大数据

值得。杭电是一个性价比很高的学校，我觉得在我看来，很多人考研究生，包括我自己，都是因为不太满意本科期间自己的学习经历，觉得并没有学到足够多的知识，所以想考研给自己一个重新洗牌的机会，杭电是一个不错的选择，虽然难考，但和那些知名985,211来比，难度还不算太高，同时毕业生的就业率与工资水平，也很不错（当然，这更多的还要看个人在校期间的努力）。是一个足够让现在的自己跳到更高阶段的一个跳板。在杭电，你可以遇到那些你原来不可能遇到的大佬，如果和他们一起做同学，你起码也会激励自己比昨天更努力。

我以前用过RCC瑞达恒的，由于rcc强推虚拟号，感觉联系人手机号都是虚的了，不方便，反复沟通无果后，公司签了中策大数据，RCC主要偏建筑房地产行业，产品方面还可以，但是霸王条款多，不好沟通，合作起来难受，价格贵，中策大数据相比较而言，历史短一些，信息质量和数量还不错，价格比瑞达恒有优势，服务态度还可以，建筑和工业项目更齐全一些，从公司部门签单结果和销售人员反馈来看，中策大数据还是在性价比上更高一筹。

为了不让这些看似“客观”的水军评论影响大家对选择工程信息平台的判断，我们瑞达恒需要做个官方说明。第一，RCC瑞达恒确实推出了中转号（虚拟号）。当工程行业项目负责人的信息被随意分享，项目负责人被大量的供应商联系，有些可能没有经过分析适不适合自己就打了出去，有些会使用外呼机器人大范围盲扫项目，久而久之，大量低质量的营销电话让项目负责人产生了抵触心理，习惯秒挂电话。作为工程信息行业的引领者，RCC瑞达恒希望行业能健康长久地发展，我们有责任保护项目负责人的联系信息，同时也希望真正与项目需求相匹配的建材企业能更容易顺利地联系到项目负责人，所以推出了在快递、网约车行业已经普遍应用的“中转号”功能。需要强调下：使用中转号成功通话时长超过30秒是可以获取到真实号码的。第二，像西门子、霍尼韦尔、ABB、施耐德、3M、迅达、阿姆斯壮、飞利浦等大中小企业和我们长期保持着合作关系，如果我们霸王条款多，不好沟通，合作起来难受，那这些行业领头企业不可能一直支持我们。第三，瑞达恒的价格确实比竞争对手高点，这也是因为我们在信息搜集方面和服务方面投入巨大，瑞达恒分布在全国十个重点城市的工程信息团队有三百名专业的信息员，而且我们给每个客户都配了专属的电话客服人员和信息查询人员，协助解决客户的使用问题和项目查询。每个公司的员工肯定都会说自己家信息的好，最好的辨别办法就是试用下各个平台，以下是最快捷有效的对比方法：1、申请个试用账号看看，搜一下信息量；2、搜一些以前合作过的项目，看看所报道的内容和相关的公司和联系人是否与你所知道的信息相符；3、搜一些你感兴趣的项目，尝试打一些电话核实里面资料的准确性；4、去信息公司的办公地点看看地理位置和人员规模；5、问问身边的在大型建材企业工作的朋友，听一下他们的意见。既然要购买信息，那目的就是找到及时准确的信息，然后选择最适合的项目并最终签单。其实工程的金额一般都比较大，只要跑成一个项目，所付出的信息费就可以忽略不计了。更何况有了瑞达恒强大的工程信息库，能跑成的项目又何止一个呢？网络水很省，亲自试用才显真，希望能帮助楼主。

大数据已经走到了岔路口大数据已经武装了一部分公司企业，并用利润的增长证明了其商业价值。 1分钟在大数据的世界里会发生什么？App store产生47,000次下载；twitter产生100,000条记录；Google接受2,000,000次搜索；互联网消费272,070美元。 科技、IT产业的发展总是离不开高新概念的开拓。这些概念中，有些带来了难以估量的商业价值、也有些最终沦为浮皮潦草的炒作噱头。在商业价值的认知上，大数据无疑已经走到了岔路口。 诚然，大数据已经武装了一部分公司企业，并用利润的增长证明了大数据的商业存在。但是也有很多企业正在因大数据而战，只不过，他们还没搞明白——什么是大数据？大数据将如何带来商业价值？ 洞察商机 深耕环保领域的世界500强企业巴斯夫大中华区管理董事会董事长关志华在接受《英才》记者专访时坦言，其实数据化的发展已经历了一段时间。但是时至今日，大数据究竟如何定义，也很难讲清楚。 “但现在很多新技术的发展都依托于大数据，而这些技术的发展具备很大的潜力。因此可以说数据化将是必然的。”关志华说。 如他所言，大数据的窘境在于——大数据无处不在、亦真亦幻。但是对于浸淫在大数据概念中的人们而言，它仿佛是空气，看不到但是离不开。 这种认知上的模糊，客观受限于大数据的阶段性发展，其发展阶段存在四个层级：教育、探索、接触、执行。而目前更多的使用者仍然集中在探索阶段。 那么，究竟如何正确认识大数据？IBM全球副总裁胡世忠告诉《英才》记者，大数据分析拥有4大特性——即4V：数量（volume）、多样性（variety）、速度（velocity）、精确性（veracity）。 信息泛滥带来了排山倒海般的数据，大、杂、快、疑的数据海洋很容易让我们迷失。正是由于大数据的4V维度包罗万象，才使得大数据的真正意义得以体现——洞察能力。 何谓“洞察能力”？西班牙品牌ZARA平均每天卖出110万件衣服，通过全球资讯网络，每一件销售出去的商品都有自己的销售身份证（包括售价、部门、时段、客户），这些数据经过自动化程序分析出顾客的行为模式和消费喜好，作为未来产品的生产决策，让ZARA最短3天就可以推出一件新品，一年可以推出12000款时装。 挑战人类的道德底线 尽管大数据或将给整个社会带来难以估量的商业价值，但当《谍影重重》电影中的“绊脚石”计划被斯诺登生鲜演绎的淋漓尽致之后，人们也开始意识到，在当今社会，隐私的安全属性早已经荡然无存——这也是大数据带来的最为令人担忧的隐患。 英仕曼集团中国区主席李亦非对《英才》记者表示，大数据的未来将快速发展，但同时，大数据会使每个人无法保留隐私，这甚至会挑战人类的道德底线。 不过在IBM新兴市场部大数据总监王晓梅看来，大数据的安全并不是新的命题，它所面临的威胁与传统数据是相同的。归根结底，这需要国家有相应的法律法规对数据安全进行保障、企业和机构要按规矩办事、个体要对数据有意识的保护。 除了安全隐患，数据在被处理、分析和应用前，数据可靠与否势必会影响信息分析的价值。这其中由人所产生的数据不可靠的程度特别高，很有可能出现蓄意诈骗、无心欺瞒以及时许错乱等问题。 对此，胡世忠认为，当我们试图收集大量的数据，希望从中找出某种规律和趋势的时候，也必须思考这些庞杂的数据量中有哪些不确定因素存在，否则不可靠的数据会形成不确定的分析结果，进而影响后续决策价值。 因此，尽管3—5年后，大数据或许将体现出更多的商业价值，但数据安全与数据准确势必是大数据当下发展不得不克服的问题，这些挑战也是大数据发展的机遇。

大数据分析技术生态圈一览大数据领域让人晕头转向。为了帮助你，我们决定制作这份厂商图标和目录。它并不是全面列出了这个领域的每家厂商，而是深入探讨大数据分析技术领域。我们希望这份资料新颖、实用。这是一款面向Hadoop的自助服务式、无数据库模式的大数据分析应用软件。Platfora这是一款大数据发现和分析平台。Qlikview这是一款引导分析平台。Sisense这是一款商业智能软件，专门处理复杂数据的商业智能解决方案。Sqream这是一款快速、可扩展的大数据分析SQL数据库。Splunk这是一款运维智能平台。Sumologic这是一项安全的、专门定制的、基于云的机器数据分析服务。Actian这是一款大数据分析平台。亚马逊Redshift这是一项PB级云端数据仓库服务。CitusData可扩展PostgreSQL。Exasol这是一种用于分析数据的大规模并行处理(MPP)内存数据库。惠普Vertica这是一款SQL on Hadoop大数据分析平台。Mammothdb这是一款与SQL兼容的MPP分析数据库。微软SQL Server这是一款关系数据库管理系统。甲骨文Exadata这是一款计算和存储综合系统，针对甲骨文数据库软件进行了优化。SAP HANA这是一款内存计算平台。Snowflake这是一款云数据仓库。Teradata这是企业级大数据分析和服务。数据探查Apache Drill这是一款无数据库模式的SQL查询引擎，面向Hadoop、NoSQL和云存储。Cloudera Impala这是一款开源大规模并行处理SQL查询引擎。谷歌BigQuery这是一项全面托管的NoOps数据分析服务。Presto这是一款面向大数据的分布式SQL查询引擎。Spark这是一款用于处理大数据的快速通用引擎。平台/基础设施亚马逊网络服务(AWS)提供云计算服务思科云提供基础设施即服务Heroku为云端应用程序提供平台即服务Infochimps提供云服务的大数据解决方案微软Azure这是一款企业级云计算平台。Rackspace托管专业服务和云计算服务Softlayer(IBM)提供云基础设施即服务数据基础设施Cask这是一款面向Hadoop解决方案的开源应用程序平台。Cloudera提供基于Hadoop的软件、支持和服务。Hortonworks管理HDP――这是一款开源企业Apache Hadoop数据平台。MAPR这是面向大数据部署环境的Apache Hadoop技术。垂直领域应用/数据挖掘Alpine Data Labs这是一种高级分析平台，可处理Apache Hadoop和大数据。R这是一种免费软件环境，可处理统计计算和图形。Rapidminer这是一款开源预测分析平台SAS这是一款软件套件，可以挖掘、改动、管理和检索来自众多数据源的数据。提取、转换和加载(ETL)IBM Datastage使用一种高性能并行框架，整合多个系统上的数据。Informatica这是一款企业数据整合和管理软件。Kettle-Pentaho Data Integration提供了强大的提取、转换和加载(ETL)功能。微软SSIS这是一款用于构建企业级数据整合和数据转换解决方案的平台。甲骨文Data Integrator这是一款全面的数据整合平台。SAPNetWeaver为整合来自各个数据源的数据提供了灵活方式。Talend提供了开源整合软件产品Cassandra这是键值数据库和列式数据库的混合解决方案。CouchBase这是一款开源分布式NoSQL文档型数据库。Databricks这是使用Spark的基于云的大数据处理解决方案。Datastax为企业版的Cassandra数据库提供商业支持。IBM DB2这是一款可扩展的企业数据库服务器软件。MemSQL这是一款分布式内存数据库。MongoDB这是一款跨平台的文档型数据库。MySQL这是一款流行的开源数据库。甲骨文这是一款企业数据库软件套件。PostgresSQL这是一款对象关系数据库管理系统。Riak这是一款分布式NoSQL数据库。Splice Machine这是一款Hadoop关系数据库管理系统。VoltDB这是一款内存NewSQL数据库。Actuate这是一款嵌入式分析和报表解决方案。BiBoard这是一款交互式商业智能仪表板和可视化工具。Chart.IO这是面向数据库的企业级分析工具。IBM Cognos这是一款商业智能和绩效管理软件。D3.JS这是一种使用HTML、SVG和CSS可视化显示数据的JavaScript库。Highcharts这是面向互联网的交互式JavaScirpt图表。Logi Analytics这是自助服务式、基于Web的商业智能和分析应用软件。微软Power BI这是交互式数据探查、可视化和演示工具。Microstrategy这是一款企业商业智能和分析软件。甲骨文Hyperion这是企业绩效管理和商业智能系统。Pentaho这是大数据整合和分析解决方案。SAP Business Objects这是商业智能解决方案。Tableau这是专注于商业智能的交互式数据可视化产品系列。Tibco Jaspersoft这是商业智能套件。

大数据在大多数情况下一直是技术上关注的领域。虽然商业影响总是很明确，但市场的焦点主要在于实验，以及找出如何解决大规模数据集所面临的技术问题的办法。当然，大数据的成功应用产生了巨大的业务成果，但市场的主要驱动力是技术开发，而不是业务应用。然而在2017年将有一个明显的变化。首先，随着行业的不断发展，大数据的社会影响以及数据科学家和从业者必须发挥的重要作用将会显著增加。大数据和人工智能（AI）的交叉点也在加强了企业处理大数据主动性的紧迫性。虽然大数据作为人工智能动力的本质已经使二者共生，但人工智能作为企业高管面临的头号问题，这正在使企业规模的大数据在战略上占有一席之地。实时处理大数据将重点转移到组织如何在现实世界中应用大数据也带来了第二个重要趋势：实时应用数据和分析的转变。越来越多的人认识到事后分析并不是唯一的大数据用例，实际上这并不是最好的用例。许多组织现在意识到，通过在交易时应用最终的分析和见解，他们可以利用大数据的最大价值。有了这个用例，组织不仅可以使用回顾性数据进行分析和规划，而且可以使用它来塑造客户体验，更好地进行决策，并在消极结果发生之前降低风险。在交易点使用数据可以采取多种形式，应该是任何现代大数据战略的基本要素。几家科技公司已经引入了工具和策略来帮助组织实时地整合他们从大数据计划中获得的见解和分析。这些包括（按字母顺序）：· Cambridge Semantics：一种基于语义关系数据模型的端到端的探索性分析解决方案，通过根据业务环境构建数据，实现实时分析，并缩短上市时间。· MapR：融合数据平台，提供所谓的“数据结构”，将传统数据湖与流数据集成在一个单独的，位置无关的和场景感知的平台中。· Splice Machine：一种应用程序开发平台，它创建一个新的“预测应用程序”，将事务处理和分析处理合并，并将分析导出的洞察数据注入到应用程序工作流程中。· Striim：实时数据集成和流分析平台，可在摄入时分析数据，以便通过实时洞察来支持决策。· VoltDB：一个运行数据平台，可提供毫秒响应时间的实时事件处理和分析。虽然这些技术提供商正在采用不同的方法实时应用大数据，但每个技术提供商都向企业组织提供一个相同的信息：现在是使用大数据的最佳时机。发挥大数据的价值大数据行业核心技术面临的挑战仍然存在，并将在可预见的未来持续下去。随着数据呈指数级增长，企业组织和服务于其的技术公司将继续处在一场持续的战斗中，使其变得易于管理。然而，很明显，组织现在正在开始认真应对在整个企业中应用大数据所带来的挑战，从而可以加速数字化转型，为日益增长的人工智能提供动力。而且很明显，行业和企业组织都认识到，为了实现大数据的承诺，他们需要获得大数据的价值。

大数据时代数据管理方式研究1数据管理技术的回顾 数据管理技术主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。随着数据应用领域的不断扩展，数据管理所处的环境也越来越复杂，目前广泛流行的数据库技术开始暴露出许多弱点，面临着许多新的挑战。 1.1 人工管理阶段 20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有操作系统和管理数据的专门软件。该阶段管理的数据不保存、由应用程序管理数据、数据不共享和数据不具有独立性等特点。 1.2 文件系统阶段 20 世纪 50 年代后期到 60 年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。其数据面向特定的应用程序，因此，数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。 1.3数据库阶段 20 世纪 60 年代后期以来，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。在此基础上，才有可能克服文件系统管理数据时的不足，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。 2大数据时代的数据管理技术 大数据（big data），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目前主流软件工具，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。大数据有 3 个 V,一是大量化（Volume），数据量是持续快速增加的，从 TB级别，跃升到 PB 级别；二是多样化（Variety），数据类型多样化，结构化数据已被视为小菜一碟，图片、音频、视频等非结构化数据正以传统结构化数据增长的两倍速快速创建；三是快速化 （Velocity），数据生成速度快，也就需要快速的处理能力，因此，产生了“1 秒定律”,就是说一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了，这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2.1 关系型数据库（RDBMS） 20 世纪 70 年代初，IBM 工程师 Codd 发表了著名的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,标志着关系数据库时代来临。关系数据库的理论基础是关系模型，是借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，现实世界中的实体以及实体之间的联系非常容易用关系模型来表示。容易理解的模型、容易掌握的查询语言、高效的优化器、成熟的技术和产品，使得关系数据库占据了数据库市场的绝对的统治地位。随着互联网 web2.0 网站的兴起，半结构化和非结构化数据的大量涌现，传统的关系数据库在应付 web2.0 网站特别是超大规模和高并发的 SNS（全称 Social Networking Services,即社会性网络服务） 类型的 web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。 2.2 noSQL数据库 顺应时代发展的需要产生了 noSQL数据库技术，其主要特点是采用与关系模型不同的数据模型，当前热门的 noSQL数据库系统可以说是蓬勃发展、异军突起，很多公司都热情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapReduce 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那个公司的 noSQL数据库都围绕着大数据的 3 个 V,目的就是解决大数据的 3个 V 问题。因此，在设计 noSQL 时往往考虑以下几个原则，首先，采用横向扩展的方式，通过并行处理技术对数据进行划分并进行并行处理，以获得高速的读写速度；其次，解决数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合的问题；再次，放松对数据的 ACID 一致性约束，允许数据暂时出现不一致的情况，接受最终一致性；最后，对各个分区数据进行备份（一般是 3 份），应对节点失败的状况等。 对数据的应用可以分为分析型应用和操作型应用，分析型应用主要是指对大量数据进行分类、聚集、汇总，最后获得数据量相对小的分析结果；操作型应用主要是指对数据进行增加、删除、修改和查询以及简单的汇总操作，涉及的数据量一般比较少，事务执行时间一般比较短。目前数据库可分为关系数据库和 noSQL数据库，根据数据应用的要求，再结合目前数据库的种类，所以目前数据库管理方式主要有以下 4 类。 （1）面向操作型的关系数据库技术。 首先，传统数据库厂商提供的基于行存储的关系数据库系统，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精确性、系统可恢复性，在事务处理方面仍然是核心引擎。其次，面向实时计算的内存数据库系统，如 Hana、Timesten、Altibase 等通过把对数据并发控制、查询和恢复等操作控制在内存内部进行，所以获得了非常高的性能，在很多特定领域如电信、证券、网管等得到普遍应用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 为代表的 new SQL 宣称能够在保持 ACDI 特性的同时提高了事务处理性能 50 倍 ~60 倍。 （2）面向分析型的关系数据库技术。 首先，TeraData 是数据仓库领域的领头羊，Teradata 在整体上是按 Shared Nothing 架构体系进行组织的，定位就是大型数据仓库系统，支持较高的扩展性。其次，面向分析型应用，列存储数据库的研究形成了另一个重要的潮流。列存储数据库以其高效的压缩、更高的 I/O 效率等特点，在分析型应用领域获得了比行存储数据库高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一个典型的基于列存储技术的数据库系统。 （3）面向操作型的 noSQL 技术。 有些操作型应用不受 ACID 高度一致性约束，但对大数据处理需要处理的数据量非常大，对速度性能要求也非常高，这样就必须依靠大规模集群的并行处理能力来实现数据处理，弱一致性或最终一致性就可以了。这时，操作型 noSQL数据库的优点就可以发挥的淋漓尽致了。如，Hbase 一天就可以有超过 200 亿个到达硬盘的读写操作，实现对大数据的处理。另外，noSQL数据库是一个数据模型灵活、支持多样数据类型，如对图数据建模、存储和分析，其性能、扩展性是关系数据库无法比拟的。 （4）面向分析型的 noSQL 技术。 面向分析型应用的 noSQL 技术主要依赖于Hadoop 分布式计算平台，Hadoop 是一个分布式计算平台，以 HDFS 和 Map Reduce 为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。《Hadoop 经典实践染技巧》传统的数据库厂商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等纷纷转向 Hadoop 的研究，如微软公司关闭 Dryad 系统，全力投入 Map Reduce 的研发，Oracle 在 2011 年下半年发布 Big Plan 战略计划，全面进军大数据处理领域，IBM 则早已捷足先登“,沃森（Watson）”计算机就是基于 Hadoop 技术开发的产物，同时 IBM 发布了 BigInsights 计划，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（统计分析、数据挖掘软件）等技术和产品构建大数据分析处理的技术框架。同时也涌现出一批新公司来研究Hadoop 技术，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。 3数据管理方式的展望 通过以上分析，可以看出关系数据库的 ACID 强调数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，而对于很多互联网应用来说，对这一致性和隔离性的要求可以降低，而可用性的要求则更为明显，此时就可以采用 noSQL 的两种弱一致性的理论 BASE 和 CAP.关系数据库和 noSQL数据库并不是想到对立的矛盾体，而是可以相互补充的，根据不同需求使用不同的技术，甚至二者可以共同存在，互不影响。最近几年，以 Spanner 为代表新型数据库的出现，给数据库领域注入新鲜血液，这就是融合了一致性和可用性的 newSQL,这种新型思维方式或许会是未来大数据处理方式的发展方向。 4 结束语 随着云计算、物联网等的发展，数据呈现爆炸式的增长，人们正被数据洪流所包围，大数据的时代已经到来。正确利用大数据给人们的生活带来了极大的便利，但与此同时也给传统的数据管理方式带来了极大的挑战。

执行大数据[注]项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。我们来看看两位专家对这个问题的看法。专家·VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示，SQL已经赢得了大型企业的广泛部署，大数据是它可以支持的另一个领域。·Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的选择，并且从很多方面来看，它是大数据的最佳选择，特别是涉及到可扩展性时。SQL经历时间的考验，并仍然在蓬勃发展VoltDB公司首席技术官Ryan Betts结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者，它已经主宰了几十年，目前大数据公司和组织(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)正在积极投资于SQL。在成为主导技术(例如SQL)后，有时候我们很容易忘记其优越性。SQL的独特优势包括：1. SQL能够加强与数据的交互，并允许对单个数据库设计提出问题。这是很关键的特征，因为无法交互的数据基本上是没用的，并且，增强的交互性能够带来新的见解、新的问题和更有意义的未来交互。2. SQL是标准化的，使用户能够跨系统运用他们的知识，并对第三方附件和工具提供支持。3. SQL能够扩展，并且是多功能和经过时间验证的，这能够解决从快写为主导的传输到扫描密集型深入分析等问题。4. SQL对数据呈现和存储采用正交形式，一些SQL系统支持JSON和其他结构化对象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。虽然NoSQL的出现带来了一些影响，但SQL仍然主导着市场，并在大数据领域赢得了很多投资和广泛部署。NoSQL的说法很含糊，对于本次讨论，我借用Rick Cattell对NoSQL的定义，即提供简单操作(例如密钥/数值存储)或简单记录和索引，并专注于这些简单操作的横向可扩展性的系统。很显然，现在很多新的数据库并不是都一样，认识每种数据库背后的原理以及潜在问题是成功的关键。NoSQL的主要特点使其更适合于特定的问题。例如，图形数据库更适合于数据通过关系组织的情况，而专门的文本搜索系统更适合于需要实时搜索的情况。在这里，让我们看看SQL系统的主要优势和差异化功能：* SQL可实现交互性。 SQL是一种声明性查询语言。用户说出他们想要什么(例如，显示过去五年三月份期间顶级客户的地理位置)，数据库内部就会构件算法并提取请求的结果。相比之下，NoSQL编程创新MapReduce是一种程序性查询技术。在用户提出请求时，MapReduce要求用户不仅说出自己想要什么，而且要求他们陈述如何产生答案。这听起来像一个无趣的技术差异，但这很关键，原因在于：首先，声明性SQL查询更容易通过图形化工具以及点击报告构建器来构建。这让分析师、操作员、管理者和其他不具备软件编程能力的员工进行数据库查询;其次，数据库引擎可以利用内部信息来选择最有效的算法。改变数据库的物理布局或数据库，最佳算法仍然能够计算出来。而在程序性系统中，编程人员需要重新访问和重新编程算法，这是非常昂贵且容易出错的过程。市场理解这个关键区别。在2010年，谷歌宣布部署SQL来补充MapReduce，主要受内部用户需求所驱动。最近，Facebook发布了Presto(一种SQL部署)来查询其PB级HDFS集群。根据Facebook表示：“随着我们的仓库增长到PB级，以及我们的需求变化，我们清楚地意识到，我们需要一个提供低延时查询的互动系统。”此外，Cloudera也正在构建Impala—另一个基于HDFS的SQL部署。* SQL是标准化的。 虽然供应商有时候会添加自己的语言到SQL界面，但SQL的核心是标准化的，还有其他规格(例如ODBC和JDBC)提供广泛可用的稳定界面到SQL存储。这带来了一个管理和操作工具生态系统，可以在SQL系统之上设计、监控、检查、探索和构建应用程序。SQL用户和程序员可用跨多个后端系统重复使用其API和UI知识，减少了应用程序的开发时间。标准化还允许声明性第三方提取、转换、加载(ETL)工具，使企业可以在数据库之间以及跨系统传输数据。* SQL可扩展。 认为SQL必须牺牲以获得可扩展性的看法，完全是错误的。如前所述，Facebook创建了一个SQL界面来查询PB级数据。SQL能够非常有效地运行极快的ACID传输。SQL对数据存储和索引提供的抽象[注]化允许跨各种问题和数据集大小的一致使用，让SQL可以跨集群复制数据存储有效地运行。使用SQL作为界面独立于构建云、规模或HA系统，SQL中并没有什么在阻止和限制容错、高可用性和复制。事实上，所有现代SQL系统支持云友好型横向可扩展性、复制和容错性。* SQL支持JSON。 几年前，很多SQL系统增加了XML文档支持。现在，随着JSON成为一种流行的数据交换格式，SQL供应商也纷纷加入了JSON型的支持。基于现在灵活的编程过程和web基础设施的正常运行时间要求，我们很需要结构化数据类型的支持。Oracle 12c、PostgreSQL 9.2、VoltDB和其他支持JSON的数据库，通常具有优于“原生”JSON的性能。SQL将继续赢得市场份额，并会继续看到新的投资和部署。NoSQL数据库提供专有查询语言或简单的键值语义，而没有更深层次的技术差异化。现代SQL系统提供可扩展性的同时，还支持更丰富的查询语义，并有庞大的用户安装基础，广泛的生态系统整合和深度企业部署。NoSQL更适合大数据应用程序Couchbase公司首席执行官Bob WiederholdNoSQL越来越多地被认为是关系型数据库的可行替代品，特别是对于大数据应用程序。此外，无模式数据模型通常更适合于现在捕捉和处理的数据种类和类型。当我们谈论NoSQL领域的大数据时，我们指的是从操作数据库读取和写入。不要将操作数据库与分析数据库混淆，这通常会查看大量数据，并从这些数据获取可视性。虽然操作数据库的大数据看起来不具有可分析性，但操作数据库通常会存储超大量用户的大型数据集，这些用户经常需要访问数据来实时执行交易。这种数据库的操作规模也解释了NoSQL的关键特性，也就是为什么NoSQL是大数据应用程序的关键的原因。NoSQL是可扩展性的关键每次技术行业经历硬件发展的根本性转变时，都会出现一个拐点。在数据库领域，从纵向扩展到横向扩展的转变推动了NoSQL的发展。关系型数据库(包括来自甲骨文和IBM的数据库)是纵向扩展。也就是说，它们是集中式、共享一切的技术，只能通过增加更多昂贵的硬件来扩展。而NoSQL数据库是分布式横向扩展技术。它们使用了分布式节点集(称为集群)来提供高度弹性扩展功能，让用户可以添加节点来动态处理负载。分布式横向扩展的做法通常要比纵向做法更加便宜。商业关系型数据库的授权费用也让人望而却步，因为他们的价格是按每台服务器来计算。另一方面，NoSQL数据库通常是开源技术，按照运行的服务器集群收费，而且价格相对便宜。NoSQL是灵活性的关键关系型数据库和NoSQL数据模型有很大的不同。关系型模式获取数据，并将数据分配到很多相互关联的表中，这些表通过外键相互应用。当用户需要对数据集运行查询时，所需信息需要从多个表中收集(通常涉及数百个企业应用程序)，并结合这些信息，再提供给应用程序。同样地，当写入数据时，需要在多个表协调和执行写入。当数据相对较少，并且，数据以较慢速度流入数据库时，关系型数据库通常能够捕捉和存储信息。然而，现在的应用程序通常需要快速写入(和读取)海量数据。NoSQL数据库采用非常不同的模式。在其核心，NoSQL数据库其实是“NoREL”，或者说非关系型，这意味着它们没有依赖于表以及表之间的联系，以存储和组织信息。例如，以文档为导向的NoSQL数据库获取你想要存储的数据，并采用JSON格式整合到文档中。每个JSON文档可以被你的应用程序视为一个对象。JSON文档可能会提取跨越25个表的数据，将数据集成到一个文档中。聚合这些信息可能会导致信息重复，但由于存储已不再是一个成本问题，数据模型灵活性、发布所产生文档的简便性以及读取和写入性能提高，让这成为不错的选择。NoSQL是大数据应用程序的关键通过第三方(包括社交媒体网站)，数据正变得越来越容易捕捉和访问。这些数据包括：个人用户信息、地理位置数据、用户生产的内容、机器记录数据和传感器产生的数据。企业还可以依赖于大数据来推动其关键任务型应用程序。同时，企业正在转向到NoSQL数据库，因为这种数据库非常适合现在新型的数据类型。开发人员想要一个灵活的数据库，可以很容易适应新的数据类型，并且，不会受第三方数据供应商的内容结构变化的影响。大多数新数据是非结构化和半结构化，因此，开发人员也需要能够有效存储这些数据的数据库。然而，关系型数据库采用的严格定义的基于模式的做法让其不可能快速整合新数据类型，并且很不适合于非结构化和半结构化数据。总体来说，随着web和移动应用程序的增加、新的趋势、网上消费者行为的转变以及新的数据类型的出现，行业需要能够提供可扩展的灵活的数据库技术来管理和访问数据。NoSQL技术是有效满足这些需求的唯一可行解决方案。

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现在一提起互联网金融行业、Fintech领域，人工智能、大数据风控的热度就直线飙升。许多交易规模比较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术，以构建提供普惠金融服务的能力。那么，这些优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的呢?陆金所：KYC 2.0系统精准判断投资者的风险承受能力陆金所自成立起就引进国际领先的第四代风险管理系统，借鉴平安集团经验，形成了成熟的风险管理数据模型。其近日又推出了KYC 2.0系统，力求通过大数据技术、机器学习以及金融工程等方法，建立完整的互联网财富管理平台投资者适当性管理体系，在资金端对投资者进行“精准画像”，并提供智能推荐服务。据了解，KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化，每位用户都会获得专属的风险承受能力分值，又称“坚果财智分”，对投资者风险承受能力的判断更精准。点评：量化数据信息，进行大数据建模。风控最好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高，是风险评估最好的数据。所以，陆金所以平安集团经验为基础运用到的大数据风控，使用的是围绕用户周围的信用数据，这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关，可以作为一个重要因子进行录入，对其个人进行打分，再对其进行个体分析，最终得到一个综合评分，这就对用户进行了一个精准的风险承受能力评判。民贷天下：拓宽数据维度实现纯线上智能化服务民贷天下基于稳健、安全、规范的风控理念，其风控部门确定了“风控从严”原则，设定了借款审查、贷中管理、贷后跟踪等风控流程。目前，民贷天下正全力推进全智能化建设，构造一个完整的、从资产端到平台端的全链路大数据风控系统，通过对人工智能、大数据分析、知识图谱、区块链等技术的运用，为平台运营及业务发展提供强大动力。在传统数据之外，民贷天下还不断拓展数据维度，如在用户授权下，对用户社交数据、访问时间、相关认证、通讯记录等数据整合分析，并且与蚂蚁金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方机构紧密合作，进一步丰富对用户的数据画像，使民贷天下的大数据风控系统更加精准，从而实现从客户申请、受理、审核、授信、放款到贷中贷后管理等纯线上智能化服务。点评：拓宽数据维度，是对传统风控的补充。传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入维度上，影响用户信用评分的信息较多，很多都没有引入到风险评估流程。而大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)。民贷天下利用这样的大数据风控，通过与第三方合作等方式，将内部数据以及原有数据打通和整合之后，就会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。这些多维度、全面的信息正是大数据风控的优势所在，同时也是对传统风控一个很好的补充，进一步实现智能化服务。真融宝：以数据介质为主构建数据和模型算法的核心技术真融宝以数据介质为主，利用分布式计算处理数据，以公众互联网的全网为平台，以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。并且在用户数据方面，对每个新进用户建立一份电子档案，对每名用户投资需求进行了解登记，并对每一笔资金进行多重备份，形成动态的用户资金数据。除此之外，真融宝还利用大数据进行决策，将金融活动转化为智能数据处理活动，降低人为因素的干扰，提高风险评估、分析和预警能力，大数据提供的信息使得真融宝的决策更加科学智能化，对于风控的精准度控制起到非常大的帮助作用。点评：数据和模型算法，可建立实时风险管理视图。大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，真融宝可以通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力，提升量化风险评估能力。数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。真融宝利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，提高了风险管理的及时性。一直以来，风控都是金融机构的生命线。从陆金所、民贷天下、真融宝这三家互联网金融公司为例，预计在未来，可能每家做借贷类的互联网金融公司都会发展出属于自己的一套大数据风控体系，并且随着互联创业公司的业务数据越来越大，数据基础会逐渐扎实。

读读这本书吧。。驾驭大数据 驾驭未来文/林海龙 虎嗅网友大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国政府的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！大数据重要以及不重要的一面与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。网络数据与电子商务对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。一些有价值的应用场景大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手机应用所提供的时间和位置的数据也会提供主动的、及时的推送客户关怀信息，有利于改善客户关系和创造商业机会，也可以利用它进行共同目的和兴趣的社交，这些都会带来一种令人惊奇的业务创新。在视频游戏、电信话费清单上，作者也提出了十分有价值的洞见。技术、流程、方法、组织、人、文化作者是Teradata的首席分析师，绝非是文献学专家和徒有虚名之辈，他在书中也介绍了如何利用海量并行架构（MPP），云计算、网格计算、MapReduce等时下炙手可热的技术从大数据中披沙沥金，驾驭大数据。同时，作者一直在提醒我们，数据只是源，“思想才是分析之父”，“有价值和影响力的分析才是优质分析”，优质分析要符合G（Guided指导性）R（Relevant相关性）A（Explainable可行性）T（Timely及时向）原则，并且优质的分析要能提供答案、提供用户需要的东西，要能提供新的解决方案，对实际行动有指导意义，从这个角度看，它区别于报表那种标准和固定的数据呈现模式，借助于大数据分析，用户能够把握现状、预测趋势，这样才能驾驭未来。作为一个大数据的行动者和实干家，作者也结合自己的工作经验，对于如何成为优秀的分析师，给出了他的答案，那就是学历、数学和编程等技能“它们仅仅是起点而已”，优秀分析专家身上更重要的才能是“承诺、创造力、商业头脑、演讲能力和沟通技巧、直觉”，这种人一将难求，它需要分析师长期的工作经验积累，从这点看，数据分析“不能只把自己当成科学家，业内最好的分析专家毫无疑问也是艺术家”。企业的大数据探索之旅，并非一片坦途，也会充满了各种艰险，这就需要企业具有创新性的文化氛围，容忍冒险和犯错，并鼓励尝试，作者也切中肯綮的提出“关注人，而不是工具”，“打破思维定势，形成连锁反应，统一行动目标”的创新之路，供读者思考和借鉴。时异而世移，我认为，在当今社会，企业直面社会的剧烈变化，在管理工作中依赖小规模的“点子”“好主意”的传统做法已经难以应对市场的激烈竞争，企业需要从那些来自于现场、来源于客户、来源于多个时空的全方位的立体信息中找到利润的宝藏，才能获得持续增长的动力，从这个意义上看，驾驭大数据是企业驾驭未来的必经之路。

什么是大数据，大数据的意义是什么？ 大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，电影里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据 空谈数据没有太大意义，要看数据的主要方向是什么。1、从技术应用方向来说，我们的数据主要做传播指导；2、数据研究过程中我们的数据主要来自互联网的公共数据（媒体数据、自媒体数据、企业自营的媒体数据），通过数据解决用户洞察问题、传播效果问题、竞争情报获取的问题，3、我们主要是在大数据的维度上的研究上，我们的维度更多更宽广，维度的多少决定了效果。 大数据的意义 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成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面：1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2) 做小而美模式的中长尾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不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生: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。 什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据 读读这本书吧。。驾驭大数据 驾驭未来 大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国 *** 的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。 该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！ 大数据重要以及不重要的一面 与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。 网络数据与电子商务 对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。 一些有价值的应用场景 大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手...... 大数据的到来对我国经济发展有什么意义 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 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成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面： 1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销; 2) 做小而美模式的中长尾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。 互联网大数据有哪些好处多 大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。 为什么使用大数据？ 数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。 现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。 更完整的解析 大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。 现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。 类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。 大数据是什么？ 由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分： 量级（Volume）：大量的数据 速率（Velocity）：高速的数据产出 多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。 正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式： 网站分析 移动分析 设备/传感器数据 用户数据（CRM） 统一的企业数据（ERP） 社交数据 会计系统 销售点系统 销售体系 消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据） 公司内部电子表格 公司内部数据库 位置数据（空间位置、GPS定位的位置） 天气数据 但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。 想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅 *** 的大数据词条。 大数据的好处 大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如...... 什么是“大数据”的真正含义 大讲台大数据 在线培训为你解答：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 *** ，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。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。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。 最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 大数据给人们带来的好处 对一般用户来说意义不大，对于药店、药厂有必要了解用户的需求，但是如果真的利用起来能给用户带来选药的便利还是很有用的。比如当你生病不知道选哪种药好的时候，根据循证医学原理能帮你找到合适的药这样也算是带来了好处。 工业大数据对中国有什么意义 工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。 国家下一步将利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。在应用项目试点过程中，需要开展应用示范安全可靠性方面的测评，利用大数据测试技术、工业电子系统测试技术和工业云测试技术，保障工业企业大数据应用项目试点的稳步推进，中国软件评测中心在相关方面有较深厚的技术积累和案例积累，可以为我国工业大数据发展保驾护航。 大数据的特点主要有什么？ 大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 大数据的特点： 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（plexity）：数据量巨大，来源多渠道 大数据的意义： 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。 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成为赢得竞争的关键。 大数据的缺陷： 不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。

问题一：大数据的现实意义 举个例子 你在某宝买了件内衣 马云就能知道你的胸围 你的嗜好（蕾丝还是）你的住址 电话 姓名等等一系列问题 问题二：大数据有哪些重要的作用 主要由以下三点作用： 第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。 问题三：大数据真的有意义么 研究表明，大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。 大数据应用能够发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率与竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。 大数据及其开发利用能够催生新的产业形态，拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值，可以形成和应用于各行业的关键发现，大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值，许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力，减少浪费，增加透明度，并促进新想法和新见解的产生。 在当下这个信息爆炸的时代，大数据是未来的趋势。ITjob官网有关于大数据应用实例的文章和介绍，很多论坛和贴吧也有关于大数据的讨论，你可以去具体了解下大数据在生活中的应用。以及未来的发展前景，再来思考有没有意义。 问题四：什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据 空谈数据没有太大意义，要看数据的主要方向是什么。1、从技术应用方向来说，我们的数据主要做传播指导；2、数据研究过程中我们的数据主要来自互联网的公共数据（媒体数据、自媒体数据、企业自营的媒体数据），通过数据解决用户洞察问题、传播效果问题、竞争情报获取的问题，3、我们主要是在大数据的维度上的研究上，我们的维度更多更宽广，维度的多少决定了效果。 问题五：何谓大数据?大数据的特点,意义和缺陷. 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，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。 特点： 1.数据量大； 2.数据类型多； 3.数据处理实时性强； 4.数据真实性。 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。 缺陷：对处理能力要求高，存在隐私安全问题。 问题六：什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据 读读这本书吧。。 驾驭大数据 驾驭未来 文/林海龙 虎嗅网友 大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国 *** 的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。 该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！ 大数据重要以及不重要的一面 与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。 网络数据与电子商务 对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。 一些有价值的应用场景 大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手......>> 问题七：互联网大数据有哪些好处多 大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。 现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。 通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。 以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。 为什么使用大数据？ 数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。 现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。 更完整的解析 大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。 现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。 类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。 大数据是什么？ 由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分： 量级（Volume）：大量的数据 速率（Velocity）：高速的数据产出 多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。 正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式： 网站分析 移动分析 设备/传感器数据 用户数据（CRM） 统一的企业数据（ERP） 社交数据 会计系统 销售点系统 销售体系 消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据） 公司内部电子表格 公司内部数据库 位置数据（空间位置、GPS定位的位置） 天气数据 但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。 想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅 *** 的大数据词条。 大数据的好处 大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如......>> 问题八：大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思？ 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？ 一：大数据的定义。 1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。 3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二：大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。 三：大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类......>> 问题九：举例说明大数据在哪些方面发挥着重要作用 大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。 问题十：为什么大数据如此重要 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 在维克托u30fb迈尔-舍恩伯格及肯尼斯u30fb库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 对于“大数据”（Big data）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的海量、高增长率和多样化的信息资产。 根据 *** 的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 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”。 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。[1] 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）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。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 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、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 意义: 有人把数据比喻为蕴[4] 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成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面： 1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销; 2) 做小而美模式的中长尾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。

一、整体了解数据分析——5小时新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物， 但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。二、了解统计学知识——10小时15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。三、学习初级工具——20小时对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》，基础篇必须学习，提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍)，也可以学习网上的各种公开课。本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作)，如有余力可学习VBA。四、提升PPT能力——10小时作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力，因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多，但已经足够(你从来没做过PPT的话，需要再增加一些时间)。具体书籍和课程就不推荐了，网上一抓一大把，请自行搜索。五、了解数据库和编程语言——10小时这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者，数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到)，编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》，我真没收他们钱……)。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。六、学习高级工具——10小时虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类)。高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R。不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍，学会建立模型和小幅优化模型即可。七、了解你想去的行业和职位——10+小时这里我在时间上写了个”+“号，因为这一步并不一定要用整块时间来学习，它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容)。八、做个报告——25小时你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样) 如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办?答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了……这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。

一、整体了解数据分析——5小时x0dx0a新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?x0dx0a市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物， 但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。x0dx0a二、了解统计学知识——10小时x0dx0a15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。x0dx0a本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。x0dx0a三、学习初级工具——20小时x0dx0a对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》，基础篇必须学习，提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍)，也可以学习网上的各种公开课。x0dx0a本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作)，如有余力可学习VBA。x0dx0a四、提升PPT能力——10小时x0dx0a作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力，因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多，但已经足够(你从来没做过PPT的话，需要再增加一些时间)。具体书籍和课程就不推荐了，网上一抓一大把，请自行搜索。x0dx0a五、了解数据库和编程语言——10小时x0dx0a这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者，数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到)，编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》，我真没收他们钱??)。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。x0dx0a六、学习高级工具——10小时x0dx0a虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类)。高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R。不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍，学会建立模型和小幅优化模型即可。x0dx0a七、了解你想去的行业和职位——10+小时x0dx0a这里我在时间上写了个”+“号，因为这一步并不一定要用整块时间来学习，它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容)。x0dx0a八、做个报告——25小时x0dx0a你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样) 如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办?答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了??这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。

第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。第5本《深入浅出数据分析》深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。第6本《MySQL必知必会》如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。第7本《深入浅出统计学》大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。第8本《网站分析实战》互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！第9本《深入浅出Python》还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！第10本《Python学习手册》对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。第11本《利用Python进行数据分析》这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。第12本《R语言实战》R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。第13本《统计学：从数据到结论》这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。第14本《深入浅出SQL》带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。第15本《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～第16本《算法导论中文版》本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。上面的书籍都是PDF版视频教材的有：Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频Mysql从入门到精通全套视频教程8天深入理解python教程大数据Hadoop视频教程，从入门到精通Python就业班Python标准库（中文版）数学建模0基础从入门到精通，全套资源0基础Python实战-四周实现爬虫系统麦子学院招牌课程[明星python编程视频VIP教程][200G](价值9000元)从零基础到数据分析师，帮你拿到年薪50万！卫星:xccx158

一、整体了解数据分析——5小时新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物，但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。二、了解统计学知识——10小时15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。三、学习初级工具——20小时对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》，基础篇必须学习，提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍)，也可以学习网上的各种公开课。本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表，函数，各类图表使用场景及如何制作)，如有余力可学习VBA。四、提升PPT能力——10小时作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力，因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多，但已经足够(你从来没做过PPT的话，需要再增加一些时间)。具体书籍和课程就不推荐了，网上一抓一大把，请自行搜索。五、了解数据库和编程语言——10小时这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者，数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到)，编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》，我真没收他们钱……)。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。六、学习高级工具——10小时虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类)。高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R。不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍，学会建立模型和小幅优化模型即可。七、了解你想去的行业和职位——10+小时这里我在时间上写了个”+“号，因为这一步并不一定要用整块时间来学习，它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容)。八、做个报告——25小时你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样)如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办?答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了……这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

最近写了个爬虫，将知乎 3W 核心用户的公开资料爬了下来。虽然知乎声称注册用户有 6500 万，日活跃用户有 1850 万，但其中很大一部分用户是三无用户。由于该部分用户公开的数据并不多，再且新版知乎服务器对于单 IP 最大请求量有限制（大概每秒一次左右），所以我只爬了最核心的 3W 用户。我的爬虫规则是这样的：从关注量上万的知乎大 V 中随机抽取 10 个作为种子，依次爬取其关注的人，再从其关注的人爬取关注的人的关注的人，如此递归。也就是说爬虫的规则保证了进入数据库的每一个人至少有一个关注者。以下的数据分析均来自于爬虫所得到的资料，所以要是报道上面出了偏差，还请大家见谅。首先是对知乎用户的职业描述进行词云分析，列出前一百的高频词，结果如下。在职业描述中进行高频词分析，“互联网”以 4552 次频率完胜，然后是”大学“紧随其后，其频率是 2163 。这和我们平时所看到的互联网从业者和名校学生占领内容输出的主力一致。这一百个高频词也囊括了知乎用户的兴趣，居住地等信息，不过这些我们以后还会仔细分析。我们先来看看知乎的各种“最”。最高赞同数，最多关注者，写得最多答案，分别是哪些呢？首先是最高赞同数的排行榜。在赞同数上面， @张佳玮 老师以一己之力超越了第二名一倍不止，可谓是稳拿的冠军。然后前五名是 @肥肥猫 ，@朱炫 ，@唐缺 ，@马前卒 。轮子哥排在了第六名。 然后我们来看最多关注者排行榜。在关注者排行榜上， @张佳玮 老师还是遥遥领先于 @李开复 老师。再往后走就是知乎的大佬 @黄继新 和 @周源 ，再往后是 @yolfilm 。我们再来看写的答案最多排行榜。@Phil 以极高的产量勇夺答案数最高 Top1，而素有”轮带逛“之称的 @vczh 只能屈居第二。排行前五的有 @王若枫 、@柴健翌 、@zhen-liang 等大 V 。再来看看提问最多排行榜。@David Chang 以 2684 个提问排行第一，以未来知识图谱闻名的 @图灵Don 排行第二。排行前五的还有 @歆盐 ， @程瀚 、 @张亮 。然后是 BAT 三厂的员工数量比较，这个比较基于爬取到的的用户职业描述词频进行统计。可以看到鹅厂员工在知乎比例最高，阿里次之（词频： 0.004554 ），熊厂稍稍落后。都说知乎是 985 / 211 满天飞的地方，那么清北复交浙到底哪家强呢？ 可以看到北京大学和清华大学的词频不相上下，后面那三位还需加把劲啊。在移动智能时代，Android 、iOS 、WEB 前端工程师在当今软件开发中简直大放异彩。那么知乎哪一种程序员最多呢？结果是前端词频远高于 Android 和 iOS ，其实差那么一点点就是 Android 和 iOS 的和了。这么说吧，你可能是坚定乔布斯 less is more 信念的果粉，也可能是拥抱开源的 Android 粉，可是所有人都需要浏览网页，不是吗：）然后我还比较好奇知乎用户的普遍兴趣爱好是什么。结果发现健身独占鳌头般占领榜首。看来知乎上还是普遍推崇健身提高颜值提高自身吸引力。可是为什么阅读的比例是最底的呢？为此我只能假设知乎上的同学学习效率都比较高，在完成基本的阅读任务后去了另外的领域探索更大的世界。又或者说阅读，相对于旅游健身摄影来说，对于提升自身的价值性价比并不是很高，因而大家更倾向于去健身房，去旅游，去拍照吧。知乎用户地域分布。词频集中分布在北上广深杭四川浙江江苏等地方。和个人的主观印象是相似的。毕竟以上颜色较深的都是互联网行业比较发达的省份。然后就是大家最关心的知乎男女比例问题了。 在爬到的用户数据中，男性比例占了67.8%，女性只占了32.2%。也就是说男女比例比2：1还要大。看到这里，你可能会反驳我说知乎初始用户的性别就是男性啊，这样子搞个大新闻是不行的。我也觉得挺有道理的，于是进一步筛选了核心中的核心部分用户，筛选条件为粉丝数大于200且赞同数大于400的用户，这下采样应该准确了吧。然后有了下图。女性的比例降到了30.1%，男性比例相应为69.9%。这个数据比之前的数据更为不平衡。所以说女性用户在知乎更为稀缺，也显得更为珍贵。所以，与其说知乎是一个高质量的问答社区，还不如说： 作者：彭家进 来源：知乎

您好，合易认为：大数据实际上就是海量信息数据的集合，其中就包含关于可以为人力资源管理所有的部分，如：1、通过大数据，可以了解招聘目标候选人所集中在的区域，从而可以针对性的投入招聘广告；2、通过大数据，可以了解相关行业相关岗位薪酬水平，从而为薪酬管理提供依据；3、通过大数据，可以了解不同人群的喜好，从而为福利设计提供指导；4、通过大数据，可以了解各类人群在工作中常出现的不足，从而可以开展相应的培训；大数据对人力资源管理工作会起到指导作用。希望对您有帮助 ！

1月12日晚间，北京市第一中级人民法院微信公众号发布公告称，对拒不履行法院生效判决的被执行人王叁寿发布悬赏公告，查找被执行人可供执行的财产线索。这样一则最高超千万元的悬赏公告，再度将群兴玩具实控人，号称“大数据狂人”的王叁寿重新拉回到人们的视线中。“80后”王叁寿，在大数据概念尚未兴起之时就入局大数据圈，并接连创立“独角兽”九次方大数据和贵阳大数据交易所，受到行业热捧。在公开信息上，依然能看到对于他“大数据行业领军人物”的描述。2018年，顶着“大数据独角兽”的光环，王叁寿入主群兴玩具，如今，上市公司业绩垮塌，市值大跌。王叁寿和他身后的九次方大数据集团被限制高消费。北京一中院：1372万元悬赏1月12日晚，北京市第一中级人民法院发布执行悬赏公告，：根据《中华人民共和国民事诉讼法》第二百六十二条、《最高人民法院关于民事执行中财产调查若干问题的规定》第二十二条等相关规定，为维护法律尊严，及时实现胜诉当事人的合法权益，根据申请执行人申请，现北京一中院对下列拒不履行法院生效判决的被执行人发布悬赏公告，查找被执行人可供执行的财产线索。公告显示，被执行人为王叁寿，本次执行标的包括人民币1.37亿元、逾期利息、迟延履行期间的债务利息、执行费。法院公告表示，若所提供的法院尚未掌握的财产线索真实有效，使申请人的债权得以全部或部分实现，北京一中院将依申请人的承诺，按照实际执行到位案款10%的比例向提供线索者支付赏金。以此计算，此次悬赏金额最高将超过1300万元。王叁寿被称“大数据狂人”曾挪用群兴玩具逾3亿资金据上海证券报，王叁寿是一名“80后”，1981年6月生于内蒙古赤峰市。而更让其被市场所熟知的还是其在大数据领域的一系列资本运作。2010年，王叁寿跨界大数据金融行业创业，创建了九次方大数据公司，2014年获得了IDG、德同资本、博信资本近亿元的投资；2015年4月与贵阳市政府合作创建“贵阳大数据交易所”，并曾出任总裁。央视还曾拍摄专题纪录片《王叁寿：我为大数据狂》，展示了其“大数据狂人”的形象。到2018年底，九次方大数据完成了D轮融资，投前估值超过百亿。工商资料显示，九次方大数据的股东阵营中，有博信基金、德同资本、安妮股份、建银国际等数十家机构，可谓是明星云集。九次方大数据的部分股东资料图此时，志得意满的王叁寿将目光投向了资本市场，“锁定”了急需转型的群兴玩具。而从之后的结果来看，这段“牵手”对于群兴玩具来说并不美好。资料显示，群兴玩具主营业务是电子电动玩具的研发设计、生产及销售，2011年登陆深交所，曾是国内玩具行业的头部企业。但上市后业绩即直线下滑，公司也曾多次试图向手游、能源等领域转型，但都未能成功。此时，王叁寿向群兴玩具抛来了橄榄枝。2018年11月，王叁寿通过旗下深圳星河、成都星河及北京九连环数据三家公司协议受让原控股股东群兴投资所持20%股权，交易对价5.95元/股，合计7亿元。同时，获得部分股票投票权委托。交易完成后，群兴玩具实际控制人由林伟章、黄仕群变为王叁寿。鉴于王叁寿此前“大数据狂人”的形象，引发了市场对群兴玩具转型大数据的期待。公司股价连续大涨，曾走出过7连板的夸张走势，股价曾上涨超200%。但事实并没有朝着投资者的预期发展。王叁寿入主群兴玩具后，并没有往上市公司内装入大数据资产，公司最主要的收入来源还是原玩具厂房等资产的租金收入。2019年，公司营业收入2406万元，归母净利润亏损6575万元。事实上，在受让群兴玩具控制权之际，深圳星河、成都星河、九连环数据三家公司都为刚注册不久的公司。王叁寿成为群兴玩具实控人后，于2019年新设立多家子公司，包括北京科创领航鲸科技有限公司、北京科创梦工场科技有限公司、北京科创星河科技中心、北京汉鼎科创信息咨询有限公司等，主要业务涵盖产业链孵化、产业投资、科创咨询等。这些新设立的子公司注册资本多为几千万元级别，但多半未产生营收，部分公司的利润呈亏损状态。据每日经济新闻此前报道，前往群兴玩具多家子公司工商注册地并未找到公司真身，被质疑多数应为空壳公司。2020年4月中旬，据中国网财经报道，有九次方大数据管理层核心高管爆料称，公司资产多为空壳。群兴玩具为其下子公司引入的战略投资者多与九次方有关联。中国网财经2020年4月还报道称，王叁寿于2020年1月被公安机关带走调查，2月14日补缴了大额税款，此后办理了取保候审手续。对此，群兴玩具公告称，王叁寿在2020年1月17日因某公司少缴税款200万元被查，遂至北京市公安局西城分局，王叁寿担任该公司法人职务。2020年4月，群兴玩具还曝出王叁寿竟然在“掏空”上市公司。彼时公告显示，从2019年3月至2020年4月，群兴玩具共向多达25家公司及个人账户转账，采用的名目有预付账款、投资款、股权转让款乃至知识产权转让款，最少的单笔资金70万元，最多的单笔资金达4000万元，通过上述方式，王叁寿非经营性占用上市公司资金高达3.27亿元。截至2020年5月13日，资金占用本金为3.27亿元。而受此消息影响，群兴玩具股价也一路狂跌，彼时创下13个连续跌停的纪录。公司股价最低时也跌到了2.65元，跌回了王叁寿“入主”前。此后，王叁寿被监管部门轮番关注，被广东证监局采取出具警示函和责令改正措施，被深交所给予公开谴责处分。直到2021年4月底，公司收到王叁寿归还的剩余全部资金占用本金及利息人民币现金2.2亿元，上述问题才得到解决。而该笔资金是由群兴玩具董事长张金成代王叁寿支付给上市公司的，系董事长张金成向王叁寿提供的借款，专项用于彻底解决实际控制人以现金方式归还剩余全部的公司非经营性占用资金及利息。在这个过程中，群兴玩具早已“披星戴帽”，一直到2022年6月才“摘帽”。而群兴玩具2022年半年报显示，王叁寿依然还是公司的实际控制人，此后一直没有披露新的变化。2022年三季报显示，王叁寿实控的深圳星河数据科技有限公司依然是群兴玩具第一大股东，持有上市公司8.16%的股份，上述股份被全数冻结。编辑|程鹏杜恒峰校对|汤亚文每日经济新闻综合自上海证券报、公开信息、北京市第一中级人民法院

你好，大数据龙头股有：安妮股份：股票代码002235；安妮股份长期从事商务信息用纸的研发、生产、销售及综合应用服务。是一家以互联网应用与服务业务为主要领域和方向的综合企业集团，是国家火炬计划重点高新技术企业。雪迪龙：股票代码002658；经营范围包括技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务、数据处理、仪器仪表技术开发。众应互联：股票代码002464；经营范围：互联网信息服务业务；销售娱乐数码类产品；计算机软件及辅助设备的技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务。光一科技：股票代码300356；光一科技是国内最早从事用电信息采集系统业务的专业厂家之一。经营范围包括电力设备、仪器仪表、计算机软硬件的开发、设计、制造、销售及服务；信息系统设计、销售、施工、服务及技术咨询；电子设备与器件。飞利信：股票代码300287；经营范围包括电子产品、机械设备、计算机软硬件技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让、技术培训。拓展资料：一：龙头股的注意事项1、在疲软的市场中很难把握机会。 大多在涨停后进入盘整。 如果没有明显的把握，他们宁愿放弃。2、并非所有龙头股都在第二天上涨，甚至可能留下长影线，并不一定意味着行情已经结束。3. 强市中龙头股的表现与弱市或平衡市中的表现差异较大。 在弱势行情或均衡行情中，强势股的行情相对做空，不能有过高的期望。4、如果强势股在三盘后出现长影线或反复振荡，则说明行情已进入尾盘。 此时，应把握高抛机会，严格执行止损（止盈）纪律。5.龙头股操作纪律:绝对不允许模棱两可的操作呈现6.实战操作要求客观化、定量化、维护化。市场信号是实战操作的唯一，也是最高原则。7.给出精确的止损点。什么股票都敢做，因为风险已被锁定，这是操盘手的最高圣经。

肯定有的，阴阳师刚上线时就开始玩，中间A了一年，刚回来的时候，石距各种6星御魂，魂土也一排的6星，我都吓呆了，难到现在御魂都这么容易了嘛？单抽SP妖刀，单抽面灵气，单抽鬼切，然后玩到现在回归了两个月多了，基本很少见到6星了，大岳丸UP的时候70抽三次机会都没有用完，只出了两个ssr还是老的￣ ￣)σ 首先解释一下大数据杀熟什么意思，大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。 在阴阳师的NGA论坛上，有一位细心的老玩家统计了自11-12月份以来自己两次UP活动中的数据，从数据可以看出，在SP茨木推出期间，这位玩家抽了260次仍旧沉船，而在八岐大蛇活动期间，则是用了280多抽沉船。虽然两次的UP都有SSR出现，但是新推出的式神却一个也没有抽中。反观自己寮中那些十几级和二十几级的萌新，SP茨木和八岐大蛇却是一抽一个准。于是该名玩家觉得，阴阳师现阶段是不是已经出现了“数据杀熟”的情况，对于越是肝氪的玩家越是限制你想要的式神出现。而在另一名玩家帖子中，他也用自己的例子来证明了这一点，作为一名全图鉴玩家，该名玩家在SP式神推出以后从来就没有抽到过SP式神，各种UP活动累计抽了1300票，可以说是非常的“真实”了，而拥有全图鉴的他自然也是阴阳师的铁杆粉丝了，但是这样的铁杆粉花费大量的蓝票却连新人十连都能出的SP式神都抽不出，不得不让人怀疑这是运气问题还是概率问题了。 不过也有玩家认为，阴阳师“杀熟”情况只是“仁者见仁智者见智”的事情，关于阴阳师的抽卡概率，向来就存在一个非欧周期，所以杀熟理论并不是对所有玩家都有的。 而对于阴阳师“杀熟”言论，个人觉得最近的大活动确实有点迷，尤其是在UP活动中大蛇本身就有相较于其他SRR多20%的几率，其出货概率感觉确实还是不抵普通SSR，不过相对来说，有非酋存在也就会有欧皇存在，毕竟还是有很多玩家抽到了这20%概率提升的大蛇，所以在没有大数据样本之下，阴阳师“杀熟”言论也只能作为一个痒痒鼠的“梗”而已。

学习的内容全面，就业前景比较好。临沂大学的数据科学和大数据技术专业主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，学习《数据结构》《数据库原理与应用》《计算机操作系统》《计算机网络》《Java语言程序设计》等，学习的内容非常全面。未来可以从事it类的行业，比如说大数据研究数据管理，算法工程，大数据技术等等，就业前景比较好。

　　近几年，人人都在说大数据，也因此催生出一个新的专业——大数据专业，那么接下来就和一起来看看美国大数据专业介绍。　　大数据是一个新兴的留学专业方向，随着互联网的发展，现在美国开设大数据相关的专业有三个方向： 　　- 商业分析（Business Analytics）：目前最为热门的专业之一，需要学生有金融的背景知识，同时对申请者的数学和计算机背景要求较高。多数申请人会在大学本科阶段主修工程，辅修金融。 　　- 数据科学（Data Science）：是指从数据中提取信息知识，即是数据挖掘与预测分析的延伸，亦是发掘知识与数据的过程。这门专业对学生不做金融方面的要求，重点关注申请人的计算机背景。 　　- 机器学习（Machine Learning）：大部分学校机器学习专业都属于计算机科学下的一个分支，与数据科学一样，更关注申请人的计算机背景。 　　三个方向相比，无论是从个人经验还是就业前景方面，都更推荐学生选择商业分析专业。 　　根据历年申请经验，申请人需要具备以下成绩和文书： 　　- TOEFL 90+ 　　- GPA 3.0+ 　　- GRE 320+ 　　- 推荐信 　　- 个人自述 　　- 个人简历 　　- 论文（根据学校要求而定） 　　而商业分析的学校选择方面参考如下： 　　Tier 1： 　　MIT-Business Analytics 　　Northwestern University-Analytics 　　GaTech- Analytics 　　Carnegie Mellon University- MSIM-BIDA track 　　UT Austin- Business Analytics 　　Wake Forest University- Business Analytics 　　North Carolina State University- Analytics 　　University of San Francisco- Analytics 　　University of Southern California- BusinessAnalytics 　　Tier 1.5： 　　University of Minnesota- Business Analytics 　　George Washington University - BusinessAnalytics 　　Rensselaer Polytechnic Institute- BusinessAnalytics 　　Southern Methodist University-BusinessAnalytics 　　Tier 2： 　　University of Rochester- Business Analytics 　　Casewestern University- Business Analytics 　　Stevens Institute of Technology- BusinessIntelligence & Analytics 　　Bentley University- Business Analytics 　　University of California， SanDiego-Business Analytics 　　Tier 3： 　　Fordham University- Business Analytics 　　University of Connecticut- BusinessAnalytics 　　Arizona State University- BusinessAnalytics 　　Michigan State University- BusinessAnalytics

重庆交通大学信息大数据研究生好。重庆交通大学是重庆市的一所重点大学，综合实力很强，它的土木工程，交通运输，建筑学，信息大数据等实力超强，在重庆交通大学读研究生前途非常光明，大多数单位都会要。

浙江大数据局数据资源处处长是金加和。浙江省大数据发展管理局数据资源处负责人金加和、数据资源处四级调研员杨宇、数字浙江CTO陈鹏宇等一行领导莅临三替集团参观交流，双方就公共数据如何向社会开放、对接、赋能等方面开展座谈交流。

　　方法/步骤　　1　　下载，安装app。 百度搜索 百度股市通，并根据手机选择版本安装（安卓的安装安卓的，iphone安装ios版本） 　　2　　安装，app这个不多说了。打开app，界面如图所示。可以看到有自选股、资讯、智能选股、行情、我 五个标签页，自选股、行情和“我"就不多说了，炒股的都知道，我们主要要看的是 资讯和智能选股两个标签页的内容 　　3　　打开“资讯”，里面是根据百度大数据筛选出来的一些可能对股市有比较大影响的新闻。虽然现在新闻到处都能看到，但是对于股市新手来说，分辨哪些新闻比较重要是一件十分困难的事情，我一般是看这里的概念热点，对于追热点非常有用。 　　4　　下面介绍最最有用的“智能选股”，打开，可以看到有“最新热点”、“异动个股”、“优选公告”3项 　　5　　最新热点，这里综合了最近搜索最热的话题新闻，并且列出了相关的股票，非常有价值，可以据此布局；　　6　　异动个股，这里整理出了盘中资金变化较大，有可能大涨大跌的股票，适合作参考 　　7　　优选公告，这是我最看重的地方了。 新手对于上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道对于股票走势有什么影响。而这里则根据历史数据，统计出了该股票同类公告引起的涨跌，很准的。

炒股App：大数据丢在风口上的蛋尽管炒股App处于刚刚勃兴阶段，但业内几乎在短时间内迅速就其产品模式达成了共识——将交易与交流相结合，组建日常化的投资社区。在此之下，不同背景与定位的炒股App开始探索各自的商业模式，谋求符合自己的生存之道 ...据媒体报道，与2007年“大牛市”不同，2014年以来的大牛市伴随移动互联网的蓬勃发展，特别是微信、移动新闻客户端等加快了信息传播速度。2007年时，股票投资者还需要在同花顺、大智慧等PC客户端浏览行情；而今，几十个乃至近百个新式炒股App蓬勃而生，为无数赶赴牛市的“85后”新生代投资者提供参考。一场以炒股App寻找全新App增长点的创投热情，更在四五月间股市的“牛气冲天”中，被极度释放，进而又在6月末的一连串股市大跌之中，被非议无数。作为已经不再热门的App创业中的一支奇葩，在股市的风口上，炒股App到底能够走多远？社交应用的股票定制版？在有关提到此次炒股App热的媒体报道中，常有一段话，专门用来解析过去主要应用于PC的炒股软件和当下应用于手机的炒股App的区别：“尽管炒股App处于刚刚勃兴阶段，但业内几乎在短时间内迅速就其产品模式达成了共识——将交易与交流相结合，组建日常化的投资社区。在此之下，不同背景与定位的炒股App开始探索各自的商业模式，谋求符合自己的生存之道。”如果翻译成更为浅显的话语，可以理解为这些炒股App的基础架构颇类似微信、微博之类的社交应用，一些炒股达人则成为这一社交应用之中的微信公众号或者微博大V。当然，草根股民也可以用朋友圈，发表一下自己对股市的看法。这样的平台架构，其实在技术上已经没有多少难度可言，因此，其快速爆发的效率可以用“扎堆”来形容。据6月22日中国之声《新闻晚高峰》报道：“任意一个App Store，与‘炒股"相关的新式App有几十至近百个之多，包括公牛炒股、优顾炒股、短线放大器、投资堂等。”而火爆程度呢？“百度指数也显示，近一个月内关键词‘炒股软件"的搜索指数整体同比上升了834%，移动端同比上升超1000%。”如此红火的炒股App势头，它真正和过去大智慧、同花顺这样的PC客户端相比，当然并不仅仅是炒股社交化如此简单。以2011年就上线的炒股App股票雷达为例，其创始人冯月就坦言：在做法上，股票雷达要求投资者都必须公布自己的投资记录，形成交易数据公开；通过一定时间内的收益排名数据比较自动推出“股票高手”，允许用户跟着高手投资。一旦关注某个高手后，平台会自动向投资者发送该高手仓位实时变化消息。凭借“有迹可循”和“跟单交易”的新颖模式，股票雷达很快就吸引了首批用户，截至目前，股票雷达实盘日交易额已经有几亿元，股票雷达团队也已突破100人。这被冯月称之为是一种大数据的呈现，而真正对于股民来说，这其实就是一个实时的操作指南。这是以往大智慧、同花顺等老牌股票应用，主要提供一些股票推荐和相关资讯所不能及的。据《深市新开户个人投资者学历分析报告》显示，在2014年初到2015年3月31日之间的新开户投资者中，30岁以下人群占比达到37.7%。这一批在互联网土壤上生长起来的“85后”股市小白用户，跟着带头大哥混的思维逻辑就是他们炒股的刚性需求。一个前度玩家的新游戏对于炒股App和过去的炒股软件的区别，笔者有一个更为形象的比方，后者其实就是一款单机游戏，而大智慧们提供的各种资讯，则是股票这款游戏的玩家们，在一个封闭的小房子里，独自专研着属于自己的游戏攻略。你其实是一个人在战斗。个人在股市里摸爬滚打的长期经验和对信息的分析研判能力，将为一次又一次通关，增加一些成功的砝码。而前者，则是一款网络游戏，面对全新的关卡，一个新手往往顿时迷失了方向，如果沿用过去的方法，去研究游戏攻略，学费高、课程长、见效慢。但在社交平台上，可以有另一个选择，跟着有经验的老前辈、股票高手们一起，去开荒捞点战利品。当然，这依然不能保证通关，但至少这是摆在还不太懂股市的“票友”们最简单粗暴的炒股赚钱方式。其实，这两种模式之间，是有过渡阶段的，即在2007年上一轮牛市期间，在博客平台上一度跃红的那些荐股牛人，包括曾被誉为中国第一博后又因为诈骗罪而入狱的“带头大哥777”。所不同的是，这个中间阶段的过渡平台，依然延续着那些专家荐股、炒股达人的神话，加上信息的不透明性和仅仅为推荐而非真正实时操盘，而备受诟病。这就涉及一个所谓盈利模式的话题。即前代产品如大智慧、同花顺的盈利模式，其实最主要的还是作为一个平台，协助股民浏览行情、获取资讯、完成交易，并收取金融信息服务费用和少量的广告费用。这种其实还停留在过去“卖产品”的服务模式和股票门户平台的定位，在越来越海量的信息数据爆炸下，也越来越不合时宜，也更加地向摸爬滚打股海多年的重度股民方向发展，也使得其业绩一直表现乏力。5月的媒体报道中，一位分析师则对腾讯财经表示，大智慧一向擅长给资本市场讲故事，但其主业一直陷于巨额亏损，商业模式不可持续。反之走“跟高手炒股”概念的股票雷达、雪球等炒股App，则以反专业化的面目出现，即用“高手”这一概念，以及自己平台对大量碎片化信息数据的分析并简化成买进卖出的量化结果，让小白用户可以快速赚钱，并迅速地为自己的平台聚集起人气。“人气就是入口”，对于移动互联网的App们来说，有了人气，并用真正能赚到钱来黏住用户，盈利模式总会有的。到6月，据称股票雷达和雪球上的日均活跃用户数接近100万，对于一款“网络游戏”来说，社区的内容贡献问题、高手数量、跟随的小弟资源，均已盘活了。只是，在大牛市下，怎么炒都容易赚钱，矛盾不易爆发。但万一熊了呢？大数据！一个有关预测的局万一熊了，能不能真正让小白用户“跟高手炒股”赚到钱，就成为决定App黏合度的最终关键，为此，有志于炒股App的各路英雄，包括BAT们，都祭出了同一张牌——大数据。腾讯早在2012年就推出了“自选股”App，在其社交领域基础上打造“股票圈”；百度今年2月上线了选股App百度股市通，主推智能选股。阿里则在5月牵手第一财经，将第一财经专业的财经资讯、投研报告内容，通过支付宝“股市行情”端口直接抵达3亿支付宝用户。在某种意义上，腾讯的“自选股”颇为类似上述草根创业的炒股App，阿里则以更为专业和标准化生产采集的第一手资讯和服务压过传统炒股软件大智慧们一头。两大巨头的切入角度，均是以自己最优势而竞争对手难以山寨的平台力量，可谓刁钻，但尚不具备颠覆力量；而最具典范意义的则是百度的股市通，其号称基于百度每天数亿量级的政经类搜索数据和数百万新闻资讯信息，通过专业的数据挖掘和分析技术，将新闻信息、搜索数据与股票建立起相应的关系，以信息的热度变化来实时分析股票市场的变动。简言之，就是通过信息流的快速变化得出一个涨跌的大数据结论，这个大数据优势，只有百度具备，其原理颇为类似早前百度推出依托区域面积内使用百度地图的人数而形成的景区热力图，来帮助出行人士选择到底是看人海还是看风景。这一基于大数据和人工智能技术的“智能选股”服务，据其统计数据显示，上线3个月以来，百度股市通应用大数据推出的热点有685个。如果以每个热点的关联股票作为一个组合，平均仓位以当日开盘价买入，第二天开盘价卖出计算，有78%的热点题材股票是上涨的，且日均涨幅达到1.7%。如果按照A股1年240个交易日计算，年复利收益在理论上达到56倍。但这依然只是一个理论化的模型，其特点也仅仅是用数据的力量来分析海量信息流，跳过股民不关心的分析过程而直接导出一个预测结果，与“跟高手炒股”的区别，也主要在于一个是以算法来预测，一个则更多依靠经验来预测。且“跟高手炒股”目前也在探索一种经验型大数据的解决方案，如股票雷达等，也在考虑除了供应大量信息和订阅高手动态的方式之外，对信息数据以及高手们的实时动态，而形成一系列预测结果，甚至介入中信证券、广发证券、国金证券、方正证券、国联证券等老牌券商，以形成更具指导力的结果，供小白用户直接选择。怎么样的大数据分析方案，其实都只是各个入局炒股App根据自身优势与特点，对“真正能为小白客户实现简化投资”这一结果而找寻的出路，但真正能否预测到结果呢？正如抽样调查只能为选举结果提供参考系一样，仅仅来自于某些领域的大数据，其实也只是一个较大的参考系，而非全量的数据分析，其参考价值更大，但也仅仅只是参考，是更无限接近真相的一个预测。股市有风险，投资需谨慎。这句话同样适用于炒股App们，能否在牛市和熊市的不同阶段保持对用户的黏合性，能否总是保持正确，很重要。而这其中，除了科学的大数据参考外，还有那么一丝赌博的味道。以上是小编为大家分享的关于炒股App 大数据丢在风口上的蛋的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

不要小看大数据本领百度股市通是百度于今年2月推出的国内首款应用大数据引擎技术智能分析热点行情的股票APP，上市以后迅速积累了的大量股民用户。不同于市面上的炒股APP，百度股市通聚合了百度每天数亿量级的政经类搜索数据和数百万新闻资讯信息，创建出一套基于中国股市的知识图谱，借助专业的数据挖掘和分析技术将每天产生的新闻信息、全网数据等与股票建立起相应的关系，为用户提供与众不同的智能选股服务。关于股票投资，业界普遍认为主要参考三个变量，即投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本和股票市场对投资的反应（市场情绪）。然而，在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。大数据专家沈浩表示，通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等全网数据，借助自然语言处理方法，提取有用信息，百度股市通成功触碰到了这一理论中的第三层变量—市场情绪，给投资者带来了全新的炒股方式。来自百度股市通的官方统计数据也在提醒投资者，不要小看大数据和人工智能给股市带来的积极变化。

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是岳阳北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/介绍的数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1.分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2.回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。3.聚类聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。4.相似匹配相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。5.频繁项集频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。6.统计描述统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。7.链接预测链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比，网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。8.数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。9.因果分析因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法，运用因果分析法进行市场预测，主要是采用回归分析方法，除此之外，计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。

学技术，最后还是希望自己今后能凭借着这门技能，找到一份不错的工作，来解决自己的就业问题。不少想学大数据的朋友，就来留言问笔者，说想知道学大数据就业有保障吗，好找工作吗?本文会详细讲解一下，学大数据就业有保障吗，好找工作吗，这个话题，岳阳UI设计http://www.kmbdqn.cn/来解答大家的疑问。1：目前大数据相关人才处于紧缺状态，因为目前没有高校开设专门的大数据专业，市面上没有对口的大数据专业的大学生可用。与此同时，很多大型互联网公司，也在招聘大数据人才，但是尴尬的是，重金难求一才，可见目前大数据人才的稀缺程度，也可以从侧面也可以看出大数据的潜力。2：参加专业的大数据培训，会让你快速掌握好当下企业急需的大数据技能，北大青鸟的大数据培训班，课程设置紧贴企业用人需求，是非常专业的大数据培训学校，在帮助学员就业找工作这块，是比较有利的，就业率已经达到了百分之九十九。3：当你能够熟练掌握好这门技术的时候，找到一份好工作不是难事，很多大公司已经在寻求专业的大数据工程师来填充自己实力。大数据工程师的薪资待遇也十分可观，北大青鸟大数据学员的就业薪资也达到了8K，还仅是刚刚毕业基本无经验的情况下。

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。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，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。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。 “大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。 A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制);B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。 大数据时代，什么最贵?十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么最贵?”——“人才”，深以为然。只是，十年后的今天，大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据，数据的增长从未停歇，甚至呈井喷式增长。 一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……这些庞大数字，意味着什么？它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。事实上，当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。让我们一起来看看——他们是怎么做的。这些数据都能干啥。具体有六大价值：●1、华尔街根据民众情绪抛售股票；●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；●3、银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；●4、投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。 “数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时，成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题 。“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前，是怎样一幅壮观的景象？在后台注视着这一切，会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉？”这个问题我曾请教过刘建国，中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。要知道，刘建国曾任至百度的首席技术官，在这样一家每天需应对网民各种搜索请求1.7亿次（2013年约为8.77亿次）的网站中，如果只是在后台静静端坐，可能片刻都不能安心吧。百度果然在提供搜索服务之外，逐渐增添了百度指数，后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及百度统计产品等。刘建国没有直接回答这个问题，他想了很久，似乎陷入了回忆，嘴角的笑容含着诡秘。倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉，美国洛杉矶就有企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。在数据可视化呈现方面，我最新接收到的故事是，一位在美国思科物流部门工作的朋友，很聪明的印度裔小伙子，被Facebook高价挖角，进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现，里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家，“Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用户的路径和行为。”

说一些我常用到的大数据分析工具1.专业的大数据分析工具2.各种Python数据可视化第三方库3.其它语言的数据可视化框架一、专业的大数据分析工具1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。2、FineBIFineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。二、Python的数据可视化第三方库Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。1、pyechartsEcharts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。2、BokehBokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。三、其他数据可视化工具1、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。2、D3D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

ETL转换表需要基于一个原始表，我们需要将此excel导入到BIDemo业务包中，参见excel导入。导入后可以打开该excel数据集进行查看。如图所示就是打开的数据集：被转化的表添加完成之后，点击右侧ETL处理中间的表名称按钮，选择“对该表-行列转化”，进入行列转化配置界面，如下图：设置完成后，效果如下图：点击保存直到回到表设置页面。

finebi是一个servlet应用。servlet是一种服务器端的java应用程序，具有独立于平台和协议的特性，可以生成动态的web页面。web服务器部署通常分两个步骤，首先是在服务器上安装web服务器并进行环境配置，然后将web工程部署到web服务器上并发布出来；这样能通过IP地址和ServerURL来访问这个web工程达到应用的目的。

常用的大数据分析软件有1.专业的大数据分析工具2.各种Python数据可视化第三方库3.其它语言的数据可视化框架一、专业的大数据分析工具1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。2、FineBIFineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。二、Python的数据可视化第三方库Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。1、pyechartsEcharts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。2、BokehBokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。三、其他数据可视化工具1、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。2、D3D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

帆软的产品有自成一套的系统，特别是对于中国式的报表，其处理能力还是相当不错的。但是要说到处理大数据的能力，还是稍有欠缺，且FineBI必须由理解业务的用户进行操作，才能对数据进行分析。其实说到大数据处理性能，推荐一款叫Datafocus的工具，能连接多样数据库，处理庞大的数据量，秒级响应。

那么对于中小企业来说，其实他们也在也非常关注一个大的格局的变化，给他们能够带来市场规模拓展，甚至取得行业领先这样一种契机，所以本报与第一财经头脑风暴节目合作，关注中小企业创新性企业如何把握住大数据时代所带来的机遇，面对什么样的瓶颈和挑战。 参与讨论的嘉宾分别为：北京百分点信息科技有限公司的CEO、副总裁张韶峰，订餐小秘书霸王菜的CEO刘骊，北京字节跳动科技有限公司的CEO张一鸣，易居（中国）控股有限公司的执行总裁丁祖昱，港澳资讯董事长兼CEO唐骏，启明创投老总邝子平，创业公社的联合创始人兼执行社长李易，奇正沐古（中国）咨询机构的董事长孔繁任。 1 大数据正由技术热词变成社会浪潮，影响社会生活，但大数据到底能改变什么？ “大数据不一定只用来连接人和信息，它可能用在医疗，金融，典型的就是为个体用户更好地获取资讯，第一个特点是你随时用随时都有新的内容，另一个更重要的是，可以用每一个人的兴趣，分析每个人的行为，为所有用户推荐它感兴趣的内容。用户阅读的过程是我为自己，但结果其实是我为人人。 ” 张一鸣：大数据对我来说，就是改变了我连接用户和信息的能力，我能用大数据改变用户获取资讯的方式。就公司而言，我们公司能够用大数据能够连接用户的信息，我们能够分析海量的信息，处理海量的信息，同时分析海量的用户行为，把信息和用户连在一起。以前是没有这个机会的，只有越来越多的用户行为数据可被分析之后，有了这个能力。同时也就可以给用户更好的发现。 大数据不一定只用来连接人和信息，它可能用在医疗，金融，在我们这里更典型的就是为一个个体的用户更好地获取资讯，第一个特点是你随时用随时都有新的内容，说明我们是获取了海量的数据，这个叫大数据，但另一个更重要的是，我们用每一个人的兴趣，分析每个人的行为，为所有用户推荐它感兴趣的内容，在用户这边做到了对大量的用户的数据行为的挖掘，用户阅读的过程是我为自己，但结果其实是我为人人，就是更好的获取信息提供了帮助。 张韶峰：大数据改变了我的生活和工作，我能用大数据改变企业的运作效能和人们的生活。什么是大数据，就是各个不同行业，各个不同领域的数据融合在一起的时候，数据才能产生质变。因为数据多了，一个行业就多一个纬度。每多一个纬度，数据价值是呈指数级变化的。 大数据的影响在我看了，我可以为其他企业提供基于我这个大数据之上的数据的服务，比方说精准的营销，我举一个例子，就是银泰百货的例子，银泰百货做所谓的OTO，线上线融合打通它，因为跟电子商务的竞争，它想做什么事，用户是要到商场免费上无线，铺设免费的无线点，一上网他就吊百分点数，百分点你知不知道这个用户偏好是什么，知道，你给他推一个优惠券说二楼有一个情趣内衣在打折，顶级牌子的，你要不要，可能在五楼有你喜欢的口味，你喜欢刚果菜，一个非常稀奇的菜，也打出来了，就是因为我们去分析全网上用户偏好。 柴可：大数据带来新的数据服务和产品。我觉得虽然我们是一个创业性的企业，体积还很小，但是我们每天有一百多万的女孩主动参与告知相关生理数据，还是全是亚洲人群，所以说我能够通过数据，在无序当中找到一个规律，这对于针对亚洲人群的产品的开发和药品的开发是更有价值的，我们公司现在有接近两千完的而且在亚洲的女性，我们的数据我相信还是有一定的说服力的，可能最后说一下，我也认为大数据时代还称不上时代，但是数据服务和数据产品是我们创业者现在已经开始在探索和已经有雏形的一个时代。 2 对于创业者来说，大数据究竟是一场创业变革还是忽悠？ “大数据本身不是忽悠人。但任何一场革命，刚开始来时，人们的期望都会超过它实际发生的速度，你想它变得快，其实变得很慢，但真正变革时，它摧枯拉朽的速度会超出想象。现在其实大数据还没到来，其实大公司还是忽悠人。 ” 张韶峰：我认为，现阶段的很多公司都是忽悠人，但大数据本身不是忽悠人。比如IBM，oracle那些公司是忽悠的，他们去给我们的客户讲N多大数据概念是为了把它设备卖出去。比如说我最近一个客户，被一个国际知名品牌公司讲了很多云计算的东西，我的客户就被忽悠了，买了它的很多设备，结果买了之后COO问我这些能做什么，这不是被忽悠了吗？其实你应该想清楚，你做什么应用，再反过来去买那些设备和软件。 因为应用是针对价值的，你先想清楚我要创造什么价值，反过来说我要创造价值需要什么设备什么软件支撑，所以我认为IBM，oracle，微软全是忽悠，SAP全是忽悠的，他们都不是大数据公司。 我再举个例子，以前oracle的老板说什么云都是炒作出来的，云这个东西无外乎就是以前的CS模式，BS模式，后来被谷歌搞的没办法了，所以oracle也搞了一个，因为它要不进行高端包装，它卖不出来设备了。 我觉得任何一场革命，刚开始来的时候，其实人们的期望都超过它实际发生的速度，你想变的很快，其实变的很慢，但是真正变革的时候，它摧枯拉朽的速度会超过你的期望，像电子商务一个道理，所以我觉得现在其实大数据还没到来，其实大公司还是忽悠人，其实他们不是大数据公司，他们是产品公司，他要做个产品，用户喜欢就OK了。我们也才不管我们是不是大数据，解决我们企业的问题就OK了，大数据真的是忽悠出来的。我想的就是我怎么样解决我的问题，然后有一天说OK，我包装成大数据，但是我还是相信说，黑客帝国里面描述这种矩阵如果会成为现实的话，以后一定是大数据时代，这个是我坚信的，不可逆转的规律。 张一鸣：我非常同意韶峰的看法，就是解决问题自然会带来一些方案的改进，而不是拿现有的机器，现有的软件，就是遇到我们做要解决需求解决问题的时候，自然会想到用更低的成本，以前做大数据，我们最典型的天气预报，都是用超级计算机，500个CPU，现在早都不用了，IBM也推销了很久的超级计算机，现在谁买这个CPU的计算机，谁就是被忽悠的。 唐骏：我觉得这个也不能这样说，它们是叫做设备供应商，为什么说大数据时代的到来，过去也有数据，为什么现在叫大数据，过去不叫大数据，因为现在计算能力增强了，所以大量的数据通过计算从无序当中找到有序，一定是靠计算能力的增加来的，所以这一些供应商，其实给大数据还是带来了变革，这是不能否定的。 我们现在应用当中没有它们还真的做不了，比如说我们在做黄金期货的时候，你说你把过去十年数据找到一个相关性找到一个趋势，这个是需要的是计算的速度很快，然后帮助你快速做出反应做出判断。 李易：这个其实是大数据的底层支撑，现在这个世界上，大数据标准和话语权就是掌握在IBM，SAP，EMC手上的，因为非常简单，你说现在银行为什么国内的银行，如中国人民银行为什么都要采购SAP的软件，IBM的大型机，确实这样子，我现在一秒钟随时要调用一年的数据，这个数据怎么能做到不死机，怎么把非结构化的数据怎么处理，坦白讲这确实是一种绝活，这个是不能否认的。包括现在微软和Google在推的人工智能，我说一句话，阿拉伯语实时的，简直让你没有任何间隔的给你翻译出来，坦白讲这不是一般人能做的。 我再说一点啊，忽悠不忽悠，泡沫不泡沫，现在有句话投资行业非常流行，什么叫泡沫？你在里面，那就是牛市，你不在里面是泡沫。现在都在里面的，怎么是泡沫呢？你在这里面得说它好了，这个是很显然的，那么第二个就说从现在大数据这个三个纬度看，它实际上就是数据必须要采集，采集之后要存储，这个都是不是中小企业能玩的了的，这都是大企业、中科院的相关的企业在做的这个事情，第三就是分析，如果说我能预测半年以后，突然会非常的寒冷，甚至说我能预测十年以后冰河期，地球进入冰河期，那你想想看这个服装厂赶紧都去存储，大量囤积羽绒服，这是多少的有价值啊。但是说白了，你数据从哪来，然后你有没有这个能力去分析。那么某种意义上讲中小企业找准自己各自产业链上的位置。 刘骊：我认为这个大数据虽然很让人激动，也确实带来很多变革，但是我觉得它其中确实有泡沫，为什么会上大家激动呢？我觉得大数据给人一种错觉，从预测人的行为，拓展到预测未来。我觉得大数据作用虽然很大，但是没有必要去夸大，我们需要时时刻刻从需求出发，而不是要说我做这个大数据，目的是为了做成大数据公司而去做一个大数据，我们的大数据它自然会随着我们主营业务的发展，搂草打兔子，自然会变成大数据。这是我的观点。 3 玩转大数据，小公司更加游刃有余，还是大公司更加有机会？ “中小企业，只能从大企业等处拿数据，然后去帮他们解读、分析。很多中小企业会做一种探索，如果有一种机制把他们共享出来，数据照样会在小公司存在，而且可能比大公司的数据更管用。可见，小公司要采集数据，一定要想到应用。 ” 李易：大数据就是来自于大家伙的，你看现在这个上海高架，上海各种各样的高架，为什么上面有指示牌呢？显示红的，绿的，黄的，它是怎么来的呢？因为高架路上下面都埋了传感线圈了，埋了武器了，所以它能采集，这个都是不是说中小企业能玩的了的，这都是大企业、中科院的相关的企业在做的这个事情。 而中小企业，只能从大家伙那里拿数据，然后去帮他们解读、分析。我估计很多人应该都用手机APP“非常准”，这是合肥一个小公司做的，为什么航班延误什么的它可以提供数据，那就是弃而不舍去找民航总局谈，民航总局说这个数据反正闲着也是闲着。那就谈一个分成或者谈一个商业合作，公司几个人在合肥就火了，因为他有民航总局机房的数据可不是很准吗。这个结论就是在大数据时代创业者创业就是得捡大家伙不玩了，就是这么简单，属于捡漏。 张一鸣：对，我觉得创新型公司能够从大公司或者从政府机构中拿到数据这当然好，然后作为社会来说肯定是大数据的标准交换也好发达也好，政府有这个数据公开的计划更好，但是我觉得对于创业公司来说要立身自己，最好就是应用本身就是采集，我给你推荐信息，你本身就告诉我你的信息，这样才能正循环，也许开始不够大，像中数据，中大数据，但是用户被用过，越用越好用，你的数据就越来越大了，所以我觉得正循环应用和采集很重要，对于创业公司来说，这也是机会。 刘骊：四个小的可能数据还不够大，但是四十个呢，四百个呢，四千个呢，只要有一种机制能够把这些数据拿出来共享，我相信可能很多中小企业他们会做一种探索，有一种机制把他们共享出来，数据照样会在小公司存在，而且可能比大公司的数据更管用。 张韶峰：就说小公司要采集数据，一定要想到应用，这个应用本身不管是2B还是2C本身是有价值的，靠服务或者应用来获得数据，而不是上级你给我数据吧？我联合了800家，可能一家没这么大，加起来一定比大。 柴可：小公司的产品服务更能有效获得数据，就像一个国家今天卫生部门发布一条信息说，所有女孩必须每天告诉我你来没来月经，没有女孩会告诉他，因为要靠优秀的服务去贴近女孩的生活，才能获得信赖，才有数据应用。 4 大批创业者站在这个时间点上，如何淘金“大数据”呢？ “在大数据时代，要在这个领域里去创业的企业家，首先要从用户的需求入手，从用户的需求出发，找出痛点，用大数据的手来解决这些问题，而不要自己把自己忽悠进去。 ” 李易：就大数据这种服务而言，我们叫革命的话，它对于原有的IBM、ICP，EMC来说，它只是大企业的小革命，对它来说是搂草打兔子，顺手做了。但是对于中小小企业来说，是大革命，是小企业的大革命，因此，是有可能真的是做成一个专业的大数据。 创新型中小企业最稳妥的方法是迅速傍大款，迅速卖掉，积累实力后，可以再做一些事情，这是比较靠谱的。第二个就是如果我们说的再长久一点，我们从数据的采集，存储到分析已经说得很清楚了，其实最有机会的就是分析。 对于中小企业而言，分析有机会的话，必须聚焦，比如做餐饮的就把这东西做好，别想做别的，已跟银泰有这种标志性的百货公司合作，就得去做百货公司，你别想做那么多东西。你就一直聚焦下去，只能是专注，没有别的办法。 唐骏：我同意采集基本上没机会的观点，因为采集量毕竟有限，对不对？所以只能靠历史的数据，但是分析这个绝对是一个大的机会。因为你想这个比的是什么？比的是智慧。 我觉得如果纯粹讲大数据这个概念，还是有很多的机会，利用前人已经采集好的这些数据来进行分析，在这个分析基础上找到你的应用，这个是我觉得给所有的创业或者未来想在大数据的领域来进行创业的人提供一条建议，就是完全有机会找到他们创业的机会。 邝子平：大数据就是在无序当中找到一个规律这就是大数据，就是你不可预测的东西，但是通过你的大数据的分析，你找到了可以预见的东西，这是我对大数据的理解。 但我对刚刚选择分析有一点不同意，我同意最简单是做分析，但问题在中国很难做分析这个活，因为中国手头上有最大量数据的企业，没有美国有大量数据企业那么的开放。一些大的企业，他们手头上都有很多数据，但他们在中国普遍都不大会对第三方开放，所以你要真正要在分析这边落笔的话，你首先要在采集这边要有点独特的贡献，当然你做很多地方不让你采集，那你没办法，只能不做那行了，比如有人愿意把他的周期给你，这是一个愿意开放的，可能有人愿意把参与的东西给你，所以这些是你可以采集的，你没有采集在中国很难做这个。 因此，我的建议是在大数据时代要在这个领域里去创业的企业家，首先一个从用户的需求入手，用户的需求出发，找出痛点，用大数据的手来解决这些问题，而不要自己把自己忽悠进去，别从大数据开始，就因为现在有大数据了，我非得要做个大数据，然后才去找到最终用户能用我这个东西干啥，首先你要对你这个要进入的行业非常了解，找到用户的需求，找到用户过去很多希望解决而无法解决的现在终于有大数据的手段，我给它来解决，所以这样的话就不会跟风，不会大家都去做广告推送，精准广告推送，不是百分百的用户都希望你精准广告推送，所以我觉得对你的行业要很了解，找出他们过去都有什么样的需求，而没有办法被满足的，用新的创新的技术手段去给他解决这个需求。 丁祖昱：我现在觉得大数据是理念，可以推动你们去做一些创新，但是如果要赚钱，要去卖，还得靠忽悠。也就是说你要用忽悠说服我，你才会花钱买，实际上最后都是过度地把大数据概念包装在他们的应用上面，然后可以得到比原来单纯对数据分析，比如说卖10块钱，加了大数据的概念，再加上忽悠我，把我忽悠晕了，我给了他20块钱或者100块钱。 我觉得给中小企业一个建议就是想想最后的付钱的人，为你买单的人，当然这个我是建议多想想房地产，因为房地产买单人多。如果能够提供房地产很好的解决方案的话，就可以活下去了，活一辈子，舒舒服服的。然后再看其他的行业，汽车什么的，一一排下，然后哪一个和你能够对接上，你就和他对接。 孔繁任：他就是一个概念，一种思维方式，可能对有些企业像唐骏这样的企业来说，就像一个小坑，一脚就迈过去了，可能对有些企业来说它真的就是一个陷阱，所以我们现在要的是对数据的价值，但是真的不要太在意它是不是大数据。大数据究竟是机会还是忽悠，我觉得可以向大数据去学习、借鉴，可以用它的方式去思考，但是不要迷恋大数据。 5 大数据时代创新企业瓶颈在哪里？是人才问题还是用户隐私问题，或是数据获取渠道问题？ “对于创业型公司来说，大数据要有小应用，这个小应用应是成功的应用，而不要想是大应用。用大数据去做大应用不是创业型公司做的事情，要想这种应用如何和最后的盈利模式直接挂勾。 ” 唐骏：大数据，大数据，没有足够的数据量其实是构不成大数据，也很难做出一个刚才所说自这种判断也好，决策也好，所以所有一切是基于大数据的前提，但是对我们一般的创业型公司来说，他们很难去采集到足够的数据，就像谷歌一样才有可能采集到这么大的数据。因此数据获取渠道的问题是大瓶颈。 丁祖昱：我认为是数据应用，我觉得现在的瓶颈，前三个方面确实是一些问题，但是其实他们都已经想到办法了，比如人才的问题，可以自己上，用户隐私的问题，现在没什么隐私了，然后数据库，反正自己有自己的渠道，只不过今天也称不上大数据而已，我们可以用个大数据的帽子给它套起来，但我觉得实际上对于创业型公司来说，大数据要有小应用，这个小应用就是我们认为是一个成功的应用，而不要想是大应用，用大数据去做大应用不是创业型公司做的事情，但是这种应用，今天和生意或者说和最后的盈利模式能够直接挂上勾的，我认为这是对于所有创业型公司来说最大的难题。 张韶峰：我选的是人才，为什么？就是因为我做数据挖掘做了十年时间，我当时在IBM工作时就知道，一个数据仓库特别容易失败，就是技术人员说技术的话，业务人员说业务的话。说到底就是需要一个既有技术思维，又有业务思维商业模式的人才，这种人非常难找，你去跟你的客户讲一堆，我可以帮你处理数据，处理数据干啥啊？讲不清楚，这个我认为是限制创业公司发展的一个瓶颈，这块要很有综合思维的人，这个不太好掌握，这是我的一个观点。 柴可：我也认为是人才问题，我们现在团队里也有专业的妇科医生，但远远不够，尤其是像妇科医生这样的，我们把它的工资年薪30万元调到年薪60万元了，都没人愿意来，一是因为不太信任小公司，你是处于一个创业机构，他在医院里非常安定、稳定，第二个是因为一般有医学经验的这些医生，年纪都比较大，所以他更追求稳定。还有就是他对互联网的东西不屑一顾，所以我认为人至少是在我们企业是一个挑战。 张一鸣：我认为的瓶颈是产品，因为我觉得人才、隐私底线、数据渠道确实都是问题，但问题不一定是瓶颈，因为我刚刚说有了产品，提供很好的产品才会有很多的用户数据，才会有数据获取的渠道，好的产品，好的数据，搭建一个好的平台，人才他才会来，不是说你把很顶级的机构的很好的人才拉出来，问题就解决了，这要有好的产品，吸引他在产品上大有作为。比如谷歌正在收购一个公司叫做WAZE（众包地图），他就是一个小的创业公司，他就是我为人人，人人为我，通过自身的应用采集了大量的数据，谷歌和facebook这两个大公司都在抢这个创业公司的数据，这是一个非常好的例子。你收集数据的方式要独特，要提供应用，这就是产品。

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选择题1.—What class are you in?—I"m in ____, ____.A. grade seven,class threeB. class Three, grade SevenC. Class Three,Grade Seven答案：C2.—What color is the coat?—It"s ____.A.heavy B.fifty-four C.blue答案：C从每小题A、B、C三个选项中，选出能填入空白处的最佳答案。1.当别人赞扬你时，你应回答 .A．Thank you. B．All right. C．Not at all.答案：A2.当你早上遇见老师，可以用“ ”问候.A．Good morning! B．Good afternoon! C．Good evening!答案：A

学习层和教学层为主要应用层次教育大数据在应用层次上可为学习、教学、研究、管理与政策五大层次。学习层与教学层需求着眼于适应性学习;研究层需求着眼于发现教育教学规律;管理层需求着眼于精细管理和科学决策;政策层需求来自获得机制设计依据。从目前的发展情况来看，我国教育大数据的应用层次主要在学习层和教学层，具体应用产品可分为自适应学习、作业答疑、语言学习、题库测评和课堂教学等，产品有智慧学伴、论答、极课大数据等。K12和高等教育为主要应用范围从应用范围上看，教育大数据可应用于教育的各个阶段。从目前发展现状来看，我国教育大数据的应用主要集中在高等教育和K12领域，学前教育和职业教育领域应用较少。究其原因主要是我国K12在线教育的迅速发展为K12教育大数据提供庞大的数据源，同时企业通过大数据对学生精准定位和提供针对性的教学服务有较大需求。在高等教育细分市场，教育信息化基础较好以及具备较强自主学习能力的学生群体是高等教育大数据发展较好的依据。行业处在初级阶段虽然教育大数据在政府政策的保驾护航下发展较快，但行业整体上仍处于起步阶段，教育大数据仍属于较新的概念，技术上存在较大的难题和障碍。此外，与大数据产业的其他细分行业相比，大数据在教育领域的应用较低，而大数据在政府和金融领域应用较广。据贵阳大数据交易所发布的最新数据显示，大数据在教育领域的应用在2020年占比约在1.96%。据IDC数据显示，2019年中国大数据产业市场规模约为86亿美元，按1%的比重测算，2019年我国教育大数据市场规模约为0.86亿美元。——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《全球教育大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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很多人不清楚需要搜集什么样的数据;也有的不清楚通过什么渠道来搜集数据;还有大部分不清楚搜集整理的数据如何去分析，进而也就不清楚怎么去利用这些数据。所以，很多数据也就仅仅只是数字，无法去转化和为公司利益服务，成了一个华丽丽的摆设或者鸡肋。先来说说三类将数据做成摆设的类型：1、重视数据但不清楚如何搜集，这是“被数据”类型。对数据处于模糊了解状态，由于生活在这个信息爆炸化时代，耳濡目染各种宣讲数据的重要性，自然也就重视起数据来，知道公司和企业做事和计划要靠数据来支撑。但是由于没有专业的相关数据人员，自己的公司(或者是个人站长)该做哪些数据，通过什么渠道来搜集整理，可谓是一知半解。最后可能是通过头脑风暴和网上的所谓教程来比葫芦画瓢，再加上咨询下同行，东拼西凑而成的数据，这样的数据自然就真的只是摆设了。2、云码了解所需数据但来源不规范，这是“误数据”类型。对数据了解比较了解，由于在互联网或者公司摸爬滚打多年，出于自身原因和目的大概知道该需要什么数据。但是同样由于没有专业的相关数据人员，对于数据的来源和制作并不规范，数据采集也可能存在误差。所以，这些数据就可能失真，利用价值自然也不是很大。其实，这类数据比第一类更加成了摆设。3、云码会做数据但不会解读分析，这是“贱数据”类型。对数据有清楚了解，并有准确的数据来源和较明确的数据需求，但是却等于入宝山而空回，坐拥金矿却不会利用，岂不是把这些可以带来真金白银的数据给轻贱了?只是简单的搜集整理，把数据形成可视化的报表，但是只是这些数据又能说明什么问题呢。数据背后的意义是什么，怎样去解读数据来为公司和个人创造价值，怎样去利用数据来规避可能存在的风险，怎样去利用数据分析出现的问题?这些才是数据的真正价值。大数据时代SEO数据如何搜集和分析说的有点多了，其实笔者今天主要讲的是网络营销中有关网站SEO的数据搜集和分析。sem和其他媒体营销基本都有较成熟的数据整理和分析模式，笔者就不再献丑赘述。以下讲的也只是较为大众化的数据模式。1、做哪些数据。有关SEO的数据应该需要三方面：①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据：这部分数据可以通过外部站长工具综合查询得出。主要包括但不局限于：网站网址、快照日期、域名年龄、网站响应时间、同IP网站、pr值、百度权重、各搜索引擎收录量、各搜索引擎反链数、24小时百度收录、百度排名词量、预计百度流量、外链数、标题、meta标签、服务器信息。这些数据除适用于首页外，也可以适当用来查询内页数据。可以把这些相关数据做成excel表格，以供定期查询，可按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。大数据时代SEO数据如何搜集和分析②网站流量统计数据目前现在大部分的公司和站长的网站流量均采用流量统计工具，极大的方便了SEO相关人员统计整理数据的工作。目前比较专业的数据统计工具有CNZZ、51la和百度统计。论专业性来讲，CNZZ比较不错，论百度流量的准确性和敏感度，笔者觉得百度统计还不错。闲话少叙，流量数据主要包括但不限于：IP、PV、独立访客、人均浏览量、平均访问时长、跳出率、受访页面和域名、来源、搜索引擎比例、搜索关键词、访客详情、时段分析同样建议做成excel表格，以供定期查询，按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。大数据时代SEO数据如何搜集和分析③可监控关键词数据关键词监控比较简单，没什么好说的，只是建议把关键词进行分类监控汇总。主要包括但不限于：主关键词、主要长尾词、重要流量词、品牌词同样建议做成excel表格，以供定期查询，按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。大数据时代SEO数据如何搜集和分析2、通过什么渠道来搜集数据互联网时代也是工具代替人工的时代，用工具办到的事既快又方便，何乐不为。①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。既然是外部可查询，一般的站长类工具都可以去查询，笔者比较喜欢的有爱站和站长之家这两个在线查询网站。尤其是站长之家在数据方面做得比较专业。②网站流量统计数据。流量统计工具的功能已经丰富了，并且主流的cnzz、51la等都有数据下载功能。③可监控关键词数据。这个如果是个人站长关键词量比较小，那么人工在搜索引擎和后台流量统计去一点点核实查询比较准确。如果批量关键词查询，最好是使用工具去查询，但目前的关键词排名软件在批量查询中一般都会出现误差，如果公司有能力，可以自己开发或编写这类功能的程序软件。3、如何分析搜集整理的数据成功者半九十，辛苦通过各种渠道观察搜集的数据，最精华的最具价值的地方在于有人看，而且要会看，通过这些数据为自己的网站得到一些启迪，并把它发挥出来为自身创造一定的利益。①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。这些数据分析是作为一个SEO分析自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(一定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。笔者简单介绍下如何去解读这些数据。百度快照：一个网站快照越新，起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的，百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的，换言之，快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。域名年龄：业界普遍认为，同等条件下，域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。响应时间：这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大，服务器性能越差，当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。同IP网站：可以查看该IP下有多少网站，可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立IP，如果是独立IP，顺便可以看出该所有者还有哪些网站，顺藤摸瓜查看其他网站情况，知己知彼。PR值：这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在PR值越来越被淡化，但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现，仍具有参考价值。百度权重：这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的一种数值，并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的一个参考，也对广大站长具有参考价值。反链数：通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确，尤其是百度反链，查询命令得出的结果很不理想，百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何，对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。收录量：各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数，也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况，从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。每日收录/24小时收录：反映出网站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和网站链接优化程度。排名词量：通过查看自己和竞争对手网站的排名词量，可以寻找网站优化的之间的差距，进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。meta标签：查看网站该页面title、description、keywords是如何撰写的，尤其是查看竞争对手。分析为何这样写，会学到更多。②网站流量统计数据流量的分析往往不是单一的，是综合多种数值进行分析判断。这块的分析也是最为复杂的。IP：分析往往通过日期对比来进行的，比如本周三与上周三，本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况，可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑，比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。PV：数值往往与跳出率和IP进行对比，从而判断网站的用户体验和用户黏性。uv：独立访客量，可以反映出有多少台电脑，也可能接近于多少真实人在访问网站。人均浏览量、平均访问时长、跳出率：IP与PV的比值，反映出网站用户体验好坏。受访域名和页面：可以看出网站哪些页面比较受欢迎以及在搜索引擎的权重表现。来源：访客是通过何种渠道进入到网站的，从而判断网站的受众，再进一步分析受众相关属性，可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。关键词：用户是搜索何种关键词来到网站，为网站布置关键词以及寻找关键词优化是一个很好的途径。访客属性：通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析，可以更加详细的了解网站用户的情况，为以后网站的优化和运营提供参考。热点图：这个热点图功能，可以让站长看到页面内容被用户点击的情况，反映出网站页面的用户体验度以及为页面内容改进提供参考。还有一些就不一一介绍了。③可监控关键词数据相对来说这块数据分析较为简单些，通过对关键词分类整理，然后查询在搜索引擎的排名情况，进而对比分析关键词带来的转化，可以看出优化情况。哪些还需要加强，哪些需要维护，哪些词高排名却没有带来实质的意义，进而调整网站优化策略。同时通过关键词带来的流量和转化，也可以对比分析其它流量贡献的转化，进而为整个网站运营方向和公司预算做出参考。备注：笔者以上所谈网站seo数据搜集整理及分析过程大部分针对中小型公司和个人站长而言，且由于精力有限，介绍内容也相对简易，望见谅。后记：关于《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》几点说明之前写过一篇《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》，由于所写内容比较多，而且很多内容都可以单独摘要出来写出一篇文章，融合在一篇文章中难免叙述不够详细。为避免篇幅过长影响阅读，笔者在个人博客是分两篇发表的，《seo数据如何规范化搜集整理》以及《网站seo数据如何分析》，除发表在个人博客外，把完整篇整合发表到了月光博客，标题未改。原本是为网站seo数据整理分析起一个规范说明作用，可能由于本人表达有限，导致很多网友误解。本人在此特声明以下几点进行纠正：1.文章重点不在于“大数据”。为避免引起误解，在文章一再强调是为中小型企业seo数据整理分析提供借鉴，在开头已表达“首先声明，本文在数据高手面前，都有点多余，都是小儿科的班门弄斧，故请高手勿耽误您的时间。”可能标题确实有点标题党的意味，妄谈了“大数据”，但是作为国内的广大中小型企业，bigdata和CloudComputing很难在公司中体现出来，但是伴随着bigdata和CloudComputing时代的到来，即便是中小企业特别是互联网公司也会受到影响。笔者相信，大数据的核心并非是死的数据，而是对数据分析预测能力，所以本文的核心也在数据的整理和分析，而不是去谈对于中小企业不切实际的bigdata，更没有谈什么大数据分析。如果不是跨国集团及大型企业，产生不了海量数据，请别一味谈什么大数据，只会误人误己，更不要迷信大数据2.文章内容由于篇幅有限不能详细。笔者在文章末尾已给出声明，限于篇幅长度和个人精力不能详细阐述seo数据的搜集和分析工作，有些内容却是介绍比较简单，而且我也没有打算把它写作一篇教程。当然这些内容全是个人经验之谈，可能限于seo层面有些窄，但实属个人原创，至于说什么复制粘贴，或者说只是解释了一些名词，那么我无话可说。我相信响鼓无需重锤，没必要手把手写一篇教程式文章，这是写给有一定基础的SEOer和营销团队看的。3.为何要搜集seo相应数据文章已有解释。很多网友看了文章来问我为何要搜集那些数据或者问究竟要搜集哪些seo数据，其实虽然限于文章篇幅，但我还是大致列出了需要搜集整理的seo数据以及解释了为何要搜集这些数据，在如何分析搜集整理的数据这一段中其实不光是介绍了如何分析数据的内容，也简单说明了为什么搜集这些数据，因为知道如何来看这些数据就明白了为何要搜集这些数据。4.excel表格只是起到简单说明，并非真实案例说明。为了配合说明seo数据整理分析，只好自己临时简单制作了几个excel表格，也限于篇幅缘故，详细说明或者提供案例都让文章显得更长，只好作罢。说以再次请大家见谅没有提供案例，excel表格也只是简单说明，并没有参考价值。5.本文重在思路，而非实例操作分享。很多网友说在空谈理论，没有实质性东西。抱怨这类的我不去解释，因为多是外行。还是套用老话：响鼓不用重锤。本文只是在介绍一种搜集和分析的思路，以及简单的一个流程和规范化的说明。那些想看手把手教程式的网友定然大失所望，因为没有想要的所谓干货，因为这不是。我的大部分文章都是在分享有关网络营销经验的思路和策略，很少谈具体的技巧和手把手的教程式操作。因为我深信授之以鱼不如授之以渔，同样的操作方法和案例技巧并不一定适合于另一个网站，但是看问题的思路处理事情的策略才是值得分享和传播的。

近年来，相信越来越多的企业管理者逐渐意识到一个现象，消费者不再是营销产品的被动接收器。通过大数据来了解并设计符合消费者需求的产品，可能是我们所有企业都应该考虑的第一个大数据的生产应用场景。在这个信息时代，不同类型的数字媒体使消费者拥有更多选择权。每家公司都在激烈竞争以吸引顾客的注意力。然而，仅仅是高质量的商品还不足以让顾客满意。公司还需要提供最佳的客户服务才能取得成功，并保持在这一基础上。 分析解决方案的形式有两种，一种是使用 历史 数据，另一种是实时数据(比如在与客户通话中进行产品推荐)。相比之下，实时分析更能提供坐席或主观必要信息去积极影响呼叫结果，比如使用预测分析解决方案可告诉坐席应该向客户推荐哪种产品，使用实时语音分析应用可建议坐席关注主办方的情绪波动，进而选择适当的脚本。使用实时绩效分析管理系统可让坐席了解自己的工作表现。 成功的客服是营销的重要组成部分。无论是呼叫中心还是在线客服，解决问题、收集反馈是任务，驱动改进、提升转化才是价值。当客户投诉时,通过数极客用户行为分析系统可以第一时间调出用户行为细查和用户行为视频,真实还原户行为路径,提升服务质量。 如何将您的角色从企业底层解放出来，释放出一手信息接收者的真正力量，您需要数极客的帮助。在互联网时代,如何运用好网站统计、网站分析、APP数据分析、小程序数据分析等领域的数据分析方法,进行深入的用户行为分析,挖掘新的增长点，成为CEO面临的首要问题。

BAT三巨头开始挖掘大数据阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。BAT都是大矿主，但矿山性质不同数据如同蕴藏能量的煤矿。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。百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。 搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。接下来，百度会向企业提供更多的数据和数据服务。前期百度与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。百度还会利用大数据完成移动互联网进化。核心攻关技术便是深度学习。基于大数据的机器学习将改善多媒体搜索效果和智能搜索，如语音搜索、视觉搜索和自然语言搜索。这将催生移动互联网的革命性产品的出现。尽管百度已经出发，其在大数据上可做的事情还有很多。在数据收集方面，百度需要聚合更多高价值的交易、社交和实时数据。例如加强自己贴吧知道的社交能力、尽快让地图服务与O2O结合进而掌握交易数据，以及推进移动App、穿戴式设备等数据收集系统。在数据处理技术上，百度成立深度学习研究院加强自己在人工智能领域的探索，在多媒体和中文自然语言处理领域已经有一些进展;云存储、云计算的基础设施建设也在逐步完善。但深度学习仍然是一个巨大的挑战，百度等探索者还有很多待解问题，如：无监督式学习、立体图像识别。在数据变现方面，百度需将数据挖掘能力、数据内容聚合和提取等形成标准化的服务和产品，进而开拓大数据领域的企业和开发者市场。而不仅仅是颇为个性化、定制化地为大型企业提供解决。百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。在技术人才方面百度是聚集国内最多大数据相关领域顶尖人才的公司。听说百度前段时间花五千万挖了数据挖掘、自然语言处理、深度学习领域的十来位大牛，包括一些学者和教授。例如Facebook科学家徐伟。在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。对于真正的大牛来说，钱只是一个影响因素。能否实现自己的梦想，公司的资源能否帮助自己的研究至关重要。徐伟在回国前就曾问过其他从硅谷回国工程师的意见，得到答案是积极的，最终促成他作出决定。总体来看，百度拥有大数据也具备大数据挖掘的能力，并且正在进行积极地准备和探索。在加强面向未来的研究和人才布局的同时，也注重实用性的技术产出。二、腾讯：数据为产品所用，自产自销微创新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。 1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松决定向其注资的一个主要原因就是因为他发现，“当时虽然他们的公司还很小,但已经有用户运营的理念,后台对于用户的每一个动作都有记录和分析。”而另一个投资人却因为马化腾在公司很小时就花钱在数据上表示不满。此后腾讯的产品生产及运营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的重视。腾讯拥有社交大数据，在企鹅帝国完成数据的制造、流通、消费和挖掘。 腾讯大数据目前释放价值更多是改进产品。据腾讯Q1财报，增值服务占总收入的78.7%;电子商务业务占14.1%;网络广告收入占6.3%。从广告收入比例可以看出腾讯的大数据在精准营销领域暂时还未大量释放出价值。与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则通过广告赚得盆满钵满。在笔者看来，腾讯的思路主要是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。例如最近腾讯微博利用“大数据技术”实现好友关系自动分组、低质量信息自动过滤、优质信息分类阅读等智能化功能。明显的用数据改进产品的思路。 那么如果腾讯要深入大数据挖掘缺少什么呢?笔者认为其只需马化腾“摁下启动按钮”。数据已经准备好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深层次驱动大数据利用的产品，而不是用大数据改进自己的产品。腾讯还在观望，等其他人去试错验证出一套模式或者产品后，自己可以“站在巨人肩上”。这是腾讯的典型思维。在人才方面，腾讯很早便开始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中国后，Google图片搜索创始人朱会灿、Google中国工程研究院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜索算法的主要设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继加入腾讯。搜搜花了很多钱，但被认定为一款无法承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。大都回Google了。腾讯在大数据领域也缺少技术带头人。其对公关也不重视。技术大牛很少出来做报告，更不会向百度、阿里那样主动包装宣传技术大牛。其技术虽然低调，但执行力很强。据腾讯的程序员朋友说封闭开发、集体加班是常有的事情。但配套的重金激励也能跟上。重金之下必有勇夫、腾讯用制度保障技术产出。另外腾讯在高校合作领先一步，在2010年便与清华大学合作成立了清华腾讯联合实验室。这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。会不会到时候马化腾按下启动按钮，发现没数据挖掘能力呢?不会，腾讯搞不定数据挖掘，到时候依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。数据挖掘已较为成熟。数据挖掘实际是数据库、统计学、机器学习三个领域的融合。在学术界已经发展多年。不过自然语言识别和深度学习等方面要赶上百度，就难了。除非将百度的数据和众大牛一起倒腾过来。总体来看，腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依靠服务中小企业发家。淘宝、支付宝等toC的产品出生前，阿里并不依赖也不擅长技术。业界普遍认为阿里没有技术基因。直到淘宝、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量交易、海量货架数据的管理、安全性等方面的严苛要求，阿里完成进化，在电商技术上取得不菲的成绩。在一段时期阿里仍然浪费了手里掌握的大量数据。这些数据还是“最值钱”的金数据。数据挖掘无非是从原始数据提取价值。阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、推荐系统、排行榜以及时光倒流相对来说是比较简单的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融和平台”战略。前所未有地重视起对数据的收集、挖掘和共享。马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。有位阿里朋友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各大事业部的“数据委员会”。阿里的各项投资案也显示其整合、利用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动应用数据，都是其数据及平台战略的一部分。数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐步落地，王坚的云为其提供基础设施、基础技术支撑。就在马云退休之后，王坚对外透露其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的理解深度，不会超过苏宁对电子商务的理解。估计马云不一定认同他这话。马云对大数据已经有着自己的理解和考量。马云曾经说过其对大数据的思考。大致意思是：现在从信息时代进入数据时代了。区别是信息时代更多的是精英玩的游戏。我比别人聪明，我能提取出信息出来;数据时代，别人比我聪明，将数据开放给更聪明的人处理，数据即资产，分析即服务。计算机发展的过程是从象牙塔、到平民到草根。大数据也是这样，一开始在象牙塔阶段，少数精英公司才能玩;但到后面只要有数据就有价值。数据也有所有权，产生数据、流通数据、挖掘数据的都会获得相应的价值。而阿里擅长的便是“建立市场”，建立一个数据交易市场。届时任何个人和企业都可以将数据和挖掘服务拿上去，交易。初期阿里会将自己珍藏的电商和信用数据逐步放到上面。 有数据的人，拿上去卖，或者让别人分析，分析即服务。没有数据的人，即可以去买，也可以去帮别人挖掘，做矿工。阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。因此在技术层面我们看到，基于前面提到的阿里大数据思路，其技术重心主要在系统层面。阿里拥有LVS(Linux Virtual Server，Linux虚拟服务器)开源软件创始人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等领域的大牛。从人才布局可以看到阿里擅长的技术领域，体现在对于并发访问、电信级别的电商业务的支撑方面的得心应手。在去年双十一期间，支撑了单日过亿的订单量。铁道部奇葩网12306在日均40万时已经不行了。总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。自己并不擅长似乎也不会着重来做数据挖掘的活儿。而是将自己擅长的“交易”生意扩展到数据。让天下没有难做的“数据生意”。总结一下移动互联网浪潮下，现实世界正在加速数字化，每个人，每个物体、每件事情、每一个时间节点，都在向网上映射。空间和时间两个维度的联网，使得数字世界正在接近一步步模拟现实世界。历史、现在和未来都会映射到网上。对大数据的挖掘正是对世界的二次发现和感知。BAT三巨头已经出发。

生活中到处都有数据，所有获取数据的途径也有很多，如：淘宝店假如我们开了一个淘宝的的话，我们就可以从淘宝里面的数据魔方这个运用里面获取大量的数据，这些数据我们需要好好分析。微信公众号利用微信公众号，我们也能够获得很多的大数据，我们投放广告，每天有每天的数据统计，每月有每月的数据统计，这些都是大数据时代下的小数据。百度推广我们利用百度推广来进行广告投放，这也是获取大数据的一种方式，利用百度推广来获取我们需要的各种大数据，不过，这需要我们先进行前期的投入。智汇推智汇推是腾讯旗下的一款商业的广告产品，我们也能够通过我们自己的广告模式来获取我们需要的最大化的数据，和其他的推广方式一样，这里也有每天的数据分析，我们同样可以获得大数据。头条号还有就是现在比较火的头条了，我们利用头条来进行我们自己公司的广告推广，从而获得我们需要的一些数据，进行统计，进行分析，得出结论，进而进行合理的投放，获得利益。微博微博也是一种获得大数据的推广方式之一，我们可以通过微博来进行企业的活动推广，进而从每日、每月的数据中获得我们需要的信息，让我们的推广模式进行改变，为企业节约成本，为企业带来收益。

大数据行业龙头股有博睿数据、京蓝科技、永鼎股份、万方发展、中科星图、金信诺、三人行、华胜天成、吉大正元。1、博睿数据北京博睿宏远数据科技股份有限公司主营业务是为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务。公司主要的产品分为应用性能监测产品（APM）、网络性能监测产品（NPM）、大数据分析产品、质量控制产品。2、京蓝科技京蓝科技股份有限公司主营业务包括智慧生态运营服务、清洁能源服务综合在内的生态环保业务。主要产品有节水灌溉、基础建设、市政园林、地产园林、土壤修复、清洁能源、产品销售、运营维护、技术服务。3、永鼎股份江苏永鼎股份有限公司是一家主营光缆、电缆及通信设备、房地产等行业的公司，公司研制、生产和销售通信光缆、光器件、通信电缆、电力电缆、电力柜等系列产品，提供配套工程服务的专业公司。4、万方发展万方城镇投资发展股份有限公司主营业务方向为医疗信息化软件开发以及粮食加工、贸易等相关业务。公司主要产品包括基于电子病历的医院信息平台、人口健康信息平台、移动互联网医疗平台 。5、中科星图中科星图股份有限公司主营业务是面向国防、政府、企业、大众等用户提供数字地球产品和技术开发服务。主要产品是数字地球基础平台产品、数字地球应用平台产品。6、金信诺深圳金信诺高新技术股份有限公司从事以信号联接技术为基础的全系列信号互联产品的研发、生产和销售，为全球多行业顶尖的企业客户提供高性能、可设计定制的“端到端”的信号传输及连接的解决方案、产品和服务。7、三人行三人行传媒集团股份有限公司的主营业务是数字营销服务、场景活动服务和校园媒体营销服务。公司的主要服务是数字营销服务、场景活动服务、校园媒体营销服务等。8、华胜天成北京华胜天成科技股份有限公司的主营业务是系统集成、软件及自主产品业务及专业IT服务，公司主要产品包括系统产品及系统集成、软件及软件开发、专业服务。作为国内最早涉足云计算服务的企业之一，公司积极布局全产业链路，在云计算综合服务领域具有显著优势。9、吉大正元长春吉大正元信息技术股份有限公司的主营业务以密码技术为核心，开展信息安全产品的研发、生产和销售及服务

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；

烧烤摊、麻辣烫、大排档被定义为中国版的深夜食堂，然而随着写字楼的灯火蔓延，便利店也成为了年轻人的深夜栖息地。有别于传统杂货铺，90年代传入中国的现代便利店呈现规模化和统一管理，行业规模发展迅猛，2019年中国便利店行业实现销售额2556亿元。 随着行业规模的高速发展，一线城市消费市场开始饱和，外资连锁便利店也开始走向下沉市场，二三线城市的便利店竞争将会日渐激烈。大数据时代如何利用数据及人工智能赋能于线下品牌连锁将是实体零售从业者面临的难题之一，本文将从便利店现状及大数据如何赋能的角度，为从业者们提供思考方向。 便利店诞生于美国，因其小型化、高毛利、便利性、精简SKU等特性，逐渐成为一种新的零售业态。90年代中期，便利店概念开始进入中国。2019年中国便利店门店总数达到13.2万家，较上年增加了1万余家。 从单个便利店企业扩张表现来看，石油系便利店（易捷、昆仑好客）在门店扩张上表现抢眼，其次是本土品牌美宜佳和天福，外资便利店则主要分布与一二线城市。 但观察近年来外资便利店在中国的城市版图布局：从去年底开始，7-ELEVEn先后在福州、长沙、西安、合肥开设首店，另一家日资便利店罗森行动更为迅速，已于去年在长沙、沈阳、泰州等城市先后开出首店。 对于全国商业格局而言，此次外资便利店的布局，被认为是近年来“市场下沉”的又一个印证，同时也意味着下沉市场连锁便利店的竞争更加激烈。 随着 科技 和城市的发展，一线城市的消费市场逐渐饱和，而在二三线城市，连锁品牌便利店存在着拓店难、无法融入当地市场的问题。 传统夫妻店投入资本小、受地理位置限制小，经营的可控性比较强，且选址往往在居住地附近。而对于连锁便利店来说，店铺选址除了需要考虑周边的消费市场，更要考虑采购与进货问题（小街小巷无法统一配货，增大成本）、客群画像等。 这时候，传统的选址方法是通过人工到线下多个目标位置点进行观察测算，人力和时间成本非常高，且客群画像无法精准。试想一下如何能够短时间内通过一个人的外表确定其消费能力呢？ 但在大数据时代，这些信息都可以高速便捷获取。 数位是国内最早一批涉足线下大数据智能应用的大数据 科技 公司，深耕线下人场大数据5年，能够实时洞察人和场的智能动态数据，高效为企业提供用户分析、客群画像和周边客流。数位对线下零售（如连锁便利店）有三大价值： 1 快速拓店选址： 数位拥有全维度动态的人场大数据，自有海量数据标签，覆盖200+城市，8000万POI库，能够为企业提供批量化的线下人场数据，利于连锁品牌的规模化拓展。 当品牌进入一个新城市，能够快速判断城市不同区域位置信息，帮助品牌根据自己的定位（如社区型/商圈型等）快速有效占领消费市场，并运用人工智能算法对周边客群、人流方向进行洞察分析，从而利于品牌在商品定位上更趋近于消费者心理。 2 老店数据实时监控： 对于品牌连锁店来说，许多经营多年的老店面临着周围市政或消费环境的变动，如新商场建立、老建筑拆迁等。 当老店营业额产生波动时，传统检验方式是线下踩点考证，但客流的变动易观察，客群画像的变动却无法短时间进行判别。数位大数据则能够第一时间反馈老店周边市场与客群画像的变动，及时做出经营方向和商品选择上的调整。 3 竞对商铺比较： 入驻前，同一片区域内原有的竞对商铺的数量及客流画像能够给品牌带来极高参考价值；开店后，区域内出现新的竞对商铺也是影响店铺营业额的重要原因。数位线下大数据能够帮助品牌实时观察周边竞对环境，分析优劣势，及时做出经营上的调整； 4 经营模型沉淀： 为什么同样开在市中心的两家店营业额却大相径庭？开在医院对面与开在学校对面哪一家营业额更佳？如何根据人群移动规律调整商品陈列？这些传统人力难以系统统计的数据，利用大数据可以快速帮助门店沉淀一套方法论，形成品牌自有的经营模型，对品牌进一步布局和拓店有重大参考价值，有效节省新店拓店成本。 品牌便利店"下沉"二三线城市，是城市发展的必然，也极有可能是一次再定义当地消费趋势的机会。在这样的前提下，品牌占领市场的时间显得尤为宝贵。 零售行业已从“货——场——人”转变为大数据时代的“人——货——场”，提前洞察客流及客群信息，加上当地场景数据，最后再结合品牌本身特性才能够快速打入当地消费市场，抢占消费份额。 连锁品牌入驻新城市时投入成本高，传统的选址方式已不足以支撑品牌的快速拓展，批量化的人场大数据才是现代品牌快速拓展版图的“秘密武器”。数位基于5年高精度技术的沉淀，拥有全国最大的识别数据库，在品牌选址、客群洞察及市场营销中，都能够为连锁品牌带来强有力的决策支持。

项目数据分析师分享：美国大数据工程师面试攻略方法/步骤先做一个自我介绍，本科南开后，加入了一个创业公司kuxun，做实时信息检索，后来进入百度基础架构组，搭建了Baidu App Engine的早期版本，随后去Duke大学留学，在攻读硕士期间，做跟Hadoop大数据相关的研究项目Starfish，之后在Amazon EC2部门实习，了解它们的内部架构，毕业后加入Linkedin，做广告组的架构，涉及Hadoop调优，Data Pipeline, Offline/Online, 实时系统。最新是在Coursera从事数据工程师工作。在多年工作中，除了对技术的不懈追求，也积累了大量的面试经验，从国内的一线互联网百度，阿里巴巴，奇虎，人人，到美国一线公司Facebook，Google，Linkedin，Twitter，Amazon，到热门Startup，Uber，Pinterest，Airbnb，Box，Dropbox，Snapchat，Houzz，拿到10+ offer，并且在Linkedin期间也面试过100+候选人，参与面试题制定，乐于分享并帮助很多人成功求职，实现目标。我们看一下这张硅谷地图，它坐落于美国加州，从圣何塞到旧金山的狭长地带，中间是San francisco bay，简称湾区。它的由来是这边有计算机核心处理器中离不开的硅，30年来，硅谷就发展成为无数技术性创业公司的摇篮。在20多年前，就有很多硬件公司的辉煌Intel，Oracle，Apple，Cisco成功上市，10年前，互联网的兴起，造就了Yahoo，Google，Ebay的神奇，而如今Tesla，Facebook，Twitter，Linkedin正扶摇直上，成为美股高科技股的领头羊。这些公司的市值从几十billion到几百billion，PE从负数到上千。疯狂的估值背后也改变了世界。如果说硅谷成功是有原因的，我觉得有两点。地理位置是得天独厚吸引大量人才，这里有Stanford和加州州立高校提供智力库的支持，在硅谷可以看到来自全世界的最聪明的人，中国人，印度人，犹太人构成这些Engineer的主力。虽然国内做技术自嘲为码农，但在硅谷成为一个优秀工程师还是收获颇丰。另一方面创业是一个永恒的话题，在Stanford有个说法空气中都飘扬中创业的味道，一些早期员工通过上市套现又积累经验成了天使投资，Y Combinator，各种技术forum，meetup，创业导师，都很活跃。资本的力量功不可没，早年VC通过投资，收购，上市放大形成一个雪球效应。大家总喜欢问什么是next big thing，哪一个是下一个facebook，下一个musk，根据统计10年能成就一个千亿以上的公司，目前这个进程正在缩短。我就拿Linkedin作为例子，介绍高科技公司（FLG）是什么样子。它是成立2003年的职业社交网站。在10年的发展中，也不是一下子爆发的，目前有3亿的全球用户，虽然跟Facebook，Google 10亿＋用户没法比，但是它有很好的护城河，用户定位高端精准，单位价值高。这张照片中左边这位是创始人Reid Hoffman，是Paypal黑帮成员，在硅谷也是呼风唤雨的大佬，目前是董事和投资人。中间这位是CEO Jeff，2013年被Glassdoor评为最佳CEO，作为职业经理人，成功帮助linkedin高速成长，他最喜欢提到transformation，希望我们每个员工能挑战自我，在各自岗位上进化。Linkedin提供了员工很好的福利，有号称湾区最佳的免费食堂，每个月一次的in day，hack day, 帮助员工内部创业的incumbator计划。它特点是数据驱动的开发产品，比如 People you may know, Job you may be interested, 我做过Sponroed Ads 都是需要很强数据背景和data scientist的支持。它的Biz model也很独特，有3个line，面向公司的招聘服务，面向广告商的市场服务，面向个人的订阅服务，还有最新Sales Solution，因为这么多可能性，成为华尔街的宠儿。说硅谷，除了那些已经成功的大公司，不得不说现在最新的创业动向，这些代表了未来下一个FLG。我总结了一些领域和代表公司：云计算(box, dropbox)，大数据(cloudera)，消费互联网(pinterest)，健康(fitbit)，通讯(snapchat)，支付(square)，生活(uber)。 这里是华尔街网站更新的最新融资规模，比如Uber就达到18Billion的估值，我当时拿到offer没去，还是觉得很疯狂，如果细看这张表，大家可以看到硅谷（蓝色）尤其是旧金山它们的融资规模远远大于其他地区，还是地理决定论。而在国内的两家xiaomi，jingdong都是在北京，而最近大家看到一些泡沫论，说什么阿里巴巴上市是否美股到顶，经纬VC创始人也提醒我们泡沫的风险，我无法判断。如果能参与到下一波浪潮里面去是很过瘾的。我推荐大家去看看 <浪潮之巅>，<奇点临近>，我还是很期待未来20年的技术革命。我个人热爱大数据，在硅谷这也是大家津津乐道的，有个笑话，big data is like teenage talking about sex, nobody know how to do it. 其实大家还是兴趣驱动就好，不要那么功利，大数据技术涉及太多，平常工作中也是慢慢积累，有无数的坑和技术细节需要克服。并不是说那个技术最热就要用哪个，如果你用不好，你的压力很大的，举个例子，你用某个开源数据库，发现它偶尔有数据丢失怎么办，如果这是线上服务，你不断收到报警，这时候你当时选用它的优点 scalable，容错性都没意义了。接着说大数据，这里面Hadoop作为行业标准，我面过的除了Google，微软不用，几乎所有的公司都在用，建议大家利用这个机会。这里面有三巨头，cloudera是老牌Hadoop咨询公司，Hadoop的创始人做CTO，Hortonworks也是很多Hadoop的committee，MapR是提出hdfs的erasure 编码方式高效而著名，它们都是融了巨资，模式也很像，先推出社区免费版，但有个商业版提供更好的管理。 而今年出现一匹黑马，Spark，简单说就是内存级别的计算，比Hadoop框架里能节约IO，利用缓存，能适应批处理，迭代，流式计算。这里看一下它的生态系统，如何学Hadoop是个循序渐进过程，先要理解学习它的core系统，HDFS, MapReduce, Common，在外围有无数的系统工具方便开发，我个人用过的是 Avro作为数据格式，Zookeeper作为选主的高可靠性的组件，Solr作为搜索接口，Pig搭建工作流，Hive 数据仓库查询，Oozie管理工作流，HBase 作为KV 分布式存储，mahout数据挖掘的库，Cassandra nosql 数据库。我建议初学的考虑Chinahadoop的课程。而Hadoop本身也是个进化过程，几年前0.19版本，到0.20, 0.23分流成Yarn架构最后进化成Hadoop2.0, Hadoop1.0 和 2.0 它们的接口和组件是完全不同的，但总体上Hadoop 2.0 是趋势，因为它有Yarn这样分离的资源管理平台，可以以插件的方式开发上面的Application，解放了生产力，而像Spark，Storm这些新型处理器也是支持Hadoop 2.0的。这里是Hortonworks它们提出来的社区版本架构，可以说标准的制定者，一流的公司制定标准，其他的公司一般用只能用它们提供的稳定版，没有多少话语权。但从事大数据，并不见得是要去这些制定标准的公司，大量的应用也是非常考验架构的灵活性。并且能看到实际的产品，很有成就感。说到今年火的，还是要看Spark。从去年至今，已经开了2届Spark大会，上千人的规模，无数人对比Hadoop 100倍的性能提升而兴奋。这里说它的背景是诞生于Berkeley的Amplab，它们有个很有名的BDAS(Berkeley Data Analytics Stack)，目前Spark已经成为Apache的顶级项目。去年这个实验室的教授跟学生出去成立Databricks公司，拉到两轮上千万的风投，有人成Spark是Hadoop的终结者吗？我看今年Spark大会上，所有的Hadoop大佬公司都是鼎力支持，像Cloudrea甚至放弃impala的一线支持而转变成Spark。如果这么发展下去，星星之火可以燎原啊。它里面用到Scala是一种函数式语言。里面的组件也很多，有Shark支持SQL类似Hive，有Spark Streaming，MLlib，Graphx，SparkR，BlinkDB。它的核心数据结构是RDD，可以跑在各种分布式系统上。总体上是个包容性＋侵略性的系统。我个人也很看好它们的发展。

近日，第16届国际金融论坛（IFF）在广州举行。GMPC CEO Brian以及哥伦布星球创始人Park受第五十六届联合国大会Chairman韩升洙邀请参加本次论坛，本届年会以“全球稳定：新变局、新发展”为主题，深入探讨了数字金融在未来经济发展中的重要作用以及我国在世界区块链经济中扮演的重要作用。会议结束，GMPC CEO Brian以及哥伦布星球创始人Park受邀同韩升洙共享晚宴。期间，GMPC创始人兼CEO Brian从目前全球区块链行业发展现状出发，深入探讨经济全球化趋势下中国企业国际化的现状，机遇和挑战，并提出对策建议，为中国企业的全球化发展保驾护航。在韩升洙的见证下，GMPC CEO Brian与韩升洙所主持创立的大数据区块链公司GG56（Global Good 5 Oceans 6 Continents）区块链大数据公司达成合作意向。作为国际金融公共平台和战略智库，国际金融论坛（IFF）被联合国秘书长誉为全球金融领域的“F20（Finance20）”。国际金融论坛（IFF）秉承和遵循“全面可持续发展——新资本、新价值、新世界”的宗旨，致力于打造具有战略远见、国际一流的学术智库和多边对话平台。 01 # 聚焦新全球化未来之路 # 国际金融论坛（IFF）自2003年成立以来起，每年定期召开全球年会，历届年会都吸引了全球上百位各国政要和财经领袖出席。包括联合国秘书长科菲·安南、潘基文、欧洲中央银行前行长特里谢、日本前首相鸠山由纪夫、沙特阿拉伯王国图尔基亲王殿下、英国前首相布莱尔、美联储前主席保罗·沃尔克、联合国贸易和发展会议秘书长素帕猜、国际货币基金组织总裁拉加德、国际清算银行总裁卡鲁阿纳等。历届年会成果丰硕，专家们的对策建议在国际金融领域产生了重要的影响，成为制定经济金融政策的重要参考。迄今为止，国际金融论坛（IFF）已有来自全世界的1000多位政治、经济、金融等领域的领袖人物和知名专家、学者参与年会并演讲，参会人员高达1万余人次，产生了广泛的全球影响。国际金融论坛（IFF）高质量的经济纪要，促进国际金融合作与发展，对国际金融的良性发展有着举足轻重的影响，多位政要都曾高度认可IFF重要地位。时任联合国秘书长潘基文曾表示 ：我高度赞扬国际金融论坛（IFF）对全球政策对话的宝贵贡献。因此，F20 倡议：重塑金融本质，极其引领时势。 欧洲中央银行前行长、30国集团主席、三边委员会欧洲主席特里谢高度评价IFF成立以来所发挥的作用，他指出： 国际金融论坛（IFF）一直遵循全面可持续发展—新资本、新价值、新世界的宗旨，我必须指出，国际金融论坛（IFF）的这一宗旨最为符合当前完善国际经济、金融新格局的趋势。 美国联邦储备委员会前主席、美国总统经济复苏顾问委员会主席保罗·沃尔克也指出： 国际金融论坛（IFF）是致力于促进国际金融合作与发展的重要平台。我希望能继续这一重要使命。国际金融论坛（IFF）第16届全球年会由广州市政府和国际金融论坛（IFF）共同主办，由广州市地方金融监管局、广州南沙开发区管委会、国际金融论坛（广州）有限公司承办。年会围绕“全球稳定：新变局、新发展”为主题进行深度、综合性讨论，全方位探索金融创新和稳定发展的务实之路。本次年会嘉宾阵容空前强大，其中包括近百名国际嘉宾，其中八位前政要，一位现政要，他们是：比利时前首相赫尔曼·范龙佩；第56届联合国大会Chairman韩升洙；法国宪法委员会主席、第21届联合国气候变化峰会主席洛朗·法比尤斯；菲律宾众议院议长、菲律宾前总统阿罗约；墨西哥前总统、耶鲁大学全球化研究中心主任埃内斯托·塞迪略；参加本次年会的还有菲律宾财政部部长卡洛斯·多明格斯；菲律宾中央银行行长本杰明·迪奥克诺；柬埔寨财经部国务大臣罗斯·塞瓦拉等；中国人民银行、中国银保监会、中国证监会、中国全国社保基金等领导，以及广东省、上海市等有关领导在内的200多位领导嘉宾、财经政要和金融专家出席年会，聚焦全球化新发展趋势。 02 # 区块链金融探索驱动金融创新 # 本次论坛主要聚焦人工智能、金融科技、风险投资、区块链、智能制造等热门话题，碰撞智慧、凝聚共识。在“国际金融科技峰会”分会场中，嘉宾们以“金融科技与数字变革”为主题，深入探讨金融科技与数字变革、区块链金融探索、以及支付方式创新发展的时代意义和现实意义。03 # 抓住一切机会与中国进行合作 # 随着经济的发展，遍布中间商的原有金融体系已经出现了明显的问题，全球经济治理中的内在缺陷与系统性风险不断扩大。在这样的背景下，数字化时代的技术进步与金融解决方案的变革为全球经济治理转型提供了全新的视角。区块链作为一种具有框架性的底层技术，能够利用加密链式区块结构、点对点网络、分布式算法和数据云端存储等技术，建议一个更开放、更透明、更容易被便捷获取的金融体系，创造出新的连接方式和商业模式。GG56的BTour Chain项目以区块链技术为基础，致力于提高旅游业效率及效益，改善旅游业的结构性问题，促进新兴旅游文化和捐赠文化，旨在打造一个全新的旅游业生态。通过技术创新，完美融合“区块链+大数据”，GG56将拓展出新的应用领域。在区块链行业，中国始终保持着一个绝对的领先地位。10月24日，中国国家领导人在第十八次集体学习会议上强调：要把区块链作为核心技术自主创新重要突破口，加快推动区块链技术和产业创新发展；10月28日，中国央行率先推出数字货币DCEP。一系列的举措，都在向世界宣布着中国在区块链行业进军的实力和决心，我们需要抓住一切机会与中国展开合作。区块链技术虽然能够改进传统金融模式中间商的问题，但是区块链区块链数据具有原生性，并不能直接去接收外部的数据，公链与公链之间，公链与联盟链，联盟链与联盟链之间就像一个平行的世界，无法产生快速的交互行为，导致区块链体系中的价值无法进行转移，这样的情况导致了新的问题——区块链价值孤岛。价值孤岛的问题抑制了区块链技术的发展，怎么才能让区块链技术最大化的发挥金融效用呢？新型混合链架构的出现便显得尤为重要和迫切，在这样的背景下，GMPC创始人Brain提出了混合链的概念，创建了全球首创多链复合混合链GMPC，GMPC基于首创的MixLink协议，向一个个区块链里的价值孤岛输送流量、交换资产，最终实现公链、联盟链甚至是跨链之间的资产互联互通，力图攻克区块链价值孤岛，达到万物互通。 04 # GMPC攻克区块链价值孤岛 # GMPC混合链致力于打造一个可伸缩的容器，在GMPC与外链进行交互的时候，外链不用改变原有的技术架构，尽可能的尊重万链原有的架构前提下，实现互联互通的目的。 GMPC的核心技术架构主要包含三个技术组件：第一个核心组件是共识语言，支持图灵完备语言等等；第二个GMPC的TOKEN经济模型，JBFT共识机制是我们在BFT共识机制基础之上进行改善来的共识机制；第三个是Mixlink协议，这个协议包括三层次的协议：第一层的协议是基础应用流量分发协议，可以接入很多互联网的APP和区块链的DAPP到混合链的生态当中，利用基础流量分发协议进行分发；其次还具有与外链的交互协议，通过这条协议可以跟外链达成资产和信息互通的目的；第三个就是价值流通协议，对不同的共识机制外链进行分类，然后归结到同一个多命令里面，这样可以有效地提升效率。第三个是Mixlink协议，这个协议包括三层次的协议：第一层的协议是基础应用流量分发协议，可以接入很多互联网的APP和区块链的DAPP到混合链的生态当中，利用基础流量分发协议进行分发；其次还具有与外链的交互协议，通过这条协议可以跟外链达成资产和信息互通的目的；第三个就是价值流通协议，对不同的共识机制外链进行分类，然后归结到同一个多命令里面，这样可以有效地提升效率。05 # GMPC和GG56签署战略合作协议 # GMPC混合链以促进区块链行业发展为己任，推动区块链生态促进新金融模式的良好发展作为自身的使命，GMPC混合链扎实的区块链技术获得了韩国前任总理、第五十六届联合国大会主席韩升洙的高度评价。 GMPC混合链作为一带一路战略部署下唯一中标的韩国项目，将同广州市政府、国际金融论坛一道，共同建设南沙国际金融城，积极推动一带一路战略项目落地，维护、发展中韩经济。在区块链发展的黄金时代，合作才能共赢。2020年1月4日，G支付全球启动大会暨合作战略签约会在青岛完美落幕，GMPC创始人Brian CHOI、GG56中国区总裁申在原受邀出席会议并发表演讲。在现场来宾的见证下，GMPC创始人Brian CHOI与GG56中国区总裁申在原签署了战略合作协议。两家公司将在区块链技术、支付模式等领域展开深度合作，共同推进区块链发展。

　大数据时代应该这样保护自己的隐私首先今年的全国两会，这是多名政协委员关心的问题，政协委员连玉明多次提出有关加强网络安全和个人隐私保护的提案，聚焦个人隐私保护，并呼吁加速立法。制定数据安全法，应确立数据主权。全国人大代表，浙江移动董事长、总经理郑杰也认为，数据安全关系并影响网络安全、国家安全、公民个人隐私权益和社会安全稳定，应加快制定数据安全法。　　在我国，数据安全已纳入国家战略保护领域。但郑杰对现有与数据安全相关的法律法规政策进行研究后发现，我国数据安全的相关规定不够全面，缺乏体系化，如“数据主权”的地位尚未确立。有鉴于此，郑杰建议，尽快制定数据安全法。要确立数据主权，明确数据安全法的管辖范围。明确境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储；确需向境外提供的，应当按照国家有关规定进行安全评估；要将相关国家、企业、组织、公民利益的数据活动纳入数据安全法管辖范围。完善数据出境安全评估机制，将机制的适用范围从网络安全法规定的关键信息基础设施运营者拓展至网络运营者，明确重要数据的出境评估要求和评估责任主体。同时，对安全责任单位采取安全措施的原则、落实数据安全保护责任、采取防范危害数据安全行为技术措施等作出相应规范，建立数据安全投诉举报制度。明晰数据安全监督管理的部门职责，明确数据安全监测预警与应急处置的规定，及时进行数据安全形势研判和风险评估，发布安全风险预警，实现对数据安全风险的全天候实时、动态监测。中国需要建立针对个人信息保护的组织国际层面，欧盟、美国、日本等国家和地区都出台了个人信息保护相关的法律法规；在国内，网络安全法实施以后，个人信息保护法和数据安全法也被列入了本届全国人大常委会的立法规划，这方面的标准也在不断制定当中，所以关注度一直很高。全国政协委员、德勤中国副主席蒋颖敏锐地观察到了这个趋势，并据此提出了《关于推进国际间个人信息保护规则充分认可的提案》，提出中国需要建立一个针对个人信息保护的组织，来统一和协同国内外的法律法规。她透露，德勤将在今年发布一份亚太区隐私保护趋势的调研报告，中国过去两年内在个人信息保护方面的进展也将被纳入其中。　　蒋颖指出，对于进入中国的企业来讲，中国很多个人信息保护相关的规定都散落在各种法律法规当中，内容也停留在相对原则性的层面，有些标准还只是建议性、而不是强制性的。所以，如何真正地规范和保护“走进来”的企业，还是有些挑战。　　更重要的是“走出去”的中国企业。GDPR的规定是非常广泛和严格的，跟国内的法规差别也很大，像“被遗忘权”这样的概念，在中国还没有被清晰地提出来。即使技术上能做到合规，也需要付出极高的成本，而违规成本同样很高。在目前数据跨境流动几乎不可避免的情况下，企业全球化会面临很大挑战。　　建立一个针对个人信息保护的组织，不管是委员会还是其他形式，要能够统一和协同现在法律法规当中关于个人信息保护的很多规则，既对企业合规更有针对性，也更便于监管。同时，还可以利用这个组织跟国外机构加强互动，参与到国际规则的制定过程当中，让我们的法律法规跟国外已经建立起来的法律法规实现互认，在立法过程中适当地借鉴参考，提升包容性，使跨境数据可以在一个相对无间、无阻的安全区域里面传输。这样既减少了企业的合规成本，又增加了国际竞争力。　　成立国家大数据管理中心　　全国政协委员、天津晟航通广科贸有限公司经理孙昌隆带来的提案是《关于成立国家大数据管理中心的建议》。孙昌隆指出，大数据应用场景越来越广泛，在进行一些分析和判断的过程中，需要其他领域的数据做支撑，而一旦需要跨领域寻求数据源，则会经历比较漫长和复杂的程序，毕竟信息数据安全无小事。目前，我国还没有一个专门的机构来统筹大数据的管理和应用。　　针对这样的情况，孙昌隆委员建议成立国家大数据管理中心。他说：“该部门将管理所有采集数据的出入口，对数据进行分类管理。按照形势发展要求，拟定数据标准体系，组织实施数据开放、交易、应用等相关工作。统筹推进社会经济各领域数据开放应用，包括个人社会组织申请应用数据。统筹全部数据信息系统、网络系统、政务信息中心的建设、管理，组织协调政务信息资源的共享与开放。统筹协调数据信息安全保障体系建设，推进信息安全等级保护、应急协调相关工作。”信息安全问题目前已经被摆在了“两会”的台面上，对其的关注度势必将会越来越高。无论是个人还是企业、机构等，如果不从宏观层面深度思考信息安全之于国家建设和社会发展的地位，就难以真正抓住人民期盼之所在。‍

随着大数据时代的来临，个人隐私信息的确时刻面临着被泄露的风险，但光凭我们一已之力也是不行的。还得国民、企业、国家三方面结合起来，才能建立起一个安全的网络环境。1.提高网络安全防范意识： 国民网络安全防范意识薄弱，是信息安全不断受威胁的重要原因。目前，网民虽有一定的认知网络安全知识，但却没能将其有效转化为安全防范意识，更少落实在网络行为上。以在中国普及程度极高的安卓手机为例，大量安卓应用在安装前都要求读取用户的位置、短信等隐私，如不同意授权，则无法安装。对于很多用户而言，明明知道这些软件并没有必要知道这些隐私，且本意不想泄露隐私，但由于怀有侥幸心理，仍然同意软件读取自己的隐私。2. 部署网络安全管理设备：随着数据不断的增加，也将企业置于更大的数据泄露风险当中。就在过去的半年里发生了多起极其严重的安全事件，例如OpenSSL出现“心脏出血”安全漏洞、eBay数据大泄漏、GnuTLS的协议漏洞等。目前，已有一些企业部门开始使用安全基线和网络安全管理设备，如UniNAC网络准入控制、UniAccess终端安全管理等设备，用以及时检测与发现网络中的各种异常行为和安全威胁，从而采取相应的安全措施。据Gartner公司预测，2016年40%的企业（以银行、保险、医药、电信、金融和国防等行业为主）将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在的安全危险。3. 国家应运用媒体、教育的方式提高广大网民的网络安全防范意识，再者国家应加快完善我国网络立法制度。法治是解决安全问题的制胜法宝。信息安全争分夺秒，除了国家层面要推动制定国际信息安全规则，最大限度阻止信息侵害行为外。还应梳理信息化地方性法规规章、制度规范以及政策措施，清理或调整与网络安全相悖的做法。推进依法行政，把信息化建设全面纳入法制轨道，严格实行网络产品安全审查制度，防堵安全漏洞。市场经济也是法治经济，要充分利用法治力量，推动信息经济健康快速发展。

大数据网络安全的建议是什么？鉴于大数据资源在国家安全中的战略价值，除加强基础软硬件设施建设、网络攻击监控、防护等方面外，对国内大数据服务和大数据应用提出以下建议。对重要的大数据应用或服务进行国家网络安全审查。重要的大数据应用程序或服务涉及国民经济、人民生活和政府治理应该被包括在国家网络安全审查的范围,并明确安全评估规范应尽快制定确保这些大数据平台有严格的和可靠的安全措施,防止受到攻击和受到敌对势力。合理限制敏感和重要部门使用社交网络工具。政府部门、中央企业和重要信息系统单位应避免或限制使用社交网络工具作为日常办公的通讯工具，将办公移动终端和个人移动终端分开使用，防止重要保密信息的泄露。大数据网络安全的建议是什么？敏感和重要的部门应该谨慎使用第三方云计算服务。云计算服务是大数据的主要载体。越来越多的政府部门、企事业单位在第三方云计算平台上建立了电子政务和企业业务系统。然而，由于缺乏安全意识、安全专业知识和安全措施，第三方云计算平台本身的安全往往得不到保障。因此，政府、中央企业和重要信息系统单位应谨慎使用第三方云服务，避免使用公共云服务。同时，国家应尽快出台云服务安全评估和测试的相关规范和标准。严格规范和限制境外机构数据跨境流动。在中国提供大数据应用或服务的海外机构应接受更严格的网络安全审计，以确保其数据存储在国内服务器上，并严格限制数据跨境流动。大数据网络安全的建议有哪些?大数据工程师可以这样解决，在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据时代更需加强漏洞分析与风险评估大数据时代，新技术创新发展对网络与信息安全保障提出了新的要求，对信息安全漏洞的挖掘分析和对网络安全风险的综合管控愈显重要。北京(CNFIN.COM / XINHUA08.COM)--“一钉损一马，一马失社稷”的英格兰寓言令人警醒，在网络和信息安全领域，“一洞损一网，一网失全局”的可能性同样存在。大数据时代，新技术创新发展对网络与信息安全保障提出了新的要求，对信息安全漏洞的挖掘分析和对网络安全风险的综合管控愈显重要。在23日召开的第八届信息安全漏洞分析与风险评估大会上，国家信息安全主管部门、专家学者和企业代表围绕“大数据时代的漏洞分析与风险评估技术”主题深入探讨，共享理论、方法、技术和实践成果。业界指出，一年前心脏出血等高危漏洞对全球用户的影响尚未消除，今年安卓和苹果两大操作系统又分别曝出重大漏洞，用户的隐私、敏感数据面临风险。而1%的疏漏可能导致100%的失败，加强漏洞分析和信息共享刻不容缓。中央网信办网络安全协调局副局长胡啸表示，漏洞分析与评估是网络安全的重要工作。加强漏洞分析与技术检测，对关键信息基础设施可能面临的风险进行综合评估，及时发现漏洞消除隐患，是国家网络安全保护建设的关键，也是保证国家网络安全的重要所在。近年来我国在网络安全漏洞分析和风险评估方面取得了重大进展，建成了以漏洞数据为基础核心的中国国家信息安全漏洞库(CNNVD)，在国家和行业层面建立了安全检查制度，成立了国家级安全队伍，对涉及民生的网络和重要系统定期实施安全检查，及时消除了一批重大漏洞和安全隐患，有效管控了网络安全风险。但道高一尺魔高一丈，漏洞分析和风险评估工作仍然需要政府、科研机构共同努力，在漏洞资源管理、信息安全共享等方面有待进一步提高。中国信息安全测评中心朱胜涛主任对此提出三点倡议：一是真抓实干，尽早将国家对各种资源的综合管控提升到信息安全战略的新高度；二是常抓不懈，尽快将制度化、法制化的风险评估工作列为信息安全保障的新常态；三是齐心协力，全力向社会各界交流漏洞和风险隐患方面的合作经验，推广出新维度。阿里巴巴集团安全专家方兴和360企业安全集团总裁吴云坤等也反复提及“威胁情报”概念，探讨如何加强搜集和挖掘能力，强化威胁情报体系建设，提高战略情报预测水平助力网络应急响应。第八届信息安全漏洞分析与风险评估大会由中国信息安全测评中心主办，北京交通大学承办，清华大学协办，会上同时举行了中国国家信息安全漏洞库第三批共13家技术支撑单位的授牌仪式。其中，中电长城网际系统应用有限公司、北京云间有道科技有限公司、北京江南天安科技有限公司与此前获批的9家企业共同获得国家信息安全漏洞库一级支撑单位的称号以上是小编为大家分享的关于大数据时代更需加强漏洞分析与风险评估的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，导致用户网络银行账户发生入侵事件等情况。这些事情发生在个人用户身上。如果类似事件发生在国家财政、政务等相关部门的数据平台系统上，其后果将是不可想象的，对国家网络安全造成的损失将是前所未有的。大数据时代，我国网络安全面临多重安全威胁。1、大数据信息安全的威胁——网络基础设施和基本的硬件和软件系统由其他人控制大数据平台依托互联网，为政府、企业、公众提供服务。然而，从基础设施的角度来看，中国互联网已经存在一些不可控的因素。例如，域名解析系统(DNS)是Internet的基础设施之一，使访问Internet变得很容易，而不必记住复杂的IP地址字符串。今年1月，由于DNS根服务器受到攻击，数千万人在数小时内无法访问该网站。根服务器是全球DNS的基础，但全世界有13个根服务器，都是国外的，由美国控制。此外，中国还没有完全实现对大数据平台基础软硬件系统的自主控制。在能源、金融、电信等重要信息系统的核心软硬件实施中，服务器、数据库等相关产品占据主导地位。因此，目前中国的信息流是通过对国外企业产品的计算、传输和存储来实现的。相关设备设置更多“后门”，国内数据安全生命线几乎全部掌握在外国公司手中。2013年棱镜事件的曝光，突显了硬件和软件基础设施对中国数据安全乃至国家安全的重要性。2、大数据信息安全的威胁——网站和应用程序充斥着漏洞和后门近年来，由于网站和应用系统的漏洞，由后门引起的重大安全事件频繁发生，以上三起事件都属于这一类。据中国安全公司的网站安全检测服务统计，多达60%的中国网站存在安全漏洞和后门。可以说，网站和应用系统的漏洞是大数据平台面临的最大威胁之一。然而，各种第三方数据库和中间件在中国的各种大数据行业应用中得到了广泛的应用。然而，此类系统的安全状况并不乐观，存在广泛的漏洞。更令人担忧的是，网站的错误修复都不令人满意。3、大数据信息安全的威胁——除了系统问题之外，网络攻击的手段更加丰富其中，终端恶意软件和恶意代码是黑客或敌对势力攻击大数据平台、窃取数据的主要手段之一。目前，越来越多的网络攻击来自终端。终端渗透攻击也成为国与国之间网络战的主要手段。例如，著名的针对伊朗核设施的stuxnet病毒，利用Windows操作系统的弱点，渗透到特定终端，渗透到伊朗核工厂的内部网络，摧毁伊朗核设施。此外，针对大数据平台的高级持续威胁(Advanced Persistent Threat, APT)攻击十分常见，可以绕过各种传统的安全检测和保护措施，窃取网络信息系统的核心数据和各种智能。例如，极光袭击谷歌和其他30多家高科技公司就是一个例子。APT攻击结合了社会工程、吊马、脆弱性、深度渗透、潜伏期长、隐蔽性等特点，具有极强的破坏性。它不仅是未来网络战的主要手段，也是对我国网络空间安全危害最大的攻击手段之一。近年来，具有国家和组织背景的APT攻击不断增多，大数据平台无疑将成为APT攻击的主要目标。大数据信息安全的威胁有哪些?这才是大数据工程师头疼的问题，在携程信用卡信息泄露、小米社区用户信息泄露、OpenSSL“心脏出血”漏洞等事件中，大量用户信息数据被盗，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站的其他文章进行学习。

呼伦贝尔职业技术学校中大数据与会计是 不会是3+2的 这个如果你想去学职业技术学院 想上3+2 那你可以去报名职业技术学院也是大专 他是三年学制 也有3+2学制的 但这个是你需要去报名

1、数据使用必须承担保护的责任与义务我国数据流通与数据交易主要存在以下问题：数据源活性不够，数据中介机构还处于起步阶段；多源数据的汇集技术尤其是非结构化数据分析技术滞后；缺乏熟悉不同行业并掌握在特定领域使用数据技术的人才。数据的价值在于融合与挖掘，数据流通、交易有利于促进数据的融合和挖掘，搞活数据从而产生效益。数据共享开放、流通交易和数据保护及数据安全对数据技术提出严峻挑战，对法律的制定及执行提出了很高要求。为此，数据使用必须承担保护的责任与义务。2、数字经济是振兴实体经济的精兵利器数字经济牵手传统制造，将推动传统工业快速向数字化、网络化、智能化升级，以工业云、数字工厂、机器人技术等为代表的“智能制造”将促进我国工业装备水平大幅提升、自主创新能力显著增强。数字经济也在引领农业现代化。推进我国数字经济发展要注重加强网络设施建设，夯实数字经济基础支撑。例如，要持续深入实施网络提速降费，推动国家大数据中心建设。要深入推进“两化”融合，提升数字经济应用水平，推进大数据在研发设计、生产制造、管理决策、售后服务等全流程的深度应用。培育个性化定制、众包设计、协同制造等数据驱动的制造业新模式。要促进多方协同创新，繁荣数字经济产业生态，支持产业联盟、行业协会等组织搭建公共服务平台，构建多方协作、互利共赢的产业生态。3、推动数字化转型应用与工业经济的流水线生产不同，数字经济依托云网端，开展网络的协同和定制化的服务，具有强链接、强平台、强数据、强智能等发展特征。以强数据为例，通过采集汇聚、挖掘分析、精准画像来提高认知、驱动决策。为此，需要建立普惠共创的发展观、科学共享的数据观和包容共治的生态观，抓住工业经济向数字经济转型的机遇，推动产业革命；聚焦大连接、大平台、大数据、大智能，推动国家整体的数字化转型以及产业的数字化应用；促进数字经济时代经济和社会均衡发展，不断加强数字治理。4、注重四个“结合” 向“数据强国”迈进领导干部是落实国家大数据战略的行动主体。在国家大数据战略部署背景下，要以大数据提升国家治理能力为目标，以领导干部的现实需求为出发点，帮助领导干部把准形势、用对方法、找好标杆、取得实效，把大数据战略落到实处。5、注重把政府数据开放和市场基于数据的创新结合起来。大数据战略就会成为无源之水，数据开放的价值也就无从显现。要注重把大数据与国家治理创新结合起来，借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理，完善大数据监督和技术反腐体系。要注重把大数据与现代产业体系结合起来，包括工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据等。要注重把大数据与大众创业、万众创新结合起来，培育数据密集型产业。参考资料来源：光明网-在发展与治理中彰显大数据的时代价值

大数据专业未来的发展前景非常广阔，由于大数据行业的产业链涉及到多个环节，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据应用等，所以大数据领域的就业岗位也比较丰富，其中数据整理和数据分析相关岗位还是比较适合女生从事的。

想要成为合格的大数据分析师，就需要精通至少一门数据挖掘(如R语言)或机器学习语言(如Matlab)。有常规算法研究，熟悉Hadoop体系架构，包括Hive、Hbase、MapReduce等组件， 精通Hadoop MapReduce、YARN计算框架，能解决Hadoop/YARN复杂问题;精通Spring、Hibernate、Junit等Java技术 。持此之外扣丁学堂还会教导学员学习使用MapReduce和SparkStreaming工具进行数据计算和处理。熟悉Java编程语言并能用其编写大数据分析应用程序。

确实挺不错的，之前的一批小伙伴们都网上聚在一起，没事做，没工作，天天都在谈维权的事就是现在贷款还要还，不过没事，毕竟是自己当初跳的坑，人家就是埋点土而已，美其名曰欠债还钱天经地义，没工作也得照旧，抱团取暖吧，就是小伙伴们有点多，有点杂，大数据的，人工智能的。最终一句话，还是别贷款学习，别被忽悠

　　相信在IT领域发展的同学对大数据很熟悉。大数据编程语言排行中一直处于领先地位，这可以直接体现大数据的重要。因此很多同学准备参加大数据培训机构系统学习。那么，大数据培训机构哪家比较好？下面我们介绍一下。　　随着大数据的普及，越来越多的人了解大数据，企业也会对求职者提出更高的要求，他们想招聘一些能马上开始工作的人，所以往往会招聘一些有项目开发经验的人。这就是为什么那么多计算机专业的大学生找不到工作，所以越来越多的大学生会选择在毕业前后参加一些专业的大数据培训课程，以增加他们的实践经验。只有增强自己的力量，才能立于不败之地。　　大数据培训机构哪家比较好？判断大数据培训机构好与坏主要看以下几个方面　　1.看教学课程内容　　学习大数据技术，最主要是与时俱进，掌握的技术点能够满足时下企业的用人需求。而想要了解一家培训机构所提供的课程是否新颖，也可以去机构的官网上看看，了解自己想学习的学科的课程大纲。看看学习路线图是如何安排的，有没有从零到一的系统搭建，是不是有强化实训、实操的比重，有尽量多的项目实战。因为企业对大数据从业者的技术能力和动手实战能力要求较高。　　2.看师资力量　　因为大数据开发技术知识的专业性很强，如果盲目去学很容易走进误区。相反，有讲师带领，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。毕竟现在这个时代只要多跟别人交流才能获得更多更有价值的信息，初学者千万不能闭门造车。　　3.看口碑　　行业内口碑比较好，学生对培训机构比较认可，这种机构把精力放在了学生身上的机构，才是做教育的应有态度。　　4.看就业情况　　以学生就业为目标的培训机构现在才是最主要的。要知道就业也是教学成果的体现，没有好的教学保证是做不到好的就业的。　　5.上门免费试听试听是为了更好的去感受培训机构的课程内容、讲课风格、班级氛围等，同时也能通过和班上在读同学进行交流，更进一步去了解这家培训机构各个方面是否符合自己的需要

因为要数据分析，就必须要先把数据统计起来，是很重要的一环。数据分析方面个人推荐书目：　　1、《统计与真理——怎样运用偶然性》　　2、Google Analytic经典分析　　3、统计学：从数据到结论（吴喜之）第二版　　4、统计数据标准化方法　　补充几本书：　　1、统计学的世界　　2、民生数据的真相　　3、统计陷阱希望帮到你

首先可视化这个领域就有很多东西可以做，保证永远有饭吃，可以铺条前端的路走。前端是整个IT行业变化最大，变幻最快，当然总要学新东西，但是工资从来没低过。大数据一般都是企业以及互联网公司的用户交易数据。你摸清这些数据的原委，你对企业的架构运作，以及用户的需求分析都了如指掌，很多CEO都是从数据分析岗位走出去的。很多都走入的管理层。因为你对企业很熟悉啊，你对这数据摸得清楚，你对这世界上最赚钱的企业了解他整个运作的模式，这意味着什么？这意味着你的工资也不会少。大数据分析接触的都是高层，直接参与大公司决策，见识和广度远超技术本身。何况这技术含量无比的高呢。

大数据开发0基础要学得久一些，一般要达到大数据开发初级工程师的水平至少要6个月以上，以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。一、 第一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)1. 难易程度：一颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等4. 描述如下：从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。二、 第二阶段：JavaSE+JavaWeb1. 难易程度：两颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式4. 描述如下：称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。三、 第三阶段：前端框架1. 难易程序：两星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时3. 主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui4. 描述如下：前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。四、 第四阶段：企业级开发框架1. 难易程序：三颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离4. 描述如下：如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。五、 第五阶段： 初识大数据1. 难易程度：三颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)4. 描述如下：该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。(你问我什么是集群?好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)那么大数据可以初略的分为： 大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。六、 第六阶段：大数据数据库1. 难易程度：四颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)4. 描述如下：该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。怎么简化呢?在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询七、 第七阶段：实时数据采集1. 难易程序：四颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化4. 描述如下：前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别八、 第八阶段：SPARK数据分析1. 难易程序：五颗星2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)3. 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性4. 描述如下：同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢? 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

　　相信在IT领域发展的同学对大数据很熟悉。大数据编程语言排行中一直处于领先地位，这可以直接体现大数据的重要。因此很多同学准备参加大数据培训机构系统学习。那么，大数据培训机构哪家比较好？下面我们介绍一下。　　随着大数据的普及，越来越多的人了解大数据，企业也会对求职者提出更高的要求，他们想招聘一些能马上开始工作的人，所以往往会招聘一些有项目开发经验的人。这就是为什么那么多计算机专业的大学生找不到工作，所以越来越多的大学生会选择在毕业前后参加一些专业的大数据培训课程，以增加他们的实践经验。只有增强自己的力量，才能立于不败之地。　　大数据培训机构哪家比较好？判断大数据培训机构好与坏主要看以下几个方面　　1.看教学课程内容　　学习大数据技术，最主要是与时俱进，掌握的技术点能够满足时下企业的用人需求。而想要了解一家培训机构所提供的课程是否新颖，也可以去机构的官网上看看，了解自己想学习的学科的课程大纲。看看学习路线图是如何安排的，有没有从零到一的系统搭建，是不是有强化实训、实操的比重，有尽量多的项目实战。因为企业对大数据从业者的技术能力和动手实战能力要求较高。　　2.看师资力量　　因为大数据开发技术知识的专业性很强，如果盲目去学很容易走进误区。相反，有讲师带领，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。毕竟现在这个时代只要多跟别人交流才能获得更多更有价值的信息，初学者千万不能闭门造车。　　3.看口碑　　行业内口碑比较好，学生对培训机构比较认可，这种机构把精力放在了学生身上的机构，才是做教育的应有态度。　　4.看就业情况　　以学生就业为目标的培训机构现在才是最主要的。要知道就业也是教学成果的体现，没有好的教学保证是做不到好的就业的。　　5.上门免费试听试听是为了更好的去感受培训机构的课程内容、讲课风格、班级氛围等，同时也能通过和班上在读同学进行交流，更进一步去了解这家培训机构各个方面是否符合自己的需要

从哪些方面判断：教学体系行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发等。师资力量、硬件设施靠谱的培训机构讲师来自于大型互联网企业的大数据开发人员，有着非常强的实战能力。甚至有些讲师在职期间担任项目经理、技术总监的职位。课程设置好的课程安排能够让学员有系统的学习，能够让小白也能够更快的入门，当然，课程还应该与市场需求相互对接，这样才能够让学员实现更好的成长。实训项目实训项目一般包括JAVA项目，大数据项目，企业大数据平台等，不同的学习阶段配合不同的项目，加深学员对所学知识的理解和应用。招生门槛企业在招聘大数据开发人员时是有一定门槛，最低学历要求是统招大专（个别小众企业有可能会放宽要求）。班型选择大数据技术庞多复杂，短期内想掌握几乎不可能，一般0基础的学习周期是5个月左右，且是全日制的学习。

学习大数据可以从事很多工作，比如说：hadoop 研发工程师、大数据研发工程师、大数据分析工程师、数据库工程师、hadoop运维工程师、大数据运维工程师、java大数据工程师、spark工程师等等都是我们可以从事的工作岗位！不同的岗位，所具备的技术知识也是不一样的，需要从各个方向学习，逐个击破！大数据培训Hadoop开发工程师你就需要具备以下技术：a. 基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务;b. 应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则;c. 对hadoop、hive、hbase、Map/Reduce相关产品进行预研、开发;d. **Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析。e. Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率;数据工程师职责：a. 分析各类用户不断变化的行为;b. 预测各类营销对用户的影响，定位精准市场投放;c. 帮助实现自动化监控平台。Hadoop运维工程师你需要具备以下技术知识：a. 平台大数据环境的部署维护和技术支持;b. 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析;c. 应用安全，数据的日常备份和应急恢复;数据挖掘分析师你需要具备以下技术：a.对优先考虑的账户进行统计分析，从而更大限度的成功化。b.与主管或客户端沟通行动计划，并找出需要改进的地方。c.执行战略数据分析和研究，以支持业务需求。d.找准机会从而用复杂的统计建模提高生产率。e.浏览数据来认准机会并提高业务成效。f.指定业务流程，目标和战略的理解，以提供分析和解释。g.针对内部讨论的理解，在适当情况下获得业务需求和必要的分析。

一般都在五至六个月之间，现在我们来说下大数据培训机构好与坏主要看以下几个方面1.看教学课程内容2.看师资力量3.看口碑4.看就业情况5.上门免费试听试听是为了更好的去感受培训机构的课程内容、讲课风格、班级氛围等，同时也能通过和班上在读同学进行交流，更进一步去了解这家培训机构各个方面是否符合自己的需要。

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。大数据分析的几个方面：1、可视化分析：可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。3、预测性分析：从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，从而预测未来的数据。4、语义引擎：需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5、数据质量和数据管理：能够保证分析结果的真实性

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。智能职涯（bigdata-job)总结了大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

在信息时代的我们，总会听到一些新鲜词，比如大数据，物联网，人工智能等等。而现在，物联网、大数据、人工智能已经走进了我们的生活，对于很多人看到的大数据的前景从而走进了这一行业，对于大数据的分析和解决是很多人不太了解的，那么大数据的解决方案都有哪些呢？一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。 第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。这个项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。 第二要说的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同，它是一个以数据流程为中心的，面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。 然后要说的就是Hadoop。Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外，Hadoop 依赖于社区服务器，所以Hadoop的成本比较低，任何人都可以使用。 接着要说的是RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。 Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、Admaster等等。 最后要说的就是HPCC。什么是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 通过上述的内容，想必大家已经知道了大数据的解决方案了吧，目前世界范围内拥有的大数据解决方案种类较多，只有开发并使用好最先进的，最完备的大数据解决方案，一个公司，甚至一个国家才能走在世界前列。

数据分析的职位是由DJ Patil和Jeff Hammerbacher制定的，他们试图称呼数据组的同事们，而又不想因为称呼而限制他们的能力。（because of improper job title like business analyst or research scientist Building Data Science Teams）　　随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用，数据分析也变得越来越受欢迎。然而，一些领导者对数据分析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了 解，就像很多时候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息，虽然很清楚的知道这些大数据是很可信的。他们的脚步落后了——他们的眼光在大数据的利用上其 实是模糊的。　　大数据的性质是有他的三个特点（数据量大、种类多、处理速度快）决定的，数据分析的角色和作用理所当然是由大数据的性质决定的。当数据分析作用于大数据时，大数据必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种角色和担负着多重责任。　　多种知识的掌握　　为了解决数据量大的问题，大数据平台（例如：Apache Hadoop、LexisNexis HPPC）要求数据是被整理过的。数据分析员应该具有大数据平台应用的全方位知识，这样才能熟练的应用数据平台处理大数据。数据分析元应当具有以下知识：　　1、了解大数据平台的框架，例如：DFS和MapReduce，他们的编程框架提供强大的应用程序设计。这就意味着数据分析员还要有软件构筑和设计的能力。　　2、精通大数据平台支持的编程语言，例如：Java, Python, C++, or ECL, 等等。　　3、具有熟练的数据库知识，特别是用到SQL语言的数据库，像：HBase, CouchDB, 等等。因为大数据平台经常需要数据库来存储和转换数据。　　4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专业知识。　　一个企业的成功不是由数据量决定的，而是由能否成功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的，然后用这些有价值的信息创造出有价值的产 品。统计学、机器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的价值。自然，为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门知识。会使用一些数据挖掘工具 或者平台（例如：R, Excel, SPSS and SAS）是最好的，可以《Top Analytics and big data software tools》这本书。　　5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。大数据的内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书等等。因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对于做一个成功的分析者起着决定性的作用。　　6、应用至少一种数据可视化工具。为了更有效的演示数据存在的模式和关系，能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员的一个加分。这里有20款数据可视化工具的链接。　　创新——好奇　　随着数据变化速度的加快，经常也会有新的发现和问题出现，数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇，并且找出应对新问题的方法。他/她也要热情的及时相互沟通，从新问题中探索新产品的思路和解决方案，成为产品创新的驾驭者。　　商业技能　　首先，数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要好很强的沟通能力，在企业里数据分析员必须和不同的人沟通，其中包括：沟通和理解业务需求、应用程 序的要求、把数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。对于企业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发现的关键。数据分析员应该是能 联系所有，很好的沟通者。　　第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。这样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、保证按时完成任务。　　第三，数据分析员应该具有说服力、激情、和演讲能力。才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定，让人们相信新发现的价值。数据分析员在某种意义上说是领导者，驱动产品创新。　　所有这些大数据的性质决定了数据分析员该具备的技巧和他们在企业中扮演的角色。

xdata大数据平台解决方案特点有以下几点第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。第二要说的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同，它是一个以数据流程为中心的，面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。大数据解决方案然后要说的就是Hadoop。Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外，Hadoop 依赖于社区服务器，所以Hadoop的成本比较低，任何人都可以使用。接着要说的是RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。最后要说的就是HPCC。什么是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。