2020年大数的信息

大数据的HRM大未来

大数据是什么?简单来说，大数据就是大量的数据，其具有4V的特点：Volume(大量)、Velocity(高速产生)、Variety(多样性)、veracity(真实性)。进一步看，就是在某些领域通过传感器和屏幕等入口自动高速产生了大量、多样的数据，这些数据辅以合理的算法和强大的云计算能力，能够告诉你这些领域的一切信息!

大数据不仅是数据量的庞大，其更是一种数据产生和处理的模式。由于是自动提取，保证数据源充分;由于是即时产生和处理，保证随时刷新;由于是全貌数据，保证永远不会出错。所以，这种模式在大多数领域都能够精准地指示资源分配。 人力资源管理是关于分配人和相关资源(培养、激励资源)的工作，如果借助大数据，将人和其他资源数据化，再用算法进行匹配，显然有无限的想象空间。其实，通过大数据实现资源的“可扩展获得”，提升资源的利用效率，也正是我在2011年提出的“人力资源云转型”。 具体怎么玩呢?

首先，应该把人数据化，清楚地知道“人是怎样的”，这包括，他的能力如何?行为特征如何?绩效表现如何?

基于这一基础，人力资源管理各大职能就能够显著提高效率。

在调配领域，如果将岗位数据化，明确每个岗位需要什么样的人，岂不是可以从容地招聘、

第四章 大数定理与中心极限定理典型题解

1．计算器在进行时，将每个加数舍入，最靠近它的整数，设所有舍入误差相互独立且在(?0.5,0.5)上服从均匀分布，将1500个数相加，问误差总和的绝对值超过15的概率是多少？

解 设第k个加数的舍入误差为Xk(k?1,2,?,1500),已

Xk在(?0.5,0.5)15001上服从均匀分布，故知E(Xk)?0,D(Xk)?．记X??Xk，由中心极限定理，

12k?1当n充分 时有近似公式

P{X?1500?01500112?x}??(x)，

于是

P{x?15}?1?P{x?15}?1?P{?15?X?15}?15?0X?015?0??}15001150011500112121215?15 ?1?[?()??()]1500115001121215?1?[2?(?1]?2?(1.342)?2[1?0.9099]150012?0.1802.即误差总和的绝对值超过15的概率近似地为0.1802．

2．有一批建筑房屋用的木柱，其中80%的长度不小于3m，现在从这批木柱中地取100根，求其中至少有30根短于3m的概率．

?1?P{解 以X记被抽取的100根木柱长度短于3m的根数，则X~b(100,0.2)．于是

2016

年大数据行业分

析报告

2016年3月

目 录

一、大数据行业未来将持续高速增长 .................................................... 5

1、数据源 ................................................................................................................ 7

（1）信息化是大数据行业的基础 ..................................................................................... 7 （2）我国数据源市场格局初步形成 ................................................................................. 8 （3）传统行业企业有望成为数据源 .........................................................................

2016

年大数据行业分

析报告

2016年3月

目 录

一、大数据行业未来将持续高速增长 .................................................... 5

1、数据源 ................................................................................................................ 7

（1）信息化是大数据行业的基础 ..................................................................................... 7 （2）我国数据源市场格局初步形成 ................................................................................. 8 （3）传统行业企业有望成为数据源 .........................................................................

（2013）年领航教育个性化辅导教案

知识要点

1、 比较数大小的方法。

多位数比较大小，如果位数不同，那么位数多的这个数就大，位数少的这个数就小。如果位数相同，从左起第一位开始比起，哪个数字大，哪个数就大。如果左起第一位上的数相同，就开始比第二位……直到比出大小为止。 2、 改写以“万”或“亿”为单位的数的方法。

以“万”为单位，就要把末尾的四个0去掉，再添上万字；以“亿”为单位，就要把末尾八个0去掉，再添上亿字。 3、 改写的意义。 为了读数、写数方便。 4、 精确数与近似数的特点。

精确数一般都以“一”为单位，近似数都是省略尾数，以“万”或“亿”为单位。 5、 用四舍五入法保留近似数的方法。

根据题中要求，看到所要保留位数的下一位，如果这一位满5，则向前一位进一；如果不够5则舍去。而不管尾数的后几位是多少。如精确到万位，只看千位，精确到亿位，只看到千万位。最后一定要写出单位名称。

总部：罗湖区百仕达花园四期会所一楼 分部：南山区艺园路缤纷商业中心东二楼 学习 收获 未来

经典例题

例1：163756和163754两个数的大小

例2：比较1280000和126万的大小及630000和

利用 Oracle 信息模型驾驭大数据

Oracle 免责声明以下内容旨在概述产品的总体发展方向。该内容仅供参 考，不可纳入任何合同。本演示不承诺提供任何材料、 代码或功能，也不应将其作为购买决策的依据。Oracle 有权自行决定任何产品的特性或功能的开发、发布和时 间安排。

结构化 … 非结构化Level ExampleNon StructuredStructured Semi-structured Quasi-structured UnstructuredRelational database XML data files Text documents Images and videoA new class of problems has emerged which demands an ability to accept and manage data without advanced knowledge of its structure or format.

大数据在IT行业的发展趋势

企业需求：实时分析

分析: IT的下一个前沿

议题 认识大数据 驾驭 大数据 采用 EA 方法 架构功能 案例研究

认识大数据当前设计点：数据量、多样性

四大数学家

牛顿与阿基米德、高斯、尤拉并称为四大数学家。 一个杰出的物理学家必然是一个出色的数学家，他能灵活的应运数学去描述一些自然现象，通过类比推理、归纳，还可以发现一些未被发现的事物。牛顿就是其中之一

牛顿发现了牛顿运动三大定律、万有引力定律、光学、微积分。牛顿运动定律属于经典物理学范畴，适用于宏观、低速、弱引力。万有引力的概念早就有人提出来，跟牛顿同一时期的科学家都曾试图证明万有引力的存在，可是只有牛顿利用数学原理证明了万有引力适用与一切物体。而且证明了地球上的重力与引力本质相同。从牛顿所确认万有引力之后，科学家可以轻易的解释岁差、视差、潮汐、地球的形状及彗星的运动等问题，甚至能推算出海王星的存在。可见；数学的重要性。

在牛顿离开剑桥之前，由于制作望远镜而开始对自然光的本质感兴趣并且进行实验，他用一块玻璃三角棱镜把日光分成彩虹的七色光，在用另一个棱镜恢复为白色。光是由许多色光混合而成，且有色散现象。望远镜的透镜没有经过色差的校正，使成像的边缘带有色彩，为此，牛顿认为折射望远镜无法做到无色差的程度，于是，他在1671年制造了第一台反射式望远镜，口径只有2.5公分。在伦敦的皇家学会展示，因为此项重大发现，在1672年当选为英国皇家学会会

　　第十名 切比雪夫

　　俄罗斯数学家。我们在概率书上经常见他的名字。比如切比雪夫不等式，切比雪夫大数定律等等。其实这位大神在数论、概率论、函数逼近论、积分学等方面都有贡献。切比雪夫终身未婚，一直和自己的表姐关系很好。在孩提时代，当其他孩子们在庄园里玩耍时，表姐就陪着教他唱歌、读法文和做算术。所以一直到临终，切比雪夫都把这位表姐的像片珍藏在身边。

　　第九名 帕斯卡

　　法国数学家。同时，他还是物理学家、哲学家、文学家。虽然数学很厉害，但他最热衷还是神学，可以说他爱上帝胜过爱数学。最著名的叫做“帕斯卡的赌注”，用这个来说明理性的人应该相信上帝的存在。帕斯卡没有结过婚，甚至都没有恋爱经历。原因除了他对上帝的笃信外，也许和他短命有关系，这位天才39岁就挂了。

　　第八名 索菲·热尔曼(女)

　　法国女数学家，很受拉格朗日看好。他在数学交流中，不想暴露自己的妹子身份，所以常用假名与包括高斯在内的其它数学家通信交流，于是有了“数学花木兰”的称号。没有嫁过人，在娘家终老。

　　第七名 莱布尼兹

　　德国数学家。微积分的独立发明人之一。同时莱布尼兹还是哲学家，研究领域也很广泛，被誉为“十七世纪的

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大数据在IT行业的发展趋势

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认识大数据当前设计点：数据量、多样性

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浅析大数据时代物流信息的挖掘与应用

作者：杨曙

来源：《电脑知识与技术》2017年第18期

摘要：伴随信息技术的飞速进步，为电子商务发展创造了良好契机，近年来，人们对物流市场需求逐步攀升，大数据时代，物流企业不可避免的面临着如何从庞大数据中挖掘有效数据的困境。文章通过阐述大数据时代下的物流行业发展现状，分析物流管理系统中的物流信息挖掘，对数据挖掘在物流信息系统中的应用展开探讨，旨在为如何促进大数据时代物流行业有序健康发展研究适用提供一些思路。

关键词：大数据；物流信息；数据挖掘；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）18-0001-02

大数据时代下，人们对物流需求提出了越来越严苛的要求，如此一来，物流企业应当紧随社会发展脚步，推进企业自身运作流程的优化改良，通过不断创造出更具针对性、更高质量的物流服务，以实现对物流市场发展需求的有效满足。数据挖掘技术可对事物相互间关联性进行充分挖掘，具备一系列优势功能，所以可对物流中产生的海量信息开展有效整合，为物流企业制定决策提供可靠依