大学生如何用大数据思维指导自己的实践论文

小旺 06-11 36

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应该如何用大数据 思维指导自己的实践？

（1）全样思维

抽样又称取样，是从欲研究的全部样品中抽取一部分样品单位。其基本要求是要保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。抽样的目的是从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和推断全部样品特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍***用的一种经济有效的工作和研究方法。

（2）容错思维

（图片来源网络，侵删）

前面已经提到，在小数据年代，我们习惯了抽样。由于抽样从理论上讲结论就是不稳定的。一般来说，全样的样本数量比抽样样本数量的很多倍，因此抽样的一丁点错误，就容易导致结论的“失之毫厘谬以千里”。为保证抽样得出的结论相对靠谱，人们对抽样的数据精益求精，容不得半点差错。

（3）相关思维

在小数据的年代，大家总是相信因果关系，而不认可其他关系。在历史长河中，佛教在中国信徒众多，其宣扬的也是一种因果报应。因果报应是宗教中关于因果关系的最高阐述。

（图片来源网络，侵删）

1、利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，而是全体数据（大量）。

2、多角度考虑，多角度猜想。利用大数据多样性，发散思维（多样）。

3、并非所有的事情都必须知道现象背后的原因，即因果关系，而应注重相关关系。

（图片来源网络，侵删）

4、确定其真实性，虚***的数据固不可取，不说会让你犯下大错误，至少会让你的工作白费时间（真实）。

5、及时抓取信息，现今数据更替过快，需要跟上最新数据才能保证其数据质量（高速）。

大数据时代需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。而在实践中，我们就需要将这种大数据思维充分利用起来。

论文数据字典怎么写？

数据字典要包括在以下六个部分吧：

1、编写数据项：数据项描述={数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系}。其中“取值范围”、“与其他数据项的逻辑关系”定义了数据的完整性约束条件，是设计数据检验功能的依据。

2、编写数据结构：数据结构描述={数据结构名，含义说明，组成:{数据项或数据结构}}。

3、编写数据流：数据流描述={数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，组成:{数据结构}，平均流量，高峰期流量}。其中“数据流来源”是说明该数据流来自哪个过程，即数据的来源。“数据流去向”是说明该数据流将到哪个过程去，即数据的去向。“平均流量”是指在单位时间（每天、每周、每月等）里的传输次数。“高峰期流量”则是指在高峰时期的数据流量。

4、编写数据存储：数据存储描述={数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，组成:{数据结构}，数据量，存取方式}。其中“数据量”是指每次存取多少数据，每天（或每小时、每周等）存取几次等信息。“存取方法”包括是批处理，还是联机处理；是检索还是更新；是顺序检索还是随机检索等。

5、编写处理过程：处理过程描述={处理过程名，说明，输入:{数据流}，输出:{数据流}，处理:{简要说明}}。

6、编写外部实体：简单设计即可。

论文数据字典应该按照以下步骤编写：数据字典是一份清单，列出了研究中使用的数据及其定义。
在研究中，可能会使用很多术语和缩略词，为了避免混淆和误解，需要在数据字典中定义这些术语和缩略词的含义。
此外，在数据分析中，数据字典可以帮助读者更好地理解数据，提高数据分析的质量。
数据字典通常包括以下内容：数据项名称、定义、数据类型、数据长度、数据格式以及数据值等。
在编写数据字典时，应根据实际情况进行适当的修改和增删。
总之，编写数据字典是非常重要的，可以帮助研究者更好地理解和分析数据，提高研究的质量和可信度。