第一篇：文獻3-大數據技術與應用

大數據技術與應用*

【摘要】：隨著互聯網技術的飛速發展，特別是近年來云計算、物聯網、社交網絡等新興服務促使人類社會的數據種類和規模正以前所未有的速度增長,大數據時代正式到來.數據從簡單的處理對象開始轉變為一種基礎性資源,如何更好地管理和利用大數據已經成為普遍關注的話題.大數據的規模效應給數據存儲、管理以及數據分析帶來了極大的挑戰,數據管理方式上的變革正在醞釀和發生.對大數據的產生背景和基本概念進行剖析,并對大數據的主要應用作簡單對比.在此基礎上,闡述大數據處理的基本框架,并就云計算技術對于大數據時代數據管理所產生的作用進行分析.最后歸納總結大數據時代所面臨的新挑戰。【關鍵字】：大數據

發展趨勢 應用 機遇和挑戰

一、大數據時代的背景

半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網絡、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹并變大。互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（傳感器，智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、短信）都在瘋狂產生著數據。2011年5 月，在“云計算相遇大數據” 為主題的EMC World 2011 會議中，EMC 拋出了Big Data概念。正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”

二、什么是大數據

大數據（Big Data）是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的數據。它的數據規模和轉輸速度要求很高，或者其結構不適合原本的數據庫系統。為了獲取大數據中的價值，我們必須選擇另一種方式來處理它。數據中隱藏著有價值的模式和信息，在以往需要相當的時間和成本才能提取這些信息。如沃爾瑪或谷歌這類領先企業都要付高昂的代價才能從大數據中挖掘信息。而當今的各種資源，如硬件、云架構和開源軟件使得大數據的處理更為方便和廉價。即使是在車庫中創業的公司也可以用較低的價格租用云服務時間了。對于企業組織來講，大數據的價值體現在兩個方面：分析使用和二次開發。對大數據進行分析能揭示隱藏其中的信息。例如零售業中對門店銷售、地理和社會信息的分析能提升對客戶的理解。對大數據的二次開發則是那些成功的網絡公司的長項。例如Facebook通過結合大量用戶信息，定制出高度個性化的用戶體驗，并創造出一種新的廣告模式。這種通過大數據創造出新產品和服務的商業行為并非巧合，谷歌、雅虎、亞馬遜和Facebook它們都是大數據時代的創新者。

（一）大數據的4V特征

大量化(Volume)：企業面臨著數據量的大規模增長。例如，IDC最近的報告預測稱，到2020年，全球數據量將擴大50倍。目前，大數據的規模尚是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模范圍從幾十TB到數PB不等。簡而言之，存儲1PB數據將需要兩萬臺配備50GB硬盤的個人電腦。此外，各種意想不到的來源都能產生數據。

多樣化(Variety)：一個普遍觀點認為，人們使用互聯網搜索是形成數據多樣性的主要原因，這一看法部分正確。然而，數據多樣性的增加主要是由于新型多結構數據，以及包括網絡日志、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及傳感器網絡等數據類型造成。其中，部分傳感器安裝在火車、汽車和飛機上，每個傳感器都增加了數據的多樣性。

快速化(Velocity)：高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網絡時代，通過基于實現

軟件性能優化的高速電腦處理器和服務器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析并返回給用戶，以滿足他們的實時需求。根據IMS Research關于數據創建速度的調查，據預測，到2020年全球將擁有220億部互聯網連接設備。價值（Value）：大量的不相關信息，浪里淘沙卻又彌足珍貴。對未來趨勢與模式的可預測分析，深度復雜分析（機器學習、人工智能Vs傳統商務智能(咨詢、報告等）

三、大數據時代對生活、工作的影響

大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循“數”管理的模式，也是我們當下“大社會”的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

“大數據”的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響并不僅僅限于信息通信產業，而是正在“吞噬”和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。而在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑并優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。

大數據在個人隱私的方面，大量數據經常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。一些處理大數據公司需要認真的對待這個問題。例如美國天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個科學家提出，我們不應該簡單地服從法律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應該做出更積極的努力。

四、大數據時代的發展方向、趨勢

根據ESM國際電子商情針對2013年大數據應用現狀和趨勢的調查顯示：被調查者最關注的大數據技術中，排在前五位的分別是大數據分析（12.91%）、云數據庫（11.82%）、Hadoop（11.73%）、內存數據庫（11.64%）以及數據安全（9.21%）。Hadoop已不再是人們心目中僅有的大數據技術，而大數據分析成為最被關注的技術。從中可以看出，人們對大數據的了解已經逐漸深入，關注的技術點也越來越多。既然大數據分析是最被關注的技術趨勢，那么大數據分析中的哪項功能是最重要的呢?從下圖可以看出，排在前三位的功能分別是實時分析(21.32%)、豐富的挖掘模型(17.97%)和可視化界面(15.91%)。2012年也曾做過類似的調查，當時選擇豐富的挖掘模型(27.22%)比實時分析(19.88%)多7.34%。短短一年時間內，企業對實時分析的需求激增，成就了很多以實時分析為創新技術的大數據廠商。從調查結果可以看出：企業在未來一兩年中有迫切部署大數據的需求，并且已經從一開始的基礎設施建設，逐漸發展為對大數據分析和整體大數據解決方案的需求。與此同時，大數據還面臨人才的缺乏的挑戰，需要企業和高校聯合起來，培養數據領域的復合型人才，幫助企業打贏這場“數據戰”。

五、大數據的應用

（一）行業拓展者，打造大數據行業基石

你IBM：IBM大數據提供的服務包括數據分析，文本分析，藍色云杉（混搭供電合作的網絡平臺）;業務事件處理；IBM Mashup Center的計量，監測，和商業化服務（MMMS）。IBM的大數據產品組合中的最新系列產品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。該產品組合包括：打包的Apache Hadoop的軟件和服務，代號是bigInsights核心，用于開始大數據分析。軟件被稱為bigsheet，軟件目的是幫助從大量數據中輕松、簡單、直觀的提取、批注相關信息為金融，風險管理，媒體和娛樂等行業量身定做的行業解決方案 微軟：2011年1月與惠普（具體而言是HP數據庫綜合應用部門）合作目標是開發了一系列

能夠提升生產力和提高決策速度的設備。

EMC：EMC 斬獲了紐交所和Nasdaq；大數據解決方案已包括40多個產品。

Oracle：Oracle大數據機與Oracle Exalogic中間件云服務器、Oracle Exadata數據庫云服務器以及Oracle Exalytics商務智能云服務器一起組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統產品組合。

（二）大數據促進了政府職能變革

重視應用大數據技術，盤活各地云計算中心資產：把原來大規模投資產業園、物聯網產業園從政績工程，改造成智慧工程；在安防領域，應用大數據技術，提高應急處置能力和安全防范能力；在民生領域，應用大數據技術，提升服務能力和運作效率，以及個性化的服務，比如醫療、衛生、教育等部門；解決在金融，電信領域等中數據分析的問題：一直得到得極大的重視，但受困于存儲能力和計算能力的限制，只局限在交易數型數據的統計分析。一方面大數據的應用促進了政府職能變革，另一方面政府投入將形成示范效應，大大推動大數據的發展。

（三）打造“智慧城市”

美國奧巴馬政府在白宮網站發布《大數據研究和發展倡議》，提出“通過收集、處理龐大而復雜的數據信息，從中獲得知識和洞見，提升能力，加快科學、工程領域的創新步伐，強化美國國土安全，轉變教育和學習模式” ；中國工程院院士鄔賀銓說道，“智慧城市是使用智能計算技術使得城市的關鍵基礎設施的組成和服務更智能、互聯和有效，隨著智慧城市的建設，社會將步入“大數據”時代。”

（四）未來，改變一切

未來，企業會依靠洞悉數據中的信息更加了解自己，也更加了解客戶。

數據的再利用：由于在信息價值鏈中的特殊位置，有些公司可能會收集到大量的數據，但他們并不急需使用也不擅長再次利用這些數據。例如，移動電話運營商手機用戶的位置信息來傳輸電話信號，這對以他們來說，數據只有狹窄的技術用途。但當它被一些發布個性化位置廣告服務和促銷活動的公司再次利用時，則變得更有價值。

六、機遇和挑戰

大數據賦予了我們洞察未來的能力，但同時諸多領域的問題亟待解決，最重要的是每個人的信息都被互聯網所記錄和保留了下來，并且進行加工和利用，為人所用，而這正是我們所擔憂的信息安全隱患！更多的隱私、安全性問題：我們的隱私被二次利用了。多少密碼和賬號是因為“社交網絡”流出去的？

眼下中國互聯網熱門的話題之一就是互聯網實名制問題，我愿意相信這是個好事。畢竟我們如果明著亮出自己的身份，互聯網才能對我們的隱私給予更好保護。

第二篇：《大數據：技術與應用》學習心得

4月1日上午，“新時代學習大講堂”第二期時代前沿知識專題講座貴陽舉行。中國科學院院士，北京理工大學黨委常委、副校長，貴州省大數據產業發展研究院院長梅宏圍繞大數據技術與應用作專題報告。

本次講座上，梅宏院長從“大數據是什么”、“如何應對大數據”、“如何應用大數據”、“大數據現狀和思考”等多個方面，全方位、多角度、立體式地解讀了大數據的技術與應用，語言生動、內容詳實，既傳達了黨中央的精神，又談了自身學習體會，既解讀了大數據發展的規律，又提出了學習領會的意見建議，為貴州省各級領導干部、國家機關、公職人員學習互聯網知識，熟練掌握大數據知識指出了路徑、傳授了方法。

通過學習，我們知道信息時代的到來，感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變為曾經。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。

今天，信息是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據是描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。

在大數據時代，大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。

李再勇副省長在主持講座時指出，此次專題講座既是一次培訓輔導，也是一次了解大數據、弄懂大數據、運用大數據的好機會，大家要認真學習、深刻領悟，將大數據知識運用到實際工作中。并要求，廣大黨員干部一是要精準把握總書記關于大數據發展系列重要講話精神的核心要義，要利用大數據在商用、政用、民用等多方面“聚通用”協同發展；二是要以大數據發展重構經濟體系，努力實現貴州經濟高質量發展，要以供給側改革為主線，以大數據發展加快對傳統產業結構和產業體系的重構、重組，實現質量、效率、動力三大變革；三是要以大數據發展提升治理體系、治理能力，不斷推進政府管理和社會治理模式的創新，要在數據重構中找到適合人類社會管理的規律。四要以大數據發展促進民生發展，不斷提升公共服務均等化、普惠化、便捷化，要通過大數據進一步推動共享發展，共享發展的平臺和路徑以及技術，加快共同富裕的步伐。

第三篇：大數據時代下數據挖掘技術與應用

大數據時代下數據挖掘技術與應用

【摘要】人類進入信息化時代以后，短短的數年時間，積累了大量的數據，步入了大數據時代，數據技術也就應運而生，成為了一種新的主流技術。而研究數據挖掘技術的理念、方法以及應用領域，將對我國各個領域的未來帶來更多的機遇和挑戰。本文就大數據時代下數據挖掘技術與應用進行探究。

【關鍵詞】大數據，數據挖掘，互聯網

數據挖掘是一門新興的學科，它誕生于20世紀80年代，主要面向商業應用的人工只能研究領域。從技術角度來看，數據挖掘就是從大量的復雜的、不規則的、隨機的、模糊的數據中獲取隱含的、人們事先沒有發覺的、有潛在價值和知識的過程。從商業角度來說，數據挖掘就是從龐大的數據庫中抽取、轉換、分析一些潛在規律和價值，從中獲取輔助商業決策的關鍵信息和有用知識。

1.數據挖掘的基本分析方法

分析方法是數據挖掘的核心工作，通過科學可靠的算法才能實現數據的挖掘，找出數據中潛在的規律，通過不同的分析方法，將解決不同類型的問題。目前常用的方法有聚類分析、特征數據分析法、關聯性分析等。

1.1聚類分析法。簡單來說聚類分析就是通過將數據對象進行聚類分組，然后形成板塊，將毫無邏輯的數據變成了有聯系性的分組數據，然后從其中獲取具有一定價值的數據內容進行進一步的利用。由于這種分析方法不能夠較好的就數據類別、屬性進行分類，所以聚類分析法一般都運用心理學、統計學、數據識別等方面。

1.2特征性數據分析法。網絡數據隨著信息時代的到來變成了數據爆炸式，其數據資源十分廣泛并且得到了一定的普及，如何就網絡爆炸式數據進行關于特性的分類就成為了當下數據整理分類的主要內容。此外還有很多方法都是通過計算機來進行虛擬數據的分類，尋找數據之間存在的普遍規律性完成數據的特性分析從而進行進一步分類。

1.3關聯性分析法。有時數據本身存在一定的隱蔽性使得很難通過普通的數據分析法進行數據挖掘和利用，這就需要通過關聯性分析法完成對于數據信息的關聯性識別，來幫助人力完成對于數據分辨的任務，這種數據分析方法通常是帶著某種目的性進行的，因此比較適用于對數據精準度相對較高的信息管理工作。

2.數據挖掘技術的應用

數據挖掘技術的具體流程就是先通過對于海量數據的保存，然后就已有數據中進行分析、整理、選擇、轉換等，數據的準備工作是數據挖掘技術的前提，也是決定數據挖掘技術效率及質量的主要因素。在完成數據準備工作后進一步對數據進行挖掘，然后對數據進行評估，最后實現運用。因此，數據挖掘能夠運用到很多方面。如數據量巨大的互聯網行業、天文學、氣象學、生物技術，以及醫療保健、教育教學、銀行、金融、零售等行業。通過數據挖掘技術將大數據融合在各種社會應用中，數據挖掘的結果參與到政府、企業、個人的決策中，發揮數據挖掘的社會價值，改變人們的生活方式，最大化數據挖掘的積極作用。以教育行業為例，探究數據挖掘技術在高校教育教學活動中的應用。

2.1在高校管理中的應用。數據挖掘技術在高校管理的內容主要包括：高校招生錄取工作、貧困生選定以及優秀生評定等。高校每年的招生工作是學校可持續發展的重要環節，直接影響到高校教學質量以及發展情況。比如數據挖掘技術在高校管理中的應用主要是對學生高考成績、志愿填報、以及生源來源地等多方面信息進行整理分類匯總。具體步驟是通過進行數據的收集和預處理，建立相關數據模型，采用分類算法，提取和挖掘對用戶有用的信息，然后進行數據挖掘的數據存儲形式。目前高校數據挖掘技術應用的范圍比較廣泛，由于高校管理內容比較復雜，因此在其管理內容的每個小部分也開始利用數據挖掘技術進行管理，比如學生成績管理，課堂教學評價系統等。

2.2在高校課堂教學評價中的應用。數據挖掘技術在高校課堂教學評價系統中的應用主要也是利用關聯分析法。首先先對數據進行預處理工作，數據的預處理是數據挖掘技術的關鍵步驟，并且直接影響著數據挖掘技術的應用效率。數據預處中要將教師的基本信息、教師教授課程以及教師的職稱、學歷、學生信息以及學生課表相關信息進行數據初始記錄。對于教師的評價內容根據高校自身的條件和需求而定，學校教學評價管理部門登錄學校教務系統后，將學生所選擇的選項對應轉換為教師的分值，通過計算機計算總分后得出教師的學期得分。學生對于教師教學的評價在一定程度上也反映了自己的學習情況，如對教師的評價為零分，則說明學生也否定了自己的學習效果。2.3在高校學生信息管理系統中的應用。高校學生信息管理系統中管理要素主要是學校的領導、任課教師、學生以及家長。系統的功能要包括：對不同的用戶設置不同的使用權限；對學生的基本信息以及學生瀏覽管理網站的記錄要做到明確記錄；各個學院不同專業的學生課程要能準確公布并允許學生根據實際情況修改；成績管理要能實現大批量添加及修改；還有比如評優活動、黨務管理等具體功能。數據挖掘技術在高校學生信息管理系統中的應用主要是利用決策樹的方法。學生信息管理的基本數據就是學生入學時填寫的基本信息表，內容包括學生的姓名、學號、考勤以及學習成績等，這些都是學生特有的屬性，學生信息管理利用決策樹方法就是將學生的這些屬性作為決策元素，監理不同的決策節點，實現對學生全方位的考核和評價，完整的了解到每位學生的具體信息。

2.4高校圖書館信息系統中的應用。數據挖掘技術最基本的應用就是通過對現有的數據進行分析來了解學校圖書館現有資源利用情況，為圖書館的未來建設提供可靠數據。數據挖掘技術能夠使圖書館資源得到極大程度的優化整合。比如數據挖掘技術可以對檢索記錄進行整理，將手工數據轉變為電子數據記錄。其最大的優勢就是利用數據挖掘技術更加全面的分析總結數據庫資源，幫助圖書館管理人員對于圖書館信息的補充和調整，還能夠為高校圖書館的館藏工作建設提供有效的引導。數據挖掘還能應用于圖書館的多媒體數字資源，多媒體數據挖掘技術能夠更為快捷和準確的為讀者提供相應的服務。

3.結語

數據挖掘技術是近幾年新產生的網絡技術，可是它的廣泛應用性受到了很多公司以及研究人員的喜愛。這些年來，伴隨著時間的推移以及網絡技術的不斷發展大數據挖掘技術不斷的被更新，開發，而且在金融、管理、教學等行業中都得到了廣泛的應用。我相信隨著網絡技術的不斷發展，大數據挖掘技術的應用面將會越來越廣。

【參考文獻】

[1] 董彩云，曲守寧.數據挖掘及其在高校教學系統中的應用 [J].濟南大學學報（自然科學版），2004（1）： 65-68.[2] 陸川，王靜靜.數據挖掘技術在高校教學管理中的應用研究[J].北京：電腦開發與應用，2009，3.[3]《中國電子科學研究院學報》編輯部.大數據時代[J].中國電子科技研究院學報，2013（01）：41-43.[4]魏娟，梁靜國.基于數據挖掘技術的企業客戶關系管理（CRM）[J].商業研究，2005（07）.

第四篇：《防火墻技術與應用》文獻綜述格式（共）

《防火墻技術與應用》文獻綜述

班級：四號宋體加粗 學號：四號宋體加粗 姓名：四號宋體加粗

目錄 內容要求...........................................................................................................1 2 每部分標號及標題要求...................................................................................1

2.1 關于標號................................................................................................1 2.2 關于樣式................................................................................................1

2.2.1 標題1..........................................................................................1 2.2.2 標題2..........................................................................................1 2.2.3 標題3..........................................................................................1 2.2.4 正文.............................................................................................1 2.2.5 其他樣式.....................................................................................1

3頁眉頁腳設置....................................................................................................2

3.1 頁眉........................................................................................................2 3.2 頁腳........................................................................................................2 4 封面設置...........................................................................................................2

信息安全概論綜合作業 《防火墻技術與應用》文獻綜述

《防火墻技術與應用》文獻綜述 內容要求

按以下結構撰寫：（可以根據自己查找的資料添加內容）（1）防火墻概述；

（2）防火墻工作原理和結構；（3）防火墻技術發展現狀；（4）防火墻的應用。每部分標號及標題要求

2.1 關于標號

按以下方式編號，并套用樣式：防火墻概述

--標題1

1.1 概念

--標題2

1.1.1 定義

--標題3

防火墻是一種網絡訪問控制設備。。

--正文

2.2 關于樣式

2.2.1 標題1 左齊，宋體，小3加粗。段前段后空12磅，行距1.25倍。2.2.2 標題2 左齊，首空2字符，宋體，4號加粗。段前段后空6磅，行距1.25倍。2.2.3 標題3 左齊，首空2字符，宋體，小4號加粗。段前段后空0磅，行距1.25倍。2.2.4 正文

小4號宋體，首行空2字，行距1.25倍。2.2.5 其他樣式 根據需要添加。

若有插圖，則應在圖下方加編號及說明，同時必須在正文相應位置加上引用該圖的內容。編號及說明采用5號宋體加粗，居中排版。

若有表格，則應在表格上方加編號及說明，同時必須在正文相應位置加上引用該表格的內容。編號及說明采用5號宋體加粗，居中排版。

作者：XXX

第 1 頁

共 XX 頁 信息安全概論綜合作業 《防火墻技術與應用》文獻綜述

3頁眉頁腳設置

3.1 頁眉

頁眉如圖3-1所示。

圖3-1 頁眉設置

3.2 頁腳

頁腳如圖3-2所示。

圖3-2 頁腳設置 封面設置

作業需要加封面，內容包含名稱、個人信息、目錄等內容，如圖4-1所示。其中目錄要求自動生成，包含三級目錄，宋體小4號，1.5倍行距。

封面不需要頁眉頁腳。

圖4-1 封面樣例

作者：XXX

第 2 頁

共 XX 頁

第五篇：應用文獻

一、應用文書的含義與分類

（一）含義

應用文書——各級機關、企事業單位、社會團體以及個人處理事務中經常應用的具有一定格式的文

體總稱。

（二）分類 主要分為三類：

行政公文——在行政管理過程中形成的具有法定效力和規范體式的文書，是依法行政和進行公務活

動的重要工具。又稱“通用公文”。

主要有13種公文：命令（令）、決定、公告、通告、通知、通報、議案、報告、請示、批復、意見、函、會議紀要、事務文書——處理日常事務所使用的文書。主要包括：

傳真稿、備忘錄、請柬、邀請信、簡報、會議紀要、計劃、總結、述職報告、講話稿等。

商務文書——處理商務業務所使用的文書。主要包括：

意想書、定貨單、商品說明書、市場調查報告、招標書、投標書、合同、可行性研究報告。

二、文書的制發過程

（一）通用公文的制發程序

草擬——審核——簽發——復核——繕印——用印——發文登記——分發

（二）事務文書、商務文書的制度發程序

事務文書、商務文書各有多種下屬文書，其內容、體式、功能各不相同，因此，沒有行政文書那么嚴格的、縝密的制發程序。但都具有草擬、審核、定稿、公布及操作的制發程序。

秘書文書基礎知識：第二節應用文書的格式

一、通用公文的格式

指公文的外觀樣式，即通用公文用紙、印裝的規格和其需要標識的各要素所構成的外部形態。

（一）通用公文用紙和印裝規格

（要求字目閃動）

1、采用國際標準A4型紙

2、公文頁面與版心尺寸

3、文字符號從左至右橫寫、橫排。一般每面排22行，每行排28個字。

4、公文左側騎馬訂或平訂，不掉頁；后背平整、不空。

（二）通用公文中各要素標識規則

1、眉首 1)公文份數序號 2)秘密等級和保密期限

3)緊急程度 4)發文機關標識 5)發文字號 6)簽發人（會簽人）

7)紅色反線

①0000

1②機密★一年

③ 特 急

④××××××××文件

⑤×××〔2006〕號

分析：“①”表示 公文份數序號

1、行政公文要求“絕密”“機密”公文應當標明份號，黨的機關公文要求凡秘密公文都要標明份號。每一份公文的份號都不一樣，這在秘密公文的管理過程中有重要意義。

2、份號的位置在公文首頁版心的左上角第1行。用阿拉伯數字標注。如001至999

“②”表示 秘密等級和保密期限

1、秘密公文的秘密等級共有三級：“絕密”、“機密”、“秘密”。如無保密內容，不得標注此項，以免

給工作增添麻煩。

2、密級標注在公文首頁版心右上角第一行。兩字間空一格。如“機 密” “③”表示 不是事關重大、需要緊急辦理的公文，不得標注此項。

緊急程度的標注一般也在首頁右上角第2行，跟秘密等級上下排列，居秘密等級下方。

“④”表示 發文機關標識

一般由發文機關名稱加“文件”兩字組成，也可以只有機關名稱不加“文件”二字。

版頭用套紅大字居中印在公文首頁上部。

版頭這一格式項目需要特別注意的問題還有：

**發文機關名稱必須使用全稱或規范化簡稱，不得出現所指不明或容易誤解的情況。

眉首