的类型,释放更多的空间[4]。

三、大数据驱动下公共管理学科的未来发展

我们目前所处的大数据时代依然处于不断发展的状态,通过上文的分析不难发现,大数据不断的以其庞大的数据体系和繁多的数据类型来影响着公共管理学科的发展,因此,公共管理学科也应该随着大数据时代的发展而做出改变和创新[5]。

(一)公共治理模式与大数据的结合公共学科的管理,需要深入考量学科的特点,对公共治理存在的问题进行深入分析,依托现代大数据的功能,扩大数据的包容性,加强信息的获取渠道探索。利用更多的公众信息平台引导热点话题,从而能够找到公共管理存在的弊端。在施行公共管理时,应该充分地考虑大数据对公共管理和公共治理之间的影响进行分析。大数据时代极大的扩张了人们的信息获取渠道,在此基础上,社会个体可以通过各类信息平台来讨论热点话题,由于各类言论会在互联网中迅速蔓延,在舆论的压力下,公众的言论和态度将会直接影响到政府作出的公共决策。比如,政府可以对一些观点和言论进行审核,利用大数据来进行思维分析[6]。

(二)重新认识公共管理决策在这项研究中,实证分析是提出比较四个案例的公众参与风险相关的决策。本研究选取的案例均涉及政府决策者愿意与公共利益团体合作的废物管理冲突,但每一案例的公众参与程度和性质有所不同。与公众参与有关的冲突在所有四个案件中都出现。针对传统问题解决方法的不足,我们开发了一个更广泛的分析框架来解释这些冲突。冲突分析考虑对手关系的历史、权力分配、对解决冲突的态度、隐藏的议程、各种谈判策略以及对谈判协议的承诺(或缺乏承诺)。虽然这种方法是为了分析的目的而制定的,但我们认为,这种方法对于解决此类冲突也具有特定的相关性。冲突管理的概念,作为提高公众参与质量的一种方法。冲突管理的主要特点是:

(1)赋予公众权力;

(2)“良好”(公平)的解决办法;

(3)各方积极支持最终决定。在公共管理的过程中,由于大数据时代的各个特点,公共管理必须进行适当的改革创新,从而更好地应对未来的挑战和机遇。

(三)准确满足公众诉求公共管理决策和决策的一个明显方面基本上没有引起决策内容的注意。我们通过对预算削减和信息技术决策提出以下问题来检验决策内容的影响:内容如何影响决策所需的时间?内容如何影响参与者?内容如何影响所采用的决策标准?内容如何影响决策过程和繁文缛节中使用的信息质量?结果表明,信息技术和预算削减决策在重要方面有所不同。对于信息技术决策而言,成本效益不是一个重要的标准,平均决策时间要长得多,决策通常被视为永久和稳定的。对于削减决策,成本效益是一个重要的标准,决策的速度要快得多,而且被视为不稳定和多变的。令人惊讶的是,决策内容似乎并不影响参与者的数量。在大数据时代到来以前,群众与政府之间缺乏有效的沟通手段,导致群众与政府之间存在隔阂。在如今的大数据时代下,政府和群众之间的沟通交流更加的顺畅,政府能够实时了解到群众所反馈的一些信息,并且在短时间内进行整理和收集,从而使各项公共资源的配比能够科学有效的实施,最大限度地保证群众的利益[7]。

四、结语

公共管理行为涉及的范围非常广泛,公权力的使用者应该谨慎运用每一项公共管理的权利,满足人民群众的利益诉求,即使给出反馈和针对性的公共管理决策。因此,在未来的发展中,公共管理学科的研究领域将不仅仅是为政府的公共决策提供支撑和依据,而是帮助政府更加理性的收集数据,在庞大的数据体量基础上对各项数据资源进行整合,从而提高公共管理和服务质量,使公共管理对人们利益实现最大化。

参考文献:

[1]王博.大数据驱动的公共管理学科现代化[J].湖南工业职业技术学院学报,2018,18(5):30—33.

[2]黄欣卓,李大宇.大数据驱动的公共管理学科现代化———《公共管理学报》高端学术研讨会视点[J].公共管理学报,2018,15(1).

[3]黄欣卓,李大宇.大数据驱动的公共管理学科现代化———《公共管理学报》高端学术研讨会视点[J].公共管理学报,2018,15(1):147—152.

[4]王琳.大数据时代下我国政府公共关系能力建设研究[D].重庆:重庆大学,2017.

[5]王陈程.大数据驱动的公共管理创新[J].山西青年,2019,(2):234.

[6]秦浩.大数据驱动的公共政策转型[J].中国共产党政干部论坛,2020,(2):62—65.

[7]张黎黎.大数据技术与公共管理范式的转型[J].中文信息,2019,(5):255.

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    参考1邓小荣.高中数学的体验教学法〔J〕.广西师范学院学报,2003(8)2黄红.浅谈高中数学概念的教学方法〔J〕.广西右江民族师专学报,2003(6)3胡中双

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