《大数据背景下大学生创业问题探析ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据背景下大学生创业问题探析ppt（21页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、,项目介绍Project Introduction,模型构建Model Construction,预期效果Expectancy Achievement,项目特色Project Characteristic,项目介绍Project Introduction,项目介绍Project Introduction,模型构建Model Construction,预期效果Expectancy Achievement,项目特色Project Characteristic,1,导师介绍,2,成员介绍,成员介绍,3,4,利用大数据的思维方式和分析方法帮助平台上的创业者,5,大数据 定义&特点,大数据（Big Da
2、ta）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 “大数据”概念最早由维克托迈尔舍恩伯格和肯尼斯库克耶在编写大数据时代中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4v特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。,6,大学生个性&创业现状,当代大学生个性鲜明，具有很强的独立性和自主意识，面对严峻的就业形势，即大学生的就业意向与社会需求呈不对称状态，大学生自主创业这一选择逐渐受到热捧，成为了大学生就业之外的新兴的现象，所谓大学生创业，就是
3、给大学生在选择人生线条中多谋一种思维，多担一份责任，多一份人生磨练。与此同时，政府鼓励企业加大了投入对大学生创业的扶持，高校也逐渐重视培养大学生创业思维，开设创业培训相关课程，设立大学生创业中心，但即使在受到支持的大环境下，限于大学生自身经验不足，资金有限，创业机遇等因素，其成功率仍然较低。,项目目的,利用大数据的思维方式和大数据的分析方法帮助平台上的大学生创业者： 2. 利用大数据创新创业。,7,8,影响大学生创业因素,如何利用大数据增加创业资金： 利用大数据科学地找到一个靠谱的投资者。比如：确定与一个几乎陌生的人进行资金合作之前，先查找他的芝麻信用分。如果芝麻信用分高于750分，他会觉得这
4、是一个可以信任的人。提高对关于大数据的国家政策的关注： 大学生除了关注创业的税收减免与创业补贴等一系列为鼓励创业开设的绿色通道，还应关注国家对不同产业的相关政策，尤其是具有“蝴蝶效应”的大数据产业，利用大数据帮助创业意向判断。,在大数据背景下大学生创业的核心项目或产品： 用数据说话，从相关调查表，社会事件或调研项目中发现有价值的数据，分析出最具潜力的产业或产品，使之成为你的创业核心项目。比如奶粉，百度上的关键词等。熟悉大数据背景下商业模式的变更: 不同时代适合不同的商业模式，不同行业需要不同的商业模式。利用大数据能够从横向与纵向快速准确地定位出适合不同创业者的核心项目的商业模式。,影响大学生创
5、业因素,9,前期调研Early Research,后期规划Future Programme,进展情况Works Progress,模型构建Model Construction,10,模型一,大学生创业倾向影响因素结构方程理论模型,在前述研究假设和变量体系的基础上，首先构建大学生创业倾向影响因素结构方程理论模型（见图1），然后通过问卷调查取得实测数据，并采用LISREL软件根据数据与模型关系的一致性程度对理论模型做出评价。,11,模型二,采取不同商业模式对大学生创业成功的影响,前期调研Early Research,后期规划Future Programme,模型构建Model Constructi
6、on,项目特色Project Characteristic,12,研究对象客观务实： 大学生创业问题备受社会各界的密切关注，大数据技术现如今更是以喷井式飞速发展，将二者结合研究，务实而深刻。项目目的服务社会： 本项目的研究具有社会认同感，将大学生创业与大数据有机结合。大数据技术是大学生创业披荆斩棘的利刃，利用大数据的潜在价值分析大学生创业的相关问题，符合时代潮流与社会价值观，表现对国家的创业政策的支持、对社会就业创业问题的分忧，项目成果将为大学生创业提供捷径，对当代大学生有很大裨益。,13,研究思路独树一帜： 运用统计学理论与数据信息技术相结合的方式，利用成员所学专业优势，创新性的建立数学模型
7、，通过运用R、MATLAB、SPSS等数学软件，大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等创新技术，更加高效的处理分析大数据时代与大学生创业的相互作用。应用前景空前广泛： 大数据在我国各领域和不同行业应用潜力巨大，机遇重大，特别是公共服务，具有广阔的应用前景，包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。,前期调研Early Research,模型构建Model Construction,预期效果Expectancy Achievement,进展情况Works Progress,14,第一季
8、度：查阅国内外文献，总结现有研究成果，探索预期研究方向，撰 写综述型研究报告1篇。第二季度：细致研究所收集的数据特征，全局构建符合实际背景下的有效实际的创业教育方案模型，撰写研究论文1篇。第三季度：对数据进行收集，研究大数据处理的不同技术手段以及大学生创业的相关社会问题分析，撰写大数据背景下影响大学生创业因素的研究报告1篇。第四季度：对查找的大数据理论与应用和大学生创业因素的关联模型进行分析，撰写研究报告或完成论文1篇。第五季度：研究不同行业对大数据的依赖程度以及大数据的前景预测，撰写研究报告一篇。第六季度：讨论多种模型方法的适用性，撰写研究影响创业因素及其对应措施的研究报告1篇，并撰写项目中期检查报告。第七季度：做进一步挖掘研究，通过统计模拟、实力分析对创业模型进行定性和定量分析，撰写研究报告或论文1-2篇。第八季度：将研究成果进行整理，撰写结题报告。预期撰写论文能够被核心期刊或CSSCI论文数据库收录和发表。,感谢各位老师的观看与指导！,
