數據挖掘電腦硬體配置

① 計算機專業怎麼分類

計算機專業分為計算機科學與技術專業、網路工程專業、軟體工程專業、通信工程專業、電子科學與技術專業。計算機專業指的是計算機硬體與軟體相結合、面向系統、更偏向應用的寬口徑專業。軟體工程：主要分為軟體設計、編程語言和軟體測試。屬於CS中的大方向，錄取名額較多，有一定獎學金名額，就業市場廣闊，但薪酬並不太高。

② 高校大數據實訓室解決方案有么急求

一.數據科學與大數據專業方向教學計劃（參考）

核心專業課程教學計劃
大數據技術基礎Java語言 Linux操作系統與程序設計 計算機網路（復雜網路、SDN） 數據倉庫與數據挖掘 JavaEE 實訓和畢業設計
計算機組成原理 軟體工程 信息安全 機器學習
Python語言（網路爬蟲、數據分析） 雲計算OpenStack R語言數據分析、展現於實例 Tableau數據可視化
大數據存儲（Hbase、Hive、Sqoop） 大數據採集與清洗（Kafka、Flume、ET） Spark技術開發 大數據分析應用案例
（2）數據科學與大數據教學資源簡介（部分）

數據挖掘與高級分析
R語言企業版
Spark語言開發與應用

數據挖掘概述
數據挖掘工作流程
深入了解數據挖掘平台
演算法模型：分類演算法
演算法模型：回歸演算法
演算法模型：購物籃分析演算法
演算法模型：聚類演算法
演算法模型：異常檢測演算法
批量部署數據挖掘結果 企業級R語言概述
使用企業級R語言進行開發
深入了解R語言開發環境
R語言圖形化生產環境
企業級R語言透明度
企業級R語言嵌入式執行層——R語言介面
企業級R語言嵌入式執行層——SQL語言介面
使用企業級R語言執行預測分析
使用企業級R語言之間訪問資料庫 Spark簡介
Spark開發與環境配置
RDD編程
鍵值對操作
Spark運行模式及原理
數據讀取與保存
在集群上運行Spark
Spark調優與調試
Spark監控管理
Spark SQl
Spark Streaming
GraphX計算框架

③ 互聯網有哪些專業比較熱門

TOP.1計算機科學與技術

計算機專業是理科生的最佳選擇之一，因為這個是一門比較偏向於理工性質的學科專業。

專業培養目標 : 本專業培養具有良好的科學素養 ,系統地、較好地掌握計算機科學與技術包括計算機硬體、軟體與應用的基本理論、基本知識和基本技能與方法 ,。

畢業後對口職業：做app - 軟體開發；大數據分析 - 數據挖掘；碼農 - 程序員；互聯網思維 - 資源配置優化等。

推薦院校：因為近年來互聯網太火了，很多院校都開設了計算機科學與技術這個專業，大家可以根據自己的成績查詢具體院校。

TOP.2人工智慧

人工智慧是當下超級火的一個專業，如今既是互聯網的時代，也是人工智慧的時代。而且人工智慧的發展可以說還處於比較初期的階段，還有很多研發和應用工作需要大量的人才。近年來，隨著市場需求的旺盛，不少高校也開了人工智慧專業。

推薦院校及專業：南京大學，計算機科學與技術(人工智慧方向)；東南大學，計算機科學與技術(人工智慧)。

開設智能科學與技術專業的院校：中山大學、大連海事大學、南京郵電大學、北京信息科技大學、西安郵電大學、東北電力大學、中南民族大學、沈陽工業大學、上海第二工業大學、廣西科技大學。

TOP.3 數據科學與大數據技術

很多大學都把數據處理與數據分析作為主流專業來學習實踐和運用，因為大數據分析在當下社會中扮演著重要角色。很多商業大咖利用大數據分析來整合精準信息，通過數據挖掘來分析消費者的興趣愛好，以做出下一步的戰略決策與客戶管理，所以說本專業還是非常有就業市場的。

開設數據科學與大數據技術專業的院校推薦：上海財經大學 、對外經濟貿易大學、西南財經大學、大連海事大學、雲南大學、太原理工大學、華中農業大學、湘潭大學、湖北工業大學、西南石油大學。

TOP.4軟體工程

軟體工程專業在互聯網發展中占據主導地位。互聯網計算機在發展中不僅需要硬體技術，還要有軟體應用技術，所以眾多大學生會選擇軟體工程相關的專業，畢業後可以從事軟體開發工作，也可以進行軟體的日常維護運營工作。

開設軟體工程專業的院校推薦：同濟大學、中山大學、廈門大學、南京大學、南開大學、北京郵電大學、華中科技大學、東南大學、華南理工大學。

TOP.5數字媒體技術

專業培養目標：本專業方向為各大門戶網站、網路公司、電視台或電台網站、廣告製作公司、電子音像出版社、多媒體軟體開發與製作公司、電腦視音頻娛樂產品開發與製作公司、互動式多媒體應用開發與製作公司等單位培養具有較高的綜合藝術素養。

④ 計算機相關專業有哪些

計算機類專業是高考熱門專業之一，主要包括計算機科學與技術、物聯網工程、網路工程、數字媒體技術、信息安全、軟體技術、計算機應用技術、計算機信息管理等本專科專業。

軟體類：

指在開設學科以軟體和系統開發方向主的計算機相關學科，主要包括：經濟信息管理與計算機應用、信息管理與信息系統、計算機輔助設計與製造、資料庫應用與信息管理、電子商務、計算機與信息管理、辦公自動化技術、計算機控制技術、計算機輔助設計、工廠計算機集中控制。

網路管理類：

指在開設學科以軟體和系統開發方向主的計算機相關學科，該類學科專業知識以網路方面的應用為主，主要包括：多媒體與網路技術、計算機網路技術、計算機與郵政通信、計算機輔助機械設計、計算機與信息管理、電子商務、網路工程、計算機應用及安全管理。

網路與信息安全、互聯網廣告設計、計算機網路與軟體應用、網路技術與信息處理、信息管理與信息系統、計算機軟體、計算機及應用、通信技術、計算機通信、電子與信息技術。

計算機科學與技術專業：

業務培養目標：本專業培養具有良好的科學素養，系統地、較好地掌握計算機科學與技術包括計算機硬體、軟體與應用的基本理論。

基本知識和基本技能與方法，能在科研部門、教育單位、企業、事業、技術和行政管理部門等單位從事計算機教學、科學研究和應用的計算機科學與技術學科的高級專門科學技術人才。

業務培養要求：本專業學生主要學習計算機科學與技術方面的基本理論和基本知識，接受從事研究與應用計算機的基本訓練，具有研究和開發計算機系統的基本能力。

⑤ 什麼是IT

全稱：Information Technology
即信息技術

基本概念和所指范圍。

IT實際上有三個層次：第一層是硬體，主要指數據存儲、處理和傳輸的主機和網路通信設備；第二層是指軟體，包括可用來搜集、存儲、檢索、分析、應用、評估信息的各種軟體，它包括我們通常所指的ERP(企業資源計劃)、CRM(客戶關系管理)、SCM(供應鏈管理)等商用管理軟體，也包括用來加強流程管理的WF(工作流)管理軟體、輔助分析的DW/DM(數據倉庫和數據挖掘)軟體等；第三層是指應用，指搜集、存儲、檢索、分析、應用、評估使用各種信息，包括應用ERP、CRM、SCM等軟體直接輔助決策，也包括利用其它決策分析模型或藉助DW/DM等技術手段來進一步提高分析的質量，輔助決策者作決策(強調一點，只是輔助而不是替代人決策)。有些人理解的IT把前二層合二為一，統指信息的存儲、處理和傳輸，後者則為信息的應用；也有人把後二層合二為一，則劃分為前硬後軟。通常第三層還沒有得到足夠的重視，但事實上卻是唯有當信息得到有效應用時IT的價值才能得到充分發揮，也才真正實現了信息化的目標。信息化本身不是目標，它只是在當前時代背景下一種實現目標比較好的一種手段。

卡爾的IT是指什麼呢？在那篇文章裡面他並沒有明確提出，不過他提到信息技術的核心功能--數據存儲、處理和傳輸。從他推理的邏輯來看，即從蒸汽機、鐵路、電報電話、電力等基礎設施建設推過來的，還用摩爾定律來佐證主機和光纖的發展。如果他就此打住，只從這一點出發，他的邏輯論證是非常嚴謹的，後面對《IT不再重要》發表不管支持與反對評論的人，在這一點上都是基本認同的(除了那些硬體和網路廠商外)，筆者也認同這一點。整個文章里他對物化的IT基礎設施建設部分關注很多，基本沒有關注應用層面。但後面他講到大眾化趨勢時，又提到「信息技術極易復制」，則把IT又推到了商業軟體，這里已經邁出了「危險」的一步。在2004年他出版同名書時開篇就定義了他研究、類比過來的IT，「我用的『IT』是指通常意義上的，即所有被用來以數字形式存儲、處理和傳輸信息的硬體和軟體，特別強調的是，我只是指技術本身，我指的『IT』並不包括技術中流動的信息和那些使用技術的人才技能」，所以他所指的IT是指前二層。如果就這此打住，可能還是不會有太大爭議(這次又加上那些難受的軟體廠商)。客觀地分析軟體本身的特徵，的確不具備核心競爭力的四個判斷標准中的三個即：稀缺性、不易復制性、不易替代性，卡爾本人也沒有否認而且是在強調IT具備核心競爭力的第四個判斷標准，即有價值。但他偏偏又把題目定成了「IT不再重要」，幾欲把整個IT一棍子打死!

可惜他在IT這一概念上是經常含混不清：一會兒指主機網路，一會兒又跑到軟體，在他後來出版的書里甚至經常「一不小心」就邁到了第三層，完全違背了他在書開頭所界定的IT范圍，如論述信息技術的應用、對CIO發出的詰問等。有很多讀者、包括哈佛商業評論的編輯當時就指出了這一點。後面其它很多人也因為這一點來攻擊他，甚至有人說卡爾乾脆就不懂IT，有可能是真的，因為他畢竟本來就不是做IT的。這也給我們搞研究的人也給予很大的啟示和警醒，對自己不太熟悉的領域套用其它方法來研究時要特別小心，否則會鬧出很多笑話。

這里筆者要強調一點，經常有軟體廠商(國內外的都有)宣稱上了信息化就能如何如何，就能加強企業核心競爭力（反正多是現在流行什麼就跟什麼，「與時俱進」）。不知道他們是有意還是無意，且不按核心競爭力判斷的四個標准來推斷，試反問幾個簡單的問題：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企業已經虧損甚至倒閉？尤其是那些宣稱有幾十萬家客戶使用他們軟體的軟體企業該問問自己。如果上了信息化就能如何，那麼我們假設入庫、出庫、銷售、庫存等信息全是准確的，就能自動提高銷售、降低庫存嗎？如果說沒有上信息化之前，老闆可能還可因為看不見而糊塗但幸福地過過日子，那麼現在呢？只是痛苦地知道有如此多的庫存在倉庫里呆了如此長的時間，如此多的商品長時間占據著櫃台卻沒有帶來任何銷售額更不要說利潤!分析一下軟體廠商們宣傳「信息技術是企業的核心競爭力」的現象，結論只有兩個：要麼這些企業不懂什麼是核心競爭力（我想應該大多數還是懂的，既希望他們懂又希望他們不懂，希望結果是懂是因為至少軟體企業還能懂一些管理理念而不是埋頭純粹一技術性公司，希望結果是不懂是因為這樣可以少被別人攻擊沒有職業道德，不知者不為過嘛），要麼是另有所圖。一般企業客戶與IT企業之間存在嚴重的信息不對稱問題。IT企業與企業客戶之間的博弈，最後的結果往往會是次優選擇，即所謂的「檸檬效應」。在這點上，除了IT企業和從業人員要提高自身的職業操守外，政府或行業必須加強對信息化建設的培訓教育，提高企業對信息化建設的認識，引進管理咨詢公司、監理公司等來改變這一博弈結局，以達到新的平衡，促進IT業更健康的發展。

信息技術本身只是一個工具，就象一柄利劍或一枝好筆，買了它並不能一定保證你武功增進多少、字寫漂亮多少，還需要你不斷地去練習如何舞劍、如何寫字，信息化建設也需要你不斷地提升運用信息的能力，這才是真正核心也是最難的地方。功夫全在題外！信息化(數字化)目的並不是上系統拿幾個數字，它只是基礎，其核心在一個「化」字，把各種資源相關的信息整合起來後進行「合理化」、「優化」的配置。譬如用歷史信息來輔助做銷售預測、采購計劃、生產計劃、配送計劃、庫存計劃，並按照這些計劃下達指令並根據實際運行情況滾動修正計劃。美國哈林頓（Joseph Harrington）博士提出的計算機集成製造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含兩個基本觀點：一是企業生產的各個環節包括市場分析、產品設計、加工製造、經營管理和售後服務等是一個不可分割的整體，必須緊密相連、統一考慮；二是整個運作過程實質上是一個數據的採集、傳遞和加工處理過程，最終產品可以看作是數據的物質表現。如果上了信息系統卻不用它來輔助決策，還是按照原來的運作方式運作，則信息系統的作用可能只是限於解放某些崗位的某些工作，如統計報表等，且同時還會增加另外一些崗位的工作。大量經驗表明，如果不用信息系統收集上來的數據，要實現用來輔助決策的准確、及時、完整的信息根本不可能，信息系統只有用它才可能逐步提高其准確性、及時性和完整性。按照核心競爭力的評價標准，要構造核心競爭力，本質上只有整合能力才是，而且越外顯的能力越容易被模仿。冰山一角，露在外面的越少越不容易被模仿，越能構成核心競爭力。

就象哈佛商業評論編輯Hal Varian（加利福尼亞大學伯克利分校信息管理與系統系主任）指出的那樣：「卡爾說IT正在商品化、不再提供競爭優勢，這一點他是對的。但知道如何有效使用IT還是一種非常稀缺的技能。」「提供競爭優勢的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。」「公司在花成千上萬的錢在數據存儲和獲取客戶交易數據上，但一大堆數據就躺在那兒、沒有經過分析、沒有使用，但是，在那些訓練有素的分析人員手上同樣的數據卻能產生巨大的回報！」這是一個數據豐富的時代，但同時是一個知識貧乏的時代!

波士頓大學管理學院信息系統管理學教授托馬斯·H.達文波特要把「過去的40年，更確切地描述為『數據時代』，而不是『信息時代』」，「將數據轉化為某種更有用的東西，需要相當多的人力投入和智慧，但大多數組織僅僅從技術的角度來看待這一問題。擁有一個資料庫或數據挖掘系統，與擁有其它技術一樣，是必要的，但對於高質量的信息和知識而言，則是不夠的」。

所以這里我們有必要明確一下一些經常混淆的基本概念。

數據(Data)＝事實的記錄，如上季度甲系列產品在華東地區銷售額為120萬。

信息=(Information)＝數據+ 意義，如上季度甲系列產品華東地區銷售額比去年同期減少了25 %。

智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)與推理(reasoning)，如分析原因是華東地區銷售單位不行，或甲系列產品進入了衰退期，還是公司整體營銷活動落後，競爭者強力促銷導致？或是其它原因。

知識(Knowledge) ＝解決問題的技能(skill)，針對這一問題公司應對的策略是什麼？

智慧(Wisdom) ＝知識的選擇(Selection) 應對的行動方案可能有多種，但(戰略)選擇哪個*智慧。行動則又會產生新的交易數據。

數據、信息、智能、知識、智慧、行動與管理活動之間存在多重循環關系。

同樣的高速公路、同樣的高檔車，開車的人不同將會開出完全不同的水平，這時更關鍵的因素--開車的本事就顯得至關重要了。在初級階段，競爭比較粗放，可能主要是看誰能修好道，買好車。到後面，大家硬體基礎設施差不多，競爭日趨白熱化，這個時候人的作用就突顯出來了，光有好道好車還不行，還得有舒馬赫這樣的頂級選手才能贏得比賽。企業經營與賽車還不太一樣，賽車有人制定規則，規定只能跑一樣的道，企業之間的競爭是八仙過海各顯神通，有錢的就可以買高檔的伺服器、小型機，沒有錢的就只能買PC伺服器；有錢的就可以用光纖寬頻，沒有錢的則只能用ADSL甚至撥號；有錢的可以花幾千萬去買SAP、Oracle，沒有錢的則只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的進銷存或財務軟體；有錢的可以請五大幫他們制定符合未來趨勢的戰略並進行培訓，沒有錢的則只能*企業家自己摸著石頭過河……的確，這是一場不太公平的競爭。但網路經濟來了，用卡爾的話說，就是IT技術已經變得「大眾化」，已變成商品。更何況ASP模式的出現，將極大的降低了企業信息化的門檻，昂貴的伺服器、網路、軟體費用的門檻被一下子降低了。好比雖然你有私家的寶馬、賓士，可以很快地到達你想要到的地方。但我也可以坐計程車差不多也能實現同樣的效果，再差點兒我有公共汽車、地鐵，只要很低的成本也能基本實現我的目標。但同樣的寬頻、同樣一套系統軟體，但使用的人一樣，效果卻完全不一樣，君不見同樣是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失敗的？還是那句話，功夫在詩外!
IT是信息技術的簡稱，Information Technology,指與信息相關的技術。不同的人和不同的書上對此有不同解釋。但一個基本上大家都同意的觀點是，IT有以下三部分組成：

-----感測技術 這是人的感覺器官的延伸與拓展，最明顯的例子是條碼閱讀器；
-----通信技術 這是人的神經系統的延伸與拓展，承擔傳遞信息的功能；
-----計算機技術 這是人的大腦功能延伸與拓展，承擔對信息進行處理的功能。

所謂信息化是用信息技術來改造其他產業與行業，從而提高企業的效益。在這個過程中信息技術承擔了一個得力工具的角色。
順便說一句何謂IT產業，有一個大致的分類，可以供大家參考：

IT基礎技術的提供 IC研發、軟體編寫 如INTEL、MS等
IT技術產品化 元器件、部件、組件製造 如精英、大眾等
IT產品集成化 計算機及外設製造商 如聯想、IBM
IT產品系統化 解決方案、信息系統 如華為、HP
IT產品流通 渠道、銷售 如神州數碼
IT產品服務 咨詢服務和售後服務 如藍色快車
IT產業輿論支持 IT類媒體 如CCW、CCID
IT產業第三方服務 各種需要配套的服務 如法律咨詢、PR服務
IT後備人員培養 各種院校 如計算機專業
IT產業合作組織 各種協會、集會
編輯詞條
開放分類：
信息技術、電腦、技術

⑥ 雲計算的海量數據挖掘工作是怎樣實現的

雲計算屬於新興技術領域，群英雲計算轉一篇關於問題的學術報告吧。對您應該有所幫助。

1引言

目前，人們正處於一個「無處不網、無時不網，人人上網、時時在線」的時代，圖靈獎獲得者吉姆·格雷（Jim Gray）認為，網路環境下每18個月產生的數據量等於過去幾千年的數據量之和。目前互聯網的數據具有海量增長、用戶廣泛、動態變化等特徵。2010年，QQ同時在線的用戶超過1億人，淘寶一年交易次數比上年增長150%，視頻服務Animoto在3天內通過Amazon將其服務能力迅速擴展至75萬用戶。

數據挖掘能夠發現隱含在大規模數據中的知識，提高信息服務的質量。如伊朗事件中twitter快速傳播假消息的識別、Amazon和淘寶網中商品關聯關系分析，以及優酷網中視頻個性化推薦等。海量數據挖掘在國家安全、國民經濟和現代服務業中具有廣泛應用，有助於提升網路環境下信息服務的質量，實現以人為本的信息服務。

從數據挖掘技術的發展歷史看，隨著互聯網的蓬勃發展，數據的規模越來越大，從KB級發展到TB甚至PB級海量數據；數據挖掘的對象也變得越來越復雜，從資料庫、到多媒體數據和復雜社會網路；數據挖掘的需求也從分類、聚類和關聯到復雜的演化和預測分析；挖掘過程中的交互方式從單機的人機交互發展到現在社會網路群體的交互。這種發展給數據挖掘帶來了巨大的挑戰：對於網路環境下產生的TB級和PB級的復雜數據，需要有高效的海量數據挖掘演算法；網路環境下大眾的廣泛參與，需要在數據挖掘演算法中能夠融入群體智慧；同時社會網路的迅速發展使得信息服務的個性化成為必然，要求能夠滿足即時組合的個性化挖掘服務。

雲計算是一種基於互聯網的、大眾參與的計算模式，其計算資源（包括計算能力、存儲能力、交互能力等）是動態、可伸縮、被虛擬化的，並以服務的方式提供 [1] 。具體表現在：雲計算的動態和可伸縮的計算能力為高效海量數據挖掘帶來可能性；雲計算環境下大眾參與的群體智能為研究集群體智慧的新的數據挖掘方法研究提供了環境；雲計算的服務化特徵使面向大眾的數據挖掘成為可能。同時，雲計算發展也離不開數據挖掘的支持，以搜索為例，基於雲計算的搜索包括網頁存儲、搜索處理和前端交互三大部分。數據挖掘在這幾部分中都有廣泛應用，例如網頁存儲中網頁去重、搜索處理中網頁排序和前端交互中的查詢建議，其中每部分都需要數據挖掘技術的支持。

因此，雲計算為海量和復雜數據對象的數據挖掘提供了基礎設施，為網路環境下面向大眾的數據挖掘服務帶來了機遇，同時也為數據挖掘研究提出了新的挑戰性課題。

下面將對並行編程模型、基於並行編程模型高效海量數據挖掘演算法，以及基於雲計算的海量數據挖掘服務相關研究進行綜述。

2並行編程模型相關方法

為了使用戶能夠通過簡單的開發來方便地達到並行計算的效果，研究人員提出了一系列的並行計算模型。並行計算模型在用戶需求和底層的硬體系統之間搭建橋梁使得並行演算法的表示變得更加直觀，對大規模數據的處理更加便捷。根據用戶使用硬體環境的不同，並行編程模型又可以分為在多核機器、GPU計算、大型計算機以及計算機集群上的多種類型。目前比較常用的並行編程介面和模型包括：

pThread介面[2]。pThread是在類Unix系統上進行多線程編程的通用API，為用戶提供了一系列對線程進行創建、管理和各類操作的函數，使用戶能夠方便地編寫多線程程序。

MPI模型[3]。MPI的全稱為消息傳遞介面（Message Passing Interface），它為用戶提供了一系列的介面，使用戶利用消息傳遞的方式來建立進程間的通信機制，從而方便地對各種演算法進行並行實現。

MapRece模型[4]。MapRece模型是由谷歌公司提出的並行編程框架，它首先為用戶提供分布式的文件系統，使用戶能方便地處理大規模數據；然後將所有的程序運算抽象為Map和Rece兩個基本操作，在Map階段模型將問題分解為更小規模的問題，並在集群的不同節點上執行，在Rece階段將結果歸並匯總。MapRece是一個簡單，但是非常有效的並行編程模型。

Pregel模型[5]。Pregel同樣是由谷歌公司提出的專門針對圖演算法的編程模型，能夠為大規模數據的圖演算法提供並行支持。一個典型的Pregel計算過程將在圖上進行一系列的超級步驟（SuperSteps），在每個超級步驟中，所有頂點的計算都並行地執行用戶定義的同一個函數，並通過一個「投票」機制來決定程序是否停止。

CUDA模型①。CUDA是由NVIDIA公司提出的一個基於GPU的並行計算模型。由於GPU在設計需求上與普通CPU不同，GPU通常被設計為能較慢地執行許多並發的線程，而不是較快的連續執行多個線程，這使得GPU在並行計算上有先天的優勢。CUDA為用戶提供了利用GPU計算的各種介面，使程序員能夠像在普通電腦上進行CPU編程那樣進行GPU程序的編寫。

此外還有OpenMP、PVM、OpenCL等各種並行編程模型和方法。這些並行編程和方法一般都提供了主流編程語言的實現，從而使得用戶能根據自身編程習慣來選用。

另一方面，隨著雲計算的不斷推廣，還出現了各種商用的並行計算/雲計算平台，為用戶提供並行計算服務。這其中比較著名的包括微軟的Azure平台、Amazon公司的EC2平台、IBM公司的藍雲平台、谷歌公司的Google App Engine等。各大IT公司也紛紛開發自己的並行計算模型/框架作為自身技術服務的基本平台，這使得並行計算技術得到了更加快速的發展。

3基於並行編程模型高效海量數據挖掘演算法研究

為了實現海量數據上的數據挖掘，大量分布式並行數據挖掘演算法被提出。Bhari et al[6]整理了一個十分詳盡的並行數據挖掘演算法文獻目錄，包含了關聯規則學習、分類、聚類、流數據挖掘四大類分布式數據挖掘演算法，同時還包括分布式系統、隱私保護等相關的研究工作。

MapRece並行編程模型具有強大的處理大規模數據的能力，因而是海量數據挖掘的理想編程平台。數據挖掘演算法通常需要遍歷訓練數據獲得相關的統計信息，用於求解或優化模型參數。在大規模數據上進行頻繁的數據訪問需要耗費大量運算時間。為了提高演算法效率，斯坦福大學Chu et al[7]提出了一種適用於大量機器學習演算法的通用並行編程方法。通過對經典的機器學習演算法進行分析可以發現，演算法學習過程中的運算都能轉化為若干在訓練數據集上的求和操作；求和操作可以獨立地在不同數據子集上進行，因此很容易在MapRece編程平台上實現並行化執行。將大規模的數據集分割為若乾子集分配給多個Mapper節點，在Mapper節點上分別執行各種求和操作得到中間結果，最後通過Rece節點將求和結果合並，實現學習演算法的並行執行。在該框架下，Chu et al實現了十種經典的數據挖掘演算法，包括線性回歸、樸素貝葉斯、神經網路、主成分分析和支持向量機等，相關成果在NIPS 2006會議上發表。

Ranger et al[8]提出了一個基於MapRece的應用程序編程介面Phoenix，支持多核和多處理器系統環境下的並行程序設計。Phoenix能夠進行緩存管理、錯誤恢復和並發管理。他們使用Phoenix實現了K-Means、主成分分析和線性回歸三種數據挖掘演算法。

Gillick et al[9]對單程學習（Single-pass）、迭代學習（Iterative Learning）和基於查詢的學習（Query-based Learning）三類機器學習演算法在MapRece框架下的性能分別做了評測。他們對並行學習演算法涉及到的如何在計算節點之間的共享數據、如何處理分布式存儲數據等問題進行了研究。

Mahout①是APS（Apache Software Foundation）旗下的一個開源數據挖掘項目，通過使用Apache Hadoop庫，可以實現大規模數據上的並行數據挖掘，包括分類、聚類、頻繁模式挖掘、回歸、降維等演算法，目前已經發布了四個版本。

4基於雲計算的海量數據挖掘服務研究

雲計算除了給用戶提供通用的並行編程模型和大規模數據處理能力之外，另一個重要的特點是為用戶提供開放的計算服務平台。在數據挖掘方向，現在也有一系列的系統被開發出來，面向公眾提供數據挖掘服務雲計算平台。

Talia et al[10]提出可以從四個層次提供雲計算數據挖掘服務：底層為組成數據挖掘演算法的基本步驟；第二層為單獨的數據挖掘服務，例如分類、聚類等；第三層為分布式的數據挖掘模式，例如並行分類、聚合式機器學習等；第四層為之前三層元素構成的完整的數據挖掘應用。在此設計基礎上，他們設計了基於雲計算的數據挖掘開放服務框架，並開發了一系列的數據挖掘服務系統，例如Weka4WS、Knowledge Grid、Mobile Data Mining Services、Mining@home等，用戶可以利用圖形界面定義自己的數據挖掘工作流，然後在平台上執行。

PDMiner[11]是由中國科學院計算技術研究所開發的基於Hadoop的並行分布式數據挖掘平台，該系統現在已經用於中國移動通信企業TB級實際數據的挖掘。PDMiner提供了一系列並行挖掘演算法和ETL操作組件，開發的ETL演算法絕大多數達到了線性加速比，同時具有很好的容錯性。PDMiner的開放式架構可以使用戶將演算法組件經過簡單配置方便地封裝載入到系統中。

此外，商業智能領域的各大公司也提供面向企業的大規模數據挖掘服務，例如微策略、IBM、Oracle等公司都擁有自己的基於雲計算的數據挖掘服務平台。

5總結和展望

通過雲計算的海量數據存儲和分布計算，為雲計算環境下的海量數據挖掘提供了新方法和手段，有效解決了海量數據挖掘的分布存儲和高效計算問題。開展基於雲計算特點的數據挖掘方法的研究，可以為更多、更復雜的海量數據挖掘問題提供新的理論與支撐工具。而作為傳統數據挖掘向雲計算的延伸和豐富，基於雲計算的海量數據挖掘將推動互聯網先進技術成果服務於大眾，是促進信息資源的深度分享和可持續利用的新方法、新途徑。

⑦ 計算機有哪些專業

在大學裡面，計算機真正分專業，在研究生階段，之前就是本科，只有一個大專業，叫計算機科學與技術。
至於研究生階段的專業設置，現在主要分3種
1，計算機系統結構，就是俗話說的硬體。其實不限於硬體。主要搞網路體系結構，網格技術，計算機嵌入式結構，計算機結構，甚至是計算機CPU結構設計。其實這些專業，主要是編程，出來以後，除了搞CPU結構設計的，大多數還是做軟體工程師去了。真正的硬體工程師，大多數是學電子的人做的。
2，計算機軟體理論。這個主要是搞資料庫，操作系統，網路軟體，中間件，數據挖掘什麼的，出來以後肯定是軟體工程師。
3，計算機應用。這個什麼都有，肯定是偏軟體。還有一些所謂的計算機圖象處理，計算機識別，專家系統什麼的。

⑧ 淺談計算機與大數據的相關論文

在大數據環境下，計算機信息處理技術也面臨新的挑戰，要求計算機信息處理技術必須不斷的更新發展，以能夠對當前的計算機信息處理需求滿足。下面是我給大家推薦的計算機與大數據的相關論文，希望大家喜歡!

計算機與大數據的相關論文篇一
淺談“大數據”時代的計算機信息處理技術

[摘 要]在大數據環境下，計算機信息處理技術也面臨新的挑戰，要求計算機信息處理技術必須不斷的更新發展，以能夠對當前的計算機信息處理需求滿足。本文重點分析大數據時代的計算機信息處理技術。

[關鍵詞]大數據時代;計算機;信息處理技術

在科學技術迅速發展的當前，大數據時代已經到來，大數據時代已經佔領了整個環境，它對計算機的信息處理技術產生了很大的影響。計算機在短短的幾年內，從稀少到普及，使人們的生活有了翻天覆地的變化，計算機的快速發展和應用使人們走進了大數據時代，這就要求對計算機信息處理技術應用時，則也就需要在之前基礎上對技術實施創新，優化結構處理，從而讓計算機數據更符合當前時代發展。

一、大數據時代信息及其傳播特點

自從“大數據”時代的到來，人們的信息接收量有明顯加大，在信息傳播中也出現傳播速度快、數據量大以及多樣化等特點。其中數據量大是目前信息最顯著的特點，隨著時間的不斷變化計算機信息處理量也有顯著加大，只能夠用海量還對當前信息數量之大形容;傳播速度快也是當前信息的主要特點，計算機在信息傳播中傳播途徑相當廣泛，傳播速度也相當驚人，1s內可以完成整個信息傳播任務，具有較高傳播效率。在傳播信息過程中，還需要實施一定的信息處理，在此過程中則需要應用相應的信息處理工具，實現對信息的專門處理，隨著目前信息處理任務的不斷加強，信息處理工具也有不斷的進行創新[1];信息多樣化，則也就是目前數據具有多種類型，在龐大的資料庫中，信息以不同的類型存在著，其中包括有文字、圖片、視頻等等。這些信息類型的格式也在不斷發生著變化，從而進一步提高了計算機信息處理難度。目前計算機的處理能力、列印能力等各項能力均有顯著提升，尤其是當前軟體技術的迅速發展，進一步提高了計算機應用便利性。微電子技術的發展促進了微型計算機的應用發展，進一步強化了計算機應用管理條件。

大數據信息不但具有較大容量，同時相對於傳統數據來講進一步增強了信息間關聯性，同時關聯結構也越來越復雜，導致在進行信息處理中需要面臨新的難度。在 網路技術 發展中重點集中在傳輸結構發展上，在這種情況下計算機必須要首先實現網路傳輸結構的開放性設定，從而打破之前計算機信息處理中，硬體所具有的限製作用。因為在當前計算機網路發展中還存在一定的不足，在完成雲計算機網路構建之後，才能夠在信息處理過程中，真正的實現收放自如[2]。

二、大數據時代的計算機信息處理技術

(一)數據收集和傳播技術

現在人們通過電腦也就可以接收到不同的信息類型，但是在進行信息發布之前，工作人員必須要根據需要採用信息處理技術實施相應的信息處理。計算機採用信息處理技術實施信息處理，此過程具有一定復雜性，首先需要進行數據收集，在將相關有效信息收集之後首先對這些信息實施初步分析，完成信息的初級操作處理，總體上來說信息處理主要包括：分類、分析以及整理。只有將這三步操作全部都完成之後，才能夠把這些信息完整的在計算機網路上進行傳播，讓用戶依照自己的實際需求篩選滿足自己需求的信息，藉助於計算機傳播特點將信息數據的閱讀價值有效的實現。

(二)信息存儲技術

在目前計算機網路中出現了很多視頻和虛擬網頁等內容，隨著人們信息接收量的不斷加大，對信息儲存空間也有較大需求，這也就是對計算機信息存儲技術提供了一個新的要求。在數據存儲過程中，已經出現一系列存儲空間無法滿足當前存儲要求，因此必須要對當前計算機存儲技術實施創新發展。一般來講計算機數據存儲空間可以對當前用戶關於不同信息的存儲需求滿足，但是也有一部分用戶對於計算機存儲具有較高要求，在這種情況下也就必須要提高計算機數據存儲性能[3]，從而為計算機存儲效率提供有效保障。因此可以在大數據存儲特點上完成計算機信息新存儲方式，不但可以有效的滿足用戶信息存儲需求，同時還可以有效的保障普通儲存空間不會出現被大數據消耗問題。

(三)信息安全技術

大量數據信息在計算機技術發展過程中的出現，導致有一部分信息內容已經出現和之前信息形式的偏移，構建出一些新的計算機信息關聯結構，同時具有非常強大的數據關聯性，從而也就導致在計算機信息處理中出現了新的問題，一旦在信息處理過程中某個信息出現問題，也就會導致與之關聯緊密的數據出現問題。在實施相應的計算機信息管理的時候，也不像之前一樣直接在單一數據信息之上建立，必須要實現整個資料庫中所有將數據的統一安全管理。從一些角度分析，這種模式可以對計算機信息處理技術水平有顯著提升，並且也為計算機信息處理技術發展指明了方向，但是因為在計算機硬體中存在一定的性能不足，也就導致在大數據信息安全管理中具有一定難度。想要為數據安全提供有效保障，就必須要注重數據安全技術管理技術的發展。加強當前信息安全體系建設，另外也必須要對計算機信息管理人員專業水平進行培養，提高管理人員專業素質和專業能力，從而更好的滿足當前網路信息管理體系發展需求，同時也要加強關於安全技術的全面深入研究工作[4]。目前在大數據時代下計算機信息安全管理技術發展還不夠成熟，對於大量的信息還不能夠實施全面的安全性檢測，因此在未來計算機信息技術研究中安全管理屬於重點方向。但是因為目前還沒有構建完善的計算機安全信息管理體系，因此首先應該強化關於計算機重點信息的安全管理，這些信息一旦發生泄漏，就有可能會導致出現非常嚴重的損失。目前來看，這種 方法 具有一定可行性。

(四)信息加工、傳輸技術

在實施計算機信息數據處理和傳輸過程中，首先需要完成數據採集，同時還要實時監控數據信息源，在資料庫中將採集來的各種信息數據進行存儲，所有數據信息的第一步均是完成採集。其次才能夠對這些採集來的信息進行加工處理，通常來說也就是各種分類及加工。最後把已經處理好的信息，通過數據傳送系統完整的傳輸到客戶端，為用戶閱讀提供便利。

結語：

在大數據時代下，計算機信息處理技術也存在一定的發展難度，從目前專業方面來看，還存在一些問題無法解決，但是這些難題均蘊含著信息技術發展的重要機遇。在當前計算機硬體中，想要完成計算機更新也存在一定的難度，但是目前計算機未來的發展方向依舊是雲計算網路，把網路數據和計算機硬體數據兩者分開，也就有助於實現雲計算機網路的有效轉化。隨著科學技術的不斷發展相信在未來的某一天定能夠進入到計算機信息處理的高速發展階段。

參考文獻

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[4] 申鵬.“大數據”時代的計算機信息處理技術初探[J].計算機光碟軟體與應用，2014，(21)：109-110
計算機與大數據的相關論文篇二
試談計算機軟體技術在大數據時代的應用

摘要：大數據的爆炸式增長在大容量、多樣性和高增速方面，全面考驗著現代企業的數據處理和分析能力;同時，也為企業帶來了獲取更豐富、更深入和更准確地洞察市場行為的大量機會。對企業而言，能夠從大數據中獲得全新價值的消息是令人振奮的。然而，如何從大數據中發掘出“真金白銀”則是一個現實的挑戰。這就要求採用一套全新的、對企業決策具有深遠影響的解決方案。

關鍵詞：計算機 大數據時代 容量 准確 價值 影響 方案

1 概述

自從計算機出現以後，傳統的計算工作已經逐步被淘汰出去，為了在新的競爭與挑戰中取得勝利，許多網路公司開始致力於數據存儲與資料庫的研究，為互聯網用戶提供各種服務。隨著雲時代的來臨，大數據已經開始被人們廣泛關注。一般來講，大數據指的是這樣的一種現象：互聯網在不斷運營過程中逐步壯大，產生的數據越來越多，甚至已經達到了10億T。大數據時代的到來給計算機信息處理技術帶來了更多的機遇和挑戰，隨著科技的發展，計算機信息處理技術一定會越來越完善，為我們提供更大的方便。

大數據是IT行業在雲計算和物聯網之後的又一次技術變革，在企業的管理、國家的治理和人們的生活方式等領域都造成了巨大的影響。大數據將網民與消費的界限和企業之間的界限變得模糊，在這里，數據才是最核心的資產，對於企業的運營模式、組織結構以及 文化 塑造中起著很大的作用。所有的企業在大數據時代都將面對戰略、組織、文化、公共關系和人才培養等許多方面的挑戰，但是也會迎來很大的機遇，因為只是作為一種共享的公共網路資源，其層次化和商業化不但會為其自身發展帶來新的契機，而且良好的服務品質更會讓其充分具有獨創性和專用性的鮮明特點。所以，知識層次化和商業化勢必會開啟知識創造的嶄新時代。可見，這是一個競爭與機遇並存的時代。

2 大數據時代的數據整合應用

自從2013年，大數據應用帶來令人矚目的成績，不僅國內外的產業界與科技界，還有各國政府部門都在積極布局、制定戰略規劃。更多的機構和企業都准備好了迎接大數據時代的到來，大數據的內涵應是數據的資產化和服務化，而挖掘數據的內在價值是研究大數據技術的最終目標。在應用數據快速增長的背景下，為了降低成本獲得更好的能效，越來越趨向專用化的系統架構和數據處理技術逐漸擺脫傳統的通用技術體系。如何解決“通用”和“專用”體系和技術的取捨，以及如何解決數據資產化和價值挖掘問題。

企業數據的應用內容涵蓋數據獲取與清理、傳輸、存儲、計算、挖掘、展現、開發平台與應用市場等方面，覆蓋了數據生產的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系統YARN，以及Spark等新型系統架構介紹外，還將探討研究流式計算(Storm，Samza，Puma，S4等)、實時計算(Dremel，Impala，Drill)、圖計算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新進展。在大數據時代，借力計算機智能(MI)技術，通過更透明、更可用的數據，企業可以釋放更多蘊含在數據中的價值。實時、有效的一線質量數據可以更好地幫助企業提高產品品質、降低生產成本。企業領導者也可根據真實可靠的數據制訂正確戰略經營決策，讓企業真正實現高度的計算機智能決策辦公，下面我們從通信和商業運營兩個方面進行闡述。

2.1 通信行業：XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取 措施 ，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。中國移動通過大數據分析，對 企業運營 的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。

2.2 商業運營：辛辛那提動物園使用了Cognos，為iPad提供了單一視圖查看管理即時訪問的遊客和商務信息的服務。藉此，動物園可以獲得新的收入來源和提高營收，並根據這些信息及時調整營銷政策。數據收集和分析工具能夠幫助銀行設立最佳網點，確定最好的網點位置，幫助這個銀行更好地運作業務，推動業務的成長。

3 企業信息解決方案在大數據時代的應用

企業信息管理軟體廣泛應用於解決欺詐偵測、雇員流動、客戶獲取與維持、網路銷售、市場細分、風險分析、親和性分析、客戶滿意度、破產預測和投資組合分析等多樣化問題。根據大數據時代的企業挖掘的特徵，提出了數據挖掘的SEMMA方法論――在SAS/EM環境中，數據挖掘過程被劃分為Sample、Explore、Modify、Model、Assess這五個階段，簡記為SEMMA：

3.1 Sample 抽取一些代表性的樣本數據集(通常為訓練集、驗證集和測試集)。樣本容量的選擇標准為：包含足夠的重要信息，同時也要便於分析操作。該步驟涉及的處理工具為：數據導入、合並、粘貼、過濾以及統計抽樣方法。

3.2 Explore 通過考察關聯性、趨勢性以及異常值的方式來探索數據，增進對於數據的認識。該步驟涉及的工具為：統計 報告 、視圖探索、變數選擇以及變數聚類等方法。

3.3 Modify 以模型選擇為目標，通過創建、選擇以及轉換變數的方式來修改數據集。該步驟涉及工具為：變數轉換、缺失處理、重新編碼以及數據分箱等。

3.4 Model 為了獲得可靠的預測結果，我們需要藉助於分析工具來訓練統計模型或者機器學習模型。該步驟涉及技術為：線性及邏輯回歸、決策樹、神經網路、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近鄰法以及其他用戶(包括非SAS用戶)的模型演算法。

3.5 Assess 評估數據挖掘結果的有效性和可靠性。涉及技術為：比較模型及計算新的擬合統計量、臨界分析、決策支持、報告生成、評分代碼管理等。數據挖掘者可能不會使用全部SEMMA分析步驟。然而，在獲得滿意結果之前，可能需要多次重復其中部分或者全部步驟。

在完成SEMMA步驟後，可將從優選模型中獲取的評分公式應用於(可能不含目標變數的)新數據。將優選公式應用於新數據，這是大多數數據挖掘問題的目標。此外，先進的可視化工具使得用戶能在多維直方圖中快速、輕松地查閱大量數據並以圖形化方式比較模擬結果。SAS/EM包括了一些非同尋常的工具，比如：能用來產生數據挖掘流程圖的完整評分代碼(SAS、C以及Java代碼)的工具，以及交換式進行新數據評分計算和考察執行結果的工具。

如果您將優選模型注冊進入SAS元數據伺服器，便可以讓SAS/EG和SAS/DI Studio的用戶分享您的模型，從而將優選模型的評分代碼整合進入 工作報告 和生產流程之中。SAS模型管理系統，通過提供了開發、測試和生產系列環境的項目管理結構，進一步補充了數據挖掘過程，實現了與SAS/EM的無縫聯接。

在SAS/EM環境中，您可以從SEMMA工具欄上拖放節點進入工作區的工藝流程圖中，這種流程圖驅動著整個數據挖掘過程。SAS/EM的圖形用戶界面(GUI)是按照這樣的思路來設計的：一方面，掌握少量統計知識的商務分析者可以瀏覽數據挖掘過程的技術方法;另一方面，具備數量分析技術的專家可以用微調方式深入探索每一個分析節點。

4 結束語

在近十年時間里，數據採集、存儲和數據分析技術飛速發展，大大降低了數據儲存和處理的成本，一個大數據時代逐漸展現在我們的面前。大數據革新性地將海量數據處理變為可能，並且大幅降低了成本，使得越來越多跨專業學科的人投入到大數據的開發應用中來。

參考文獻：

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計算機與大數據的相關論文篇三
淺談利用大數據推進計算機審計的策略

[摘要]社會發展以及時代更新，在該種環境背景下大數據風潮席捲全球，尤其是在進入新時期之後數據方面處理技術更加成熟，各領域行業對此也給予了較高的關注，針對當前計算機審計(英文簡稱CAT)而言要想加速其發展腳步並將其質量拔高就需要結合大數據，依託於大數據實現長足發展，本文基於此就大數據於CAT影響進行著手分析，之後探討依託於大數據良好推進CAT，以期為後續關於CAT方面研究提供理論上參考依據。

[關鍵詞]大數據 計算機審計 影響

前言：相較於網路時代而言大數據風潮一方面提供了共享化以及開放化、深層次性資源，另一方面也促使信息管理具備精準性以及高效性，走進新時期CAT應該融合於大數據風潮中，相應CAT人員也需要積極應對大數據帶了的機遇和挑戰，正面CAT工作，進而促使CAT緊跟時代腳步。

一、初探大數據於CAT影響

1.1影響之機遇

大數據於CAT影響體現在為CAT帶來了較大發展機遇，具體來講，信息技術的更新以及其質量的提升促使數據方面處理技術受到了眾多領域行業的喜愛，當前在數據技術推廣普及階段中呈現三大變化趨勢：其一是大眾工作生活中涉及的數據開始由以往的樣本數據實際轉化為全數據。其二是全數據產生促使不同數據間具備復雜內部關系，而該種復雜關系從很大程度上也推動工作效率以及數據精準性日漸提升，尤其是數據間轉化關系等更為清晰明了。其三是大眾在當前處理數據環節中更加關注數據之間關系研究，相較於以往僅僅關注數據因果有了較大進步。基於上述三大變化趨勢，也深刻的代表著大眾對於數據處理的態度改變，尤其是在當下海量數據生成背景下，人工審計具備較強滯後性，只有依託於大數據並發揮其優勢才能真正滿足大眾需求，而這也是大數據對CAT帶來的重要發展機遇，更是促進CAT在新時期得以穩定發展重要手段。

1.2影響之挑戰

大數據於CAT影響還體現在為CAT帶來一定挑戰，具體來講，審計評估實際工作質量優劣依託於其中數據質量，數據具備的高質量則集中在可靠真實以及內容詳細和相應信息准確三方面，而在CAT實際工作環節中常常由於外界環境以及人為因素導致數據質量較低，如數據方面人為隨意修改刪除等等，而這些均是大數據環境背景下需要嚴格把控的重點工作內容。

二、探析依託於大數據良好推進CAT措施

2.1數據質量的有效保障

依託於大數據良好推進CAT措施集中在數據質量有效保障上，對數據質量予以有效保障需要從兩方面入手，其一是把控電子數據有效存儲，簡單來講就是信息存儲，對電子信息進行定期檢查，監督數據實際傳輸，對信息系統予以有效確認以及評估和相應的測試等等，進而將不合理數據及時發現並找出信息系統不可靠不準確地方;其二是把控電子數據採集，通常電子數據具備多樣化採集方式，如將審計單位相應資料庫直接連接採集庫進而實現數據採集，該種直接採集需要備份初始傳輸數據，避免數據採集之後相關人員隨意修改，更加可以與審計單位進行數據採集真實性 承諾書 簽訂等等，最終通過電子數據方面採集以及存儲兩大內容把控促使數據質量更高，從而推動CAT發展。

2.2公共數據平台的建立

依託於大數據良好推進CAT措施還集中在公共數據平台的建立，建立公共化分析平台一方面能夠將所有採集的相關數據予以集中化管理存儲，更能夠予以多角度全方面有效分析;另一方面也能夠推動CAT作業相關標准予以良好執行。如果將分析模型看作是CAT作業標准以及相應的核心技術，則公共分析平台則是標准執行和相應技術實現關鍵載體。依託於公共數據平台不僅能夠將基礎的CAT工作實現便捷化以及統一化，而且深層次的實質研究有利於CAT數據處理的高速性以及高效性，最終為推動CAT發展起到重要影響作用。

2.3審計人員的強化培訓

依託於大數據良好推進CAT措施除了集中在上述兩方面之外，還集中在審計人員的強化培訓上，具體來講，培訓重點關注審計工作於計算機上的具 體操 作以及操作重點難點，可以構建統一培訓平台，在該培訓平台中予以多元化資料的分享，聘請高技能豐富 經驗 人士予以平台授課，提供專業技能知識溝通互動等等機會，最終通過強化培訓提升審計人員綜合素質，更加推動CAT未來發展。

三、結論

綜上分析可知，當前大數據環境背景下CAT需要將日常工作予以不斷調整，依託於大數據促使審計人員得以素質提升，並利用公共數據平台建立和相應的數據質量保障促使CAT工作更加高效，而本文對依託於大數據良好推進CAT進行研究旨在為未來CAT優化發展獻出自己的一份研究力量。

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⑨ IT技術包括什麼

IT技術包括計算機硬體和軟體、網路和通訊技術、應用軟體開發工具等。

計算機和互聯網普及以來，人們日益普遍的使用計算機來生產、處理、交換和傳播各種形式的信息（如書籍、商業文件、報刊、唱片、電影、電視節目、語音、圖形、圖像等）。

IT技術也常被稱為信息和通信技術（Information and Communications Technology, ICT）。主要包括感測技術、計算機與智能技術、通信技術和控制技術。

(9)數據挖掘電腦硬體配置擴展閱讀：

IT技術具有技術的一般特徵——技術性。具體表現為：方法的科學性，工具設備的先進性，技能的熟練性，經驗的豐富性，作用過程的快捷性，功能的高效性等。

IT技術具有區別於其它技術的特徵——信息性。具體表現為：信息技術的服務主體是信息，核心功能是提高信息處理與利用的效率、效益。由信息的秉性決定信息技術還具有普遍性、客觀性、相對性、動態性、共享性、可變換性等特性。