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大数据分析研究文献综述 2023 年 2 月 6 日  目录 TOC \o 1-3 \h \z \u 1. 前言 1 2. 研究现状 2 2.1 国内研究现状 2 2.2 国际研究现状 2 3. 研究热点 3 4. 研究前沿 8 4.1 云计算（CLOUD COMPUTING） 9 4.2 人工智能（ARTIFICIAL-INTELLIGENCE） 9 4.3 新冠肺炎（COVID-19） 10 4.4 人工智能（ARTIFICIAL INTELLIGENCE） 10 4.5 人工智能（AI）（ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)） 10 4.6 分布式计算（DISTRIBUTED COMPUTING） 11 4.7 系统文献综述（SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW） 11 4.8 财务绩效（FINANCIAL PERFORMANCE） 12 4.9 映射缩减（MAP-REDUCE） 12 4.10 区块链技术（BLOCKCHAIN TECHNOLOGY） 13 5. 结论 14 参考文献 14 PAGE PAGE 21 大数据分析研究文献综述 摘要：大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。国内外对大数据分析的研究目前处于成熟期，发展中存在一些潜在问题，但是云计算、人工智能、新冠肺炎的发展为大数据分析提供新的契机与研究方向。本文拟分析目前大数据分析的发展现状、研究热点与发展趋势，为大数据分析研究的开题指明方向。 关键词：大数据分析 文献综述 前言 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。 从整体上看，关于大数据分析的研究成果丰富，国内相关领域研究于本世纪10年代起步，近三年开始该领域研究热度升高，主要集中于大数据分析技术、大数据与分析平台等研究方向；国际方面，针对大数据分析的研究源于本世纪10年代，兴起于近三年，重点研究方向包括云计算、人工智能与新冠肺炎等。根据成熟度理论，大数据分析的发展期共经历四个时期：2010年-2017年是该领域的萌芽期，此时，全球对大数据分析的研究方兴未艾，无论是论文发表数量还是学者数量都普遍较少。2017年之后，大数据分析领域进入到了高速的发展期，相关研究数量呈指数级增长，研究内容也愈发丰富。一直到2019年，大数据分析的研究步入成熟期，论文发表数量保持增长，但增速逐渐放缓。从2023年开始，该领域的研究日趋减少，大数据分析的发展进入稳定期。 本文采用文献计量学、科学知识图谱、自然语言理解等研究方法，借助 猎研SciRadar一站式科技创新情报平台，利用大数据分析和文本挖掘技术，采用2010-2023年期间大数据分析领域的全球期刊和会议论文数据，综合梳理大数据分析领域内的国内外研究现状，分析大数据分析领域的研究热点和新兴研究领域，并通过相关统计预测模型估算判断其未来发展趋势。 研究现状 2.1 国内研究现状 国内研究现状分析数据主要来源于中文期刊。早期的研究有：学者(2012)[1]着重分析了Teradata天睿公司行业专家解析金融业大数据分析热点。学者(2012)[2]集中研究了大数据分析流程引擎厂商Alpine发布中国市场策略。后续的研究有：张春磊等(2013)[3]重点描述了大数据分析(BDA)及其在情报领域的应用。王兰成等(2013)[4]主要提出了网上数字档案大数据分析中的知识挖掘技术研究。许金叶等(2013)[5]主要阐述了构建会计大数据分析平台：企业会计云计算建设的核心。贾积有等(2014)[6]主要阐述了MOOC学习行为及效果的大数据分析-以北大6门MOOC为例。黄哲学等(2014)[7]重点发表了面向服务的大数据分析平台解决方案。王皓瑜等(2014)[8]集中发表了基于大数据分析的精准营销服务平台研究。严英杰等(2015)[9]主要论述了基于大数据分析的输变电设备状态数据异常检测方法。孟天广等(2015)[10]着重探究了网络空间的政治互动:公民诉求与政府回应性——基于全国性网络问政平台的大数据分析。李方正等(2015)[11]主要探究了基于公交刷卡大数据分析的城市绿道规划研究——以北京市为例。张蕾等(2016)[12]集中探索了大数据分析的无限深度神经网络方法