时间：2024-03-30 17:57:03
导语：在大数据时代优势的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
今年8月19日国务院常务会议通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，这意味着我国大数据发展迎来顶层设计，将有助于培育经济发展引擎。
在商业界，大数据已经开始成为很多企业的生意，贵阳大数据交易所等交易平台也纷纷成立，以抢占各区域、细分领域市场先机。但是目前，有意愿交易大数据的企业和机构还不多。大数据交易的安全性、定价的合理性、客户信息的保密性，都在一定程度上影响着大数据业务的规模和发展空间。
今年5月，成立仅一个月的贵阳大数据交易所推出的《2015年中国大数据交易白皮书》显示，预计到2020年，中国大数据产业市场规模将超过去年规模的10倍，由2014年的767亿元扩大至8228.81亿元。
面对如此庞大的市场潜力，大数据交易平台应运而生，试图占得市场先机。前景固然美好，不过，诸多数据商却仍持观望态度。贵阳大数据交易所官网也未透露目前旗下会员有多少，尤其是VIP会员的数量。
大数据全国扩张地图。
今年4月14日，贵阳大数据交易所正式挂牌成立，注册资本5000万元，涉及贵州阳光产权交易所、中天城投、亚信数据、九次方大数据等6大股东。
贵阳大数据交易所可以交易30种大数据，包括金融、政府、医疗、能源、交通、社交、物流、征信、房产等，类似“网上商城”，实行会员制。
除了贵阳大数据交易所，不少地方也在酝酿发展大数据交易系统。早在2011年5月，北京软件与信息服务交易所由工信部、北京经信委和海淀区投资推动成立，旗下运作的“北京大数据交易服务平台”于2014年底上线。
数据“质量”驱动需求。
大数据能为企业带来什么解决方案？什么样的数据才是企业需要的？
碧桂园集团云贵区域投资拓展部相关负责人周灵梓说，“从去年到现在，我一共拿了8个地块。在拿地过程中，对准确、真实和全面地获取拿地信息有着深刻的感受和强烈的需求。如果拿错地，后续的负面影响很大。”
在周灵梓看来，通过大数据交易的电脑程序分析，得到大家共同认可的数据很重要，以前地产机构的很多数据来源不同，结论差异较大，势必困扰房企的投资决策。
金科股份品牌总监夏绍飞对此也深有感触，“我们一直跟中国指数研究院、克而瑞等机构长期合作，一年要支付咨询费几十万元。光拿到数据没用，关键是数据本身的质量，尤其是机构的分析。”
东原地产集团战略投资部相关负责人周大佐打比方说，房企拿地就是一个“算账”的过程，真正拿地时只有几个数据，但决策前往往需要成千上万的数据支撑。他认为，大数据交易的关键是数据要有用。
“我觉得现在一些第三方机构就很厉害。为了确定一块地周边的客源结构，他们专门派人站在街上‘数车’，比如价值30万以上的车辆有多少。”周大佐说，他们暂时还没看到交易所有这么强大。
贵阳大数据交易所相关人士解释说，“我们也不会简单地充当数据搬运工的角色，交易所将积极发挥数据质量认证、数据格式标准化、数据金融工具的作用。”定价暂难市场化大数据平台交易欠活跃
大数据时代，如果你是某家实力房企的营销操盘手，想尽快知道某个片区的有效消费客群情况，通过贵阳大数据交易所这个平台购买数据。但如果数据出错造成推盘失败，这怎么办？
一位业内资深人士指出，目前，大数据的价值由买卖双方根据自己所认定的价值进行评估，决定数据的价格。而交易的困惑实际上就在于交易双方信息的不对称性，更具体一点就是买方需求与卖方供给之间存在大数据交易信息的“错位”。
交易“定价”之惑。
在北京大数据交易服务平台上，点开“数据交易”一栏，针对数据类型一项，共分为原始数据、加工后数据、其他和行业报告，95%以上的数据为行业报告，一共13个页面，挂牌价仅为100元。
唯有“企业大数据精准分析服务”一项属于原始数据，挂牌价30万元，而“舆情监控分析”一项，数据类型不明确，挂牌价为50万元，这些数据几乎都出自九次方大数据终端。
在贵阳大数据交易所，针对产品定价，专门划分了数据的6个维度，包括数据实时性、数据样本覆盖面、数据完整性、数据品种、时间跨度与数据深度，推行实时交易。
贵阳大数据交易所表示，不同品种的大数据价格机制是不一样的，实时价格主要取决于数据的样本量和单一样本的数据指标项价值，而后通过交易系统自动定价，价格实时浮动。
交易存信息不对称风险。
按照贵阳大数据交易所的设计，大数据交易最终要在买卖双方之间达成共识。如果买方急需的数据信息并非卖方所提供的信息，如何解决？发生纠纷之后，交易所将如何处理？发生这种情况的根源又是什么？
一位业内人士说，这种情况下，交易风险又会反馈到交易所的大数据定价机制。
关键问题是，目前大数据交易所在定价机制上仍然难以做到市场化。那么，到底如何看待上述可能会发生的潜在问题？
贵阳大数据交易所工作人员解释说，如果数据买方对购买的数据信息与其描述的内容不符，他们可以向交易所投诉，由交易所及时处理。此外，他们对数据提供商有相关的资格审查，比如企业资质够不够，审核相关数据信息是不是涉及隐私等。
基于此，大数据交易所需要投入多大的人力、设备等成本？上述业内人士说，“这个是非常难的事情，你要看贵阳或北京集聚了多少人才去搞这个事情。”
在该人士看来，现在有一个基础技术有待突破，即数据标签、数据水印，也就是说，从这个交易所里出来的数据必须打上数据水印，这涉及到信息安全技术，目前只有国家信息中心有这个能力解决。
大数据时代的隐私：边界正变得暖昧不清
人们重视隐私的保护，但同时也相信未来是一个由数据推动的时代。不过，大数据使用的普及必然会涉及到侵犯隐私的问题，这听起来的确是相互矛盾的事情。
不可否认，大数据是座金矿，通过数据挖掘，人类所表现出的数据整合与控制力量远超以往。但大数据又是把双刃剑，国家和企业在大数据获益的同时，个人隐私保护的话题却变得暧昧不清，也使业内外对隐私保护的争论延绵不绝。
大数据打破宁静。
说到个人隐私，有这样一个段子：一个客户打电话订购比萨，客服人员马上报出了他的电话和家庭住址，推荐了他喜欢的口味，报出他最近去图书馆借过什么书，信用卡已经被刷爆，了解他房贷还款金额，知道他丈母娘刚动过心脏搭桥手术，甚至还准确定位出他正在离比萨店20分钟路程的地方骑着一辆摩托车……
分散在各个系统中的海量数据乍一看价值不大，但如果把它们深入整合、挖掘，就能知道一名消费者的性格、爱好以及消费习惯等信息，这些信息对商家非常有价值。但对消费者来说，你的宁静生活却从此被打破。
数据如果是在相同业务范围内使用，没有必要去界定隐私；但业内人士也承认，在大数据交易过程中，用户的隐私存在泄露风险。一旦形成大数据模式，各个系统之间产生的数据就会互联互通，数据被用于他途，用户隐私泄露的可能性就会加大。
直接过滤掉个人信息，是否就能防止信息泄露？有业内人士认为，大数据在涉及交换、分析、挖掘时，个人信息是无法直接过滤的。
此外，不同商家的所谓信息共享也会让你的隐私信息有被整合、挖掘的“危险”。这些个人隐私数据散落在中介、银行、保险、航空公司等机构间，危险性可能不大，但如果被共享之后，又被系统整合、相互印证的话，消费者的个人基本信息，甚至性格、爱好以及生活轨迹等信息将被他人一览无余，很多普通人在他们面前将变成“透明人”。
隐私保护应跟上步伐。
大数据系统与传统数据系统不同，区别在于，前者包含了很多外源性数据，这些数据本身存在价值。比如你在淘宝购物创造了一个数据，这个数据对于淘宝而言就是外源性的。当无数外源性的数据整合并被分析之后，便构成了大数据系统。一旦形成大数据模式，各个系统之间产生的数据就会互联互通，从而产生极大价值。因此，传统数据时代的“隐私”与大数据语境下的“隐私”，无论是内涵还是外延，均有极大不同。
一般而言，人们对于隐私的定义是：一种与公共利益、群体利益无关，当事人不愿他人知道或他人不便知道的个人信息。其本身并不涉及公共、群体利益。业界有一种声音认为，随着大数据时代的深入，这个社会对隐私的定义一定会逐渐改变，考虑到技术的发展，眼下认为是隐私的信息，或许几年后就不再敏感。
在监管层面，由于现阶段《民法通则》没有完整的关于“隐私”的概念，国家也无明文规定来规范大数据交易市场，诸如云计算和大数据应用都或多或少在灰色地带游走。
上海杜跃平律师事务所律师杜跃平表示，可以从源头上抓起，即默认禁止状态，未列举的内容默认为不被允许。
美国目前仍在使用的是1970年就通过的《公平信用报告法》，旨在对大型主机侵犯人们的隐私进行防护。该法案允许信用咨询公司收集个人财务信息，但收集所得信息只能用在三个方面：信用、保险以及就业。
“圆形监狱”理论的发展
“圆形监狱”作为建筑学理论，最早由18世纪的英国功利主义代表人物边沁提出。“圆形监狱”的设计包括中心的瞭望塔（监督室）及周边的环形建筑（独立囚室），它具有向心可见性以及横向不可见性。在“圆形监狱”里，囚徒有意识地持续可见以及被隔离的状态造成了其“被监视”、“被孤立”的心理而自我管理与规训；监视者可见而又不可确定的权力局势也带来了监视效果的持续性。“圆形监狱”作为著名的心理学建筑被认为是一种完美的权力技术。
20世纪70年代，米歇尔·福柯发展了“圆形监狱”理论，他认为社会性的监视是规训社会的基础与前提。他在《规训与惩罚》中提出了“全景敞视主义”，并将“圆形监狱”理论的适用范围扩展到整个当代社会。福柯认为，“全景敞视主义是一种新的‘政治解剖学’的基本原则，其对象和目标不是君权的各种关系，而是规训的各种关系。”①当前大数据技术涉及的隐私泄露、电子监视等问题，与“圆形监狱”理论的核心要义达到高度契合。现代电子技术的发展已经使社会变成了一个数字化“圆形监狱”，看似自由的现代社会密布着各种监视技术与力量。在大数据时代，“国家将不再需要围墙和看守塔来实现它在监禁和暴力方面的合法垄断。电子信息技术将取代这些措施”。②
大数据时代的数字化“圆形监狱”
大数据时代的“圆形监狱”有别于建筑学意义上的监狱与政治学意义上的权力监视。一方面，它是技术发展的伴生物，而非权力的暴力执行。大数据时代信息海量化，并实现了从模拟状态到数字化的质变。从信息单位看，它已经发展到了以PB、EB、ZB等为单位的指数爆炸增长阶段。从信息形态看，大数据时代的信息基本实现了“数字数据”。据预测，“2013年，世界上存储的数据能达到约1.2泽字节，其中非数字数据只占不到2%”。③大数据时代信息的数据化和数字化提高了信息的再利用率，但同时也意味着全方位的“数据监控”。另一方面，它并不单纯是技术的产物，而是技术与实践结合的结果。大数据时代的电子监视力量是一种自下而上的权力生成机制，通过对技术的不断实践与多重链接，人们将到达隐私透明化的境地。大数据时代的数字化“圆形监狱”与建筑学上的“圆形监狱”相比更具有隐蔽性，不仅降低了“囚徒”的心理防线，而且吸引受众参与监视网络的建造，它带来的不是“囚徒”的自我管理与规训，而是对技术的沉溺与享受。
大数据时代的监视：完美记忆
大数据技术的发展颠覆了以往人类健忘的生理机制，并将社会设置为记忆模式。互联网、手机终端、社交媒体、物联网等媒介全方位记录用户的行为数据；银行、医院、政府机构收集用户的相关信息，并形成庞大的数据库。个体公民对于数字化“圆形监狱”的完美监视，或毫无察觉，或一蝉难鸣，最终只能导致寒蝉效应，全社会欣然接受完备的电子监视。同时，大数据时代的监视是一种通过人们对技术的不断实践而形成“根监视”。大数据时代，网络应用已经从一种娱乐方式发展成为一种生活状态：QQ、微博等社交媒体成了联络人际关系的必要工具、物联网代替了传统购物、网络存储内容超过离线存储内容……不仅如此，“公开个人信息”已深深地嵌入了全球青少年文化中。当前，有关个人隐私的数字化信息已遍及社会各个角落，虽然零散、无秩序，但当数据提取分析系统完备之时，也将成为监狱惩罚的到来之际。
大数据时代的监狱惩罚：预测未来
福柯把“圆形监狱”比喻为现代的惩罚式社会。在大数据时代这种惩罚更加深入，不仅仅是日常行为被监视，未来行为也将被预测。当前大数据已成为经济发展的又一富矿，不少有实力的企业已经着手开辟“预测”市场：QQ、微信等社交媒体通过监视用户的社交网络，预测并推送“可能认识的人”；亚马逊、淘宝等电商通过记录用户的购买及浏览行为进行相关推荐……大数据的潜在经济价值，不断刺激企业对用户相关信息数据的挖掘、分析和利用，这也意味着在大数据时代保护公众隐私的法律将失去效力，并且使监视与使用个人隐私的行为合法化。中国网民数达5亿多，在大数据时代，这批实现数字移民的人将被技术无情地监视与预测，成为数字化“圆形监狱”中的囚犯，并接受监狱惩罚。在电影《少数派报告》中描绘了一个未来可以被准确预知的世界，而罪犯在实施犯罪行为之前就已经受到惩罚。这样的社会不是虚幻的，正是不受限制使用大数据导致的结果。大数据时代技术对社会的惩罚，不在于它对人类行为的监视，而在于它对未来行为的预测。
大数据时代“圆形监狱”的突围
面对大数据营造的数字化“圆形监狱”，维克托·迈尔-舍恩伯格站在理性的角度提出了应对数字化记忆与信息安全的6大对策，包括数字化节制、保护信息隐私权、打造良性的信息生态等，旨在预防或减轻数字化记忆对信息权力与时间构成的挑战。大数据时代“圆形监狱”的突围，需要“囚徒”和相关部门共同作出努力。
“囚徒”保持“暴露—监视”的心理暗示
对于大数据时代的“囚徒”而言，只有节制数字化，在电子监狱中实现自我管理，才能减少隐私的泄露。《大数据时代》一书向我们提供了相关的案例：史黛西·施奈德因自己多年前一张名为“喝醉的海盗”的照片被网络爬虫程序存档，而成了她多年后被拒绝在教师职业门外的有力证据。当前大部分网民都同史黛西一样，对网络的数字监视掉以轻心，热衷于在社交媒体上上传自身的相关信息。事实上，受众每一次对技术的体验与实践都在透露着有关个人隐私的信息。不仅如此，数字记忆的可访性、持久性以及全面性特征，使得人类无法逃离时间的影子。在无形的数字监管下，人们需要保持“暴露—监视”的心理暗示，保持技术理性，同边沁设计的“圆形监狱”中的囚犯一样进行自我监视与管制。
政府出台政策规范信息生态环境
从信息生态的大环境而言，大数据时代到来之际，政府部门、技术部门应采取相应的措施。据悉，美国加州近期推出的“橡皮擦”法令成为世界上第一道类似法令，“该法令要求脸谱、推特、谷歌等社交媒体巨头允许未成年人擦掉自己的上网痕迹，以期使他们避免因网络防范意识不足，而在以后面临私人的或与工作相关的问题”。④当前，技术带来的完美记忆已经成为威胁人们生活与工作的因素之一，相关部门有必要对这种记忆进行相关限制：如为信息设置一个存储期限、设置可记忆信息的范围等，带领人们逃离数字化的“圆形监狱”。
【本文为中央高校基本科研业务费跨学科重点项目（编号：CQDXWL-2012-Z022）研究成果】
注释：
①【法】米歇尔·福柯著，刘北成 杨远婴译：《规训与惩罚》[M]，生活·读书·新知三联书店，2013年版
②Rule， J.Brantley， P.， Computerized Surveillance in the Workplace： Forms and Distributions， Sociological Forum， vol. 7， no. 3， Sep. 1992， pp. 405-423.
③【英】维克托·迈尔-舍恩伯格 肯尼斯·库克耶著，盛杨燕 周涛译：《大数据时代生活、工作与思维的大变革》[M]，浙江人民出版社，2013年版
关键词：大数据时代；黔东南州；智慧旅游；开发
一、大数据时代与智慧旅游概述
（一）大数据时代概念
大数据也叫做巨量数据，具有四个特征，一是数量巨大，起始计量单位基本为P、E、Z。二是类型众多，包含网络音频、视频、日志、图片等等信息。三是时效性高，能最快速度对数据进行处理。四是数据价值密度偏低，虽然有海量信息，但是要利用机器算法尽快过滤数据价值。所以因大数据有如上特点，近些年来已被各行各业广泛应用。
（二）智慧旅游的概念
智慧旅游通常被人们叫做智能旅游，是人们利用互联网和携带便捷的上网设备如手机、ipad等，来主动感知旅游资源、经济、活动等信息并将信息出去，让他人能及时看到这些信息，以便自己能合理安排工作和旅游计划，达到对旅游信息的智能感知。
（三）大数据时代对智慧旅游的影响
大数据对智慧旅游的感官要求有更高的要求，所谓大数据时代下的智慧旅游就是希望利用大数据能与现代先进信息技术结合，全方位体现旅游的产业价值、发展状况和专业水平。以黔东南州为例，在旅游业全面推动智慧旅游的应用，大数据能够为黔东南州智慧旅游的发展提供必要的信息准备，及时地掌握旅客的消费动向，完善黔东南州旅游服务资源的配置。
二、黔东南州智慧旅游发展现状
贵州黔西历史文化底蕴浓厚，风景秀美，历史遗迹众多，除了象祠、水西古城等已被开发的景点，还有其他资源有待开发。随着黔西旅游业的迅速发展，相关部门狠抓旅游供给侧改革，着力增加“魅力花都”对游客的吸引力，全面实施在大数据背景下的智慧旅游系统工程，建设智慧旅游云平台，全力打造智慧旅游示范都市和智慧旅游景区等。完善相关配套设施，以大项目为载体，将旅游企业作为平台，采取市场化运作的方式筹建旅游项目，促使黔西旅游线路成为贵州智慧旅游的精品。
三、黔东南州智慧旅游发展建议
黔东南州智慧旅游的开发要积极整合资源，根据游客种类的不同构建社会数据统合资源平台。智慧旅游的本质就是对传统旅游产业进行结构化调整，同时引导人们能够自由地选择服务。多层次的旅游服务产业形成的个性化服务将会使游客获取到的快乐成本增长。这样能够使黔东南州在旅游产业上获取到更为广阔的市场。大数据引导企业参与到旅游项目开发中。根据大数据提供的信息搭建旅游咨询服务中心网络平台，保证对黔东南州旅游资源进行合理的开发整合，突出环境保护的重点。总结起来可以做到几点：
（一）以政府为主导建设公共信息平台
目前，贵州省建设的旅游信息平台，虽然规模较大，但是却因为缺乏有效管理和设置，平台信息显得杂乱无章，相互之间联系甚少，诸如黔东南州、东西州这样的少数民族聚集地，甚至对其景点的交通信息介绍都不同。所以建议以贵州省为中心，建立一个旅游信息平台，在此基础上，黔东南州在经营好自有的服务平台的基础上，将链接挂在总网上，保证信息价值，使游客利用有效信息出行顺利。
（二）为智慧旅游营造良好氛围
首先应充分得到政策上的支持，要与相关部门沟通协商，以市场环境为导向制定政策，必要时可给予符合条件的企业技术和资金上的支持。然后再考虑环境的培育，比如可在交通便利的凯里市作为集中地，为游客提供集资源共享、创新技术、商品汇聚、成果展览于一身的资源整合平台。既可以为游客提供一个互相交流的场所，也能最大程度对外展示黔东南州的旅游“大数据”。最后政府应大力培养旅游管理、信息技术、软件工程等方面的人才，既可以缓解大学生就业压力，也能为黔东南州的智慧旅游奠定人才基础。
（三）在散客时代，打造全民智慧旅游
顺应散客时代的市场需求，分阶段完成黔东南州的智慧旅游设计。首先是信息收集阶段，争取在这一两年时间内，逐步完善公共旅游信息平台的建设，鼓励当地的大部分企业建立自己的服务平台，并链接到官网，保证黔东南州旅游信息平台可以综合体现智慧旅游的导航、解惑、导购等功能。然后通过对游客进行的问卷调查，了解其需求，为各旅游企业设计推出手机旅游产品信息APP，但在根据市场调查建设平台时，要做好对游客的个人信息保护工作，特别是游客的身份证号、姓名、电话等个人隐私信息，严防被不法分子利用，这也是大数据环境下智慧旅游的重点关注内容。做好上述工作后，就可以进入全民共享阶段，加快智慧旅游顺利进入千家万户的脚步，通过与各大宽带运营商合作，推出信息共享平台，让每位用户可以享受智慧旅游。
结语
黔东南州大力开展智慧旅游开发，充分的借鉴大数据的功能，积极开展旅游发展方式转变，在注重旅游产业总体增长质量的同时强化自身的竞争实力，这对于创新旅游发展模式，抢占战略机遇具有重要的现实意义。大数据时代下的智慧旅游开发注重基础产业调整，将大数据与旅游进行有机融合。这样能够使黔东南州地区享受旅游资源信息共享，自会旅游将会使黔东南州掌握先进的旅游发展模式，采用全新的方式进行旅游产品的销售，为游客提供个性化的体验式服务。
参考文献：
[1]爨露露.大数据时代下智慧旅游的发展研究[J].旅游纵览，2016（04）
[2]李虹.大数据时代西南民族地区智慧旅游路径探析――以阿坝藏族羌族自治州为例[J].经营管理者，2015（05）
[3]刘鹏.电子移动网络与大数据时代下“智慧旅游”发展浅析[J].现代交际，2015（10）：31-32.
[4]郑鑫，张晓洁，李海生.移动互联网环境下崇左市智慧旅游发展策略分析[J].广西民族师范学院学报，2016，33（3）
关键词：长距离大运量 带式输送机 跑偏 卷带 滚筒
1 长距离大运量带式输送机设计计算
■
胶带缠绕示意图
1.1 基本参数
物料：原煤 堆积密度：1.1t/m3 动堆积角：20°
粒度：≤300mm 带宽：B=1600mm 带速：V=4m/s；
运量：Q=3500t/h 运距：L=4200m 储带长度：≥140m
1.2 预选条件
1.2.1 胶带
PVG2000S上胶层3mm，下胶层2mm，厚度17mm，重量22kg/m2，抗拉强度：纵向2000N/mm，横向400N/mm。
1.2.2 托辊
①φ159（307）上托辊L=600mm，下托辊L=900mm；②上托辊间距1.5m，三托辊品字形布置35°，下托辊间距3m，二托辊V形布置10°；③上托辊L=600mm，转动部分质量12.97kg/件；下托辊L=900mm，转动部分质量18kg/件。模拟摩擦系数选0.025。
1.2.3 滚筒
滚筒和皮带摩擦系数0.4；滚筒直径φ1030，包角210°；1点为最小张力点，7点为最大涨力点。
1.3 圆周力及功率计算
圆周力 F=381464N，轴功率P=1503 KW，电动功率 P=2036KW，传动效率0.9，电压降与多机不平衡系数 0.94，备用系数 1.1。
选择两滚筒传动，功率配比为1：1，决定选用4台500KW电机。
1.4 张力计算
1.4.1 根据传动条件
功率配比：1：1，摩擦系数：μ=0.4；
传动滚筒Ⅰ圆周力： F1=187973.6N；
传动滚筒Ⅰ围包角：ω=210；
传动滚筒Ⅱ圆周力： F2=187973.6N；
传动滚筒Ⅱ围包角：ω=210；
动载荷系数：Ka=1.3；
对传动滚筒Ⅰ：S1min=73334.5N；
对传动滚筒Ⅱ：S2min=73334.5N；
所以按传动条件，最小张力应大于73334.5N。
1.4.2 按垂度条件
对承载分支：S12min=51181.6N，对回空分支：S11min=12949.2N，所以按垂度条件，最小张力应大于51181.6N
回空分支各项阻力总和：F3=49928.7N，主要阻力：FH3=47828.7 N，倾斜阻力：FST3=0。
综上计算最小张力为：S2min=73334.5N，承载分支各项阻力总和：F4=313719.2N。
主要阻力：FH4=311750.4N，倾斜阻力：FST3=0。
1.4.3 各特征点张力的确定
S1=73334.5N S2=87565.3N S3=137493.9N
S4=141618.8N
S5=455338.0N S6=468998.1N S7=73334.5N
S8=483068.0N
最大张力：Smax=483068.0N
1.5 输送带强度校核
输送带安全系数：SA=7.1，所以PVG2000胶带符合要求。
1.6 拉紧力及拉紧行程
拉紧力：Fsp=474358N，需涨紧力达500kN涨紧装置。
拉紧行程：Lsp=89.2m。
1.7 托辊受力
上托辊静载计算：
P0=0.8×1.2×（243+32）×9.8=2587.2N；
下托辊静载计算：P0=0.63×3×32×9.8=539N；
上托辊动载计算：
P0=2587.2×1.2×1.21×1.10=4133N；
下托辊动载计算：Pu=593×1.2×1.1=783N；
2 设计方案说明
2.1 总体布置设计方案
总体布置采用机头4×500KW集中驱动。
2.2 变频器设计方案
本机设计采用矿用隔爆兼本质安全型变频调速器，能够实现带式输送机优越启动、停车及多机功率平衡功能。
2.3 电机设计方案
电机防爆变频电动机，功率500KW，外壳防护等级不低于IP55，绝缘等级不低于H级，具有三相绕组温度保护。
2.4 减速机设计方案
减速器选用型号为H2SH14+FAN，速比i=20，平行轴布置。
2.5 联轴器设计方案
联轴器选用带涨紧套的蛇型弹簧联轴器，型号为：高速联轴器选用1110TBW；低速联轴器选用1190H-SLD。
2.6 制动系统
选用型号为：BYWZ5-500/201，安装于电机和减速机中间。
2.7 滚筒设计方案
主滚筒直径选用φ1030mm，铸焊结构，满足使用强度要求，采用自动焊接。滚筒胶面陶瓷包胶，胶料具有阻燃、抗静电功能，厚度不小于15mm。传动滚筒采用外置轴承，轴承座为分体结构，轴与接盘连接采用涨套连接方式，传动滚筒轴承留有温度测试点，并且装设温度传感器（PT100），结构为双出轴，满足驱动装置左右互换。轴径大于200的改向滚筒全部采用胀套连接，铸焊结构。
2.8 托辊设计方案
托辊直径为φ159mm，托辊轴选用φ42热轧圆钢进行加工，轴承采用托辊专用大游隙轴承。
2.9 机架设计方案
2.9.1 采用独立的卸载三角架结构。国产化设计卸载部大多采用伸出梁结构。在长距离、大运量带式输送机受力要求下，明显刚度不足，我们设计时采用独立的三角架结构受力合理、稳定性好。
2.9.2 传动机架采用倒T型整体框架结构。该结构两个传动滚筒均与胶带的干净面接触，减少了传动滚筒因粘煤引起的胶层磨损，同时二驱动滚筒间距达15000mm，减少了胶带的弯曲应力，保护胶带。
2.9.3 驱动底座采用大箱体结构。驱动底座设计成整体大箱体结构，刚度大、强度高、不易变形、焊后整体加工，在装和减速器安装孔前后左右均设计顶丝板，便于安装找正，在底部四角也设计四个螺纹孔，便于整体地面找平。
2.9.4 贮带仓刚性结构及有效防止游动小车跑偏机制。储带仓底座采用前后贯通的两根[40槽钢作为主架及游动小车轨道，强度和刚度完全满足要求。游动小车及托辊小车车轮同一侧采用带“V”形槽车轮，同时轨道面一侧焊反V形导轨作为定位轨道，且车轮上下设有止爬轮，左右设有导轮，保证游动小车不掉轨。
2.9.5 巷道起伏不平的可调装置。储带仓的支脚设有多孔，通过螺栓调节螺孔位置，可适应局部起伏不平的巷道地形，使游动小车轨道保持在同一水平上。
2.10 创新的全液压涨紧卷带装置
液压卷带装置是我公司为本机配制的最新研发的产品，用于工作面顺槽带式输送，卷带装置独立使用一台液压泵站，置于贮带仓架后方，纵向长度为9200mm，可极大提高工作效率，降低工人劳动强度，提带式输送机可靠性，保证安全生产。
2.11 快装机身
本机的设计采用快装结构，纵梁与支腿、纵梁和H架的连接采用“E”型销。
3 提高整机性能的改进措施
根据我公司设计、生产、制作和调试三条DSJ160/350/
G3×500+3×500可伸缩带式输送机的经验，有针对性的作了以下改进：
3.1 清扫器
机头部、卸载部各加一套重型清扫器，保证清煤效果，有效防止胶带回煤。
3.2 张紧小车
张紧小车机身加强，张紧横梁制作成方箱梁结构，采用整体腹板，增加其防扭转刚度，防止张紧横梁产生变形。机架加长，并在后部两改向滚筒间加装了防跑偏挡辊，有效解决张紧小车内胶带跑偏和机架刮胶带问题。
3.3 上、下防跑偏立辊
重新设计了上、下防跑偏立辊，立辊直径由原来的φ60mm增加至φ89mm，轴承采用306KA大游隙托辊专用轴承，全部安装于纵梁上，增加其刚度的同时，更加有效地防止胶带跑偏。
4 结束语
随着大型高产高效矿井的开发，长距离、大运量、大功率输送设备的需求量越来越大，短距离带式输送机已不能满足高产高效矿井对煤炭大输送量的要求，必须设计开发长运距、大运量的可伸缩带式输送机，以保证带式输送机高效、快捷和畅通的运输。
参考文献：
[1]北京.起重机械研究所编 DTⅡ型固定带式输送机设计选用手册[M].北京.治金工业出版社，1995.
[2]宋伟刚编.特种带式输送机设计[M].北京.机械工业出版社，2007.
[3]中华人民共和国煤炭部编.中华人民共和国煤炭行业标准.MT/
其实对于家电卖场而言，“大数据”这个词似乎并不陌生，“定制机”一词就是从“大数据”平台衍生而来的，通过收集消费者的购物信息，了解他们的购物习惯，卖场可针对一类消费者推出定制机型，从而获取更大收益。
时下各网上商城都推出了一项服务，在产品介绍页面推荐几款关联产品，这其实就是“大数据”时代的产物，通过分析消费者的购买记录，可以得出一些结果，像是购买电视的消费者大都会再购买机顶盒，买台灯的消费者多会搭配插座等，这样的推荐不仅为消费者带来了便利，也能大幅提升商城的销售业绩。
对于家电生产企业而言，“大数据”时代的到来势必引发一次巨大的产业变革。
时下各家电巨头都在不遗余力地布局云产业，例如，传统的洗衣机使用时，消费者需要设定程序、水位、漂洗次数等，经过一系列选择后才能开动。结合100多年来的用户数据经验，现已创造出“一键百年”的经典之作，洗衣机会根据衣物重量、质地、脏污程度来进行自动模糊匹配，以达到最佳的洗衣效果。
其实在“大数据”时代，对于以乐视、小米为代表的互联网企业尤为重要，凭借其自身网络资源基础以及庞大的客户群优势，其家电产品更加贴合消费者需求，而其低价销售与饥渴销售策略也给家电行业带来巨大冲击。
不过，传统的家电企业也有其自身优势，首先是品牌优势，在消费者心目中，比起小米、乐视而言，长虹、海尔这些品牌的认知度明显更高；其次是渠道优势，传统家电企业是销售终端上多年的霸主，在全国有着大量的连锁店、专卖店，其配套服务也更加完善；其三是升级优势，目前家电企业已具备了互联网精神，通过自身的研发，可以弥补后天的缺失。
不论如何，“大数据”时代都将是一个博弈的时代，谁能不断变换思维与策略，才能在竞争中处于优势。
关键词：大数据时代；计算机信息处理技术；发展
1大数据时代概述与计算机信息处理技术
1.1大数据时代简述
“大数据”时代是在计算机技术不断延伸的基础上产生的，与互联网的快速发展关系密切。带来的社会进步与人们生活多层面的改变显而易见。“大数据”是指数据容量的庞大，而且数据之间关系交错，互相影响，信息呈现分类、专业以及复杂化的趋势。在这种社会发展的现实情况之下，“大数据”时代必然来临，同时对大数据的信息处理技术逐渐完善可以极大降低信息资源使用成本，提高信息利用率。
1.2计算机信息处理技术的含义
现代社会发展的需要，计算机信息处理技术应用范围广泛，遍及各行各业，并且在企业经营管理中发挥着积极作用。计算机信息处理技术融合数据传输与信息归类整理与使用，对数据信息进行科学有效的使用。计算机信息处理技术已经成为现代化社会生产中不可缺少的重要力量。随着社会生活更加高效的需要，将极大改变人们获取与使用信息的方式。
2大数据时代计算机信息处理技术的发展现状
2.1信息存储优化
计算机信息存储是信息处理与使用的前提与保证，主要是数据录入与存储。在“大数据”时代下存储的信息数量巨大而且更新的速度超出想象，对数据库的建设要求较多，利用计算机信息处理技术不仅可以提高储存的效率，而且可以减少不必要的工作量付出，节省资源消耗，数据存储可以利用计算机存储的诸多优势。
2.2实现信息的实时传输
信息传输直接影响信息的处理与使用。在“大数据”时代，人们对信息传输的速率尤为看重，对信息上传与下载的速度有很高的要求。
2.3信息的搜集与处理方面优势明显
信息来源多，种类庞杂。对信息的搜集与加工过程同样需要保证一定的效率，以提高信息传播速度。包括数据分类与存储等多个环节。
2.4维护信息安全更为积极
“大数据”时代，信息规模和数量超出了人们的想象，数据与数据之间有着千丝万缕的联系，数据的真实性与安全性对社会中的每个人和企业都有重要意义。传统信息安全技术难以达到信息处理效率的要求。大数据基础上不断研发新的安全技术策略，有效保证了信息的准确，维护了信息的安全。
3大数据时代对计算机信息处理技术提出的要求
3.1带来了发展良机
大数据时代克服了传统模式下的信息处理速度与质量问题。企业难以在市场上寻找到准确可信度高的信息，从而造成企业决策与经营的客观困难。数据信息产生与更替也得不到高效的利用，造成数据信息的浪费。
3.2面临的挑战
大数据时代也引发了不可忽视的隐患，互联网的普及，每天有大量的信息在网上，其真伪难辨，容易对社会和人们形成误导，进而产生隐患。企业及个人信息同样重要，理应得到妥善保护。为了解决这个难题，从政府到行业协会、具体的企业都在不断努力构建完善的信息安全体系，尽可能保护个人信息。为了适应大数据的发展趋势，相关工作人员的素质提高也是非常必要的。以自媒体为例，需要相关工作人员对法律、法规、社会公德等有准确的认识，保持客观的态度。
4大数据时代计算机信息处理技术的思考
4.1计算机网络向云计算过渡
发挥计算机网络与云计算的共同优势是大数据时展的必然要求。计算机硬件技术的不断提高是促进网络发展的动力，随着社会向更高层次发展，计算机网络也将更加发达。大数据时代下，云计算可以解决计算机硬件技术的短板，促进网络平台建设，云计算以自身的发展带动互联网模式的不断递进，提高计算机信息处理的技术水平。
4.2强化计算机信息安全
网络的开放性，便于人们通过网络搜集各种信息，不可避免要提供自身信息，不法分子可能利用非正常手段窃取个人信息与企业信息，给人们造成损失。随着大数据时代不断前进，对网络信息的有效监管，需要开发新的计算机网络信息管理程序与软件切实保障个人与企业的信息安全。
参考文献：
[1]冯珍贵.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的研究[J].信息技术与信息化，2016，（05）：78-83.
[2]何琦.大数据时代计算机信息处理技术分析[J].信息系统工程，2016，（05）：93-97.
关键词：大数据时代；软件工程技术；技术开发
我国早已正式进入大数据时代，计算机与智能手机的不断普及便属于这一时代的最好标志。结合实际调研可以发现，近年来大数据技术与软件工程技术间存在相互促进、相互影响的关系，而为了更好利用这种关系，正是本文围绕大数据时代下软件工程关键技术开展具体研究的原因所在。
一、大数据时代软件工程关键技术
（一）软件服务工程技术为满足社会主流需求，软件服务开发近年来的受关注程度不断提升，而所谓的软件服务工程技术则是指基于工程化形式，利用开发程式及步骤、计算机系统编程语言、数据系统等，实现的软件开发，软件需具备应用功能、服务功能。服务能力为软件工程开发的核心，开发的基础则为分布样式及虚拟特征，由此针对性调试用于具体应用情况，软件工程系统在用户应用中的安全性、稳定性、科学性即可得到较好保障。在应用数据整合层面，软件服务工程技术的优势较为明显，因此技术可较好服务于软件管理操作能力提高，操作流程也能够同时得以明确。在大数据时代，局域网内部应用属于软件服务工程技术的重点发展和应用方向，技术可较好用于木马病毒恶意袭击的防范，软件工程应用安全性可得到较好保障。以某企业的软件服务工程技术应用为例，在这一软件工程关键技术支持下，企业通过互操作性虚拟化管理和分布式应用实现了整体业务管理的效率提升，软件私人订制功能赋予也由此实现，软件服务工程的自定义效果也在技术支持下得以强化。但值得注意的是，软件服务工程技术的应用对投资要求较高，该技术的推广因此受到了一定阻碍[1]。
（二）众包软件服务工程技术众包软件服务工程技术同样属于大数据时代软件工程关键技术之一，该技术具备处理数据、信息的集中性特点，可实现大量数据信息的生成，这也使得该技术广泛应用于世界各地。众包软件服务工程技术的应用主要以密集数据、流式数据研究为主，可较好用于建设系统化服务平台，较强的服务能力属于技术的核心应用价值，配合群体信息服务等方式，应用价值可实现有效优化。众包软件服务工程技术在数据表现方面具备真实性特征，软件形式要点能够在技术支持下被忽略，且不具备单位量化特征，集中性属于重点所在。在大数据时代，众包软件工程技术的市场前景较为广阔，发展空间也较为充足，系统管理能力、软件开发程度直接影响该技术能力，因此技术在应用中的数据传输有效性必须得到重视，开发单位需基于这一有效性入手，设法提高软件稳定性。值得注意的是，专业理论分析属于众包软件服务工程技术的基础，因此基于该技术的数据信息传输、处理可从整体角度出发，较好突出全面服务这一核心，企业可基于由此开展的针对性技术创新推进自身发展。
（三）密集型数据科研技术密集型数据科研技术在大数据时代同样具备较高价值，该技术在应用中提倡统一的理论方法，并关注大数据储存技术的应用。在具体的技术应用过程中，密集型数据科研技术开展的理论与数据分析可围绕传统软件工程中一、二、三范式展开，由此即可实现信息处理和数据存储能力的提升结合“第四范式”数据结构，技术不仅能够实现整合驱动大数据，还能够以此为基础，全面概述软件服务价值。深入分析可以发现，传统的信息流程、数据周期方法无法适用于密集型数据分析方式，存在模型效果滞后性不足，因此必须构建第四范式模型，该模型需以原本信息、数据、模型研究为基础，全面优化服务价值、服务能力，保证大数据时代下“第四范式”优势得以最大程度发挥，并不断推进该密集型数据科研技术的完善。在具体的完善探索中，“第四范式”密集型数据科研技术可设法提高密集数据生命周期，并针对性选择全新模型，以此提供技术保障[2]。
二、软件工程关键技术在企业中的应用策略
（一）推进产品与服务质量创新为保证软件工程关键技术更好服务于大数据时代的企业，产品与服务质量创新必须得到重视。在大数据时代下，我国的经济与社会发展均受到了较为深远影响，各类企业的竞争激烈程度也因此不断提升，因此软件工程关键技术的应用必须得到更多企业的重视，软件企业也需要加深与各行业企业的合作，积极开展产品研发，保证技术能够较好服务于我国产业转型升级、技术与贸易壁垒打破。
（二）保护自主知识产权大数据时代下我国各领域对知识版权保护的重视程度均不断提升，但在软件工程关键技术的应用中，知识产权引发的问题仍较为常见，很多企业的生存发展、市场竞争能力会因此受到负面影响。因此，必须加强对软件工程关键技术最新研究成果的重视，相关企业还需要参与建设创新联盟与利益共享机制，由此保证软件工程关键技术涉及的优势资源能够更好发挥自身优势。通过提高知识产权保护意识和力度，配合政府的相关法律法规，即可为软件工程关键技术的发展和应用扫清障碍。
（三）关注产业结构优化升级大数据时代的软件工程关键技术应用会直接受到产业结构优化升级的影响，这种影响在技术的应用、发展领域均表现明显。对于具体企业来说，应基于新型软件工程关键技术的应用推进软件升级，优化产业结构，资源利用率提升可由此得到较好保障。还应开展针对性的市场调查，明确各行业具体需求，以此针对性优化软件工程关键技术，保证其更好服务于产业结构的优化升级，配合专业的软件工程管理团队，技术即可更好私营大数据时代变化。
三、结论
综上所述，大数据时代下软件工程关键技术应用需关注多方面因素影响。在此基础上，本文涉及的保护自主知识产权等内容，则提供了可行性较高的软件工程关键技术应用路径。为更好发挥技术优势，信息通信、信息数据处理等方面的技术应用同样需要得到重视。
参考文献
关键词：大数据时代；人力资源管理；管理理念；工作思维
大数据时代的到来给企业的发展带来了巨大的变化，影响着企业战略决策的部署以及员工的工作思维。在企业管理中，人力资源管理是关键内容之一，人力资源管理优化对企业的发展起着较大的促进作用。因此，企业人力资源管理者应革新人力资源管理方式，构建更加完善的人力资源管理体系，从而更好地提升企业的市场竞争力。
1大数据对企业人力资源管理的影响
当今社会的发展以知识经济和信息技术为主导。随着大数据时代的到来，企业数据与先进的信息技术实现了更加紧密的结合，并转化为可应用的数据知识，进一步地支持了企业的人力资源管理工作。大数据时代的来临对企业人力资源管理提出了新的要求，带来了前所未有的挑战。对于大数据本身所具有的巨大价值，除了会引发创新性的产业变革外，还对企业决策、员工的工作思维造成较大的影响。在企业发展中，实施大数据下的人力资源管理主要是以数据为主导，企业和个人信息全部交由数据管理，但存在企业信息和商业机密被盗窃的风险。此外，基于大数据强大的流动性，企业人力资源管理受到环境的影响更大，因此，必须进一步明确数据管理的责任，强化数据的过滤过程，并寻找有效的应对策略，从而避免因滥用数据而对企业的发展造成不利影响。
2企业人力资源管理存在的问题
2.1传统观念根深蒂固
在多数中小企业中，存在管理人员固守传统人力资源管理理念的情况。这些中小企业实施了十分严格的员工管理机制，将员工看作机械辅助体，人力资源管理缺乏人性化，在管理方式上具有偏向业务性，不利于企业的发展。
2.2人力资源管理理念未能与时俱进
大数据时代的来临对企业人力资源管理提出了更高的要求，因此，企业管理者需要在管理上革新。但人力资源管理的革新在很大程度上决定于管理者的管理理念。由此可见，在大数据时代，要想实现企业人力资源管理上的革新，最重要的是转变管理者的管理理念。但从很多企业的人力资源管理现状看，多数人力资源管理者并未具备与时俱进的管理理念，缺乏对大数据时代的认识，甚至一些管理者认为人力资源管理只是企业内部化的常规管理，因此，部分企业很难实现人力资源管理的革新。
2.3人力资源管理革新的困难较大
大数据时代的来临不仅给企业的发展带来了机遇和挑战，也对人才培养提出了新的要求。大数据时代要求加快人才的培养速度，且企业应能在选聘、管理和培训上给予便利支持。随着经济的发展，企业间的竞争日趋激烈，人才已经成为企业占据竞争优势的重要资源，但很多企业在人才培养方面仍然无法满足信息技术开发的需求，导致人才匮乏。因此，要想实现人力资源管理的革新难度较大。
3企业人力资源管理的变革策略
3.1革新人力资源资源管理理念
在大数据时代的背景下，企业人力资源管理需与时俱进，管理者需改变传统的思想观念，正确认识大数据时代给人力资源管理带来的机遇和挑战，革新人力资源管理理念。笔者认为，可从以下3方面入手：①作为企业人力资源管理者，需要紧跟大数据时代的发展潮流，用大数据思维思考人力资源管理问题，并立足于全局，将目光放长远，深入分析人才市场，洞察人才需求的变化。②在日常人力资源管理工作中，管理者需要摒弃墨守成规的管理思维，培养自身的工作敏感性，从而以更加专注的心态展开管理工作。在员工培训中，应及时向员工传达大数据思维，实施更加全面的人力资源管理。③在推动企业发展的过程中，人力资源管理起着十分关键的作用。人力资源管理部门的日常工作包括采集信息、整合信息和分析信息，除了要掌握员工的基本情况外，还需明确员工的实际工作绩效及其对企业的忠诚度。在这一类数据的分析过程中，需充分运用大数据管理思维，结合企业的发展特点，制订科学的人力资源发展规划，为企业各个部门更好地招聘人才提供支持。
3.2构建大数据时代下的管理体系
大数据时代带来了企业外部环境的变化，推动了新业态的出现。在与外界的沟通方面，企业人力资源管理部门发挥着十分重要的作用。在大数据时代的发展背景下，企业人力资源管理者应逐渐具备全新的思维，以大数据思维思考管理问题，提前制订应对计划，从而更好地推动企业的发展。因此，企业需结合自身的发展特点，构建大数据时代下的人力资源管理体系。具体而言，可从以下4方面入手：①重视员工的选聘和培训工作。在日常管理中，管理者应注意观察员工的工作状态，为员工创造更好的工作环境，提升员工的企业自豪感，使其更好地为企业奋斗。②在大数据时代的发展背景下，企业人力资源管理部门应尽可能地收集员工信息，更全面地了解员工的社会关系，掌握员工的生活情况，评价员工的沟通能力。此外，还应充分发挥大数据的优势，有效运用大数据技术，从而更系统地了解员工的实际情况，优化员工评测，招聘到高素质的专业人才。③大数据时代促进了一些新生职位的产生。为了进行公正的人力资源考核，必须重点审视大数据时代下的新生职位，明确职位与职能的关系。④运用大数据系统进行数据分析。很多企业都认识到了人力资源管理的重要性，然而，往往因技术上的限制和掌握的信息不全面而无法实现系统化的数据分析。在大数据时代，企业数据与先进的信息技术有了比以往更加紧密的结合，企业人力资源管理者要充分利用这一优势，在海量信息中提炼出对企业发展有益的信息，从而更好地为企业选聘人才，实现业务效率的提升。
3.3优化人力资源管理模式
对于传统的人力资源管理工作，大多采用静态信息管理模式，而这样无法实现对信息碎片和单线信息的整合，加之很多企业不具备高水平的人力资源管理者，进而出现了某些人力资源管理工作不到位的情况。此外，在传统的人力资源管理工作中，过于重视职位设置，且某些职位设立的原因是为了解决某一问题。这种分工合作的人力资源管理方式无法满足大数据时代的管理需求。因此，在大数据时代的背景下，必须改变传统的人力资源管理模式，以大数据管理思维为基础，实现大数据时代下的人力资源管理模式优化。笔者认为，可从以下3方面入手：①创建数据管理新流程。在人力资源管理工作中，需要以能力管理为关键，充分考虑岗位与能力的关系，将岗位与能力有机结合，确保在企业发展的每一个环节中都能具备专业的高能力人才。②实现以人才为核心的企业人力资源管理。企业发展的每一步都需要专业知识的支撑，要想使企业顺利发展，就必须保证企业发展中的每一个环节都具备能力出众的员工。因此，在人力资源管理中，需要改变以职位为核心的传统管理方式，并将人才作为管理核心。人力资源管理者需充分考虑人才的需求，为人才专业能力的发挥创造条件，注重员工工作积极性的提升，并通过科学、系统的培训提升员工的职业素质和工作能力，最终提升岗位与能力的契合度。③应用信息化的人力资源管理手段。随着大数据时代的来临，企业人力资源管理需要更加注重对互联网的利用，实现人力资源管理信息系统的完善。在这一系统平台中，人力资源管理工作需要有效融合管理技术与信息技术，从而为实现企业战略目标提供决策支持。此外，还应招聘更多优秀的人才，充分利用互联网的优势建立企业网站，设置人才招聘网页，提供求职登记服务。
4结束语
当今社会的发展以知识经济和信息技术为主导。在此背景下，企业面临的行业竞争更加激烈，而人力资源管理是帮助企业占据竞争优势的主要力量。因此，企业必须紧跟大数据时代的发展潮流，转变人力资源管理理念，学会运用大数据管理思维思考问题，从而构建更加完善的人力资源管理体系构建，从而更好地提升人力资源管理的工作效率，为企业发展提供更大的支持。
参考文献
［1］和云，安星，薛竞.大数据时代企业人力资源管理变革的思考［J］.经济研究参考，2014（63）.
［2］张书勇.浅析大数据时代物流企业人力资源管理变革［J］.中国储运，2015（05）.
［3］杜娟.大数据时代企业人力资源管理变革的思考［J］.中国管理信息化，2015（10）.
［4］赵红霞.刍议大数据时代给企业人力资源管理带来的变革［J］.现代国企研究，2015（04）.
［5］刘钢，何丹薇.创业企业组织变革过程中的人力资源管理策略——基于动态竞争视角的案例研究［J］.中国人力资源开发，2012（03）.
［6］赵霞，纪光欣.海量数据时代企业人力资源管理的变革——基于流程再造的视角［J］.中国人力资源开发，2012（04）.
［7］唐魁玉.大数据时代人力资源管理的变革［J］.中国人力资源社会保障，2014（03）.
【关键词】大数据；精准营销；策略研究
大数据时代的到来,电商的网络营销也迎来了全新的平台,利用大数据来进行精准营销。显而易见，大数据为电商的精准营销策略带来的积极影响是巨大的，可以明显提高营销效率，节省人力成本，并且可以分析用户的习惯来进行营销，促进了电商发展。但是，随着大数据时代的发展，电商之间的竞争越发激烈，所以，在大数据背景下,怎样更好的利用消费者的数据来更好地发展自己，是每一个企业都要思考的问题，精准营销也成为了企业关注的重点。
1大数据和大数据精准营销策略
1.1大数据有关概念
对于“大数据”研究机构Gartner给出了定义，大数据是根据海量数据库进行新处理得到的更具有决策力洞察力的一种信息资产，大数据应用十分广泛。大数据的价值体现在以下几个方面：1）对于消费者提品和服务的企业可以在大数据环境下利用它来精准营销。2）对于小型和微型企业可以在大数据环境下进行企业的转型。3）对于传统企业来说，有了在互联网迅速发展的压力下，必须紧跟时代的发展步伐利用大数据发展自身。
1.2大数据精准营销策略概念
2005年，菲利普.科特勒在一次世界级营销会议上正式提出“精准营销”概念。精准营销是根据对市场中的不相同的消费者进行数据分析，根据消费心理和行为特征,企业采用有针对性的现代技术,来对市场中的不同消费者群体进行有效的营销沟通。
2在大数据环境下实现精准营销策略的积极优势
2.1提高营销受众人群准确度
用户的消费行为在短时间内不会发生大变化，利用大数据来进行精准营销可以根据消费者的消费行为的变化来对消费者及时进行精准营销策略，命中率有所上升。
2.2节省营销成本
利用大数据进行精准营销，和传统营销方式相比节约了大量的人力物力财力。传统营销方式不仅耗费大量人力物力财力而且无法在较短的时间看到产品营业额的大幅增长，对于精准营销来说，对用户进行细分，有针对性的进行营销，对所有用户进行有的放矢，并且可以根据实时的效果及时进行策略调整。
2.3大数据精准营销可以对受众客户进行相关联想
大数据不仅仅只是对受众群体进行实时性分析，还对用户的需求信息进行多方面的分析，分析其新的相关性。比如通过发现用户购物车里的不同种类的商品之间建立关联性来大体分析该用户的消费习惯与消费需求，并且了解用户近期需要的物品，专门的营销人员可以利用大数据提供的相关信息来了解该用户的消费习惯和消费行为，从而发下客户的消费心理，有针对性的对客户进行个性化营销。
3电商企业在大数据环境下如何实现精准营销策略
3.1清晰产品定位及目标客户定位
一个企业如果想要成功营销自己的服务或者产品，一定要清晰自己的产品定位和产品卖点，以及企业产品所针对的客户。只有明确了产品自身的属性和针对人群，才能精确找准用户，提高营销效率同时节约营销成本。在大数据环境下，可以从已有客户身上提取出个性点，同时发展潜在客户，从而了解客户对产品的需求来更人性化的贴合客户需求。
3.2大数据精准划分用户范围
营销都是以用户为关键来进行的，是否对精准用户投放，是精准营销与传统营销最本质的区别。和传统营销方式不同的是，精准营销着眼于通过利用大数据，从数据库里提取客户对产品需求点的数据，从而创造出一个以客户需求数据为主要的大数据库，用来更加清晰准确的划分出客户的范围，进一步为客户提供更精准的产品和服务。大数据为电子商务企业精准筛选出用户范围，起到了不容小觑的作用。
3.3“私人订制”式个性精准营销
由以上两步可以知道，我们已经划分出了精准客户范围，并且针对划分出来的客户进行相对针对性的营销推荐，从而可以大幅提高营销效率获得巨大收益。进一步说，电商企业利用大数据技术，有针对性的对对其产品或服务有需求的客户筛选出来，再进行“私人订制”式营销，多次推送自己产品的卖点，客户购买需求会提升并且会发掘潜在客户，扩大受众人群，来提高产品在市场中的竞争力，同时也提高了营销命中率。“私人订制”式为企业提供了更多便利，也为消费者提供了方便。
购物车(0)