大数据时代的秘书工作研究
——以大数据在秘书信息工作中的应用为例

赵航（河南大学文学院，河南 郑州 475001）

一、秘书的信息工作、大数据等相关名词的界定

信息，是物质的一种存在形式，它以物质的属性或运动状态为内容，并且总是借助于一定物质载体传输或者储存。

大数据是相对概念，因此目前的定义都是对大数据的定性描述。徐宗本院士则在第 462 次香山科学会议上的报告中，将大数据定义为“不能够集中存储、并且难以在可接受时间内分析处理，其中个体或部分数据呈现低价值性而数据整体呈现高价值的海量复杂数据集。数据挖掘和深度学习是大数据分析的基础,而可视化既是数据分析的关键技术也是数据分析结果呈现的关键技术。

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。机器学习就是让计算机从大量的数据中学习到相关的规律和逻辑，然后利用学习来的规律来预测以后的未知事物。深度学习则是指机器学习技术在监督或非监督的情况下自动地学习深层次的架构并且用于分类或进行数据挖掘。

大数据可视分析是指在大数据自动分析挖掘方法的同时,利用支持信息可视化的用户界面以及支持分析过程的人机交互方式与技术,有效融合计算机的计算能力和人的认知能力,以获得对于大规模复杂数据集的洞察力(insight)。

二、大数据对秘书信息工作的作用

秘书的信息工作主要是指根据领导与上级部门的要求了解情况，掌握动态，发现问题、加工处理、综合分析，提供信息资料给领导参考。……