关键词：计算机；软件技术；大数据时代；应用
1导言
大数据时代的迅速来临，为我国计算机软件技术与大数据的紧密融合提供了便利。作为计算机软件开发人员来说，必须在改变传统的计算机软件开发思路的同时，按照当前社会接受大数据概念的程度，积极地推动计算机软件开发想大数据、云存储方向的发展和进步。站在大数据时代下计算机软件开发发展现状的角度上，全面地分析和研究计算机软件在各个领域中应用的前景，并以此为基础提出以大数据时代为背景的计算机软件与信息通讯、企业通讯、机器学习等各个方面融合的途径和方法，促进计算机软件开发技术水平的稳步提高，为我国信息技术行业的发展奠定坚实的基础。
2计算机软件技术在大数据中的发展趋势
伴随着信息全球化与互联网计算机技术的发展，社会对大数据时代的需求与要求不断的提高，促使计算机技术必然会相大数据时代的趋势发展。而且大数据时代的对计算机技术的要求较高，不仅需要其运行发展的过程中有基础的系统框架，同时需要有效的将数据进行处理，并配合大数据开展工作，进而使大数据时代的发展前景更加广阔。数据在应用的过程中主要包括数据的获取、数据的处理、数据的传输、以及数据储存的时期，作为数据应用重要的组成部分，其影响着大数据时代的发展与进步。
3计算机软件技术的基础理论与发展历程
随着改革开放的到来，我国计算机软件技术得到了国家大力扶持，短短的几十年中，技术不断改革创新，使得这项技术发展前景十分广阔。在不断完善技术理论体系的基础上，技术概念与技术层面都得到了充分的优化。云时代的来临、大数据的发展都在不断影响现代人的日常生活，得到了越来越多人的重视。同时社会上也涌现了更多的专业人员和人才来处理各项数据以及管理数据库。人们已经离不开没有互联网的生活。
不可否认，互联网已经成为二十一世纪新型技术的重要产物，作为世界的主流技术，互联网得到了越来越多人的关注，用户量每年都在翻倍增长。互联网运用在经济发展过程中，推动了经济的持续增长，与此同时，随着用户数量的不断增长，大量的数据也在此过程中得以收集和保存。有研究数据显示，一年需要处理的数据已经是一个庞大的数字，需要用亿T来计量，如此庞大的数据预示着需要更专业的人才以及更高效的技术来统计和处理这些海量数据。由于在某些特定情况下无法使用数据收集及管理的相关技术，为了使决策力、发现力以及流程优化力得以保障，大数据技术应运而生,在大数据的背景下，海量数据的发展前景也更为广阔光明。
4计算机软件技术在大数据时代的应用
计算机软件技术在大数据时代中的应用涵盖很多方面，其中应用最为广泛有三方面：信息通信、商业运用以及企业信息解决方案。
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4.1信息通信
例如像IBMSPSS预测分析软件的应用，可以有效降低客源的流失率；再者XO技术的应用，不仅可以对客户的行为和表现进行预估，同时还可以更进一步对可以商家运营或者对客户预留方面的问题进行判断，并根据问题提供更为科学的解决方案，尽可能做到减少客户流失量；另外，为了帮助企业制定出更为科学的运营决策，IBM又新研发出一种网络分析加速器---Netezza。再者，在通信行业中，如何观察成千上万用户的行为和趋势呢？就需要通过计算机软件技术，在数以万计的用户中挑选出有用的信息卖给有需要的企业。结合近几年的发展情况来看，中国移动在大数据的发展和应用方面发展较快，可以对用户的行为和趋势进行监控、预警和跟踪，并对用户进行筛选，将客户资料提供给相应的负责人。计算机软件技术在商业运营中也得到广泛的应用，本文就以动物园运营为例说明，管理人员可以利用Cognos软件观测动物园游客量。
4.2企业信息解决方案
大数据时代将计算机软件应用到企业管理，计算机技术主要应用于四个方面：欺诈侦测、雇员流动、客户资料的保护以及网络销售风险分析。企业在软件开发方面，以计算机技术为基础，结合企业发展状况探索出SEMMA方法论，当企业在SAS/EM的环境下，工作人员将数据挖掘过程分解为5部分：抽样、开发、修改、模型以及评价。下面笔者就对五部分的内容简单分析。
（1）抽样。顾名思义，就是批量产品中，抽取具有代表性的数据。一般而言，最为常用的方法训练集、验证法和测试集。对被测试的对象应具有代表性、自身携带重要信息，同时样本数据本身又要便于分析和操作。进行该步骤时所用的技术有数据导入、合并、粘贴、选择和统计。（2）开发、探索。开发、探索的过程就是对相关数据分析和寻求的过程。其常用的方式有关联系、趋势性以及异常值等。在对相关数据进行发开或探索时，用到的技术工具有统计报告、试图探索、变量选择等。（3）修改、更改。当理想目标和实际数据集有差距时，工作人员会借助相应的技术手段和工具对实际目标进行修改。在这一过程中，工作人员所用的方式方法是对相应数据集的创建、选择和选择转换变量的方式。这一技术用到的技术有变量转换、趋势处理、对产品编码的重组和分析，最后是对数据做分箱处理。（4）模型。设立模式的目的在于对产品做进一步的检测，确保产品的安全性。这一步骤是对产品检测最为关键的一步，不仅可以检测产品的质量，还可以进一步的推动企业以及经济市场的发展，基于此，工作人员在工作时，要借助专业的训练统计模型或机器学习模型，另外，由于这一步骤的重要的作用，其涉及到的技术和工具也是十分繁琐的：线性及逻辑回归、LASSO、k近邻法以及偏最小二乘法的模型算法等。（5）评定、估价。评定和估价这一部分涵盖两个部分：首先是以模型为基础推算出新的拟合统计量，在此基础上工作人员在进行分析并对其加以检测，在以上步骤完成并确定无误之后在生成报告。但是在这一过程中需要注意的是，在挖掘相关数据时，要想确保数据的准确性，就不能单纯的使用SEMMA的方式，而是以SEMMA方式为基础，探索出更为合适的方式方法，因而相关工作人员在挖掘数据时，必须要对相关数据作进一步的分析和整合，只有这样，才能确保相关数据的准确性和有效性。另外，要想挖掘出更重要的信息，就要在相关模型中找到更为科学的评分公式并将其应用于数据更新中。可视化工具的应用也是十分有必要的，利用可视化工具，可以将直接将数据转变为图像，用户观看的更为直观。
5结语
总而言之，在科技高速发展的社会，计算机技术软件在大数据应用的过程中，应该从多方面进行考虑，并且不断的完善自身的缺陷，提高自身的技术水平。进而能够为更多的用户带来相对应的经济效益，伴随着人们广泛的应用，只有适应时代的发展并满足用户的需求，才能够持续稳定的发展，进而使计算机技术软件更加先进，促使国民经济发展的迅速。
参考文献
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[3]柴继贵.浅谈计算机软件技术在大数据时代的应用[J].科技资讯,2018,16(36):32-33.
论文作者:王晨
论文发表刊物:《科学与技术》2019年13期
论文发表时间:2019/12/5
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