大数据

简单翻译一下：星座不能预测性格（基于50000种试图量化性格的细分）星座不能预测骁勇（基于军队表现）星座不能预测婚姻星座不能预测成就（基于政客表现）星座不能预测身高体重三围星座不能预测未来然后，我发现一件很有意思的事情：不信科学的人，一般却相信“大数据” =========================================================大数据可以证明的是具备可证明性的东西，而不是似是而非的论述。见巴纳姆效应_百度百科巴纳姆效应（Barnum effect）是1948年由心理学家伯特伦·福勒通过试验证明的一种心理学现象，以杂技师巴纳姆的名字命名，认为每个人都会很容易相信一个笼统的、一般性的人格描述特别适合他。即使这种描述十分空洞，仍然认为反映了自己的人格面貌，哪怕自己根本不是这种人。巴纳姆效应又称福勒效应，星相效应，是1948年由心理学家伯特伦·福勒通过试验证明的一种心理学现象，人们常常认为一种笼统的、一般性的人格描述十分准确地揭示了自己的特点，当人们用一些普通、含糊不清、广泛的形容词来描述一个人的时候，人们往往很容易就接受这些描述，却认为描述中所说的就是自己。正如一位名叫肖曼·巴纳姆的著名杂技师在评价自己的表演时说，他之所以很受欢迎是因为节目中包含了每个人都喜欢的成分，所以他使得“每一分钟都有人上当受骗”。20世纪50年代，心理学家保罗·米尔以著名的美国马戏团艺人菲尼亚斯·泰勒·巴纳姆的名字将弗瑞尔的实验结果命名为“巴纳姆效应”。 =========================================================我传媒学的教授说过，你们这些学统计的，就是我们说结果，你们去给我们中国编算法。我竟无言以对。 =========================================================包生男孩，生女退款 =========================================================数据并不能证明什么的，除非你能枚举。统计一般用于验证但并不是证明。换个说法，如果你用理论证明了X定理，然后你可以用实验（统计，大数据什么的）来验证。如果只有理论而没有实验，一切都是空想，因为现实可能不是你想的那样；反过来如果只有实验而没有理论那么一切都是扯淡，墨菲定律知道不？只要有可能出错，你就不能假设它不出错。你统计了一亿人，发现星座的准确度是99%，那么你怎么知道换另外一亿人的话，准确度不会是1%？ =========================================================泻药。还是心平气和的说一说吧。星座里面有个非常严重的问题：不好量化和评价。比如说，“小叶是处女座，有洁癖”，你如何衡量这个有洁癖？什么才是有洁癖？不好量化，不好评价。“小徐是巨蟹座，长相美丽，对待人非常热情”。如何界定对人非常热情？ =========================================================能，性格维度的建立比较困难，但并不是完全没有办法。 知乎众谈星座就知道扯巴纳姆效应，其实是不动脑子乱下结论拿着名词当令箭。你们难道没注意到证明巴纳姆效应的过程本身就是有可以清晰量化的组作为比对的。所以建立一套类似的分析算法并不困难，但是用这个来证明证伪星座有点大材小用罢了。 =========================================================就我所知，大数据确实以科学的方法证明了星座的真实性。经过大量数据（10亿+）的统计，所谓的“乌合之众”——即那些经常热血上头、容易被挑拨、无组织纪律性的人群，都出生于该12个星座

大数据专业是近年才开设的，似乎首届还未毕业。从现在世界科技发展看，还是很朝阳的。土木工程专业，是个很好就业的学科，建设单位、施工单位、监理公司、设计院均有需求。除设计院外，其它的单位都属较为艰苦的行业，但是相对来说收入也还是很好的。该校建筑、土木工程有马克俭院士带头。

所谓大数据营销系统是指移动、联通、电信为代表的大型运营商所拥有的私域流量和数据积累，以此数据为营销推广的对象。一般来说具有IP地址、电话号码、姓名等字段资源。近几年运营商也开始推出了一些精准投放的广告业务。1，数据量庞大。主流的运营商客户数据数以亿计，不愁没有广告的推送量。2，精准度较低。运营商一般都没有做好用户的人群画像分析和标签管理，对于用户的颗粒度不是很精细，例如用户的性别、兴趣爱好、购买偏好、年龄段、参与的营销活动等等，无法提供精细化的广告投放。3，运营商IP广告。有点运营商会在PC端根据IP弹出广告，这类型的广告劫持了用户的IP和DNS信息，有的还抓取了用户的相关Cookie信息，所以有点像市面上流行的DSP或者信息流广告的样子，有了一定的人群DMP包可以指导广告投放。4，自动化营销平台。企业在选择运营商大数据精准营销的时候，也应当建立自己的营销自动化平台。一般来说营销自动化平台由客户数据平台（包括客户管理和客户属性、标签管理、群组管理等）、营销活动平台（多渠道精准营销平台）、数据分析平台等模块组成。这样不论是在什么平台投放广告或举办营销活动，相关的数据和信息都可以存储在自己的平台中，有利于客户的个性化培育。以convertlab营销实验室为例，可以根据用户自动化营销平台可以根据用户的精确画像，推送相应的营销活动和互动行为，客户体验较高，精准度也更好。

大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。 维普科技客源宝盒子透过多触点渠道抓取信息，分析并标签化用户，充分挖掘用户数据价值，推送相关营销内容。

纸牌屋没错了

星环科技星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。帆软软件帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。数据可视化类数字冰雹数字冰雹主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。海云数据海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据，在真实的数据源上，将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。 星图数据星图数据是互联网大数据服务公司，涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析，具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。用户行为/精准营销分析类大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。GrowingIOGrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。神策数据与GrowingIO类似，也是基于用户网络行为，采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口，同时与 MapReduce 和 Spark 等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。分析服务类提供舆情分析的有百度统计、品友互动、Talking data、友盟、中科数据等等。百度统计百度统计是专业的网站流量分析工具，和GA类似，提供免费的流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，以此来改善访客在用户的网站上的使用体验。Talking DataTalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。友盟+第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。

星环科技星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。帆软软件帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。数据可视化类数字冰雹数字冰雹主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。海云数据海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据，在真实的数据源上，将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。 星图数据星图数据是互联网大数据服务公司，涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析，具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。用户行为/精准营销分析类大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。GrowingIOGrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。神策数据与GrowingIO类似，也是基于用户网络行为，采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口，同时与 MapReduce 和 Spark 等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。分析服务类提供舆情分析的有百度统计、品友互动、Talking data、友盟、中科数据等等。百度统计百度统计是专业的网站流量分析工具，和GA类似，提供免费的流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，以此来改善访客在用户的网站上的使用体验。Talking DataTalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。友盟+第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。

星环科技星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。帆软软件帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。数据可视化类数字冰雹数字冰雹主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。海云数据海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据，在真实的数据源上，将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。 星图数据星图数据是互联网大数据服务公司，涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析，具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。用户行为/精准营销分析类大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。GrowingIOGrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。神策数据与GrowingIO类似，也是基于用户网络行为，采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口，同时与 MapReduce 和 Spark 等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。分析服务类提供舆情分析的有百度统计、品友互动、Talking data、友盟、中科数据等等。百度统计百度统计是专业的网站流量分析工具，和GA类似，提供免费的流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，以此来改善访客在用户的网站上的使用体验。Talking DataTalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。友盟+第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。1：华盛恒辉科技有限公司上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。2：五木恒润科技有限公司上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。3、浪潮浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。4、德格Dagle德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。5、Manage高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件，整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成，其源代码编写采用的是最为广泛应用的Java / J2EE 开发语言，这样的技术优势使 8Manage可灵活地按需进行客制化，并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理，让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

阿里云、华为云、百度、腾讯。1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的扛把子！2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的）3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

星环科技星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。帆软软件帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。数据可视化类数字冰雹数字冰雹主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。海云数据海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据，在真实的数据源上，将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。 星图数据星图数据是互联网大数据服务公司，涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析，具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。用户行为/精准营销分析类大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。GrowingIOGrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。神策数据与GrowingIO类似，也是基于用户网络行为，采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口，同时与 MapReduce 和 Spark 等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。分析服务类提供舆情分析的有百度统计、品友互动、Talking data、友盟、中科数据等等。百度统计百度统计是专业的网站流量分析工具，和GA类似，提供免费的流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，以此来改善访客在用户的网站上的使用体验。Talking DataTalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。友盟+第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。

星环科技星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。帆软软件帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。数据可视化类数字冰雹数字冰雹主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。海云数据海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据，在真实的数据源上，将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。 星图数据星图数据是互联网大数据服务公司，涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析，具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。用户行为/精准营销分析类大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。GrowingIOGrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。神策数据与GrowingIO类似，也是基于用户网络行为，采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口，同时与 MapReduce 和 Spark 等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。分析服务类提供舆情分析的有百度统计、品友互动、Talking data、友盟、中科数据等等。百度统计百度统计是专业的网站流量分析工具，和GA类似，提供免费的流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，以此来改善访客在用户的网站上的使用体验。Talking DataTalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。友盟+第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。

未来，大数据将成为社会基础设施的一部分，跟公路、自来水、电一样，成为人们生活不可或缺的一部分。但大数据的作用并不仅仅局限于为普通消费者提供生活必须服务，更可以有效协助公安部门提供公共安全服务。而数据的有效利用并服务于社会则需要数据的公开和共享。　　4月15日发生的波士顿马拉松爆炸案造成3人死亡，多人受伤。FBI在波士顿马拉松爆炸事件后在案发现场附近采集了10TB左右的数据。虽然通过大数据“已经锁定并逮捕嫌疑犯”的报道已被FBI和波士顿警察局声明谴责，但未来大数据分析技术炉火纯青以后，社交媒体规范和信息分享机制健全，数据来源和质量可靠，那利用大数据锁定嫌疑犯将变得简单而高效。　　利用大数据还可以预防和打击犯罪。密歇根大学曾在网上发布报告指出，研究人员正在用“超级计算机以及大量数据”来帮助警方定位那些最易受到不法份子侵扰片区的方法，利用大量数据创建一张波士顿犯罪高发地区热点图。在研究某一片区的犯罪率时，他们还将相邻片区的各种因素列为他们考虑的对象。随着将越来越多的数据加入到研究中来，研究者们认为他们能在额外变量是如何影响犯罪率这一问题上得到更准确的结论，并且为警察更具针对性的锁定犯罪易发点、抓获逃犯提供支持。　　大数据开发和应用还有助于完善救灾系统。7·21北京暴雨发生时，由于求救人数众多，救援电话被打爆，被困人员无法从官方获得帮助，从而转向微博平台。一条包含人物、时间和地点三要素的微博可迅速了解救援所需，打开微博附加坐标数据即可实现地图定位，为及时救灾提供方便。雅安地震中，除了微博再次凸显新媒体传播优势外，微信群及各大互联网公司推出的寻人平台也为救灾提供了多渠道支持。但各大网站数据并不互通，而且数据的低精确度和低效成为最大弊端。若要发挥数据的最大价值，数据必须是在线、公开、共享、互联、相关的。由此看出，数据的公开和共享是一件有必要且有待解决的事情。　　对于大数据的分析、挖掘可以实现对人像，指纹等的对比，以及卡口的数据融合处理。挖掘数据背后的信息是公安机关既定的任务，通过怎样的方式轻松便捷的完成这种活动就变得尤为重要。在谈到济南市公安局的合作伙伴浪潮时张强表示，浪潮云海大数据一体机是应对信息社会大数据时代核心的技术装备，它标志着国产自由品牌在大数据处理方面已经达到了国际领先水平，可以想像随着平安城市建设不断深入推进，大数据一体机这样的数据处理平台也将起到关键的作用。　　基于数据资源体系的公共安全数据资源管理平台，对城市运行中有关公共安全的相关数据进行采集、整合、窗处理、加工，构建指标体系，梳理城市运行体征，采用移动终端等物联网设备进行移动管理，为城市运行安全监测、综合分析、预警预测、辅助决策等提供服务，充分发挥数据潜在价值，以提高城市公共安全管理水平。　　目前各政府部门已经建立起公共安全信息系统，但整体智能化水平尚有待提高，分散在各部门的数据价值没有充分发挥。构建公共安全指标体系，建设公共安全数据资源管平台，量化规划安全管理工作，是提高政府安全管理能力、落实国家“十二五”规划纲要的必然趋势和重要举措。

大数据和人工智能在河南大学龙子湖校区。大部分在主校区，菊园和松园，同届计算机专业的有去南校区的。

科大智能实时大数据是股票的实时分析。科大智能(300222)股票实时行情走势，实时资金流向，实时新闻资讯，研究报告，股吧互动，交易信息，个股点评，公告，财务指标分析等与科大智能(300222)股票。

真正龙头必是天源迪科：数字经济+华为ICT+数字人民币+5G+区块链+大数据+产业云+在线教育，起飞了！5大...

基于云计算架构的大数据，数据的存储和操作都是以服务的形式提供。目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，涉及数据传输、隔离、恢复等问题。解决大数据的安全存储，一是数据加密。在大数据安全服务的设计中，大数据可以按照数据安全存储的需求，被存储在数据集的任何存储空间，通过SSL（SecureSocketsLayer，安全套接层协议层）加密，实现数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。在大数据的传输服务过程中，加密为数据流的上传与下载提供有效的保护。应用隐私保护和外包数据计算，屏蔽网络攻击。目前，PGP和TrueCrypt等程序都提供了强大的加密功能。二是分离密钥和加密数据。使用加密把数据使用与数据保管分离，把密钥与要保护的数据隔离开。同时，定义产生、存储、备份、恢复等密钥管理生命周期。三是使用过滤器。通过过滤器的监控，一旦发现数据离开了用户的网络，就自动阻止数据的再次传输。四是数据备份。通过系统容灾、敏感信息集中管控和数据管理等产品，实现端对端的数据保护，确保大数据损坏情况下有备无患和安全管控。更多关于大数据的安全存储采用什么技术，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/d6a03e1615838691.html?zd查看更多内容

基于云计算架构的大数据，数据的存储和操作都是以服务的形式提供。目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，涉及数据传输、隔离、恢复等问题。解决大数据的安全存储，一是数据加密。在大数据安全服务的设计中，大数据可以按照数据安全存储的需求，被存储在数据集的任何存储空间，通过SSL（SecureSocketsLayer，安全套接层协议层）加密，实现数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。在大数据的传输服务过程中，加密为数据流的上传与下载提供有效的保护。应用隐私保护和外包数据计算，屏蔽网络攻击。目前，PGP和TrueCrypt等程序都提供了强大的加密功能。二是分离密钥和加密数据。使用加密把数据使用与数据保管分离，把密钥与要保护的数据隔离开。同时，定义产生、存储、备份、恢复等密钥管理生命周期。三是使用过滤器。通过过滤器的监控，一旦发现数据离开了用户的网络，就自动阻止数据的再次传输。四是数据备份。通过系统容灾、敏感信息集中管控和数据管理等产品，实现端对端的数据保护，确保大数据损坏情况下有备无患和安全管控。更多关于大数据的安全存储采用什么技术，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/d6a03e1615838691.html?zd查看更多内容

之前写过吴国孙权，实际上竟然是一个段子手，今天以史为鉴墨上桑，再把孙权段子的故事分享给大家。孙权在三国志里面竟然被记载为生性滑稽，有许多和东吴的大臣，还有蜀国大臣的搞笑段子。一，无道昏君刘备派遣尹籍去拜访孙权，孙权故意想折辱一下刘备。于是等尹籍拜见过自己后就说：你侍奉哪个无道昏君一定很辛苦吧！尹籍不慌不忙的回答说：哪里哪里，就拜见一下，一弯腰的功夫，不辛苦，不辛苦！孙权：。。。。二、骡马和凤凰诸葛亮派费祎出使吴国国宴，孙权觉得上次在尹籍那里折了面子，要在费祎身上讨回来，于是命令大臣一会费祎进来的时候都不许抬头，只顾低头吃就好了。费祎进来拜见孙权，只有孙权停下筷子搭理他，别的大臣都在埋头苦吃。于是费祎呵呵一笑，看着以“诸葛子瑜之驴”闻名的诸葛恪说道：“有凤凰飞来了，麒麟懂得吐哺停食，奈何驴骡无知，只是伏食如故。”诸葛恪一听大怒：“我们种植梧桐，本欲等待凤凰，现下一些甚么燕雀，竟也自称凤凰？我们何不弹而射之，让它返回故乡！”

数据库的多表大数据查询应如何优化？ 1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。 3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如： select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 beeen 就不要用 in 了： select id from t where num beeen 1 and 3 5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。 见如下例子： SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%" SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)="L" SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%" 即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。 6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描： select id from t where num=@num 可以改为强制查询使用索引： select id from t with(index(索引名)) where num=@num 7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 应改为: SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2 SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)="5378" 应改为: SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%" SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 应改为: SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。 8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： select id from t where substring(name,1,3)="abc"--name以abc开头的id select id from t where datediff(day,createdate,"2005-11-30")=0--‘2005-11-30"生成的id 应改为: select id from t where name like "abc%" select id from t where createdate>="2005-11-30" and createdate<"2005-12-1" 9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。 10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。 11.很多时候用 exists是一个好的选择： elect num from a where num in(select num from b) 用下面的语句替换： select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE( (SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。 Java怎么把数据库的数据查询 Statement stmt = null; ResultSet rs = null; String query = "select 列名 from 表名 where id=11 and fname="xx" order by 列名 desc limit 1"; stmt = conn.createStatement(); rs = stmt.executeQuery(query); if (rs.next()) { result = rs.getInt("列名"); } 数据库表内数据查询 楼上的 拼写错误，我来修正 ^^ select count(*) from 表名 如何查询大数据库数据存在 传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。 建议研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。 如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。 当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。 如何实现不同数据库的数据查询分页 有两种方法 方法1： select 100 * from tbllendlist where fldserialNo not in ( select 300100 fldserialNo from tbllendlist order by fldserialNo ) order by fldserialNo 方法2： SELECT TOP 100 * FROM tbllendlist WHERE (fldserialNo > (SELECT MAX(fldserialNo) FROM (SELECT TOP 300100 fldserialNo FROM tbllendlist ORDER BY fldserialNo) AS T)) ORDER BY fldserialNo 如何提高Oracle数据库数据查询的命中率 影响命中率的因素有四种：字典表活动、临时段活动、回滚段活动、表扫描， 应用DBA可以对这四种因素进行分析，找出数据库命中率低的症结所在。 1)字典表活动 当一个SQL语句第一次到达Oracle内核时数据库对SQL语句进行分析，包含在查询中的数据字典对象被分解，产生SQL执行路径。如果SQL语句指向一个不在SGA中的对象?表或视图，Oracle执行SQL语句到数据典中查询有关对象的信息。数据块从数据字典表被读取到SGA的数据缓存中。由于每个数据字典都很小，因此，我们可缓存这些表以提高对这些表的命中率。但是由于数据字典表的数据块在SGA中占据空间，当增加全部的命中率时，它们会降低表数据块的可用空间， 所以若查询所需的时间字典信息已经在SGA缓存中，那么就没有必要递归调用。 2)临时段的活动 当用户执行一个需要排序的查询时，Oracle设法对内存中排序区内的所有行进行排序，排序区的大小由数据库的init.ora文件的数确定。如果排序区域不够大，数据库就会在排序操作期间开辟临时段。临时段会人为地降低OLTP(online transaction processing）应用命中率,也会降低查询进行排序的性能。如果能在内存中完成全部排序操作，就可以消除向临时段写数据的开销。所以应将SORT_AREA_SIZE设置得足够大，以避免对临时段的需要。这个参数的具体调整方法是:查询相关数据，以确定这个参数的调整。 select * from v$sysstat where name="sorts(disk)"or name="sorts(memory); 大部分排序是在内存中进行的，但还有小部分发生在临时段， 需要调整 值，查看init.ora文件的 SORT_AREA_SIZE值，参数为：SORT_AREA_SIZE＝65536;将其调整到SORT_AREA_SIZE＝131072、这个值调整后，重启ORACLE数据库即可生效。 3)回滚段的活动 回滚段活动分为回滚活动和回滚段头活动。对回滚段头块的访问会降低应用的命中率， 对OLTP系统命中率的影响最大。为确认是否因为回滚段影响了命中率，可以查看监控输出报表中的“数据块相容性读一重写记录应用” 的统计值，这些统计值是用来确定用户从回滚段中访问数据的发生次数。 4)表扫描 通过大扫描读得的块在数据块缓存中不会保持很长时间， 因此表扫描会降低命中率。为了避免不必要的全表扫描，首先是根据需要建立索引，合理的索引设计要建立人对各种查询的分析和预测上，笔者会在SQL优化中详细谈及；其次是将经常用到的表放在内存中，以降低磁盘读写次数。 如何优化数据库提高数据库的效率 1. SQL优化的原则是：将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。 调整不良SQL通常可以从以下几点切入： ? 检查不良的SQL，考虑其写法是否还有可优化内容 ? 检查子查询 考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写 ? 检查优化索引的使用 ? 考虑数据库的优化器 2. 避免出现SELECT * FROM table 语句，要明确查出的字段。 3. 在一个SQL语句中，如果一个where条件过滤的数据库记录越多，定位越准确，则该where条件越应该前移。 4. 查询时尽可能使用索引覆盖。即对SELECT的字段建立复合索引，这样查询时只进行索引扫描，不读取数据块。 5. 在判断有无符合条件的记录时建议不要用SELECT COUNT （*）和select 1 语句。 6. 使用内层限定原则，在拼写SQL语句时，将查询条件分解、分类，并尽量在SQL语句的最里层进行限定，以减少数据的处理量。 7. 应绝对避免在order by子句中使用表达式。 8. 如果需要从关联表读数据，关联的表一般不要超过7个。 9. 小心使用 IN 和 OR，需要注意In集合中的数据量。建议集合中的数据不超过200个。 10. <> 用 < 、 > 代替，>用>=代替，<用<=代替，这样可以有效的利用索引。 11. 在查询时尽量减少对多余数据的读取包括多余的列与多余的行。 12. 对于复合索引要注意，例如在建立复合索引时列的顺序是F1，F2，F3，则在where或order by子句中这些字段出现的顺序要与建立索引时的字段顺序一致，且必须包含第一列。只能是F1或F1，F2或F1，F2，F3。否则不会用到该索引。 13. 多表关联查询时，写法必须遵循以下原则，这样做有利于建立索引，提高查询效率。格式如下select sum（table1.je） from table1 table1, table2 table2, table3 table3 where (table1的等值条件（=）) and (table1的非等值条件) and (table2与table1的关联条件) and (table2的等值条件) and (table2的非等值条件) and (table3与table2的关联条件) and (table3的等值条件) and (table3的非等值条件)。 注:关于多表查询时from 后面表的出现顺序对效率的影响还有待研究。 14. 子查询问题。对于能用连接方式或者视图方式实现的功能，不要用子查询。例如：select name from customer where customer_id in ( select customer_id from order where money>1000)。应该用如下语句代替：select name from customer inner join order on customer.customer_id=order.customer_id where order.money>100。 15. 在WHERE 子句中，避免对列的四则运算，特别是where 条件的左边，严禁使用运算与函数对列进行处理。比如有些地方 substring 可以用like代替。 16. 如果在语句中有not in（in）操作，应考虑用not exists（exists）来重写,最好的办法是使用外连接实现。 17. 对一个业务过程的处理，应该使事物的开始与结束之间的时间间隔越短越好，原则上做到数据库的读操作在前面完成，数据库写操作在后面完成，避免交叉。 18. 请小心不要对过多的列使用列函数和order by,group by等，谨慎使用disti软件开发t。 19. 用union all 代替 union，数据库执行union操作，首先先分别执行union两端的查询，将其放在临时表中，然后在对其进行排序，过滤重复的记录。 当已知的业务逻辑决定query A和query B中不会有重复记录时，应该用union all代替union，以提高查询效率。 数据更新的效率 1. 在一个事物中，对同一个表的多个insert语句应该集中在一起执行。 2. 在一个业务过程中，尽量的使insert,update,delete语句在业务结束前执行，以减少死锁的可能性。 数据库物理规划的效率 为了避免I/O的冲突，我们在设计数据库物理规划时应该遵循几条基本的原则(以ORACLE举例)： ?? table和index分离：table和index应该分别放在不同的tablespace中。 ?? Rollback Segment的分离：Rollback Segment应该放在独立的Tablespace中。 ?? System Tablespace的分离：System Tablespace中不允许放置任何用户的object。（mssql中primary filegroup中不允许放置任何用户的object） ?? Temp Tablesace的分离：建立单独的Temp Tablespace，并为每个user指定default Temp Tablespace ??避免碎片：但segment中出现大量的碎片时，会导致读数据时需要访问的block数量的增加。对经常发生DML操作的segemeng来说，碎片是不能完全避免的。所以，我们应该将经常做DML操作的表和很少发生变化的表分离在不同的Tablespace中。 当我们遵循了以上原则后，仍然发现有I/O冲突存在，我们可以用数据分离的方法来解决。 ?? 连接Table的分离：在实际应用中经常做连接查询的Table，可以将其分离在不同的Taclespace中，以减少I/O冲突。 ?? 使用分区：对数据量很大的Table和Index使用分区，放在不同的Tablespace中。 在实际的物理存储中，建议使用RAID。日志文件应放在单独的磁盘中。 数据库的查询优化算法 给出你的查询，然后才可以对其进行优化 如何优化SQL Server数据库查询 如果你的查询比较固定，并且查询的条件区别度较高，可以建立相应的索引。 其他的一些规则，比如使用exists代替 in都可以试试 查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行和列 10、查询语句不好，没有优化 可以通过如下方法来优化查询 : 1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要. 2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段 5、提高网速; 6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。 7、增加服务器 CPU个数; 但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作Update,Insert， Delete还不能并行处理。 8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like "a%" 使用索引 like "%a" 不使用索引用 like "%a%" 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。 9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离 10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件"分区视图"） a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表 b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。 11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的： 1、 查询语句的词法、语法检查 2、 将语句提交给DBMS的查询优化器 3、 优化器做代数优化和存取路径的优化 4、 由预编译模块生成查询规划 5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行 6、 最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。 12、Commit和rollback的区别 Rollback:回滚所有的事物。 Commit:提交当前的事物. 没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如： begin tran exec(@s) mit trans 或者将动态SQL 写成函数或者存储过程。 13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。 14、SQL的注释申明对执行没有任何影响 15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类： 只进 必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH NEXT 是唯一允许的提取操作,也是默认方式。可滚动性可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。有四个并发选项 READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。 OPTIMISTIC WITH valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。选择这个并发选项ue083OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。在 SQL Server 中，这个性能由 timestamp 数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有 timestamp 列的行时，SQL Server 先在时间戳列中存储当前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 个表具有 timestamp 列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较 timestamp 列即可。如果应用程序对没有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。 SCROLL LOCKS 这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的 Select 语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚操作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则 COMMIT 语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标 Select 语句中的锁提示。锁提示 只读 乐观数值 乐观行版本控制 锁定无提示 未锁定 未锁定 未锁定 更新 NOLOCK 未锁定 未锁定未锁定 未锁定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 错误 更新 更新 更新 TABLOCKX 错误 未锁定 未锁定更新其它 未锁定 未锁定 未锁定 更新 *指定 NOLOCK 提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。 16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在; 用索引优化器优化索引 17、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好 18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的 19、查询时不要返回不需要的行、列 20、用sp_configure "query governor cost limit"或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET LOCKTIME设置锁的时间 21、用select 100 / 10 Percent 来限制用户返回的行数或者SET ROWCOUNT来限制操作的行 22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "＜＞", "!=", "!＞", "!＜", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE "%500""，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在Where字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代.还可以变通写法：Where SUBSTRING(firstname,1,1) = "m"改为Where firstname like "m%"（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能优化她，而"＜＞"等还是不能优化，用不到索引。 23、使用Query Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。 24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引： Select * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) Where processid IN ("男"，"女") 25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再Select。这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。 26、MIN() 和 MAX()能使用到合适的索引。 27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers, Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procedure.这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。 28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌Insert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值.存储过程就没有这些动作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。

先说手大数据平台吧，他们的核心就是信息采集。Web是一个巨大的资源宝库，目前页面数目已超过800亿，每小时还以惊人的速度增长，里面有你需要的大量有价值的信息，例如潜在客户的列表与联系信息，竞争产品的价格列表，实时金融新闻，供求信息，论文摘要等等。可是由于关键信息都是以半结构化或自由文本形式存在于大量的HTML网页中，很难直接加以利用。网络信息采集系统的主要功能为：根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。 如下图所示：从本质上说，好的平台就是技术功底深厚的平台。

首先，在回答这个问题之前，我们先了解下预测的定义：预测实际上是一种填补缺失信息的过程，即运用你现在掌握的信息（通常称为数据），生成你尚未掌握的信息。这既包含了对于未来数据的时序预测，也包含了对当前与历史数据的分析判断，是更广义的预测。关于预测，大致可分为两大类：基于数据挖掘的预测和基于机器学习的预测。基于数据挖掘的预测历史上，预测的主流分析方法是使用数据挖掘的一系列技术，而这其中被经常使用的是一种被称为“回归”的统计技术。回归做的是什么？它主要是根据过去发生时间的“平均值”来寻找一种预测。当然，回归也有很多种实现方式，有简单的线性回归，多项式回归，也有多因素的Logistic回归，本质上都是一种曲线的拟合，是不同模型的“条件均值”预测。基于机器学习的预测但是，回归分析中，对于历史数据的无偏差预测的渴求，并不能保证未来预测数据的准确度，于是基于机器学习的预测开始走入大众的视野。与回归分析不同，机器学习的预测不追求平均值的准确性，允许偏差，但求减少方差。过去，由于数据和计算能力的匮乏，机器学习的表现不如回归分析来得好。但现在，随着数据体量的不断增长，计算能力的不断提升，使用机器学习和（神经网络）深度学习来做预测效果比其他所有方法表现得都要更好，这也使得我们利用统计学进行预测的方法发生了彻底的转变。把人工智能与机器学习的最新发展作为传统统计学的延伸与加强这是非常诱人的想法！你会发现，这其实跟观远数据AI+BI核心战略是一致的。因为在AI预测之前，AI所需要的大量数据聚合、清洗工作就已经可以在BI平台上完成，因此从BI延伸到AI变得非常顺畅，后续需考虑的就是如何与业务更有机的结合。

国内BI：海致BDP、smartbi、用友华表、帆软、润乾报表，永洪科技等等。1、海致BDP1）这两年很热，行业都比较赞赏。BDP旨在帮助企业快速完成多数据整合，建立统一数据口径，支持自助式数据准备（ETL），并提供灵活、易用、高效可视化探索式分析能力，帮助企业构建贴合自身业务的企业洞察。BDP可以灵活接入与同步多种数据源，包括各类数据库连接、OpenAPI以及各种SaaS平台API，满足企业多种多样的业务场景、亿行数据秒反应，快速实现数据清洗、整合、加载，通过拖拽即可可视化分析，支持近数据地图、漏斗图、旭日图、饼图、柱状图、折线图、词云、雷达等30种图表类型，让数据更加直观、美观。2）BDP商业数据平台为企业提供的核心价值在于用直观、多维、实时的方式展示和分析数据，并可在APP实时查看和分享，全面激活企业内部数据，用数据驱动业绩，适应快速变化的市场。目前他们服务的客户也很多，涵盖互联网、零售快消、物流、医疗、电商、酒店、教育SEM等多个行业。3）跟他们公司的人接触过，服务态度很好，也很专业，价格不贵。2、FineBI1）FineBI是几年前帆软公司推出的，在国内口碑和发展还行。用户只需在Dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据钻取、联动和过滤等操作，自由分析数据。FineBI面向企业IT部门、业务人员，提供企业级管控下的业务人员自助式数据分析，向下帮助IT做好数据管控，向上充分利用底层数据，支撑前端业务数据应用。2）数据分析功能还算全面实用，但产品比较中规中矩，并没有那么多突出亮点。3、永洪1）永洪利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。永洪的技术主要分为大数据和可视化两点。在大数据方面，通过列存储、分布式计算、内存计算、分布式通讯等技术，永洪自主研发了高性能的大数据计算引擎，作为分析用的数据集市，可实现百亿级数据在秒级时间内完成计算。2）在可视化方面，永洪将复杂的多维分析功能隐藏在背后，在前端通过点击和拖拽的简单可视化操作实现各种复杂的分析过程。3）需要一定的技术门槛，交互有点小复杂。

全球大数据产业现状及投资前景预测 纵观国内外，大数据已经形成产业规模，并上升到国家战略层面，大数据技术和应用呈现纵深发展。面向大数据的云计算技术、大数据计算框架等不断推出，新型大数据挖掘方法和算法大量出现，大数据新模式、新业态层出不穷，传统产业开始利用大数据实现转型升级。人工智能、深度学习、工业物联网、虚拟现实、智慧城市等领域的发展推动大数据的应用普及。新兴行业、传统行业围绕数据服务体系，已经形成了传统行业数据平台、互联网数据平台及行业资讯类数据平台。以数据应用为基础的新一代数据服务企业，在促进主体行业发展的同时，同样促进了行业内中小企业的发展。1大数据发展的产业环境分析美国政策层面发力推动大数据应用发展。政府推出了一系列的公开数据计划，在健康、能源、气候、教育、金融、公共安全等领域开放数据和信息，促进创新的突破,从而推动经济发展。美国致力于扩大联邦数据公开范围和受用对象的范围，尤其扩大高价值数据资产，探讨如何进一步扩展收集和分析工业竞争和创新相关的数据。为了进一步挖掘联邦政府数据的应用潜力，促进创新与社会进步，2016年1月美商务部发起了一项旨在使政府数据更加容易使用的数据易用性计划(CDUP)。5月，白宫发布《联邦大数据研发战略计划》，为未来的大数据研发列出7条战略计划，旨在建立大数据创新生态系统，加强数据分析能力，从大量、多样、实时的数据库中提取有效信息，服务于科学研究、经济增长与国家安全。2016年，美国应用大数据预测选举也引起世界关注，大数据应用开始为广大公众所关注，数据的真实性及数据安全成为关注焦点。英国以数据共享为根本积极推动大数据平台建设。新建哈璀(Hartree)大数据中心，投资1.13亿英镑。新建艾伦图灵研究所，投资4200万英镑，开展大数据科学与技术的研究。投资1.5亿英镑建立第一个国家级老年痴呆症研究所。建立应对重大疾病新的数学研究中心。英国成立大数据战略委员会，发布《开放数据战略白皮书》，统一政府数字平台，开通政府部门开放数据通道，设立数据开放共享奖励基金，2018年还将出台“数据保护通则”的专门法规，旨在开发利用数据资源产生更大的商业价值和经济增长。瑞典启动国家重点科研计划(NFP)大数据专项(Big Data, NFP75)。2017年正式启动，计划投入资金2.5亿瑞士法郎，从2017年至2020年为期4年。该专项主要分为三个板快：大数据信息技术：大数据分析基础性研究、大数据基础设施构架、数据库和计算中心;大数据相关社会及法律问题：大数据涉及对社会经济发展的影响预测(如对贸易、商务模式、人员交通及物流的影响)、个人隐私及空间的保护及相关的社会伦理和法律问题及对策等;大数据应用：对大数据在交通、健康、灾害及社会风险控制、能源转型领域的应用展开基础性研究。瑞士国家重点科研计划由瑞士联邦政府推出，目的是对关系瑞士社会经济发展全局的重要领域展开基础性研究并提出对策建议。我国各地政府积极为大数据发展营造环境。2014年、2015年“大数据”首次写入国家《政府工作报告》。在2015年3月5日举行的两会中，李总理在政府工作报告中提到，制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。当前，《国家大数据战略及行动纲要(2015-2025)》征求意见稿完成。国家自然基金委、科技部支持了大量大数据研究项目;北京市、上海市、天津市、重庆市、广东省、贵州省等制定了大数据发展规划，多地开始建数据产业基地，天津拟打造国家数据聚集区，与北京、河北联合建“京津冀大数据走廊”;重庆计划将大数据培育成重要战略性新兴产业，加快建设两江云计算产业园，陕西西咸新区、湖北武汉光谷、贵州贵安新区等地提出要设国家级大数据基地。上海成立数据交易中心。2016年4月1日，上海数据交易中心挂牌成立，上海数据交易中心是经上海市人民政府批准，上海市经济和信息化委、上海市商务委联合批复成立的国有控股混合所有制企业，承担着促进商业数据流通、跨区域的机构合作和数据互联、公共数据与商业数据融合应用等工作职能。交易中心以国内领先的“技术+规则”双重架构，创新结合IKVLTP 六要素技术，采用自主知识产权的虚拟标识技术和二次加密数据配送技术，结合面向应用场景的交易规则，将在全面保障个人隐私、数据安全前提下推动数据聚合流动。上海将围绕“资源、技术、产业、应用、安全”融合联动这一条主线，聚焦“政府治理和公共服务能力提升、经济发展方式转变”两个方面，创新“交易机构+创新基地+产业基金+发展联盟+研究中心”五位一体大数据产业链生态发展布局，力争打造国家数据科学中心、亚太数据交换中心和全球“数据经济”中心，形成集数据贸易、应用服务、先进产业为一体的大数据战略高地。2大数据产业的行业需求预测企业需求传统企业的大数据转型。随着互联网化进程的不断推进，在改变了用户消费习惯的同时，众多传统企业面临了一系列必须面对的问题，其中一条核心主线就是基于已有数据的使用以及对于用户数据的采集。对于有效利用数据，很多传统企业开展了试探性的使用和分析，并逐步结合互联网平台，使数据形成闭环。地产、制造、金融企业已经在逐步建立互联网销售平台，其实平台的本身并不是去加大产品销售量，而是通过平台对传统营业网点、销售渠道的信息进行有效管理，从而建立可供判断或分析的数据之用。更好的吸纳客户的潜在需求，更快的适应市场变化，从而带动新一轮研发的生成或变革。而此类企业的成长点，市场化性质，及企业性质将区别于传统企业，而走上新业态、新模式的道路。包括车联网、互联网金融、汽车电商、房产电商，都已经出现了苗头。对于大数据产业的发展，传统企业转型是区别于其他领域的却又独树一帜的重要组成部分。平台企业的大数据战略。对于相对IT投入较少，IT基础较为薄弱的领域，比如零售、餐饮、服装、农业、出版等行业，企业不会去自建云计算及大数据平台，更多的则是会依靠专业化的数据服务企业或是数据服务平台来满足数据分析的需求。行业数据服务平台架构的初衷，主要是用云服务方式解决上述行业的信息化建设及运维需求。目前上海类似的行业数据平台不少，建筑业的筑想网、医药业的安捷力等都是在行业垂直领域专业度很高的企业，而且较之通用、普适性的平台，此类平台的发展更具有和行业发展的共存性和相通性，是大数据产业发展过程中一个非常重要的组成部分。互联网企业大数据规模化发展。互联网传媒是推动企业接触大数据服务中一个相对快速的行业，传媒由传统的单向被动模式转变成为双向互动模式，在吸引了用户群体的同时也通过定义用户肖像，来推动精准营销。精准营销使企业享受了新媒体带来的最实惠的成果，也为企业带来了一份较之传统传媒更加具体的数据分析报告。同样在互联网领域，无论是社交平台、团购还是移动应用，在其互联网平台构建的过程中，收集、汇总、分析数据是非常重要的一个环节。通过甄别不同年龄段、性别、爱好的用户群，来精准定位推送不同的消息，而在这些精准定位的背后，则是每天几十甚至几百TB的数据增长量和分析量，可以说，有了互联网才推进了大数据产业的发展。热点关联领域需求金融大数据。中国金融信息服务产业存在产业链分布广、市场空间巨大的特点，但与此同时，又表现出产业集中度非常低的现状。因此，未来必将经历大量的并购整合，最终出现几家庞大的IT服务机构。传统金融服务领域的人才资源、市场能力、技术及研发方面在全国范围内都具有不可比拟的优势，产业环境、配套资源都非常成熟。在金融信息服务产业链中，已经拥有了证券、期货、金融期货、科技技术等交易所以及钢铁、有色金属等各类生产物资交易所，拥有像安硕信息、万得资讯、金仕达、银联、普兰金融、春雨供应链等一大批具有行业代表性的龙头企业，还有一批以经尔纬为代表的掌握大数据技术及具有资源整合能力的公司。金融领域的数据库建设比较完善且都为结构化的数据，随着人工智能、深度学习等新兴技术的介入，大数据将显示出大有可为的趋势，对基于大数据分析的成果的需求也将越加旺盛。交通大数据。一是智能交通，在交通和环境信息的基础上，实现交付跟踪，工作流程监督，和人力资源管理。在智能交通系统中，如果车辆使用了该应用，就可以监测到相关数据。智慧城市首席信息官可以使用从物联网信息库中获取运输和交通过程的信息。这将大大改善交通运输，建立服务型的支付方式，而不是简单的付款程序，如时间收费制度。智慧城市的核心价值是根据交通数据来建立对公民有益的基础政策。智能交通也产生了很多新的商业创新。二是自动驾驶，目前GOOGLE借助大数据及车载技术和传感器,以及高级辅助驾驶系统、软件、地图数据、GPS和无线通信数据等，实现了无人驾驶，可以预见，不久的将来，大数据在自动驾驶领域的应用越来越被看好。新媒体大数据。大数据引领的新媒体已经颠覆了国外数个传统媒体，比如停刊的美国《新闻周刊》以及德国出现战后最大的纸媒倒闭潮等。以眼球经济为基础的传统媒体展示型广告已快速向以数据为基础的网络媒体精准型广告进行转变。百视通和东方明珠的整合已经打造了全国最大的千亿级别的传媒上市公司。在电信、广电及互联网领域海量数据处理具有丰富的研发及应用经验，所用技术涵盖了分布式计算、海量数据处理、流计算、机器学习及神经网络等，重点关注于互联网广告投放技术、效果监测、目标受众行为分析及精准细分、广告智能匹配等。未来几年，新媒体大数据将越来越受到业界的追捧。制造业大数据。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。最近几年，从国家到地方政府，日益重视大数据在制造业特别是高端智能制造领域的应用，例如《中国制造2025》。从这个意义上来说，大数据在制造业应该发挥的潜力巨大，释放空间和余地很大。3大数据投资前景预判人工智能等新兴领域价值潜力巨大智能化领域及智慧城市建设。大数据与深度学习、人工智能交叉的领域成为资本追逐的焦点。例如日本提出建成超智能社会，实现ICT技术在全社会的深度融合应用。日本第五期科技计划提出建设SOCIETY 5.0(超智能社会)，基于以人工智能、物联网、大数据为代表的ICT技术，研究开发先进机器人、超级计算机、传感器、高速通信等技术，实现网络空间与现实空间高度融合的信息物理系统，运用大数据促使社会生活各领域实现高度智能化，推进经济发展与社会进步。日本超智能社会的提出，受到诸多大数据公司和风投的关注。类似，我国各地正在大力推进的智慧城市建设中的与新兴技术交叉应用的环节，大数据将有着重要的一席之地。大数据与智慧交通、绿色环保、民生安全等领域的融合，在人工智能、深度学习的带动下，大数据应用商机无限。支撑分享经济智能平台被看好分享经济在短时间内崛起并成为全球现象，规模和影响力都呈现出指数增长。2014年12月，普华永道发布了预测报告指出全球分享经济的规模将从2015年的150亿美元增长到2025年的3350亿美元。在全球经济努力复苏的背景下，分享经济模式的新颖性和巨大发展潜力受到各国政府的高度支持，甚至提升到了国家战略的高度。大数据、云计算、人工智能将构建支撑分享经济的智能平台，而这些平台将日益彰显其经济价值，从而能够灵活、便利、及时、安全、经济地连接不同需求的陌生人，从而在分享经济的新模式中，大数据起到了核心作用，占领核心的地位，其价值不言而喻。

国家实施大数据战略，推进数据基础设施建设，鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用。大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。要求：建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用。我们要坚持以供给侧结构性改革为主线，加快发展数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。要深入实施工业互联网创新发展战略，系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。

两个都是比较热门的行业，大数据分析应该前景会更好，因为现在不懂的数据太多，各行各业都需要大数据分析人员，以达到数据的最大化利用，来达到数据的商业价值。虽然Python很火，也可以用来分析数据，但是感觉起来相比大数据范围偏窄。 大数据和python就业方向 1、Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。 2、随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。 3、作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。 在大数据领域，相关专业的毕业生有着非常广泛的从业选择。从国防部、互联网创业公司到金融机构，从零售金融到互联网电商，从医疗制造到交通检测，都需要大数据项目来做创新驱动，对大数据的需求无处不在，其岗位报酬也非常丰厚。 大数据和python发展前景 Python的发展前景：python作为一种开发语言，学习相对简单，且应用场景广泛，几乎可以在各个领域中得到应用。如今Python已经被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化等多个行业和领域，当然，还能够与人工智能、数据分析等领域进行对接，未来前景也非常不错。2020年一线Python开发岗位工资15-30k。 大数据的发展前景：大数据人才缺口百万，2020年一线城市大数据开发岗位薪资20-50K，大数据与人工智能、云计算、旅游、交通等各个领域对接，将创造出更多的就业机会。 Python是编程语言，而大数据则是一系列技术的整合，二者实际的关系是目标和实现的包含关系。

就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。云基础设施这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapReduce数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。Hadoop MapReduce的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。DevOpsDevOps有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预安装什么软件。自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。网络爬虫大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。数据处理万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。为什么是Python正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import this，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。

数学、英语、政治思想理论、专业课。通过查询上海大学理学院官网得知，上海大学理学院025200专业大数据方向的研究生主要学习四门课程，分别为：数学、英语、政治思想理论、专业课。

线性统计模型、非参数统计推断。1、线性统计模型，线性统计模型指线性统计模型：线性回归与方差分析。《线性统计模型》是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果，是面向21世纪课程教材。2、非参数统计推断，数理统计学重要内容。研究非参数问题，探究非参数方法。

2022年总决赛正式落下帷幕，金州勇士队时隔3年再夺NBA总冠军，库里终于圆梦总决赛MVP。首先要恭喜勇士队，他们本赛季这一路走来的确不容易，从赛季之初就一直不被看好（赛季初被媒体预测战绩39胜43负），到常规赛格林库里先后受伤，期间又经历克莱伤愈复出，球队出现磨合问题，直到常规赛收官阶段库追汤才迎来真正的合体，季后赛中他们顶住了压力，一路过关斩将，最终以总比分4：2战胜凯尔特人，拿回了那个在三年前那个原本属于他们的冠军。 祝贺勇士的同时，也要把掌声送给凯尔特人！正所谓伟大的成就都是靠伟大的对手来成就。虽然凯尔特人的核心塔图姆和杰伦布朗都很年轻，没有库里克莱追梦那样的总决赛经验，场上也容易上头和失误，但他们在场上依靠着一股子拼劲，一度把勇士逼到1：2的险境。对面毕竟是8年6进总决赛的队伍，教练还是有着8枚总冠军戒指的史蒂夫科尔。而乌度卡只是一名菜鸟级的教练，俗话说姜还是老的辣，最终在第四场通过变阵勇士队连下三场，以总比分4：2赢得总冠军。 说完了今年的总决赛，再说点题外话。你知道NBA总决赛 历史 上的各项单场最 高记录 都是多少吗？又是在哪一年创造的吗？未来哪项记录最有希望被打破？ 带着这些问题，今天聊一聊总决赛单场数据之最! 1.总决赛抢断记录：7次 纪录保持者：罗伯特霍里 时间：1995年6月9日 保持记录时间：27年 霍里记录难度值： 未来打破的希望值： 罗伯特霍里，一个16年NBA生涯场均只有7分的NBA“小人物”。而就是这样小人物却手握7枚总冠军戒指，屡次能在球队最危难时刻给予对手致命一击。他也成为NBA公认的关键先生。 把每一件小事做到极致那就是伟大。而罗伯特霍里就是角色球员里最伟大的一位，从1992年首轮第11顺位被火箭选中之后，16年球员生涯先后效力过火箭、太阳、湖人、马刺四支球队，而他所在的球队16年全部都打进了季后赛。 而霍里之所以被称为关键先生，那就是他在季后赛命中的一记又一记关键三分。抛开常规赛单从季后赛来看，在他效力的四支球队中，季后赛球队在最后时刻领先1分或者落后1-2分，霍里7次通过投篮帮助球队最终赢下比赛。其中最著名的1995年总决赛第三场三分绝杀魔术，2002年西决第四战三分绝杀国王，2005年总决赛第5场三分绝杀活塞等等。 而说起霍里，人们大多只记住了他那冷血的三分，而不知道他的防守有多出色。就像说起文斯卡特，球迷们都把他当成一个扣将，而忽略了他的投篮一样。身高2.06米，体重100公斤的霍里，司职大前锋，他在场上不仅能投三分，还有敏锐的判断和防守能力，可以说他就是当时最优秀的3D球员之一。 1994-95赛季这是飞人乔丹退役的第二个赛季，而在乔丹退役的第一年，跟乔丹同届的“大梦”在乔丹退役之际，终于从西部杀到总决赛，最终和尼克斯大战七场以4：3总比分赢得生涯第一座总冠军。到了1994-95赛季志在卫冕的火箭队，赛季初战绩非常糟糕，好在他们在赛季中期从开拓者手中得到了全明星后卫德雷克斯勒。实力得到补强的他们以常规赛第6的身份进入季后赛。 季后赛首轮面对马龙斯托克顿领军的爵士队，火箭以3：2惊险过关，半决赛面对巴克利率领的太阳，4：3再次惊险晋级。到了西决，面对常规赛MVP上将大卫罗宾逊领军的马刺， 奥拉朱旺再次展现第一中锋的统治力，6场比赛四次轰下40+，系列赛场均35.3分12.5篮板5助攻4.2封盖，投篮命中率56%。而他的对手大卫罗宾逊6场比赛被限制到了场均23.8分11.3篮板2.7助攻2.2封盖，投篮命中率仅有44.9%。 火箭连续第二年杀进总决赛！ 总决赛上面对年轻的大鲨鱼，经验和实力更加占优的火箭队没有给魔术队任何机会，4：0横扫夺冠，赛后火箭队主帅汤姆贾诺维奇面对镜头说出了经典名句：永远不要低估一颗总冠军的心！而此次总决赛最大的亮点之一除了大梦和鲨鱼这对新老第一中锋的对决之外，就是关键先生罗伯特霍里的表现了。在总决赛第二场比赛中， 霍里打出了11分10篮板3助攻7抢断2盖帽全面表现，7次抢断也创造了总决赛单场抢断记录。 随后又在第三场比赛中用一记三分绝杀魔术，可以说本轮系列赛火箭能横扫魔术，霍里发挥了至关重要的责任。 相对比于得分篮板盖帽，抢断的难度也是最容易被打破的。现役球员中隆多和乐福都曾在总决赛中打出过单场6次抢断的数据，但有时候破纪录不仅需要实力，也需要一点。但是以我相信以在小球时代的NBA，霍里的记录很有可能是最早被打破的。所以我把霍里的记录列为最有希望被打破的记录。 2.总决赛单场 盖帽记录 ：9次 记录保持 者：霍华德 球队：魔术队 创造记录时间：2009年6月11日 记录难度值： 未来打破的希望值： 这是总决赛单场记录最近的一次，也是唯一一个由现役球员保持。08-09赛季正值魔兽的巅峰赛季，这一年霍华德常规赛出战79场，场均能得到20.6分13.8篮板1.4助攻1抢断2.9抢断全能数据，凭借着个人出色表现，霍华德入选了赛季的最佳一阵和最佳一防，并当选为NBA最佳防守球员，在常规赛MVP评选中排名第四。到了季后赛，由霍华德、刘易斯、特科格鲁领衔的魔术三叉戟以4：3、4：2比分先后斩落卫冕冠军凯尔特人和“小皇帝詹姆斯”领军的骑士队，魔术队史上第二次闯进总决赛。 总决赛上面对湖人队，前两战湖人队依托着主场优势， 科比首战轰下40分8篮板8助攻，次战科比加索尔联手贡献53分14篮板11助攻， 湖人连下两城！ 第三场回到魔术主场 ，魔术队迎来全员爆发，除了三叉戟合砍60分以外，“街球王”阿尔斯通（本场12投8中得到20分）和替补席上的皮特鲁斯（11中7得到18分）成为球队奇兵，最终魔术队在主场扳回一局。 2009年6月11日总决赛第四场，这一场对于双方来说都至关重要，如果魔术赢球，则大比分被扳成2：2，两队将重回起跑线。 而对湖人来说，在先赢两局的情况下，如果被对手连追两场，对球队的士气打击将非常大，所以此战对好胜心极强的科比来说誓必要赢下。 本场比赛两队都打的异常激烈。首节一开始魔术队气势如虹，霍华德连续在篮下连续强打造成加索尔拜纳姆犯规，接着阿尔斯通更是连投连中，魔术队开局以16：11领先，而湖人除了科比之外全部哑火，首节凭借着科比单节13分，湖人以20：24落后。到了次节湖人队进攻依旧打不开，上半场湖人全队投篮42投仅12中，三分球更是10投1中。而魔术这边霍华德半场就抢下14篮板还送出5个盖帽。半场魔术以49：37领先湖人12分。 到了下半场风云突变，湖人队的进攻在下半场终于苏醒，老鱼费舍尔，阿里扎接连得分，接着科比再中三分，湖人在第三节开局打出一波18：5的攻击波， 55：54！ 上半场落后12分的分差瞬间被湖人反超。凭借着湖人在第三节一波30：16，湖人以66：63结束第三节。 到了第四节两队再次 陷入焦灼 状态，比分交替领先。当第四节还剩1分34秒时，魔术以87：82手握5分领先优势，关键时刻霍华德两罚不中，让费舍尔再次成为英雄，他在比赛还剩下4.6秒时命中一记三分将比赛拖入加时，加时赛中两队再次陷入得分荒时，又是费舍尔用一记三分打破僵局，随后魔术连续不中，加索尔连得四分为湖人锁定胜局。99：91！湖人队取得3：1领先优势， 霍华德空砍16分21篮板9次盖帽，而9次盖帽创下了NBA最高的单场 盖帽记录 。此前总 决赛记录 为8次，有比尔沃顿、奥拉朱旺、奥尼尔、尤因、邓肯共同保持。 我之所以把盖帽这项的难易程度评为3星，被打破值评为4星，那是因为NBA毕竟是一个巨人运动，NBA每年都会出现很多弹跳好、爆发力强的选秀球员，就拿今年凯尔特人的罗威来说吧，总决赛三场盖帽数超过4次，要知道这还是个遭遇膝伤，每场比赛之前都是出战存疑，只能打二十几分钟的球员。设想一想这如果是 健康 的罗威，面对勇士羸弱的内线，很难想象以他的弹跳和爆发力，盖帽数上双都有可能。 3.总决赛单场得分纪录：61分 纪录保持者：埃尔金贝勒 日期：1962年4月15日 记录保持时间：60年 记录难度： 打破纪录难度系数： 埃尔金贝勒，身高1.96米体重103Kg，司职小前锋，因全能表现人送外号“贝勒爷”，生涯14个赛季11次入选全明星，职业生涯场均27.4分13.5篮板4.3助攻。是湖人队史传奇巨星之一，NBA50大和75大巨星之一。生涯八进总决赛八次冲冠失败！ NBA无冕之王，悲情英雄！ 当年的埃尔金贝勒有多强？从1958年被湖人队以状元签选中开始。贝勒在加盟湖人的第一个赛季就能打出了场均24.9分15篮板4.1助攻数据，15个篮板排在NBA第三，前两位是远古神兽张伯伦和比尔拉塞尔。要知道贝勒身高只有1.96米。除了篮板球，4.1助攻在现在可能不起眼，但是在当时的环境下，4.1助攻能排在NBA第8位。凭借着个人出色的表现，贝勒第一个赛季就入选全明星并当选为全明星MVP。季后赛带队一路杀进总决赛，总决赛中被拉塞尔领军的凯尔特人横扫无缘总冠军。 第二个赛季（1959-60）场均29.6分16.4篮板3.5助攻，第三年（1960-61）场均34.8分19.8篮板5.1助攻，到了1961-62赛季贝勒到达了生涯巅峰，本赛季他场均轰下38.3分18.6助攻4.6助攻，尽管数据如此出色，但他在个人荣誉上依然是一无所获。因为本赛季的张大帅轰下了创NBA记录的50.4分外加25.7篮板。 季后赛在贝勒和韦斯特带领下，湖人再次杀入总决赛。总决赛上贝勒又遇到如噩梦一般的对手，比尔拉塞尔的凯尔特人。两队在四场比赛中打成2：2，在关键的天王山比赛里，埃尔金贝勒打出季后赛最强一战，他全场出战48分钟，46投22中轰下61分22篮板，尽管贝勒很出色，但最后湖人仅以126：121赢了凯尔特人5分。随后凯尔特人连赢2场逆转湖人夺冠。本轮总决赛贝勒场均轰下40.5分17.8篮板，韦斯特场均30.8分5助攻，这样的表现依然换不来一座总冠军。 此后埃尔金贝勒先后在1962-63，1963-64，1965-66，1966-67，1968-69，1969-70，先后6次闯入总决赛，最后全部铩羽而归。心力交瘁再加上膝伤的原因，最终埃尔金贝勒在1971-72只打了9场比赛之后，宣布退役。 虽然埃尔金贝勒生涯最终无冠，甚至他唯一一个能拿出手的荣誉只有一个全明星MVP，但这依然无碍于他在50大巨星、75大巨星评选中两次入围。 2021年3月23日埃尔金贝勒以自然原因离世。虽然斯人已逝，但贝勒留下的总决赛单场得分纪录距今已经60年，至今无人打破。而距离他最近的是曾经飞人乔丹和里克巴里的55分，而现役中得分最高的是詹姆斯在2018年首战中创造的51分，而这项纪录想要打破依然难度很大，但是NBA现在毕竟是小球时代，年轻的球员也涌现出了像字母哥、东契奇这样的得分手，而字母哥在生涯第一次总决赛中就曾砍下过50分，相信他们一定有机会能打破。 4.总决赛单场篮板记录：40个 创造记录时间：1962年4月18日 记录保持时间：60年 记录难度： 打破纪录难度系数： 但你看到这项记录以及时期时，肯定第一时间就能猜出来他是谁？没错他就是指环王比尔拉塞尔，那是埃尔金贝勒一生都被噩梦缠绕的对手。在上世纪60年代NBA诞生了两位洪荒巨兽——张伯伦和拉塞尔，两个人几乎垄断了60年代的MVP、篮板王、得分王。但跟张大帅有所不同的是，相比于自己得分，比尔拉塞尔更喜欢防守和抢篮板见长，凯尔特人也在他的带领下取得一度取得八连冠。 拉塞尔职业生涯一共打了13赛季，除了68-69赛季之外，场均篮板连续12个赛季20+篮板。在1961-62赛季的总决赛中，在面对埃尔金贝勒和杰里韦斯特的疯狂冲击，比尔拉塞尔顶住了压力，在1962年4月18日抢七大战中他全场轰下30分40个篮板，最终凯尔特人以110：107险胜湖人，捧起个人生涯第5冠 。 相比于埃尔金贝勒的61分，我认为比尔拉塞尔这项总决赛单场篮板记录，是最难破的。毕竟在当今的NBA，有时候一支球队一场比赛才抢40个篮板，更别说让一名球员抢下40个篮板了。而现役中总决赛单场篮板最多的是霍华德和乐福的21个篮板。考虑到如今的小球时代，中锋的地位已经不比从前，我认为拉塞尔这项记录基本上无人能破了。 最后一项总决赛单场助攻：21次 创造记录时间：1984年6月3日 纪录保持者：魔术师约翰逊 保持时间：38年 记录难度系数： 未来有望被打破难度系数： 魔术师约翰逊，作为上世纪80年代最具传奇色彩的NBA巨星之一，他的到来开创了湖人第二个王朝时代。“ show time ”也成了湖人当时的标志。 魔术师约翰逊，身高2.06米，体重100Kg，司职控卫，在球场可以打任何一个位置。1979年首轮第一顺位被湖人被选中，新秀赛季场均得到18分7.7篮板7.3助攻2.4抢断，生涯第一年就帮助球队打进季后赛，并在总决赛中大放异彩。在总决赛第6场比赛，在球队主力中锋“天钩”贾巴尔因伤不能出战的情况下，魔术师约翰逊被迫顶到了中锋的位置上，那场比赛他独得42分15篮板外加7次助攻帮助球队以总比分4：2战胜76人，新秀赛季就获得总冠军并成为总决赛MVP，这在NBA 历史 上是从来没有出现过。 在随后的10年里，他和拉里伯德几乎统治NBA，两人联手拿走了6个常规赛MVP，8个总冠军，5个总决赛MVP。其中魔术师约翰逊生涯9次打进总决赛，分别在1981-82，1984-85，1986-87，1987-88夺冠。而魔术师创造总决赛单场助攻记录那一年湖人却未能夺冠。 1983-84赛季魔术师约翰逊常规赛打出了17.分7.3篮板13.1助攻2.2抢断，职业生涯第二次成为NBA助攻王，球队在他的带领下，湖人队以54胜28负，西部第一的战绩进入季后赛，在季后赛他们几乎没有遇到太难缠的对手，他们首轮3：0横扫国王，半决赛4：1轻取达拉斯小牛，西决4：2淘汰太阳晋级总决赛。 而他们的总决赛对手是他的老冤家拉里伯德领军的凯尔特人。这也是两人第一次在总决赛碰面。但是关于湖人和凯尔特人的恩怨早在上世纪60年代就接下，上世纪60年代湖人8次闯进总决赛，而对手都是凯尔特人，最后都是凯尔特人笑到了最后。 此番再交手湖人队自然想一雪前耻，总决赛首战贾巴尔带着偏头痛砍下32分8篮板5助攻2盖帽帮助球队以115：109客场战胜凯尔特人取得总决赛开门红，魔术师得到18分6篮板10助攻4抢断。 首战失去主场优势的凯尔特人，第二场两队打的异常激烈，在第四节还剩18秒时，湖人还以115：113领先，关键时刻麦克海尔又两罚不进，湖人获胜希望倍增。关键时刻魔术师约翰逊犯下错误，莱利本来布置的是麦克海尔罚球前叫暂停，结果他在罚完球才叫，这让凯尔特人有了布置防守的时间。暂停结束湖人边线发球，被杰拉德亨德森抢断并上篮打进，将比赛拖进加时，最终在加时赛中凯尔特人以124：121完成逆转。 第三场回到主场的湖人队迎来爆发，魔术师约翰逊打出了总决赛最佳一战， 他全场6投4中得到14分11篮板21助攻1抢断1盖帽，21助攻！创下了NBA总决赛单场助攻新纪录。同时他全场只出现了2次失误。 在他的组织串联下，湖人以137：104大胜凯尔特人33分。湖人取得2：1领先。但随后凯尔特人积极变阵，让丹尼斯约翰逊去防魔术师约翰逊，而这一调整也让魔术师接下来四场比赛里出现了22次失误，其中在关键的第5场和第7场都出现了7次失误。魔术师发挥失常也让湖人丢掉了当年的总冠军。 虽然输掉了跟凯尔特人的首次总决赛，但魔术师很快就在第二年卷土重来，并在接下来两次面对凯尔特人都取得了胜利。 总决赛个人单场21次助攻打破有多难？ 现役最高的总决赛单场助攻记录是16次，是隆多在07-08赛季总决赛对阵湖人时创造的。而一向以全能著称的詹姆斯生涯多次打出10次以上的助攻，16-17赛季打出生涯新高的14次。但跟魔术师的距离始终还有点距离。 而能否打破记录得看两点，一是个人能力，二是球队实力。如果球员有实力，但球队实力不行，连总决赛都进不去何谈破纪录，像传球大师克里斯保罗，从04年进入NBA直到36岁才第一次打进季后赛。如果球队能一支保持着竞争力，像詹姆斯10年八进总决赛或者库里8年6进总决赛，像东契奇和字母哥、莫兰特这些年轻有为的球员，一定有机会去打破魔术师的记录。 所以关于总决赛的5大个人单场记录，我认为霍里的抢断记录和霍华德的盖帽最有希望被打破，其次是贝勒的61分和魔术师的21助攻，但拉塞尔的总决赛40个篮板基本上没有希望被破掉了。

:大数据概念股： 就主题投资而言，"大数据"概念2012年有望成为具有较强冲击力的新主题，大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合，更加准确地抓住了云计算、物联网的本质，以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。"大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。"大数据"时代更多的商机来自于应用，我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。 第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司，关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司，包括荣之联、天玑科技、银信科技。第三类是与视频化应用相关的公司，包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司，关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。

近期，大数据概念正在风靡全球，从华尔街到国内资本市场，大数据概念股持续走强。5月17日，可视化数据分析软件供应商Tableau 及大数据营销公司Marketo一登陆美股市场，便引来疯狂的买盘。截至当日收盘，Marketo的股价飙升77.69%，Tableau的股价也暴涨63.71%。美股对“大数据”概念的疯狂热炒很快传播到了A股市场。今年以来至今，大数据概念股逆市上扬，累计涨幅达47.8%。根据细分行业分类，“大数据”主要涉及七大领域，包括数据处理和分析环节以及综合处理、语音识别、视频识别、商业智能软件、数据中心建设与维护、IT咨询和方案实施、信息安全等。相关股票“大数据”涉及的七大领域之一数据处理、分析环节和综合处理，与其相关的国内A股上市公司拓尔思和美亚柏科，近期表现抢眼。语音识别作为“大数据”涉及的七大领域之一，近期，其相关的科大讯飞、大华股份(002236)、华平股份(300074)、中威电子(300270)和国腾电子(300101)等5只个股受到市场关注。目前，国内A股市场中涉及视频识别行业的上市公司主要有5家，具体为：海康威视(002415)、大华股份、华平股份、中威电子、国腾电子。这5只个股今年以来至今均有不错表现，大华股份（74.34%）、华平股份（60.34%）、国腾电子（25.49%）、海康威视（22.47%）、中威电子（15.60%）。目前，A股市场中涉及商业智能软件生产的上市公司主要有：久其软件(002279)、用友软件(600588)、东方国信(300166)。对于国内企业而言，在大型设备与基础软件方面尚无法与全球IT巨头匹敌。不过，在应用软件、IT服务的多个细分领域，国内企业已积累了客户基础与行业、项目经验，有望借大数据的兴起而获得增长助力。值得一提的是，汉得信息是我国本土领先的IT咨询企业，多年来致力于为企业提供高端ERP实施服务。三分技术，七分数据，得数据者得天下。随着未来数据的规模剧增，数据中心的建设与维护是必不可少的。目前A股中涉及数据中心建设与维护的公司包括天玑科技(300245)、银信科技(300231)和荣之联(002642)。目前A股涉及信息安全领域的个股包括：卫士通(002268)、同有科技(300302)、美亚柏科等等。

“十三五”规划涉及的主题及相关个股如下：一、环保板块：“十三五”期间，我国环保产业的全社会投资有望达到 17万亿。相关个股包括：东江环保(002672)、蒙草抗旱(300355)、永清环保(300187)等。二、碳排放中国明确提出了一些短期目标：计划于2017年启动全国碳排放交易体系。这份声明承诺意味着中国未来五年，将跑步进入低碳新纪元，预计低碳经济将成为十三五规划的重点方向之一，是值得中期关注的布局方向。相关个股包括：中电远达(600292)、菲达环保(600526)、三爱富(600636)等。三、人口老龄化按照国际老龄化的界定标准(60岁以上的老年人数量占总人口数量的10%)，我国于1999年即进入了老龄化。随着老龄化的深入，对经济与社会的负面冲击也愈发明显：一方面因劳动人口比例减少，人口红利不再甚至变成累赘，中国未富先老;另一方面，人口结构的变化导致需求结构变化，根据美日经验，房地产进入长周期下行通道，驱动中国经济增长的重要引擎失速。预计“十三五”时期，应对人口老龄化危机将从两方面发力：一是放松计划生育政策，提高人口出生率，降低底部老龄化压力;二是增加与养老相关的服务业供给，满足老龄人生活与精神层面的需求。二胎概念：戴维医疗(300314)、贝因美(002570)、威创股份(002308)等。养老概念：乐金健康(300247)、万达信息(300168)、东软集团(600718)等四、信息经济信息经济的内涵并不局限于“互联网+”。从存量上看，中国的信息产业已经初具规模，2014年中国信息产业消费规模为2.8万亿元，贡献GDP 0.8个百分比。从增量上看，在居民信息消费多样化与政策引导的刺激下信息经济发展迅速，2014年信息消费规模同比增长18%，而根据工信部的预测2015年将增长15%达到3.2万亿，成为增长新亮点。预计十三五时期，信息经济仍将是驱动经济增长的引擎之一，上下游产业链为市场提供投资机会。大数据：东方国信(300166)、天玑科技(300245)、银信科技(300231)信息安全：蓝盾股份(300297)、北信源(300352)、启明星辰(002439)五、智能制造随着人口红利的消失， 劳动力供给减少、人工成本上升和新一代劳动力制造业就业意愿的下降，对我国制造业的国际竞争力形成了巨大制约。推进“工业化和信息化”融合，抢先进入“工业4.0”时代，以保持第一大支出产业- 制造业竞争力，是我国无法不选择的一个命题。“中国制造2025”将成为传统制造企业打造智能工厂的标杆。“中国制造2025”将成为今年以至未来几年A股市场持续受关注的主题。相关个股包括：机器人(300024)、蓝英装备(300293)、三丰智能(300276)、沈阳机床(000410)等。六、国企改革　　国企改革顶层方案等国企改革相关文件陆续发布。推动国企整合重组，重点是在央企层面。新一届政府央企强强联合的思路主要是针对龙头企业进行整合，打造具有国际竞争力的“国家品牌”，避免企业在“走出去”的过程中产生恶性竞争、自相残杀，拓展海外市场、加快产能输出。未来央企整合方向在推动附加值较高、对出口带动作用较大、业务存在恶性竞争的央企进行合并同类项。　　央企重组相关个股包括：中国船舶(600150)、中船防务(600685)、东风汽车(600006)、东风科技(600081)、一汽轿车(000800)

1 002236.SZ 大华股份 大数据 2 002268.SZ 卫士通 大数据 3 002279.SZ 久其软件 大数据 4 002415.SZ 海康威视 大数据 5 002439.SZ 启明星辰 大数据 6 002642.SZ 荣之联 大数据 7 300074.SZ 华平股份 大数据 8 300101.SZ 国腾电子 大数据 9 300170.SZ 汉得信息 大数据 10 300188.SZ 美亚柏科 大数据 11 300229.SZ 拓尔思 大数据 12 300231.SZ 银信科技 大数据 13 300245.SZ 天玑科技 大数据 14 300270.SZ 中威电子 大数据

最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。数据本身是资产，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普、IBM、微软在内的全球IT巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。 工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也与“大数据”密切相关。 “大数据”相关上市公司概念股一览： 数据处理、分析环节、综合处理：拓尔思(加入自选股,参加模拟炒股)、美亚柏科(加入自选股,参加模拟炒股); 语音识别：科大讯飞(加入自选股,参加模拟炒股); 视频识别：海康威视(加入自选股,参加模拟炒股)、大华股份(加入自选股,参加模拟炒股)、华平股份(加入自选股,参加模拟炒股)、中威电子(加入自选股,参加模拟炒股)、国腾电子(加入自选股,参加模拟炒股); 商业智能软件：久其软件(加入自选股,参加模拟炒股)、用友软件(加入自选股,参加模拟炒股); 数据中心建设与维护：天玑科技(加入自选股,参加模拟炒股)、银信科技(加入自选股,参加模拟炒股)、荣之联(加入自选股,参加模拟炒股); IT咨询、方案实施：汉得信息(加入自选股,参加模拟炒股); 信息安全：卫士通(加入自选股,参加模拟炒股)、启明星辰(加入自选股,参加模拟炒股)。 数据处理、分析环节、综合处理：拓尔思、美亚柏科 语音识别：科大讯飞 视频识别：海康威视、大华股份、华平股份、中威电子、国腾电子 商业智能软件：久其软件、用友软件 数据中心建设与维护：天玑科技、银信科技、荣之联 IT咨询、方案实施：汉得信息 信息安全：卫士通、启明星辰： 一、大数据时代已到来 1.1. 大数据的定义与辨析 继物联网、云计算之后，“大数据”已迅速成为近期市场争相传诵的热门科技概念。大数据的确切定义尚无统一说法。根据维基百科的定义，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、处理的数据集合。从产业角度，常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起被称为“大数据”。

相关概念股： 第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司，包括天泽信息、拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、同友科技。第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司，包括荣之联、天玑科技、银信科技。第三类是与视频化应用相关的公司，包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。

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

:大数据概念股： 就主题投资而言，"大数据"概念2012年有望成为具有较强冲击力的新主题，大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合，更加准确地抓住了云计算、物联网的本质，以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。"大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。"大数据"时代更多的商机来自于应用，我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。 第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司，关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司，包括荣之联、天玑科技、银信科技。第三类是与视频化应用相关的公司，包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司，关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。

早盘大数据概念股天玑科技和银信科技涨停，或因马云演说“大家还没搞清PC时代的时候，互联网/">移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”有关。大数据相关概念股：第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司，包括天泽信息、拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、同友科技。第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司，包括荣之联、天玑科技、银信科技。第三类是与视频化应用相关的公司，包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司，科大讯飞、用友软件、东方国信等第五类是信息安全类公司：卫士通、启明星辰、蓝盾股份等

1，海康威视海康威视是全球领先的以视频为核心的物联网解决方案提供商，致力于不断提升视频处理技术和视频分析技术，面向全球提供领先的监控产品和技术解决方案。2，大华股份浙江大华技术股份有限公司系按照《公司法》的有关规定，经浙江省人民政府企业上市工作领导小组浙上市（2002）18号文批准，由杭州大华信息技术有限公司依法整体变更设立的股份有限公司，发起人为傅利泉、陈爱玲、朱江明、刘云珍、陈建峰。股份公司设立时以截至2001年12月31日经审计的净资产1,080万元按照1：1的比例折合股本1,080万股。3，华平股份华平信息技术股份有限公司是一家在中国A股上市的领先的多媒体通信系统提供商，致力于向社会提供成熟、先进的网络视频通信产品和专业的系统解决方案。4，中威电子中威电子公司是中威有限通过整体变更方式设立的股份有限公司。中威有限经天健事务所审计的截至2009年12月31日的净资产为5,008.54万元，按1.6695:1的比例折合成股本3,000万元，折股溢价2,008.54万元计入资本公积，整体变更前后股东持股比例不变。5，科大讯飞科大讯飞股份有限公司（IFLYTEK CO.,LTD.），前身安徽中科大讯飞信息科技有限公司，公司总部在合肥，成立于1999年12月30日，2014年4月18日变更为科大讯飞股份有限公司 ，专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成 。拥有灵犀语音助手，讯飞输入法等优秀产品。

早盘大数据概念股天玑科技和银信科技涨停，或因马云演说“大家还没搞清PC时代的时候，互联网/">移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”有关。大数据相关概念股：第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司，包括天泽信息、拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、同友科技。第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司，包括荣之联、天玑科技、银信科技。第三类是与视频化应用相关的公司，包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司，科大讯飞、用友软件、东方国信等第五类是信息安全类公司：卫士通、启明星辰、蓝盾股份等

中国数据中心位于贵州贵安新区的大数据库灾备中心机房内，有着一根特殊的网络虚拟专线，这条专线跨越了北京与贵州之间2200多公里的距离，实现了国家与贵州灾备中心数据的同步传输和异地备份。

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

江西理工南昌校区大数据本科毕业生薪水一般几千块左右，不同的行业不同的岗位薪水不一样。江西理工大学南昌校区是江西理工大学在省会南昌市办学的重要窗口，其前身是成立于1978年的南昌有色金属工业学校，1998年由于改制并入南方冶金学院（今江西理工大学），挂牌成为南方冶金学院南昌分校，并升格为高职层次。

大数据与会计专业在经济与管理学院。经查阅荆楚理工学校官网，大数据与会计专业属于经济、金融类，因此在经济与管理学院。湖北荆楚学院全称是荆楚理工学院，简称荆楚理工，位于湖北省荆门市。

为什么微信老是推送杰士邦广告?是大数据分析吗?回答是：因为杰士邦在微信上交了广告费。

大数据同一时空网的意思是指本人的电话号码与确诊号码在同一时空网格（范围是800M*800M）共同停留超过10分钟，且最近14天任一方号码累计停留时长超过30小时以上，查出的号码为时空伴随号码。本人的绿色健康码就会变成带有警告性质的黄色码，并被系统标记为时空伴随者。在时空伴随者之前，排查新冠感染风险人员都以密切接触者来进行管理。通过对比两者的定义，可以发现，最大的区别在于两者在空间上范围的进一步扩大。在户外开放空间，同一基站一定距离范围内有过规定时长(例如10分钟及以上)轨迹碰撞的手机号码，定义为可能暴露的时空伴随。相关信息健康码黄码人员和收到成都市公安局、市疾控中心短信提醒的时空伴随风险人员应立即向社区报备，并在3天内进行2次核酸检测，2次核酸检测间隔应在24小时以上，获得核酸阴性结果前请居家，不要外出。已有多个地方发布了对时空伴随人员的定义和管理措施，但各地做法也不尽相同官方并没有对“时空伴随者”的统一定义和管理方法。在许多地方发布的信息中，时空伴随、时空交叉、时空重合都统一作为一个名词进行解释，但各地发布的定义内容却不太统一。

详解大数据的思想如何形成与其价值维度比如经济上，黄仁宇先生对宋朝经济的分析中发现了“数目字管理”(即定量分析)的广泛应用(可惜王安石变法有始无终)。又如军事，“向林彪学习数据挖掘”的桥段不论真假，其背后量化分析的思想无疑有其现实基础，而这一基础甚至可以回推到2000多年前，孙膑正是通过编造“十万灶减到五万灶再减到三万灶”的数据、利用庞涓的量化分析习惯对其进行诱杀。到上世纪50-60年代，磁带取代穿孔卡片机，启动了数据存储的革命。磁盘驱动器随即发明，它带来的最大想象空间并不是容量，而是随机读写的能力，这一下子解放了数据工作者的思维模式，开始数据的非线性表达和管理。数据库应运而生，从层次型数据库(IBM为阿波罗登月设计的层次型数据库迄今仍在建行使用)，到网状数据库，再到现在通用的关系数据库。与数据管理同时发源的是决策支持系统(DSS)，80年代演变到商业智能(BI)和数据仓库，开辟了数据分析——也就是为数据赋予意义——的道路。那个时代运用数据管理和分析最厉害的是商业。第一个数据仓库是为宝洁做的，第一个太字节的数据仓库是在沃尔玛。沃尔玛的典型应用是两个：一是基于retaillink的供应链优化，把数据与供应商共享，指导它们的产品设计、生产、定价、配送、营销等整个流程，同时供应商可以优化库存、及时补货;二是购物篮分析，也就是常说的啤酒加尿布。关于啤酒加尿布，几乎所有的营销书都言之凿凿，我告诉大家，是Teradata的一个经理编的，人类历史上从没有发生过，但是，先教育市场，再收获市场，它是有功的。仅次于沃尔玛的乐购(Tesco)，强在客户关系管理(CRM)，细分客户群，分析其行为和意图，做精准营销。这些都发生在90年代。00年代时，科研产生了大量的数据，如天文观测、粒子碰撞，数据库大拿吉姆·格雷等提出了第四范式，是数据方法论的一次提升。前三个范式是实验(伽利略从斜塔往下扔)，理论(牛顿被苹果砸出灵感，形成经典物理学定律)，模拟(粒子加速太贵，核试验太脏，于是乎用计算代替)。第四范式是数据探索。这其实也不是新鲜的，开普勒根据前人对行星位置的观测数据拟合出椭圆轨道，就是数据方法。但是到90年代的时候，科研数据实在太多了，数据探索成为显学。在现今的学科里，有一对孪生兄弟，计算XX学和XX信息学，前者是模拟/计算范式，后者是数据范式，如计算生物学和生物信息学。有时候计算XX学包含了数据范式，如计算社会学、计算广告学。2008年克里斯·安德森(长尾理论的作者)在《连线》杂志写了一篇《理论的终结》，引起轩然大波。他主要的观点是有了数据，就不要模型了，或者很难获得具有可解释性的模型，那么模型所代表的理论也没有意义了。跟大家说一下数据、模型和理论。大家先看个粗糙的图。首先，我们在观察客观世界中采集了三个点的数据，根据这些数据，可以对客观世界有个理论假设，用一个简化的模型来表示，比如说三角形。可以有更多的模型，如四边形，五边形。随着观察的深入，又采集了两个点，这时发现三角形、四边形的模型都是错的，于是确定模型为五边形，这个模型反映的世界就在那个五边形里，殊不知真正的时间是圆形。大数据时代的问题是数据是如此的多、杂，已经无法用简单、可解释的模型来表达，这样，数据本身成了模型，严格地说，数据及应用数学(尤其是统计学)取代了理论。安德森用谷歌翻译的例子，统一的统计学模型取代了各种语言的理论/模型(如语法)，能从英文翻译到法文，就能从瑞典文翻译到中文，只要有语料数据。谷歌甚至能翻译克莱贡语(StarTrek里编出来的语言)。安德森提出了要相关性不要因果性的问题，以后舍恩伯格(下面称之为老舍)只是拾人牙慧了。当然，科学界不认同《理论的终结》，认为科学家的直觉、因果性、可解释性仍是人类获得突破的重要因素。有了数据，机器可以发现当前知识疆域里面隐藏的未知部分。而没有模型，知识疆域的上限就是机器线性增长的计算力，它不能扩展到新的空间。在人类历史上，每一次知识疆域的跨越式拓展都是由天才和他们的理论率先吹起的号角。2010年左右，大数据的浪潮卷起，这些争论迅速被淹没了。看谷歌趋势，”bigdata”这个词就是那个时间一下子蹿升了起来。吹鼓手有几家，一家是IDC，每年给EMC做digitaluniverse的报告，上升到泽字节范畴(给大家个概念，现在硬盘是太字节，1000太=1拍，阿里、Facebook的数据是几百拍字节，1000拍=1艾，百度是个位数艾字节，谷歌是两位数艾字节，1000艾=1泽);一家是麦肯锡，发布《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》;一家是《经济学人》，其中的重要写手是跟老舍同着《大数据时代》的肯尼思？库克耶;还有一家是Gartner，杜撰了3V(大、杂、快)，其实这3V在2001年就已经被编出来了，只不过在大数据语境里有了全新的诠释。咱们国内，欢总、国栋总也是在2011年左右开始呼吁对大数据的重视。2012年子沛的书《大数据》教育政府官员有功。老舍和库克耶的《大数据时代》提出了三大思维，现在已经被奉为圭臬，但千万别当作放之四海而皆准的真理了。比如要数据全集不要采样。现实地讲，1.没有全集数据，数据都在孤岛里;2.全集太贵，鉴于大数据信息密度低，是贫矿，投入产出比不见得好;3.宏观分析中采样还是有用的，盖洛普用5000个样本胜过几百万调查的做法还是有实践意义;4.采样要有随机性、代表性，采访火车上的民工得出都买到票的结论不是好采样，现在只做固定电话采样调查也不行了(移动电话是大头)，在国外基于Twitter采样也发现不完全具有代表性(老年人没被包括);5.采样的缺点是有百分之几的偏差，更会丢失黑天鹅的信号，因此在全集数据存在且可分析的前提下，全量是首选。全量>好的采样>不均匀的大量。再说混杂性由于精确性。拥抱混杂性(这样一种客观现象)的态度是不错的，但不等于喜欢混杂性。数据清洗比以前更重要，数据失去辨识度、失去有效性，就该扔了。老舍引用谷歌PeterNovig的结论，少数高质量数据+复杂算法被大量低质量数据+简单算法打败，来证明这一思维。Peter的研究是Web文本分析，确实成立。但谷歌的深度学习已经证明这个不完全对，对于信息维度丰富的语音、图片数据，需要大量数据+复杂模型。最后是要相关性不要因果性。对于大批量的小决策，相关性是有用的，如亚马逊的个性化推荐;而对于小批量的大决策，因果性依然重要。就如中药，只到达了相关性这一步，但它没有可解释性，无法得出是有些树皮和虫壳的因导致治愈的果。西药在发现相关性后，要做随机对照试验，把所有可能导致“治愈的果”的干扰因素排除，获得因果性和可解释性。在商业决策上也是一样，相关性只是开始，它取代了拍脑袋、直觉获得的假设，而后面验证因果性的过程仍然重要。把大数据的一些分析结果落实在相关性上也是伦理的需要，动机不代表行为。预测性分析也一样，不然警察会预测人犯罪，保险公司会预测人生病，社会很麻烦。大数据算法极大影响了我们的生活，有时候会觉得挺悲哀的，是算法觉得了你贷不贷得到款，谷歌每调整一次算法，很多在线商业就会受到影响，因为被排到后面去了。下面时间不多了，关于价值维度，我贴一些以前讲过的东西。大数据思想中很重要的一点是决策智能化之外，还有数据本身的价值化。这一点不赘述了，引用马云的话吧，“信息的出发点是我认为我比别人聪明，数据的出发点是认为别人比我聪明;信息是你拿到数据编辑以后给别人，而数据是你搜集数据以后交给比你更聪明的人去处理。”大数据能做什么？价值这个V怎么映射到其他3V和时空象限中？我画了个图：再贴上解释。“见微”与“知着”在Volume的空间维度。小数据见微，作个人刻画，我曾用《一代宗师》中“见自己”形容之;大数据知着，反映自然和群体的特征和趋势，我以“见天地、见众生”比喻之。“着”推动“微”(如把人群细分为buckets)，又拉动“微”(如推荐相似人群的偏好给个人)。“微”与“着”又反映了时间维度，数据刚产生时个人价值最大，随着时间decay最后退化为以集合价值为主。“当下”和“皆明”在Velocity的时间维度。当下在时间原点，是闪念之间的实时智慧，结合过往(负轴)、预测未来(正轴)，可以皆明，即获得perpetual智慧。《西游记》里形容真假孙悟空，一个是“知天时、通变化”，一个是“知前后、万物皆明”，正好对应。为达到皆明，需要全量分析、预测分析和处方式分析(prescriptiveanalytics，为让设定的未来发生，需要采取什么样的行动)。“辨讹”和“晓意”在Variety的空间维度。基于大体量、多源异质的数据，辨讹过滤噪声、查漏补缺、去伪存真。晓意达到更高境界，从非结构数据中提取语义、使机器能够窥探人的思想境界、达到过去结构化数据分析不能达到之高度。先看知着，对宏观现象规律的研究早已有之，大数据的知着有两个新特点，一是从采样到全量，比如央视去年“你幸福吗”的调查，是街头的采样，前不久《中国经济生活大调查》关于幸福城市排名的结论，是基于10万份问卷(17个问题)的采样，而清华行为与大数据实验室做的幸福指数(继挺兄、我、还有多位本群群友参与)，是基于新浪微博数据的全集(托老王的福)，这些数据是人们的自然表达(而不是面对问卷时的被动应对)，同时又有上下文语境，因此更真实、也更有解释性。北上广不幸福，是因为空气还是房价或教育，在微博上更容易传播的积极情绪还是消极情绪，数据告诉你答案。《中国经济生活大调查》说“再小的声音我们都听得见”，是过头话，采样和传统的统计分析方法对数据分布采用一些简化的模型，这些模型把异常和长尾忽略了，全量的分析可以看到黑天鹅的身影，听到长尾的声音。另一个特点是从定性到定量。计算社会学就是把定量分析应用到社会学，已经有一批数学家、物理学家成了经济学家、宽客，现在他们也可以选择成为社会学家。国泰君安3I指数也是一个例子，它通过几十万用户的数据，主要是反映投资活跃程度和投资收益水平的指标，建立一个量化模型来推知整体投资景气度。再看见微，我认为大数据的真正差异化优势在微观。自然科学是先宏观、具体，进入到微观和抽象，这时大数据就很重要了。我们更关注社会科学，那是先微观、具体，再宏观、抽象，许小年索性认为宏观经济学是伪科学。如果市场是个体行为的总和，我们原来看到是一张抽象派的画，看不懂，通过客户细分慢慢可以形成一张大致看得懂的现实图景，不过是马赛克的，再通过微分、甚至定位个人，形成高清图。我们每一个人现在都生活在零售商的bucket中(前面说的乐购创造了这个概念)，最简单的是高收入、低收入这类反映背景的，再有就是反映行为和生活方式的，如“精打细算”、“右键点击一族”(使用右键的比较techsavvy)。反过来我们消费者也希望能够获得个性化的尊崇，Nobody wants to be nobody today。了解并掌握客户比以往任何时候都更重要。奥巴马赢在大数据上，就是因为他知道西岸40-49岁女性的男神是乔治·克鲁尼，东岸同样年龄段女性的偶像则是莎拉·杰西卡·帕克(《欲望都市》的主角)，他还要更细分，摇摆州每一个郡每一个年龄段每一个时间段在看什么电视，摇摆州(俄亥俄)1%选民随时间变化的投票倾向，摇摆选民在Reddit上还是Facebook上，都在其掌握之中。对于企业来说，要从以产品为中心，转到以客户(买单者)甚至用户(使用者)为中心，从关注用户背景到关注其行为、意图和意向，从关注交易形成转到关注每一个交互点/触点，用户是从什么路径发现我的产品的，决定之前又做了什么，买了以后又有什么反馈，是通过网页、还是QQ、微博或是微信。再讲第三个，当下。时间是金钱，股票交易就是快鱼吃慢鱼，用免费股票交易软件有几秒的延迟，而占美国交易量60-70%的高频程序化交易则要发现毫秒级、低至1美分的交易机会。时间又是生命，美国国家大气与海洋管理局的超级计算机在日本311地震后9分钟发出海啸预警，已经太晚。时间还是机会。现在所谓的购物篮分析用的其实并不是真正的购物篮，而是结帐完的小票，真正有价值的是当顾客还拎着购物篮，在浏览、试用、选择商品的时候，在每一个触点影响他/她的选择。数据价值具有半衰期，最新鲜的时候个性化价值最大，渐渐退化到只有集合价值。当下的智慧是从刻舟求剑到见时知几，原来10年一次的人口普查就是刻舟求剑，而现在东莞一出事百度迁徙图就反映出来了。当然，当下并不一定是完全准确的，其实如果没有更多、更久的数据，匆忙对百度迁徙图解读是可能陷入误区的。第四个，皆明。时间有限，就简单说了。就是从放马后炮到料事如神(predictiveanalytics)，从料事如神到运筹帷幄(prescriptiveanalytics)，只知道有东风是预测分析，确定要借箭的目标、并给出处方利用草船来借，就是处方性分析。我们现在要提高响应度、降低流失率、吸引新客户，需要处方性分析。辨讹就是利用多源数据过滤噪声、查漏补缺和去伪存真。20多个省市的GDP之和超过全国的GDP就是一个例子，我们的GPS有几十米的误差，但与地图数据结合就能做到精确，GPS在城市的高楼中没有信号，可以与惯性导航结合。晓意涉及到大数据下的机器智能，是个大问题，也不展开了。贴一段我的文章：有人说在涉及“晓意”的领域人是无法替代的。这在前大数据时代是事实。《点球成金(Moneyball)》讲的是数量化分析和预测对棒球运动的贡献，它在大数据背景下出现了传播的误区：一、它其实不是大数据，而是早已存在的数据思维和方法;二、它刻意或无意忽略了球探的作用。从读者看来，奥克兰竞技队的总经理比利·比恩用数量化分析取代了球探。而事实是，在运用数量化工具的同时，比恩也增加了球探的费用，军功章里有机器的一半，也有人的一半，因为球探对运动员定性指标(如竞争性、抗压力、意志力等)的衡量是少数结构化量化指标无法刻画的。大数据改变了这一切。人的数字足迹的无意识记录，以及机器学习(尤其是深度学习)晓意能力的增强，可能逐渐改变机器的劣势。今年我们看到基于大数据的情感分析、价值观分析和个人刻画，当这些应用于人力资源，已经或多或少体现了球探承担的。

大数据，正在给体育产业带来巨大的变革。NBA已经走在了其他商业性运动联盟的前面，领先的大数据分析让伟大的运动传奇更具商业价值。能否有效利用数据这项战略资产，正逐渐将领导者和落伍者划分开来。“我很欢迎那些能起到作用的工具，尤其是因为我们现在生活在一个信息化的年代。”波什对“大数据”做出这番评价的时候，他所在的热火队正憧憬着三连冠的美梦。详解：大数据在NBA中的应用尽管在决赛中被上赛季功亏一篑而与冠军失之交臂的马刺成功复仇，并最终导致勒布朗出走重回骑士进而改变东西部局势，最终影响了整个联盟的格局。但是，正如圣城球队随着年华老去在联盟中愈焕发出新生机一般，这些年来，随着“大数据”在联盟运营和球队的发展方面发挥出越来越突出的作用，大家也开始越来越重视这项技术和理念。不止在 Google、Amazon 等互联网公司的高谈阔论里，不止在硅谷和各大高校的实验室、论文里，在 NBA 的赛场上，在联盟遍布全球的推广运营过程中，“大数据”的身影正愈加频繁，并扮演起愈加重要的角色。数字游戏在历史，或许从来没有一本书像《点球成金》(Moneyball)这样对体育行业产生了如此重大的影响。在这本书之后，大家开始对体育运动赛事中的数字趋之若鹜并越来越重视。一场 NBA 比赛共四节，常规时间计48分钟。一只 NBA 球队一赛季要进行82场常规赛，主客场各41场，而后东西部的各前8名进入季后赛，在7战赛制下，经过至少3轮12场比赛进入决赛。NBA 现在共有30只球队，一个完整的正式赛季约持续5个月，共有超过1200场比赛。这些数字定义了 NBA 的一部分，还有更多的数据使得 NBA 之所以成为一项越来越受大众欢迎的赛事。从某个角度而言，它的本质就是数字，很少有赛事像它一样有如此繁复庞杂的数据——不仅是球迷、媒体看得到的得分、助攻、篮板、命中率等，还有专栏作家们津津乐道的 PER(The Player Efficiency Rating，球员效率值，将场上球员的各项表现通过算法公式转化为综合的数值，现在已经成为衡量球员水平的重要指标之一)、Win Share 通过对球队胜场和球员表现进行综合考量得出的指数，反映了一个球员在球队获胜中的贡献亦即他对球队的重要性)等。对球队的教练而言，除了场上的表现之外，他们需要利用这些数据来了解球员的特点，帮助他们改进弱项发挥优势，然后以此制定场上的战术，并且根据球队的人员构成变化来推动球队风格变化来保持长久的竞争力。这样的案例在 NBA 中并不鲜见。将泰克斯·温特的“三角进攻”运用在公牛和湖人体系中并大获成功的菲尔?杰克逊，充分解放迪瓦茨和韦伯在“普林斯顿体系”下大放光彩的国王队，利用纳什和斯塔德迈尔的配合掀起的7秒快攻跑轰的太阳队，当然，还少不了根据 GDP 核心年龄增长和新成员加入而经历从 Inside-Out 变阵 Pick & Pop 战术的转型阵痛却最终修成正果的马刺队球员的能力和球队的配合转化为球场上的数据，而这些数据恰恰又成为场下教练和管理团队进行调整的重要依据，甚至可以说，数据不仅成为球员、球队以及联盟的导向，同时要成为它们的出发点。“如果更好的分析师都不能创造出优势的话，那么，谁行呢?更好的数据!”莫雷在《哈佛商业评论》上为数据的重要性摇旗呐喊。或许，全联盟中没有比火箭队的莫雷更迷信数据的球队经理了——尽管由于球队成绩始终无法突破，他的这份狂热与执著在联盟和球迷中都有着不小的争议——但，无法否认的是，他的这套数据理论正被越来越多的球队乃至联盟接受采用。NBA 同 ESPN 及 TNT 最近签订的9年价值240亿美元的转播合约让我们认识到 NBA 已经成为一个在商业上空前成功的体育赛事，在这份成功背后，数据正发挥着越来越重要的作用。

问题一：如何才能成为一个数据分析师？？？？？？ 随着各行业计算机应用以及信息化水平提高，各行业企事业单位已装备了非常完备的计算机系统，搭建了畅通无阻的互联网平台，信息化“硬件”设施已初具规模，但与此同时，随着业务发展以及市场信息不断积累，商业领域和行业部门产生了大量的业务数据，很多企业信息中心或统计部门数据量非常之大已成为名副其实的信息海洋，大量的、杂乱无章的 数据以及错误的数据分析方法非但没有给企业创造竞争力，相反给企业带来人力、物力、时间巨大浪费和难以摆脱的长期压力，甚至由于误用错误的数据分析方法或使用不完整的数据，给企业发展带来负面影响或相反作用。因此，面对用于决策的有效信息隐藏在大量数据中的现实问题，如何采用正确的数据分析统计和数据挖掘方法，从大量的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，已成为企业面临的共同问题。 为推动知识管理，挖掘数据价值，适应商业企业的市场竞争需要，同时更好的配合国家对专业技术人员进行培训的要求， 信息产业部通信行业职业技能鉴定指导中心根据国家对专业技术人员加强培训且须持证上岗等文件精神，于2005年9月正式面向全国推出了国家数据分析师认证(NTC-CCDA)培训项目。 国家数据分析认证(NTC-CCDA)课程包括数据分析思维训练、数据分析理念和误区陷阱提示、数据分析方法内容精解、数据分析工具软件应用(SPSS、Clementine、Decision Time & What If、AMOS4.0-5.0、AnswerTree3.0等)、市场预测分析等方面内容，它是对数据进行调查统计、分析预测、数据挖掘等一系列活动的总和，其基本目的是采用科学的正确的数据统计、分析预测、数据挖掘等方法，从大量的、杂乱无章的数据中提取对人们有价值、有意义的数据，从而提升数据价值，提高企业核心竞争力。 国家数据分析认证(NTC-CCDA)作为2005年最新的国家级认证培训项目，必将在今后相当长的一段时间内，成为非常热门的职业之一，专家预测，在今后的五年内，我国将至少需要50万名持有国家数据分析认证(NTC-CCDA)证书的数据分析专业人才。 目前， *** 经济部门、金融机构、投资公司以及企业统计和分析人员对国家数据分析师的需求正在与日俱丹。　　项目数据分析行业在欧美发展得十分成熟，数据分析这一帮助企业决策的方式已经深入到各行各业。而在中国，数据分析刚刚走过了7个年头，巨大的市场潜力和人才缺口使得数据分析行业进入了发展的黄金时期，而数据分析师则成为了一个朝阳职业。数据分析如何切实地帮助企业决策？数据分析师这一新兴职业的工作性质是什么？整个行业的未来发展前景如何？近日笔者带着这些问题采访了相关人士。 ●数据分析在我国属于朝阳行业 数据分析在国外广泛应用于各个领域，但在中国仍属于朝阳行业，至今刚刚走过了7个年头。“中国数据分析行业的发展大致可以分成四个阶段”， 中国商业联合会数据分析专业委员会培训处主任任彦博表示，“第一阶段可称为觉醒与前瞻。90年代，大量海外机构将西方投资决策技术引进中国，并受到中国企业和金融投资机构的广泛学习借鉴。数据分析行业到了21世纪进入到第二个阶段，迎来了数据分析师的诞生。从2004年到2010年，我国项目数据分析师人数从零起步，猛增至近万人。到了第三阶段，我国首家数据分析事务所创立。在第四个阶段中，中国商业联合会数据分析专业委员会正式成立，首届中国数据分析业峰会在京成功的举行都标志着中国数据分析行业已经进入快速发展的成长期。” ●高端人才的缺失制约......>> 问题二：想成为大数据分析师应该怎么做 我自学3个月Python三个月，现已收到数据分析员岗位的offer。 怎么做？ 两点。 选择一门工具，excel，r,python都可以 懂业务，会写数据分析报告 本人刚刚从零基础走过来，欢迎交流 问题三：如何快速成为数据分析师 去大 讲台 看看,无论从师 资 都是不错的,在线运用科学混合式自适应学习系统组织线上教学,希望可以帮助到你。 问题四：大专生怎么成为大数据分析师 首先要懂这些呀，然后先去找公司上班，慢慢发展。如果不会 可以找一个技校学习下 问题五：如何考大数据分析师 没问题，如果你说是项目数据分析师的话。我也在考，经管，计算机，数学等都可以。大三以上。储备知识就是它的教材吧，数据分析基础，量化投资，量化经营，还有个战略管理，全是excel。报名的话发教材 技能要求 1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。 2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。 4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。 5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。 问题六：现在大数据分析师工资好高，想从事这一行业应该怎么做 科多的 课程就很不错 ， 就业也很好， 问题七：学统计学的怎样成为数据分析师？需要考取什么证书？怎么发展好？ 证书目前主流有两个 人民大学经济论坛主办的 《数据分析师》 英文简称：CDA 商业联合会数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主主办的 《项目数据分析师》 英文简称：CPDA 【关于CPDA】 CPDA全名叫项目数据分析师，国内最早的数据分析培训，原先是信息产业部在组织，目前由中商联数据分析专业委员会和工信部教育与考试中心主管，内容主要针对的是基于企业在投资、经营、管理领域的分析，类似MBA课程。 课程包括《数据分析基础》、《战略管理》、《量化投资》、《量化经营》等，涵盖企业运营的每个环节，以数据分析方法来进行管理、经营、投资等分析，应该说企业的管理层适合学习CPDA来进行管理层面的分析和指导。 目前很多课程没有实际可操作模型，而CPDA就有，其中介绍很多企业生产、管理、经营、投资分析和决策的案例和模型，目的也是为了使广大学员能够在管理岗位上能够有理论支持、实际模型可操作，使大家有切实可操作的实际模型去分析。 【关于CDA】 CDA全名是数据分析师，由中国人民大学经济论坛主办。主要是讲数据分析方法、技术和软件操作为主。 课程包括：1、统计概率基础；2、数据分析模型方法；3、软件、工具的运用。如果这些技术没有，也不可能会玩数据分析。所以，CDA主要是针对数据分析师必备的技术性培训，是从数据的获取、储存、整理、清洗、分析，检验到结果报告一个整体的流程，以及数据分析一些软件的操作。 【总结】 因此，对于这两者的区别，我想大家应该有一个清晰的认识。 如果你是已经工作，有一些基础，想做到管理层或已经是管理层，需要从企业经营管理的角度，以项目投资数据分析和企业经营数据分析为主要研究对象的学员，可以选择CPDA； 如果你是入门、转行零基础、基础薄弱、或只想做技术性工作为主的学员，首先的一步是掌握数据分析的方法和技术，这时你可以选择CDA。 另外，如果是研究算法的高级分析师、高级挖掘工程师、大数据分析师，可以参考其他相关的名师培训。 sc-cpda 数据分析公众交流平台 详细我资料 问题八：学哪些专业的人，做大数据分析这个职位比较合适 这个没有绝对的！ 都只是相对的， 要看做的数据分析工作偏向于哪个方面， 比如说：做营销数据分析，那肯定懂得营销的专业人士更有优势些； 做电商数据分析，那就是学IT出身的，相对合适些； 做品牌形象分析时，常会用到映射法，映射法是基于心理学的数据收集方法，那就是学心 理学的更合适些； 做投资分析师，学财务管理学的更合适； …… 问题九：学大数据可以做数据分析师么？哪里的要好一些？ 大数据的未来发展方向非常广，数据分析师也是其中的一个发展方向。我认为北京的光环大数据比较不错，有名师指导和项目实战。现在公司要的就是可以上手做项目的人，所以你可以去光环大数据看看。 问题十：随着大数据时代到来，做数据分析师好还是做数据库管理 都不错。数据库管理以后会偏向运维管理，数据分析师就会像精算一样，技术很专

请大数据推给所有想在寒假逆袭的大学生1.掌握硬技能逆袭自学PR:贝塔法老妖资源库神不在世间自学PS:摄影教程doyoudo梦忆少年时敬伟PS自学AE:AE老温小雨studioGenji真想教会你VAE教程自学Word:一周进步大耳朵资源爱知趣教育VWPs学堂自学Excel:办公社小野君财务大管家爱知趣教育2.观影开拓眼界历史文化：《河西走廊》评分: 9.7《如果国宝会说话》评分: 9.9《大明宫》评分9.0《我在故宫修文物》评分:9.4《故宫100》评分:9.4人文情感:《人生七年》评分:9.6《人生果实》评分:9.5《三十二》评分:9.2《但是还有书籍》评分:9.1《地球公民》评分:9.9自然世界：《航拍中国》评分:9.2《海豚湾》评分:9.3《地球脉动》评分:9.7《我们的星球》评分:9.8《蓝色星球》评分:9.83.阅读精进自我提升：《活着》《认知觉醒》《金字塔原理》《原生家庭》《平凡的世界》《决策与判断》《出发的勇气》《摆脱拖延症》《认知自己，接纳自己》搞qian必看《富爸爸穷爸爸》《穷查理宝典》《钱从哪里来》《富有的习惯》《有钱人和你的想法不一样》《贫穷的本质》《财务自由第一课》4.看名校公开课主讲古代文学的戴建业老师华中师范大学古代文学教授戴老师的诗词真的是yyds，听他的诗词课就像听八卦一样开心，即使是操着一口塑普湖北话，也依旧深受同学们的喜欢。《古典文学课》《高能诗词课》《精讲世说新语》主讲中国文学的欧丽娟老师台北大学中国文学教授，一位集才貌与文学于一身的的宝藏老师，超喜欢听她讲，仿佛为我打开了另一个世界的大门，温柔气质，又有力量!《红楼梦》《中国文学史》《古代文学史》5.狠狠提升表达力看书:《工作中的沟通艺术》评分: 9.2《沟通力》评分9.0《沟通的艺术》评分8.9《非暴力沟通》评分8.7《学会提问》评分8.5《人性的弱点》评分8.2《关键对话》评分8.2《金字塔原理》评分8.1看TED:《每天一秒钟》《内向者的力量》《女孩要勇敢而不必完美》《二十光阴不再来》《3个声音的秘诀让你说话更自信》《别让不会说话，成为你的阻碍》6.打破信息差很多时候，只是因为信息闭塞，你就能失去很多很多机会...考证信息，考试报名时间，考研的招生信息，在哪里找，你获取信息的能力，决定了你与别人的差距。电子版教材/读书：鸠摩搜书全国图书馆参考咨询联盟zibrary中国国家数字图书馆中国高校课件下载中心古登堡计划外刊magazinelib国家地理杂志ThoughtCoChina DailyOur World in Data转专业学校官网学院官网学长学姐考证/学技能考试酷人人自学网word联盟我要自学网学堂在线网易公开课竞赛赛氮竞赛网我爱竞赛网大学生比赛信息网赛欢网赛查查考研保研中国研究招生信息网(研招网)学信网中国教育在线考研频道中国考研网7.自律生活养成篇不熬夜，晚上11点睡7点起床，养成规律的作息时间。做到“优雅起床”，起床后喝一杯温水，然后轻轻拉开窗帘，感受阳光的温暖。戒掉垃圾食品，饮食少油少糖少辣饭后半小时吃水果，有助于消化和减肥。睡前准备好明天出门带的东西，文件资料V每天起床D一件事列好事项清单。出门必备4件套:纸巾，少量的现金，口罩，身份证。做好形象管理，出门前梳理好头发，穿着净。学会倾听，别人说话时不随意打断。减少过度倾诉，不轻易向人抱怨自己的事情刚和认识的人打交道注重分寸，适当保持神秘感更容易赢得尊重。夸人夸具体的细节更容易受人喜欢每天坚持30分钟运动，跑步or 在家做瑜伽。坚持记账，培养理性消费的习惯V培养一个长期的爱好，比如写作，画画剪辑，弹吉他。关掉手机的app消息弹送，提升自己的专注力，让自己有限的时间都花在刀刃上。

十个有关大数的信息：1）大数据计算提高数据处理效率，增加人类认知盈余u2002大数据技术就像其他的技术革命一样，是从效率提升入手。大数据技术平台的出现提升了数据处理效率。其效率的提升是几何级数增长的，过去需要几天或更多时间处理的数据，现在可能在几分钟之内就会完成。大数据的高效计算能力，为人类节省了更多的时间。我们都知道效率提升是人类社会进步的典型标志，可以推断大数据技术将带领人类社会进入另外一个阶段。通过大数据计算节省下来的时间，人们可以去消费，娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。u20022）大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相u2002相对于过去的样本代替全体的统计方法，大数据将使用全局的数据，其统计出来的结果更为精确，更接事物真相，帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识，影响过去人类行为、社会行为的结论，带来全新的认知。有利于政府、企业、科学家对过去人类社会的各种历史行为真正原因的了解，大数据统计将纠正样本统计误差，为统计结论不断纠错。大数据可以让人类更加接近了解大自然，增加对自然灾害原因的了解。u20023）大数据有助于了解事物发展的客观规律，利于科学决策u2002大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出解人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策，大数据时代的精准营销就是典型的应用。u20024）大数据提供了同事物的连接，客观了解人类行为u2002在没有大数据之前，我们了解人类行为的数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。拥有了大数据技术之后，大量的传感器如手机APP、摄像头、分享的图片和视频等让我们更加客观的了解人类的行为。大数据技术连接了人类行为，通过大数据将人类的行为数据收集起来，经过一定的分析后来统计人类行为，帮助我们了解人类的行为。可以说大数据的一个重要作用就是将人类行为数据进行收集分析，了解人类行为特点，为数据价值的商业运用提供基础资产u20025）大数据改变过去的经验思维，帮助人们建立数据思维u2002人类社会的发展一直都在依赖着数据，无论是各国文明的演化，农业的规划，工业的发展，军事战役及政治事件等。但是出现大数据之后，我们将会面对着海量的数据，多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。这些数据是过去没有了解到的，通过大数据计算和分析技术，人们将会得到不同的事物真相，不同的事物发展规律。依靠大数据提供的数据分析报告，人们将会发现决定一件事、判断一件事、了解一件事不再变得困难。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求，抛弃过去的经验思维和惯性思维，掌握客观规律，跳出历史预测未来的困境。大数据发展趋势：1）趋势一：数据的资源化u2002何谓资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。u2002u2002u20022）趋势二：与云计算的深度结合u2002大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。u2002u2002u20023）趋势三：科学理论的突破u2002随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。u2002u2002u2002趋势四：数据科学和数据联盟的成立u2002未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。大数据分析：u2002现在的大数据分析，跟传统意义的分析有一个本质区别，就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。而且往往是取一个很小的数据集，来对整个数据进行预测和判断。但现在是大数据时代，理念已经完全改变了，现在的大数据分析，是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。扩展资料：大数含义1. 交易员术语，指汇率的头几位数字。2. 数学用语，指两个数中较大的数。3.代表十的七十二次方。4.大数在编程中表示超过32位二进制位的数。参考资料：百度百科：大数

十个有关大数的信息：1）大数据计算提高数据处理效率，增加人类认知盈余u2002大数据技术就像其他的技术革命一样，是从效率提升入手。大数据技术平台的出现提升了数据处理效率。其效率的提升是几何级数增长的，过去需要几天或更多时间处理的数据，现在可能在几分钟之内就会完成。大数据的高效计算能力，为人类节省了更多的时间。我们都知道效率提升是人类社会进步的典型标志，可以推断大数据技术将带领人类社会进入另外一个阶段。通过大数据计算节省下来的时间，人们可以去消费，娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。u20022）大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相u2002相对于过去的样本代替全体的统计方法，大数据将使用全局的数据，其统计出来的结果更为精确，更接事物真相，帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识，影响过去人类行为、社会行为的结论，带来全新的认知。有利于政府、企业、科学家对过去人类社会的各种历史行为真正原因的了解，大数据统计将纠正样本统计误差，为统计结论不断纠错。大数据可以让人类更加接近了解大自然，增加对自然灾害原因的了解。u20023）大数据有助于了解事物发展的客观规律，利于科学决策u2002大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出解人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策，大数据时代的精准营销就是典型的应用。u20024）大数据提供了同事物的连接，客观了解人类行为u2002在没有大数据之前，我们了解人类行为的数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。拥有了大数据技术之后，大量的传感器如手机APP、摄像头、分享的图片和视频等让我们更加客观的了解人类的行为。大数据技术连接了人类行为，通过大数据将人类的行为数据收集起来，经过一定的分析后来统计人类行为，帮助我们了解人类的行为。可以说大数据的一个重要作用就是将人类行为数据进行收集分析，了解人类行为特点，为数据价值的商业运用提供基础资产u20025）大数据改变过去的经验思维，帮助人们建立数据思维u2002人类社会的发展一直都在依赖着数据，无论是各国文明的演化，农业的规划，工业的发展，军事战役及政治事件等。但是出现大数据之后，我们将会面对着海量的数据，多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。这些数据是过去没有了解到的，通过大数据计算和分析技术，人们将会得到不同的事物真相，不同的事物发展规律。依靠大数据提供的数据分析报告，人们将会发现决定一件事、判断一件事、了解一件事不再变得困难。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求，抛弃过去的经验思维和惯性思维，掌握客观规律，跳出历史预测未来的困境。大数据发展趋势：1）趋势一：数据的资源化u2002何谓资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。u2002u2002u20022）趋势二：与云计算的深度结合u2002大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。u2002u2002u20023）趋势三：科学理论的突破u2002随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。u2002u2002u2002趋势四：数据科学和数据联盟的成立u2002未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。大数据分析：u2002现在的大数据分析，跟传统意义的分析有一个本质区别，就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。而且往往是取一个很小的数据集，来对整个数据进行预测和判断。但现在是大数据时代，理念已经完全改变了，现在的大数据分析，是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。扩展资料：大数含义1. 交易员术语，指汇率的头几位数字。2. 数学用语，指两个数中较大的数。3.代表十的七十二次方。4.大数在编程中表示超过32位二进制位的数。参考资料：百度百科：大数

大数据指的是数据量非常大且无法通过传统的数据处理方式进行处理、存储、分析和管理的数据集合。这些数据可以来自各种不同的来源，如社交媒体、互联网、传感器、移动设备等。由于数据量非常大，需要使用高级的技术和工具来处理这些数据，并从中提取有价值的信息和见解。大数据具有很高的复杂性和多样性，可以用于许多不同的领域，如金融、医疗、交通、教育等。

十个有关大数的信息：1）大数据计算提高数据处理效率，增加人类认知盈余u2002大数据技术就像其他的技术革命一样，是从效率提升入手。大数据技术平台的出现提升了数据处理效率。其效率的提升是几何级数增长的，过去需要几天或更多时间处理的数据，现在可能在几分钟之内就会完成。大数据的高效计算能力，为人类节省了更多的时间。我们都知道效率提升是人类社会进步的典型标志，可以推断大数据技术将带领人类社会进入另外一个阶段。通过大数据计算节省下来的时间，人们可以去消费，娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。u20022）大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相u2002相对于过去的样本代替全体的统计方法，大数据将使用全局的数据，其统计出来的结果更为精确，更接事物真相，帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识，影响过去人类行为、社会行为的结论，带来全新的认知。有利于政府、企业、科学家对过去人类社会的各种历史行为真正原因的了解，大数据统计将纠正样本统计误差，为统计结论不断纠错。大数据可以让人类更加接近了解大自然，增加对自然灾害原因的了解。u20023）大数据有助于了解事物发展的客观规律，利于科学决策u2002大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出解人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策，大数据时代的精准营销就是典型的应用。u20024）大数据提供了同事物的连接，客观了解人类行为u2002在没有大数据之前，我们了解人类行为的数据往往来源于一些被动的调查表格及滞后的统计数据。拥有了大数据技术之后，大量的传感器如手机APP、摄像头、分享的图片和视频等让我们更加客观的了解人类的行为。大数据技术连接了人类行为，通过大数据将人类的行为数据收集起来，经过一定的分析后来统计人类行为，帮助我们了解人类的行为。可以说大数据的一个重要作用就是将人类行为数据进行收集分析，了解人类行为特点，为数据价值的商业运用提供基础资产u20025）大数据改变过去的经验思维，帮助人们建立数据思维u2002人类社会的发展一直都在依赖着数据，无论是各国文明的演化，农业的规划，工业的发展，军事战役及政治事件等。但是出现大数据之后，我们将会面对着海量的数据，多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。这些数据是过去没有了解到的，通过大数据计算和分析技术，人们将会得到不同的事物真相，不同的事物发展规律。依靠大数据提供的数据分析报告，人们将会发现决定一件事、判断一件事、了解一件事不再变得困难。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求，抛弃过去的经验思维和惯性思维，掌握客观规律，跳出历史预测未来的困境。大数据发展趋势：1）趋势一：数据的资源化u2002何谓资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。u2002u2002u20022）趋势二：与云计算的深度结合u2002大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。u2002u2002u20023）趋势三：科学理论的突破u2002随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。u2002u2002u2002趋势四：数据科学和数据联盟的成立u2002未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。大数据分析：u2002现在的大数据分析，跟传统意义的分析有一个本质区别，就是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。而且往往是取一个很小的数据集，来对整个数据进行预测和判断。但现在是大数据时代，理念已经完全改变了，现在的大数据分析，是对整个数据全集直接进行存储和管理分析。扩展资料：大数含义1. 交易员术语，指汇率的头几位数字。2. 数学用语，指两个数中较大的数。3.代表十的七十二次方。4.大数在编程中表示超过32位二进制位的数。参考资料：百度百科：大数

①大数据计算提高数据处理效率，增加人类认知盈余大数据技术就像其他的技术革命一样，是从效率提升入手。通过大数据计算节省下来的时间，人们可以去消费，娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。②大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相相对于过去的样本代替全体的统计方法，大数据将使用全局的数据，其统计出来的结果更为精确，更接事物真相，帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识，影响过去人类行为、社会行为的结论，带来全新的认知。③大数据有助于了解事物发展的客观规律，利于科学决策大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策。④大数据提供了同事物的连接，客观了解人类行为大数据技术连接了人类行为，通过大数据将人类的行为数据收集起来，经过一定的分析后来统计人类行为，帮助我们了解人类的行为。⑤大数据改变过去的经验思维，帮助人们建立数据思维出现大数据之后，我们将会面对着海量的数据，多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。通过大数据计算和分析技术，人们将会得到不同的事物真相，不同的事物发展规律。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求，抛弃过去的经验思维和惯性思维，掌握客观规律，跳出历史预测未来的困境。

现在大数据不断发展衍生出了很多用途，而在营销上面的用途是彻底改变了营销模式。而该如何利用大数据来进行精准营销呢？1、针对性营销大数据可以提供某些企业交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业的资金需求进行分析和筛选，提供现金管理产品，帮助企业解决流动性问题。大数据可以帮助信用卡中心追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等。银行针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。2、社交化营销-善融商务人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。通过互联网社交平台返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助金融行业快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。3、信用风险评估银行可以利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。4、欺诈风险管理信用卡公司可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。银行可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。5、提升客户体验银行可以依据大数据分析，可以对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。私人银行可以依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。保险业务可以依据大数据预测为客户提前提供有效服务，提高客户体验，同时增加商业机会。理财业务可以利用大数分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。6、需求分析和产品创新大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。银行还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。7、运营效率提升大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助市场部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。大数据可以帮助保险行业快速为客户提供保险方案，提高效率，降低成本。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人。8、决策支持大数据可以帮助金融企业，为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。金融行业新产品或新服务推向市场前，可以在局部地区进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。

南京财经大学大数据专业挺不错的。虽不是学校的王牌专业，但大数据专业非常不错，现在的就业选择也非常多，就拿比较热门的数据分析举例。专业简介:以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。例如：商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。开设课程:微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面向对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等。以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。例如：商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。课程体系《数学分析》《高等代数》《普通物理数学与信息科学概论》《数据结构》《数据科学导论》《程序设计导论》《程序设计实践》《离散数学》《概率与统计》《算法分析与设计》《数据计算智能数据库系统概论》《计算机系统基础》《并行体系结构与编程》《非结构化大数据分析》《数据科学算法导论》《经济管理理论》等。就业方向企事业单位：大数据系统架构师、Java大数据分布式程序开发师、大数据平台运维师、数据可视化、大数据挖掘师等。

大数据 如何驱动电影产业近日，谷歌公布研发了一个准确率高达94%的电影票房预测模型，据其统计，电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联性。此票房预测模型正是大数据分析技术在电影业的一个应用案例。此前，大获成功的美剧《纸牌屋》也是美国视频网站NetFlix基于大数据投资拍摄的这部电视剧。随着越来越频繁地被提及，“大数据”是否能成为中国电影的新驱动？“大数据不能代替创作行为”电影产品不同于其他产品的最大特点，就是它的非理性占很大比例。它的体验性消费很难用一个数据去分析、前瞻。我认为，大数据就是在海量数据面前，用软件上的技术分析，帮你把所有行为通过数据方式整理出来。但是这是基于已经发生过的事情，它的价值在于为你未来做什么东西提供一些方向。所以说，数据分析可以给我们一些参考的价值，但是我认为其不能代替创作行为。“大数据应预测未来”大数据是我们所有的产品平台里一个最核心的关键词。整个视频行业大数据有三方面：用户大数据、内容大数据、渠道大数据。在互联网时代，这三大数据将融合在一起。现在由点击量很高的原创网络文学作品改编的电视剧剧本，已经被证明有比较好的收视率，这是简单的商业模式。更重要的是如何基于这三大数据，更好地用现在的数据预测未来？这在短时间内是非常重要的挑战。“学会洞察大数据是关键”时代在变，消费者在变，我们要跟随这种变化趋势。万达的电影院很早就已经开始变了，数据库已成为我们重要的核心“矿藏”，到今年底建立会员数据库达到600万、AMC达到400万。大数据能否发挥作用，取决于看到这个数据的人能不能通过大数据做事情。在信息、数据特别多的当下，如果没有洞察之心或洞察之力，有可能被数据吞噬。以上是小编为大家分享的关于大数据 如何驱动电影产业的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

大数据时代汽车品牌营销解决方案_-数据分析师考试随着移 动互联网、O2O和车联网的快速发展，数字类渠道贯穿了消费者选车-买车-用车的全过程。消费者的全面数字化，意味着消费者购车前后的行为均可以通过大数据分析进行全方位挖掘，从而实现在车型研发、产品定位、营销传播和售后服务一系列过程的决策优化，这也成为程序化购买带给汽车品牌营销的一个重要突破。　　对于汽车品牌来说，以数据和技术为核心的程序化购买既是挑战，也是重大的发展机遇。汽车品牌需要从以下四个方面，提升营销效率和效果：　　一、我的消费者在哪?　　随着品牌与消费者的沟通渠道的多样化，如何挖掘隐藏在互联网背后的潜在客户群，成为车企数字营销的首要问题。大数据时代，汽车品牌自身掌握的销售、用户调研等数据已经远不能满足其营销决策的需要，企业所关注的消费者特征和偏好等洞察，完全可通过其自然行为过程中留存的数据进行分析和挖掘。　　二、我该如何提升与消费者的沟通效率?　　事实上，传统线上营销采用的媒介购买方式，已无法满足消费者的个性化传播。消费者购车到用车是很长一段周期，期间存在诸多不确定性，汽车品牌可根据实时获取的消费者数据，通过程序化购买自动选择适合的媒体和广 告位，并借助智能创意实现广 告创意、目标人群和媒介的完美整合，而这一系列过程可以在短时间飞速完成。　　三、我如何更好的服务客户?　　消费者在购车前后的很多行为都会影响着身边的潜在客户，汽车品牌试图通过数字营销及数据的挖掘分析更好的了解消费者的兴趣偏好，来提高线上、线下与售前售后的用户体验，以此提高品牌影响力。　　四、我的效果如何评估?　　“我的广 告费用浪费了一半，但是我不知道是浪费了那一半。“这句广 告界名言将在程序化广 告的浪潮之下被冲刷殆尽。对一个目标客户从潜客到变成购买客户过程的数据纪录和反馈，对于渠道的预算分配和优化推广渠道的组合是有极大帮助的。　　针对汽车营销传播中的四大痛点，悠易互通根据多年服务众多汽车客户的经验以及强大的系统开发和技术开发经验，提出了汽车行业的整体解决方案：　　一、 DMP数据打通，支持企业全方位营销策略　　悠易互通帮助汽车企业搭建专属数据管理平台(Databank 3.0)，收集车企在营销与运营过程中产生的海量线上、线下数据，实现企业第一方数据的聚合管理;并且通过与第三方数据(YOYI DNA)打通，在确保第一方数据安全的前提下，实现数据的互联互通，通过多维度的数据分析与发掘， 帮助车企对其目标消费者进行360度画像，并支持企业全方位的营销决策。　　具体来说， 车企可以从各地经销商获取真实的购车用户的基本信息(如年龄、性别、地域等)，而YOYI DNA则在全网收集了以用户为核心的横跨网页浏览、搜索、电商购买、社交分享和广 告投放的数据，并且采用悠易互通统一的标签体系对各来源数据进行标准化处理和结构化细分，形成了悠易互通自有的第三方数据体系。通过将第一方和第三方的数据打通，车企可以确切知道某款车型的购车者兴趣标签和行为偏好，比如家庭构成、收入状况、经常访问的网站、关注的明星、社交媒体上感兴趣的内容、关注的车型和要素等，真正做到对顾客全面而深入的洞察，并对企业制定营销决策提供数据支持。　　二、 整合资源，利用算法提升线上传播效率　　汽车互联网传播的主要目的之一是收集销售线索。在程序化购买时代，这就需要DSP能够在整合流量资源的基础上，利用先进的算法对数据进行深挖，从而提高销售线索收集的效率和质量。　　车企的专属数据管理平台(Databank 3.0)可以无缝对接到悠易程序化购买平台， 实现老访客召回和根据现有客户进行智能扩展(Lookalike)，并借助悠易互通接入的日均130亿多屏海量资源，以及专门为汽车客户定制的算法和优化手段，对每一个展现机会进行CTR和CVR(转化率)的预估，结合智能创意，做到在正确的时间、正确的媒介向正确的人传递正确的信息，为客户的官网引入高质量的访客。　　当消费者来到官网后，可以全程监测消费者和品牌的互动过程，从而帮助企业了解消费者在哪里流失，为网站的优化提供指导。同时，根据消费者的访问行为，进行有针对性的召回。例如，针对只了解了车的基本信息，而没有了解车的详细配置、价格信息或金融贷款服务的消费者，可以针对性的采用促销创意将这些访客直接引流到官网的金融方案页面，促进消费者进行预约试驾。　　三、 从线上到线下，实现个性化销售和售后服务　　通过线上收集到销售线索后，车企的营销重点转移到线下，这就要求车企能够帮助其经销商做到个性化的销售和售后服务。　　过去4S门店的销售人员除了潜在客户的手机号、姓名和性别之外，是没有其他信息可以获取的。悠易互通的汽车解决方案通过打通客户线上和线下标签，帮助车企在给经销商下发销售线索时，提供了更为详细的用户信息，如客户的家庭状况、对车型、外观、配置、价格、金融方案的关注程度等。这些信息将极大地帮助销售人员基于客户的画像，展开一对一的个性化销售，从而提高销售线索向实际订单转化的可能性。　　消费者购车后，经销商将实际成交的顾客信息反馈给车企，这些信息进入企业数据管理平台(Databank 3.0)。通过对现有用户网络行为、用车行为(车联网数据)的持续跟踪，车企可以更准确地预测现有用户对于维修保养、更换新车的需求，从而制定个性化的营销及售后服务计划，深度挖掘客户的生命周期价值。　　四、 效果评估，持续提升营销的整体效率　　传统广 告投放的效果评估很难控制，程序化购买则赋予了品牌广 告主对效果更多的控制权。悠易互通记录了消费者在全网范围内每一次和品牌互动的行为，并对每一个销售线索进行追踪溯源，通过归因模型，评估每一次曝光、点击、搜索行为对形成该转化效果的贡献，从而优化营销预算的分配，提升营销的整体效率。以上是小编为大家分享的关于大数据时代汽车品牌营销解决方案的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

百度的原数据是不可能给你的，所以只有一些接口给你用~~~现成的百度大数据，我知道的有百度迁徙（http://qianxi.baidu.com）和百度商情（http://shangqing.baidu.com），这两款产品相当的接地气，而且很好用，还是可以在里面挖掘到一些有价值的信息的

为何说大数据精准广告并不靠谱一、大数据精准广告内涵大数据目前已经成为整个IT界(包含Internet Technology 以及Information Technology)最热的词汇之一，似乎任何一个话题，只要提到大数据，瞬间变得高大上。一夜之间，大数据已经代替主观的理性思考，成为智慧洞察的代名词。但是当我们走过对大数据的顶礼膜拜阶段，揭开大数据实际应用的面纱，反而逐渐对充斥着话语世界的大数据进行反思。因为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。以大数据的广告应用为例，精准广告投放应该是大数据最早的也是最容易产生直接收益的应用，如今少有广告公司没有宣称自己是大数据科技公司。大数据精准广告的核心内涵是什么？一言以蔽之，那就是程序化定向投放。其中定向是核心，程序化是手段。以微信朋友圈为例，不定向区域，年初的公开价格CPM(每千次曝光成本，朋友圈广告价格远超一般媒体)40元，定向核心城市140元，定向重点城市90元，如果叠加定向性别，附加10%，再叠加H5外链(流量引导效果更好)，再附加20%。就像进口化妆品一样，先按一定比例征收关税，后按含税价格再征收增值税，再按含税价格征收消费税。对于微信来说，客户地域、性别虽然也需要数据分析解读，但确认相对比较容易。对于其它数据公司来说，地域依然可以通过IP或手机终端GPS获取，但性别更可能就是一个数据分析出的可能属性。当然大数据并不仅仅分析如此简单的标签，对于媒体联盟而言，媒体选择项目众多，还会分析客户媒体偏好标签，还有时间段、人群属性、设备类型、偏好类型等多种定向组合方式。好了，上面对于精准广告有了一个粗浅的介绍。那么大数据精准广告能带来什么样的价值？通常如下的故事是大数据广告公司经常提及的。假如一个网站的广告位，每小时有1万人来浏览，则一小时曝光量为1万，之前的CPM为5元，那么一个手机广告主投放一小时广告，成本50元。这是传统广告投放的结果。现在有个大数据公司，来帮助该广告媒体更好的运营。该公司宣称它能够精准识别浏览客户的属性，告诉手机广告主，虽然1万人浏览该广告位，但真正适合投放手机的只有6千人次，剩下4千人次的曝光为无效曝光，因为剩下的人群只对服装感兴趣。大数据公司建议广告主按照程序化投放，过滤掉不适合投放手机的4千人，仅对适合投放手机的6千人付费，假如单价不变，那么在保证相同效果的前提下，成本降低至30元。剩下的4千人大数据公司将其销售给服装广告主，成本为20元。由此，在相同的效果情况下，大数据广告大幅降低广告主的成本。当然事实上，由于RTB(实时竞价)机制的存在，当价格(效果相同)低到一定程度，不同手机广告主的相互竞价，使得真实价格一般高于30元，但肯定介于30元到原有预期成本50元之间，由此形成多方共同获益的理想局面。这样的案例看上去Perfect，无懈可击。因为它解决了传统广告的低效问题，比如看起来有用，但又说不清楚到底有用在哪里，这个正是各公司财务总监所深恶痛绝的。是的，通过大数据广告，让一切花在广告上的钱更有依据，可以在线评估一条广告到底造成多少的印象(Impressions)，甚至多少点击，多少因此而下载使用，多少因此产生交易。有问题吗？没问题。有问题吗？你什么意思，难道你要怀疑真理？二、大数据精准广告没有看上去那么美好本着证伪的原则，真理只有被证明为谬误的时候(理解其应用的局限及条件)，才算真理。因此我们必须先回答一个问题，广告是用来做什么的？按照以前的共识，广告被视为品牌用来向那些无法面对面沟通的消费者去传达品牌的特性。因此广告虽然对销售有促进作用，但通常时候，广告的内容并不直接说服消费者去购买，就如中国移动曾经的获奖广告“沟通从心开始”一样。2010年出版的《品牌如何增长》(How Brands Grow)一书(说明，笔者未读过，希望将来能读到)，作者南澳大利亚大学教授拜伦在书中指出，广告要达到最好的效果，往往不需要去说服或灌输，只要让人在购买的时候回想起品牌的名字就可以了。市场研究机构Milward Brown创始人高登(Gordon Brown)就指出，广告的功能就是让一个摆在货架上的品牌变得“有趣”。好吧，再回到大数据精准广告案例，其中一个最为关键的问题在于，大数据如何分析出这6千个浏览用户适合投放手机广告？对于这个问题，广告公司早有准备，给出如下的种种答案。第一，从历史记录中寻找曾经使用过同类产品的客户进行匹配。通常使用的算法叫“协同过滤”，即由某些经验的相关性，找到潜在的适合用户。比如你玩过某款游戏，因此可认为你对该类型的其它游戏也有相同的需求。笔者并不否认该算法对某些领域确实有作用，比如游戏付费用户基本就是之前重度游戏使用用户。但是抛开这些特殊领域，该算法内涵思想“品牌依靠忠诚的消费者发展壮大”与拜伦的理论完全矛盾。拜伦通过对销售数据进行统计学分析，他指出在所有成功的的品牌当中，大量的销售来自“轻顾客”(Light buyer)：也就是购买产品相对不那么频繁的顾客。可口可乐的生意并非依靠每天都喝可乐的人，而是数百万每年喝一次或两次的顾客。这种消费者模式在各个品牌、商品品类国家和时期都适用。无论是牙刷还是电脑，法国汽车或是澳大利亚银行，品牌依靠的是大规模人口——换句话说，大众——那些偶尔购买他们的人。这个理论意义十分深远。这意味着你永远无法通过精准营销现有顾客来增加品牌的市场份额。而对现有顾客的精准营销，正是数字媒体所擅长的。本着批判的精神来看待新出现未经检验的思想，笔者希望引用一下广东移动最近公布的用户换机特征数据。广东移动对旗下用户的终端迁移分析表明，使用苹果的用户升级终端，继续使用苹果手机的占比64%，忠诚度最高。但除苹果以外，其余忠诚度表现最好的华为、小米手机，更换4G后持续使用同品牌的占比不到30%。这说明，你向苹果4或5用户推广苹果6是可行的，果粉效应推翻拜伦的理论，证实在部分领域依靠忠诚的消费者发展壮大是可行的。但除此以外，你向任何一个当前品牌的用户推广同品牌的手机终端都是不合时宜的。因此，希望通过历史的电商数据分析推断用户下一步可能需要是无效的。就如向曾经购买过服装的用户推广服装，或许不如推广一卷纸或一桶油更为有效。相反，成功的品牌需要找到一种方式来到达目标市场之外的群体。品牌的广告一定要用某种方式获得这部分人的兴趣——只有这样，当他们在准备购买的时候，该品牌才能自动出现在消费者的脑海中。第二，如果“协同过滤”存在局限，广告公司会告诉你还有第二种算法，并不基于客户的历史行为记录，而是客户本身特征相似性，来找到与种子客户最为相似的客户群体。简称“Lookalike”。先需要广告主提供本则广告起到作用的典型用户，以手机为例，受广告影响感兴趣点击浏览或预购某手机的用户，大约几百或几千个。大数据公司通过Lookalike算法(专业的术语更可能是稀疏矩阵)，寻找与这几百/千个用户高度相似的其它数十万/百万客户群进行投放。这类算法真正考验大数据平台的计算能力，因为并不是经验性的协同过滤，而是利用数十数百甚至上千个变量进行回归计算。最后按照相似性的概率打分，按照由高到低选择合适的用户群。该模型的内涵其实很简单，就是广告要传达给应该传达的客户。比如奶粉广告目标用户就是养育0-3岁孩子的父母。如果知道要到达用户的具体身份，一切问题迎刃而解。但是对于网站或APP应用来说，并不清楚用户身份，唯一清楚的是客户的历史行为数据。而且由于数据本身的分割，有的专注于运营商，有的专注于APP联盟采集，有的专注于电商，有的专注于银行，要从分割的数据中推断出客户的身份信息，Lookalike就是不可避免的手段。唯一的问题是，如果由几百个种子用户推断出新的几百个目标用户，准确性可能高达9成，但如果如某广告公司宣称，对康师傅辣味面进行移动DSP投放时，根据历史投放数据分析挖掘，形成样本库，再通过Lookalike技术进行人群放大，找到与目标受众相似度最高的潜在客户，扩展人群1367万，实际投放受众ID2089万。广告效果投放是最大化了，那么效果呢？在此，请允许我杜撰一个数字，很可能点击率由0.2%上升至0.3%，精准度提升50%。有意义吗？或许有，但绝对没有想象的那么明显。第三，如果你们持续怀疑我们算法的有效性，那么我们可以就效果来谈合作，你们可以按照点击量(CPC)或者激活量(CPA)付费，如果达不到既定效果，我们会补量。这是大数据广告的终极武器。终极武器一出，意味着广告的投放彻底沦陷为做点击、做激活的渠道，广告的“沟通消费者”初衷早被抛弃得一干二净。通常一般消费决策遵行S(Solution)、I(Information)、V(Value)、A(Access)规则，意思是当用户产生一个需求，内心先就满足这个需求形成一个解决方案。比如说3G手机不好用，速度很慢覆盖不好，需要换一个4G终端就成为一个Solution。那么4G终端有哪些，重点考虑那些终端？消费者还是搜集信息，并非从网上搜索，而是根据以往的经历、品牌效应、周边朋友口碑自动回想那些品牌、哪些款式。传统广告的最重要功效应该就是这个阶段，当用户需要的时候，自动进入到用户视线。然后从多维度比较选择，确定首选购买品牌。最后就是去哪儿买，搜索哪儿有促销活动，哪里优惠力度最大。根据SIVA模型，真正的以效果为导向的广告本质解决的是Access问题，最后的临门一脚。在这方面，搜索广告是真正的效果导向广告，比如淘宝的每一款商品后面都有超过1万家商户提供，到底用户去哪里购买，得付钱打广告，这就是效果广告。曾有报告对比过，搜索广告点击率高达40%以上。想一想百度、阿里靠什么为生，临门一脚的广告价格自然高到没边，据说一些医院购买百度性病、人流之类的搜索广告，单次流量价格高达数十或数百元。搜索广告只有少数垄断接入公司才有的生意，大部分广告仍为展示类广告。如果展示类广告也朝效果类靠拢，从商业规律上属于本末倒置。最后结果是，一方面，广告的内容充满人性的贪婪(优惠／便宜)与色欲(大胸美女)，被改造得不伦不类，上过一次当后，在沟通消费者方面反而起到负面作用。另一方面，广告公司沦落为做流量、做点击的公司，与北京望京、中关村著名的刷流量一条街没有本质的差异，最后谁真正点击了这些有效流量？曾有大数据公司分析过某款高端理财软件的阶段性用户群，与刷机、贪图小便宜的极低端用户高度相似。三、多用靠谱的身份识别可能更有利于提升广告效果写了这么多，大数据精准广告一无是处吗？不，怀疑真理是为了更好的应用真理。大数据广告的核心“程序化”与“定向投放”没有错，这代表移动互联网发展的趋势，也与满足特定市场、特定用户群的商品或服务广告传播需求完全匹配。问题在于目前的大数据实际能力与宣称的雄心还有巨大的差距。也就是说没有看上去的那么好。所以，我们更应该回归广告的本来目的——更好的沟通消费者，来看待精准投放，而不是迷信大数据精准投放这样的噱头。那么什么最重要？显然不是不靠谱的协同过滤规则，也不是根本不知道原因的Lookalike，既然最重要的就是到达目标消费者，那么靠谱的身份识别应该就是精准广告的核心。什么是靠谱的身份识别？对微信而言，判断重点活动城市是靠谱的，分析性别也相对靠谱，但如果微信告诉你说能够通过社交判断该用户是中产白领还是乡村农民，那一定是不靠谱的。因为朋友圈里宣称正在法国酒庄旅游的优雅女人或许正在出门买油条豆浆。有时候用户使用的媒体本身就透露客户的身份特征。比如经常使用理财软件的在支付能力上较为靠谱，而使用孕宝APP的80%以上应该就是准妈妈，经常使用蜜芽的一定是宝宝出生不久的妈妈。有大数据公司给出过案例，对媒体本身进行定向和综合分析定向的效果相差无几，这就说明媒体定向是有效的，但是其它需求定向都等同于随机选择。由于大数据本身就是不关注因果，只关注相关性，如果经过大数据洞察证实的协同规则，也可以算作靠谱的规则。比如游戏付费用户群基本上可以确定为一两千万ID的重度使用用户。而要准确识别客户身份，多数据源的汇集与综合不可避免，围绕客户身份的各种洞察、相关性分析也是能力提升的必修功课，这或许更应该是大数据广告公司应持续修炼的核心能力。

　　英国作家菲利普？鲍尔（Philip Ball）在《预知社会：群体行为的内在法则》一书阐述了一种观点，即个体行为是无法预知的，但当个体数量达到一定程度时，群体行为往往会表现出一定规律，通过统计物理和生物化学中的种种自然规律，可大致预知社会群体行为的运行法则。　　数年来这个困惑一直存在。不久前，IBM技术创新全球副总裁伯纳德？梅耶森博士（Dr.Bernard S.Meyerson）的一篇演讲令笔者产生了醍醐灌顶之感。　　梅耶森博士在演讲中表示，　　这是个很诱人的话题。早在原始社会时期，能比常人早知道天气变化规律，用于指导生产劳作，就有可能成为部落巫师甚至是首领。而巫师未必真具有法力，或许只是比常人掌握了更高层次的知识而已，同时利用了这种信息判断能力的不对称。之后算命这个行当经久不息，也大致继承于此。而当代社会热衷的分析预测，不过也是巫师算命的行当罢了。可以说，任何成功的预测，都是基于对大量有效信息的掌握和准确分析。　　基于大数据的智慧产业的重要意义在于，可以更准确地把握市场需求和预测社会群体行为，在此基础上优化各个产业企业环节的生产效率，并以此提升整个社会的生产力。　　人类从狩猎到耕种，是利用了土地资源升级了社会生产力；进入工业时代，是利用机器解放了人类的双手升级了社会生产力；电子通信和互联网的出现，大大提升了全球资讯的使用效用，并以此进一步提升了社会生产力。在经历了2008年金融危机后，在欧债危机的影响下，下一个产业升级出自于哪里众说纷纭，而智慧产业很可能成为下一个产业革命的关键。　　以工业企业为例，对于社会信息的有效掌握和分析，有助于企业准确把握市场下一个热点或趋势，降低创新过程中的失败概率，也有助于提升企业在市场营销和销售过程中的效率，避免泛广告投放的效率低下。反之，作为消费者，也会更有效率地找到自己想要的商品。现在网购平台构建的你可能喜欢的产品功能，就是这种效率提升的初级应用。　　大数据产业链有很多环节，未来都可能面临较大的发展机遇。　　首先，信息数据产生将会是第一个环节。信息的产生很好理解，比如，现在公众每天使用的互联网和无限通讯，即时通讯、微博、手机电话、短信、彩信甚至是每一个互联网点击（通过点击习惯可以分析经常浏览某类网站，喜欢某类商品，以及上网时间等使用习惯），都是数据的产生。现在数据产生最多的领域是物联网，根据IBM的分析，上网人数和手机人数在过去最多是2-5倍的增长，而物联网上连接设备的数量在过去5年增加了2000倍。上述领域拥有大量的数据，企业可以依靠这些数据，或进行分析自我提升效率，或出售这些数据（当然，前提是不涉及个人私密信息的数据）给专业分析机构。　　其次，信息数据的大量产生需要存储。存储设备领域的增长潜力同样不容忽视。虽然存储设备是整个产业链中技术含量最少的，同时发展空间也可能没有其他子行业充满想象力，但却可能是增长最稳定的子行业。　　再次，信息数据需要采集整理。这个环节是整个大数据产业链的最末端，也可能是最具技术含量和产业附加值的子行业。任何数据不经过分析这一环节，都无法落实到实际应用。而且，在同样的数据面前，谁分析出的结果最有效，将决定谁才是真正的大数据智能产业领跑者。　　因此，挖掘A股上市公司中的大数据概念股（在中国大数据成熟之前，相信会有不少个股仅属于概念股）显得至关重要。　　在国金证券、中信证券和光大证券等研究机构的报告中，确实有不少上市公司被列入大数据关注标的。这三家机构选出的标的有：超图软件、科大讯飞、拓尔思、汉得信息、太极股份、用友软件、东方国信、久其软件、广联达、大智慧、四维图新、威创股份、卫士通、天玑科技、远光软件、美亚柏科、恒泰艾普、华胜天成等。　　中国大数据时代还刚刚开启，上述这些上市公司中，谁是真正的大数据受益股，谁压根就想不到进入大数据领域，又或者谁真正拥有大数据所需的技术优势，还得是骡子是马拉出来溜溜。　　不过，在大数据浪潮下，相信上述上市公司中会有真正的受益者脱颍而出，但究竟是谁这需要投资者密切跟踪和下功夫研究了。

随着网络信息化时代的日益普遍，我们已离不开瞬息万变的信息，信息化最重要的是什么？那就是那些庞大而简单的数据。既然数据是信息化的最为重要的组成部分，那么数据的价值可想而知，是多么的庞大。自从全球知名咨询公司麦肯锡提出数据就是资产后，全球互联网巨头都意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普、IBM、微软在内的全球IT巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也与“大数据”密切相关。大数据相关个公司　　序号 股票代码 股票简称 所属概念 1 002236.SZ 大华股份 大数据 2 002268.SZ 卫士通 大数据 3 002279.SZ 久其软件 大数据 4 002415.SZ 海康威视 大数据 5 002439.SZ 启明星辰 大数据 6 002642.SZ 荣之联 大数据 7 300074.SZ 华平股份 大数据 8 300101.SZ 国腾电子 大数据 9 300170.SZ 汉得信息 大数据 10 300188.SZ 美亚柏科 大数据 11 300229.SZ 拓尔思 大数据 12 300231.SZ 银信科技 大数据 13 300245.SZ 天玑科技 大数据 14 300270.SZ 中威电子 大数据

1、拓尔思（ 300229 ）。北京拓尔思信息技术股份有限公司是第一家在A股上市的大数据技术企业，公司资产近20亿元人民币。公司已在全国主要中心城市设立了分公司或办事处。自主研发的TRS系列产品和服务已被国内外4000多家企业级机构客户广泛使用，在中国非结构化中文信息智能应用软件市场的占有率位居第一。大数据技术领先，长期价值凸显，大数据处理技术业内领先，技术完善产品市场空间广阔。2、科华恒盛（ 002335 ）。厦门科华恒盛股份有限公司成立于1999年，是一家以研究电力电子技术为核心的高科技企业，是中国本土最大的高端UPS电源制造商与提供商。科华定位“数据中心基础设施解决方案提供商”，在中大型数据中心市场打破外资垄断优势，实现高端突破。即使2016年占数据中心市场10%份额，也有2倍以上成长空间。3、万达信息（ 300168 ）。万达信息是以公共事务为核心的城市信息化领域的软件和服务提供商，依托在大型应用软件开发、复杂系统集成和先进软件架构等方面的领先水平，公司已发展成为国内城市信息化领域的领先企业。4、榕基软件（ 002474 ）。榕基软件成立于1993年10月，2007年10月整体改制变更为股份有限公司。公司专注于发展软件产品的开发和销售、计算机系统集成及技术支持和服务业务，是行业内取得资质和认证种类最齐全、等级最高的企业之一。5、太极股份（政务云服务及政务大数据服务优质运营商）6、汉得信息（智能制造应用软件服务商）7、启明星辰（信息安全龙头企业，核心客户集中于党政军领域，全面布局城市级安全运营中心）

拓尔思：技术变现和数据变现双轮驱动科华恒盛：投资备忘录签订，数据中心运营有望超预期银之杰：互联网保险牌照获批，大数据+两张稀缺性牌照价值巨大宜通世纪：主营业务维持快速增长，智慧医疗+大数据拓展成长空间亨通光电：内生动力充足，外延增长可期盛洋科技：射频电缆内资主要厂商，着力数据电缆产能扩张大唐电信：芯片王者归来，移动互联异军突起东方国信：四大领域布局厚积薄发、领跑“大数据+N”新时代积成电子：电改电气新时代系列报告15-稀缺的能源互联网大数据平台恒宝股份：华丽转型商户服务领域，大数据布局蓄势待发初灵信息：一季度亏损非常态，看好公司发展三维通信：网优回暖驱动业绩持续同比改善，新业务拓展奠定公司长期成长基石美亚柏科：传统行业稳步快速增长，打造基于大数据平台的大安全新市场

序号 股票代码 股票简称 所属概念 1 002236.SZ 大华股份 大数据 2 002268.SZ 卫士通 大数据 3 002279.SZ 久其软件 大数据 4 002415.SZ 海康威视 大数据 5 002439.SZ 启明星辰 大数据 6 002642.SZ 荣之联 大数据 7 300074.SZ 华平股份 大数据 8 300101.SZ 国腾电子 大数据 9 300170.SZ 汉得信息 大数据 10 300188.SZ 美亚柏科 大数据 11 300229.SZ 拓尔思 大数据 12 300231.SZ 银信科技 大数据 13 300245.SZ 天玑科技 大数据

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。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。股票如下：拓尔思(300229)：公司提供网络公开数据、企业内部数据的聚合、分析和挖掘。美亚柏科(300188)：公司主营业务包括电子数据取证产品和网络信息安全产品两大产品系列，电子数据鉴定服务和互联网数字知识产权保护服务两大服务体系。国腾电子(300101)：国腾集团创建于1995年，是一家以电子信息产业集群为基础的民营企业，总部位于成都高新西区国腾科技园。更多关于大数据股票有哪些股票，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/1047aa1615837075.html?zd查看更多内容

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。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。股票如下：拓尔思(300229)：公司提供网络公开数据、企业内部数据的聚合、分析和挖掘。美亚柏科(300188)：公司主营业务包括电子数据取证产品和网络信息安全产品两大产品系列，电子数据鉴定服务和互联网数字知识产权保护服务两大服务体系。国腾电子(300101)：国腾集团创建于1995年，是一家以电子信息产业集群为基础的民营企业，总部位于成都高新西区国腾科技园。更多关于大数据股票有哪些股票，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/1047aa1615837075.html?zd查看更多内容

大数据龙头股有福田汽车600166、浪潮信息000977、东华软件002065、梦网科技002123、高鸿股份000851、亚联发展002316、合众思壮002383、广联达002410、海联金汇002537。1、福田汽车600166：大数据龙头。公司是百度Apollo的合作伙伴，与百度就车联网、大数据、智能汽车和无人驾驶展开全面合作，共同打造面向未来的智能互联网商用汽车。2、浪潮信息000977：国内领先的云计算、大数据服务商，AI计算战略为支柱业务。3、东华软件002065：东华医为拟出资5000万元设东华医为大数据上海。4、梦网科技002123：2021年5月26日，中国国际大数据产业博览会在贵阳举行，梦网科技(002123)旗下全资子公司鞍山市云数科技发展有限公司参会。5、高鸿股份000851：大数据龙头。2014年6月17日晚间公告称，公司拟联合贵州旅游投资控股有限责任公司、贵州产业技术发展研究院，合计认缴资5000万元发起方式设立贵州大数据旅游产业股份有限公司，立足贵州，面向全国打造知名的大数据旅游平台运营公司。6、亚联发展002316：公司将积极投身智慧化浪潮，以第三方支付为切入，综合运用科技能力、大数据能力、资源匹配能力和数字化运营能力，为中小微商户的智慧经营进行多维度赋能，推动“上云用数赋智”产业政策的落地，助力于数字化生态的实现。7、合众思壮002383：2019年6月17日公告，公司与青海省大数据有限责任公司(以下简称“青海大数据公司”)本着发展、共赢、平等、互利的原则于2019年6月16日签订《战略合作协议》。8、广联达002410：经过近二十年的发展，公司业务领域由招投标阶段拓展至设计阶段和施工阶段；产品从单一的预算软件扩展到工程造价、工程施工、产业金融等多个业务板块的近百款产品，涵盖工具类、解决方案类、大数据、移动互联网、云、智能硬件设备、产业金融服务等业务形态；服务的客户从中国境内拓展到全球一百多个国家。9、海联金汇002537：公司金融科技板块主要从事第三方支付服务、大数据服务、移动信息服务、跨境电商服务及运营商计费结算服务业务；智能制造板块主要从事汽车及配件、家电配件等产品的生产与销售业务。拓展资料：大数据概念股龙头股还有：海量数据（603138）、科创信息（300730）、新国都（300130）、德生科技（002908）、真视通（002771）、拓尔思（300229）、思特奇（300608）、先进数通（300541）、同有科技（300302）、众应互联（002464）等。

　　大数据概念股:就主题投资而言,"大数据"概念有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。"大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。"大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。(南方股票频道)

大数据概念股: 就主题投资而言,"大数据"概念2012年有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。"大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。"大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。(南方股票频道)

大数据概念股:就主题投资而言,"大数据"概念有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。"大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。"大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。(南方股票频道)

大数据概念股 : 就主题投资而言,"大数据"概念2012年有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。 "大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。 "大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。 第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。 第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。 第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。 第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。 (南方股票频道)

　　大数据概念股 : 就主题投资而言,"大数据"概念有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。 "大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。 "大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。 第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。 第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。 第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。 第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。 (南方股票频道)

大数据股票龙头一览表:1、福田汽车：大数据龙头股。 2021年第二季度公司实现总营收160.6亿，同比增长-10.72%；毛利润为15.17亿。 公司是百度Apollo的合作伙伴，与百度就车联网、大数据、智能汽车和无人驾驶展开全面合作，共同打造面向未来的智能互联网商用汽车。 2、高鸿股份：大数据龙头股。 2021年第二季度，公司实现总营收19.25亿，同比增长7.39%，净利润为632.3万，毛利润为1.317亿。 公司持有贵州大数据旅游公司30%；主营建设贵州大数据旅游云平台，提供贵州省高分辨率遥感空间信息在各行业的应用服务；18年9月25日公告，子公司与IDC运营商设立合资公司。 大数据概念股其他的还有：芭田股份、长信科技、恒华科技、安恒信息等。拓展资料龙头股票有哪些:大数据股票龙头股票主要有海量数据（603138）、科创信息（300730）、新国都（300130）、德生科技（002908）、真视通（002771）、拓尔思（300229）、思特奇（300608）、先进数通（300541）、同有科技（300302）、众应互联（002464）等。龙头股是指在某一行业中具有影响和号召力的股票，起到带头的作用，其涨跌往往对其他同行业板块股票的涨跌起引导和示范作用。龙头股的技术面表现和成交量都会远远强于同时间的大盘和板块。 龙头股具备的条件： 1、龙头股必须从涨停板开始，涨停板是多空双方最准确的攻击信号，不能涨停的个股，不可能做龙头。 2、龙头股必须是低价股，只有低价股才能得到股民追捧，一般不超过10元，因为高价股不具备炒作空间。 3、龙头股流通市要适中，适合大资金运作和散户追涨杀跌，大市值股票和小盘股都不可能充当龙头。 4、龙头股必须同时满足日KDJ，周KDJ，月KDJ同时低价金叉。 5、龙头股通常在大盘下跌末期端，市场恐慌时，逆市涨停，提前见底，或者先于大盘启动，并且经受大盘一轮下跌考验。 最后提醒：龙头股并不是一成不变的，它的地位往往只能维持一段时间。

武汉大数据分析培训机构博为峰IT教育好。博为峰IT教育，作为武汉十大数据分析师培训机构排名之一，博为峰IT教育2016年3月，51Testing在新三板成功挂牌，成为中国软件测试第1股。博为峰IT教育作为新三板控股机构，汇聚国内外国内顶尖的软件测试技术、数据分析专家，凭借一流的师资，一流的技术，一流的服务，一流的管理，引进国际资源，已经多年入选武汉十大数据分析师培训机构排名。博为峰自主研发工具，为客户提供全球领先的技术整体解决方案，为行业培养优秀的大数据人才，并提供开放式的公益交流平台。最重要的是，对比国内cpda数据分析师培训机构来说，这家的性价比最高，就业班实力最强。

01.Tableau全套课程免费下载链接:https://pan.baidu.com/s/1UpiYkNZI3su99CQQYUmL9g提取码:kc5i01.Tableau全套课程|04.Tableau更新专区|03.Tableau实战|02.Tableau进阶|01.Tableau入门|03.Tableau基础教程视频（中文+英文） 8课|02.Tableau从零开始学习视频（中文+英文） 7课|01.Tableau8.0快速入门视频教程 10课|

贵安新区1、华为七星湖数据存储中心（贵州）2、腾讯贵安七星绿色数据中心（贵州）3、苹果亚洲最大数据中心贵安开建，（贵州）4、蚂蜂窝自由行大数据联合实验室落地贵州5、贵阳成为阿里云的全球备案中心和技术支持中心。（贵州）