大数据

什么是大数据？随着云时代的来临，大数据（big data）也吸引了越来越多的关注。那么，大数据究竟是什么呢？它的定义、结构、特点是什么呢？它又能应用在哪些方面呢？相信通过这篇文章你可以对大数据有一个全新全面的认识。一、定义大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。二、特点国际商业机器公司（简称：IBM）提出了大数据的5V特点，即：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。三、结构大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。四、应用1.洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。2.google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜关键词预测禽流感的散布。3..统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。4..麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。5.梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。6.医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。通过以上几个方面说明：现在已经迎来了大数据时代。因此大数据开发成为各企业非常看重的一部分，对这方面的人才需求也逐渐增多。

根据国内的人口流动数据显示首都，上海，浙江苏州等各个地区都在虹吸以下几个地区的人：东北三省的人，更多的前往上海和首都。东北三个省份由于地理位置的原因，每年是最早步入冬季的几个省份，也是最晚进入春季的省份，并且在冬天的温度很低。正是这一原因，造成了很多东北人向首都和上海地区发展，另一方面东北当地的工作岗位大多是以重工业为基础，能够提供的工作岗位数量有限，也是导致东北人流失并向南方集中的主要原因之一。根据大数据的内容显示有大约20%左右的人前往了首都，在人口流动的整体比例中有大约%30~50%左右的人选择去了上海剩下的50%左右有的去了广西的北海市，有的去了广东的深圳市。河北地区前往北京的人数是最多的。第1个原因是因为河北地区的整体经济发展水平在我国没有足够的优势，包括河北的省会石家庄也并不是新一线城市，没有办法提供太多的经济岗位和经济发展的动力，因此很多在河北工作的人都会选择去首都打拼。第2个原因是河北省的地理位置与首都市的地理位置比较近，离家也比较方便，往返于两个城市之间的交通花费时间较少。根据人口数据统计显示在河北省人口流失的人数当中，有大约40%左右的人都前往了首都市发展，有大约20%~30%左右的人都前往了天津市发展。南方的大部分省份都不同程度的流向了广东的深圳以及浙江的杭州和苏州。南方省份除了省会城市以外，其他所有地级市的人口流失都在不断的加剧，很多的人都前往了广东的深圳发展，离浙江杭州和苏州比较近的地区，会选择前往这两座城市发展。

以下这些大学有大数据专业（排名不分先后）：1、厦门大学：简称厦大（XMU），由著名爱国华侨领袖陈嘉庚先生于1921年创办，是中国近代教育史上第一所华侨创办的大学，是国内最早招收研究生的大学之一，中国首个在海外建设独立校园的大学，被誉为“南方之强”2、同济大学：简称“同济”，是中华人民共和国教育部直属，由教育部、国家海洋局和上海市共建的全国重点大学，是历史悠久、享有盛誉的中国著名高等学府，是国家“双一流”、“211工程”、“985工程”重点建设高校，也是收生标准最严格的中国大学之一。3、上海财经大学：简称“上海财大”，是中华人民共和国教育部直属的一所以经济管理学科为主，经、管、法、文、理、哲等多学科协调发展的研究型重点大学；是国家“211工程”、“985工程优势学科创新平台”重点建设高校。4、中国矿业大学：简称“矿大”，坐落于有“五省通衢”之称的江苏省徐州市，是教育部直属的全国重点大学，教育部与江苏省人民政府、国家安全生产监督管理总局共建高校，是首批列入国家“211工程”、“985平台”、“111计划”和“卓越工程师教育计划”重点建设的高校。5、南开大学：简称“南开”，由中华人民共和国教育部直属，中央直管副部级建制，位列国家首批211工程、985工程、世界一流大学和一流学科高校，入选首批2011计划、111计划、珠峰计划、卓越法律人才教育培养计划、海外高层次人才引进计划。扩展资料：除了上述高校之外，北京航空航天大学也有开设大数据专业课程，北京航空航天大学简称北航，是中华人民共和国工业和信息化部直属、中央直管副部级建制的全国重点大学，位列“211工程”、“985工程”、“世界一流大学建设高校”。参考资料：2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果

大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展信息:大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。扩展资料七个典型的大数据应用案例1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展信息:大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。

是的。南方电网大数据服务有限公司,成立于2017-08-15,经营范围包括软件开发;地理遥感信息服务;物联网技术服务;大数据服务;数据处理和存储支持服务;信息系统集成服务;信息技术咨询服务;信息系统运行维护服务;信息安全设备制造;互联网安全服务;互联网数据服务;电力行业高效节能技术研发;集中式快速充电站;机动车充电销售;咨询策划服务;电气机械设备销售;企业信用管理咨询服务;计算机软硬件及辅助设备批发;知识产权服务;计算机软硬件及辅助设备零售;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;互联网销售（除销售需要许可的商品）;电子产品销售;机械设备租赁;计算机及通讯设备租赁;通信设备销售;通讯设备销售;智能仓储装备销售;金属结构制造;电工器材制造;仪器仪表销售;可穿戴智能设备销售;以自有资金从事投资活动;机械电气设备制造;计算机软硬件及外围设备制造;节能管理服务;网络设备销售;云计算设备销售;智能输配电及控制设备销售;风力发电技术服务;太阳能发电技术服务;储能技术服务;电动汽车充电基础设施运营;第一类增值电信业务;第二类增值电信业务;认证服务;建筑智能化工程施工;基础电信业务;互联网信息服务;计算机信息系统安全专用产品销售;电气安装服务;发电业务、输电业务、供（配）电业务;输电、供电、受电电力设施的安装、维修和试验更多同行分析，上企知道了解

中心基地-北京、北方基地-乌兰察布、南方基地-贵州。2015年1月16日，由蓝汛与北京市供销总社共同投资的蓝讯首鸣国际数据中心项目启动仪式在北京天竺综合保税区举行。据了解，该数据中心是北京首个国家级、超大规模云数据中心，产业园占地面积8万平方米，包含9栋数据中心机房和1栋感知体验中心。2015年以来，200余个大数据信息产业项目签约落户贵州，富士康、阿里巴巴、腾讯、华为等大型企业抢滩贵州发展。中国电信云计算贵州信息园1.1期、中国移动（贵州）大数据中心、中国联通贵安云数据中心一期建成运营。中电乐触、高新翼云、翔明科技等第三方数据中心已建成并投运，目前数据中心服务器达到2.2万台；北京供销社数据中心、惠普数据中心等一批项目已经启动，预计2016年将达5万台服务器规模。乌兰察布国家大数据灾备中心启动大会于2016年07月08日早上八点正式启动，内蒙古自治区主席布小林出席会议。乌兰察布市委市政府依据自身地理位置优越，地质板块稳定，电力资源丰富，气候冷凉适宜，临近京津冀经济圈核心市场等优势，将信息产业作为战略性新兴产业来发展，致力于将乌兰察布市打造成面向华北、服务京津的国家级云计算产业基地，为承接高科技产业、加快产业转型升级提供强有力的支撑。市委市政府将为该建设国家大数据灾备中心项目提供充足的土地与极具竞争力的投资政策吸引广大企业参与建设。

大数据是什么？其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。所谓4V，具体指如下4点：1．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。大数据3．高速。大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网，也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的，对于一个平台而言，也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内，再远的数据就要及时清理，不然代价太大。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。

该基金已于3月初获批，不日将正式推向市场。

我告诉你，所谓的大数据300指数是指证券投资基金是南方基金发行的一个指数型的基金理财产品。

大数据正在引领一场营销变革短短十数年，大数据、物联网、云存储、移动互联从趋势成为主流，商业生态早已迈过无数个可能，进入了今天飞速发展的快车道。大数据产业已渐趋成熟，亟待被各行各业所运用。小米数据产品总监刘洋在易观智库学术沙龙交流会上表示，随着大数据概念越来越清晰，运用产品类型的形式在数据当中应用将会越来越多。大数据规模日趋庞大所谓的大数据技术，就是从各种类型的数据中，采用新处理模式快速获得有价值的信息，从而实现深度理解、敏锐发现与精准决策。随着互联网+影响力的不断深入，人们的生产和生活方式发生了极大的改变。新一代信息技术与经济社会各领域的深度融合，引发了数据量的爆发式增长，使得数据资源成为国家重要的战略资源和核心创新要素。据统计，全球所掌握的数据，每18个月就会翻倍。到2020年，全球的数据量将达到40ZB，其中我国所掌握的数据将占20%。利用大数据分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴含的巨大价值。大数据冲击传统市场，渗入更多的企业成为趋势。据了解，2015年全球大数据产业规模达到了1403亿美元。预计到2020年，这一数据将达到10270亿美元。其中，2020年中国大数据产业规模或达13626亿元。百分点产品市场总监、中关村(000931,股吧)大数据交易产业联盟副秘书长张涵诚向《中国产经新闻》等媒体表示，从卖产品转变为卖服务，服从管理转为创造客户价值，互联网核心思维是数据思维，是大数据冲击传统市场的三方面表现。同时，随着数据资源的开放及使用逐步深入，应用创新成了大数据发展的主要驱动力。目前就传统的企业而言，已经将数据分析、数据资源作为一种新的业务，且投入程度可能强于传统的业务。据相关数据分析显示，到2020年，中国大数据产业细分市场规模中，应用层规模占比将达到40%，衍生层规模占比达18.5%。另外，按照行业来划分，未来大数据应用预计将以政府和金融为主，预计2020年政府和金融大数据应用或将占60%，随后是工业以及电力应用。大数据是一种技术，一种思维的创新，也是数据本身价值的发掘。大数据时代，很多企业已经以数据化运营来驱动企业重大战略决策和业务发展，获得了卓越的成绩，成为行业里数据化运营的领先者。刘洋在会上解说了数据驱动的两种模式，即分析决策和应用产品。其中分析决策包括战略分析、竞争分析以及商业分析。他表示，市面上大部分企业在做商业分析之前往往忽略了先做战略分析和竞争分析。而所谓产品应用，刘洋表示，是与产品相关的数据，把这类数据包装成行业的内容或者是服务，提供给用户。不仅如此，利用产品跟用户建立关系，利用数据发现规律从而驱动产品创新，也是一个非常好大数据的应用。张涵诚认为，这将能够实时了解用户需求，并及时对服务做出迎合客户群的调整，以赢得更大的市场占比。电商平台没有评论，意味着转化率的降低、客单的下降。个性化的推荐，需要一个推荐引擎了解消费者的偏好、行为习惯，帮助他推荐一款产品。利用大数据可以洞察消费者的建议，对产品的看法，通过迅速做反馈，可以创造更大的营销。大数据基因植入传统企业，还会使一些企业成为平台型的企业。张涵诚表示，有了数据以后，企业可以无限地延伸，采购大量的数据可以跟供应商更多做集成。例如，生产数据服务将会有更多的订单，销售渠道数据将同行商品放在平台上卖。完善大数据体系建设对制造业企业而言，大数据技术的战略意义不仅在于掌握庞大的数据信息，更在于对数据的“加工能力”——对大量的数据进行专业化的处理，使之转化成为对企业有用的信息。虽然，很多企业已经意识到以数据驱动企业决策的价值，但是在“淘金”大数据过程中，仍然对思维架构、方式方法有些模糊不清。尤其是当企业IT部门面对瞬息万变的业务要求，面对TB/PB级的海量大数据的实时分析，面对多维度复杂的数据分析时，常常束手无策。数据处理的成本非常高，业务发展多元化的时候发现经常遇到一个问题就是数据不准。就目前行业发展情况来看，基本上大规模的公司相对多一些，小的开发者可能越来越艰难。在中大型的开发者越来越多的情况下，发现用户的需求已经脱离了原来老的模式，这就需要把自己的数据拿过来做分析，放到系统里面与CRM、销售系统、投放系统、运营系统做打通，做一个全盘分析。“大数据分析分四个步骤，即数据应用、数据分析、数据存储和计算以及数据源。其中数据源主要是保证数据不脏。”刘洋说道。大数据在业务中的分析流程大概分两种类型。一种是当我们有数据和数据分析系统时的监控，通过业务上线、数据的监控、异常数据的发现、异常状况处理的策略、业务改进，形成一个闭环模式。另一种是产品要上新的功能，通过业务上线、效果评估、改进策略、业务改进、效果评估来形成闭环模式。而就大数据团队架构，分为分散式和中心式。相较于分散式大数据团队的高成本、灵活、难管理特点，中心式的大数据团队的特点则是低成本、易管理、低效率。分散式的大数据团队，因为每个业务都比较庞大，业务与业务之间的耦合度较低，需要灵活、快速的数据支撑，大型的数据平台无法满足快速变化的业务要求，于是业务会自建平台和分析人员。仅中心式的大数据团队而言，各个业务有一些区分度，但是区别不大，于是公司会采用统一的数据树立部门，对所有的业务进行数据分析的支撑。目前，形形色色的大数据已然成为了各领域发展的新宠。伴随技术的发展，大数据正在引领一场营销变革。大数据的存在让营销者能更好地、更实时地对消费者画像并实现无限的消费者细分。大数据强大的分析、挖掘、整合能力让营销变得简单起来。

大数据基金该怎么投_数据分析师考试自去年以来，大数据基金纷纷成立。在运作了将近一年的时间里，这些大数据基金体现出来的特性如何？适合什么样的投资人？如何投资才能收益最大化？　　风格迥异　　目前市场上正在运行的大数据基金有4只，分别是中证腾安价值100指数、中证百度百发策略100指数、中证淘金大数据100指数和大数据系列策略指数（i100和i300）。4只跟踪上述指数的基金分别是博时中证淘金大数据100、银河中证腾安指数，广发百发100、南方大数据100。　　具体从4只指数基金来看，风格迥异的同时也有相似点。　　广发百发100跟踪百发100指数。该指数采用百度金融搜索和用户行为大数据，通过相应的数据挖掘和分析手段，将涉及特定金融实体的数据进行自动分析、归并、统计和计算，并引入量化投资模型，编制股票市场指数。　　南方新浪大数据i100与广发中证100较为相似，它以新浪财经的互联网财经大数据应用为特色，基于财经新闻媒体与社交平台海量大数据，在选股策略上，i100指数综合财务、市场驱动、大数据三大因子。　　博时中证淘金100，从编制方案来看，以电商商品类目相关中证三级行业的所有股票为样本空间，从中根据综合财务因子、市场驱动因子、聚源电商大数据因子选取综合评分最高的样本股，并采用等权重计算。数据来源为支付宝的实际交易，包含了行业的价格、销量、人气等景气程度数据。对样本空间的股票，按其综合财务因子、综合市场因子和淘宝大数据因子计算的综合评分降序排列，选取排名前100名的股票作为中证淘金大数据100指数成分股。　　银河定投宝中证腾安价值100更偏爱被低估的上市公司：指数依据定价偏离程度排序，佐以质价比率、公司资质、每股评分等多项财务指标，选择市场价格相对低估的100家上市公司股票为样本。指数样本主要集中于工业、可选消费及医药卫生三个中证一级行业，样本数量分别达到30只、23只及14只，合计权重达67%。信息技术、原材料、金融地产、主要消费、电信业务、能源及公用事业依次排名4到10位。　　高贝塔适合波段操作　　从这些大数据指数走势来看，更具备高贝塔产品的特性。　　今年以来，淘金100涨幅86.37%，中证腾安价值100涨幅64.01%，百度100涨幅51.65%，新浪大数据i100涨幅82.37%。同期上证综指今年以来的涨幅为25.83%，沪深300涨幅18.18%，创业板指数涨幅96.89%。　　自6月份发生的股市大跌，沪深300由最高点跌至近期最低点的跌幅为34%，上证指数跌幅不到35%，创业板指数跌幅51%。同期，淘金100跌幅46%，中证腾安价值100跌幅44%，百度100指数跌幅49%，新浪大数据i100跌幅42.7%。　　从4只大数据基金或长或短的历史业绩可发现，大数据基金相对于普通的权益类基金在股市中表现为净值波动大。有基金经理表示，与成熟市场主要由理性机构投资者构成相比，A股市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪影响很大，投资者情绪可以更多地反映在互联网大数据上，但投资情绪的巨大波动也会带来互联网基金的高贝塔属性，对此投资者要有心理准备。从目前来看，投资者在市场低位布局该类基金，等待市场热度提升，是比较好的方法。以上是小编为大家分享的关于大数据基金该怎么投的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

8月适合去哪里旅游可以去的地方太多了。喜欢人文可以去西安，喜欢爬山黄山，五岳，张家界里面选一个，喜欢武侠去少林寺，武当山。喜欢玩水江南，海边城市选一个。想领略少数民族风情的可以去七彩云南，大漠风光也不错，可以考虑宁夏，青海，新疆也很棒旅游大数据查询平台想要知道什么是旅游大数据平台，就得先清楚旅游大数据平台有哪些构成？旅游是一个行业属性，决定了我们需要去关注哪些指标；大数据平台是一个技术层面的架构，决定了你能以什么样的速度处理多大的数据，最后以何种方式去呈现。所以以下我从这两个方面分别来阐述：一、大数据平台大数据平台的整体架构如下图从底层逐步往上，如图所示表示这么几个环节：业务应用：其实指的是数据采集，你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单，通过网页、App就可以收集到数据，更深层次的还能收集到用户的行为数据，可以切分出来很多维度，做很细的分析。但是对于涉及到线下的行业，数据采集就需要借助各类的业务系统去完成。当然你还可以通过一些公开的数据源或者爬虫去获取一些外部数据，来弥补你自身数据不足的现状。数据集成：指的其实是ETL，指的是用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。此处的Kettle只是ETL的其中一种。数据存储：指的就是数据仓库的建设了，此处相对复杂，我不再赘述，大家可以详细看下图中『数据仓库层』这部分。数据共享层：表示在数据仓库与业务系统间提供数据共享服务。不论是WebService，还是WebAPI，都代表的是一种数据间的连接方式。数据分析层：分析函数这部分大家都能理解，就是数学上的各种公式，比如聚类分析、回归分析等等。列存储使得磁盘的每个Page仅仅存储来自单列的值，而不是整行的值。因此，压缩算法会更加高效，因为它们能够作用于同类型的数据。再说的简单点，可以减少磁盘的I/O、提升缓存利用率，因此，磁盘存储会被更加高效的利用。而分布式计算能够把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。整体上来说，通过这两种技术，可以大幅度提高数据分析的效率。而YonghongMPP应该是目前做列存储和分布式最好的产品。数据展现：分析的结果通过什么样的形式去呈现，说白了就是数据可视化的工作。这部分推荐用敏捷BI类的产品，区别于传统BI，它能通过简单拖拽的方式就生成报表，比较节省时间，学习成本相对较低。国内的敏捷BI中，个人用户推荐Tableau，企业级需求推荐YonghongBI。数据访问：这个就比较简单了，看你是通过什么样的方式去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，最终的可视化结果是通过浏览器访问的。当然也有C/S架构，通过客户端去查看。相对来说，B/S架构会比较便捷，更适合现在很多人用手机办公的需求，打开个网页就能看到数据。二、旅游行业应该关注哪些指标？我以一个省的旅游数据为例：可以分析的指标有：省旅游收入分析省内旅游情况分析入境游客量分析旅游收入分析酒店分析综合以上分析，就可以得出该省下一阶段在旅游方面应该去重点关注的地方，给规划提供判断依据。所以旅游大数据平台，大数据平台是基础，而具体的指标可以决定应用价值。12月旅游的最佳地方12月份适合旅游的地方如下：1、阿尔泰阿勒泰地区是新疆具有独特旅游资源的旅游区。先后建成喀纳斯、克扣托海、白沙湖等3个5A级景区，4A级景区5个，3A级景区10个，形成“阿莱泰千里旅游长廊”。每年冬天，在阿勒泰地区，巍峨的雪山和白桦林，形成一幅天然的水墨画。这里是人类滑雪的诞生地，高山雪道降幅最大，滑雪爱好者可以在这里享受失重的乐趣。2、广州在12月，北方人往往更喜欢去温暖的南方来躲避寒冷，广州是一个受欢迎的选择。广州12月既不热也不冷，非常适合旅游，即使北方下雪，这里最多也只能穿毛衣、大衣。看看灯火辉煌的美丽珠江，漫步上下九寻找老广的味道和历史，喝早茶享受悠闲时光，爬上电视塔体验世界上最多的，相信在这个城市每个人都能找到属于自己的时间。3、曼宁斯位于祖国南端的海南万宁，是一个适合海滨度假的好季节，从12月才开始。与游客众多的三亚相比，万宁的日月潭要安静得多，也被称为“东方夏威夷”。日月湾被誉为“世界十大冲浪基地”，也是冲浪爱好者必去的地方。它是勇敢的冲浪者和疲惫的旅行者的温床，万宁，用蓝天、碧海、沙滩、阳光将世界带入温柔的土地。4、大理大理一年四季都适宜，但冬天的阳光是独特的，温暖而安静。集大理之美、自然风光与人文景观气质，适合慢玩、细品。尤其是让人感动的是，大理的鲜花终年盛开，当能欣赏到它醉人的样子时。每年12月下旬到1月，大理的冬季樱花盛开，与其他死气沉沉的城市不同。快节奏一年之后，不妨来大理体验一下“慢生活”，享受一下冬日的宁静。中国冬天适合去哪旅游冬季最适合旅游的知名城市中国有960万平方公里。无论哪个季节，都会有美丽的风景等着你去看。那么，中国冬天去哪里旅游比较合适呢？最适合冬季出行的知名城市，下面我们来看看。冬天去哪里旅游好——哈尔滨推荐理由:哈尔滨最好的旅游时间是夏冬的两个季节。冬天银装素裹，格外妖娆。虽然气候寒冷，但随处可见冰雪，与江南水乡不同。再加上当地特色的冰灯、雪雕和各种冰雪娱乐活动，游客会充分感受到冰雪给予世界的无限快乐。冬天去哈尔滨旅游的亮点是什么？推荐冬季去哈尔滨旅游——哈尔滨冰雪节不容错过的:亚布力滑雪场、冰雪世界第29届哈尔滨冰雪节:世界上规模最大、冰雪艺术景观最大、冰雪娱乐最全、夜景最美、活动最精彩的“冰雪迪士尼乐园”第29届哈尔滨冰雪节将于2013年1月5日开幕。亚布力滑雪场:最著名的滑雪场是亚布力。如果你能在亚布力的高等级雪道上安全滑下，你可以为自己是滑雪高手而自豪。雅礼滑雪场拥有中国第一条滑雪道，中国最大的具有国际先进技术的造雪系统，中国第一个壮观的滑雪馆。视野开阔，山地地形，所有雪道尽收眼底。冬季去哈尔滨旅游推荐——风情街哈尔滨风景秀丽，东欧情调浓厚，被誉为“东方莫斯科”。这座城市的建筑融合了中西文化，具有鲜明的风格和悠久的人文历史。这里不仅汇聚了北方少数民族的历史文化，也是一座中西合璧的名城。雄伟的圣索菲亚教堂、造型巧妙的俄罗斯木屋、典雅独特的哥特式建筑、欧式建筑的中央大街、典雅明快的建筑色彩，无不体现出“东方莫斯科”的独特魅力。推荐冬季去哈尔滨旅游——俄罗斯西餐受地理和文化因素的影响，哈尔滨的俄罗斯西餐历史悠久，近百年。随着哈尔滨的逐步发展，更多的俄罗斯、波兰、犹太商人涌入哈尔滨，当地的餐饮也借助多国的优势发展起来。如今，在哈尔滨品尝俄式西餐，不仅仅是享受美食，还能充分感受到俄式西餐在哈尔滨浓郁的异国风味。中国冬天最美的雪景在哪里？冬天去哈尔滨旅游需要注意什么？冬季去哈尔滨旅游的小贴士——穿衣篇鉴于我国冬季南北气候差异较大，游客抵达哈萨克斯坦后可在当地购买羽绒服、羊毛服等防寒衣物。这样不仅便宜、厚实、耐寒，还能减轻旅行时的行李负担。但在购买时，建议游客尽量不要选择白色的。冬天的哈尔滨冰雪覆盖，不容易被远处的游客或车辆发现，滑雪时也容易发生碰撞。帽子、围巾、手套也是必不可少的物品，一定要准备好。冬季去哈尔滨旅游注意事项——生活用品北方的冬天普遍干燥，哈尔滨也不例外。皮肤和嘴唇容易皲裂，所以要提前准备好护肤品，尤其是润唇膏和护手霜。冬季去哈尔滨旅游的小贴士-装备在零下几十度的哈尔滨，所有的仪器都要保暖，比如相机、手机等。，在户外应谨慎使用。冬天去哪里旅游好——厦门你还没从哈尔滨的冰雪中恢复过来吗？来厦门热身吧！冬天去哪里旅游好？我推荐你去厦门。推荐理由:厦门冬无严寒，夏无酷暑，日照时间长，日照充足。树木常青，一年四季鲜花盛开。厦门冬天不是旅游旺季，可以感受一下厦门的悠闲生活！冬天去厦门旅游，有哪些不可错过的风景？冬季厦门旅游推荐——鼓浪屿周边鼓浪屿面积不大，但很有趣。弯弯曲曲的街道，随处可见的食品店，琳琅满目的个体店铺，互不侵犯。冬季去厦门旅游推荐——骑自行车环岛。厦门岛路，依山傍海，绿草如茵，椰林婆娑，亚热带，道路干净整洁，空气清新宜人。你可以租一辆自行车，骑在最美的马拉松赛道上，听海浪声，吹海风。推荐冬季去厦门旅游——在厦大寻找青春的影子走在中国最美的大学校园里，青春的味道会带你回到青葱岁月。厦大最大的亮点是芙蓉隧道，是中国最文艺的隧道，全长1.01公里。隧道的墙上贴满了厦门大学学生画的涂鸦。此外，厦大还有芙蓉湖、情人谷水库等景点。氛围安静浪漫，据说“爱在厦大”。校门外的沙滩上，经常有新人在这里拍婚纱照。冬天去厦门旅游需要注意什么？冬装厦门旅游小贴士厦门每年1月最冷，最低气温9-11℃。这个时候最好穿厚棉衣或者羽绒服，里面配衬衫和毛衣。冬季去厦门旅游的注意事项-卫生厦门是国家卫生城市，当地政府对乱扔垃圾和破坏市容整洁的行为进行严厉处罚。此外，公共场所禁止吸烟，违者也会受到惩罚。去厦门旅游一定要注意。冬季去厦门旅游注意事项——习俗与禁忌吃饭的时候，筷子不要插在饭里，因为祭祀的时候经常插香。这是对人的不尊重；招待客人时，最忌讳摆六道菜，因为按照清朝的老惯例，死囚在行刑前只吃六道菜；不要在宝宝面前说猴子，以为说猴子会导致宝宝生病，不好养；不要夸宝宝肥胖，说“好看”“有教养”。冬天去哪里旅游好——三亚告别了即使冬天气温也很温和的厦门，我们很快就要来到冬天了，在这里我们可以穿着夏装和凉鞋在阳光沙滩上悠闲地漫步，泡在温暖的海水里，吃着热带水果，享受着天涯海角浪漫的三亚。三亚亚龙湾是国家级旅游景区，气候宜人，冬天可以避寒，夏天可以纳凉。自然风光很美，海湾风平浪静，柔软的沙滩洁白如银。“三亚回来不看海，除了亚龙湾不是湾”，这是游客对亚龙湾发自内心的赞美。推荐理由:三亚秋冬季温暖宜人，冬季是去海边旅游的最佳时间。每年12月，三亚都会举行国际婚礼节，通常在天涯海角举行，这个地方既有纪念意义，又有美丽的风景，使旅游成为一项难忘的活动。冬天去三亚旅游，有哪些不可错过的风景？推荐冬天去三亚旅游——泡个温泉，椰树下讲个爱情故事。到处都有温泉，但是泡在椰子树下的温泉，在中国其他地方是绝对难以体验的。这就是珠江南天温泉的美。这个地区大约有50个不同种类的温泉池，都是露天的。椰树环抱，有一个碧绿的小水池，水深较浅，闻着四周的花香，抬头看看椰树点缀的清爽的热带天空，和亲人拥抱，不着边际的聊天，仿佛恍如隔世。冬季去三亚旅游推荐——去鹿回头看三亚夜景。鹿城。“在这里，山岬闪耀着波浪。站在山上，你可以俯瞰浩瀚的大海和起伏的群山。三亚全景尽收眼底，尤其是傍晚时分，景色十分壮观。”冬季三亚旅游推荐——晚上去椰梦长廊捡贝壳椰梦长廊有“亚洲第一大道”的美誉。全长20公里，靠海的一侧是迷人的热带植物园，与金色的沙滩和蓝色的大海相映成趣。“这可能是最受欢迎的海滩。它有最清新的海风，带给人们最简单的快乐。冬天去三亚旅游需要注意什么？冬季去三亚旅游的小贴士三亚的ATM机比较少，尽量算好需要花的现金，酌情多带。亚龙湾、大东海的酒店、餐厅都可以用信用卡。但如果打算在第一市场享受海鲜，在红岗市场购买热带水果和海鲜，就要记得提前准备好现金。冬季去三亚旅游小贴士-旅行装备如果是冬天，虽然很暖和，你最好带件外套。游泳装备、泳衣、泳帽、水镜、防晒霜、药品都是必备物品。中国冬天还有哪些好玩的地方？冬天除了严寒和飞雪，还有沙漠、雪山、湖泊、草原等特殊地貌。和我一起探索吧！冬天去哪里旅游好——西藏？西藏冬季平均气温比北京高5℃，白天气温一般在15℃以上。不说藏历新年的热闹，不说藏区的英雄雪山。仅仅是在阳光之城拉萨沐浴冬日暖阳，就是一个“藏迷”不能错过的体验。如果冬天去西藏旅游，可以在拉萨晒日光浴。在拉萨，冬天的游客远比旺季少，可以更舒适地游览布达拉宫、大昭寺、八角街等景点。以“藏历新年”为主的民俗节日和文化活动也在西藏各地上演，让你感受到原始的西藏民族性格和藏文化的魅力。如果冬天去西藏旅游，可以悠闲地游览西藏的最佳路线，藏民一致认为是雅鲁藏布江大峡谷——布达拉宫——珠穆朗玛峰。三地游览难度呈递进关系，游客可根据体力依次挑战。冬天去哪里旅游好——银川冬天的银川不是真正的北方冷，西北风带来几分惬意。在这里，你不仅可以感受到冬季西北大地的壮美，体验古老的历史文化，品尝特色的清真美食，还可以体验到西北冰雪运动的独特魅力。如果冬天去银川旅游，可以欣赏贺兰山的雪景和岩画。冬天的贺兰山白雪皑皑，一改往日的苍凉粗犷，呈现出银装素裹的妖娆之美。每当北风吹来，千树银花白雪波此起彼伏。冬天的黄河银川段更是少了些野性，夕阳下的黄河冰凌成了一道独特的风景。如果你冬天去银川旅游，你还可以在胡莎湖玩雪。冬季的胡莎湖冰雪资源丰富，到处都是晶莹剔透的冰树，让大漠风光更加瑰丽圣洁。结冰后，宽阔的湖面变成了天然的溜冰场，白雪覆盖的起伏沙丘是滑雪者的天堂。在这里，游客可以参与冬钓、冬钓、滑雪、陀螺、冰车、雪车等运动，在各种精彩的雪上运动中可以看到西北人的豪爽。哪里是冬季旅游的好地方——香港冬天去哪里旅游好？喜欢购物的朋友可以冬天去香港旅游，冬天的圣诞节绝对是打折的好时机。如果你喜欢购物，一定不要错过。冬季去香港旅游的最佳时间10月-11月:在维多利亚港漫步或在离岛远足。在阳光明媚的日子里，哪里都是令人愉快的。12月-3月:香港的打折季，购物区主要集中在尖沙咀、旺角、中环、铜锣湾等地。以后折扣越大，好货越少。冬天去香港旅游应该穿什么？秋季晴朗干燥。衬衫，毛衣，薄外套都可以。5-11月是台风多发季节，记得带雨具。冬天天气凉爽。要穿西装和薄毛衣，最冷的时候要加外套。如果你去海边，你最好多带些衣服。冬天，无论是想体验最纯粹的冰雪世界哈尔滨，还是同样温和舒适的冬季厦门，还是同样拥有金色沙滩和迷人大海的冬季三亚，你是否还在为冬天去哪里旅游而迷茫？然后看一下蜂巢。推荐冬季去哪里旅游？

熟悉我国企业性质的朋友大概清楚，我国的企业类型大致分为中央企业、地方国有企业、民营企业、外资企业和中外合资企业几种类型。其中中央企业是直属于国务院国资委管理的，地方国有企业则隶属于省、市、县等地方国资委管理。在我国一般地级市层级的国资委实力已经比较弱了，但是河南省的第二大城市洛阳市国资委是个例外。那么这个是十三朝古都的市国资委的实力到底有多豪横呢？我们今天介绍一下它参股的5家超级企业都是谁？实力有多强！1，中国一拖集团有限公司中国一拖集团有限公司，是洛阳市与中国机械工业集团合共同出资的企业。公司是由第一拖拉机制造厂发展而来，是我国第一个五年计划时期156个项目之一，始建于1955年，新中国第一台拖拉机、第一辆军用越野载重汽车在洛阳中国一拖诞生，中国一拖也是我国农机工业的重点骨干企业。2008 年2月，中国机械工业集团有限公司兼并了中国一拖，中国一拖正式成为国机集团的成员单位。一拖也是我国目前第一个拥有“A+H”上市平台的农机企业。2，中铝洛阳铜业有限公司中铝洛阳铜业有限公司，是洛阳国资,与世界500强央企中国铝业公司合资设立的企业。是中国最具影响力的综合性有色金属加工企业，是国家特大型骨干企业之一，1965年建成投产。公司占地面积135万㎡，可年产有色金属加工材10万吨、阴极铜5万吨的生产能力。，公司产品广泛应用于航天、航空、舰船、电力、电子等国民经济各个领域，为国家、为社会做出了突出贡献。一直是中国有色金属加工行业的“排头兵”，主导着行业技术进步的方向。3，中国洛阳浮法玻璃集团有限责任公司中国洛阳浮法玻璃集团有限责任公司，公司创建于1956 年。由世界500强中央企业中国建筑材料集团有限公司控股，洛阳市国资参股，洛波集团是我国浮法玻璃制造和玻璃深加工基地之一，也是世界3大浮法玻璃工艺之一“洛阳浮法玻璃工艺”发源地，是中国第一批大型试点企业之一，也代表了中国浮法玻璃的技术水平。其下设的成员单位洛阳玻璃股份有限公司，是一家在香港联交所和和内地都上市的企业。4，中钢集团耐火材料有限公司中钢集团耐火材料有限公司，隶属于世界500强企业中钢集团，洛阳国资入股约10%。这家企业是新中国成立后，我国自行设计建设的第一家大型耐火材料企业，从1958年建厂至2021年，经过近60多年的发展，已成为我国品种最全的中高档耐火材料生产基地。公司拥有员工4000多人，其中科技类专业技术人员1100多人。现占地面积110多万平方米。年生产能力为22万吨耐火材料和60万支陶瓷辊棒。产品现出口到美国、加拿大、英国、法国、等世界五大洲30多个国家和地区。5，洛阳单晶硅集团有限责任公司洛阳单晶硅集团有限责任公司，是一家为科研、信息产业、新能源产业提供硅材料的高新技术企业。其前身是洛阳单晶硅厂，始建于1966年。洛单集团先后隶属国家第七机械工业部、冶金部、中国有色金属工业总公司、中国四佳半导体材料公司。2000年8月，洛单集团划归河南省，成为河南省国资委管理的省管大型国有企业，洛阳国资委参股。公司现年产5英寸电路级硅抛光片112万片，6英寸电路级硅抛光片360万片，并具有研发及生产8英寸硅抛光片的能力。为什么洛阳国资实力这么强？如果朋友们对洛阳的工业发展史有一定的了解的话，你一定知道洛阳是我国从第一个5年计划开始，国家就重点投资的一个地方。我们上述的中国一拖、中钢洛耐等都是诞生在50年代，洛阳单晶硅、中铝洛铜等则是诞生在60年代开始的三线建设时期，在这2个时期洛阳都是我国的重要工业基地。这些企业原来是隶属于国家部委直接管理，后来划归到洛阳市管理，后来又重新从洛阳划归中央企业管理，而洛阳则保留了一部分的股份。洛阳经济发展的中流砥柱洛阳市，2020年实现GDP5128亿元，位列中西部所有非省会地级市第一位，甚至超过山西省的省会城市太原。洛阳巨大的经济体量背后，离不开这些世界500强企业分子公司的鼎力支持，这些企业不仅造就了洛阳庞大的GDP体量，是洛阳地方税收、就业岗位提供的主力军。为支撑这些工业企业的发展，还配套有一大批的国家级的科研院所、技术中心等科研平台，为洛阳市提供了数以千计、万计的高端就业岗位，为洛阳引进和留住了人才。猜图：这是洛阳哪个标志性的建筑？除了我们提到的5个超级企业之外，你知道洛阳市还有哪些享誉全国的企业集团吗？也欢迎大家留言补充。欢迎大家关注小鹏财经。了解更多，请点击链接：【中央确定郑州特大城市，豫西洛阳三门峡义马等为省会付出了什么？】

受缺芯危机影响，“国产替代”成了芯片行业的热门关键词。以最为紧缺的MCU芯片为切入点，我们挑选了一些电子工程师最喜欢的MCU芯片，从它们的核心技术、应用领域、规格书型号等方面来进行分析。 一、兆易创新 主要产品：GD32F150系列 核心技术：基于Arm架构的 Cortex-M3处理器，其主频为108MHz。精简指令集架构配上百兆主频，提供出色的运算处理性能。 主要应用：消费电子、工业控制、电机控制、安防监控、智能家居家电及物联网等领域。 主要产品：GD32E230系列 核心技术：基于Arm Cortex-M和RISC-V 内核的通用MCU 主要应用：消费电子、工业控制、电机传动、家用电器、消费电子等领域 二、国民技术 主要产品：通用安全MCU N32G455系列 核心技术：采用高性能32位ARM Cortex -M4F内核，集成浮点运算单元（FPU）和数字信号处理（DSP），支持并行计算指令。 主要应用：工业控制、空调压缩机控制、无人飞行器、云台、工业及消费类机器人等先进电机控制应用场景，以及UPS、太阳能逆变器、数字电源等需要控制器有高效运算能力同时又集成丰富的模拟特性的数模混合应用的场景。 N32G455系列产品可稳定工作于-40 C至+105 C的温度范围，供电电压1.8V至3.6V，提供多种功耗模式供用户选择，符合低功耗应用的要求。该系列产品提供包括从48脚至100脚的4种不同封装形式，根据不同的封装形式，器件中的外设配置不尽相同。 三、东软载波 主要产品：HR7P/ES7P/7H系列8位MCU、HR8P/ES8P系列32位MCU、ES32F系列32位MCU 核心技术：8位/32位 MCU设计开发 主要应用：智慧家电、智能楼宇、智慧医疗、车载电子、无人机、工业控制、智能互联网等。 四、晟矽微 主要产品：无线连接MCU MC8015 核心技术：内置 2.4GHz 无线收发模块，具有高集成度、高灵敏度、低功耗、抗干扰能力强等优点 主要应用：无线遥控、无线键鼠、无线通讯、工业控制等领域 主要特性： 片上集成发射机，接收机，频率综合器，GFSK 调制解调器 片上集成 32 位 Cortex-M0 结构 MCU 工作电压：2.0V~3.6V 封装形式：QFN48、QFN32 五、中微半导体 主要产品：电机控制MCU CMS32M系列 核心技术：基于ARM-Cortex M0内核的高端电机控制专用芯片 主要应用：CMS32Mxx系列MCU是中微半导体电机控制产品线主力产品,被广泛应用于落地扇、正弦波吸尘器、油烟机、电动两轮车、变频空调、变频洗衣机等典型电机控制领域。 六、乐鑫 科技 主要产品：Wi-Fi MCU通信芯片、ESP32-S2（搭载单核32位处理器，并集成RISC-V协处理器） 核心技术：大功率Wi-Fi射频技术、Wi-Fi物联网异构实现 主要应用：智能家居、物联网、可穿戴设备 七、灵动微 主要产品：MM32F系列、MM32L系列、MM32W系列、MM32SPIN系列、MM32P系列等 核心技术：基于ARM Cortex-M0及Cortex-M3 内核，超低功耗、具备多种无线连接功能等 主要应用：工业控制、智能家电、智慧家庭、可穿戴式设备、 汽车 电子、仪器仪表等 除了以上提到的MCU厂商，还有华大半导体的电机控制MCU HC32M系列、 超低功耗应用HC32L系列、高性价比HC32F系列，还有航顺芯片的32位M3、M0的通用MCU，8位OTP、MTP、EEPROM、FLASH的通用MCU等国产热门MCU芯片 道合顺大数据Infinigo

后疫情时代，航运慢慢得到恢复，中远海控也照样如此，股价也慢慢涨高，这只股票是否出色，有没有投资的价值呢，学姐这就揭晓答案。在深入解读中远海控前，先为大家送上一份港口航运行业龙头股名单，赶紧点击了解一下吧：宝藏资料！港口航运行业龙头股一栏表 一、从公司角度来看公司介绍：中远海运控股股份有限公司是中远海运集团航运及码头经营主业上市旗舰企业和资本平台。公司将业务重心放在了集装箱和散杂货码头的装卸和堆存上。其中中远海控港口的码头组合遍布中国沿海的五大港口群、欧洲、南美洲、中东、东南亚及地中海等主要海外枢纽港。对中远海控大致了解后，下面我们来分析下中远海控的亮点，看看它是否有投资价值。亮点一：创新服务模式，规模高速增长中远海控“中远海运集运”与“东方海外货柜”双品牌船队携手海洋联盟各成员，正式发布DAY5产品，牵扯到联盟40条航线、412万TEU运力，航线覆盖面和交付时效再次提升，赢得不错的市场口碑。同时，中远海控中欧铁路班列、西部陆海新通道、中欧陆海快线箱量规模分别以54%、79%、20%的增速实现同比高增。亮点二：集装箱综合物流服务龙头中远海控收购重组中海集运、东方海外后集装箱船运力提升至目前约303万TEU，份额12.5%位于全球第三。在集装箱码头这模块，2019年开始总吞吐量与总设计处理能力天下第一。海运与码头板块具备了蛮大的优势，通过海内外港口码头进行参控的方式来提高了衔接效率，单箱收入就可以用龙头溢价，在规模效应+网络效应影响下，得到了成本优势，利润率一年更比一年高。由于篇幅是有限的，和中远海控的深度报告和风险提示有关的内容，我已经写进这篇研报里了，大家可以看看：【深度研报】中远海控点评，建议收藏！ 二、从行业角度看2020年新冠疫情的爆发让港口航运行业受到了严重冲击，停止生产，港口堵塞等问题让航运无法更进一步，之后疫情不断消退，港口航运才渐渐的开放了。因为疫情得到了进一步的控制，全球复产复工渐渐运营，进出口数据大幅度上升。强势的出口给港口吞吐量带来了快速恢复，港口航运相关企业业绩也有希望获得的增长速度越来越快。2021年上半年中国出口集装箱运价综合指数（CCFI）同比上涨133.86%至2066.64点，环比20H2增长92.44%，运价持续增长。从不同的航线角度，地中海与欧洲航线运价提升最明显，二者运价指数在21H1较20年末分别提升129.4%和123.5%。全球航运的局势继续让人紧张，有希望保持较高水准的集装箱运价。综合来看，随着疫情态势得到遏制，港口航运的发展前景是良好的，会有不少的好处输送到中远海控。不过文章内容存在滞后的问题，大家对中远海控未来行情有意向的话，一定要点击这个链接，这里专业的投资顾问提供诊股服务，确定中远海控估值是属于高估还是低估：【免费】测一测中远海控现在是高估还是低估？应答时间：2021-12-08，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

复杂与失控的现实：大数据平台的思考“在大数据行业干了这么些年，我相信大家都有一种在泥潭中挣扎的感觉。要搞清楚到底有哪些数据、数据的结构、数据的来源、数据的意义、数据的上下文、数据的质量、数据可能有哪些局限性等等，都是非常麻烦的事情。在大多数情况下我们会发现数据的元数据缺失，数据的说明文档不存在或者文档有用的内容很少。为了某一个新任务要把数据搞清楚，我们可能需要咨询很多不同的人，每个人对数据的说法都不完全一致，当所有相关方都沟通了几次后，我们才大致把数据的概貌搞清楚。而这仅仅是完成了第一步，后面的数据处理、数据探索、特征工程、分析建模、生产应用还有无数的迷宫的需要探索。自然，面对这些问题，我们会想能不能有一个平台把数据以及数据利用的各个环节都有效管起来，让我们可以很轻松的把数据的来龙去脉搞清楚，借助各种强大的功能非常方便的让我们把数据处理、数据探索、特征工程、分析建模乃至生产应用都轻松的解决。总之，我们希望这个平台能把一切都管起来，把一切关于数据、项目和工程的信息都管起来。使用者只需要在这个平台上就能获得关于数据的一切信息，并能够获得各种运用数据的能力。这可以说是数据平台的终极理想。但是最近半年来，我对这个终极理想产生了比较大的疑惑，感觉追求这一目标可能是“理性的自负”。复杂与失控的现实复杂的大数据：“首先，大数据本身就是极其复杂的，不仅在于规模、维度、类型，也在于其各种变化和各种不完美。而且大数据还在日复一日的变得更大、更复杂、更快，要把所有数据以及所有数据的所有方面全部都搞清楚，恐怕是非常困难的，很可能已经是人力不可及的事情。可能必须得承认，我们对大数据的控制能力是有限的，大数据很大程度上对于人类来说就是失控的。很直接的一个例子就是“数据湖”，显然“数据湖”失去了传统数据库和数据仓库那种井井有条的规范美。“数据湖”基本上就是把所有可以收集到的数据堆放在一起，并没有非常规范的管理。并不是人们不想管理，而是事实上是做不到的，只能向现实妥协。当然，这种妥协很大程度上是可能是自发的而不是自觉的。可能很多人也认为“数据湖”只是一种过渡，我们还在等待更强大的数据管理和数据治理的技术、工具、平台和方法论的出现。但是，人的智力和精力终归是有限的，如果我们期望能为所有数据都建立非常良好的文档和谱系来进行管理，并且能够得到及时的维护更新，需要投入的人力可能是无法承受的。而且如何保证这些管理的质量?只做形式审查是比较容易的，但是无法正真保证管理文档的内容质量，但是实质审查实际上又是不可能做到的。因此，很可能我们根本没有办法对大数据建立起传统意义中的管理体系。”复杂的技术：“其次，技术上的问题也是非常复杂的。技术问题的复杂性主要来自于各种技术本身的不完备性，任何技术都只能解决某一类型的问题。但是一个通用的数据平台，至少需要考虑能解决大部分的常见需求，这就意味着必须要将不同的技术整合到一起。多种技术的整合是非常考验系统工程能力的，这是要过的第一关。但更大困难在于技术的快速发展，新技术、新开源项目不断涌现，既有技术和项目有些持续发展、不断更新，有的逐步衰退。这种情况下，如何能够保证平台本身在技术上能跟上时代是个非常困难的问题。一个系统的结构一旦确定，就会形成路径依赖，随着时间的推移，会变得越来越难以变动，越来越难以将新技术整合进来。另外，即使技术本身不变化、功能不变化，但是处理的数据规模不同、质量不同、具体的资源规模和配置都会有很大的不同。处理大数据难点在于如何用有限的资源和能力来处理规模巨大的问题。同样的处理逻辑，但是数据规模的不同，有效的处理方法可能就有很不同。而这是预设功能难以全面考虑清楚的。综上，大数据平台面对的技术问题也是开放性的，或者说也是失控的，我们执着于技术和功能层面的大一统也很可能是“理性的自负”。大数据平台设计哲学的重构面对大数据，在数据和技术都失控的情况下，考虑如何强加对数据的控制和提高驾驭数据的能力都很可能是徒劳的。我们需要重新思考大数据平台的设计哲学，而不是在传统大型软件设计的哲学下做加强和修补。对于此， TalkingData首席数据科学家 张夏天 有一些思考。拥抱不完美：“首先，我们必须承认我们的无知和无能，放弃去构建一个全知全能的平台的理想。我们需要思考大数据平台要管什么，更重要的是不管什么。我们需要在该放手的地方就放手，我们需要接受甚至是拥抱某种程度的失控。我们很可能就没有办法把所有数据都非常好的管起来，只需要通过平台，新手就很容易把数据情况搞清楚。我们很可能也无法提供完全统一设计风格、交互逻辑的功能界面。我们必须容忍一定的混乱，从而拥抱无限的可能和变化。”经验与价值的沉淀：“还是先从数据来看，了解数据最便捷的途径就是找到最了解这个数据的人进行直接沟通。最了解数据的人可能是数据的生产者，也可能是数据的处理者，甚至是消费者。很多情况下完全搞清楚，可能需要与所有相关方都进行沟通后才比较清楚。平台的设计到底是要消除这种直接沟通，还是让这种沟通更有效率呢?因为全面文档化是不现实的，那么我们能够考虑的是让目前的方式效率更高。数据平台能够承担的一个功能是更有效的把数据的需求方和了解数据的人连接起来。原来我想找一个了解某个数据的人，都可能需要问好几个人，而要了解清楚一个数据又可能需要找到好几个人，这就需要不断在线下反复的沟通。如果平台能够告诉我哪些人对这些数据最了解，这就可以提升相当多的效率。当一个人一位对某个数据最了解，而被人问了很多次问到很烦的时候，他可以把自己对这个数据的总结的文档和FQA放到平台上。对这个数据关心的人也可以写评论谈自己对数据的理解和遇到的坑。当一个数据被使用的越多，那么平台上就可以沉淀出越多关于这个数据的信息，包括最熟悉的人和各种对数据的描述和解读，后来的使用者就越容易掌握这个数据。我们可以想象，一个数据平台，经过一段时间的沉淀，有些数据的相关文档会变得十分丰富，而有些数据根本无人问津。当我们不追求全面的控制后，最有价值的信息可能就自动涌现了。当然，当我们要使用一些鲜有人问津的数据时，就需要经历一个比较痛苦的过程。但是只要平台能把这个过程积累到的经验沉淀下来，就是有价值的。”从标准化到社区化：“利用大数据是需要探索精神的，大数据平台不应该是一条机械的流水线，把使用者变成一个个没有联系的随时可以替换掉的零部件。因为我们不可能做成真正构建这样有效率的流水线。同时，我们几乎无法用一套客观的量化指标来衡量对数据的利用效率，我们必须寄希望于人的主动精神。大数据平台的设计哲学应该以人为中心，尊重人的价值，激励人的探索和创新精神，让对数据有激情的人能够涌现出来，产生更大的声音，同时鼓励和便利人与人之间的沟通，从而提高总体的效率。总之，平台设计思想应该从标准化转为社区化。”弹性与开放：“从技术上来看，我们需要尽可能的适应各种不同的功能和性能需求以及未来可能出现的技术演进。为了解决这个问题，我们需要的不是一个结构复杂包罗万象的技术架构，因为越复杂的系统就越脆弱，就越难以进化。 我们也不能绑定核心计算引擎就是Spark或者某几种特定技术，否则这就不是一个能力全面的数据平台。很多为自有业务设计的数据平台是可以考虑业务特性来进行特化的。但是我们作为企业服务的提供商，需要考虑的是足够的通用性和灵活性。我们在技术架构的设计哲学上，不应该执着于提供多少强大的功能，而是应该专注于能够提供多少可能性和可扩展性。我们永远无法知道明天客户会有什么新需求，也无法知道会有什么新技术出现。因此在技术架构上，应该以容器技术为基础，实现弹性的资源管理，和对技术和功能的开放支持能力。在容器技术的支持下，可以做到不同计算资源的即开即用即回收，可以支持资源的动态智能调整。当一个任务需要Spark时就创建Spark集群，需要TensorFlow就创建TensorFlow集群，任务完成就可以把资源及时回收，任务过程中根据资源使用情况和任务完成要求，动态的增加或者减少资源。这种架构下，我们不是将各种技术能力整合封装成各种固定功能提供给使用者将他们的工作傻瓜化，而是向使用者赋能为其开放各种技术能力以及资源能力去创造无限的可能性。这种架构下很难提供统一的界面设计风格、交互逻辑，很多工作也需要使用者开发完成。因为我们无法做到对所有的技术进行统一风格的封装，而是把所有的技术直接暴露给了使用者，使用者必须自己使用这些技术来解决问题。当然这并不是说我们不需要做产品设计，只是产品设计的出发点不是创造一套独立完美的体系，而是应该着力于让使用者更容易的将不同的技术方便的组织起来，同时减少在不同技术之间切换的麻烦。同时，技术架构也需要考虑不同模块之间如何组织的问题，这个问题遵循服务化的思路应该是已经形成共识，这里就不再过多展开。只是个人觉得在推行服务化之前，我们需要把服务接口的标准、服务总线的技术定下来。有好的服务基础架构，新增、替换、升级不同的模块就变得相对容易。从需求角度确定的功能和模块不可能是百分之百正确的，后续一定会面临着重构和调整的问题。只有做好面对一切变化的准备，才能更好的面对各种不确定性。”适应而不是约束：“最后，我想谈谈关于方法论的问题。产品设计方法论先行是对的，但是我们要深入思考什么才是有效的方法论。关于数据挖掘的方法论已经存在十几年了(CRISP-DM)，老实说我们在思考的数据科学的方法论并不会有本质性的改变。但我对这些方法论的感觉就是“如何把大象放进冰箱”，或者5步画马法。原则上都对，但是对实际工作的指导意义非常有限，因为魔鬼都在细节中。其实面对大数据，不仅我们对数据和技术是失控的，实际上我们如何处理、应用数据的过程在很大程度上也是失控的。整个过程就像在走迷宫，工作步骤分形似的不断展开。任何大的指导原则对于具体工作的指导意义就变得极为有限。正因为如此，产品设计应该考虑的是如何适应这种Ad-hoc的工作状态，而不是用一套流程把使用者束缚起来。我们可以提供一些机制便于使用者来梳理手头的工作，但是尽可能不要去强制使用者遵守某种约束性很强的标准或者规范。为什么像NoteBook这样设计如此简单的工具能够流行起来，很重要的一点就是给使用者足够自由的工作界面来做任何想做的事情，而且即写即得，便于随时修改策略，同时文档可以根据需要随时插在代码之中。正是这种无结构的扁平性，使得用户可以按照最合适的路径去完成自己的工作，而不是在被设计好的过程中挣扎。”总结“写了这么多，其实核心想说的就是我们必须警惕“理性的自负”。我们首先必须承认理性的力量是有限的，我们不是无所不能的。面对着数据失控、技术失控和需求失控的问题，我们到底是要想尽一切办法去控制，还是顺应、包容甚至是欣赏这些失控。这是在我们智能数据平台研发道路的起点上需要思考的问题。”

近日，国家网信办通报“滴滴出行”APP存在严重违法违规收集使用个人信息问题，下架“滴滴出行”APP并整改。切实损害了广大用户个人信息安全。 一、挂牌上市： 北京时间6月30日，滴滴正式在纽交所挂牌上市，股票代码为 "DIDI"。晚间凌晨，期待已久的滴滴终于开盘，并马上就以16.65美元高开，较发行价上涨18.93%，市值突破798亿美元，并且还在继续向上。截至目前，市值打744.58亿美元。 二、股权结构 招股书的披露，机构投资者中，软银愿景基金（Softbank Vision Fund Entity）持股高达21.5%，投票权21.5%，Uber持股12.8%，投票权12.8%，腾讯持股6.8%，投票权6.8%。 三、资本扩张 滴滴和快的均于2012年成立，各自获得了腾讯和阿里巴巴的战略投资，并于2014年在中国掀起打车补贴战，彻底影响和改变了人们的打车方式。在烧钱补贴及市场成熟后，资本市场迫于盈利压力，促使双方合并，国内打车市场巨头滴滴已然成型。 随着Uber加大中国市场布局并获得BAT另一巨头百度的支持，滴滴和快的于2015年结束战役，宣布换股合并，滴滴开始获得阿里巴巴的投资。此次招股书显示，阿里巴巴仍是滴滴的股东，但并未披露详细的持股比例。 2016年8月，滴滴吞下优步中国，滴滴和Uber将相互持股，成为对方的少数股权股东。 四、关于网传“滴滴在海外上市，把数据打包交给美国”。说法我们不做置评，当前，隐私数据搜集一直被 社会 所默认，以至于现在任何一个新下载的互联网APP，都需要采集用户本人的人脸图像、个人基础信息，手机电话信息推销越来越猖獗不断。 五、因为调查结果还没出炉，因此现在下定论说滴滴出了哪些具体问题为 时尚 早，或许网信办对滴滴的审查只是针对网络安全问题的常规性检查，滴滴一是搜集存储了大量乘车的个人信息、行程轨迹数据；二是存在“大数据杀熟”的行为，国家监管将震慑滴滴、美团等互联网巨头在隐私数据搜集方面开始收手了。

不属于。云上贵州大数据产业发展有限公司于2014年11月3日在贵州省贵安新区市场监督管理局登记成立，法定代表人邓龙江。2017年7月12日，贵州省政府与苹果公司共同签订《贵州省人民政府苹果公司iCloud战略合作框架协议》。云上贵州大数据产业发展有限公司成为苹果公司在中国运营iCloud服务的唯一合作伙伴，双方将共同为中国广大用户提供更畅快、更可靠的iCloud体验。东软是中国领先的IT解决方案与服务供应商。是上市企业，股票代码600718。公司成立于1991年，前身为东北大学下属的沈阳东大开发软件系统股份有限公司和沈阳东大阿尔派软件有限公司。公司开发的各种软件已被广泛运用于工程、电力、电信、房地产、工厂设计等行业，软件的商品化率是国内最高的。东软以软件技术为核心，提供行业解决方案和产品工程解决方案以及相关产品与服务。这两个公司没有什么归属关系，是两个单独的公司。

贵州大数据概念股有哪些？贵州大数据概念股一览　　华宇软件　　关注理由：公司持续专注于大数据领域相关技术和应用解决方案的研究和实践。持续地研发大数据处理、存储、应用与管理的全生命周期相关产品，子公司亿信华辰已经成为国内领先的可实施的大数据应用产品和解决方案提供商。　　雪迪龙（002658）　　关注理由：公司布局环保大数据领域，9月7日公告称与清新环境（002573）、中电远达（600292）、重庆南岸科技和重庆环保投建公司共同投资设立重庆智慧思特环保大数据有限公司。合资公司主要开展环保数据咨询与分析、数据交互与交易、环境公众信息服务等业务，提供污染排放监测数据服务和大气环境质量监测数据服务，并在此基础上通过数据挖掘提供数据增值服务等。(西南证券（600369）)　　佳讯飞鸿（300213）　　关注理由：公司与北京交通大学签署《轨道交通安全大数据实验室联合共建协议》及《LTE指挥调度系统实验室联合共建协议》，共同探索轨道交通大数据。北京交通大学是教育部直属，教育部、中国铁路总公司、北京市人民政府共建的全国重点大学，该校牵头的“2011计划”“轨道交通安全协同创新中心”是国家首批14个认定的协同创新中心之一

这个就多了：腾讯、阿里、百度国内三大巨头都有大数据业务，比如腾讯大数据平台、阿里云等；还有各式各样的BI平台，能提供数据解决方案的，有帆软、思迈特等传统BI，有海致BDP、永洪BI等轻型敏捷BI；数据可视化工具：国外有tableau等可视化软件，国内有BDP个人版、大数据魔镜等；还有各行各业的专业数据平台，比如金融有万得等等；

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不会大涨，券商没人拉

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数据大集中数据大集中是一个过程，之前整个银行体系都在分行，包括证券公司也是如此。这些金融机构并没有集中的数据中心概念，所以他们先做了数据大集中。数据仓库数据仓库是在数据大集中的基础上，提升、改善了数据的质量。报表在上面两步的基础上，做了两个报表：一个是监管报表，另一个是内部管理报表。决策支持决策支持是基于报表而形成的系统。但是，最后形成的决策支持系统扮演的角色并不是全局性的。比如，针对风险部门的是风险数据仓库，针对业务部的是客户数据仓库，所以在金融信息化过程中，以上四个方面还是部分处于分离的状态。数据整合无论做什么样的分析，数据质量是最重要的。如果数据质量差，很多事情都做不了。公开数据现在越来越开放，比如说工商数据、征信数据。所以我觉得很多公开数据的运用，确实为数据分析提供了非常好的基础。智能金融的尝试为什么用尝试二字，因为我还是持一个比较保守的观点。就智能金融而言，现在的数据挖掘技术与人工智能技术还是不够的，但是我相信科技的不断发展肯定会解决这个问题。我一直坚信一个观点就是：以后绝对不会存在物理上云的概念。再过十年或者二十年所有的东西都是云，这就是趋势，是你没有办法改变的。我觉得智能金融或者大数据是一个趋势，是一个没有办法去改变、没有余地可讨论的趋势。

　大数据与会计专业主要学习课程有：会计专业课程：会计学、管理学原理、货币金融学、政治经济学、宏观经济学、微观经济学、财务管理、中级财务会计、高级财务会计等。数学统计课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计。1.大数据会计专业的就业前景还是不错的。毕业后在各类工业、商业、外贸、社会团体等企事业单位等行业从事出纳、财务会计、财务管理、税务专员、审计助理、银行柜台等方面的工作。近年毕业生有在上海安星财税咨询集团有限公司、上海从信会计师事务所、上海信运会计师事务所、中国工商银行、汇添富基金股份有限公司、嘉里大通物流、上海天跃科技股份有限公司等单位从事会计相关岗位的工作。大数据与会计主要培养学生具有良好的思想品德、社会公德和职业道德，具有扎实的会计理论基础，通过会计综合实训，使学生能够熟练掌握智能化的出纳技能、会计核算技能、税务报送及筹划技能以及财务管理等技能，具备较强的会计信息化软件应用能力和办公自动化软件应用能力，成为能在企事业单位及相关部门从事出纳、会计、税务管理及财务管理等工作的高素质技能型人才。2大数据会计专业的价值体现在哪里对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。3.大数据会计专业可以备考那些证书会计资格证书，初级会计师证书，中级会计师还有高级会计师，注册会计师，或者注册税务师，审计师等等证书。

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大数据与审计专业学什么介绍如下：大数据与审计专业主要学习：统计学、数学、计算机三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学应用六大拓展性学科。大数据与审计专业就业前景不错，可以从事会计师事务所审计助理岗位、国有大中型企业内部审计助理岗位工作。大数据与审计专业主修课程《财务会计》、《审计基础》、《会计电算化》、《企业财务审》计、《内部审计实务》、《审计软件应用》。审计主要研究财务基础知识和审计基本理论，包括企业财务审计、内部审计、会计电算化、会计报表分析、审计案例分析等。例如对企业的会计、资金管理等方面进行审查，主要查看凭证、帐簿、报表等会计资料和财产物资、往来款项、债权债务等情况，看企业会计的核算有无违反会计制度规章等。大数据与审计专业就业前景前景还是不错的。毕业后在各类工业、商业、外贸、社会团体等企事业单位等行业从事出纳、财务会计、财务管理、税务专员、审计助理、银行柜台等方面的工作。近年毕业生有在上海安星财税咨询集团有限公司、上海从信会计师事务所、上海信运会计师事务所、中国工商银行、汇添富基金股份有限公司、嘉里大通物流、上海天跃科技股份有限公司等单位从事会计相关岗位的工作。

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待遇好。广西广电大数据科技有限公司的工资是5000到6000元每月，工作环境安静、上班时间是早九晚五、不加班、有五险一金。广西广电大数据科技有限公司是广西广播电视信息网络股份有限公司、数字广西集团公司共同出资建设的国有企业。

——2022年中国大数据行业市场规模与发展趋势分析 数据治理成为大数据发展的重要方向大数据行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等本文核心数据：中国大数据产业发展历程 市场规模 细分市场格局 应用市场格局 发展前景预测等发展历程：十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。市场规模：2020年市场规模超6000亿 维持高速增长中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。市场格局——细分市场格局：软硬件占据行业主要市场目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。根据《IDC全球大数据支出指南》，2020年中国大数据市场最大的构成部分仍然来自于传统硬件部分——服务器和存储，占比超过40%，其次为IT服务和商业服务，两者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大数据软件所构成。从软件角度来看，2020年中国最大的三个细分子市场依次为终端用户查询汇报分析工具(End-UserQuery, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能软件平台(AI SoftwarePlatforms)以及关系型数据仓库(Relational DataWarehouses)，并且IDC预计，三者总和占中国整体大数据软件市场的比例接近50%。——应用市场格局：互联网、政府、金融为大数据主要应用领域从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。发展趋势与前景——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向——发展前景预测据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。在此基础上，前瞻测算，到2027年我国大数据产业市场规模将接近18000亿元。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

大数据的作用：大数据，又称巨量资料，其特点在于数据量大、速度快、类型多和具有真实性。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，其包括的主要方面有可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎，以及数据质量和数据管理。之所以说大数据分析能够比我们更了解自己，主要依据在于大数据分析是一种借助于科技手段对现有数据进行分析的过程，这一过程中的每一个环节都严格按照已写好的软件程式进行运算，不会受到人的主观意识影响，也不会受到外界环境的影响，也就是说，通过大数据分析出的结果更具有客观性和精确性。

我们如今生活在一个数据爆炸的世界里。百度每天响应超过60亿次的搜索请求，日处理数据超过100PB，相当于6000多座中国国家图书馆的书籍信息量总和。新浪微博每天都会发布上亿条微博。在荒无人烟的郊外，暗藏着无数大公司的信息存储中心，24小时夜以继日地运转着。克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。例如，“从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性”，或者通过一个人穿过马路的速度，预测车子何时应该减速从而让他及时穿过马路。那么，如果把这种预测能力应用在股票投资上，又会如何？目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰。中国的中证广发百度百发100指数基金（下称百发100），上线四个多月以来已上涨68%。和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。量化非结构数据不要小看大数据的本领，正是这项刚刚兴起的技术已经创造了无数“未卜先知”的奇迹。2014年，百度用大数据技术预测命中了全国18卷中12卷高考作文题目，被网友称为“神预测”。百度公司人士表示，在这个大数据池中，包含互联网积累的用户数据、历年的命题数据以及教育机构对出题方向作出的判断。在2014年巴西世界杯比赛中，Google亦通过大数据技术成功预测了16强和8强名单。从当年英格兰报社的信鸽、费城股票交易所的信号灯到报纸电话，再到如今的互联网、云计算、大数据，前沿技术迅速在投资领域落地。在股票策略中，大数据日益崭露头角。做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据，简单说就是“一堆数字”，通常包括传统量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等专业信息；非结构化数据就是社交文字、地理位置、用户行为等“还没有进行量化的信息”。量化非结构化就是用深度模型替代简单线性模型的过程，其中所涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类：第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息，包括汽车流、港口装载量、新的建筑开工等情况。卫星监测信息在美国已被投入使用，2014年Google斥资5亿美元收购了卫星公司Skybox，从而可以获得实施卫星监测信息。结构化和非结构化数据也常常相互转化。“结构化和非结构化数据可以形象理解成把所有数据装在一个篮子里，根据应用策略不同相互转化。例如，在搜索频率调查中，用户搜索就是结构化数据；在金融策略分析中，用户搜索就是非结构化数据。”百度公司人士表示。华尔街拿着丰厚薪水的分析师们还不知道，自己的雇主已经将大量资本投向了取代自己的机器。2014年11月23日，高盛向Kensho公司投资1500万美元，以支持该公司的大数据平台建设。该平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量数据进行分析，并且回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”在Kensho处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等。这类信息通常是电脑和模型难以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler认为，华尔街过去是基于20%的信息做出100%的决策。既然说到高盛，顺便提一下，这家华尔街老牌投行如今对大数据可谓青睐有加。除了Kensho，高盛还和Fortress信贷集团在两年前投资了8000万美元给小额融资平台On Deck Capital。这家公司的核心竞争力也是大数据，它利用大数据对中小企业进行分析，从而选出值得投资的企业并以很快的速度为之提供短期贷款。捕捉市场情绪上述诸多非结构化数据，归根结底是为了获得一个信息：市场情绪。在采访中，2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特u2022席勒的观点被无数采访对象引述。可以说，大数据策略投资的创业者们无一不是席勒的信奉者。席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。然而，在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。回顾人类股票投资发展史，其实就是将影响股价的因子不断量化的过程。上世纪70年代以前，股票投资是一种定性的分析，没有数据应用，而是一门主观的艺术。随着电脑的普及，很多人开始研究驱动股价变化的规律，把传统基本面研究方法用模型代替，市盈率、市净率的概念诞生，量化投资由此兴起。量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。例如，巴克莱全球投资者（BGI）在上世纪70年代就以其超越同行的电脑模型成为全球最大的基金管理公司；进入80年代，另一家基金公司文艺复兴（Renaissance）年均回报率在扣除管理费和投资收益分成等费用后仍高达34%，堪称当时最佳的对冲基金，之后十多年该基金资产亦十分稳定。“从主观判断到量化投资，是从艺术转为科学的过程。”王政表示，上世纪70年代以前一个基本面研究员只能关注20只到50只股票，覆盖面很有限。有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。此外，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。随着21世纪的到来，量化投资又遇到了新的瓶颈，就是同质化竞争。各家机构的量化模型越来越趋同，导致投资结果同涨同跌。“能否在看到报表数据之前，用更大的数据寻找规律？”这是大数据策略创业者们试图解决的问题。于是，量化投资的多米诺骨牌终于触碰到了席勒理论的第三层变量——市场情绪。计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。海外就有学术研究指出，公司的名称或者相关关键词的搜索量，与该公司的股票交易量正相关。德国科学家Tobias Preis就进行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趋势（Google Trends），以美国标普500指数的500只股票为其样本，以2004年至2010年为观察区间，发现谷歌趋势数据的公司名称搜索量和对应股票的交易量，在每周一次的时间尺度上有高度关联性。也就是说，当某个公司名称在谷歌的搜索量活动增加时，无论股票的价格是上涨或者下跌，股票成交量与搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以标普500指数的样本股为基础，依据上述策略构建的模拟投资组合在六年的时间内获得了高达329%的累计收益。在美国市场上，还有多家私募对冲基金利用Twitter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。保罗·霍丁管理的对冲基金Derwent成立于2011年5月，注册在开曼群岛，初始规模约为4000万美元， 2013年投资收益高达23.77%。该基金的投资标的包括流动性较好的股票及股票指数产品。通联数据董事长肖风在《投资革命》中写道，Derwent的投资策略是通过实时跟踪Twitter用户的情绪，以此感知市场参与者的“贪婪与恐惧”，从而判断市场涨跌来获利。在Derwent的网页上可以看到这样一句话：“用实时的社交媒体解码暗藏的交易机会。”保罗·霍丁在基金宣传册中表示：“多年以来，投资者已经普遍接受一种观点，即恐惧和贪婪是金融市场的驱动力。但是以前人们没有技术或数据来对人类情感进行量化。这是第四维。Derwent就是要通过即时关注Twitter中的公众情绪，指导投资。”另一家位于美国加州的对冲基金MarketPsych与汤普森·路透合作提供了分布在119个国家不低于18864项独立指数，比如每分钟更新的心情状态（包括乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等），而这些指数都是通过分析Twitter的数据文本，作为股市投资的信号。此类基金还在不断涌现。金融危机后，几个台湾年轻人在波士顿组建了一家名为FlyBerry的对冲基金，口号是“Modeling the World（把世界建模）”。它的投资理念全部依托大数据技术，通过监测市场舆论和行为，对投资做出秒速判断。关于社交媒体信息的量化应用，在股票投资之外的领域也很常见：Twitter自己也十分注重信息的开发挖掘，它与DataSift和Gnip两家公司达成了一项出售数据访问权限的协议，销售人们的想法、情绪和沟通数据，从而作为顾客的反馈意见汇总后对商业营销活动的效果进行判断。从事类似工作的公司还有DMetics，它通过对人们的购物行为进行分析，寻找影响消费者最终选择的细微原因。回到股票世界，利用社交媒体信息做投资的公司还有StockTwits。打开这家网站，首先映入眼帘的宣传语是“看看投资者和交易员此刻正如何讨论你的股票”。正如其名，这家网站相当于“股票界的Twitter”，主要面向分析师、媒体和投资者。它通过机器和人工相结合的手段，将关于股票和市场的信息整理为140字以内的短消息供用户参考。此外，StockTwits还整合了社交功能，并作为插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，让人们可以轻易分享投资信息。另一家公司Market Prophit也很有趣。这家网站的宣传语是“从社交媒体噪音中提炼市场信号”。和StockTwits相比，Market Prophit更加注重大数据的应用。它采用了先进的语义分析法，可以将Twitter里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议。网站还根据语义量化，每天公布前十名和后十名的股票热度榜单。网站还设计了“热度地图”功能，根据投资者情绪和意见，按照不同板块，将板块内的个股按照颜色深浅进行标注，谁涨谁跌一目了然。中国原创大数据指数尽管大数据策略投资在美国貌似炙手可热，但事实上，其应用尚仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。大数据策略投资第一次被大规模应用，应归于中国的百发100。百度金融中心相关负责人表示，与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比，东亚尤其是中国的股票类证券投资市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪和宏观政策性因素影响很大。而个人投资者行为可以更多地反映在互联网用户行为大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。这也就是中国国内公募基金在应用互联网大数据投资方面比海外市场并不落后、甚至领先的原因。百发100指数由百度、中证指数公司、广发基金联合研发推出，于2014年7月8日正式对市场发布，实盘运行以来一路上涨，涨幅超过60%。跟踪该指数的指数基金规模上限为30亿份，2014年9月17日正式获批，10月20日发行时一度创下26小时疯卖18亿份的“神话”。外界都知道百发100是依托大数据的指数基金，但其背后的细节鲜为人知。百发100数据层面的分析分为两个层面，即数据工厂的数据归集和数据处理系统的数据分析。其中数据工厂负责大数据的收集分析，例如将来源于互联网的非结构化数据进行指标化、产品化等数据量化过程；数据处理系统，可以在数据工厂递交的大数据中寻找相互统计关联，提取有效信息，最终应用于策略投资。“其实百发100是在传统量化投资技术上融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。”业内人士概括道。和传统量化投资类似，百发100对样本股的甄选要考虑财务因子、基本面因子和动量因子，包括净资产收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、每股收益增长率（EPS）、流动负债比率、企业价值倍数（EV/EBITDA）、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值以及最近一个月的个股价格收益率和波动率等。此外，市场走势和投资情绪是在传统量化策略基础上的创新产物，也是百发100的核心竞争力。接近百度的人士称，市场情绪因子对百发100基金起决定性作用。百度金融中心相关负责人是罗伯特u2022席勒观点的支持者。他认为，投资者行为和情绪对资产价格、市场走势有着巨大的影响。因此“通过互联网用户行为大数据反映的投资市场情绪、宏观经济预期和走势，成为百发100指数模型引入大数据因子的重点”。传统量化投资主要着眼点在于对专业化金融市场基本面和交易数据的应用。但在百度金融中心相关业务负责人看来，无论是来源于专业金融市场的结构化数据，还是来源于互联网的非结构化数据，都是可以利用的数据资源。因此，前文所述的市场情绪数据，包括来源于互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面预期等等，都被百度“变废为宝”，从而通过互联网找到投资者参与特征，选出投资者关注度较高的股票。“与同期沪深300指数的表现相较，百发100更能在股票市场振荡时期、行业轮动剧烈时期、基本面不明朗时期抓住市场热点、了解投资者情绪、抗击投资波动风险。”百度金融中心相关负责人表示。百发100选取的100只样本股更换频率是一个月，调整时间为每月第三周的周五。业内人士指出，百发100指数的月收益率与中证100、沪深300、中证500的相关性依次提升，说明其投资风格偏向中小盘。但事实并非如此。从样本股的构成来说，以某一期样本股为例，样本股总市值6700亿元，占A股市值4.7%。样本股的构成上，中小板21只，创业板4只，其余75只样本股均为大盘股。由此可见，百发100还是偏向大盘为主、反映主流市场走势。样本股每个月的改变比例都不同，最极端的时候曾经有60%进行了换仓。用大数据预测热点变化，市场热点往往更迭很快；但同时也要考虑交易成本。两方面考虑，百度最后测算认为一个月换一次仓位为最佳。样本股对百发100而言是核心机密——据说“全世界只有基金经理和指数编制机构负责人两个人知道”——都是由机器决定后，基金经理分配给不同的交易员建仓买入。基金经理也没有改变样本股的权利。展望未来，百度金融中心相关负责人踌躇满志，“百发100指数及基金的推出，只是我们的开端和尝试，未来将形成多样化、系列投资产品。”除了百发100，目前市场上打着大数据旗帜的基金还有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指数基金。南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪财经和深圳证券信息公司三方联合编制的。和百发100类似，也是按照财务因子和市场情绪因子进行模型打分，按照分值将前100和前300名股票构成样本股。推出至今，这两个指数基金分别上涨了10%左右。正如百发100的市场情绪因子来自百度，南方-新浪I100和I300的市场情绪因子全部来自新浪平台。其中包括用户在新浪财经对行情的访问热度、对股票的搜索热度；用户在新浪财经对股票相关新闻的浏览热度；股票相关微博的多空分析数据等。此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大数据策略上做文章。据了解，天弘基金将和阿里巴巴合作，推出大数据基金产品，最早将于2015年初问世。天弘基金机构产品部总经理刘燕曾对媒体表示，“在传统的调研上，大数据将贡献于基础资产的研究，而以往过度依赖线下研究报告。大数据将视野拓展至了线上的数据分析，给基金经理选股带来新的逻辑。”在BAT三巨头中，腾讯其实是最早推出指数基金的。腾讯与中证指数公司、济安金信公司合作开发的“中证腾安价值100指数”早在2013年5月就发布了，号称是国内第一家由互联网媒体与专业机构编制发布的A股指数。不过，业内人士表示，有关指数并没有真正应用大数据技术。虽然腾讯旗下的微信是目前最热的社交平台，蕴藏了大量的社交数据，但腾讯未来怎么开发，目前还并不清晰。大数据投资平台化中欧商学院副教授陈威如在其《平台战略》一书中提到，21世纪将成为一道分水岭，人类商业行为将全面普及平台模式，大数据金融也不例外。然而，由于大数据模型对成本要求极高，就好比不可能每家公司都搭建自己的云计算系统一样，让每家机构自己建设大数据模型，从数据来源和处理技术方面看都是不现实的。业内人士认为，大数据未来必将成为平台化的服务。目前，阿里、百度等企业都表示下一步方向是平台化。蚂蚁金服所致力搭建的平台，一方面包括招财宝一类的金融产品平台，另一方面包括云计算、大数据服务平台。蚂蚁金服人士说，“我们很清楚自己的优势不是金融，而是包括电商、云计算、大数据等技术。蚂蚁金服希望用这些技术搭建一个基础平台，把这些能力开放出去，供金融机构使用。”百度亦是如此。接近百度的人士称，未来是否向平台化发展，目前还在讨论中，但可以确定的是，“百度不是金融机构，目的不是发产品，百发100的意义在于打造影响力，而非经济效益。”当BAT还在摸索前行时，已有嗅觉灵敏者抢占了先机，那就是通联数据。通联数据股份公司（DataYes）由曾任博时基金副董事长肖风带队创建、万向集团投资成立，总部位于上海，公司愿景是“让投资更容易，用金融服务云平台提升投资管理效率和投研能力”。该平台7月上线公测，目前已拥有130多家机构客户，逾万名个人投资者。通联数据目前有四个主要平台，分别是通联智能投资研究平台、通联金融大数据服务平台、通联多资产投资管理平台和金融移动办公平台。通联智能投资研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研报三款产品，可以对基于自然语言的智能事件进行策略分析，实时跟踪市场热点，捕捉市场情绪。可以说，和百发100类似，其核心技术在于将互联网非结构化数据的量化使用。通联金融大数据服务平台更侧重于专业金融数据的分析整理。它可以提供公司基本面数据、国内外主要证券、期货交易所的行情数据、公司公告数据、公关经济、行业动态的结构化数据、金融新闻和舆情的非结构化数据等。假如将上述两个平台比作“收割机”，通联多资产投资管理平台就是“厨房”。在这个“厨房”里，可以进行全球跨资产的投资组合管理方案、订单管理方案、资产证券化定价分析方案等。通联数据可以按照主题热点或者自定义关键字进行分析，构建知识图谱，将相关的新闻和股票提取做成简洁的分析框架。例如用户对特斯拉感兴趣，就可以通过主题热点看到和特斯拉相关的公司，并判断这个概念是否值得投资。“过去这个搜集过程要花费几天时间，现在只需要几分钟就可以完成。”王政表示。“通联数据就好比一家餐馆，我们把所有原料搜集来、清洗好、准备好，同时准备了一个锅，也就是大数据存储平台。研究员和基金经理像厨师一样，用原料、工具去‘烹制"自己的策略。”王政形容道。大数据在平台上扮演的角色，就是寻找关联关系。人类总是习惯首先构建因果关系，继而去倒推和佐证。机器学习则不然，它可以在海量数据中查获超越人类想象的关联关系。正如维克托`迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中所提到的，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相互关系。例如，美国超市沃尔玛通过大数据分析，发现飓风用品和蛋挞摆在一起可以提高销量，并由此创造了颇大的经济效益。如果没有大数据技术，谁能将这毫无关联的两件商品联系在一起？通联数据通过机器学习，也能找到传统量化策略无法发现的市场联系。其中包括各家公司之间的资本关系、产品关系、竞争关系、上下游关系，也包括人与人之间的关系，例如管理团队和其他公司有没有关联，是否牵扯合作等。未来量化研究员是否将成为一个被淘汰的职业？目前研究员的主要工作就是收集整理数据，变成投资决策，而之后这个工作将更多由机器完成。“当初医疗科技发展时，人们也认为医生会被淘汰，但其实并不会。同理，研究员也会一直存在，但他们会更注重深入分析和调研，初级的数据搜集可以交给机器完成。”王政表示。但当未来大数据平台并广泛应用后，是否会迅速挤压套利空间？这也是一个问题。回答根据网上资料整理

现在大数据行业如此火爆，也吸引了很多女生加入到大数据这个队伍当中，女生学大数据很累吗?其实大数据技术和男女无关，它只是一门技能，它不仅能实现很多有用的方案，更可以提高人的逻辑思维能力。现在做大数据的女孩子也不少。 女孩子适合做大数据吗 第一：女生天生要比男生心细，这样他们会学的更细致一些，写出的代码也不容易出bug。 第二：大部分公司里面的技术团体基本上都是男生，正所谓男女搭配，干活不累，所以很多公司还是非常欢迎女大数据开发工程师的，因为女生能够起到调和的作用，试想一堆大老爷们在一块干活和一堆大老爷们围着几位女生干活，这气氛绝对是不一样的。 大数据就业前景 未来3至5年，中国需要200万+大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足。总结来说就是，未来大数据人才缺口会越来越大，缺的人多了，自然好就业。 普通大数据开发工程师的基本岗位薪资起步即1万+，一般入职薪资13000元左右，3年以上工作大数据开发工程师薪资高达30000元/月。2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，预计2018年将突破5700亿元，未来大数据与云计算、AI相结合，将缔造数百个就业新岗位。说白了就是行业前景可观，未来可期。 大数据就业方向 一、ETL研发 ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 二、Hadoop开发 Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。 三、可视化(前端展现)工具开发 可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

女生学习大数据，具有良好的就业前景。与传统的女性专业如幼儿教育、护理等比较，大数据领域更具有发展潜力，而且对性别没有特别的限制。下面简单介绍一下女生学习大数据的优势和就业前景：1. 大数据行业发展迅速随着信息时代的到来，海量数据产生的需求愈发增加，人们需要懂得怎么样用数据进行分析找到一些规律提示出来。而大数据技术正是解决这个需求的最有效的方法之一。大数据行业正在迅速成长，在现阶段社会环境下，为全球经济发展提供了新的动力源泉。2. 巨大的就业市场大数据行业巨大发展引起政府和各类企业的关注，各种大中小型企业投入越来越多的资金来招募大数据相关专业人才。目前大数据分析师、数据科学家、数据仓库管理员、机器智能工程师等职位都是处于炙手可热的状态，薪酬待遇相对优渥。3. 广阔的应用领域大数据技术不仅在互联网行业有广泛应用，而且已经渗透到智慧城市、医疗、金融、制造、交通、环保等各个领域中。因此，毕业生可以根据自己的专业领域选择合适的企业和职位，并为不同行业提供数据分析和处理的服务。4. 适合女生学习大数据技术的编程基础是学习该行业入门的必要步骤，其实这并不难。与工科的其它分支相比，数据专业的大部分工作内容为非代码编写类型，更侧重对业务以及策略的理解和解释。女性相较于男性，更善于思考策略和细节问题以及耐心的进行数据分析，兴趣爱好也可以很好地遮住一些技巧局限性的缺点在大量复杂的数据上探索，得出你想要的结果并且最终有效解决问题。总的来说，大数据技术在未来仍然会持续发展，为从事相关行业的人才提供多样化的挑战和机会。对于女生而言，只要努力学习能够掌握这门技术，发掘个人优势，就能够在这个行业中找到自己的定位，取得好的发展前景。

随着互联网的不断发展，越来越多的人都希望通过学习大数据技术来实现转型发展，今天java课程就一起来了一下，成为大数据运维师都需要掌握哪些技术。大数据本质是：数据挖掘深度和应用广度的结合。对海量数据进行有效的分析和处理，而不单单是数据量大就叫大数据。大数据三大学习方向：大数据开发师、大数据架构师、大数据运维师大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控，保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!

首先，我自己是一名21级的大学生，专业是大数据与会计。所以相对于此专业来说比较有发言权哒，那这门专业呢，是非常有挑战性的，并且这门专业涉及的范围也比较广，想学这门专业的友友们，要做好心理准备哟！大数据与会计专业是具有会计金融理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能和IT信息技术“文理”专业知识和技术技能，适应当今人工智能和大数据时代海量数据处理、实时云计算和智能会计决策的新型会计业务特征个人看法先说我认为的吧，当初呢，要选专业的时候，我想选择的是护士这个专业，但是呢，想到我不喜欢熬夜，也不喜欢被人使唤来时换去，并且要面对那么多不同年龄的人，每天人来人往，我很恐惧。之后我就选择了会计这个专业，但是当时选择的学校只有一个大数据会计，老师说大数据与会计和会计是差不多的，我就报了大数据与会计。请点击输入图片描述2.主要课程大数据与会计属于财经商贸的财务会计类，所要学习的知识更多的是偏向于会计类的多一点。课程体系都有《宏微观经济学》，《煤炭企业经营管理》，《经济法》，《财政与金融》，《基础会计》，《财务会计》，《财务管理》，《管理会计》，《成本会计》，《审计》，《会计电算化》，《煤炭企业会计》。大数据技术更多是偏向与计算机一类，所要学习的知识更多的是高数、计算机编程、大数据技术框架等知识3.就业前景大数据与会计专业是具有会计金融理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能和IT信息技术“文理”专业知识和技术技能，适应当今人工智能和大数据时代海量数据处理、实时云计算和智能会计决策的新型会计业务特征。并且个人看来，理财，做会计，税务师等等，只要向上考专业证书，以及自身的专业知识都可以做更多关于理财，数据处理，云计算等等工作。

大数据专业学的科目是数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本料生的就业机会也比较多。大数据岗位1、大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。2、大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。3、hadoop开发工程师解决大数据存储问题。4、数据分析师不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。5、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

对大数据调查法的特点的表述错误的是大数据调查法必须直接接触调查对象。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、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。系统的认知大数据：1、理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。2、技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。3、实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

因为。2014年十月，正式发布后，大数据基金就流行起来了，因为数据是随这个大环境有所浮动的。

你所不知道的大数据基金筛选思路　创新是金融行业永恒的话题，大数据基金可以说是近两年基金业创新最有看点及历史意义的品种，不仅在全球范围内领先，同时也真正将描述用户行为的大数据引入到投资领域。中国基金报记者发现，国内目前已经有10余只各色大数据基金，但对于这一新产品，不少投资者只知道是“大数据”，但未探明究竟“大数据”有无差异或者基金持股风格究竟如何，其实筛选大数据基金也要有自己思路，不能人云亦云，更不能简单以业绩论英雄。　　第一，选择大数据基金最核心是看大数据的数据源来自于何方。从目前来看，新浪的两只指数基于新浪财经数据和微博社交数据，而博时、中欧、鹏华和银联合作的3个指数均基于同一线下刷卡消费数据源；博时淘金100基于阿里电商数据，大成和360合作的奇虎的基于其搜索和手机、电脑数据，东方资管与京东合作的基于京东的电商数据。　　相对来说，不同“大数据”来源，所侧重的范围不同，比如京东、阿里等电商领域数据，更多体现在和消费行业有关的领域，同样银联公司的数据多数也采用银联线下POS收单数据，也是针对消费领域数据。而百度则是全网行为数据，更全面。投资者需要了解的是，目前不少大数据基金更偏向某一风格，大数据最好与这一风格能够契合。　　据一位大数据基金经理表示，他比较看好的是3类平台的大数据，一类就是像百度般全网用户的行为数据，代表性非常强大，可以做很多种互联网行为分析。第二类是专业的软件公司数据，如东方财富、万德等。第三类则是电商类的数据。　　第二是看大数据基金（包括计划中的基金）的风格。从最开始大数据基金往往是全市场选股之后，大数据基金也在逐步升级换代，逐渐风格化。如南方的I100和I300一个偏小盘风、一个偏蓝筹风；大成和奇虎合作中证360互联网＋大数据100指数，则是从互联网金融中选股；而广发基金则在首只大数据基金百发100基础上推出百发精选，是从中证800中选股，风格更偏于稳健。据悉，未来大数据基金的风格化或将越来越明显。　　需要指出的是，其实有两个数据可以考察大数据基金风格，投资者可以关注下大数据基金的业绩基准，往往这一基准代表了大数据的风格，如果对比的是沪深300等蓝筹指数，则偏于蓝筹风，如果对比的是创业板指数等，则偏于成长风，投资者可以根据自己的喜好去布局。另外，投资者可关注大数据基金的日成交股票金额，往往成交金额较大意味着偏蓝筹风，而成交金额偏小可能更多小创，这也可以验证大数据基金是否风格一致。　　第三是看大数据基金的择时能力，这个可以从业绩来看，目前广发中证百发100基金业绩最好，今年以来涨幅超过32%，南方大数据100和南方大数据300也表现较好。不过大数据基金除了看收益率外，投资者最好还要看看波动率和指数回撤幅度，最好选择回撤较小的品种。　　整体来看，大数据基金上市时间都不到一年，还需要用更多时间去观察，也需要不断优化设计，使得大数据基金成为普通投资者较好的投资品种。以上是小编为大家分享的关于你所不知道的大数据基金筛选思路的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据专业需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。大数据专业学什么课程：数据科学与大数据技术专业是通过对基础知识、理论及技术的研究，掌握学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。具备良好的外语能力，培养出德、智、体、美、劳全面发展的技术型和全能型的优质人才。数据科学与大数据技术的主要课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析，部分高校的特色会有所差异。通识类知识通识类知识包括人文社会科学类、数学和自然科学类两部分。人文社会科学类知识包括经济、环境、法律、伦理等基本内容;数学和自然科学类知识包括高等工程数学、概率论与数理统计、离散结构、力学、电磁学、光学与现代物理的基本内容。学科基础知识学科基础知识被视为专业类基础知识，培养学生计算思维、程序设计与实现、算法分析与设计、系统能力等专业基本能力，能够解决实际问题。建议教学内容覆盖以下知识领域的核心内容:程序设计、数据结构、计算机组成操作系统、计算机网络、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相关的基本技术和方法，并让学生了解学科发展历史和现状。专业知识课程须覆盖相应知识领域的核心内容，并培养学生将所学的知识运用于复杂系统的能力，能够设计、实现、部署、运行或者维护基于计算原理的系统。数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。大数据的就业前景怎么样大数据行业就业前景很好，学过大数据之后可以从事的工作很多，比如研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、数据分析等，这些都是许多互联网公司需要的职位，而且研发工程师的需求也很大，数据分析很少。大数据人才就业前景好还体现在薪酬水平高，大数据是目前薪酬高的行业之一，目前大数据人才已成为市场的稀缺资源，发展前景好，薪酬水平也水涨船高。

在办案中，意识形态问题往往涉及到相关人员的价值观、信仰、情感等方面，具有复杂性和主观性。使用大数据技术可以从多个角度收集、分析、处理大量的数据，从而更客观、全面地了解相关事实和规律，帮助解决意识形态问题。在办案中，意识形态问题往往涉及到相关人员的价值观、信仰、情感等方面，具有复杂性和主观性。使用大数据技术可以从多个角度收集、分析、处理大量的数据，从而更客观、全面地了解相关事实和规律，帮助解决意识形态问题。根据大数据平台，以下是一些应用方法：1、基于大数据的舆情监测：通过搜索引擎、社交媒体等平台对相关话题进行监测和分析，掌握舆论动态、舆情变化趋势，预测事件走向，并就此制定反应策略。2、数据挖掘与分析：从海量数据中提取关键信息、抽象规律，发现隐藏在数据背后的因果关系和联系，为案件调查和研判提供支持和参考。3、语言模型与情感分析：利用自然语言处理技术，对大量文本数据进行语义理解和情感分析，获取相关人员的言论、态度、情感等信息，更好地理解其意愿和行为动机。4、可视化分析与展示：将大数据结果以图表、地图、词云等形式直观呈现，帮助检察机关、律师、法官等相关人员更好地理解案件信息和分析结果，以便做出更准确的决策。

大数据和人工智能（AI）是相辅相成的概念。大数据是指庞大的非结构化数据集合，而人工智能是一种模拟人类智能的技术，让计算机能够自动执行处理和决策任务。大数据提供了强大的数据来源，可以为人工智能提供数据支持和底层数据处理。在大数据的支持下，人工智能可以进行数据挖掘、分析和学习，从而满足人们越来越多的智能化需求。另一方面，人工智能也可以帮助处理大数据，从海量数据中提取有用的信息和洞见。比如，在商业领域，通过分析大数据，人工智能可以帮助企业提高业务效率，推出更符合客户需求的产品和服务，而企业数据也为人工智能提供了分析和优化的材料。在医疗领域，人工智能可以通过分析大量的医学数据，辅助医生进行诊断和治疗决策。总之，大数据和人工智能的关系可以被看作是相辅相成的，两者互相依存，相互促进。通过将大数据与人工智能有效地结合，可以实现更多领域的自动化和智能化，为社会发展带来更多创新和价值。大数据和人工智能的结合的好处1、自动化决策。通过大数据分析和人工智能的学习，可以实现许多自动决策，减少人工参与，提高效率和准确度。2、更加精细化的个性化服务。利用大数据和人工智能，可以获取消费者的更多习惯、兴趣和需求信息，从而可以在更细致的层面上实现个性化定制。3、更好的智能安全保障。利用大数据和人工智能技术，可以对系统进行智能监控，预先识别和防范安全威胁，加强安全保障能力。4、更高的生产效率。通过引入大数据和人工智能技术，可以实现工厂、企业和行业的自动化，提高生产效率和质量，降低成本。

生活中的大数例子：1、中国约有14亿人口。2、长江面积约180平方米。3、中国土地约960万平方公里。4、世界上最深的湖，深度1741米。5、世界上最长的河流，长6671米。6、全世界60亿人口。7、珠穆朗玛峰8848米。8、构成一个人体需要500万亿个细胞。9、一天有86400秒。大数量的意义一、意义大数据的意义在于通过对大量数据进行分析从而对核心价值进行预测。二、特点1、容量（Volume），数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息。2、种类（Variety），数据类型的多样性。3、速度（Velocity），指获得数据的速度。4、可变性（Variability），妨碍了处理和有效地管理数据的过程。5、真实性（Veracity），数据的质量。6、复杂性（Complexity），数据量巨大，来源多渠道。

河南省大数据产业发展行动计划河南省政府办公厅印发《河南省大数据产业发展行动计划（2022—2025）》（以下简称《行动计划》），提出以释放数据要素价值为导向，夯实数字基础设施，培育数据要素市场，提升产业发展水平，深化融合创新应用，统筹产业发展与安全，加快构建“底座牢固、资源富集、创新活跃、应用繁荣、治理有序”的现代化大数据产业体系，目标是到2025年，基本建成全国领先、中部领跑的数据要素高效配置先导区、大数据产业创新发展区、大数据融合应用示范区。河南省是全国重要的工业大省、农业大省和人口大省，拥有极具开发价值的海量数据资源和大规模应用市场。今年以来强力推进大数据产业发展，认定了首批省级大数据产业示范园区，建立了大数据试点示范项目库，郑州数据交易中心也揭牌运营《行动计划》立足基础和优势，提出了以下主要任务：完善信息基础设施，优化升级5G网络、千兆光纤等网络基础设施，统筹布局数据中心，完善人工智能计算中心和超算中心等算力基础设施，加快建设工业互联网、交通、能源等融合基础设施培育数据要素市场，推动政务数据共享开放和行业数据开发利用，提升数据治理能力，建立数据要素价值体系，发展数据交易服务；提升产业创新能力，加快突破核心技术，建设创新平台和人才队伍，完善创新服务体系；推动产业链现代化，培育发展大数据产品，创新发展大数据服务，开发行业大数据推动重点行业价值链提升；优化产业发展生态，招引培育市场主体，推动产业集聚发展，优化产业服务体系；提升数治能力，强化大数据在政务、治理、民生等领域的应用；构建安全保障体系，完善数据安全保障体系，加快发展数据安全产业。《行动计划》明确了发展目标，到2025年，全省大数据产业规模突破2000亿元、年均增长率超过25%，打造20个以上国家级大数据产业发展试点示范项目，培育10家以上国内影响力强、具有一定生态主导力的领军企业，形成50项以上全国领先的技术、产品和服务，打造100个以上创新性强、应用范围广、业态模式新、推广价值大的大数据融合应用典型案例，力争产业规模居全国第一方阵。如何实现这些目标？河南省拟成立河南省大数据推进工作专班，建立协调推进工作机制，形成工作合力。加大政策支持力度，统筹利用河南省各类产业发展专项资金，支持大数据重点产品研发、产业发展试点示范项目建设、创新发展平台培育、优秀标杆企业发展等工作。

大数据最小基本单位bit。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。意义：现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

大数据在审计中的应用内涵如下：大数据审计是信息技术发展的产物，主要是通过计算机终端对大量的审计相关数据进行收集、处理和分析，从而实现既定的审计目标。在内容上主要涵盖大数据环境下的电子数据审计和对大数据环境下的计算机信息系统进行审计两方面。而其主要特征则包括三个方面，一是大数据审计中，涉及到各种类型的数据资源，具有海量、多样的特征；二是大数据审计需要对收集到的大量数据进行分类、分析等处理，数据的复杂性决定了这些数据处理具有较高的技术性；三是大数据审计打破了传统审计过程中的行业界限，改变了传统的审计组织模式。实现了“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”数字化审计方式，这是其中重要的应用特征。大数据简介：以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，最早应用于IT行业，目前正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据技术的战略意义在于对庞大的、含有意义的数据进行专业化处理，是实时交互式的查询效率和分析能力。

传统数据和大数据的区别 第一、计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此，一个问题，能否得到最好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而，大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说，假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果；然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身（而不是研究数据所使用的算法和模型）保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。数据因此而被誉为新的生产力。 第二、当数据足够多的时候，不需要了解具体的因果关系就能够得出结论。 例如，Google 在帮助用户翻译时，并不是设定各种语法和翻译规则。而是利用Google数据库中收集的所有用户的用词习惯进行比较推荐。Google检查所有用户的写作习惯，将最常用、出现频率最高的翻译方式推荐给用户。在这一过程中，计算机可以并不了解问题的逻辑，但是当用户行为的记录数据越来越多时，计算机就可以在不了解问题逻辑的情况之下，提供最为可靠的结果。可见，海量数据和处理这些数据的分析工具，为理解世界提供了一条完整的新途径。 第三、由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。在大数据领域发展较早也做的比较好的算是八爪鱼采集器了。

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底百度地图采用LBS定位春运的可视化大数据，就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。大数据是需要更新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。而这些信息资产依托客观的数据基础衍生出更多有价值的信息。1、根据销售费习惯以及需求为其推荐更加适合的产品，因此相关服务的企业可以利用大数据进行精准营销，从而实现双赢互利的作用；2、当企业遇到瓶颈或者行业遭遇困境的时候，中小微企业可以利用大数据快速反应做好服务转型；3、企业战略布局以及资源配置的环节，可以通过大数据找到更加贴近事实的一句，同时对于面临互联网压力之下必须转型的传统企业提供与时俱进的契机。企业组织利用相关数据和分析，可以帮助它们实现降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等目标。下面是一些关于大数据应用目前已经可以解决的问题：1、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元;2、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵;3、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存;4、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息;5、从大量客户中快速识别出金牌客户;6、使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。一、技术价值大数据，根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割，技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式，更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础，例如人工智能等。大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。淘宝的交易分析报告中提到，大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%，要明显高于普通买单的18.8%和10.7%，则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后，次单完全存在放大金额的可能，并且比普通买单的可能要高得多。由此引导卖家增进服务、坚守质量，并适时推出捆绑推荐，以求同类商品同店大额下单的几率。只有有了大数据的处理技术，交易行为才能够得到记录分析，企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础，以开发更新更适合时代的企业产业。目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路，但其实大数据技术能力并没有建立起来，真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少，很多该做的“埋点”没有做，数据的统计也缺乏技术支撑。这时大数据的技术价值就会显得尤为重要，且是所有价值的基础，一梁塌，全屋倒。无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司，也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现，至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。二、商业价值在实际的升级运行中，习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑：如何提升运营现状？目标客群是谁？有哪些特点？与竞品相比竞争优势在哪？现有经营问题又是什么？而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘：客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据，类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。单就运营而论，数据作为一种度量方式，能够真实的反映运营状况，帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。

时常听到大数据可视化这个词，互联网行业也渐渐开始重视这个领域了，于是不少还不是很了解这个方面的小伙伴，就很想知道什么是大数据可视化，有什么用处，北大青鸟就详细讲讲，什么是大数据可视化，有什么用处，这个问题，来解答大家心中的疑问。1：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，它实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。2：可视化图表，能将数据以更加直观的方式展现出来。使数据更加客观、更具说服力。在各类报表中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。用户可以方便地以交互的方式管理和开发数据，可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类、排序、组合和显示。3：大数据可视化技术它还可以用图象、曲线、二维图形、三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。总之，数据可视化可以大大加快数据的处理速度，使时刻都在产生的海量数据得到有效利用;可以实现对计算和编程过程的引导和控制，通过交互手段改变过程所依据的条件，并观察其影响。

若想基于信息化发展或构建大数据分析平台，首先要具备良好的信息化基础去支撑，之后根据企业业务发展，按照IT建设的阶段一步步进行，具体内容如下：1.具备可以支撑数据分析的应用系统。我们都知道企业在发展过程中会产生一定的数据量，而这些数据的来源则是企业内部的信息化系统，首先需要具备可以支撑分析的应用；2.实现企业内部数据治理。首先梳理企业的数据标准、服务标准，并完成数据清洗。通过制定企业的数据规范、服务规范，让各个业务系统拥有统一的标准。之后制定企业统一的数据管理标准，包括数据源的录入规范，数据审批的管理模式，与各个业务系统间数据传输属性等，让数据有据可循、有法可依，为决策支持和数据仓库提供准确的数据源，以供决策分析；3.构建数据分析平台，搭建数据仓库。实现相关有效业务数据的采集、存储、计算分析、配置展现等，这个时候可以以内部数据为主，少量外部数据辅助，使企业将实体的多项重要属性定义为多个维度进行深入分析，并进行不同维度的比较分析，为企业当前状况与未来发展做出较为完整、合理、准确的分析和预测。4.全面构建大数据分析平台。在数据治理与内部为主的数据分析平台建设基础上，扩大数据分析范围，数据包括各种外部系统、机器设备、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过对内外部海量数据的采集、存储、计算、配置、展现等一系列手段，内部实现财务资金、客户行为、设备运行、竟企情报等分析或监控等，外部提供产业/行业、政府、银行、国计民生、社交等数据支撑，为企业战略、规划、政策、目标等大政方针制定、监督和执行提供支持。企业基于信息化发展大数据，一定是一个长期的过程，不可急于求成。需要随着企业的业务发展，当下信息化的进程做为支撑，每一次建设的过程中都要对企业的业务、数据不断梳理、不断完善，为大数据平台奠定坚实的基础，这样才能让企业的大数据建设有效落地，并与外界接轨。

1.大数据专业的定义随着互联网和移动互联网的快速发展，互联网数据不断增加，传统的数据处理方法已经无法应对海量数据的处理和应用。因此，大数据专业应运而生。大数据可以简单理解为巨大的、高速增长的、多样化的数据集合，可以通过计算机处理和分析，从中获取有价值的信息并服务于决策、研究等领域。大数据专业主要研究如何处理、分析和挖掘这些数据，利用数据分析工具和算法来获得实际应用和商业价值。2.大数据专业的重要性大数据专业在当今社会中具有非常重要的地位。如今，数据已经成为企业和政府决策的重要依据，它们可以通过大数据分析提前预警风险，帮助企业和政府做出更明智的决策，提高效率、降低 costs。此外，在医疗、教育、金融等多个领域，大数据分析也可以为公司提供更多的业务机会和市场竞争力。随着人工智能技术的发展，大数据专业将会成为AI的重要数据来源。因此，大数据专业对于未来的发展具有重要意义。3.大数据专业的就业前景由于大数据专业在现代社会中的广泛应用，因此大数据分析师、数据科学家等职业岗位也呼之欲出。根据数据，未来十年内，大数据分析师将会成为市场上最热门的职业之一。尤其是在互联网技术大量应用的企业，对大数据专业人才的需求非常大。4.大数据专业的发展前景在未来五至十年，随着人工智能、物联网等新技术的发展，大数据专业将会迎来更加广阔的发展前景。随着智能制造、智慧城市等项目的逐步推进，大数据分析的应用将会更加深入。5.大数据专业的学习和技能要求如果你想学习大数据专业，需要具备一定的数学基础，尤其是概率论和数理统计等知识，因为在大数据分析中，数据清洗和处理、模型构建、参数调节等都需要用到数学知识。另外，精通编程语言也是学习大数据专业的基本要求，如Java、Python、R语言等。还需要熟练掌握数据库的相关操作和常见的数据分析工具，比如Hadoop、Spark、Hive等。6.大数据专业的学科设置大数据专业是一个涉及多领域的交叉学科，主要包括计算机科学、数学、统计学、人工智能等。在大学学习大数据专业的课程主要包括数据结构、算法分析、概率论与数理统计、数据库技术、数据挖掘和机器学习等。学生需要通过实际案例的数据分析和建模使得自己更加熟练。7.大数据专业的研究方向大数据专业的发展是非常快速的，涉及面也非常广泛。目前大数据专业的研究方向主要包括：数据存储和管理、数据分析和挖掘、数据可视化和交互等。在未来，预计还将涌现出更多的研究方向，为大数据专业的进一步发展提供动力。8.大数据专业的发展趋势随着新技术、新业态的不断涌现，大数据专业的前景非常广阔。大数据分析技术将会被越来越广泛地应用到各个领域，提高各行各业的运营效率以及提供更加优质的服务。随着数据汇聚和多元数据类型的应用，未来大数据专业将会朝着更高效、更精准的方向不断发展。

随着互联网的不断发展，越来越多的人都希望通过学习大数据技术来实现转型发展，今天我们就一起来了一下，成为大数据运维师都需要掌握哪些技术。大数据本质是：数据挖掘深度和应用广度的结合。对海量数据进行有效的分析和处理，而不单单是数据量大就叫大数据。大数据三大学习方向：大数据开发师、大数据架构师、大数据运维师大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。南邵java课程培训发现通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控，保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!

大数据成为提升公共服务质量和效率的重要手段是从政府、民众、企业视角看大数据的价值体现。在各类公共服务之中，政府公共服务部门亟须搭建快速、精准、高效的数字化办公流程和政务服务模式，为政府、民众和企业提供快捷、精准、高效、方便的公共服务，实现政府从粗放式管理向精细化管理转变、从单兵式管理向协作式管理转变、从线下实体化管理向线上网络化管理转变。一、大数据的价值体现在以下几个方面：（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。二、什么是大数据:大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。

大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。1、大数据征信模型可以使信用评价更精准：大数据征信模型将海量数据纳入征信体系，并以多个信用模型进行多角度分析。2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据：大数据时代，每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准：传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。扩展资料大数据出现不良信用记录的原因征信大数据黑了，就是出现了不良信用记录，当出现不良信用记录，只能继续保持良好的信用，使用5年以后就不会再展示了。不能停用，停用后信息就不再更新了。根据《征信业管理条例》的规定，不良信息自不良行为或者事件终止之日起展示5年。对于账户处于正常开立期间的信贷业务，征信中心每个月都会进行更新。但是，信贷业务在销户或结清后，其信息就不会再更新了。参考资料来源：凤凰网-征信大数据90%是垃圾 真正有用的数据从哪里来？

股市上蹿下跳 大数据基金该怎么投_数据分析师考试自去年以来，大数据基金纷纷成立。在运作了将近一年的时间里，这些大数据基金体现出来的特性如何？适合什么样的投资人？如何投资才能收益最大化？风格迥异目前市场上正在运行的大数据基金有4只，分别是中证腾安价值100指数、中证百度[微博]百发策略100指数、中证淘金大数据100指数和大数据系列策略指数（i100和i300）。4只跟踪上述指数的基金分别是博时中证淘金大数据100、银河中证腾安指数，广发百发100、南方大数据100。具体从4只指数基金来看，风格迥异的同时也有相似点。广发百发100跟踪百发100指数。该指数采用百度金融搜索和用户行为大数据，通过相应的数据挖掘和分析手段，将涉及特定金融实体的数据进行自动分析、归并、统计和计算，并引入量化投资模型，编制股票市场指数。南方新浪大数据i100与广发 中证100 较为相似，它以新浪财经的互联网财经大数据应用为特色，基于财经新闻媒体与社交平台海量大数据，在选股策略上，i100指数综合财务、市场驱动、大数据三大因子。博时中证淘金100，从编制方案来看，以电商商品类目相关中证三级行业的所有股票为样本空间，从中根据综合财务因子、市场驱动因子、聚源电商大数据因子选取综合评分最高的样本股，并采用等权重计算。数据来源为支付宝[微博]的实际交易，包含了行业的价格、销量、人气等景气程度数据。对样本空间的股票，按其综合财务因子、综合市场因子和淘宝大数据因子计算的综合评分降序排列，选取排名前100名的股票作为中证淘金大数据100指数成分股。银河定投宝中证腾安价值100更偏爱被低估的上市公司：指数依据定价偏离程度排序，佐以质价比率、公司资质、每股评分等多项财务指标，选择市场价格相对低估的100家上市公司股票为样本。指数样本主要集中于工业、可选消费及医药卫生三个中证一级行业，样本数量分别达到30只、23只及14只，合计权重达67%。信息技术、原材料、金融地产、主要消费、电信业务、能源及 公用事业 依次排名4到10位。高贝塔适合波段操作从这些大数据指数走势来看，更具备高贝塔产品的特性。今年以来，淘金100涨幅86.37%，中证腾安价值100涨幅64.01%，百度100涨幅51.65%，新浪大数据i100涨幅82.37%。同期上证综指今年以来的涨幅为25.83%， 沪深300 涨幅18.18%，创业板指数涨幅96.89%。自6月份发生的股市大跌，沪深300由最高点跌至近期最低点的跌幅为34%，上证指数跌幅不到35%，创业板指数跌幅51%。同期，淘金100跌幅46%，中证腾安价值100跌幅44%，百度100指数跌幅49%，新浪大数据i100跌幅42.7%。从4只大数据基金或长或短的历史业绩可发现，大数据基金相对于普通的权益类基金在股市中表现为净值波动大。有基金经理表示，与成熟市场主要由理性机构投资者构成相比，A股市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪影响很大，投资者情绪可以更多地反映在互联网大数据上，但投资情绪的巨大波动也会带来互联网基金的高贝塔属性，对此投资者要有心理准备。从目前来看，投资者在市场低位布局该类基金，等待市场热度提升，是比较好的方法。以上是小编为大家分享的关于股市上蹿下跳 大数据基金该怎么投的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

云计算就业前景好。从当前互联网领域的发展基本面来看，大数据和云计算都有比较广阔的发展前景，一方面产业互联网未来将为大数据和云计算提供巨大的发展空间，另一方面云计算和大数据本身也能够带动一系列新技术和新模式的创新。由于大数据是物联网发展的三个基础因素之一，所以大数据的发展对于人工智能技术的发展来说，也具有重要的意义。当前科技领域和行业领域对于人工智能的呼声都比较高，所以在人工智能领域的推动下，大数据也会得到更多的重视。相对于大数据来说，云计算技术的重要性已经得到了一定程度的体现，随着云计算逐渐进入到PaaS时代和SaaS时代，全栈云和智能云将进一步提升云计算的服务效率。云计算对于行业领域的重要性将得到逐渐的体现，所以未来云计算的发展空间会逐渐扩大。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着互联网的不断发展，越来越多的人都希望通过学习大数据技术来实现转型发展，今天我们就一起来了一下，成为大数据运维师都需要掌握哪些技术。大数据本质是：数据挖掘深度和应用广度的结合。对海量数据进行有效的分析和处理，而不单单是数据量大就叫大数据。大数据三大学习方向：大数据开发师、大数据架构师、大数据运维师大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。回龙观java课程培训发现通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控，保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!

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1、人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用归结为人工智能，随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态、新模式。 2、人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，随着新一代信息技术的快速发展，计算能力、数据处理能力和处理速度得到了大幅提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值得以展现，随着智能终端和传感器的快速普及，海量数据快速累积，基于大数据的人工智能也因此获得了持续快速发展的动力来源。 3、大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。 4、大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。

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简述大数据平台的处理流程内容如下：1.数据采集：在数据采集方面，需要考虑不同来源的数据格式和协议，并采用合适的技术将其从源头获取。例如，可以通过网络抓取技术抽取网页数据，通过设备传感器等硬件采集技术抓取物联网设备上的数据，通过ETL（Extract-Transform-Load）工具对已有的数据库或文件进行数据提取、转换和加载。2.数据处理：在数据处理方面，需要根据具体的业务场景进行数据清洗、去噪、数据归一化、数据聚合、数据计算等操作。例如，在电商行业，可以将用户的搜索记录、购物记录、评价记录等进行聚合，得出用户的兴趣偏好，并通过机器学习算法进行精准推荐；在智慧城市领域，可以通过物联网设备采集到的大量传感器数据，实时监测城市的交通状况、气象状况等，为城市规划提供数据支持。3.数据存储：在数据存储方面，为了更好地存储和管理海量数据，通常采用分布式存储系统，例如Hadoop、Cassandra、MongoDB等。这些系统能够支持高可靠性、高可扩展性的数据存储，同时也能够进行数据备份和灾备处理。4.数据分析：在数据分析方面，通常采用各种算法和工具来挖掘数据中的价值信息。例如，可以采用数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等，从中得出潜在的商业机会或风险；也可以采用机器学习算法进行预测建模，如决策树、朴素贝叶斯、神经网络等。5.可视化展示：将分析结果通过图表、仪表板等形式展示出来，有助于用户更好地理解数据分析结果。例如，通过柱状图来展示不同商品的销售情况，通过地图来展示城市的人口密度和交通情况等。6.数据安全与隐私保护：大数据平台中的数据安全和隐私保护是至关重要的，需要制定相关的安全规范和流程，以确保数据的机密性、完整性和可用性。例如，对于医疗行业的数据，可能涉及到患者的隐私信息，需要采取相应的加密和脱敏技术，避免数据泄露和滥用。

大数据将会对社会发展产生深远的影响，具体表现在以下几个方面：大数据决策成为一种新的决策方式；大数据成为提升国家治理能力的新途径；大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合；大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现。1．大数据决策成为一种新的决策方式根据数据制定决策，并非大数据时代所特有。从20世纪90年代开始，数据仓库和商务智能工具就开始大量用于企业决策。发展到今天，数据仓库已经是一个集成的信息存储仓库，既具备批量和周期性的数据加载能力，也具备数据变化的实时探测、传播和加载能力，并能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策（如宏观决策和长远规划等）和战术决策（如实时营销和个性化服务等）的双重支持。但是，数据仓库以关系数据库为基础，无论是数据类型还是数据量方面都存在较大的限制。现在，大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析，已经成为受到追捧的全新决策方式。比如，政府部门可以把大数据技术融入“舆情分析”，通过对论坛、微博、微信、社区等多种来源数据进行综合分析，弄清或测验信息中本质性的事实和趋势，揭示信息中含有的隐性情报内容，对事物发展做出情报预测，协助实现政府决策，有效应对各种突发事件。2.大数据成为提升国家治理能力的新途径大数据是提升国家治理能力的新途径，政府可以透过大数据揭示政治、经济、社会事务中传统技术难以展现的关联关系，并对事物的发展趋势做出准确预判，从而在复杂情况下做出合理、优化的决策；大数据是促进经济转型增长的新引擎，大数据与实体经济深度融合，将大幅度推动传统产业提质增效，促进经济转型、催生新业态，同时，对大数据的采集、管理、交易、分析等业务也正在成长为巨大的新兴市场；大数据是提升社会公共服务能力的新手段，通过打通各政府、公共服务部门的数据，促进数据流转共享，将有效促进行政审批事务的简化，提高公共服务的效率，更好地服务民生，提升人民群众的获得感和幸福感。3．大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合有专家指出，大数据将会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能。互联网、银行、保险、交通、材料、能源、服务等行业领域，不断累积的大数据将加速推进这些行业与信息技术的深度融合，开拓行业发展的新方向。比如，大数据可以帮助快递公司选择运费成本最低的最佳行车路径，协助投资者选择收益最大化的股票投资组合，辅助零售商有效定位目标客户群体，帮助互联网公司实现广告精准投放，还可以让电力公司做好配送电计划确保电网安全等。总之，大数据所触及的每个角落，我们的社会生产和生活都会因之而发生巨大而深刻的变化。4．大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。在各种应用需求的强烈驱动下，各种突破性的大数据技术将被不断提出并得到广泛应用，数据的能量也将不断得到释放。在不远的将来，原来那些依靠人类自身判断力的领域应用，将逐渐被各种基于大数据的应用所取代。比如，今天的汽车保险公司，只能凭借少量的车主信息，对客户进行简单类别划分，并根据客户的汽车出险次数给予相应的保费优惠方案，客户选择哪家保险公司都没有太大差别。随着车联网的出现，“汽车大数据”将会深刻改变汽车保险业的商业模式，如果某家商业保险公司能够获取客户车辆的相关细节信息，并利用事先构建的数学模型对客户等级进行更加细致的判定，给予更加个性化的“一对一”优惠方案，那么，毫无疑问，这家保险公司将具备明显的市场竞争优势，获得更多客户的青睐。

大数据领域岗位类别大致分为两类：技术类岗位：技术类岗位主要是围绕大数据平台框架进行系统开发应用类岗位：应用类岗位主要专注于用大数据去解决一些业务问题，需要学会如何对数据进行分析和挖掘，如何找到数据中蕴含的业务规律和特征以支撑业务决策。大数据领域四大岗位职责和岗位要求一、大数据分析师岗位职责：1.从数据分析和数据挖掘角度为业务改进和提升提供建议2.构建数据产品，负责各类算法的开发、应用、监控优化，保证数据产品的实用性及可衡量性3.开展数据挖掘分析算法、工具研究工作，研发创新方法解决业务问题岗位要求：第一、对行为分析感兴趣，喜欢从数据中发现规律第二、熟悉掌握R、Python等编程语言第三、熟练使用SAS、SPSS等建模工具第四、较强的需求分析、数据建模以及IT架构设计能力，能够完成单个业务领域的IT架构设计工作，有大中型项目IT架构、IT方案设计方面的成功经验优先二、数据管理专家岗位职责：1.研究大数据及数据管理领域业务发展趋势和商业创新模式，进行大数据及数据管理领域的研究与规划，进行业务创新和业务拓展2.独立或指导团队成员将银行的需求转化为系统可实施业务需求，根据搜集与定义的客户业务目标、业务规则、业务流程，将获得的需求清晰、准确的形成业务需求说明书，并完成与客户的确认过程3.牵头与业务部门对接业务需求，分析业务需求实施方式及实施方案，在业务架构、应用架构、开发中心等团队的支持下，牵头或指导团队成员编写立项材料，推动项目立项工作4.在项目实施阶段，针对业务需求，牵头或指导团队成员配合设计人员、开发人员、测试人员进行系统设计、用例编写、集成测试等工作岗位要求：第一、对数字敏感，逻辑思维强，具有较强的语言表达和人际沟通能力第二、要有数据分析或用户研究的工作经验第三、熟悉SAS、SPSS等至少一种统计分析软件第四、熟悉 SQL，数据挖掘的常用算法第五、 拥有海量数据处理和挖掘经验者优先。三、大数据算法工程师岗位职责：1．深入理解B端业务，准确分析问题，研发适合的算法与策略，不断优化算法效果和性能2．熟悉滤波算法及随机过程，使用不同算法对时序数据分析建模3．学习时序、NLP领域的先进技术并开展相关研发工作岗位要求：第一、熟悉时间序列和机器学习的理论基础，有海量数据挖掘研发经验优先第二、精通数理统计，数据逻辑清晰，沟通能力强，业务理解能力强第三、具有优秀的编程能力，精通Python等常用脚本语言第四、 责任心强有良好的沟通能力和团队合作能力四、数据产品经理岗位职责：1.负责发布系统的数据规划、数据梳理、埋点等工作，提供完整的数据产品能力2.确立指标，搭建评估体系，全面衡量发布相关的情况，发现并归因问题3.数据驱动，通过数据分析和挖掘等手段，辅助各平台策略优化和迭代4.参与数据相关产品的搭建，为产品质量和体验负责岗位要求：第一、有数据体系或数据产品的搭建的经验第二、优秀的逻辑思维，对数据敏感，较好的沟通能力，具备发现并解决问题的能力第三、 自驱力强，性格坚韧，能快速成长

大数据分析处理解决方案方案阐述每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助政府在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。解决关键如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类：标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类：帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。解决方案多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。实施收益多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式。1、批处理模式（Batch Processing）：将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的、离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析、离线数据挖掘等。2、流处理模式（Stream Processing）：针对数据源的实时性要求更高，实时计算每个事件（Event）或者一组事件的处理结果，能够进行非常低延迟的计算和响应，用途包括实时监控、实时推荐等。3、交互式处理模式（Interactive Processing）：这种模式的特点是快速响应交互请求，在数据中进行查询、分组、排序等等，处理的时间通常在数秒内，用途包括复杂报表生成、数据可视化、数据探索等。4、图处理模式（Graph Processing）：针对数据之间的关系进行计算，通常以图的形式表示数据之间的联系，能够解决一些复杂的问题，如社交网络分析、路径规划、推荐系统等。这四种计算模式通常都需要在大规模分布式计算框架中实现，如Hadoop、Spark、Storm、Flink等，以应对大数据量的处理需求。大数据时代是指当前社会面临的一个信息技术、经济发展水平的大背景，涵盖了大数据的生产、流转、分析、利用等全过程。与传统的计算机数据处理不同，大数据时代的数据规模、处理速度、多样化的数据类型和信息传输方式等方面都呈现出高速、海量的特点。大数据技术主要涉及以下方面的学科1、数学和统计学：大数据处理离不开高等数学、线性代数、概率论和数理统计等数学和统计学的基础。2、计算机科学：大数据分析和处理需要有扎实的计算机编程基础，掌握各种编程语言和开发工具，并熟悉分布式系统和数据库等技术。3、数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的关系、规律和趋势的过程，需要深入理解各种数据挖掘算法和技术。4、人工智能：人工智能技术中的机器学习、深度学习等方法也常常用于大数据分析和处理，并能够为大数据提供更深入、更高级的分析。5、网络和通信：现代大数据技术需要支持海量数据的传输和处理，因此还需要掌握网络和通信技术，如云计算、分布式存储和通信协议等。总之，大数据技术是涉及多个学科领域的综合性学科，需要广泛的知识面和深入的专业技能，未来有很大的发展空间和挑战。

大数据给我们带来的直观感受是什么？没有感受。因为大数据本身是基础建设，是发展其他很多技术的准备工作，其中就包括了当下最热门的，也是近期最有潜力的技术——人工智能。大数据会给我们的生活带来很大的改变，但是这种改变可能不是以“大数据”的名义出现的。大数据是个热门话题，但是怎么定义大数据却还没有普遍共识。“大数据”往往被定义为“大规模的数据”，但是这种说法并不准确，应该说是“大规模的有效数据”会更贴切一些。怎样的数据才算是“有效”的呢？应该至少满足三个条件：1、可被搜集（或交换）2、可被储存3、可被处理如果很多数据积累起来之后，处理不了，没有办法发挥作用。一个大型图书馆藏书丰富，每一本书上都有大量信息。但是，这些信息之间很难发生有效互动，是静态的。不能认为这是大数据。当然，你可以认为图书馆的藏书携带信息不足，那么给你全世界的所有数据，但是你不具备处理能力，这些信息也发挥不了作用。之所以“大数据”会在最近几年成为热点话题，很大一部分原因是算力的突飞猛进，让很多大企业具备处理海量数据的能力。而且深度学习技术的突破也让这种能力得到进一步的提升。事实上大数据已经开始在影响我们的生活。其中比较典型的就是大型电商平台凭借海量交易数据的积累和分析，可以大致预判热门商品在各个地区的销售量，并且提前在库存准备，物流配送等方面做好充足准备。多少次页面展示会换回来一个点击，多少次点击会最终形成交易等等。这种预判能力在以前是无法想象的，但是凭借着数据积累和数据处理能力的增强，这已经初步实现。此外，现在的广告推送也是比较精确的，因为通过大数据处理，商家基本可以判断某些商品的受众重合程度较高。因此，大数据究竟会带来什么样的影响呢？大概就是效率变得更高了。因为大数据可以用来快速反应甚至进行预判，做事会又快又准。

随着互联网的发展，越来越多的信息充斥在网络上，而大数据就是依靠对这些信息的收集、分类、归纳整理出我们所需要的信息，然后利用这些信息完成一些工作需要的一项能力技术。今天，昌平电脑培训主要就是来分析一下，大数据这项技术到底有那几个层次。移动互联网时代，数据量呈现指数级增长，其中文本、音视频等非结构数据的占比已超过85%，未来将进一步增大。Hadoop架构的分布式文件系统、分布式数据库和分布式并行计算技术解决了海量多源异构数据在存储、管理和处理上的挑战。从2006年4月第一个ApacheHadoop版本发布至今，Hadoop作为一项实现海量数据存储、管理和计算的开源技术，已迭代到了v2.7.2稳定版，其构成组件也由传统的三驾马车HDFS、MapReduce和HBase社区发展为由60多个相关组件组成的庞大生态，包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。其生态系统从1.0版的三层架构演变为现在的四层架构：底层——存储层现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。HDFS现已成为大数据磁盘存储的事实标准，其上层正在涌现越来越多的文件格式封装(如Parquent)以适应BI类数据分析、机器学习类应用等更多的应用场景。未来HDFS会继续扩展对于新兴存储介质和服务器架构的支持。另一方面，区别于常用的Tachyon或Ignite，分布式内存文件系统新贵Arrow为列式内存存储的处理和交互提供了规范，得到了众多开发者和产业巨头的支持。区别于传统的关系型数据库，HBase适合于非结构化数据存储。而Cloudera在2015年10月公布的分布式关系型数据库Kudu有望成为下一代分析平台的重要组成，它的出现将进一步把Hadoop市场向传统数据仓库市场靠拢。中间层——管控层管控层对Hadoop集群进行高效可靠的资源及数据管理。脱胎于MapReduce1.0的YARN已成为Hadoop2.0的通用资源管理平台。如何与容器技术深度融合，如何提高调度、细粒度管控和多租户支持的能力，是YARN需要进一步解决的问题。另一方面，Hortonworks的Ranger、Cloudera的Sentry和RecordService组件实现了对数据层面的安全管控。

在大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据，大数据的本质是什么，在大数据时代我们应该如何应对？当我们谈论数据的时候我们在谈什么？在大部分人的日常印象中，数据代表的可能是每月水电煤账单上的数字，股票k线图上的红绿指数，还有可能是电脑文件里那一堆看不懂的源代码。人工智能眼中的数据远比这些广泛。数据的存在形式随着人类文明的发展不断改变，从最初的声音，文字，图画，数字，到电子时代的每一张图片，每一段语音，每一个视频，再到如今互联网时代人类每一次的鼠标点击，用手机时每一次的手指滑动，乃至每一下心跳和呼吸，甚至经济生产中的一切人机动作，轨迹，都已融入数据流。今天的人类已经能够将各种或大或小的事物转化为数据记录，变成我们生活的一部分。数据已经浸染我们生活的每一个细节，就如生物学家所说人体组织的一半是由微生物组成，在数字时代，我们生活的一半已然是数据。在日常生活中，数据的概念对于我们即亲近又陌生。亲近它是因为我们从小就会接触加减乘除这些最基本的数据和算法。步入社会后也在与各种文件报表账单打交道。与此同时，当面对高科技产品中各种关于内存，分辨率等时髦又复杂的数据是，我们又觉得不了解它们甚至没意识到它们的存在。随着大数据，机器算法和人工智能的理念相继到来，这种陌生感会越发加深。那么数据生活距离我们遥远吗？正相反，数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过，从没有像今天如此活跃，具体的记录着人类与世界。从最初的计算机，摄像头到家用计算机，智能手机，再到大数据和人工智能，我们不断升级采集和利用数据的方式。而现在，从一辆车的每日碳排放量统计到全球气温的检测，从预测个人在网上喜好分析到总统选举时投票趋势的预测，我们都可以做到。数据将人与人，人与世界连接起来，构成一张繁密的网络，每个人都在影响世界，又在被他人影响着。传统的统计方法已经无法处理这种相互影响的数据，这么办？答案是让机器自己来处理数据，从数据中习得知识。这便是当代人工智能的本质。与传统的数据记录定义不同，这种数据是有“生命”的。它更像是我们身体的一种自然延伸：聆听我们的声音，拓宽我们的视野，加深我们的记忆，甚至组成一个以数据形式存在的“我”。自工业革命以来，数据经历过一次又一次的爆发，何以近年来才出现大数据的概念？什么是大数据？大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现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”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从概念中可以得知大数据技术的关键不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征：一，大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。二，多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述，从而更准确。三，处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别，语音识别，自然语言分析等技术计算，分析大量非结构化数据，大大提升数据维度。四，大数据是生生不息的“流”，具有时间性。一是因为数据量巨大，无法全部储存。另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关，瞬息万变。五，最重要的是，大数据的大表现为无尽的重复。量变促成质变，在机器智能领域，数据量的大小和处理速度的快慢可以直接决定智力水平的高低。希望对您有所帮助！~

大概分为七大类，大数据公司分为以下几类：数据服务：Metamarkets数据可视化：Tableau大数据分析：ParAel商业智能领域：QlikTech数据科学：Kaggle电子商务数据：TellApart社交媒体数据：DataSift1、大数据（BigData）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。2、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。3、从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

这个要分好几块来讲，首先我要说明的是大数据项目也是要有很多依赖的模块的。每个模块的软件不一样，下面分别聊一下。一、大数据处理这个是所谓大数据项目中最先想到的模块。主要有spark，hadoop，es，kafka，hbase，hive等。当然像是flume，sqoop也都很常用。这些软件主要是为了解决海量数据处理的问题。软件很多，我只列几个经典的，具体可以自行百度。二、机器学习相关大部分大数据项目都和机器学习相关。因此会考虑到机器学习的一些软件，比如说sklearn，spark的ml，当然还有自己实现的代码。三、web相关技术大部分项目也都跑不了一个web的展示，因此web就很重要的，java的ssh，python的django都可以，这个看具体的项目组习惯了。四、其它还有一些很常用的东西，个人感觉不完全算是大数据特定使用范围。反正我在做大数据项目的时候也都用到了。比如说数据存储：redis，mysql。数据可视化：echart，d3js。图数据库：neo4j。再来说说大数据平台的软件或者工具：1、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据平台公司。Hadoop是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。2、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。4、数据应用方面这个有很多，比如帆软旗下的FineReport报表系统和FineBI大数据分析平台等。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，目前处于快速成长期，但是很低调，是一家有技术有实力而且对客户很真诚的公司。

近年，大数据作为时代的象征进入人们的视野，大数据经济是社会经济发展到一定程度的必然结果，代表着科技促进经济发展的时代进步。今天坤鹏论来谈谈大数据是什么以及如何带动经济发展的。一、大数据是什么近些年来，大数据一词频频出现，人们对他已经不再陌生，但是究竟何为大数据？大数据是指人们无法在很短的时间用常规工具或软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简单的说，我们都习惯在淘宝上淘自己喜欢的商品，当你频繁的搜索某一类商品的时候，在淘宝中的“推荐商品”栏目中就会自动呈现出许多你想要找却没有找到的适合你的商品。这就是淘宝网从海量数据中根据你的需求自动为你筛选出你感兴趣或想要购买的商品。再比如说现在“今日头条”在国内比较火，每个人都有感兴趣的类型项目，比如教育、经济、体育等等，如果你喜欢看体育类栏目并经常搜索体育类的视频，那么今日头条也会自动推选出你喜欢类别的视频。二、得大数据者得天下如今处于信息化时代，数据正在迅速膨胀变大，人们逐渐意识到数据对企业经济发展的重要性。2013年3月，奥巴马政府宣布推动大数据相关产业发展，并将大数据定义为“未来的新石油”。通过大数据的应用和分析，既提高了各类工作的效率，又减轻了人工负担。在商业、经济领域中，人们更多的是靠对数据进行分析，进而确定一个准确的决策，而不在是凭借往常的经验和直觉进行决策。在互联网高速发展的当下，大数据可以帮助人们分析许多事情，比如利用大数据调查某个地区的居民生活水平，或者利用大数据观察某个城市的实时交通信息，等等。大数据也正协助企业进行发展。前不久国内电商头阿里巴巴与顺丰快递的纷争，实际上就是对数据的争夺战，所以在如今的形势下说“谁掌握了大数据谁就掌握了控制权”这句话也不无道理。三、大数据怎么带动经济发展大数据对宏观经济和微观经济都有显著的帮助。宏观方面，国家通过对大数据的分析，可以更加正确的对经济政策做出调整，把握整体的经济情况，实施更科学的经济政策，从而推动国民经济发展。微观方面，各企业对于市场调查反馈出来的数据进行深入挖掘分析，可以推动企业更好的对市场进行微观调控，对人群的喜好做出分析，推动企业创新，给企业带来价值。小数据时代用于对数据的收集成本较高，想做到经济发展和产业发展对于数据的利用有限。而如今互联网的普及大大的提高了对数据的利用。目前大数据的应用仍处于新阶段，对于数据的应用仍然没有完全发掘出来，但对于经济的发展推动效果已经已经初见成效，今后对于数据的发掘越加深入，数据的价值将提现的越加明显。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。

移动互联时代 大数据的应用价值随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。二、大数据提高决策能力当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。五、大数据让每个人更加有个性对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。六、智慧驱动下的和谐社会美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。七、大数据如何预言未来？著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。结语透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。

1.分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2.超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3.避免控制器瓶颈(Controller Choke Point)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显著提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4.删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5.合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6.虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7.创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。不幸的是，传统架构和应用(也就是非分布式)并不尽如人意。随着数据集越来越大，将应用迁移到数据不可避免，而因为延迟太长也无法倒置。理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本8.整合分析分析并不是一个新功能，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。不同的是基于开源应用的出现，以及数据库表单和社交媒体，非结构化数据资源(比如，维基百科)的整合能力。关键在于将多个数据类型和格式整合成一个标准的能力，有利于更轻松和一致地实现可视化与报告制作。合适的工具也对分析/商业智能项目的成功至关重要。9. 大数据遇见大视频大数据存储问题已经让人有些焦头烂额了，现在还出现了大视频现象。比如，企业为了安全以及操作和工业效率逐渐趋于使用视频监控，简化流量管理，支持法规遵从性和几个其它的使用案例。很短时间内这些资源将产生大量的内容，大量必须要处理的内容。如果没有专业的存储解决方案很可能会导致视频丢失和质量降低的问题。10.没有绝对的赢家Hadoop的确取得了一些进展。那么随着大数据存储遍地开花，它是否会成为赢家，力压其它方案，其实不然。比如，基于SAN的传统架构在短期内不可取代，因为它们拥有OLTP，100%可用性需求的内在优势。所以最理想的办法是将超融合平台与分布式文件系统和分析软件整合在一起。而成功的最主要因素则是存储的可扩展性因素。

在现如今，随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆，从而导致国内大数据人才也极度缺乏，下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显着提升。此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态，弹性的数据湖，可以以多种格式(架构化，非结构化，半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是，它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。