数据挖掘电脑硬件配置

① 计算机专业怎么分类

计算机专业分为计算机科学与技术专业、网络工程专业、软件工程专业、通信工程专业、电子科学与技术专业。计算机专业指的是计算机硬件与软件相结合、面向系统、更偏向应用的宽口径专业。软件工程：主要分为软件设计、编程语言和软件测试。属于CS中的大方向，录取名额较多，有一定奖学金名额，就业市场广阔，但薪酬并不太高。

② 高校大数据实训室解决方案有么急求

一.数据科学与大数据专业方向教学计划（参考）

核心专业课程教学计划
大数据技术基础Java语言 Linux操作系统与程序设计 计算机网络（复杂网络、SDN） 数据仓库与数据挖掘 JavaEE 实训和毕业设计
计算机组成原理 软件工程 信息安全 机器学习
Python语言（网络爬虫、数据分析） 云计算OpenStack R语言数据分析、展现于实例 Tableau数据可视化
大数据存储（Hbase、Hive、Sqoop） 大数据采集与清洗（Kafka、Flume、ET） Spark技术开发 大数据分析应用案例
（2）数据科学与大数据教学资源简介（部分）

数据挖掘与高级分析
R语言企业版
Spark语言开发与应用

数据挖掘概述
数据挖掘工作流程
深入了解数据挖掘平台
算法模型：分类算法
算法模型：回归算法
算法模型：购物篮分析算法
算法模型：聚类算法
算法模型：异常检测算法
批量部署数据挖掘结果 企业级R语言概述
使用企业级R语言进行开发
深入了解R语言开发环境
R语言图形化生产环境
企业级R语言透明度
企业级R语言嵌入式执行层——R语言接口
企业级R语言嵌入式执行层——SQL语言接口
使用企业级R语言执行预测分析
使用企业级R语言之间访问数据库 Spark简介
Spark开发与环境配置
RDD编程
键值对操作
Spark运行模式及原理
数据读取与保存
在集群上运行Spark
Spark调优与调试
Spark监控管理
Spark SQl
Spark Streaming
GraphX计算框架

③ 互联网有哪些专业比较热门

TOP.1计算机科学与技术

计算机专业是理科生的最佳选择之一，因为这个是一门比较偏向于理工性质的学科专业。

专业培养目标 : 本专业培养具有良好的科学素养 ,系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法 ,。

毕业后对口职业：做app - 软件开发；大数据分析 - 数据挖掘；码农 - 程序员；互联网思维 - 资源配置优化等。

推荐院校：因为近年来互联网太火了，很多院校都开设了计算机科学与技术这个专业，大家可以根据自己的成绩查询具体院校。

TOP.2人工智能

人工智能是当下超级火的一个专业，如今既是互联网的时代，也是人工智能的时代。而且人工智能的发展可以说还处于比较初期的阶段，还有很多研发和应用工作需要大量的人才。近年来，随着市场需求的旺盛，不少高校也开了人工智能专业。

推荐院校及专业：南京大学，计算机科学与技术(人工智能方向)；东南大学，计算机科学与技术(人工智能)。

开设智能科学与技术专业的院校：中山大学、大连海事大学、南京邮电大学、北京信息科技大学、西安邮电大学、东北电力大学、中南民族大学、沈阳工业大学、上海第二工业大学、广西科技大学。

TOP.3 数据科学与大数据技术

很多大学都把数据处理与数据分析作为主流专业来学习实践和运用，因为大数据分析在当下社会中扮演着重要角色。很多商业大咖利用大数据分析来整合精准信息，通过数据挖掘来分析消费者的兴趣爱好，以做出下一步的战略决策与客户管理，所以说本专业还是非常有就业市场的。

开设数据科学与大数据技术专业的院校推荐：上海财经大学 、对外经济贸易大学、西南财经大学、大连海事大学、云南大学、太原理工大学、华中农业大学、湘潭大学、湖北工业大学、西南石油大学。

TOP.4软件工程

软件工程专业在互联网发展中占据主导地位。互联网计算机在发展中不仅需要硬件技术，还要有软件应用技术，所以众多大学生会选择软件工程相关的专业，毕业后可以从事软件开发工作，也可以进行软件的日常维护运营工作。

开设软件工程专业的院校推荐：同济大学、中山大学、厦门大学、南京大学、南开大学、北京邮电大学、华中科技大学、东南大学、华南理工大学。

TOP.5数字媒体技术

专业培养目标：本专业方向为各大门户网站、网络公司、电视台或电台网站、广告制作公司、电子音像出版社、多媒体软件开发与制作公司、电脑视音频娱乐产品开发与制作公司、交互式多媒体应用开发与制作公司等单位培养具有较高的综合艺术素养。

④ 计算机相关专业有哪些

计算机类专业是高考热门专业之一，主要包括计算机科学与技术、物联网工程、网络工程、数字媒体技术、信息安全、软件技术、计算机应用技术、计算机信息管理等本专科专业。

软件类：

指在开设学科以软件和系统开发方向主的计算机相关学科，主要包括：经济信息管理与计算机应用、信息管理与信息系统、计算机辅助设计与制造、数据库应用与信息管理、电子商务、计算机与信息管理、办公自动化技术、计算机控制技术、计算机辅助设计、工厂计算机集中控制。

网络管理类：

指在开设学科以软件和系统开发方向主的计算机相关学科，该类学科专业知识以网络方面的应用为主，主要包括：多媒体与网络技术、计算机网络技术、计算机与邮政通信、计算机辅助机械设计、计算机与信息管理、电子商务、网络工程、计算机应用及安全管理。

网络与信息安全、互联网广告设计、计算机网络与软件应用、网络技术与信息处理、信息管理与信息系统、计算机软件、计算机及应用、通信技术、计算机通信、电子与信息技术。

计算机科学与技术专业：

业务培养目标：本专业培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论。

基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专门科学技术人才。

业务培养要求：本专业学生主要学习计算机科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事研究与应用计算机的基本训练，具有研究和开发计算机系统的基本能力。

⑤ 什么是IT

全称：Information Technology
即信息技术

基本概念和所指范围。

IT实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。

卡尔的IT是指什么呢？在那篇文章里面他并没有明确提出，不过他提到信息技术的核心功能--数据存储、处理和传输。从他推理的逻辑来看，即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的，还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。如果他就此打住，只从这一点出发，他的逻辑论证是非常严谨的，后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人，在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外)，笔者也认同这一点。整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多，基本没有关注应用层面。但后面他讲到大众化趋势时，又提到“信息技术极易复制”，则把IT又推到了商业软件，这里已经迈出了“危险”的一步。在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT，“我用的‘IT’是指通常意义上的，即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件，特别强调的是，我只是指技术本身，我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”，所以他所指的IT是指前二层。如果就这此打住，可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。客观地分析软件本身的特征，的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即：稀缺性、不易复制性、不易替代性，卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准，即有价值。但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”，几欲把整个IT一棍子打死!

可惜他在IT这一概念上是经常含混不清：一会儿指主机网络，一会儿又跑到软件，在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层，完全违背了他在书开头所界定的IT范围，如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。后面其它很多人也因为这一点来攻击他，甚至有人说卡尔干脆就不懂IT，有可能是真的，因为他毕竟本来就不是做IT的。这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒，对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心，否则会闹出很多笑话。

这里笔者要强调一点，经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何，就能加强企业核心竞争力（反正多是现在流行什么就跟什么，“与时俱进”）。不知道他们是有意还是无意，且不按核心竞争力判断的四个标准来推断，试反问几个简单的问题：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭？尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。如果上了信息化就能如何，那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的，就能自动提高销售、降低库存吗？如果说没有上信息化之前，老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子，那么现在呢？只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间，如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象，结论只有两个：要么这些企业不懂什么是核心竞争力（我想应该大多数还是懂的，既希望他们懂又希望他们不懂，希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司，希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德，不知者不为过嘛），要么是另有所图。一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。IT企业与企业客户之间的博弈，最后的结果往往会是次优选择，即所谓的“柠檬效应”。在这点上，除了IT企业和从业人员要提高自身的职业操守外，政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育，提高企业对信息化建设的认识，引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局，以达到新的平衡，促进IT业更健康的发展。

信息技术本身只是一个工具，就象一柄利剑或一枝好笔，买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少，还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字，信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力，这才是真正核心也是最难的地方。功夫全在题外！信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字，它只是基础，其核心在一个“化”字，把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划，并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。美国哈林顿（Joseph Harrington）博士提出的计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含两个基本观点：一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体，必须紧密相连、统一考虑；二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程，最终产品可以看作是数据的物质表现。如果上了信息系统却不用它来辅助决策，还是按照原来的运作方式运作，则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作，如统计报表等，且同时还会增加另外一些岗位的工作。大量经验表明，如果不用信息系统收集上来的数据，要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能，信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。按照核心竞争力的评价标准，要构造核心竞争力，本质上只有整合能力才是，而且越外显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，越能构成核心竞争力。

就象哈佛商业评论编辑Hal Varian（加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任）指出的那样：“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势，这一点他是对的。但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。”“提供竞争优势的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上，但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用，但是，在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报！”这是一个数据丰富的时代，但同时是一个知识贫乏的时代!

波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H.达文波特要把“过去的40年，更确切地描述为‘数据时代’，而不是‘信息时代’”，“将数据转化为某种更有用的东西，需要相当多的人力投入和智慧，但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。拥有一个数据库或数据挖掘系统，与拥有其它技术一样，是必要的，但对于高质量的信息和知识而言，则是不够的”。

所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。

数据(Data)＝事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。

信息=(Information)＝数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。

智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。

知识(Knowledge) ＝解决问题的技能(skill)，针对这一问题公司应对的策略是什么？

智慧(Wisdom) ＝知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个*智慧。行动则又会产生新的交易数据。

数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间存在多重循环关系。

同样的高速公路、同样的高档车，开车的人不同将会开出完全不同的水平，这时更关键的因素--开车的本事就显得至关重要了。在初级阶段，竞争比较粗放，可能主要是看谁能修好道，买好车。到后面，大家硬件基础设施差不多，竞争日趋白热化，这个时候人的作用就突显出来了，光有好道好车还不行，还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。企业经营与赛车还不太一样，赛车有人制定规则，规定只能跑一样的道，企业之间的竞争是八仙过海各显神通，有钱的就可以买高档的服务器、小型机，没有钱的就只能买PC服务器；有钱的就可以用光纤宽带，没有钱的则只能用ADSL甚至拨号；有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle，没有钱的则只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件；有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训，没有钱的则只能*企业家自己摸着石头过河……的确，这是一场不太公平的竞争。但网络经济来了，用卡尔的话说，就是IT技术已经变得“大众化”，已变成商品。更何况ASP模式的出现，将极大的降低了企业信息化的门槛，昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。好比虽然你有私家的宝马、奔驰，可以很快地到达你想要到的地方。但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果，再差点儿我有公共汽车、地铁，只要很低的成本也能基本实现我的目标。但同样的宽带、同样一套系统软件，但使用的人一样，效果却完全不一样，君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失败的？还是那句话，功夫在诗外!
IT是信息技术的简称，Information Technology,指与信息相关的技术。不同的人和不同的书上对此有不同解释。但一个基本上大家都同意的观点是，IT有以下三部分组成：

-----传感技术 这是人的感觉器官的延伸与拓展，最明显的例子是条码阅读器；
-----通信技术 这是人的神经系统的延伸与拓展，承担传递信息的功能；
-----计算机技术 这是人的大脑功能延伸与拓展，承担对信息进行处理的功能。

所谓信息化是用信息技术来改造其他产业与行业，从而提高企业的效益。在这个过程中信息技术承担了一个得力工具的角色。
顺便说一句何谓IT产业，有一个大致的分类，可以供大家参考：

IT基础技术的提供 IC研发、软件编写 如INTEL、MS等
IT技术产品化 元器件、部件、组件制造 如精英、大众等
IT产品集成化 计算机及外设制造商 如联想、IBM
IT产品系统化 解决方案、信息系统 如华为、HP
IT产品流通 渠道、销售 如神州数码
IT产品服务 咨询服务和售后服务 如蓝色快车
IT产业舆论支持 IT类媒体 如CCW、CCID
IT产业第三方服务 各种需要配套的服务 如法律咨询、PR服务
IT后备人员培养 各种院校 如计算机专业
IT产业合作组织 各种协会、集会
编辑词条
开放分类：
信息技术、电脑、技术

⑥ 云计算的海量数据挖掘工作是怎样实现的

云计算属于新兴技术领域，群英云计算转一篇关于问题的学术报告吧。对您应该有所帮助。

1引言

目前，人们正处于一个“无处不网、无时不网，人人上网、时时在线”的时代，图灵奖获得者吉姆·格雷（Jim Gray）认为，网络环境下每18个月产生的数据量等于过去几千年的数据量之和。目前互联网的数据具有海量增长、用户广泛、动态变化等特征。2010年，QQ同时在线的用户超过1亿人，淘宝一年交易次数比上年增长150%，视频服务Animoto在3天内通过Amazon将其服务能力迅速扩展至75万用户。

数据挖掘能够发现隐含在大规模数据中的知识，提高信息服务的质量。如伊朗事件中twitter快速传播假消息的识别、Amazon和淘宝网中商品关联关系分析，以及优酷网中视频个性化推荐等。海量数据挖掘在国家安全、国民经济和现代服务业中具有广泛应用，有助于提升网络环境下信息服务的质量，实现以人为本的信息服务。

从数据挖掘技术的发展历史看，随着互联网的蓬勃发展，数据的规模越来越大，从KB级发展到TB甚至PB级海量数据；数据挖掘的对象也变得越来越复杂，从数据库、到多媒体数据和复杂社会网络；数据挖掘的需求也从分类、聚类和关联到复杂的演化和预测分析；挖掘过程中的交互方式从单机的人机交互发展到现在社会网络群体的交互。这种发展给数据挖掘带来了巨大的挑战：对于网络环境下产生的TB级和PB级的复杂数据，需要有高效的海量数据挖掘算法；网络环境下大众的广泛参与，需要在数据挖掘算法中能够融入群体智慧；同时社会网络的迅速发展使得信息服务的个性化成为必然，要求能够满足即时组合的个性化挖掘服务。

云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（包括计算能力、存储能力、交互能力等）是动态、可伸缩、被虚拟化的，并以服务的方式提供 [1] 。具体表现在：云计算的动态和可伸缩的计算能力为高效海量数据挖掘带来可能性；云计算环境下大众参与的群体智能为研究集群体智慧的新的数据挖掘方法研究提供了环境；云计算的服务化特征使面向大众的数据挖掘成为可能。同时，云计算发展也离不开数据挖掘的支持，以搜索为例，基于云计算的搜索包括网页存储、搜索处理和前端交互三大部分。数据挖掘在这几部分中都有广泛应用，例如网页存储中网页去重、搜索处理中网页排序和前端交互中的查询建议，其中每部分都需要数据挖掘技术的支持。

因此，云计算为海量和复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施，为网络环境下面向大众的数据挖掘服务带来了机遇，同时也为数据挖掘研究提出了新的挑战性课题。

下面将对并行编程模型、基于并行编程模型高效海量数据挖掘算法，以及基于云计算的海量数据挖掘服务相关研究进行综述。

2并行编程模型相关方法

为了使用户能够通过简单的开发来方便地达到并行计算的效果，研究人员提出了一系列的并行计算模型。并行计算模型在用户需求和底层的硬件系统之间搭建桥梁使得并行算法的表示变得更加直观，对大规模数据的处理更加便捷。根据用户使用硬件环境的不同，并行编程模型又可以分为在多核机器、GPU计算、大型计算机以及计算机集群上的多种类型。目前比较常用的并行编程接口和模型包括：

pThread接口[2]。pThread是在类Unix系统上进行多线程编程的通用API，为用户提供了一系列对线程进行创建、管理和各类操作的函数，使用户能够方便地编写多线程程序。

MPI模型[3]。MPI的全称为消息传递接口（Message Passing Interface），它为用户提供了一系列的接口，使用户利用消息传递的方式来建立进程间的通信机制，从而方便地对各种算法进行并行实现。

MapRece模型[4]。MapRece模型是由谷歌公司提出的并行编程框架，它首先为用户提供分布式的文件系统，使用户能方便地处理大规模数据；然后将所有的程序运算抽象为Map和Rece两个基本操作，在Map阶段模型将问题分解为更小规模的问题，并在集群的不同节点上执行，在Rece阶段将结果归并汇总。MapRece是一个简单，但是非常有效的并行编程模型。

Pregel模型[5]。Pregel同样是由谷歌公司提出的专门针对图算法的编程模型，能够为大规模数据的图算法提供并行支持。一个典型的Pregel计算过程将在图上进行一系列的超级步骤（SuperSteps），在每个超级步骤中，所有顶点的计算都并行地执行用户定义的同一个函数，并通过一个“投票”机制来决定程序是否停止。

CUDA模型①。CUDA是由NVIDIA公司提出的一个基于GPU的并行计算模型。由于GPU在设计需求上与普通CPU不同，GPU通常被设计为能较慢地执行许多并发的线程，而不是较快的连续执行多个线程，这使得GPU在并行计算上有先天的优势。CUDA为用户提供了利用GPU计算的各种接口，使程序员能够像在普通电脑上进行CPU编程那样进行GPU程序的编写。

此外还有OpenMP、PVM、OpenCL等各种并行编程模型和方法。这些并行编程和方法一般都提供了主流编程语言的实现，从而使得用户能根据自身编程习惯来选用。

另一方面，随着云计算的不断推广，还出现了各种商用的并行计算/云计算平台，为用户提供并行计算服务。这其中比较着名的包括微软的Azure平台、Amazon公司的EC2平台、IBM公司的蓝云平台、谷歌公司的Google App Engine等。各大IT公司也纷纷开发自己的并行计算模型/框架作为自身技术服务的基本平台，这使得并行计算技术得到了更加快速的发展。

3基于并行编程模型高效海量数据挖掘算法研究

为了实现海量数据上的数据挖掘，大量分布式并行数据挖掘算法被提出。Bhari et al[6]整理了一个十分详尽的并行数据挖掘算法文献目录，包含了关联规则学习、分类、聚类、流数据挖掘四大类分布式数据挖掘算法，同时还包括分布式系统、隐私保护等相关的研究工作。

MapRece并行编程模型具有强大的处理大规模数据的能力，因而是海量数据挖掘的理想编程平台。数据挖掘算法通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数。在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。为了提高算法效率，斯坦福大学Chu et al[7]提出了一种适用于大量机器学习算法的通用并行编程方法。通过对经典的机器学习算法进行分析可以发现，算法学习过程中的运算都能转化为若干在训练数据集上的求和操作；求和操作可以独立地在不同数据子集上进行，因此很容易在MapRece编程平台上实现并行化执行。将大规模的数据集分割为若干子集分配给多个Mapper节点，在Mapper节点上分别执行各种求和操作得到中间结果，最后通过Rece节点将求和结果合并，实现学习算法的并行执行。在该框架下，Chu et al实现了十种经典的数据挖掘算法，包括线性回归、朴素贝叶斯、神经网络、主成分分析和支持向量机等，相关成果在NIPS 2006会议上发表。

Ranger et al[8]提出了一个基于MapRece的应用程序编程接口Phoenix，支持多核和多处理器系统环境下的并行程序设计。Phoenix能够进行缓存管理、错误恢复和并发管理。他们使用Phoenix实现了K-Means、主成分分析和线性回归三种数据挖掘算法。

Gillick et al[9]对单程学习（Single-pass）、迭代学习（Iterative Learning）和基于查询的学习（Query-based Learning）三类机器学习算法在MapRece框架下的性能分别做了评测。他们对并行学习算法涉及到的如何在计算节点之间的共享数据、如何处理分布式存储数据等问题进行了研究。

Mahout①是APS（Apache Software Foundation）旗下的一个开源数据挖掘项目，通过使用Apache Hadoop库，可以实现大规模数据上的并行数据挖掘，包括分类、聚类、频繁模式挖掘、回归、降维等算法，目前已经发布了四个版本。

4基于云计算的海量数据挖掘服务研究

云计算除了给用户提供通用的并行编程模型和大规模数据处理能力之外，另一个重要的特点是为用户提供开放的计算服务平台。在数据挖掘方向，现在也有一系列的系统被开发出来，面向公众提供数据挖掘服务云计算平台。

Talia et al[10]提出可以从四个层次提供云计算数据挖掘服务：底层为组成数据挖掘算法的基本步骤；第二层为单独的数据挖掘服务，例如分类、聚类等；第三层为分布式的数据挖掘模式，例如并行分类、聚合式机器学习等；第四层为之前三层元素构成的完整的数据挖掘应用。在此设计基础上，他们设计了基于云计算的数据挖掘开放服务框架，并开发了一系列的数据挖掘服务系统，例如Weka4WS、Knowledge Grid、Mobile Data Mining Services、Mining@home等，用户可以利用图形界面定义自己的数据挖掘工作流，然后在平台上执行。

PDMiner[11]是由中国科学院计算技术研究所开发的基于Hadoop的并行分布式数据挖掘平台，该系统现在已经用于中国移动通信企业TB级实际数据的挖掘。PDMiner提供了一系列并行挖掘算法和ETL操作组件，开发的ETL算法绝大多数达到了线性加速比，同时具有很好的容错性。PDMiner的开放式架构可以使用户将算法组件经过简单配置方便地封装加载到系统中。

此外，商业智能领域的各大公司也提供面向企业的大规模数据挖掘服务，例如微策略、IBM、Oracle等公司都拥有自己的基于云计算的数据挖掘服务平台。

5总结和展望

通过云计算的海量数据存储和分布计算，为云计算环境下的海量数据挖掘提供了新方法和手段，有效解决了海量数据挖掘的分布存储和高效计算问题。开展基于云计算特点的数据挖掘方法的研究，可以为更多、更复杂的海量数据挖掘问题提供新的理论与支撑工具。而作为传统数据挖掘向云计算的延伸和丰富，基于云计算的海量数据挖掘将推动互联网先进技术成果服务于大众，是促进信息资源的深度分享和可持续利用的新方法、新途径。

⑦ 计算机有哪些专业

在大学里面，计算机真正分专业，在研究生阶段，之前就是本科，只有一个大专业，叫计算机科学与技术。
至于研究生阶段的专业设置，现在主要分3种
1，计算机系统结构，就是俗话说的硬件。其实不限于硬件。主要搞网络体系结构，网格技术，计算机嵌入式结构，计算机结构，甚至是计算机CPU结构设计。其实这些专业，主要是编程，出来以后，除了搞CPU结构设计的，大多数还是做软件工程师去了。真正的硬件工程师，大多数是学电子的人做的。
2，计算机软件理论。这个主要是搞数据库，操作系统，网络软件，中间件，数据挖掘什么的，出来以后肯定是软件工程师。
3，计算机应用。这个什么都有，肯定是偏软件。还有一些所谓的计算机图象处理，计算机识别，专家系统什么的。

⑧ 浅谈计算机与大数据的相关论文

在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!

计算机与大数据的相关论文篇一
浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术

[摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。

[关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术

在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。

一、大数据时代信息及其传播特点

自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显着的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显着加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显着提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。

大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。

二、大数据时代的计算机信息处理技术

(一)数据收集和传播技术

现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。

(二)信息存储技术

在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。

(三)信息安全技术

大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显着提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。

(四)信息加工、传输技术

在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。

结语：

在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。

参考文献

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[2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50.

[3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI

[4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110
计算机与大数据的相关论文篇二
试谈计算机软件技术在大数据时代的应用

摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。

关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案

1 概述

自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。

大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。

2 大数据时代的数据整合应用

自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。

企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。

2.1 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。

3 企业信息解决方案在大数据时代的应用

企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA：

3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。

3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。

3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。

3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。

3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。

在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。

如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。

在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。

4 结束语

在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。

参考文献：

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[2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007.

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[6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊.

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[8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01).
计算机与大数据的相关论文篇三
浅谈利用大数据推进计算机审计的策略

[摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。

[关键词]大数据 计算机审计 影响

前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。

一、初探大数据于CAT影响

1.1影响之机遇

大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。

1.2影响之挑战

大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。

二、探析依托于大数据良好推进CAT措施

2.1数据质量的有效保障

依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。

2.2公共数据平台的建立

依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。

2.3审计人员的强化培训

依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。

三、结论

综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。

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⑨ IT技术包括什么

IT技术包括计算机硬件和软件、网络和通讯技术、应用软件开发工具等。

计算机和互联网普及以来，人们日益普遍的使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、唱片、电影、电视节目、语音、图形、图像等）。

IT技术也常被称为信息和通信技术（Information and Communications Technology, ICT）。主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。

(9)数据挖掘电脑硬件配置扩展阅读：

IT技术具有技术的一般特征——技术性。具体表现为：方法的科学性，工具设备的先进性，技能的熟练性，经验的丰富性，作用过程的快捷性，功能的高效性等。

IT技术具有区别于其它技术的特征——信息性。具体表现为：信息技术的服务主体是信息，核心功能是提高信息处理与利用的效率、效益。由信息的秉性决定信息技术还具有普遍性、客观性、相对性、动态性、共享性、可变换性等特性。